3498157-Cursuri-Finante-Banci-

8/8/2019 3498157-Cursuri-Finante-Banci-

http://slidepdf.com/reader/full/3498157-cursuri-finante-banci- 1/30

CURS 1

Obiective :

1. Semnificaţiile noţiunilor de „dată” şi „informaţie”,

2. Decizia, ca rezultantă a informaţiei,

3. Definirea noţiunilor de „bază de date” şi de „sistem de gestiune a bazelor de date”,

4. Sisteme de fişier,

5. Avantajele şi dezavantajele sistemelor de fişier în raport cu sistemele de gestiune a bazelor de date,

6. Arhitectura sistemelor de gestiune a bazelor de date,

7. Caracteristicile şi obiectivele sistemelor de gestiune a bazelor de date.

BAZE DE DATE ŞI SISTEME DE GESTIUNE A BAZELOR DE DATE

COLECŢII DE DATE

Datele sunt deţinătoare de informaţie, iar datele informatice prin metode speciale pot fi

transpuse într-un cod recognoscibil pentru calculator. În ambele cazuri informaţia poate fi

identificată, definită, evaluată, structurată şi prelucrată pentru a fi stocată sau memorată.

Informaţia poate fi stocată de creierul uman prin cunoaştere, înţelegere, învăţare, iar

atunci când volumul informaţional depăşeşte graniţele putinţei receptării, aceasta este stocată pe

diverse suporturi în vederea accesării la nevoie de către individ.

Datele constituie un ansamblu de informaţii care pot fi structurate în ansambluri logice,

ierarhizate sau interconectate cu alte categorii de informaţii mai mult sau mai puţin structurabile.

1





Definirea generală a bazelor de date este aceea că bazele de date sunt o colecţie partajată

de date, între care există relaţii logice, proiectate pentru satisfacerea necesităţilor informaţionale

ale unei organizaţii sau ale unui grup.

Există o diferenţă între date şi informaţii, astfel:

„Datele sunt fapte culese din lumea reală pe bază de observaţii şi măsurători.”

„Informaţia este rezultatul interpretării datelor de către un anumit subiect şi conferă acestuia

capacitatea de a lua decizii.”

În funcţie de gradul de detaliere, datele pot fi:

– date elementare,

– date compuse.

Datele elementare sunt entităţi indivizibile, cuante de informaţie, atât la nivelinformaţional, cât şi la nivel de prelucrare.

Datele compuse sunt mulţimi de date elementare, care ajută la caracterizarea entităţilor

informaţionale şi care pot fi descompuse în date elementare.

Prelucrarea datelor se poate realiza atât la nivelul datelor elementare, cât şi la nivelul

datelor compuse.

Sub aspectul evoluţiei categoriilor de receptare şi memorare informatizată a datelor suntidentificate patru etape distincte de abordare a acestora:

Prima etapă este aferentă trecerii de la sistemele de prelucrare manuală la computer.

Dezavantajele rezultate în urma organizării datelor în fişiere sunt:

– redundanţă ridicată,

– dificultăţi de acces la date,

– izolarea datelor,

– actualizarea datelor,

– dependenţa programelor faţă de date,

– greutatea de a obţine răspunsuri rapide la problemele nevăzute,

– fiecare dată este descrisă independent în toate fişierele în care apare.

Limitările tratării bazate pe fişier se bazează pe următorii factori:

3



– definiţia datelor este încorporată în programele aplicaţiei, în loc să fie stocată separat şi

independent,

– nu există un control al accesului şi manipulării datelor, dincolo de cel impus de către

programele aplicaţiei.

A doua etapă se caracterizează prin separarea dintre structura logică de date şi structura

fizică.

Etapa a treia este definită de apariţia fişierelor integrate, prin care datele sunt legate logic

între ele, chiar dacă datele fizice sunt rezidente pe diferite sisteme.

Etapa a patra este etapa bazelor de date propriu-zise şi a dezvoltării sistemelor de

gestiune a bazelor de date.

Arhitectura sistemelor de gestiune a bazelor de date

Cerinţele minimale impuse unei baze de date sunt:

– furnizarea în timp util a informaţiilor solicitate,

– asigurarea unor costuri minime în prelucrarea şi întreţinerea informaţiei,

– capacitatea de satisfacere, cu aceleaşi date, necesităţi informaţionale ale unui număr mare

de utilizatori,

– flexibilitate, în sensul de adaptare la interogări noi, neprevăzute iniţial, – minimizarea redundanţei datelor,

– posibilitatea exploatării datelor de mai mulţi utilizatori,

– asigurarea securităţii datelor prin măsuri de protecţie de diferite nivele a accesului

neautorizat, denumit şi confidenţialitatea accesului,

– capacitatea recuperării datelor ca urmare a unor manipulări eronate sau deteriorări

accidentale,

– posibilitatea utilizării eforturilor anterioare şi anticiparea nevoilor viitoare.Avantajele datelor centralizate în baza de date sunt în principal următoarele:

– reducerea redundanţei datelor,

– evitarea inconsistenţei datelor prin actualizarea centralizată a întregii baze de date,

– posibilitatea partajării datelor,

4



– încurajarea introducerii standardelor de compatibilizare a bazelor de date cu aplicaţii

executabile,

– posibilitatea aplicării restricţiilor de securitate pe mai multe nivele,

– menţinerea integrităţii datelor.

Arhitectura bazelor de date este alcătuită din următoarele componente:

– baza de date propriu-zisă,

– sistemul de gestiune al bazelor de date,

– un dicţionar al bazei de date, care conţine informaţii despre:

○ date,

○ structura datelor,

○ statistici,

○ documentaţie,

– componente hardware,

– reglementări administrative destinate bunei funcţionări a sistemului,

– factorul uman autorizat în diferite limite.

Caracteristicile şi obiectivele SGBD-urilorCaracteristicile principale ale Sistemelor de gestiune a datelor sunt următoarele

componente:

– limbajul de definire a datelor,

– limbajul de manipulare a datelor,

– limbaj pentru controlul şi securitatea datelor.

Obiectivele principale ale unui sistem de gestiune a bazelor de date sunt:

– independenţa logică,

– independenţa fizică,

– manipularea datelor de către neinformaticieni,

– administrarea centralizată a datelor,

– neredundanţa datelor,

5



– coerenţa datelor,

– partajarea datelor,

– securitatea şi confidenţialitatea datelor.

În general SGBD, trebuie să includă minimal cinci clase de module: – programe de gestiune a bazei de date,

– module pentru tratarea limbajului de definire a datelor,

– module pentru tratarea limbajului de manipulare a datelor,

– module utilitare,

– module de control.

Componentele din alcătuirea, configurarea şi utilizarea bazelor de date sunt:

– administratorii de date,

– administratorii de baze de date,

– proiectanţii de baze de date,

– programatorii de aplicaţii,

– utilizatorii pot fi:

○ utilizatori conversaţionali,

○

utilizatori iniţiaţi.

Aspecte generale privind managementul calităţii în producţia software

Unul dintre criteriile de valoare ale unui produs software este calitatea acestuia. Conceptul

de calitate este complex şi face referire la funcţionalitatea produsului în timp, la rapiditatea şi

corectitudinea prelucrărilor, dar şi de uşurinţa utilizatorului în înţelegerea principalelor funcţii ale

acestuia.

Produsul software supus monitorizării de calitate trebuie să răspundă câtorva criterii şianume:

– calitatea concepţiei,

– calitatea fabricaţiei,

– calitatea produsului,

6





Modelele elaborate au cunoscut îmbunătăţiri permanente încercându-se adaptarea lor la noilecerinţe ale modelării orintate obiect, precum şi inserarea unor etape specifice managementului proiectelor.

Modelul cascadă

Modelul cascadă (Waterfall Model) a fost elaborat de W.W. Royce la începutul anilor 70.Este un model de referinţă în literatura de specialitate caracterizat prin parcurgerea secvenţială afazelor ciclului de viaţă, faze care la rândul lor sunt formate din activităţi iar acestea dinurmă din subactivităţi .

Modelul prezintă următoarele avantaje:

• controlul total al fazelor, datorită modului de ordonare a acestora;

• uşor de însuşit de către membrii echipelor de analiză şi proiectare;

• fiecare fază se încheie cu o verificare a soluţiei oferite şi asigură o documentaţie prezentând soluţia elaborată.

În timp au fost propuse variante îmbunătăţite ale modelului:

• modelul cu revenire la pasul următor (waterfall model with back flow, fig. 1.15.)

• modelul cu reluare de la faza iniţială ("Da Capo" Waterfall Model).

• în versiuni mai noi ale modelului cascadă, primele faze grupează activităţi specifice

gestiunii proiectului aceste elemente lipsind în modelul iniţial.

8



Modelul în VModelul în V este o variantă a modelului cascadă care aduce elemente calitative noi

importante. Un element caracteristic al modelului este introducerea conceptelor de sistem şicomponente2 (subsisteme) aplicându-se teste explicite pentru. Fazele plasate în partea superioară a

modelului se caracterizează prin creşterea controlului asupra modului în care se desfăşoarăetapele implicarea directă a viitorului utilizator.Braţul stâng al diagramei, parcurs descendent, reuneşte fazele în cadrul cărora se realizează,

pas cu pas, proiectarea şi realizarea sistemului informatic. Detalierea activităţilor de proiectare,codificare şi asamblare a componentelor se realizează gradual. Dealtfel, Ould, creatorul modeluluiîn forma lui consacrată, a prevăzut doar latura din stânga unde efortul principal de proiectare sefocalizează pe descompunerea sistemului pe componente.

Braţul drept al diagramei cuprinde reprezentarea fazelor asigurând asamblarea progresivă acomponentelor sistemului pe măsura testării lor individuale, până la obţinerea sistemului global şiacceptarea acestuia de către beneficiar.

Notă: în cadrul modelului se remarcă realizarea distincţiei dintre verificare şivalidare. Prima se referă la testarea sistemului în diversele stadii pe care le parcurge, iar validarea urmăreşte să identifice în ce.

9



Notă: măsură sistemul corespunde cerinţelor iniţiale, ceea ce constituie un punctslab al modelului datorită întârzierii cu care se produce această validare.

10



Modelul în WAcest model reia ideea modelului în V pe care îl dezvoltă şi perfecţionează prin integrarea

activităţilor de validare la nivelul fazelor de proiectare.

Modelul tridimensional

11



Modelul tridimensional promovat de metoda de proiectare MERISE secaracterizează prin reprezentarea grafică pe trei axe fiecare dintre acesteacorespunzând ciclului de viaţă al sistemului, ciclul de decizie şi respectiv ciclului

abstractizării.

12





Prototipul funcţional presupune proiectarea sistemului, realizarea primului prototipfuncţional, verificarea măsurii în care răspunde cererilor formulate de utilizator şi rafinarea acestei prime soluţii, prin dezvoltări viitoare care adaugă noi funcţionalităţi până la obţinerea varianteifinale a sistemului.

14



Modelul evolutivModelul evolutiv porneşte de la realizarea unui studiu iniţial privind obiectivele viitorului

SI a cărui arhitectură este definită ulterior. Fiecare componentă astfel definită îşi va urma propriulsău ciclu de viaţă (definirea cerinţelor, analiză, proiectare, realizare, testare, utilizare)

urmând să fie livrată beneficiarului în momentul finalizării.

Modelul minge de baseballModelul minge de baseball (dezvoltarea concurenţială) propus de CODD, Yourdon şi

Nicola pleacă de la ideea renunţării la paşii succesivi în realizarea sistemului în favoarea promovării activităţilor desfăşurate în paralel.

Este vorba de analiza orientată obiect (AOO), proiectarea (design) orientată-obiect (DOO)şi programarea orientată-obiect (POO).

Într-o astfel de abordare, AOO ar beneficia de rezultatele DOO şi POO; DOO, beneficiazăde rezultatele AOO şi POO, iar POO valorifică rezultatele AOO şi DOO.

15



Evoluţia metodelor de proiectare

Evoluţia metodelor de proiectare este consecinţa mutaţiilor calitative şi cantitative în planul:

• Abordării sistemelor informatice

• Dezvoltării bazei conceptuale specifice proiectării şi realizării sistemelor informatice(mai alesodată cu promovarea abordării obiectuale)

• Apariţia şi extinderea utilizării tehnicilor rapide de proiectare

• Evoluţia permanentă a limbajelor de programare

• Sporirea considerabilă a complexităţii aplicaţiilor realizate în condiţiile creşteriinivelului de

integrare a acestora• Extinderea ariei de utilizare a informaticii

• Utilizării tehnicilor de gestiune în timp real.

Putem spune că în timp s-au conturat mai multe curente de gândire care au promovat şidezvoltat anumite metode de proiectare. Este însă greu să realizăm o clasificare a acestor metodetocmai datorită diversităţii punctelor de vedere asupra acestei probleme.

O clasificare realizată plecând de la abordările promovate de metodele de proiectare neconduce la următoarea grupare:

a) Metode timpurii, metode nestructurate specifice perioadei '50 - '60. b) Metode orientate spre ieşiri (sfârşitul anilor '60) caracterizate prin faptul că

proiectarea sistemului informatic avea ca punct de plecare ieşirile pe care acesta trebuia să leasigure:rapoarte, grafice etc. Pe baza ieşirilor identificate se determinau apoi datele de intrare şi prelucrările.

c) Metode orientate spre procese, utilizate în deceniul şapte, prezentând dreptcaracteristică utilizarea diagramelor fluxurilor de date.

d) Metode orientate spre date, specifice anilor '80, prezentând ca element caracteristic

utilizarea diagramelor entitate-relaţie;e) Metode orientate obiect promovate în anii '90 caracterizate prin promovarea

conceptului de obiect care încapsulează date şi metode.

16



Modelarea

Prin modelare se înţelege reprezentarea unui obiect, fenomen sau proces din lumea reală

într-un anumit sistem (matematic, fizic, grafic, informatic, etc.). Un model este creat pentru a permite studiul obiectului, fenomenului sau procesului respectiv, într-un anumit context.

În urma analizei obiectului, fenomenului sau procesului din lumea reală, modelul va păstranumai acele caracteristici ce sunt considerate importante pentru reprezentarea acestuia încontextul în care va funcţiona. De exemplu, dacă dorim să creăm modelul unei maşini în scopulstudierii performanţelor tehnice ale acesteia, atunci modelul realizat va conţine informaţiiledespre viteză, consum, putere, etc., dar nu va conţine date despre culoarea sau materialul din caresunt confecţionate scaunele, deoarece acestea nu au nici un rol în contextul respectiv.

Un model informatic, realizat pentru a fi implementat pe calculator, conţine informaţii

(date) şi prelucrări, care provin din caracteristicile (proprietăţile) şi acţiunile (metodele)obiectului, fenomenului sau procesului din lumea reală.

În acest caz, vom avea deci două procese de modelare, şi anume: modelarea datelor şimodelarea prelucrărilor . Aceste procese de modelare, vor parcurge mai multe grade deabstractizare, obţinându-se mai multe tipuri intermediare de modele: conceptual , logic şi tehnic.

Modelul care poate fi implementat pe calculator este cel care are gradul de abstractizare celmai mare (modelul tehnic). După efectuarea codificării informaţiilor (datelor) din modelul tehnic,acestea, într-un calculator, pot fi memorate, transmise sau supuse execuţiei anumitor operaţii.

Scopul modelării este studiul unui obiect, fenomen sau proces real, prin simulareadiferitelor situaţii în care se poate afla acesta.

•

În figura de mai jos este prezentatăactivitatea de

modelare

efectuată asupraunui obiect,fenomen sau proces real înscopul realizăriiunei aplicaţii

informatice (carese concretizează practic prinimplementarea pe

17



calculator a modelelor tehnice - de date şi prelucrări - prin folosirea anumitor metode, tehnici şiinstrumente).

Modelarea conceptualăModelul conceptual - reprezintă definirea r ealităţii obiectului supus modelării printr-un

ansamblu de concepte şi reguli de combinare a acestor concepte.

Modelul conceptual este definite sub forma unor enunţuri, cu un grad de generalitate foarteridicat, ce duc la o asemănare cât mai apropiată între obiect şi model. Fiind cel mai apropiat derealitatea obiectivă, gradul de abstractizare introdusă de modelul conceptual este scăzut.

Modelul conceptual cuprinde trei aspecte ale analizei obiectului supus modelării şi anume:

1) Analiza structurală, statică - care studiază componentele obiectului supus modelării precum şi legăturile stabilite între acestea;

1) Analiza comportamentală (temporală), dinamică - care studiază: stările prin care treccomponentele şi legăturile obiectului ca reacţie la apariţia unor anumite evenimente externe, precum şi a efectelor provocate asupra acestora în perioada tranziţiei de la o stare la alta;

2) Analiza funcţională - care studiază transformările produse în componentele şi legăturileobiectului pentru satisfacerea cerinţelor determinate de funcţionarea sistemului (cerinţeleinformaţionale) - adică a prelucrărilor efectuate asupra datelor;

Modelul conceptual al datelor (MCD) are două părţi esenţiale: conceptele şi legăturile întreconcepte. Conceptele se creează în funcţie de scopul urmărit şi de interdependenţa dintreelemente.

Modelarea logicăModelarea logică reprezintă aducerea modelului conceptual într-o formă în care prin

precizarea anumitor metode de organizare şi prelucrare a datelor, sunt stabilite anumite cerinţeinformatice pe care modelul trebuie să le îndeplinească.

Astfel, pentru crearea modelului logic al datelor (MLD), trebuie ţinut cont de modul deorganizare pe care îl vor avea acestea pe calculator, şi anume (aşa cum se va arăta în continuare)în fişiere clasice sau în baze de date. De asemenea dacă se doreşte un model logic bazat pe baze

de date, va exista posibilitatea alegerii între mai multe tipuri de arhitecturi (ierarhic, reţea,funcţional, deductiv, orientat obiect, etc.).

De asemenea, pentru crearea modelului logic al prelucrărilor (MLP), trebuie ţinut cont îngeneral de principiile sistemului de programare ce se va utiliza: procedural, formal, LMD (limbaj

de manipulare a datelor) etc.

Modelul logic relaţional , creează suportul necesar pentru definirea bazelor de daterelaţionale (ca Microsoft Access). Elementele de bază definite în acesta sunt relaţiile (ce provindin entităţile şi asocierile modelului conceptual).

18



Modelarea tehnicăModelul tehnic1, reprezintă aducerea modelului logic într-o formă precisă, dependentă

strict de hardware-ul (calculatoarele, reţeaua de calculatoare, echipamentele de transmisie adatelor, etc.) şi de software-ul (sistemul de operare, limbajele de programare, SGBD-ul (Sistemulde gestiune al bazelor de date), alte programe utilitare, etc.) ce vor fi efectiv utilizate, prin

modificarea componentelor definite la nivel logic funcţie de facilităţile oferite de echipamenteleşi produsule informatice folosite.

1 În această lucrare ne vom referi la modelul tehnic implementat prin bazele da dateMicrosoft Access. Elementele principale ce definesc acest model sunt prezentate în cadrulacestui capitol.

19



Curs 3Modelarea logică şi fizică a datelor

0.1 Modelarea logică a datelor

Modelarea conceptuală are mai multe tipuri de exprimare. Modelul Entitate-Relaţie, modelce trebuie adus la o structură care să permită prelucrarea datelor pe suport.

Există două tipuri de organizare a datelor pe suport:

− Fişiere de date

− Baze de date

Un fişier clasic este un ansamblu de înregistrări, care în general au aceeaşi structură,fiecare înregistrare având drept caracteristică noţiunea de câmp.

Un fişier clasic nu poate avea identificatori, ci trebuie supus unor prelucrări pentru afuncţiona corect, ceea ce înseamnă că nu poate prelua toate caracteristicile unui modelconceptual.

Conceptul de bază de date a apărut pentru crearea unei structuri de date care să eliminecele trei mari neajunsuri introduse de programarea cu fişiere clasice:

− Independenţa

− Redundanţa

− Integritatea datelor

Modelarea bazată pe conceptul de bază de date

Există 3 categorii de administrare a bazelor de date ce dau naştere la 3 tipuri de modelare logică:

Modelarea Ierarhic-Arborescentă

Modelarea în Reţea

Modelarea Relaţională

Fiecare categorie are o anumită structură, ceea ce presupune ca de la modelul EA să ajungem lamodelul respectiv.

20



Modelul Ierarhic

În acest model, datele sunt organizate într-o structură arborescentă ramificată, cu un singur vârf,sub forma unei piramide. Fiecare nod din arbore corespunde unei clase de entităţidin lumeareală, iar drumurile dintre noduri reprezintă relaţiile existente între obiecte. Într-o asemeneastructură, fiecare părinte poate avea mai mulţi copii, dar un copil nu poate avea decât un singur părinte.

Dezavantajele acestui model sunt următoarele:

Mărimea exagerată a timpului de regăsire a informaţiilor

Numărul de ierarhii posibile creşte combinatoric cu numărul înregistrărilor

Această abordare nu este posibilă pentru anumite structuri de date.Modelul logic trebuie creat astfel încât să preia cât mai multe caracteristici ale modeluluiconceptual.

1Modelul în Reţea

Reţeaua reprezintă o colecţie de noduri – entităţi şi legături – relaţii ( un graf ) fiecare nod putând fi legat de oricare altul. Modelul este destul de performant – se apropie mai mult de ER – dar foarte complicat şi dificil de implementat.

1. Redundanţă – nu există.

2. Integrităţi – există pentru că se apropie de modelul ER.

3. Prelucrări – legăturile formează trasee care permit o regăsire uşoară a informaţiilor de peorice nivel, însă o actualizare a structurii (modificarea nodurilor sau legăturilor ) creează probleme deosebit de complicate şi complexe.

0.1.1 Modelul relaţional

Din punct de vedere fizic are mai multe implementări, fiecare fiind mai mult sau mai puţinfidele MC: ACCESS, SQL , FOX , ORACLE.

Modelul este puternic, dar în acelaşi timp este flexibil , simplu şi natural, permiţând o proiectare relativ uşoară a structurilor de date. Dezavantajul îl reprezintă creşterea redundanţeidatelor faţă de celelalte 2 modele.

DEFINITII➢ Relaţia

21



− este o submulţime a produsului cartezian de N domenii

− se prezintă sub formă bidimensională (tabelară) pe linii şi coloane

− este formată din linii (rânduri) şi coloane

− mai este numită şi tabelă➢ Tuplul

− reprezintă o linie în cadrul tabelului

− se mai numeşte înregistrare (în engleză "record")

➢ Domeniul− reprezintă un set de valori pe care le poate lua o dată (un atribut).

Exemplu.Ziua = {luni, marţi, miercuri, joi, vineri, sâmbătă, duminică} | Trimestru ={1,2,3,4}

➢ Atributul

22



− reprezintă o caracteristică care poate lua valori într-un domeniu, fiecăreicaracteristici fiindu-i rezervată o coloană în cadrul relaţiei.

➢ Cheia primară− reprezintă un atribut sau un grup minimal de atribute ale cărui realizări pot permite

identificarea unică a unui tuplu într-o tabelă.➢ Cheia candidat (alternativă)

− reprezintă un atribut sau grup de atribute care pot prin realizările lor să identificeun tuplu;

− dintre cheile candidate se alege atributul sau grupul de atribute care va juca rolde cheie primară.

➢ Cheia externă− este un atribut din schema unei tabele care joacă rol de cheie primară într-o altătabelă;

23



− atributul cu rol de cheie externă trebuie să respecte cerinţele de integritate

referenţială .

Unde: D2 ⊆ D1 - această incluziune reprezintă integritatea referenţială.

➢ Schema unei relaţii.− reprezintă lista atributelor aparţinând relaţiei, împreună cu domeniile lor.

➢ Gradul relaţiei.− reprezintă numărul de coloane (atribute) ale relaţiei.

➢ Cardinalitatea relaţiei.− reprezintă numărul de rânduri (înregistrări, tupluri) ale acesteia.

Exemplu.

• Schema relaţiei:

− Contracte { Nr.Contract, Data Încheiere, Durata, Valoare, Cod Client} unde:

− Durata {6, 12, 18, 24, 30, 36, 42}

• Gradul relaţiei:5

• Cardinalitatea relaţiei:3

0.1.2 Reguli de trecere de la modelul EA la schema bazei de daterelaţionale.

➢ Regula nr. 1− Fiecărui tip de entitate din modelul ER , îi este asociată schema unei relaţii formatădin toate atributele tipului de entitate.

•Identificatorul tipului deentitate devine cheia primară a

relaţiei

➢Regula nr. 2−Dacă într-o asociere binară A, fiecare dintreentităţi prezintă pentrucuplul entitate-asociere,

24



cardinalitatea (0,1) sau (1,1), atunci se adaugă la schema relaţiei R1 (corespunzătoare

entităţii E1) cheia primară a celeilalte entităţi E2 participantă la asociere.

− Cheia externă va trebui să respecte restricţia de integritate referenţială .

•

CARD { NrCard ,DataEmitere,TipCard,LimitaCard, NrCont }

CONT { NrCont ,DataDeschidere }➢Regula nr. 3

−Dacă într-oasociere A,există osingurăentitate E1

pentru carecardinalitateacuplului EAeste egală cu(0,1) sau

(1,1), atuncise adaugă laschema

relaţiei R1

25



(corespunzătoare entităţii E1) cheia primară a relaţiei R2 (care corespunde entităţii E2

participante la asociere);

− Acest "transport" al cheii primare a relaţiei R2 la schema relaţiei R1 (unde va jucarolul de cheie externă) este impus de rolul dominant al primei relaţii asupra celei de a

doua;

•Când între douăentităţi se stabileşte oasociere (1:n)înseamnă că entitateacare prezintă pentrucuplul EAcardinalitatea (0,n) sau(1,n) va fi dominantă,

iar cea de a doua va ficonsiderată entitate" fiu" şi va primi dreptcheie externă cheia primară a entităţii" părinte", iar dacăsunt definite atribute pentru asocierea A elevor fi cuprinse înschema relaţiei " fiu";

BROKER

{CodId, Nume,Prenume, Vechime,CodSVM }

SVM {CodSVM,Denumire, Adresa,Telefon }➢Regula nr. 4

−Dacă într-o

asociere A,nu există nicio entitate E

pentru carecardinalitateacuplului EAsă fie egală

26



cu (0,1) sau (1,1), atunci se va defini o a treia relaţie cuprinzând în schema sa cheile primare ale celor două relaţii (corespunzătoare entităţilor participante la asociere)împreună cu toate atributele definite pentru asocierea A.

•

Punct Schimb

{NrPunctSchimb,Adresa, Telefon}

Valută {SimbolValuta,Denumire, Ţara}

Operează { NrPunctSchimb ,

SimbolValuta}

➢Asocierileciclice

−în cazulasocierilor ciclice seaplică totregulile 1-4

in funcţie decardinalităţilecelor două

cupluri EA prezente.

➢Transpunerea generalizării şispecializării

•Definireamodelului logic aldatelor plecând de lamodelul EA care aintegrat şi conceptelede generalizare şispecializare se poaterealiza în douămodalităţi:

27



− dând prioritate specializării, caz în care atributele tipului sunt aspirate la nivelulsubtipurilor;

− dând prioritate generalizării, cu sau fără conservarea subtipurilor, caz în care se produce o "aspirare" a atributelor subtipurilor la nivelul tipului.

•

FAVORIZAREASPECIALIZĂRII

Acţiune {SerieNr,

NurneEmitent,

DataEmitere,

ValoareNominala,

ValoareActuală}

Obligaţiune{SerieNr,

NurneEmitent,

DataEmitere,

ValoareNominala,

Dobândă}FAVORIZAREA GENERALIZĂRII

Titlu de Valoare {SerieNr, NurneEmitent, DataEmitere, ValoareNominala}

Acţiune {SerieNr, ValoareActuală}

Obligaţiune {SerieNr, Dobândă}

0.2 Modelarea fizică a datelor

➢ Criterii utilizate în alegerea SGBD-ului:2) Cerinţele utilizatorului privitoare la:

− tipurile de aplicaţii

− timpul de răspuns

− confidenţialitatea datelor

− securitatea datelor − uşurinţa în exploatare a sistemului

3) Caracteristici, facilităţi, instrumente oferite:− instrumente pentru generarea de: ecrane, rapoarte, aplicaţii etc.

− interfaţa uşor de utilizat pentru definirea cererilor (interfaţa grafică)

28



− facilităţi privind importul şi exportul de date

− documentarea bazei de date

− facilităţi oferite administratorului bazei de date

− securitatea bazei de date− uşurinţa în utilizarea SGBD-ului

4) Cerinţe de ordin tehnic:− portabilitatea SGBD-ului

− portabilitatea colecţiilor de date şi a aplicaţiilor

− facilităţi de încărcare, exploatare şi refacere a bazei de date

5) Cerinţe de ordin economic:

− încadrarea în bugetul existent− timpul şi resursele financiare necesare pentru pregătirea utilizatorilor şi trecereala exploatarea curentă a bazei de date.

➢ Definirea modelului fizic al datelor (MFD)

• se realizează în conformitate cu SGBD-ul ales;

• rezultatul acestei treceri de la MLD la MFD este reprezentat de schema internă a bazei de date;

• pentru modelul logic definit anterior în această etapă vor fi create tabelele bazei de

date, pentru fiecare dintre acestea precizându-se toate elementele necesare conformspecificaţiilor de definire caracteristice SGBD-ului;

• această etapă de modelare nu se limitează doar la definirea modelului fizic al datelor (MFD) ci urmăreşte şi optimizarea MFD ceea ce ar presupune asigurarea:

− unui timp minim de acces la nivel fizic pentru prelucrările cele mai frecvente;

− o mai mare independenţă a stocării fizice a datelor în raport cu prelucrările.

• Realizarea acestor deziderate se poate materializa în:

− definirea indecşilor atât pe cheile primare cât şi pe chei alternative de căutare înraport cu natura diverselor căutări în baza de date;

− controlul alocării spaţiului de disc afectat bazei de date prin utilizarea de partiţii(SGBD Oracle);

29



− asigurarea proximităţii stocării ansamblurilor de date manipulate frecvent înanumite prelucrări (utilizarea clusterelor de către SGBD Oracle de exemplu).

• Determinarea dimensiunii viitoarei baze de date şi a spaţiului de memorie necesar sistemului informatic.

• în cazul în care am optat pentru utilizarea SGBD Access crearea tabelelor bazei dedate se va realiza prin iniţierea acţiunii de creare a obiectelor de tip tabel (Table) pentru fiecarerelaţie precizându-se proprietăţile corespunzătoare atributelor declarate.

Exemplu.

Contract {NrContract, DataÎncheiere, Durata, Valoare}

Date post:	09-Apr-2018
Category:	Documents
Upload:	valentin
View:	218 times
Download:	0 times

3498157-Cursuri-Finante-Banci-

Documents