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C)ModelloRelazionale,Algebrarelazionale,SQL
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E)TecnologiadiunDBMS
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A)Introduzione
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B)Prog.ConceGuale(ER)
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D)Prog.LogicaeNormalizzazione
1 2 3 4
F)ProgrammazioneDB
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2 BasidiDa)‐Da)Deriva)
Caricodilavoro
BasidiDa)‐Da)Deriva)
– IlcaricodilavorosulDBèrappresentato– dalladimensionedeidaP– dalleoperazionipiùsignificaPvechesisPmasarannoeseguitesulDB
– Regola20‐80:il20%delleoperazioniproducel’80%delcarico
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– VolumedeidaP– NumeromediodiistanzediognienPtàeassociazione– CardinalitàedimensionidiciascunaGributo– Percentualidicoperturadigerarchie
Tabelladeivolumi:
Caricodilavoro
ConceGo Tipo VolumedeidaP
NomeE(enPtà)R(associazione)A(aGributo)
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– Descrizionedelleoperazioni– Tipodioperazione:Intera\vaobatch– Frequenza:numeromediodiesecuzioniinuncertoperiododitempo
– Schemadioperazione:frammentodiE‐Rinteressatodall’operazionecon“camminologico”dapercorrereperaccederealleinformazionidiinteresse
Tabelladelleoperazioni:
Caricodilavoro
Operazione Tipo(IoB) Frequenza
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– ConleinformazionivisteèpossibilefareunasPmadelcostodiun’operazionecontandoilnumerodiaccessialleistanzeeassociazioninecessariopereseguirel’operazione
Tabelladegliaccessi:
– LeoperazionidiscriGura(S)sonogeneralmentepiùonerosediquelleinleGura(L):ilpesodegliaccessiinscriGuraèdoppiodiquelloinleGura.
Caricodilavoro
ConceGo Accessi Tipo
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– DEFINIZIONE:undatoderivatoèundatochepuòessereoGenutoaGraversounaseriedioperazionidaaltridaP– SullabasedelleoperazioniedellelorofrequenzeèpossibilevalutareseèconvenienteomenomantenerenelloschemaaGribuPderivaP
– Vantaggi:atempodiaccessononèrichiestaalcunaoperazioneperricavareilvaloredell’aGributo
– Svantaggi:occorreeseguireoperazionidiaggiornamentopermantenerelaconsistenzadeidaP;sisprecamemoria
DaPderivaP
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– AGribuPderivabilidaaltriaGribuPdellastessaenPtàoassociazione
DaPderivaP
faGuraimportolordo
IVA
importototale
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– AGribuPderivabilidaaGribuPdialtreenPtàoassociazioni
DaPderivaP
prodoGoprezzo
acquisto
compos(1,n)
(1,n)
importototale
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– AGribuPderivabilidaoperazionidiconteggiodiistanze
DaPderivaP
persona
ciGà
residen(1,1)
(1,n)
numeroabitanP
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– AGribuPderivabilidallacomposizionedialtreassociazioni
DaPderivaP
studente(0,N)
docenza
corso(1,N) (1,1)
prof.(1,1)
(0,N) (1,N)
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– Datoderivato:BilancioNeGo
Esempio
contocorrente
(1,3)cliente
(1,N)bilancio
Pene
bilancioneGo
– Operazione1:leGuradelbilancioneGodiuncliente
– Operazione2:depositosuuncontocorrente
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– Operazione1:leGuradelbilancioneGodiuncliente
Esempio
clientebilancioneGo
Conildatoderivato:
Senzaildatoderivato:
contocorrente (1,3)
cliente(1,N)
bilancio
Pene13
BasidiDa)‐Da)Deriva)
– Operazione2:depositosuuncontocorrente
Esempio
Conildatoderivato:
Senzaildatoderivato:
contocorrente (1,3)
cliente(1,N)
bilancio
Pene
bilancioneGo
contocorrente
bilancio
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
– Tabelladeivolumi:
Esempio
– Tabelladelleoperazioni:
ConceGo Tipo VolumedaP
Cliente E 15000
ContoCorrente E 20000
Tiene R 30000
Operazione Tipo Frequenza
Oper.1 I 3000/giorno
Oper.2 I 1000/giorno
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
Conildatoderivato:
– Occupazionedimemoria:Seognivaloredi“BilancioNeGo”richiede6bytedimemoria
Memoriarichiesta:90KB
Esempio
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
Conildatoderivato:
Esempio
ConceGo Acc. Tipo
Cliente 1 L
ContoCorrente 1 L
ContoCorrente 1 S
Tiene 1.5 L
Cliente 1.5 L
Cliente 1.5 S
Operazione11accessoinleIura1*3000=3000/giorno
Operazione24accessiinleIura2.5accessiinscriIura9*1000=9000/giorno
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BasidiDa)‐Da)Deriva)
Senzaildatoderivato:
Esempio
ConceGo Acc. Tipo
Cliente 1 L
Tiene 2 L
ContoCorrente 2 L
ContoCorrente 1 L
ContoCorrente 1 S
Operazione15accessiinleIura5*3000=15000/giorno
Operazione21accessoinleIura1accessoinscriIura3*1000=3000/giorno
CONCLUSIONE:convienetenereildatoderivato18
