Analisi dati e progettazione logica di database

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Descrizione

La progettazione delle basi dati è un’attività essenziale nello sviluppo della maggior parte dei sistemi applicativi. Modellare in modo adeguato, ai livelli concettuale e logico, le informazioni da gestire costituisce infatti un prerequisito fondamentale per la qualità dei sistemi.Il corso espone i due modelli teorici più significativi e utilizzati per l’analisi e la modellazione dei dati, l’Entity Relationship (ER) e il relazionale, trattando in modo dettagliato i meccanismi di astrazione, di generalizzazione e di aggregazione.In termini di rappresentazione vengono presentate le notazioni più diffuse: ER (nelle sue diverse varianti) e il profilo di Data Modeling UML.La progettazione logica dei dati ha basi scientifiche (teoria della normalizzazione), ma anche aspetti meno deterministici, per i quali è necessaria la capacità di analizzare i pro e i contro delle diverse soluzioni possibili per uno stesso problema. Per questo motivo il corso prevede numerose esercitazioni e studio di casi reali.A conclusione del corso, vengono trattate le problematiche relative alla trasformazione dei modelli logici in basi dati fisiche.

A chi si rivolge

• esperti di dominio applicativo
• analisti
• progettisti software

Prerequisiti

Nessuno.

Argomenti Trattati

Concetti base
- natura, obiettivi e vincoli della modellazione dei dati
- architettura dei DBMS secondo il modello ANSI/SPARC
- i livelli concettuale, logico e fisico

Il modello Entity Relationship
- entità
- attributo
- tipi base e user-defined
- identificatore
- associazione
- generalizzazione/specializzazione
- aggregazione

Notazioni
- Entity Relationship (Chen e varianti)
- profilo UML di Data Modeling

Il Modello Relazionale
- relazioni
- domini e Data Type
- vincoli di integrità dei dati
- operatori dell'algebra relazionale

Forme normali e normalizzazione
- dipendenza funzionale, dipendenza multivalente, dipendenza di join
- 1°, 2°, 3° forma normale
- BCNF, 4° e 5° forma normale

Verso la progettazione di Database fisici
- trasposizione delle generalizzazioni/specializzazioni nel contesto relazionale
- denormalizzazioni e altre forme di ottimizzazione
- Object-Relational Mapping
- Database Refactoring
- Data Warehouse
- reverse Engineering dei modelli

Modelli di progetto e modelli aziendali
- rischi del disallineamento dei dati tra sistemi diversi
- integrazione dei modelli di progetto in modelli di area e aziendali

Precedenti Edizioni