Anteprima
Vedrai una selezione di 10 pagine su 205
Tecnologie per l'industria 4.0 Pag. 1 Tecnologie per l'industria 4.0 Pag. 2
Anteprima di 10 pagg. su 205.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Tecnologie per l'industria 4.0 Pag. 6
Anteprima di 10 pagg. su 205.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Tecnologie per l'industria 4.0 Pag. 11
Anteprima di 10 pagg. su 205.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Tecnologie per l'industria 4.0 Pag. 16
Anteprima di 10 pagg. su 205.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Tecnologie per l'industria 4.0 Pag. 21
Anteprima di 10 pagg. su 205.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Tecnologie per l'industria 4.0 Pag. 26
Anteprima di 10 pagg. su 205.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Tecnologie per l'industria 4.0 Pag. 31
Anteprima di 10 pagg. su 205.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Tecnologie per l'industria 4.0 Pag. 36
Anteprima di 10 pagg. su 205.
Scarica il documento per vederlo tutto.
Tecnologie per l'industria 4.0 Pag. 41
1 su 205
D/illustrazione/soddisfatti o rimborsati
Disdici quando
vuoi
Acquista con carta
o PayPal
Scarica i documenti
tutte le volte che vuoi
Estratto del documento

CONGIUNZIONE

La congiunzione combina due relazioni aventi un attributo in comune generando una nuova relazione.

INNER JOIN (join interno)

Si abbinano le sole righe con valori identici negli attributi comuni

JOIN naturale: se gli attributi hanno stesso nome, es. codfornitore e codfornitore

EQUI-JOIN: se gli attributi hanno nomi diversi, es. codfornitore e codice

OUTER JOIN (join esterno)

LEFT-JOIN: se dalla tabella del verso 1 si prendono comunque tutte le righe

RIGHT-JOIN: se dalla tabella del verso MOLTI si prendono comunque tutte le righe

FULL-JOIN: se da entrambe le tabelle si prendono tutte le righe

SELF-JOIN

Righe di una tabella vengono combinate con righe della stessa tabella

Operazioni insiemistiche: Unione

Unione tra due tabelle è possibile solo se le due tabelle hanno lo stesso grado. Il risultato sarà costituito da tutte le righe della prima tabella + tutte le righe della seconda tabella eliminando duplicazioni. A U B A Union B→Operazioni

insiemistiche: Intersezione

L'intersezione tra due tabelle è possibile solo se le due tabelle hanno lo stesso grado. Il risultato sarà costituito dalle righe comuni alle due tabelle.

A ∩ B → 57

Operazioni insiemistiche: Sottrazione

La sottrazione tra due tabelle è possibile solo se le due tabelle hanno lo stesso grado. Il risultato sarà costituito dalle sole righe della prima tabella che non sono contenute nella seconda.

A - B → A Minus B

Operazioni insiemistiche: Prodotto

Il prodotto di due tabelle, chiamato prodotto cartesiano, è la concatenazione di ogni riga di una tabella con ogni riga della seconda tabella. Il prodotto della tabella A (che ha M righe) e della tabella B (che ha N righe) è la tabella C (che ha M*N righe). Il prodotto è denotato come A x B.

Integrità referenziale

Sappiamo che una base di dati è un insieme di relazioni che varia nel tempo e che è soggetto a continue modifiche.

ed inserimenti di nuovi dati. Tali operazionisu una base di dati devono essere eseguite rispettando un insieme di regole che servonoper mantenere l'integrità dei dati. Quindi, per specificare il fatto che alcune relazioni sono corrette dal punto di vista di chi▪ sviluppa l'applicazione ed altre non lo sono, viene introdotto il concetto di . Si definisce una proprietà che deve essere soddisfatta da tutte le istanze▪ di una o più relazioni affinché le informazioni contenute nella base dati restino corrette e significative per qualsiasi utente/applicazione le utilizzi. Esempio: consideriamo la relazione che contiene informazioni anagrafiche relative ad un studente espressa in forma tabellare: Osservazione 1: l'attributo del nominativo "Alfonso Neri" ha un valore pari a 350 che,✓ pur essendo corretta dal punto di vista del tipo del dominioeliminazione dei dati. Inoltre, la normalizzazione riduce la ridondanza dei dati e migliora l'efficienza delle query. La normalizzazione si basa su una serie di regole, chiamate forme normali, che definiscono le condizioni che una tabella deve soddisfare per essere considerata normalizzata. Le forme normali più comuni sono: - Prima forma normale (1NF): una tabella è in 1NF se non contiene attributi multivalore o ripetuti. - Seconda forma normale (2NF): una tabella è in 2NF se è in 1NF e ogni attributo non chiave dipende completamente dalla chiave primaria. - Terza forma normale (3NF): una tabella è in 3NF se è in 2NF e non contiene dipendenze transitiva. - Forma normale di Boyce-Codd (BCNF): una tabella è in BCNF se ogni dipendenza funzionale non banale è una dipendenza chiave. - Quarta forma normale (4NF): una tabella è in 4NF se è in BCNF e non contiene dipendenze multivalore. - Quinta forma normale (5NF): una tabella è in 5NF se è in 4NF e ogni dipendenza join dipende solo dalla chiave. La normalizzazione è un processo iterativo che prevede la decomposizione di una tabella in più tabelle più piccole, in modo da soddisfare le forme normali.cancellazione delle informazioni, e rendono possibili i cambiamenti nella struttura del modello con l'evolvere delle esigenze aziendali e degli utenti del database. Le regole di normalizzazione aiutano nella realizzazione di uno strumento agile ed efficiente. Le regole di normalizzazione sono l'esplicitazione teorica di alcuni problemi che possono emergere durante l'utilizzo, l'interrogazione e la gestione dei dati in un database e che possono impedire o rendere complicato l'uso delle informazioni archiviate in esso. Le regole o forme normali sono numerose anche se in genere si ritiene che l'applicazione delle prime tre forme normali permetta di raggiungere un adeguato grado di efficienza dei database, e sono: - Prima forma normale (presenza di dati aggregati); - Seconda forma normale (dipendenza parziale della chiave primaria); - Terza forma normale (dipendenza indiretta della chiave primaria). L'applicazione delle forme normali permette didi spazio e memoria. Per eliminare questi problemi, è necessario utilizzare un modello di database relazionale, che permette di organizzare i dati in tabelle e stabilire relazioni tra di esse. Utilizzando il modello relazionale, è possibile ridurre la ridondanza dei dati. Invece di ripetere le stesse informazioni in entità diverse, è possibile creare una tabella separata per ogni entità e utilizzare chiavi esterne per collegare le tabelle tra di loro. In questo modo, le informazioni vengono memorizzate una sola volta e possono essere facilmente aggiornate o modificate senza dover modificare più copie dei dati. Inoltre, utilizzando il modello relazionale, è possibile garantire la coerenza dei dati. Le relazioni tra le tabelle vengono definite tramite vincoli di integrità referenziale, che assicurano che i dati siano sempre consistenti. Ad esempio, se una tabella dipende da un'altra tramite una chiave esterna, non sarà possibile eliminare o modificare i dati nella tabella di origine se ci sono ancora riferimenti ad essi nella tabella dipendente. In conclusione, utilizzando un modello di database relazionale è possibile eliminare i problemi di ridondanza dei dati e di incoerenza nei rapporti di dipendenza. Questo permette di avere un database efficiente, con dati coerenti e facilmente accessibili.

Inutile l'uso di spazio e memoria per il loro mantenimento all'interno del database.

Vantaggi modello relazionale:

  • Memorizzano la sola informazione necessaria, limitando al massimo la ridondanza dei dati
  • Sono scarsamente soggette ad errori accidentali durante le procedure di popolamento
  • Sono efficienti nelle operazioni di inserimento e modifica dei dati
  • Definendo la struttura del database, si impostano i domini validi per ogni campo come pure l'univocità del dato ammesso e l'obbligatorietà del campo
  • I DBMS si fanno carico della congruenza dei legami tra le tabelle, cioè tramite opportuni vincoli si assume che i valori indicati in un certo campo sono solo quelli assunti da un altro specifico campo di un'altra tabella (es. nel campo Articolo tabella Movimenti magazzino si inseriscono solo i valori che siano presenti nel campo Codice della tabella Articoli)
  • Rendono efficienti le ricerche tramite l'uso di...
  • Caratteristiche delle basi di dati costruite sul modello relazionale

Il modello relazionale è particolarmente adeguato per la rappresentazione della base di dati dei Sistemi Operazionali, in quanto fornisce informazioni ottimizzate per l'esecuzione delle procedure:

  1. Di alimentazione (o funzioni di input): si inseriscono dati relativi a nuovi clienti o si modificano dati preesistenti (es. registrazione di un pagamento inserisce solo dati relativi al pagamento e modifica della scadenza evasa)
  2. Di interrogazione (o estrazione dei dati): ossia procedure che estraggono informazioni sulla base delle richieste da parte dell'operatore grazie anche all'aiuto di indici (es. estremi anagrafici del fornitore, composizione di un ordine)
  3. Di elaborazione: ossia procedure che lavorano con funzioni complesse sui dati memorizzati e che producono informazioni di sintesi (es. situazione del magazzino) oppure originano nuovi flussi di dati (es. elaborazione MRP di un piano)
di produzione all'altro. Il modello DFD utilizza simboli come frecce, cerchi e rettangoli per rappresentare i processi, i flussi di dati e le entità esterne coinvolte. Un altro modello comune è il Modello BPMN (Business Process Model and Notation): è un linguaggio di modellazione grafica che permette di rappresentare i processi aziendali in modo chiaro e comprensibile. Utilizza simboli come cerchi, rettangoli e frecce per rappresentare le attività, le decisioni, i flussi di dati e le connessioni tra i processi. Infine, il Modello UML (Unified Modeling Language) può essere utilizzato per rappresentare i processi in modo più dettagliato. Utilizza simboli come classi, oggetti, sequenze e attori per descrivere le attività, le interazioni e le relazioni tra i vari componenti del sistema. In conclusione, i modelli di rappresentazione dei processi sono strumenti utili per comprendere e analizzare i flussi di lavoro all'interno di un sistema informativo. Consentono di identificare le attività coinvolte, i dati e le informazioni trasformate e le relazioni tra i vari processi.

a quello successivo.

Il modello Data Flow Diagram (DFD)

Il modello nasce prima della diffusione spinta del PC e il suo obiettivo era quello di rappresentare formalmente il flusso dei dati tra i processi. Un sistema informativo è visto come una rete di processi funzionali interconnessi da Depositi di dati, mettendo in evidenza il concorso dei singoli passaggi elementari o sotto processi nel trattamento delle informazioni e le dipendenze funzionali che si generano tra un passaggio e il successivo. I processi possono essere definiti a qualunque livello di astrazione, raffinabili mediante scomposizione in processi più semplici.

Si basano su una notazione grafica che mostra il flusso dei dati e le trasformazioni applicate ad essi dall'ingresso all'uscita del sistema. I DFD enfatizzano le operazioni effettuate sui dati e le dipendenze che vengono a crearsi tra i vari processi in base ai flussi di informazione.

Ciascun elemento è identificato da un nome

(etichetta) che deve essere univoco e che deve rappresentare in modo chiaro per il lettore del diagramma l'uso dell'elemento nel sistema:
  • Processo: rappresentano le funzioni del nostro sistema.
  • Flussi di dati: rappresentano le informazioni scambiate tra i processi.
  • Agente o interfaccia: rappresentano solitamente individui, gruppi di individui e in generale qualsiasi entità esterna al nostro sistema che ha rapporti con questo.
  • Depositi di dati: rappresentano i dati che il sistema deve conservare, necessari all'elaborazione.

Un FLUSSO rappresenta un passaggio di informazione tra elementi del sistema: tra processi ed agenti e tra processi e depositi di dati, il Flusso è una linea attraverso cui l'informazione si propaga. Uno dei due elementi è necessariamente un processo o un agente esterno che produce il flusso o lo acquisisce. I flussi sono dotati di un nome che serve a descrivere l'azione da cui derivano.

Dettagli
A.A. 2020-2021
205 pagine
SSD Scienze economiche e statistiche SECS-P/13 Scienze merceologiche

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher savellanicola97 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Tecnologie per l'industria 4.0 e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Roma La Sapienza o del prof Amendola Carlo.