Corso Di  Basi Di  Dati 03  Progettazione Concettuale
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Corso Di  Basi Di  Dati 03  Progettazione Concettuale Corso Di Basi Di Dati 03 Progettazione Concettuale Presentation Transcript

  • Corso di Basi di Dati e Laboratorio Raccolta e Analisi dei requisiti Prof. Silvana Castano A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 1 ANALISI DEI REQUISITI Raccolta dei requisiti Completa individuazione dei problemi che il sistema da realizzare deve risolvere e le caratteristiche che il sistema dovrà possedere. – Aspetti statici (dati) – Aspetti dinamici (transazioni/operazioni sui dati) A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 2
  • RACCOLTA DEI REQUISITI • Identificazione dei gruppi di utenti e delle aree applicative (interviste, questionari) • Raccolta di documentazione esistente – applicazioni (moduli, report, regolamenti interni, procedure aziendali) • La raccolta è a carico del progettista; l’interazione con gli utenti del sistema informativo gioca un ruolo importante A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 3 RACCOLTA DEI REQUISITI - FONTI Realizzazioni preesistenti, ovvero applicazioni che si devono sostituire o che devono interagire in qualche modo con la base dati da realizzare. - Tracciati record, maschere, algoritmi, documentazione associata Interviste agli utenti principali con uso di questionari A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 4
  • ANALISI DEI REQUISITI I requisiti sono generalmente descrizioni in linguaggio naturale; quindi sono informali e possono risultare incompleti o presentare inconsistenze Scopo dell’analisi dei requisiti è il chiarimento e l’organizzazione dei requisiti raccolti Attività difficilmente standardizzabile perché legata all’applicazione da realizzare A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 5 ANALISI DEI REQUISITI - REGOLE GENERALI • Scelta del corretto livello di astrazione – evitare termini troppo generici/specifici • Standardizzazione della struttura delle frasi – raggruppamento di frasi omogenee • Evitare frasi contorte – definizioni semplici e chiare dei vari concetti A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 6 View slide
  • ANALISI DEI REQUISITI - REGOLE GENERALI Identificazione dei sinonimi e omonimi e unificazione dei termini Sinonimi: termini diversi con lo stesso significato unificazione Omonimi: termini uguali con significato diverso diversificazione Glossario dei termini Per ogni termine t il glossario contiene una breve descrizione, possibili sinonimi e altri termini del glossario con cui t possiede legami logici. A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 7 REQUISITI IN LINGUAGGIO NATURALE Si vuole realizzare una base di dati per la gestione di corsi, partecipanti e docenti. Per i partecipanti, identificati da un codice, si vuole memorizzare il codice fiscale, il cognome, l’età, il sesso, il luogo di nascita, l’indirizzo ed il numero di telefono, i corsi che hanno frequentato il giudizio finale ed il periodo di frequenza. Per gli insegnanti, rappresentiamo il cognome, l’età, la città di nascita, il nome del corso che insegnano, e i corsi che possono insegnare. Rappresentiamo anche tutti i loro recapiti telefonici. I corsi hanno un codice, un titolo e possono avere varie edizioni con un certo numero di partecipanti. Per i corsi sono di interesse anche luoghi e le ore dove sono tenute le lezioni. A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 8 View slide
  • ESEMPIO OMONIMIA SINONIMIA • Luogo di nascita dei • Docenti E Insegnanti partecipanti E • Città di nascita E Luogo di nascita • Luogo in cui si tengono le lezioni • RISOLUZIONE: • RISOLUZIONE: Docente, Città di nascita Città di nascita A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 9 ESEMPIO DI GLOSSARIO DEI TERMINI Termine Descrizione Sinonimi Collegamenti Partecipante Partecipante ai corsi. Studente Corso Docente Docente dei corsi. Insegnante Corso Corso Corsi offerti. Possono avere Docente varie edizioni. Partecipante A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 10
  • ESEMPIO DI STRUTTURAZIONE DEI REQUISITI Frasi di carattere generale Si vuole realizzare una base di dati per la gestione di corsi, partecipanti e docenti. Frasi relative ai partecipanti Per i partecipanti, identificati da un codice, si vuole memorizzare il codice fiscale, il cognome, l’età, il sesso, la città di nascita, l’indirizzo ed il numero di telefono, i corsi che hanno frequentato il giudizio finale ed il periodo di frequenza. Frasi relative ai docenti Per gli docenti, rappresentiamo il cognome, l’età, la città di nascita, il nome del corso che insegnano, e i corsi che possono insegnare. Rappresentiamo anche tutti i loro recapiti telefonici. Frasi relative ai corsi I corsi hanno un codice, un titolo e possono avere varie edizioni con un certo numero di partecipanti. Per i corsi sono di interesse anche luoghi e le ore dove sono tenute le lezioni. A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 11 Corso di Basi di Dati e Laboratorio PROGETTAZIONE CONCETTUALE A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 12
  • Strategie di progetto di schemi concettuali A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 13 CRITERI GENERALI • E’ opportuno rappresentare mediante tipi di entita’ – concetto con proprietà significative – concetto che descrive classi di oggetti con esistenza autonoma • E’ opportuno rappresentare mediante attributo – concetto con struttura semplice senza proprietà rilevanti A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 14
  • CRITERI GENERALI • E’ opportuno rappresentare mediante tipi di associazione concetto che esprime un legame fra due (o più) tipi di entità già identificati • E’ opportuno rappresentare mediante gerarchie concetti che sono specializzazione di altri concetti A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 15 Scelte progettuali alternative Libro Editore Libro Editore La scelta dipende dal contesto. Si osservi che: • Nel primo caso editore è un valore, quindi non posso rappresentare sue proprietà • Nel secondo caso posso specificare ulteriori proprietà dell’editore A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 16
  • Scelte progettuali alternative Persona Uomo Donna Oppure Sesso Persona (M/F) Ogni volta che è necessario caratterizzare le entità specializzazione con attributi specifici e/o partecipazione a relazioni va scelta la gerarchia. A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 17 GENERAZIONE DI UNO SCHEMA • La produzione di uno schema segue un approccio incrementale a partire dai requisiti • Uso di strategie di progettazione – top-down – bottom-up – inside-out – mixed A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 18
  • STRATEGIA TOP-DOWN • Si parte da uno schema contenente astrazioni di alto livello e si procede con successivi raffinamenti top-down • I raffinamenti aumentano il dettaglio dei concetti man mano che si procede con i raffinamenti top-down • Uso di primitive di raffinamento top-down A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 19 STRATEGIA TOP-DOWN Studente Dati Università Docente Entità Associazione tra Entità Persona Persona Entità Generalizzazione Maschio Femmina A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 20
  • STRATEGIA TOP-DOWN Persona Persona Residenza Nascita Città Città Associazione insieme di associaz. Docente Docente Corso Studente Associazione Entità con associaz. Studente A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 21 STRATEGIA TOP-DOWN Persona Persona Nome Età Introduzione di attributi su tipi di entità Residenza Residenza Dal Introduzione di attributi su tipi di associazione A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 22
  • ESEMPIO Schema Draft Risultato Studente Dati Università Docente Studente Studente Frequenza Corso Docente Insegnamento Docente A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 23 ESEMPIO Schema Draft Risultato Studente Docente Frequenza Corso Docente Docente Interno Esterno Insegnamento Docente A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 24
  • ESEMPIO Schema Draft Risultato Studente Iscrizione Frequenza Corso Insegnamento Esame Docente A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 25 SCHEMA FINALE Iscrizione Insegnamento Studente Corso Esame Docente Docente Docente Interno Esterno A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 26
  • STRATEGIA BOTTOM-UP • Si parte da uno schema contenente astrazioni di base che descrivono frammenti elementari di realtà e si procede aggregando tali astrazioni o aggiungendone di nuove • Uso di primitive di raffinamento bottom-up A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 27 STRATEGIA BOTTOM-UP Persona Persona Residenza Città Città Generazione di entità Persona Dipendente Dirigente Generazione di generalizzazione Dipendente Dirigente A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 28
  • STRATEGIA BOTTOM-UP Nome Persona Nome Età Età Aggregazione di attributi in entità Via Via Numero Numero Aggregazione di attributi in associaz. A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 29 ESEMPIO Schema Draft Componente Iscrizione Studente Corso Studente Corso Docente Docente Interno Esterno Esame A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 30
  • ESEMPIO Schema Draft Componente Studente Corso Docente Docente Docente Interno Esterno Docente Docente Interno Esterno A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 31 SCHEMA FINALE Iscrizione Insegnamento Studente Corso Esame Docente Docente Docente Interno Esterno A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 32
  • STRATEGIA INSIDE-OUT • Caso particolare della strategia bottom-up • Si individuano inizialmente alcuni concetti di maggiore rilevanza e da questi si procede rappresentando via via i concetti vicini a quelli iniziali seguendo i requisiti (procedimento a “macchia d’olio”) A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 33 ESEMPIO Codice (0,N) (1,1) Cognome Direzione Telefono (0,1) (1,N) Età Impiegato Afferenza Dipartimento (0,N) Data Afferenza Stipendio Nome Partecipaz. (1,N) Data Inizio Nome Progetto Budget Consegna A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 34
  • STRATEGIA MISTA • Combinazione delle strategie top-down e bottom- up • Definizione di uno schema scheletro contenente a livello astratto i concetti principali dell’applicazione • Su ciascuna parte dello schema scheletro si può procedere applicando o la strategia top-down oppure quella bottom-up • Adatta a progetti di una certa complessità e/o progetti in cui non sono disponibili da subito tutti i requisiti. A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 35 QUALITA’ DI UNO SCHEMA CONCETTUALE Leggibilità Uno schema concettuale e’ leggibile quando presenta i requisiti in maniera facilmente comprensibile scelta di nomi significativi e adeguati minimizzazione di intersezioni (elementi con più legami posizionati centralmente) A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 36
  • QUALITA’ DI UNO SCHEMA CONCETTUALE Minimalità Uno schema concettuale e’ minimale quando non presenta ridondanze (es., presenza di dati derivati), ovvero le specifiche sui dati sono rappresentate una volta sola nello schema si può tollerare la ridondanza come scelta progettuale ma va documentata (vedi prog. logica) A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 37 QUALITA’ DI UNO SCHEMA CONCETTUALE Completezza Uno schema concettuale e’ completo quando descrive tutti i requisiti di interesse e le operazioni possono essere eseguite a partire dai concetti contenuti nello schema tutti i requisiti sono rappresentati da qualche concetto nello schema tutti i concetti coinvolti nelle operazioni sono raggiungibili nello schema A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 38
  • QUALITA’ DI UNO SCHEMA CONCETTUALE Correttezza Uno schema concettuale è corretto quando fa un uso proprio dei costrutti del modello concettuale utilizzato errori sintattici uso non ammesso di costrutti (es., generalizzazione su associazioni) errori semantici uso dei costrutti che non rispetta la loro definizione (es., associazione per esprimere specializzazione) A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 39 PROGETTAZIONE DI TRANSAZIONI • Specifica delle caratteristiche funzionali delle transazioni per assicurare che lo schema comprenda tutte le informazioni di interesse • Identificare input/output e comportamento funzionale – Transazioni di interrogazione – Transazioni di aggiornamento – Transazioni di miste A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 40
  • PROGETTAZIONE DI TRANSAZIONI • Uso di tecniche per la modellazione di processi (e.g., diagrammi UML per la parte processi quali use case, activity diagram, state transition diagram, etc.) • Uso di strumenti di ausilio alla modellazione di processi e flussi informativi (e.g., strumenti di workflow mgmt, process mgmt) A.A. 2005/2006 Basi di Dati e Laboratorio 41