Presentazione di PowerPoint

Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche e Ostetriche
Sistemi di Elaborazione delle
Informazioni
- Metodologia della Ricerca applicata A.A. 2016/17
Docente: Gianni Pantaleo
Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione – DINFO
DISIT Lab – Distributed Systems and Internet Technology Lab
Facoltà di Ingegneria
Università degli Studi di Firenze
Via S. Marta 3, 50139
[email protected]
DISIT Lab
http://www.disit.org
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
1
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni – A.A. 2016/17
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
1.
Introduzione
•
•
2.
Sistemi di Elaborazione dell’Informazione
•
•
3.
Definizioni e Rappresentazioni
Modelli e Linguaggi
Sistemi ICT in Ambito Medico Sanitario
•
•
•
5.
Informatica e Architettura dei Calcolatori
Reti di Calcolatori e Tecnologie ICT
Basi di Dati
•
•
4.
Definizione di «Informazione»
Segnali e Codifica dell’Informazione
Sistemi Informativi Sanitari
Health Techgnology Assessment
Direttive IVD - Sistemi Diagnostici in Vitro
Esercitazioni Pratiche
•
Utilizzo di Sistemi di Gestione Dati e Database
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
2
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni – A.A. 2016/17
3. Basi di Dati
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
3
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
La Piramide della Conoscenza - Informazione
Informazione
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
4
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Basi di Dati e DMBS: Definizioni
 Una Base di Dati (Database), nella sua accezione più generica, è una collezione omogenea di
dati strutturati.
 Una base di dati è una insieme di dati che può essere gestito da un sistema DBMS (Data Base
Management System).
 Un DBMS è un sistema software composto da sequenze di dati strutturati ed interconnessi
tra di loro, e da una serie di programmi applicativi che consentono di effettuare su tali dati
operazioni di accesso, modifica e interrogazione (query di ricerca).
 Un DBMS supporta diversi livelli di astrazione sui dati, a differenza di altri sistemi informativi
analoghi non informatizzati (elenco telefonico, registro anagrafico cartaceo ecc.).
• Livello Fisico
• Livello Logico/Concettuale
• Livello Esterno
 Un DBMS deve essere in grado di gestire basi di dati di grandi dimensioni (Big Data),
persistenti (cioè con un ciclo di vita indipendente dal programma che le utilizza) e condivise
da più utenti/sistemi/applicazioni.
 Un DBMS deve inoltre prevedere modalità di controllo differenziato di accesso ai dati, per
garantire la privacy e la sicurezza di eventuali dati sensibili, riservati e/o personali.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
5
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Problematiche di Completezza e Correttezza dei Dati
 Ogni SI è suddiviso generalmente in settori o sotto-sistemi, ognuno dei quali svolge varie
funzionalità ed esegue vari processi su una base di dati spesso condivisa.
 Possono essere molteplici le applicazioni che utilizzano gli stessi dati o stesse porzioni della
base di dati condivisa dal SI.
Gestione
Esami
Immatricolazioni
Servizi
Prenotazioni
[…] Altre Applicazioni
DBMS (Database Anagrafico di Ateneo)
Dati (Dati anagrafici degli studenti)
 Se la base di dati non è ben progettata, possono verificarsi problemi di integrità, ridondanza o
incoerenza, a cui è necessario provvedere attraverso appositi metodi di riconciliazione dei dati:
• Integrità: di solito dovuti ad errore umano o incompletezza nell’immissione di dati (referenziati tra di
essi) all’interno del database.
• Ridondanza: informazioni ripetute all’interno del database.
• Ambiguità: incoerenza; differenti descrizioni di uno stesso dato o informazione non coincidono.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
6
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
DBMS: Vantaggi e Limiti
 I vantaggi nell’uso di un DBMS sono molteplici:
• Accesso ai dati indipendente dalla loro rappresentazione e memorizzazione.
• Tecniche di accesso ai dati ottimizzate (anche attraverso l’uso di strutture
aggiuntive, come gli indici), per migliorare le performance delle interrogazioni.
• Possibilità di controllo dell’integrità e della completezza dei dati.
• Possibilità di controllo dell’accesso ai dati e modalità di accesso multi-utente.
 Alcuni limiti:
• Non permettono visualizzazioni grafiche dei dati o delle strutture dati.
• Implementano funzionalità matematiche e statistiche elementari di base.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
7
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
DBMS: Livelli di Astrazione e Rappresentazione
 Livello Fisico: rappresentazione del DBMS per mezzo di strutture fisiche di
memorizzazione, ovvero specifici files. Descrive come i dati sono memorizzati e
organizzati su uno o più supporti di memoria secondaria.
 Livello Logico: rappresenta come vengono organizzati i dati secondo il modello
logico adottato dal DBMS (relazionale, gerarchico, ad oggetti ecc.).
 Livello Concettuale: a volte distinto dal Livello Logico, descrive le tipologie di dati da
rappresentare, in termini di oggetti, attributi e relazioni.
 Livello Esterno: descrive come vengono presentate porzioni della base di dati agli
utenti, attraverso «viste» differenti, parziali o derivate da esigenze particolari degli
utenti (regole di accesso, combinazioni di query ecc.).
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
8
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Tipologie di Utenti
 DBA - Database Administrator. Utente amministratore che ha il controllo completo del
sistema. Tra i suoi compiti principali:
• Definizione e modifica degli schemi.
• Gestione dei metodi di accesso e dei permessi per i vari utenti.
• Specifica dei vincoli di integrità.
Le altre tipologie di utenti possono essere classificate in base alla loro esperienza nell’uso delle
varie funzionalità del sistema.
 Utente Inesperto. Utente finale, non ha conoscenza della struttura dei modelli e/o dei
linguaggi del sistema, quindi vi accede ed interagisce solo mediante opportune interfacce
(maschere) di alto livello fornite dalle applicazioni che dialogano con il DBMS.
 Programmatore Applicativo. Progettano applicativi in linguaggi di alto livello, al cui interno
viene integrato un DBMS per la gestione dei dati.
 Utente Sofisticato. Interviene direttamente, formulando query oppure agendo sui dati.
 Utente Specializzato. E’ un utente sofisticato che utilizza il sistema con metodi di accesso non
convenzionali per scopi di test (prestazioni del DBMS, debug di applicazioni ecc.).
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
9
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Architettura di un DBMS
Utente
Amministratore
Utente
Specializzato
Programmatore
Applicativo
Applicativo
Utente
Sofisticato
Query Processor
Utente
Inesperto
Interfaccia Grafica
Livello
Esterno
Processore
DML
Processore
DDL
Processore
DCL
Livello
Logico
Processore
DQL
Livello
Concettuale
DB MANAGER
Processore
DSL
DBMS
Livello
Fisico
FILE MANAGER
Supporto di Memorizzazione
Dizionario
DATI
DATI
Indice
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
10
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Linguaggi Utilizzati nei DBMS
Per descrivere i vari livelli funzionali si ricorre all’uso di specifici linguaggi:
 DQL - Data Query Language. Utilizzato per interrogare il database, formulando query o
combinazioni di query ed estrarne così l’informazione desiderata (Esempi: SQL, XQuery).
 DDL - Data Definition Language. Utilizzato per la gestione, a livello logico, delle strutture e dei
modelli dei dati. Consente di definire la strutture (Schema, memorizzati nel Dizionario dei Dati)
del database Comprende le operazioni di creazione, modifica ed eliminazione di oggetti del
database, ma non dei valori assunti dai dati al loro interno (Esempi: SQL).
 DML - Data Manipulation Language. Utilizzato per la gestione dei dati all’interno degli oggetti
del database, senza coinvolgere le strutture o gli schemi a livello logico. Comprende operazioni
di inserimento, aggiornamento o eliminazione di singoli dati (Esempi: SQL).
 DCL - Data Control Language. Utilizzato per definire e gestire le modalità di accesso degli
utenti. Comprende i comandi per garantire o revocare l’accesso agli oggetti, ai dati, e all’utilizzo
dei vari linguaggi di gestione (Esempi: SQL).
 DSL - Data Storage and Definition Language. Utilizzato per specificare le strutture e le modalità
di memorizzazione a livello fisico.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
11
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Modelli di Dati
 Un modello di dati è un insieme di costrutti utilizzati per organizzare i dati e
descriverne la struttura. Vengono usati anche per descrivere i livelli di astrazione
forniti da un DBMS.
 Una DBMS, per trasformare i dati in informazione, deve necessariamente avere un
modello di organizzazione dei dati. I più comunemente utilizzati sono i seguenti:
•
Modello Reticolare
- Livello Logico -
•
Modello Gerarchico
- Livello Logico -
•
Modello a Oggetti (object-oriented)
- Livello Logico -
•
Modello Relazionale
- Livello Logico -
•
Modello Entità-Relazione E/R
- Livello Concettuale -
 Come ogni modello può essere espresso attraverso diagrammi funzionali.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
12
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Modello Relazionale
 Nel Modello Relazionale, una base di dati è rappresentata per mezzo di un insieme di relazioni.
Viene usata generalmente la forma tabellare.
 Le colonne della tabella sono anche dette campi, o attributi della tabella.
 I campi e il formato di dati da essi rappresentati sono predefiniti nello Schema della tabella.
 Le righe rappresentano i valori degli attributi, denominati record.
 Una tabella deve avere almeno un campo che permetta di identificare ogni record in modo
univoco: tale campo è definito in fase di progettazione dello Schema come Chiave Primaria.
Studenti_Schema
Studenti
Cognome
Nome
Data di
Nascita
Matricola
Nome
Campo
Tipo
Codifica
NULL
Primary
Rossi
Mario
01/01/91
5876410
Cognome
String(16)
UTF-8
No
No
Bianchi
Anna
02/02/92
6029347
Nome
String(16)
UTF-8
No
No
Verdi
Luigi
03/03/93
6459382
Data di
Nascita
gg-mmaa
ASCII
Yes
No
INT(7)
ASCII
No
No
Matricola
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
14
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Relazioni tra Tabelle
Studenti
Cognome
Esami
Nome
Data di
Nascita
Matricola
Matricola
Studente
Voto
Lode
Codice
Modulo
Rossi
Mario
01/01/91
5876410
6459382
28
NULL
B019874
Bianchi
Anna
02/02/92
6029347
5876410
30
Yes
B019874
Verdi
Luigi
03/03/93
6459382
6029347
26
NULL
B019872
Docenti
Moduli
Codice
B019874
Titolo
Sistemi di Elaborazione
delle Informazioni
Docente
Insegnamento
Gianni
Pantaleo
B019867
[…]
[…]
[…]
[…]
B019872
Igiene Generale Applicata
NULL
B019867
Cognome
Nome
Codice
Fiscale
Cineca ID
Pantaleo
Gianni
XXXXXX
113774
Rasero
Laura
YYYYYY
89727
Nesi
Paolo
ZZZZZZ
83324
Insegnamenti
Codice
Titolo
Docente
B019867
Metodologia della Ricerca Applicata
Laura Rasero
B003734
Sistemi Distribuiti
[…]
[…]
Paolo Nesi
[…]
Le informazioni contenute in tabelle diverse
dello stesso database sono spesso correlate.
Le chiavi esterne esprimono un vincolo di
integrità referenziale tra due o più tabelle.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
15
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Il Linguaggio SQL
 SQL (Structured Query Language) è un linguaggio standard per la definizione e la
manipolazione dei dati di DBMS relazionali.
 Originariamente sviluppato presso il laboratorio IBM a San Jose (California) nel 1974,
è diventato standard ufficiale nel 1986. L’ultimo standard è SQL:1999 (noto anche
come SQL3).
 Tra i più diffusi DBMS relazionali che utilizzano il linguaggio SQL:
•
•
•
•
•
MySQL
Oracle
Informix
PostgreSQL
Microsoft SQLServer
 Permette di creare, eliminare e modificare tabelle; inserire, modificare, eliminare e
cercare dati; può essere inoltre utilizzato anche da programmi esterni al DBMS.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
16
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Cenni di Sintassi SQL
 SQL contiene i linguaggi che descrivono tutti i livelli di astrazione di un DBMS.
 Le principali funzionalità (essenzialmente la definizione e la manipolazione delle
tabelle di record) sono espletate dai moduli di Data Definition Language (DDL) e
Data Manipulation Language (DML).
 Con il termine «query» non si intende soltanto una generica interrogazione a un
database, ma un’istruzione SQL, anche complessa, con cui si possono produrre
diverse azioni, tra cui:
•
•
•
•
recuperare informazioni dal database;
modificare record esistenti;
aggiungere record a una tabella esistente;
creare tabelle nuove o modificarne di esistenti.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
17
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Creazione, Uso ed Eliminazione di Un Database
 La creazione di un database si esegue con il comando CREATE DATABASE:
CREATE DATABASE [db_name];
 Esempio:
CREATE DATABASE AnagraficaStudenti;
 La prima volta dopo la creazione, ed ogni volta che si vogliono eseguire operazioni
sul database appena creato, si deve specificare l’intenzione di utilizzo di
quest’ultimo con la direttiva USE [db_name];
USE AnangraficaStudenti;
 L’eliminazione di un database si esegue con il comando DROP DATABASE:
DROP DATABASE [db_name];
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
18
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Creazione, Eliminazione e Svuotamento di Una Tabella
 La creazione di una tabella si esegue con il comando CREATE TABLE:
CREATE TABLE Studente
CREATE TABLE [table_name]
(
(
NumMatricola int(11),
[column_name1] [data_type(size)],
Cognome varchar(255),
[column_name2] [data_type(size)],
Nome varchar(255),
[column_name3] [data_type(size)],
DataNascita date,
....
);
);
Il tipo varchar(255) identifica
una stringa di 256 caratteri.
CREATE TABLE Studente
(
NumMatricola NOT NULL PRIMARY KEY int(11),
Cognome NOT NULL varchar(255),
Nome NOT NULL varchar(255),
DataNascita DEFAULT NULL varchar(255),
);
 Per eliminare completamente la tabella (dati e schema): DROP
 Per svuotare la tabella senza eliminare lo schema: TRUNCATE
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
TABLE Studenti;
TABLE Studenti;
19
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Modifica dello Schema di Una Tabella
 Comando base per modificare la schema di una tabella: ALTER TABLE:
 Per aggiungere una colonna aggiungere la direttiva ADD COLUMN [column_name]:
ALTER TABLE [table_name] ADD COLUMN [column_name] [data_type(size)];
ALTER TABLE Studenti ADD COLUMN Indirizzo varchar(255);
 Per eliminare una colonna aggiungere la direttiva DROP COLUMN [column_name]:
ALTER TABLE Studenti DROP COLUMN Indirizzo;
 Per modificare tipo di dati una colonna:
ALTER TABLE [table_name] MODIFY COLUMN [column_name] [data_type];
ALTER TABLE Studenti MODIFY COLUMN Cognome varchar(31);
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
20
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Modifica dei Record di Una Tabella (1 di 3)
 Per inserire un record si usa il comando INSERT INTO TABLE:
INSERT INTO [table_name] ([column_name1], [column_name2], ...)
VALUES ([value1 ], [value2], ...);
Ogni formato di dato da inserire
va racchiuso tra apici ' … '
INSERT INTO Studenti (NumMatricola, Cognome, Nome)
VALUES ('5876410 ', ' Rossi ', ' Mario ');
NumMatricola
5876410
Cognome
Rossi
Nome
Mario
DataNascita
NULL
Nella definizione dello schema della
Tabella Studente, era stato definito l’attributo
DEFAULT NULL per il campo DataNascita
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
21
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Modifica dei Record di Una Tabella (2 di 3)
 Per modificare/aggiornare un record si usa il comando UPDATE:
UPDATE [table_name]
SET [column_name1] = [value1], [column_name2] = [value2],...
WHERE [una_certa_Colonna] = [un_certo_valore] AND|OR
[una_altra_certa_Colonna] = [un_altro_certo_valore];
Espressione condizionale per la presenza del costrutto WHERE e
degli operatori logici AND e OR
UPDATE Studenti
SET DataNascita = '1991-01-01'
WHERE Cognome= ' Rossi ' AND Nome=' Mario ';
NumMatricola
Cognome
5876410
Rossi
Nome
Mario
DataNascita
1991-01-01
Attenzione! Se si omette la clausola WHERE
verranno modificati tutti i record!
UPDATE Studenti
SET DataNascita = '1991-01-01'
WHERE NumMatricola = ' 5876410';
Questa direttiva alternativa produce
lo stesso risultato, ma elimina i
rischi di ambiguità, usando nella
espressione condizionale una
PRIMARY KEY !
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
22
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Modifica dei Record di Una Tabella (3 di 3)
 Per eliminare uno o più record si usa il comando DELETE:
DELETE FROM [table_name]
WHERE [una_certa_Colonna] = [un_certo_valore] AND|OR
[una_altra_certa_Colonna] = [un_altro_certo_valore];
DELETE FROM Studenti
WHERE DataNascita IS NULL;
 Per eliminare tutte le righe da una tabella (ovvero tutti i record, il che equivale allo
svuotamento della tabella), in alternativa al comando TRUNCATE TABLE, si può
eseguire il comando DELETE con la seguente sintassi:
DELETE FROM [table_name];
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
23
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Definizioni e Rappresentazioni
Ricerche all’Interno di Una Tabella
 Per eseguire ricerche all’interno di una tabella si usa il comando SELECT:
SELECT [column_name1], [column_name2], ... FROM [table_name]
WHERE [una_certa_Colonna] = [un_certo_valore] AND|OR ...
ORDER BY [column_name1] ASC|DESC;
Esami
NumMatricola
Voto
Lode
CodModulo
6459382
28
NULL
B019874
5876410
30
Yes
B019874
6029347
26
NULL
B019872
Q:> SELECT NumMatricola
FROM Esami WHERE Voto > 28
AND CodModulo = 'B019874';
A:> 5876410
 Per selezionare TUTTI i campi di un record, si usa il comando SELECT e
il carattere speciale * per specificare la selezione di TUTTE le colonne:
Q:>SELECT * FROM Studenti WHERE CodModulo = 'B019874' ORDER BY Voto DESC;
A:> 5876410
6459382
30
28
Yes
NULL
B019874
B019874
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
24
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni – A.A. 2013/14
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
1.
Introduzione
•
•
2.
Sistemi di Elaborazione dell’Informazione
•
•
3.
Definizioni e Rappresentazioni
Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Sistemi ICT in Ambito Medico Sanitario
•
•
•
5.
Informatica e Architettura dei Calcolatori
Reti di Calcolatori e Tecnologie ICT
Basi di Dati
•
•
4.
Definizione di «Informazione»
Segnali e Codifica dell’Informazione
Sistemi Informativi Sanitari
Health Techgnology Assessment
Direttive IVD - Sistemi Diagnostici in Vitro
Esercitazioni Pratiche
•
Utilizzo di Sistemi di Gestione Dati e Database
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
25
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
La Piramide della Conoscenza - Conoscenza
Conoscenza
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
26
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Il Modello Entità-Relazione E/R
 Il modello Entità-Relazione è un modello concettuale. I modelli concettuali
permettono di rappresentare i dati in modo indipendente da ogni sistema, cercando
di descrivere i concetti del mondo reale.
 I modelli concettuali sono utilizzati nelle fasi di progettazione di un DBMS.
 Il modello Entità-Relazione si basa su tre elementi:
•
Le Entità
•
Le Relazioni (o Associazioni)
•
Gli Attributi
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
27
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Le Entità
 Un‘Entità rappresenta una classe di oggetti concreti del mondo reale (e.g., persone,
oggetti, luoghi ecc., o anche astratti, che abbiano proprietà comuni, ed esistenza
autonoma.
 Un tipo di Entità viene di solito definito attraverso un nome e lo si rappresenta
graficamente con un rettangolo.
 Un oggetto specifico appartenente ad una Entità viene definito Istanza di
quell’Entità.
• Mario Rossi
Studente
• Anna Bianchi
• Luigi Verdi
• Xxxx Yyyy
o Mario
Rossi o Luigi
o o
Verdi
o o Anna
Studenti
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
Bianchi
28
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Gli Attributi
 Gli Attributi descrivono le proprietà delle Entità.
 Gli Attributi sono caratterizzati da i seguenti parametri:
•
•
•
Formato: indica il formato dell’attributo (numero, stringa, formati data gg-mm-aaaa ecc.).
Dimensione: specifica il range entro cui varia l’attributo (a seconda del formato), e di
conseguenza il numero di caratteri o cifre per rappresentarlo.
Opzionalità: indica se la sua presenza è necessaria oppure facoltativa.
Studente
- Cognome
- Nome
- N° Matricola
Attributo
Formato
Dimensione
Opzionalità
Cognome
Stringa
String(16)
Opzionale
Nome
Stringa
String(16)
Opzionale
Matricola
Numero
INT(7)
Necessario
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
29
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Le Relazioni (1 di 3)
 Una Relazione è il legame che definisce un’interazione tra due Entità.
Studente
(1,n)
Frequenta
(0,k)
Modulo
 Ogni Relazione può avere uno o due versi di percorrenza, a seconda che esista e sia
definita o meno la sua Relazione Inversa. Per ogni verso di percorrenza si ha
un’Entità di partenza e un’Entità di arrivo.
 Ogni Relazione è anche identificata da una cardinalità minima e massima.
 Le Relazioni permettono di esplicitare i collegamenti logici esistenti fra le varie
Entità.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
30
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Le Relazioni (2 di 3) – Cardinalità
 Cardinalità Uno-A-Uno:
Studente
(1,1)
Ha
(1,1)
Matricola
 Cardinalità Uno-A-Molti o Molti-A-Uno:
Studente
(1,1)
Afferisce
(1,n)
Corso di
Laurea
 Relazione Molti-A-Molti :
Studente
(1,n)
Frequenta
(0,k)
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
Modulo
31
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Le Relazioni (3 di 3)
 Se un’entità rappresenta una classe di oggetti del mondo reale, è possibile che essa
debba essere «specializzata» o «generalizzata» in diversi contesti.
Insegnamento
(1,n)
(1,1)
Contiene
Modulo
 Le Relazioni di generalizzazione e specificazione tra Entità richiama un parallelo con
la proprietà insiemistica dell’Inclusione, e anche con il concetto di Ereditarietà nella
programmazione ad oggetti (Superclass e Subclass).
Insegnamento
B019867
Modulo
19872
Modulo
19874
Modulo
19873
Modulo
19880
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
32
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Un Esempio
Studente
(1,n)
Frequenta
(0,k)
- Cognome
- Nome
- N° Matricola
Modulo
- Titolo
- ID
- Durata
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
33
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Un Esempio
Studente
- Cognome: ROSSI
(1,n)
Frequenta
(0,k)
Modulo
- Nome: MARIO
- Titolo: SISTEMI DI ELABORAZIONE
DELL INFORMAZIONI
- N° Matricola: 5876410
- ID: B019874
- Durata: 24 ore
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
34
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Linguaggi per Rappresentare la Conoscenza: XML
 XML (eXtensible Markup Language) è un meta-linguaggio che consente la creazione
di linguaggi di mark-up (come HTML).
 XML consente la rappresentazione di documenti e dati strutturati su supporto
digitale.
 XML è uno dei più potenti e versatili sistemi per la creazione, archiviazione,
preservazione e disseminazione di documenti digitali.
 XML è indipendente dal tipo di piattaforma hardware e software su cui viene
utilizzato.
 XML è indipendente dai dispositivi di archiviazione e visualizzazione:
• un documento XML può essere archiviato su qualsiasi tipo di supporto digitale;
• un documento XML può essere visualizzato su qualsiasi dispositivo di output;
 Concretamente, un documento XML è un file di testo che contiene una serie di tag,
attributi e testo, secondo regole sintattiche ben definite.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
35
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Esempio di Documento XML
<?xml version="1.0" ?>
<articolo titolo="Titolo dell'articolo">
<paragrafo titolo="Titolo del primo paragrafo">
<testo>
Blocco di testo del primo paragrafo
</testo>
<immagine file="immagine1.jpg"></immagine>
</paragrafo>
Articolo
titolo
titolo
<paragrafo titolo="Titolo del secondo paragrafo">
<testo>
Blocco di testo del secondo paragrafo
Paragrafo
</testo>
<codice>
[Esempio di codice del Programma]
</codice>
<testo>
Testo
Altro blocco di testo
</testo>
</paragrafo>
<paragrafo tipo="bibliografia">
<testo>
Riferimento ad un articolo
</testo>
</paragrafo>
titolo
Immagine
Paragrafo
Testo
titolo
Programma
applicativo
Paragrafo
Testo
file
</articolo>
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
36
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Applicazioni di XML: il Web Semantico
 «Semantic Web» è un termine coniato da Tim Berners-Lee:
“Ho un sogno per il Web [in cui i computer] diventeranno capaci di analizzare tutti i dati sul Web - il contenuto, i
link e le interazioni tra persone e macchine. Un Web Semantico, che dovrebbe rendere questo possibile, deve
ancora emergere, ma quando succederà, i quotidiani meccanismi del commercio, della burocrazia e la nostra
vita quotidiana saranno affidati a macchine che comunicano con altre macchine. Gli "agenti intelligenti" che
sono stati per anni propagandati, finalmente si materializzeranno.”
Tim Berners Lee, 1999
 Estende l’attuale World Wide Web da machine-rapresentable a machine-understandable.
 Non lo sostituisce… ma lo migliora associando informazioni di carattere semantico alle risorse della
rete.
 Il Semantic Web è una ragnatela di informazioni connesse tramite relazioni semantiche.
 Logiche di connessione più elaborate rispetto ai collegamenti ipertestuali di HTML.
 L’idea è di generare dei documenti che possano essere letti al tempo stesso da esseri umani e da
agenti automatici.
 Massiccio utilizzo di linguaggi e grammatiche XML per rendere il formato machine-readable.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
37
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Limiti del linguaggio XML
 Nell’ambito del Web Semantico, le applicazioni devono essere in grado di interagire
ed essere interoperabili tra di loro. Questo richiede uniformità di linguaggio e/o di
regole.
 Le tecnologie basate su XML sono necessarie ma non sufficienti: infatti XML codifica
e standardizza la sintassi dei dati ma non la loro semantica.
 Ad esempio, due documenti XML possono contenere le seguenti stringhe:
"<spesa>85</spesa>"
"<costo>85</costo>"
 Una applicazione informatica non può sapere che si tratta di due diverse codifiche
della stessa informazione, a meno che non sia disponibile la conoscenza del fatto
che “prezzo” e “costo” sono sinonimi (conoscenza terminologica), almeno nel
contesto dell’applicazione in esame.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
38
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Il Linguaggio RDF
 Il linguaggio RDF (Resource Description Language), basato su XML, è stato
introdotto per permettere l’interoperabilità tra applicazioni. RDF permette infatti di
associare ai dati informazione di vario genere. Questo modello si basa su tre tipi di
oggetto:
 Risorsa: indica ciò che viene descritto (pagina web, HTML, documento XML,
oggetti reali);
 Proprietà: indica un attributo o una relazione utilizzata per descrivere una
risorsa;
 Asserzione: espressione completa che descrive una risorsa; formata da una
tripla:
<soggetto>
<predicato>
<oggetto>
 Il soggetto è una risorsa, il predicato una proprietà della risorsa, e l’oggetto un valore
relativo alla proprietà (può essere a sua volta una risorsa o un altro tipo di dato
definito in XML.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
39
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Esempio di Ontologia Web: L’Ontologia di OSIM
 OSIM (Open Space Innovative Mind) è un sistema di produzione e gestione della
conoscenza dell’Ateneo Fiorentino, implementata dal DISIT Lab nell’ambito di un
progetto di sviluppo di una piattaforma di connessione tra Università di Firenze e
piccole e medie imprese della Regione Toscana.
 Il progetto OSIM ha come obiettivo la realizzazione di un portale in cui le industrie,
ma anche altri soggetti come ricercatori e studenti, possono ricercare (attraverso
query full-text o assistite con l’ausilio di un Query Wizard dedicato) risorse e
competenze in termini di: personale ricercatore e docente, dipartimenti e gruppi di
ricerca, pubblicazioni e corsi appartenenti alla vasta base di conoscenza
dell’Università di Firenze. In particolare:
• Le competenze possedute dai gruppi di ricerca, dai laboratori e dal personale universitario.
• Le competenze offerte da corsi specifici nell’ambito dei vari corsi di laurea.
• Le relazioni esistenti tra competenze diverse.
• Le pubblicazioni scientifiche.
• Le relazioni di conoscenza tra docenti.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
43
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Architettura di OSIM
Data
store
web pages
documents
Crawler
Keywords
Ingestion
Manager
Multilanguage
Engine
Semantic
Knowledge
Knowledge
Base Manager
Competences
Semantic
Relations
Keyword
Manager
SKOS
Manager
Access
manager
Query
Wizard
Publications
Browser
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
44
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Architettura di OSIM
Pagina Personale del Docente
Curriculum Vitae, Biografia ecc…
Didattica, Insegnamenti, Corsi
Pubblicazioni
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
45
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Architettura di OSIM
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
46
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Architettura di OSIM
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2013/2014
47
OSIM – Frammento
Ontologia di dominio
Disributed
Systems
and
uni:PhDStudent
uni:ResearchFellowShip
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
Frammento di unifi
ontology
Relazioni gerarchiche
Relazioni semantiche
uni:hasCompetence
uni:Researcher
Frammento
di FOAF
3. Basi di Dati – Modelli
di Rappresentazione
della Conoscenza
uni:AssociatedProfessor
Esempio di Ontologia Web: L’Ontologia di OSIM
uni:FullResearcher
uni:Teacher
uni:Professor
foaf:Person
foaf:Organization
uni:affiliatedFaculty
uni:Coordinator
uni:hasSchoolingCourse
uni:haAffineLivello1
uni:haAffineLivello2
uni:schoolingActivity
uni:InterDepartmentArea
uni:belongsToArea
uni:schoolingHasCourse
uni:Schooling
uni:hasDepartment
uni:Course
uni:activeInYear
uni:PhDGradutationCourse
uni:Laboratory
uni:Department
uni:Master
uni:hasLaboratory
uni:Center
uni:GraduationCourse
uni:inSchoolingHasCourseAtTime
uni:areaCunDi
uni:Base
uni:haAreaCun
uni:SSD
uni:CareerAtTime
uni:toBeBasedTo
uni:hasSchoolingCourseInstant
uni:Faculty
uni:AreaCUN
uni:takeCourseAtTime
uni:hasSchoolingCourseAtTime
time:DurationDescription
time:Instant
Frammento di
SKOS
uni:inSchoolingHasCourseInstant
uni:instantPerson
Year, Week, Second, Month,
Minute, Hour, Day,
dayOfWeek, DayOfYear,
timeZone
time:inXSDDateTime
time:inDateTime
Frammento di
Time Ontology
skos:Occ
Years, Months, Days, Weeks, Hours,
Minutes, Seconds
time:TemporalEntity
xsd:dateTime
skos:narrower
skos:broader
time:Interval
time:TemporalUnity
skos:Concept
time:unitType
time:DateTimeDescription
blankNode
skos:type
uni:takeCourseInstant
time:ProperInterval
time:hasDateTimeInterval
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni time:DateTimeInterval
A.A. 2013/2014
48
skos:ConceptSchema
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Funzionalità di OSIM (1 di 7)
Ricerca Full Text
Ricerca
Assistita
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2013/2014
49
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Funzionalità di OSIM (2 di 7)
“navighiamo” la conoscenza relativa al corso
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Funzionalità di OSIM (3 di 7)
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Funzionalità di OSIM (4 di 7)
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Funzionalità di OSIM (5 di 7)
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Funzionalità di OSIM (6 di 7)
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Funzionalità di OSIM
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Mobile Emergency (1 di 3)
 Mobile Emergency è una soluzione, sviluppata dal DISIT Lab dell’Università di Firenze, per
la gestione di interventi di manutenzione e gestione delle emergenze all’interno di
ospedali e/o grandi aree tramite sistemi mobili.
 Permette di gestire le mappe di una struttura ospedaliera offrendo la possibilità di
indicare e memorizzare la posizione dei Punti Di Interesse (PDI): estintori, kit medici,
scale, uscite di sicurezza, strumenti, attrezzature.
 Grazie a questa mappatura, Mobile Emergency è in grado di aiutare il personale a
raggiungere tali elementi navigando in modo efficiente all’interno della struttura. In
particolare il sistema permette di identificare la posizione tramite barcode e GPS e di
individuare la posizione di: uscite di sicurezza, aree di raccolta e i PDI presenti, con la
possibilità di raggiungerli tramite la guida del sistema innovativo di navigazione
indoor/outdoor.
 Mobile Emergency Pro consente agli utenti di:
• segnalare tramite smartphone la presenza di un guasto/emergenza di un problema
all’interno dell’edificio
• richiedere supporto immediato
• essere informati di eventuali cambiamenti ed eventi
• essere guidati verso il luogo dell’intervento/emergenza.
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Mobile Emergency (2 di 3)
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Modelli di Rappresentazione della Conoscenza
Mobile Emergency (3 di 3)
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17
Disributed
Systems
and
Internet
Disributed Systems and Internet
Technology
Technology Lab - http://www.disit.org/
3. Basi di Dati – Riferimenti e Link Utili
Riferimenti e Link Utili
 P. Vittorini, «L’Informatica per la medicina e la sanità pubblica», Ed. L’Una, 2009
 Slide delle lezioni di P. Vittorini (UnivAQ):
http://www.med.univaq.it/vittorini/insegnamento.php?id=1
 Documentazione W3C su XML: http://www.w3.org/XML
 Documentazione W3C su RDF: http://www.w3.org/RDF
 Documentazione W3C su OWL: http://www.w3.org/OWL
 OSIM – Open Space Innovative Mind (Disit Lab – UniFI): http://openmind.disit.org
 Mobile Emergency (Disit Lab – UniFI):
http://www.disit.org/disitmn/mobemergency-flyer-v05-ok.pdf
https://itunes.apple.com/app/mobile-emergency/id409326454?mt=8
Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
A.A. 2016/17