Baze de Date

BAZE DE DATE

Prin bază de date înțelegem o colecție de date elementare și interdependente, structurate și organizate astfel încât să fie accesibile unei comunități de utilizatori.

Bazele de date sunt concepute pentru a prelucra volume mare de informații.

Se poate observa faptul că organizarea datelor în unul sau mai multe fișiere stocate în memoria externă este în concordanță cu această definiție.

Din pacate, utilizarea directă a fișierelor ridică probleme foarte mari:

acces dificil la date – în practică, pentru fiecare acces trebuie scris un program, în plus orice modificare a structurii fișierului presupune modificarea tuturor programelor care îl folosesc.

lipsa de securitate – întrucât orice programator poate accesa direct fișierele, este imposibil să se garanteze securitatea și integritatea datelor.

într-un mediu în care mai mulți utilizatori accesează aceleași fișiere apar probleme de concurență greu de rezolvat.

Prin urmare, devine necesară utilizarea unui software specializat, responsabil cu gestionarea fișierelor bazei de date, ușurarea rezolvării aspectelor de securitate și de furnizare de diferite tipuri de interfețe necesare pentru a accesa datele.

Acest software complex poartă denumirea de Sistem de Gestiune a Bazelor de Date (SGBD) și reprezintă sistemul de programe care permite construirea bazelor de date, introducerea informațiilor în bazele de date și dezvoltarea de aplicații privind bazele de date. Conceptul de Sistem de Gestiune a Bazelor de Date (SGBD) se regăsește cu aceeași denumire și semnificație în terminologia franceză (SGBD – Systeme de Gestion de Bases de Donnees) și engleză (DMBS – DataBase Management System).

Conceptul de bază de date a apărut în 1964 în cadrul primului raport CODASYL prezentat la lucrările unei conferințe pe probleme de limbaje de gestiune a datelor “Development and Management of Computer – centered date-base”. La această conferință a fost lansată ideea organizării datelor prin intermediul unui fișier de descriere globală, numit dicționar de date care are menirea de a asigura independența programelor față de date și a datelor față de programe.

Baza de date conține nu numai datele operaționale ale organizației, ci și o descriere a acestora. De aceea ea este definită și ca o colecție autodescrisă de înregistrări integrate. Această descriere a datelor este cunoscută sub denumirea de catalog de sistem sau dicționar de date sau meta-date (date despre date). Natura autodescriptivă a bazelor de date este cea care determină independența program-date.

Accesul utilizatorilor la informațiile despre structura unei baze de date se realizează prin intermediul dicționarului de date.

Sistemul de gestiune a bazelor de date constituie o interfață între utilizatori și baza de date și asigură următoarele funcțiuni:

Descrierea structurii bazei de date: a fiecărui tabel, a relațiilor dintre tabele, a restricțiilor în reprezentarea informațiilor etc. cu ajutorul unui limbaj de descriere a datelor LDD.

LDD este utilizat atât pentru proiectarea bazelor de date cât și pentru redefinirea lor.

Operații asupra datelor aflate în baza de date:

Introducerea inițială a datelor

Adăugarea de noi date

Modificarea unor date existente pentru a le pune în acord cu realitatea

Ștergerea unor date devenite inutile

Cu ajutorul unui limbaj de manipulare a datelor LMD

Interogarea bazei de date, adică extragerea unor informații stocate în aceasta, realizarea de statisci asupra datelor etc. cu ajutorul unui limbaj de cereri LC

Administrarea și protecția bazei de date.

Diferite modele de baze de date

Există mai multe modele de baze de date, diferențiate în funcție de reprezentarea datelor pe care le conține:

Modelul ierarhic: Datele sunt clasificate ierarhic într-o structură de tip arbore. Acest model folosește pointeri între înregistrări. Acesta a fost primul model SGBD

Modelul de rețea: ca si modelul ierarhic acest model foloseste pointeri la înregistrări. Structura sa nu este neapărat arborescentă.  

Modelul relațional: datele sunt stocate în tabele bidimensionale (formate din rânduri și coloane). Manipularea acestor date are loc în conformitate cu teoria matematică a relațiilor. 

Modelul deductiv: datele sunt reprezentate în formă de tabel, dar manipularea lor se face prin calculul predicatelor.

Modelul orientat pe obiecte: datele sunt stocate ca obiecte, adică structuri numite clase de date cu membri.

Bazele de date relaționale reprezintă cel mai frecvent tip de baze de date utilizat.

Niveluri și modele de reprezentare a datelor în bazele de date

În demersul realizării unei baze de date există trei niveluri de percepție a acesteia:

extern, corespunzător utilizatorilor, care își exprimă cerințele informaționale prin așa – numitele scheme externe (subscheme);

conceptual, aferent proiectanților bazei de date, care se concretizează în schema conceptuală;

intern, corespunzător programatorului, care realizează reprezentarea datelor pe suportul fizic.

Văzută prin prisma celor trei niveluri, baza de date poate fi reprezentată ca în figura următoare.

Nivele de abstractizare a datelor în bazele de date

Determinarea structurii unei baze de date se poate aborda ascendent, realizându-se descrierea schemelor externe, urmată de elaborarea schemei conceptuale, sau descendent definind mai întâi, schema conceptuală și deducând ulterior schemele externe posibil de obținut.

Cel mai adesea, schema conceptuală se obține pe baza schemelor externe, prin eliminarea redundanțelor și “rafinarea” acestora. Trecerea de la schema conceptuală la cea internă se face prin intermediul limbajelor de descriere a datelor, care sunt incluse în SGBD-uri. Un model de date presupune un limbaj de descriere a realității, în timp ce o schemă este o descriere a unei realități după un model dat.

Nivelul extern (schema externă)

La nivelul extern, fiecare grup de lucru care manipulează datele posedă o anumită descriere a acestora numită schemă externă. Această descriere corespunde felului în care grupul vede baza de date în programele lui de aplicații. Prin urmare nivelul extern reflectă mulțimea datelor care prezintă interes pentru un utilizator sau pentru un grup de utilizatori.

Există așadar, mai multe scheme externe, fiecare schemă externă presupune utilizarea unei părți din baza de date, folosind informațiile într-un mod bine determinat. Această parte de informație se numește vedere. Fiecărei vederi îi corespunde un grup de utilizatori. Pentru un grup particular se definesc tipurile de cereri de informații și modul de determinare a datelor din BD care formează răspunsuri la aceste cereri. Un pas important în proiectarea unei BD este determinarea vederilor și a claselor de utilizatori asociate lor. Vederile permit ca aceleași date să fie privite din perspective diferite de diferiți utilizatori.

Nivelul conceptual (modelul conceptual)

Nivelul conceptual este un nivelul central care structurează datele astfel încât acestea să poată fi preluate și prelucrate cu ajutorul unui SGBD.

Nivelul conceptual reprezintă viziunea proiectanților BD asupra datelor.

Modelul(schema) conceptual al datelor este esențial pentru buna dezvoltare a bazei de date. În măsura în care baza de date este fundamentul întregului sistem, o proiectare greșită a schemei conceptuale va induce în baza de date anomalii dificil de remediat ulterior.

În practica proiectarii bazelor de date (în principal a bazelor de date relaționale), la nivel conceptual, unul dintre modelele frecvent utilizat este modelul Entitate-Asociere (E/A). Modelul Entitate-Asociere (E/A) denumit și model Entitate-Relatie(E/R) a fost propus de Peter Pin-Shan Chen în 1976.

Modelul E/A este caracterzat prin a fi simplu dar suficient de puternic pentru a reprezenta structuri relaționale. Mai presus de toate, acest model se bazează pe o reprezentare grafică care facilitează foarte mult înțelegerea.

Modelul EA împarte elementele unui sistem real în două categorii și anume în entități(agregări de date elementare) și în asocieri între entități.

O entitate (sau tip entitate) este o grupare de obiecte cu caracteristici sau proprietăți similare. Entitățile sunt reprezentate grafic prin dreptunghiuri.

O entitate este identificată printr-un nume(un substantiv) și descrie proprietățile obiectelor pe care le reprezintă, numite atribute ale entității.

Exemple de entități: student, profesor, curs, angajat, produs, utilaj, factura.

Un atribut se definește ca fiind o proprietate a unei entități sau a unei asocieri. Fiecare atribut care a fost selectat la definirea unei entități este o caracteristică semnificativă pentru domeniul studiat.

Exemplu:

Un atribut poate fi simplu, când poate lua o singură valoare, sau repetitiv cînd poate lua mai multe valori(ex. Limbi straine cunoscute, numar telefon).

Există atribute care necesită valori „nule” fapt care trebuie să fie luat în considerare la proiectarea bazei de date.

Entitatea este percepută ca un tip de obiecte. Fiecare obiect individual constituie o realizare(sau instanță) a entității.

În cadrul unei entități nu pot exista două realizări(instanțe) identice. Fiecare entitate trebuie sa conțină un atribut sau un grup de atribute care identifică în mod unic instanțele entității. Acesta este denumit identificatorul(cheia) entității și servește drept cheie primară în viitoarea bază de date.

Există două tipuri de identificatori naturali și artificiali.

Un identificator natural este alcătuit dintr-un atribut sau un grup de atribute cu semnificație reală pentru entitatea în cauză. De exemplu, combinația Nume, Prenume, Data nașterii este un identificator natural pentru entitatea Angajat.

Un identificator artificial este alcătuit dintr-un atribut sau un grup de atribute fără semnificație reală pentru entitatea în cauză, fiind folosit doar pentru a face distincție între instanțele entității. Exemple CNP, Marca, Număr inventar.

În reprezentarile grafice identificatorii entităților se noteaza subliniat.

Regula minimalității identificatorilor: în cazul identificatorilor compuși, trebuie să nu existe un subgrup al său care să poată îndeplini rolul de identificator, adică numărul de elemente componente ale identificatorului să fie minim. Aceasta se poate asigura prin verificarea dependențelor funcționale dintre componentele identificatorului respectiv.

Asocierile modelează interdependențele dintre clasele de obiecte reprezentate de entități. Sunt luate în considerare doar interdependențele necesare aplicației de proiectat, în lumea reală putând exista între entitățile analizate și alte asocieri care nu sunt semnificative pentru aplicație. O asociere poate avea atribute proprii.

Asocierile sunt reprezentate uzual prin verbe și grafic prin linii între entități.

Asocierile pot fi binare (între 2 entități) sau n-are (între n entități, n>2).

O caracteristica foate importanta a asocierilor este cardinalitatea. Acesta exprima modul de participare al instanțelor fiecarei entitati la asociere, mai concret cardinalitatea ne arată la câte asocieri poate participa o instanță a unei entități.

Fiind date două entități, E1 și E2, se definesc următoarele asocierile binare:

Asocierea “unu-la-unu” (one-to-one) este asocierea în care unei instanțe a entității E1 îi coreaspunde cel mult o instanță a entității E2, și reciproc; se notează cu 1:1.

Asocierea “unu-la-multi” (one-to-many) este asocierea în care unei instanțe a entității E1 îi coreaspund zero, una sau mai multe instanțe ale entității E2, dar unei entități din E2 îi corespunde cel mult o instanță a entității E1; se notează cu 1:N.

Asocierea “multi-la-multi” (many-to-many) este asocierea în care unei instanțe a entității E1 îi coreaspund zero, una sau mai multe instanțe ale entității E2, și, de asemenea, instanțe a entității E2 îi coreaspund zero, una sau mai multe instanțe ale entității E1; se notează cu N:N.

Aceste valori reprezintă cardinalitatea maximă a asocierii. O asociere este caracterizată și de o cardinalitate minimă care indică obligativitatea participării instanțelor la asociere.

Cardinalitatea minimă zero: pot exista instanțe ale entității care nu participă la nici o realizare a asocierii.

Cardinalitatea minimă unu: toate instanțele entității trebuie să participe la asociere.

Rolul unei entități este un nume care desemnează modul de participare al entității la o asociere. Identificarea asocierilor se realizează prin rolurile entităților participante deci, concret, cu ajutorul identificatorilor entităților participante.

Exemple:

In determinarea asocierilor trebuie să se țină seama și de posibilitatea existenței asocierilor complexe (între mai mult de două entități). De exemplu, fie entitățile FURNIZOR, MATERIAL, DEPOZIT și asocierile binare corespunzătoare. Aceste asocieri permit să se determine furnizorii materialelor, materialele intrate în depozite respectiv furnizorii ce aprovizionează depozitele. Nu se poate determina ce furnizor aprovizionează cu un anumit material un anume depozit. Introducerea asocierii “aprovizionare” între entitățile FURNIZOR, MATERIAL și DEPOZIT permite rezolvarea cererii “ce furnizor aprovizionează cu un anumit material un anume depozit?”.

Cazuri speciale de entități și asocieri

Subentitate-Superentitate. În modelul E-A se pot defini subtipuri de entități denumite și subentități, care reprezintă specializări ale unor tipuri de entități denumite superentități, și se pot defini, de asemenea, ierarhii pe mai multe nivele de tipuri și subtipuri de entități.

Se pot folosi două modalități de definire a ierarhiilor de tipuri: specializarea și generalizarea.

Specializarea este un proces de abstractizare a datelor prin care, pornind de la o entitate dată, se definesc una sau mai multe subentități, diferențiate între ele în funcție de rolul pe care îl au în modelul de date.

De exemplu, de la tipul de entitate ANGAJAT se definesc subentitățile INGINER, ECONOMIST, MUNCITOR. Acestea “moștenesc” toate atributele tipului inițial dar au în plus atribute suplimentare, specifice rolului lor.

Intre subentitate și superentitate există întotdeauna o asociere de tip1,1:0,, semnificând faptul că o instanță a unei subentități este asociată cu o singură instanță a entității de bază și reciproc.

O subentitate se reprezintă într-un dreptunghi inclus în dreptunghiul care reprezintă superentitatea corespunzătoare.

Generalizarea este procesul de abstractizare invers specializării, prin care se crează un supertip de entitate pornind de la mai multe tipuri de entități. Pentru aceasta se identifică atributele comune ale mai multor tipuri de entități și aceste atribute vor caracteriza superentitatea, iar atributele care diferă de acestea rămân atribute specifice ale fiecărui tip.

De exemplu, dacă au fost definite tipurile de entități: AUTOMOBIL (Marca, VitezaMaxima, Pret, NumarPasageri) și CAMION (Marca, VitezaMaxima, Pret, Tonaj), se poate defini un supertip al acestor tipuri: VEHICUL (Marca, VitezaMaxima, Pret), care cuprinde toate atributele comune, iar tipurile AUTOMOBIL și CAMION devin subtipuri ale tipului VEHICUL, fiecare conținând atributele specifice (NumărPasageri pentru tipul AUTOMOBIL și Tonaj pentru tipul CAMION).

Rezultatul obținut prin generalizare este, ca și în cazul specializării, o ierarhie de tipuri și subtipuri de entități, iar asociearea dintre mulțimile corespunzătoare este tot o asociere 1:1. Ceea ce diferă în generalizare față de specializare, este doar modul în care se definesc nivelele ierarhiei.

Specializarea poate fi totală(instanțele superentității aparțin unei subentități) sau parțiala(pot exista instanțe ale superentității care să nu aparțină nici unei subentități). Generalizarea, fiind prin definiție gruparea de entități deja existente în baza de date nu poate fi decât totală.

Intre subtipuri poate exista o excluziune, ceea ce se traduce prin faptul ca o anumita instanță nu poate apartine decat unei singure subentități. Exista insa si cazuri în care aceeași instanță aparține mai mulor subtipuri. De exemplu un angajat al unei universitați poate fi și student la frecvență redusă. Pentru astfel de situații trebuie precizate după caz relații de excluziune, incluziune, etc.

Introducerea de subtipuri prin specializare sau prin generalizare prezintă două avantaje principale: favorizează proprietățile comune la nivelul tipului (superentității) și face mult mai clară reprezentarea unor tipuri de asocieri la care participă numai o parte dintre entități.

Asocieri reflexive

Pot exista asocieri și intre o entitate și ea insăși, acestea se numesc asocieri reflexive sau recursive.

Etapele obținerii modelului Entitate-Asociere

Identificarea entităților sistemului

Identificarea atributelor și a identificatorilor entităților

Identificarea asocierilor între entități

Identificarea atributelor proprii asocierilor

Stabilirea cardinalităților

Trasarea diagramei

Nivelul intern

Nivelul intern este nivelul elementar la care pot fi considerate datele și se referă la modul în care sunt stocate datele pe suporturi magnetice. La acest nivel structura datelor este foarte detaliată. Nivelul intern cuprinde structurile de date și organizările fișierelor utilizate pentru stocarea datelor pe dispozitivele de stocare. El tratează probleme cum ar fi: alocarea spațiului de stocare pentru date și indexuri, descrierile înregistrărilor pentru stocare, cu dimensiunile de stocare pentru articolele de date, plasarea înregistrărilor, tehnicile de comprimare și de codificare a datelor. Nivelul intern interacționează cu metodele de acces al sistemului de operare (tehnici de administrare a fișierelor, pentru stocarea și regăsirea înregistrărilor de date) pentru a plasa datele pe suporturile de stocare, a regăsi datele, a realiza indexurile.

Includerea în baza de date a descrierii structurii acesteia o deosebește calitativ de fișierele de date, deoarece prin aceasta se asigură independența datelor din bază față de programele de aplicații și invers. Posibilitatea modificării structurii la un nivel, fără a afecta structura celorlalte niveluri este întâlnită sub numele de independența datelor, prezentă sub două forme:

independența fizică de date, adică posibilitatea modificării structurii bazei de date la nivel intern (cum ar fi utilizarea unor organizări ale fișierelor sau structuri de stocare diferite, a unor dispozitive diferite de stocare, modificarea de indexuri sau de algoritmi hash), fără a fi necesară schimbarea structurii conceptuale și rescrierea programelor de prelucrare a datelor. Asemenea modificări sunt necesare pentru ameliorarea performanțelor de lucru (viteză de acces, mărimea fișierelor etc.). Autonomia fizică este cea care asigură și portabilitatea bazei de date de pe un sistem de calcul pe altul fără modificarea schemei conceptuale și a programelor;

independența logică de date se referă la faptul că modificarea schemei conceptuale a bazei de date (cum ar fi adăugarea sau eliminarea unor entități, atribute sau relații) nu necesită și modificarea schemei externe sau rescrierea programelor de aplicații.

Este important să se facă distincție între descrierea bazei de date și baza de date însăși. Descrierea bazei de date constituie schema bazei de date. Ea este specificată în timpul procesului de proiectare a bazei de date și este schimbată rareori. Setul de date din baza de date se numește instanța bazei de date. Mai multe instanțe ale bazei de date pot corespunde aceleiași scheme a bazei de date.

Modelul relațional al datelor

Modelul relațional al datelor a fost conceput și dezvoltat de Edgar Frank Codd (1923–2003, informatician american de origine engleză) la începutul anilor 1970 și cuprinde trei componente principale: structura datelor, integritatea datelor și prelucrarea datelor.

Structura datelor

In modelul relațional al datelor sunt definite noțiunile de atribut, domeniu, relație, schema relației, schema relațională.

Un atribut este un identificator(un nume) ce descrie o informatie memorată în baza de date.

Domeniul unui atribut este o mulțime de valori posibile. Aceste valori sunt de tip similar.

O relație este o submulțime a produsului cartezian a n domenii ale atributelor(n>0).

Elementele unei relații se numesc tupluri.

Intr-o relație nu sunt permise tupluri identice.

Relațiile sunt reprezentate sub forma tabelelor bidimensionale în care fiecare rând reprezintă un tuplu și fiecare coloană(atribut al relației) reprezintă valorile actuale ale tuplurilor dintr-un domeniu al produsului cartezian. Tabelele formează structura logică a modelului relațional.

La nivel fizic, sistemul utilizează diverse tehnici de stocare (fișiere secvențiale, indexate, tabele de dispersie, compresia datelor, pointeri etc). Tabelele reprezintă o abstractizare a datelor înregistrate fizic în memorie.

Gradul (aritatea) unei relații este dat de numărul de atribute.

Pentru o relație(tabel), pot exista trei tipuri de chei(identificatori):

cheie candidat – un ansamblu minimal de atribute(coloane) eventual un singur atribut care permite identificarea fără echivoc a fiecărui tuplu(rând) al relației(tabelului).

cheie primară. Pentru fiecare relație se alege o cheie candidat care va fi desemnată ca fiind cheia primară a relației. Celelalte chei candidat, daca există, poartă denumirea de chei alternante. Atributele care compun cheia primară nu pot avea valoarea Null (valoare convențională pentru situația în care valoarea unui atribut este necunoscută sau neaplicabilă).

cheie străină – un ansamblu de atribute(eventual un singur atribut) al unei relații R care în același timp este cheie primară sau alternantă în altă relație S, nu neapărat distinctă de R și care respectă regula integrității referențiale(RIR) adică valorile cheii străine, dacă nu sunt null, se regăsesc printre valorile cheii primare (candidat)ale relației S.

Schema relației precizează numele relației, lista de atribute cu domeniile lor și cheia primară a relației.

Schema relațională este compusă din mulțimea schemelor relațiilor cu menționarea cheilor străine.

De exemplu, pentru relațiile COMANDA și CLIENT urmatoare:

avem următoarea schemă relațională:

COMANDA(NrComanda, #CodClient)

CLIENT(CodClient, NumeClient, AdresaClient

Integritatea datelor

Este dată de corectitudinea informațiilor conținute în baza de date și presupune detectarea, corectarea și prevenirea diferitelor erori. Condițiile de integritate nu permit introducerea în baza de date a unor date aberante.

Există constrângeri(reguli) de integritate la nivel de domeniu care privesc anumite valori pentru atribute, constrângeri la nivel de tuplu și constrângeri multituplu- combinații de mai multe tupluri, constrângeri legate de cheile candidat (unicitatea valorilor cheii și pentru cheia primara, excluderea valorilor nule), constrângeri legate de cheia străină (necesitatea existenței unei valori aparținând cheii primare din relația asociată care să coincidă cu valoarea cheii străine nenulă (RIR)).

Prelucrarea datelor

Are la bază algebra relațională bazată pe o colecție de operatori ce au ca operanzi relații. Rezultatul aplicării unui operator la una sau două relații(în funcție de aritatea acelui operator) este tot o relație.

Sunt cinci operații de bază care pot fi aplicate relațiilor: reuniunea, diferența, produsul cartezian, proiecția și selecția.

Algoritm de transformare a modelului Entitate-Asociere în model relațional.

1 O entitate devine o relație(tabel)

2 Un atribut al unei entități devine atribut al relației corespunzătoare(coloană în tabel). Identificatorul entității devine cheie primară a relației.

RE1(IdE1, Atribut1, Atribit2,…, Atributn)

3. O asociere, în funcție de tipul său, va fi reprezentată fie printr-o relație specială (tabel asociativ) fie printr-o cheie străină într-una din cele două relații care face referire la cheia primară a celeilalte relații.

3.1 Asocierile maximale 1:1 se rezolvă prin intermediul cheii străine. Cheia străină va fi plasată în funcție de cardinalitatea minimă.

-Pentru cardinalitatea minimă 1:0 cheia străină va fi plasată în relația cu cardinalitatea minimă 1.

RE1(IdE1, #IdE2, …)

RE2(IdE2, …)

-Pentru cardinalitatea minimă 0:0 cheia străină va fi plasată în relația cu mai puține tupluri.

-Pentru cardinalitatea minimă 1:1 cheia străină va fi plasată în oricare relație.

3.2 Asocierea maximală 1:n se rezolvă prin intermediul cheii străine. Cheia străină va fi plasată în relația de partea 1 a asocierii.

E1(IdE1, Atribut1, Atribut2, …, Atributn, #IdE2, Atribut_A1, Atribut_A2 )

E2(IdE2, …..)

3.3 Asocierea maximală n:n se transformă într-o relație nouă, un tabel asociativ care conține două chei străine corespunzătoare celor două tabele asociate. Cheia primară a tabelului asociativ este compusă din cele două chei străine plus eventual alte coloane adiționale.

Exemplificare:

Se dorește realizarea unei aplicații cu baze de date pentru evidența vânzărilor unei firme. Produsele se vând către clienți prin intermediul facturilor.

Se consideră următoarea colecție (simplificată) a datelor:

NrFactura, DataFactura, CodClient, DenumireClient, AdresaClient, CodProdus, DenumireProdus, Cantitate, Pret.

Reguli de gestiune:

O factură este emisă pentru un client

Unui client îi pot fi emise mai multe facturi

O factură face referire la mai multe produse

Un produs este obiectul mai multor facturi

Să se realizeze modelul conceptual și modelul relațional al datelor.

Rezolvare:

Entitățile sistemului sunt:

Factura, Client, Produs.

Entitatea Factura este caracterizată prin atributele NrFactura și DataFactura. NrFactura reprezintă identificatorul entității.

Entitatea Client este caracterizată prin atributele CodClient, DenumireClient, AdresaClient. CodClient reprezintă identificatorul entității.

Entitatea Produs este caracterizată prin atributele CodProdus, DenumireProdus, Pret. CodProdus reprezintă identificatorul entității.

Intre entitățile Client și Factură există asocierea <<solicită>> de cardinalitate n:1.

Intre entitățile Factură și Produs există asocierea <<conține>> de cardinalitate n:n  și cu atributul specific cantitate.

Modelul conceptual al sistemului analizat este următorul:

Prin aplicarea algoritmui de transformare a modelului Entitate-Asociere în model relațional obținem următorul model relațional:

CLIENTI (CodClient, Denumire, Adresa),

FACTURI (NrFactura, Data, #CodClient),

PRODUSE (CodProdus, Denumire, Pret),

DETALIIFACTURI (#NrFactura, #CodProdus, Cantitate)