Appunti VERIFICATO
LEZIONE RIASSUNTIVA PARTE B
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Di cosa parla
- Entità: Rappresentano oggetti del mondo reale (concreti o astratti) di cui si desidera memorizzare le informazioni.
- Relazioni: Indicano i collegamenti esistenti tra due o più entità.
- Attributi: Sono le caratteristiche che descrivono sia le entità che le relazioni (es. Nome Completo, Indirizzo, Numero di Telefono, Email).
- Semplice: Attributi non ulteriormente suddivisibili (es. età dello studente).
- Multiplo: Attributi che possono assumere più valori (es. esami dello studente).
- Composto: Attributi suddivisibili in altri attributi (es. indirizzo, scomponibile in via, numero civico, CAP).
- Opzionale: Attributi non obbligatori (es. patente).
- Rappresentazione Tabellare: Entità e relazioni possono essere strutturate in tabelle. Le righe sono chiamate Ennuple e le colonne Attributi.
- Database: Un insieme organizzato di entità e relazioni.
- Esempi di Operazioni SQL:
insert into nome_tabella (attributo1,...attributoN) values (valore1,…valoren)delete from nome_tabella Where condizione- Esempio pratico:
Insert into Studenti (Nome,Cognome) values('Mario', 'Rossi') - Esempio pratico:
delete from Studenti Where nome=‘Mario’and Cognome=‘Rossi’
- Tipi di Relazioni tra Tabelle:
- Uno a Uno: Un singolo elemento di una tabella corrisponde a un singolo elemento nell'altra (es. un cliente ha un solo indirizzo principale).
- Uno a Molti: Un singolo elemento di una tabella può corrispondere a più elementi nell'altra (es. un cliente può avere più ordini).
- Molti a Molti: Più elementi di una tabella possono corrispondere a più elementi nell'altra (es. un prodotto può essere in più ordini, e un ordine può contenere più prodotti).
- Machine Learning (ML): Un campo dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere dall'esperienza. Utilizza algoritmi matematico-computazionali per estrarre informazioni direttamente dai dati, migliorando le prestazioni in modo adattivo man mano che vengono forniti nuovi esempi.
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