POWTÓRZENIE
description
Transcript of POWTÓRZENIE
1
POWTÓRZENIE
Normalizacja:
Pojęcia:
• redundancja danych;
• anomalie aktualizacji (wstawienia, usuwania, modyfikacji);
• dekompozycja i jej własności;
• zależności funkcyjne.
Proces normalizacji:
• postać nieznormalizowana;
• pierwsza postać normalna (1NF – first normal form);
• druga postać normalna (2NF);
• trzecia postać normalna (3NF);
• postać normalna Boyce’a-Codda (BCNF).
2
Metodologia :to kompleksowe podejście wykorzystujące procedury, techniki, narzędzia oraz metody tworzenie dokumentacji służące realizacji i uproszczeniu procesu projektowania.
Konceptualne projektowanie bazy danych – to proces tworzenia modelu dla informacji wykorzystywanych w przedsiębiorstwie, niezależny od wszelkich szczegółów reprezentacji fizycznej.
Logiczne projektowanie bazy danych – to proces tworzenia modelu dla informacji wykorzystywanych w przedsiębiorstwie, przystosowanego do konkretnego modelu danych (np. model relacyjny), lecz niezależnego od konkretnego SZBD i innych szczegółów implementacji fizycznej.
Fizyczne projektowanie bazy danych – proces tworzenia opisu implementacji bazy danych w pamięci zewnętrznej, który zawiera relacje bazowe, organizację plików, indeksy stosowane dla uzyskania efektywnego dostępu do danych, a także wszystkie więzy integralności i zagadnienia bezpieczeństwa.
3
Główne zasady efektywnego projektowania baz danych:
• jak najwięcej kontaktuj się z użytkownikami bazy danych;
• w trakcie całego procesu modelowania danych postępuj zgodnie z przyjętą metodologią;
• stosuj podejście uwzględniające przepływ danych;
• uwzględniaj w modelu kwestie struktury i integralności danych;
• stosuj w trakcie projektowania techniki konceptualizacji, normalizacji i oceny możliwości realizacji wymaganych transakcji;
• wszędzie, gdzie tylko to możliwe, wyrażaj model danych za pomocą diagramów;
• stosuj język projektowania bazy danych (DBDL od ang. Database Design Language) do opisu tych własności, których nie można w prosty sposób wyrazić za pomocą diagramów;
• utwórz słownik danych uzupełniający diagramy i DBDL;
• zawsze, gdy zachodzi taka potrzeba, powtarzaj odpowiednie kroki modelowania.
4
Konceptualne projektowanie bazy danych:
Krok 1. Tworzenie lokalnego konceptualnego modelu danych dla każdej perspektywy
Krok 1.1. Określ występujące zbiory encji
Krok 1.2. Ustal typy występujących związków
Krok 1.3. Określ atrybuty odpowiadające poszczególnym zbiorom encji i związkom
Krok 1.4. Określ dziedziny poszczególnych atrybutów
Krok 1.5. Ustal klucze kandydujące i klucze główne
Krok 1.6. Rozważ możliwość zastosowania zaawansowanych metod modelowania (krok opcjonalny)
Krok 1.7. Zweryfikuj utworzony model pod kątem występowania redundancji
Krok 1.8. Zweryfikuj możliwość realizacji transakcji w lokalnym modelu konceptualnym
Krok 1.9. Omów lokalny konceptualny model danych z użytkownikiem
5
Logiczne projektowanie bazy danych w modelu relacyjnym:
Krok 2. Tworzenie i weryfikacja lokalnego modelu logicznego dla każdej perspektywy:
Krok 2.1. Usuń własności niekompatybilne z modelem relacyjnym (krok opcjonalny);
Krok 2.2. Wyznacz relacje dla lokalnego logicznego modelu danych;
Krok 2.3. Wykonaj normalizację relacji;
Krok 2.4. Sprawdź, czy relacje umożliwiają realizację transakcji;
Krok 2.5. Wyznacz więzy integralności;
Krok 2.6. Omów lokalny logiczny model danych z użytkownikiem.
Krok 3. Tworzenie i weryfikacja globalnego logicznego modelu danych:
Krok 3.1. Scal lokalne logiczne modele danych w model globalny;
Krok 3.2. Sprawdź poprawność globalnego logicznego modelu danych;
Krok 3.3. Sprawdź możliwości przystosowania modelu do przewidywanych zmian;
Krok 3.4. Omów globalny logiczny model danych z użytkownikami.
6
Proces konceptualnego i logicznego projektowania bazy danych składa się z trzech głównych kroków.
Celem kroku 1 jest podział problemu na zadania łatwiejsze do analizy poprzez rozważenie różnych perspektyw użytkowników. W wyniku kroku 1 powstaje wiele (lub jeden) lokalnych konceptualnych modeli danych. Każdy z tych modeli powinien stanowić kompletną i dokładną reprezentacje zagadnienia z punktu widzenia innego użytkownika lub grupy użytkowników.
Krok 2 odwzorowuje każdy lokalny model konceptualny na lokalny logiczny model danych dla modelu relacyjnego, składający się z diagramów związków encji, schematów relacji oraz dokumentacji pomocniczej.
W kroku 3 następuje integracja lokalnych logicznych modeli danych (reprezentujących różne perspektywy) w jeden globalny logiczny model danych całego przedsiębiorstwa (reprezentujący wszystkie perspektywy użytkowników).
7
Krok 1 :
Tworzenie lokalnego konceptualnego modelu danych dla każdej perspektywy (każdego obszaru zainteresowań)
W trakcie analizy zagadnienia zazwyczaj zidentyfikowanych zostaje wiele różnych perspektyw. W przypadku dużego stopnia wzajemnego ich pokrywania się, niektóre z nich można połączyć w perspektywy „grupowe” z nadanymi im własnymi nazwami.
Krok 1.1. Określ występujące zbiory encji (dokumentuj informacje o zbiorach encji)
Częstą metodą określenia zbiorów encji jest wyróżnienie obiektów, których istnienie wynika z samej natury modelowego zagadnienia.
Czasami wyróżnienie zbiorów encji może być trudne, co spowodowane jest sposobem ich reprezentacji w specyfikacjach wymagań użytkowników, którzy posługują się zazwyczaj przykładami lub analogiami, czy też synonimami i homonimami.
8
Fragment słownika danych przedstawiający opis zbiorów encji :
Uzupełnieniem konceptualnego modelu danych jest dokumentacja, w tym słownik danych utworzony w trakcie tworzenia modelu
Nazwa zbioru encji
Opis Aliasy Własności
Personel Pojęcie ogólne opisujące wszystkich pracowników zatrudnionych przez biuro obrotu nieruchomościami.
Pracownicy Każdy pracownik personelu pracuje w jednym biurze.
Nieruchomość Pojęcie ogólne opisujące wszystkie nieruchomości do wynajęcia.
Nieruchomość--DoWynajęcia
Każda nieruchomość ma jednego właściciela i jest oferowana do wynajęcia w jednym biurze, gdzie zarządza nią jeden pracownik. Informacje o nieruchomości dostępne są wielu klientom, ale w danym momencie może być wynajęta tylko przez jednego klienta.
... ... ... ...
9
Krok 1.2.
Dużą uwagę należy poświęcić temu, aby wykryć wszystkie związki zawarte wprost lub wynikające pośrednio ze specyfikacji wymagań użytkownika.
W tym celu:
• używaj diagramów związków encji (ER);
• ustal krotności w poszczególnych związkach encji (do weryfikowania i utrzymywania określonych własności danych);
• sprawdź czy występują pułapki wachlarzowe lub szczelinowe;
• sprawdź, czy każdy zbiór encji występuje w przynajmniej jednym związku (należy jeszcze raz sprawdzić wymagania użytkownika i ustalić, czy nie doszło do pominięcia jakichś związków lub czy encja nie występuje w innej części modelu);
• udokumentuj typy związków.
Ustal typy występujących związków (między wyróżnionymi wcześniej zbiorami encji):
10
Pierwsze przybliżenie diagramu:
Właściciel prywatny
WłaścicielNr
Wynajęcie
WynajęcieNr
Nieruchomość
NieruchomośćNr
Klient
KlientNr
Personel
PersonelNr
Biuro
BiuroNr
Ma
Oferuje
PosiadaWynajęty Przez
Nadzoruje
Ogląda
Wynajmuje
11
Fragment słownika danych prezentujący opis związków :
Nazwa encji Krotność Związek Nazwa encji Krotność
Personel 0..1
0..1
Zarządza
Kieruje
Nieruchomość
Personel
0..100
0..10
Nieruchomość 1..1 SkojarzonaZ Wynajęcie 0..*
... ... ... ... ...
12
Krok 1.3.
Poprzez zidentyfikowanie rodzajów informacji o encjach i związkach, które chcemy reprezentować w bazie danych.
Określamy:
Określ atrybuty odpowiadające poszczególnym zbiorom encji i związkom
• atrybuty proste i złożone;
• atrybuty jednowartościowe i wielowartościowe;
• atrybuty pochodne – umieszczamy je aby uniknąć utraty informacji w przypadku usunięcia bądź zmodyfikowania atrybutów od których zależy atrybut pochodny;
• potencjalne problemy;
• dokumentowanie informacji o atrybutach (po zidentyfikowaniu atrybutów należy przyporządkować im adekwatne i czytelne dla użytkownika nazwy):
13
Fragment słownika danych przedstawiający opis atrybutów:
Nazwa zbioru encji
Atrybuty Opis Typ danych i długość Wartości puste
Wielowar-tościowy
...
Personel personelNr
imięNazwisko
imię
nazwisko
stanowisko
płeć
dataUr
Jednoznacznie identyfikuje pracownika
Imię pracownika
Nazwisko pracownika
Nazwa zajmowanego stanowiska
Płeć pracownika
Data urodzenia pracownika
łańcuch, długość maks. 5
łańcuch, długość maks. 15
łańcuch, długość maks. 15
łańcuch, długość maks. 10
łańcuch, długość 1 (M lub K)
data
Nie
Nie
Nie
Nie
Tak
Tak
Nie
Nie
Nie
Nie
Nie
Nie
...
Nieruchomość nieruchomośćNr Jednoznacznie identyfikuje nieruchomość do wynajęcia
łańcuch, długość maks. 5 Nie Nie ...
... ... ... ... ... ... ...
14
Krok 1.4. Określ dziedziny poszczególnych atrybutów
W kompletnym modelu danych określona jest dziedzina każdego atrybutu, a także:
• dopuszczalny zbiór wartości atrybutu;
• dopuszczalny zakres długości i format atrybutu.
Mogą być też podane dodatkowe informacje o dziedzinach, takie jak zbiór dopuszczalnych operacji na atrybutach oraz wykaz atrybutów, które mogą być ze sobą porównywane lub używane łącznie.
Możemy zdefiniować np.:
• dziedzinę dopuszczalnych numerów pracowników (pracownikNr) jako zbiór łańcuchów o długości nie większej niż 5 znaków, w których pierwsze dwa znaki są literałami, a następne (od jednego do trzech) tworzą liczbę z zakresu 1-999;
• dopuszczalne wartości dla atrybutu płeć jako np. zbiór łańcuchów jednoznakowych: „M” lub „K”.
15
Krok 1.5. Ustal klucze kandydujące i klucze główne:
Kluczem kandydującym jest minimalny zbiór atrybutów, który jednoznacznie identyfikuje każde wystąpienie encji w zbiorze encji.
Przy wyborze klucza głównego spośród kluczy kandydujących warto rozważyć:
• klucz o najmniejszej liczbie atrybutów;
• klucz, którego wartości najrzadziej ulegają zmianom;
• klucz kandydujący o najmniejszej liczbie znaków (dotyczy kluczy składających się z atrybutów tekstowych);
• klucz o najmniejszej wartości maksymalnej (dotyczy kluczy o wartościach numerycznych);
• klucz, z którego najłatwiej będzie korzystać użytkownikowi.
Jeśli wybór klucza głównego jest możliwy, wtedy zbiór encji nazywamy silnym, zaś gdy nie możemy wybrać żadnego klucz głównego, zbiór encji nazywany jest słabym.
16
Diagram związków encji z informacjami o kluczach głównych:
Klient
KlientNr
DataRejestracji
Biuro
BiuroNrMa
Kieruje
0..10..1
Personel
PersonelNr
1..1 0..1
1..* 1..1
dataPoczątkowapremia
dataOgłoszeniakoszt
1..1
1..1
1..1
Rejestruje
Zarządza
0..*
PreferencjeWynajęcie
UmowaNr
Nieruchomość
NieruchomośćNr
Właściciel Instytucjonalny
I Nazwa
Wynajmuje Określa
PPosiada
Wynajęty Przez
Ogłasza I Posiada
Gazeta
NazwaGazety
Właściciel prywatny
WłaścicielNr
Oferuje
0..*1..1
0..100
0..* 1..1 1..1 1..1
1..*
1..*1..*1..*
0..*
0..1 0..1
Nadzoruje
17
Krok 1.6. Rozważ możliwość zastosowania zaawansowanych metod modelowania (krok opcjonalny) :
Rozważenie potrzeby użycia zaawansowanych metod modelowania, takich jak specjalizacja/generalizacja, agregacja i kompozycja.
Użycie (bądź nie) zaawansowanych metod modelowania powinno służyć czytelności diagramu związków encji i jasności modelu dla istotnych zbiorów encji i związków między nimi.
Np. możemy dokonać generalizacji encji WłaścicielPrywatny i WłaścicielInstytucjonalny, tworząc nadklasę Właściciel zawierającą wspólne dla obu zbiorów encji atrybuty: włascicielNr, adres i telNr.
18
Krok 1.7. Zweryfikuj utworzony model pod kątem występowania redundancji:
Proces ten składa się z następujących czynności:
• ponowne sprawdzenie związków wzajemnie jednoznacznych (1:1) – ponieważ w trakcie ustalania występujących zbiorów encji może dojść do utworzenia dwóch różnych zbiorów reprezentujących te same obiekty ze świata rzeczywistego np. Klient i Najemca;
• usunięcie związków redundantnych (nadmiarowych) – ponieważ naszym celem jest stworzenie minimalnego modelu danych.
Wykrycie istnienia więcej niż jednej ścieżki między dwoma zbiorami encji jest stosunkowo łatwe, jednak nie muszą one oznaczać, że jeden ze związków jest redundantny, ponieważ mogą one reprezentować inne powiązania między zbiorami encji.
Przy poszukiwaniu redundancji istotne jest zatem zrozumienie i analiza znaczenia poszczególnych związków.
19
Krok 1.8. Zweryfikuj możliwość realizacji transakcji w lokalnym modelu konceptualnym :
Teraz należy sprawdzić czy utworzony model rzeczywiście umożliwia wykonanie wszystkich transakcji wymaganych w danej perspektywie.
Możemy to osiągnąć poprzez:
• sporządzenie opisu wymagań poszczególnych transakcji i sprawdzeniu, czy wszystkie informacje wymagane do realizacji transakcji zostały umieszczone w modelu;
• wykorzystanie ścieżek transakcji – poprzez graficzną reprezentację ścieżki, przez którą przechodzi transakcja na diagramie związków encji, możemy też w ten sposób ustalić, które elementy modelu nie są wykorzystywane, a które są krytyczne dla realizacji transakcji.
Przeprowadzenie tych czynności sprawdzających na tym etapie projektu (a nie później) jest bardzo istotne, ponieważ naprawianie błędów w modelu na dalszym etapie pracy jest i dużo trudniejsze i droższe.
Krok 1.9. Omów lokalny konceptualny model danych z użytkownikiem (w celu weryfikacji, czy model jest „prawdziwą” reprezentacją modelowanej perspektywy).
20
Logiczne projektowanie bazy danych w modelu relacyjnym:
Krok 2. Tworzenie i weryfikacja lokalnego modelu logicznego dla każdej perspektywy
Krok 2.1. Usuń własności niekompatybilne z modelem relacyjnym (krok opcjonalny jeżeli wybieramy relacyjny SZBD do realizacji bazy danych);
Cele tego kroku to:
• usunięcie binarnych związków typu „wiele do wielu” (*:*) – dekomponowanie poprzez utworzenie pośredniego zbioru encji, a następnie zamianę związku „wiele do wielu” (*:*) na dwa związki typu „jeden do wielu” (1:*), w których występuje nowy zbiór encji;
• usunięcie rekurencyjnych związków typu „wiele do wielu” (*:*) – poprzez ich rozłożenie i ustalenie nowego „pośredniczącego” zbioru encji;
• usunięcie związków złożonych – też poprzez rozłożenie i utworzenie pośredniczącego zbioru encji;
• usunięcie atrybutów wielowartościowych (poprzez zastąpienie ich nowym zbiorem encji).
21
Krok 2.2. Wyznacz relacje dla lokalnego logicznego modelu danych :
Personel (pracownikNr, im ię, nazw isko, stanow isko, p łeć, dataUr)
pracownikNrP r im a r y K e y
Klient (klientN r, im ię, nazw isko, te lN r, pracownikNr)
klientN r te lN r
pracownikNr Personel(pracownikNr)
P r im a r y K e yA lte r n a te K e yF o re g in K e y re fe re n c e s
Dla odwzorowania zw iązku typu 1:* kopiu jem y atrybut do re lacji Rejestruje pracow nikNr K lient
Związki pomiędzy encjami są reprezentowane za pomocą „wiązania” poprzez klucze główne i obce.
W każdym binarnym związku typu 1:* encja występująca po stronie „jeden” jest encją nadrzędną, a encja po stronie „wiele” podrzędną. Związek taki jest reprezentowany poprzez umieszczenie atrybutów klucza głównego encji nadrzędnej w relacji reprezentującej encję podrzędną. Atrybuty te stanowią klucz obcy relacji podrzędnej.
Np.:
22
Elementy procesu przekształcania encji i związków na relacje:
Encje/Związki Sposób odwzorowania
Silna encja Utworzenie relacji zawierającej wszystkie atrybuty proste.
Słaba encja Utworzenie relacji zawierającej wszystkie atrybuty proste (klucz główny zostanie ustalony dopiero po odwzorowaniu na relacje wszystkich związków z encjami nadrzędnymi).
Binarny związek 1:* Klucz główny encji występującej po stronie Jeden" należy skopiować do zbioru encji po stronie „wiele", gdzie będzie kluczem obcym. Atrybuty związku należy umieścić po stronie „wiele".
23
Encje/Związki Sposób odwzorowania
Binarny związek 1:1:
(a) uczestnictwo obowiązkowe po obu stronach
(b) uczestnictwo obowiązkowe
po jednej stronie
(c) uczestnictwo opcjonalne
po obu stronach związku
Połączenie zbiorów encji w jedną relacje.
Klucz główny encji po stronie „opcjonalnej" należy
skopiować do zbioru encji po stronie „obowiązkowej" jako klucz obcy.
Dowolny, o ile wybór reprezentacji nie wynika z innych informacji.
Binarny związek *:*, związek złożony
Utworzenie relacji reprezentującej związek i umieszczenie w niej wszystkich atrybutów związku. Klucze główne encji nadrzędnych należy skopiować do nowej relacji (w której pełnią rolę kluczy obcych).
Atrybuty wielowartościowe Utworzenie osobnej relacji reprezentującej atrybut wielowartościowy, skopiowanie do niej klucza głównego encji zawierającej dany atrybut (w nowej relacji skopiowany klucz jest kluczem obcym)
24
Krok 2.3. Wykonaj normalizację relacji :
Przeprowadzamy proces normalizacji:
1NF – usuwa powtarzające się grupy atrybutów;
2NF – usuwa częściowe zależności od klucza głównego;
3NF – usuwa przechodnie zależności od klucza głównego;
BCNF – usuwa pozostałe anomalie z zależności funkcyjnych
Normalizacja daje bardzo elastyczny projekt, który łatwo daje się dalej rozwijać i rozszerzać.
Krok 2.4. Sprawdź, czy relacje umożliwiają realizację transakcji
25
Krok 2.5. Wyznacz więzy integralności :
Trzeba rozważyć pięć typów więzów integralności:
• wymagana obecność danych;
• więzy dziedzin atrybutów (ustalane z wyborem dziedzin atrybutów – krok 1.4);
• integralność encji (ograniczenie, że klucz główny zbioru encji nie może przyjmować wartości pustych należy uwzględnić po wyborze klucza głównego – 1.5);
• integralność referencyjna (wymuszanie więzów integralności);
• więzy ogólne (reguły biznesowe, zasady działania).
Krok 2.6. Omów lokalny logiczny model danych z użytkownikiem
26
Krok 3. Tworzenie i weryfikacja globalnego logicznego modelu danych :
Krok 3.1. Scal lokalne logiczne modele danych w model globalny
Spis typowych czynności wykonywanych w metodzie scalania:
1. Porównanie nazw i zawartości encji/relacji i ich kluczy kandydujących.
2. Porównanie nazw i zawartości związków/kluczy obcych.
3. Scalenie encji/relacji z lokalnych modeli danych.
4. Włączenie (bez scalania) encji/relacji unikalnych dla poszczególnych lokalnych modeli danych.
5. Scalenie związków/kluczy obcych występujących w lokalnych modelach danych.
6. Włączenie (bez scalania) związków/kluczy obcych unikalnych dla poszczególnych lokalnych modeli danych.
7. Sprawdzenie kompletności zbiorów encji/relacji i związków/kluczy obcych.
8. Sprawdzenie kluczy obcych.
9. Sprawdzenie więzów integralności.
27
Relacje reprezentujące globalny logiczny model danych projektu WymarzonyDom :
Biuro (biuroNr, ulica, miasto, kodPocztowy, dyrPracownikNr)
Primary Key biuroNr
Alternate Key kodPocztowy
Foreign Key dyrPracownikNr references Dyrektor(pracownikNr)
Telefon (telNr, biuroNr)
Primary Key telNr
Foreign Key biuroNr references Biuro(biuroNr)
Personel (pracownikNr, imię, nazwisko, stanowisko, płeć, dataUr, pensja, przetożonyNr, biuroNr)
Primary Key pracownikNr
Foreign Key przełOŻonyNr references Personel (pracownikNr)
Foreign Key biuroNr references Biuro (biuro Nr)
Dyrektor (pracownikNr, dataPoczątkowa, premia)
Primary Key pracownikNr
Foreign Key pracownikNr referenees Personel(pracownikNr)
28
Właściciel_Prywatny (właścicielNr, imię, nazwisko, adres, telNr)
Primary Key właścicielNr
Właściciel Instytucjonalny (właścicielNr, iNazwa, iTyp, nazwiskoReprezentanta, adres, telNr)
Primary Key właścicielNr
Primary Key iNazwa
Alternate Key telNr
Nieruchomość (nieruchomośćNr, ulica, miasto, kodPocztowy, typ, pokoje, czynsz, właścicielNr, pracownikNr, biuroNr)
Primary Key nieruchomośćNr
Foreign Key właścicieiNr references Właściciel Prywatny (właściciel Nr) and Właściciel Instytucjonalny (właścicielNr) Foreign Key pracownikNr references Personel (pracownikNr)
Foreign Key biuroNr references Biuro(biuroNr)
Wizyta (klientNr, wizytaNr, dataWizyty, uwagi)
Primary Key WientNr, nieruchomośćNr
Foreign Key klientNr references Kiient(klientNr)
Foreign Key nieruchomośćNr references Nieruchomość(nieruchomośćNr)
29
Klient (klientNr, imię, nazwisko, telNr, typPreferencji, maksCzynsz) Primary Key klientNr
Rejestracja (kiientNr, biuroNr, pracownikNr, dataRejestracji)
Primary Key klientNr
Foreign Key klientNr references Klient(klientNr)
Foreign Key biuroNr references Biuro (biuroNr)
Foreign Key pracownikNr references Personel(pracownikNr)
Ogłoszenie (nieruchomośćNr, nazwaGazety, dataOgłoszenia, koszt)
Primary Key nieruchomośćNr, nazwaGazety, dataOgłoszenia
Foreign Key nieruchomośćNr references Nieruchomość(nieruchomośćNr)
Foreign Key nazwaGazety references G azeta (nazwaGazety)
Gazeta (nazwaGazety, adres, telNr, nazwiskoReprezentanta)
Primary Key nazwaGazety
Alternate Key telNr
30
Wynajęcie (wynajęcieNr, formaPtatności, kaucjaZapłacona, wynajęteOd, wynajęteDo, klientNr, nieruchomośćNr)
Primary Key wynajęcieNr
Alternate Key nieruchomośćNr, wynajęteOd
Alternate Key klientNr, wynajęteOd
Foreign Key klientNr references Klient(klientNr)
Foreign Key nieruchomośćNr references Nieruchomość(nieruchomośćNr)
Derived kaucja (Nieruchomość.czynsz*2)
Derived okresNajmu (wynajęteDo - wynajęteOd)
31
Porównanie nazw i kluczy kandydujących encji/relacji perspektywy Personel i perspektywy dyrektorów:
Perspektywa dyrektorów Perspektywa Personel
Zbiór encji Klucze kandydujące Zbiór encji Klucze kandydujące