Andmebaaside loomine KV169

Allikas: TMK Wiki

Aine info

  • Valikmoodul: Andmebaaside loomine
  • KV169 2017/18 S
  • Õpetaja A. Klooster
  • Tallinna Majanduskool
  • Ainemaht 3 EKAP / 45t koolis / 37t iseseisvalt
  • Rühm KV169 (kvaliteedispetsialist)

Infomaterjalid

Tundide ajad ja sisu

Tundide lühikokkuvõte. Viidatud punktide materjali leiab infomaterjalide alt.


Ülesannete loetelu (KV169)

Tehtud ülesanded esitada tunni kausta kus need on arvestuse saamise aluseks.

  • Ülesanne 01 - Exceli andmebaas
    • Koostada vähemalt 300 sissekandega andmebaas kus on vähemalt kaks veergu infoga. Kasutada Excelit.
    • Lisa fail Google Drive-i andmebaaside tunni kaustas endanimelisse kaustai (edaspidi "tunni kausta").
    • Failinimeks kasutajanimi_db300.xls
    • {Andmeid ei sisestata käsitsi. Tähtis on saada selgeks internetist andmete otsimine ja nende Excelisse kopeerimine. See ei pruugigi osutuda niivõrd lihtsaks kuna kopeerides tulevad kaasa kujundus formaadid, sõnalõppude tühikud jms}
  • Ülesanne 02 - Google vorm
    • Kogume infot Google Forms abil.
    • Koostada Google Formsis viie küsimusega küsitlus.
    • Täida või lase küsitlus täita see vähemalt kümme korda.
    • Lisa küsitluse ja küsitluste tulemuste link tunni kausta. {Õpime kuidas välja mõelda, luua ja läbi viia küsitlus. Ühtlasi vaatame millisel kujul me lõppandmed Google Excelis näeme.}
  • Ülesanne 03 - suur andmekogum
    • Leida internetist või koguda suur andmekogum (min 3000 sissekannet).
    • Lisada andmekogu Excelisse ja salvestada tunni kataloogi failinimega kasutajanimi_bigdata.xls
    • Mõelda välja ja leida andmetest analüüsitud informatsioon (nt keskmine, mediaan, summa, kogumid) ja see presenteerida.
    • Presentatsioon salvestada tunni kataloogi failinimega kasutajanimi_bigdata_esitlus.***
    • Nt. on hulk perenimesid ja nende esinemissagedus. Leiame mitu perenime vastab loomade nimedele (kass, rebane jne). Kuvame need nimed ja nende esinemissageduse presentatsioonina ekraanile.
  • Ülesanne 05 - Codecademy SQL päringud
  • Ülesanne 06 - EDR skeem
    • Joonista draw.io keskkonnas lihtsa e-poe ERD skeem
      • On kliendid, kaubad ja kliendid tellivad erinevatele aadressidele kaupu
      • klient (clients - id_clients, name, email, phone)
      • kaup (products - id_products, name, description, price)
      • tellimus (orders - id_orders, id_clients, id_products, date_insert)
    • Salvesta EDR joonis pildina ja XML failina tunni kausta.
  • Ülesanne 07 - Phpmyadmin tabeli tegemine ja sisestamine
    • Kasutame demokeskkonda https://www.phpmyadmin.net/try
    • Kasuta eelmise ülesande andmedid.
    • loo andmebaas rühmatähis_kasutajanimi
    • loo tabelid clients, products, orders ERD skeemi struktuuriga
    • sisesta tabelisse näiteandmed
    • expordi andmebaas failina (andmebaasi_nimi.sql ) tunni kausta
  • Ülesanne 08: Lahti pakkimine
  • Ülesanne 09: Kokku pakkimine
    • Leia internetist viis loomapilti kelle nimi hakkab sinu eesnimega sama tähega. Salvesta need, paki kokku, määra failinimeks kokku_pakitud_pildid.zip ja liiguta konteiner tunni kausta.
  • Ülesanne 10 - Case study: create scenario
    • Team up in groups of 4 and make up a skit to demonstrate a social engineering technique; your "victim" will be another person in the audience who will "fall for it".
    • Follow it up with a second version showing the correct response.
    • Do try to obtain the most outrageous results possible (while being convincing). After the skit, explain the preparation you would have needed to conduct the attack.
  • Ülesanne 11 - To-do: homework
    • Using some ethical social engineering skills try to find out someones (by default University or catering employee) cat's name without asking them directly. Extraction should be a part of the conversation or actions without target realizing. Make it known by the end of this course.
  • 3.2 VIKI / WIKI
  • Ülesanne 12 „VIKI“ : Vormista järgmise ülesande vastus Viki märgistuskeeles, et seda oleks hea VIKIsse kopeerida. „Ülesanne: APP“: Vali välja ja tutvusta teistele mõnda huvitavat vähetuntud appi. Kirjuta appi nimi, lühike kirjeldus, kasutusvalgkond ja alltõmbamise link tunni kasuta. Lisa ekraanivaade.
  • 5.8.4 Hulgikonverteerimine või paljude ekraanitõmmiste tegemine IrfanViewga
  • Ülesanne 13 random andmebaasi genereerimine, VLOOKUP ja PhpMyAdmin MySQL tabel:
    • Ülesande lahenduste ekraanivaated ja Exceli fail asuvad õpetaja kaustas "ekraanitõmmised\random database"
    • Leia internetist suur hulk nimesid (Google otsing "names filetype:txt"), automarke ja linna nimesid.
    • Kopeeri need Exceli tabelisse eri kihtidele (names, cars, cities [otsi city]).
    • Genereeri kasutades VLOOKUP funktsiooni Exceli kihile "random" 3000 kirjet (id, name, car, city, age, height, weight)
    • Kopeeri dünaamiline andmetabel staatiliseks.
    • Moodusta ridadest MySQl päringud ja lisa need https://demo.phpmyadmin.net/ keskkonnas test andmebaasi
    • Loo andmebaas, tabel ja sisu
    • Päri andmebaasist (inimesed kellel on auto X, elavad linnas Y ja vanusevahemik Z)
    • Salvesta tulemused tunni kausta
  • Ülesande lahenduste ekraanivaated ja Exceli fail asuvad õpetaja kaustas "ekraanitõmmised\"
  • Ülesanne 14: MySQL päringud (mobs)
  • Tee järgnevatest vastustest ekraanivaated tunni kausta
  • Tõmba alla andmebaasi tabeli SQL struktuur ja sisu
  • https://demo.phpmyadmin.net/ keskkonnas luua andmebaas [kasutajanimi] ja importida sinna MySQLi andmebaasi tabel [cb_mobs]
  • Kasutades SQL päringut leia:
    • 1. Mobid [cb_mob tabel] (tegelased) kelle nimi [est_name] hakkab K tähega
    • 2. Mobid kelle nimi hakkab K tähega ja kelle elud [hp] on vahemikus 20-50
    • 3. Mobid kes on võimalised rohkem dämmi [d1*d2] tegema kui on neil elu [hp] ehk kes on "klaaskahurid"
    • 4. Mobid kelle palkamiseks [cost_to_hire] kulub rohkem kulda kui on nende kümnekordsed elud [hp] ehk kes on ülehinnatud
    • 5. Kõigi mobide elude [hp] ja palkamise hinna [cost_to_hire] keskmine
    • 6. Mobid kelle elud [hp] või palkamise hind [cost_to_hire] on max 20 protsenti üle või alla keskmise [kasuta eelmise ülesande vastuseid]
    • 7. Mobid kelle nimes [est_name] on tühik
    • 8. Väljasta tabel mobide tugevuse [str] järgi suuremast väiksemani
    • 9. Väljasta tabel mobide elude [hp] järgi väiksemast suuremani
    • 10. Väljasta tabel mobide nimede [est_name] tähestiku järjekorras
  • Ülesanne 15: MySQL päringud (temperature data)
  • Tee järgnevatest vastustest ekraanivaated tunni kausta
  • Tõmba alla andmebaasi tabeli SQL struktuur ja sisu
  • https://demo.phpmyadmin.net/ keskkonnas luua andmebaas [kasutajanimi] ja importida sinna MySQLi andmebaasi tabel [temp_data]
  • Kasutades SQL päringut leia:
    • Kuupäevad kui ruumi temperatuur on olnud üle normaalse (21-23 kraadi/C).
    • Kuupäevad kui ruumi õhuniiskus on olnud alla normaalse (40).
    • Päev mil on olnud kõige palavam logitud temperatuur
    • Päev mil on olnud kõige külmem logitud temperatuur
  • Ülesanne 16 - STAT. Leia järgmistele küsimustele vastused Statistikaameti ja Eurostati andmebaasidest.
    • Ül 1. Keskmine bruto kuupalk maakonnas 2015 vs 2014 protsentides
    • Ül 2. Milline oli turundusjuhi töötasu aastal 2014
    • Ül 3. Jaekaubanduses oli kaubanduslik juurdehindlus 2016 a. II kvartalis kõige suurem
    • Ül 4. Enda maakonna kohta. Palju on noori vanuses 18-30
    • Ül 5. Rahvastiku püramiidi koostamine enda maakonna kohta. Mehed ja naised kõik vanused
    • Ül 6. Eurostat. Maade võrdlus EST vs FIN
    • Ül 7. Milline on töötasu EU riikides
  • KV169 arvestustöö 12.05.18

Tund 1 (11.08.17, 4t) - andmebaaside teooria

  • 7. Andmebaasid/registrid 70
    • 7.1 Mis on andmebaas? 70
    • 7.2 Mis siis ikkagi on andmebaas? 70
    • 7.3 Kus see andmebaas asub? 71
    • 7.4 Mis kujul andmebaas arvutis on? 71
    • 7.5 Millest andmebaas koosneb? 71
    • 7.6 Tuntumad andmebaasi mootorid 71
    • 7.7 Erinevad andmebaasi mootorite võrdlus 72
    • 7.8 Andmebaasit pärimine - SQL 72
    • 7.9 Andmebaasi joonised - ERD 74
  • 2. Õppekorraldus 9
    • 2.1 Vastuste salvestamine tunni kausta 9
    • 2.1.1 Google Drive kohalikus arvutis kaustana 9
    • 2.1.2 Tunni konspekt 9
    • 2.1.3 Tähtajad 10

Tund 2 (28.09.17, 4t) CASE, ERD, UML

Tund 03 16.10.17 (3t) - SQL

Tund 04 02.11.17 (4t) andmekogum, Excel

  • Ülesanne 03

Leida või koguda suur andmekogum (min 3000 sissekannet). Lisada see Excelisse ja salvestada tunni kataloogi failinimega kasutajanimi_bigdata.xls Mõelda välja ja leida sellest üks enda analüüsitud informatsioon (nt keskmine, mediaan, summa, kogumid) ja see presenteerida. Nt. on hulk perenimesid ja nende esinemissagedus. Leiame mitu perenime vastab loomade nimedele (kass, rebane jne). Kuvame need nimed ja nende esinemissageduse presentatsioonina ekraanile. http://students.tmk.edu.ee/andmebaas/SQL/names_surnames.txt http://students.tmk.edu.ee/andmebaas/SQL/names_animals.txt Presentatsioon salvestada tunni kataloogi failinimega "kasutajanimi_bigdata_esitlus"

  • Ülesanne 04

Leia järgmiseks tunniks mõni huvitav avalik andmebaas mida teistelegi tutvustada. Andmebaasi tutvustus salvestada tunni kataloogi failinimega "kasutajanimi_andmebaasi_tutvustus" Mõtteaineks järgnevad lingid mõnede tuntud ja huvitavate andmebaasidega:

Tund 05 20.11.17 (2h) -STAT

  • http://stat.ee Statistikaameti andmebaasid
  • http://students.tmk.edu.ee/arvutiopetus/161001_STAT_naidete_ekraanitommised.zip Tunnis tehtu ekraanitõmmised
  • Keskmise palga KKK
  • Mida ja mille kohta saab otsida
  • Ostujõu kalkulaator
  • Tarbijahinna indeks
  • Ülesanne STAT. Leia järgmistele küsimustele vastused Statistikaameti ja Eurostati andmebaasidest.
    • Ül 1. Keskmine bruto kuupalk maakonnas 2015 vs 2014 protsentides
    • Ül 2. Milline oli turundusjuhi töötasu aastal 2014
    • Ül 3. Jaekaubanduses oli kaubanduslik juurdehindlus 2016 a. II kvartalis kõige suurem
    • Ül 4. Enda maakonna kohta. Palju on noori vanuses 18-30
    • Ül 5. Rahvastiku püramiidi koostamine enda maakonna kohta. Mehed ja naised kõik vanused
    • Ül 6. Eurostat. Maade võrdlus EST vs FIN
    • Ül 7. Milline on töötasu EU riikides

Tund 06 16.12.17 (4h) - ERD, PhpMyAdmin

  • Ülesanne 05 - Codecademy SQL päringud
  • Ülesanne 06 - EDR skeem
    • Joonista draw.io keskkonnas lihtsa e-poe ERD skeem
      • On kliendid, kaubad ja kliendid tellivad erinevatele aadressidele kaupu
      • klient (clients - id_clients, name, email, phone)
      • kaup (products - id_products, name, description, price)
      • tellimus (orders - id_orders, id_clients, id_products, date_insert)
    • Salvesta EDR joonis pildina ja XML failina tunni kausta.
  • Ülesanne 07 - Phpmyadmin tabeli tegemine ja sisestamine
    • Kasutame demokeskkonda https://www.phpmyadmin.net/try
    • Kasuta eelmise ülesande andmedid.
    • loo andmebaas rühmatähis_kasutajanimi
    • loo tabelid clients, products, orders ERD skeemi struktuuriga
    • sisesta tabelisse näiteandmed
    • expordi andmebaas failina (andmebaasi_nimi.sql ) tunni kausta

Tund 07 08.01.18 (4h) - CodeAcademy, pakkimine

  • Ülesanne: Lahti pakkimine

Tund 08 09.01.18 (4h) - SQLZoo, pakkimine

Tund 09/10 24.01.18 (4h) - Digital Safety

  • Iseseisev töö 8:30-9:15
    • 4.4 E-kaarti joonistamine
    • Ülesanne: E-kaart. Tee internetis varsti tulevast sündmusest e-kaart. Lisa kaardi link tunni kausta.
  • Ülesanne - Case study: create scenario
    • Team up in groups of 4 and make up a skit to demonstrate a social engineering technique; your "victim" will be another person in the audience who will "fall for it".
    • Follow it up with a second version showing the correct response.
    • Do try to obtain the most outrageous results possible (while being convincing). After the skit, explain the preparation you would have needed to conduct the attack.
  • Ülesanne - To-do: homework
    • Using some ethical social engineering skills try to find out someones (by default University or catering employee) cat's name without asking them directly. Extraction should be a part of the conversation or actions without target realizing. Make it known by the end of this course.

Tund 11 12.02.18 (2h) - nutiseadme APPid

  • 6. Nutiseadmed
  • 6.1 Nutiseadme appid
  • 3.2 VIKI / WIKI
  • Ülesanne „VIKI“ : Vormista järgmise ülesande vastus Viki märgistuskeeles, et seda oleks hea VIKIsse kopeerida. „Ülesanne: APP“: Vali välja ja tutvusta teistele mõnda huvitavat vähetuntud appi. Kirjuta appi nimi, lühike kirjeldus, kasutusvalgkond ja alltõmbamise link tunni kasuta. Lisa ekraanivaade.

Tund 12 (17.04.18 4 t.) - random & VLOOKUP

  • 5.8.4 Hulgikonverteerimine või paljude ekraanitõmmiste tegemine IrfanViewga
  • Ülesanne random andmebaasi genereerimine, VLOOKUP ja PhpMyAdmin MySQL tabel:
    • Ülesande lahenduste ekraanivaated ja Exceli fail asuvad õpetaja kaustas "ekraanitõmmised\random database"
    • Leia internetist suur hulk nimesid (Google otsing "names filetype:txt"), automarke ja linna nimesid.
    • Kopeeri need Exceli tabelisse eri kihtidele (names, cars, cities [otsi city]).
    • Genereeri kasutades VLOOKUP funktsiooni Exceli kihile "random" 3000 kirjet (id, name, car, city, age, height, weight)
    • Kopeeri dünaamiline andmetabel staatiliseks.
    • Moodusta ridadest MySQl päringud ja lisa need https://demo.phpmyadmin.net/ keskkonnas test andmebaasi
    • Loo andmebaas, tabel ja sisu
    • Päri andmebaasist (inimesed kellel on auto X, elavad linnas Y ja vanusevahemik Z)
    • Salvesta tulemused tunni kausta


Tund 13 (11.05.18) 4t. - MySQL päringud

  • Ülesande lahenduste ekraanivaated ja Exceli fail asuvad õpetaja kaustas "ekraanitõmmised\"
  • Ülesanne: MySQL päringud (mobs)
  • Tee järgnevatest vastustest ekraanivaated tunni kausta
  • Tõmba alla andmebaasi tabeli SQL struktuur ja sisu
  • https://demo.phpmyadmin.net/ keskkonnas luua andmebaas [kasutajanimi] ja importida sinna MySQLi andmebaasi tabel [cb_mobs]
  • Kasutades SQL päringut leia:
    • 1. Mobid [cb_mob tabel] (tegelased) kelle nimi [est_name] hakkab K tähega
    • 2. Mobid kelle nimi hakkab K tähega ja kelle elud [hp] on vahemikus 20-50
    • 3. Mobid kes on võimalised rohkem dämmi [d1*d2] tegema kui on neil elu [hp] ehk kes on "klaaskahurid"
    • 4. Mobid kelle palkamiseks [cost_to_hire] kulub rohkem kulda kui on nende kümnekordsed elud [hp] ehk kes on ülehinnatud
    • 5. Kõigi mobide elude [hp] ja palkamise hinna [cost_to_hire] keskmine
    • 6. Mobid kelle elud [hp] või palkamise hind [cost_to_hire] on max 20 protsenti üle või alla keskmise [kasuta eelmise ülesande vastuseid]
    • 7. Mobid kelle nimes [est_name] on tühik
    • 8. Väljasta tabel mobide tugevuse [str] järgi suuremast väiksemani
    • 9. Väljasta tabel mobide elude [hp] järgi väiksemast suuremani
    • 10. Väljasta tabel mobide nimede [est_name] tähestiku järjekorras


  • Ülesanne: MySQL päringud (temperature data)
  • Tee järgnevatest vastustest ekraanivaated tunni kausta
  • Tõmba alla andmebaasi tabeli SQL struktuur ja sisu
  • https://demo.phpmyadmin.net/ keskkonnas luua andmebaas [kasutajanimi] ja importida sinna MySQLi andmebaasi tabel [temp_data]
  • Kasutades SQL päringut leia:
    • Kuupäevad kui ruumi temperatuur on olnud üle normaalse (21-23 kraadi/C).
    • Kuupäevad kui ruumi õhuniiskus on olnud alla normaalse (40).
    • Päev mil on olnud kõige palavam logitud temperatuur
    • Päev mil on olnud kõige külmem logitud temperatuur

Tund 14 (12.05.18) 3t. - arvestustöö

KV169 arvestustöö 12.05.18

  • 4.13 Interneti poed ja nendest ostmine
    • Ülesanne: E-poed
    • Leia kolmest erinevast e-poest igast kolm kaupa mida oleks mõistlik tellida ja teistelegi soovitada. Salvesta kaupade URLid, nimetused ja hinnad failina tunni kasuta.
  • 4.7 Interneti TV (televisioon)
    • Ülesanne: ERRi arhiiv
    • Kasuta ERRi arhiiviotsingut https://arhiiv.err.ee ja leia viie sind huvitava saate mida võiks teistelegi tutvustada lingid ning salvesta need tunni kausta. Otsinguideed: Sulev Nõmmik, Urmas Ott, Tujurikkuja, Siin me oleme, Huumori kuld, Eesti laul vms.
  • 8.4 Riistvara ostmine ja võrdlus
    • Ülesanne: Riistvara ostmine
    • Kust kohast, mida ja millise hinnaga osta? Kasuta hinnavõrdluse keskkonda hinnavaatlus.ee ja leia parim pakkumine. Salvesta järgnevate toodete nimetus, HV link, parim pakkuja ja hind tunni kasuta.
      • 1. SSD ketas Samsung SSD 850 EVO 500GB
      • 2. Väline WD 3TB USB kõvaketas
      • 2. Sülearvuti Lenovo ThinkPad T470
      • 3. Nutitelefon Samsung Galaxy S9
      • 4. Monitor Dell 27" LCD UltraSharp U2715H
  • 11.2.3 MEEM / MEME – leviv pilt mida täiustatakse
    • Ülesanne: meemi genereerimine
    • Vastuste esitamine: salvesta memed tunni kasuta failinimegeda „meme_{kirjeldus}.jpg“ (nt meme_fry.jpg, meme_facepalm) jne. Lase auru välja, vabane stressist. Selleks loo kolm meemi asjadest mis sind häirivad. Nt. raske koolitükk, pahur kolleeg, tige naabrimutt. Vali tuntud meme teemade hulgast nagu: „One Does Not Simply“, „Captain Picard Facepalm“, „Fry“, „Grumpy Cat“, „Back in My Day“ vms. Alternatiivina võib luua kolm meemi asjadest mis sulle rõõmu teevad. Surfa saidil http://imgflip.com/memegenerator, tee otsinguid, vaata mis teised teinud on ja vali tehtute hulgast endale sobiv mall („Re-caption this meme“).
  • 4.3.16 QR-kood e ruutkood
    • Ülesanne: QR-kood
    • Koosta http://goqr.me keskkonnas QR-kood mille sisuks mõni mõttetera. Salvesta QR-kood pildina ja mõttetera tekstifailina tunni kausta.
  • 5.3 Faililaiendid
    • Ülesanne: Faililaiendid
    • Leia arvutist seitse erinevat tuntud laiendiga faili, kopi failid ise ja eraldi tekstifaili nende nimi, asukoht ja failitüübi kirjeldus (vaata 5.3 Faililaiendid) tunni kasuta. Failil parem hiireklikk, faili properties -> Location + faili nimi.