Esistono vari tipi di attributi di database nel sistema di gestione dei database. Ma prima di passare in rassegna i tipi di attributi, è necessario comprenderne il significato e lo scopo.

Un attributo fornisce le caratteristiche dell'entità. In altre parole, un attributo descrive le proprietà di un'entità. Ogni entità è composta da uno o più attributi.

Cosa sono gli Attributi?

Il sistema di gestione dei database (DBMS) è costituito dal modello ER. La forma completa del modello ER è il modello Entità-Relazioni. Utilizziamo il modello ER per descrivere gli elementi dei dati e la loro relazione con il sistema specificato.

Il modello ER è composto da entità e attributi. Un'entità può essere un oggetto, una persona o un luogo. Nel modello ER, le entità sono rappresentate come rettangoli. Ad esempio, in un'organizzazione, possiamo considerare come entità i dipendenti, i dipartimenti, i dirigenti.

Gli attributi forniscono informazioni aggiuntive sull'entità. Descrivono le proprietà di un'entità. Nel modello ER, rappresentiamo gli attributi come un'eclissi. Ad esempio, se Employee è un'entità, gli attributi di un dipendente possono essere l'id, il numero di contatto, il nome, la data di assunzione, ecc.

Tipi di attributi del database

Nei DBMS esistono 5 diversi tipi di attributi.

Attributi semplici

Gli attributi semplici sono attributi indipendenti che non possono essere classificati ulteriormente. In altre parole, sono noti anche come attributi atomici.

Ad esempio, uno studente è un'entità composta dagli attributi Numero di matricola, Età, Classe. In questo caso, non possiamo dividere l'attributo N. di matricola in sotto-attributi. Pertanto, se non è possibile dividere ulteriormente l'attributo, si tratta di un attributo semplice.

Attributo composto

Quando è possibile dividere gli attributi in diversi componenti, l'attributo viene chiamato Attributo composto. Si divide l'attributo composto in sottoparti che formano gli attributi semplici.

Ad esempio, se Nome è un attributo dell'entità Studente. Possiamo dividere l'attributo Nome negli attributi Nome, Secondo nome e Cognome. Questi sotto-attributi classificati dall'attributo composito funzionano come attributi semplici.

Attributi a valore singolo
Gli attributi memorizzano i valori utilizzati per descrivere l'entità. Gli attributi che possono memorizzare un solo valore sono noti come attributi a valore singolo. Questi attributi non possono memorizzare più di un valore.

Ad esempio, gli attributi di un'entità dipendente sono Id dipendente, Data di nascita, Sesso. Un dipendente ha un solo ID dipendente, unico, e una sola data di nascita. Pertanto, questi attributi possono contenere un solo valore. Pertanto, sono noti come attributi a valore singolo.

Attributi a più valori

Gli attributi che possono memorizzare più di un valore sono noti come attributi a più valori.

Ad esempio, supponiamo che l'id e-mail e il numero di contatto siano gli attributi dell'entità Dipendente. Un dipendente può fornire più di un id e-mail e di un numero di contatto. Pertanto, è possibile memorizzare più valori negli attributi a più valori.

Attributi derivati

Il nome stesso descrive l'attributo. Gli attributi derivati sono quelli che derivano dal valore di un altro attributo.

Ad esempio, possiamo calcolare l'età dal valore della data di nascita. Pertanto, l'attributo Age può essere derivato dall'attributo DOB.

Attributi chiave

Ogni entità ha un attributo speciale che contiene un valore unico per identificare l'entità nell'insieme di entità. Il valore degli attributi chiave deve essere unico e non può essere riutilizzato.

Ad esempio, l'id del dipendente è l'attributo chiave dell'entità dipendente, il numero di matricola è l'attributo chiave dell'entità studente e il codice postale è l'attributo chiave dell'attributo luogo.

Estrazione dei dati

Oltre ai DBMS, esistono diversi tipi di attributi di database per il Data Mining. Il Data Mining è un processo computazionale di analisi dei dati. Raccoglie più informazioni sui dati. Si parla anche di estrazione di conoscenza dai dati.

Nel Data Mining ci sono oggetti di dati che agiscono come entità e queste entità hanno vari tipi di attributi di dati. Un gruppo di attributi di un'entità costituisce un oggetto di dati. Quando un oggetto di dati è pronto per essere utilizzato in un database, viene chiamato tupla.

Tipi di attributi di database nell'estrazione dei dati

Le fasi principali dell'estrazione dei dati sono tre. Pre-elaborazione dei dati, estrazione dei dati e valutazione dei dati. Il Data Mining utilizza gli oggetti e gli attributi dei dati nella prima fase di preelaborazione dei dati. Il database divide gli attributi in due categorie principali.

Attributi qualitativi

Esistono 3 tipi di attributi che descrivono la qualità dell'entità.

Nominali (N)

Gli attributi nominali consistono in nomi. Descrivono anche la categoria o lo stato dell'attributo. Non seguono alcun ordine o sequenza.

Per esempio, supponiamo che l'attributo sia Colori, i valori di questo attributo possono essere Nero, Marrone, Bianco.

Attributi binari (B)

Gli attributi binari sono costituiti da due soli valori. Ad esempio, Pass e Fail, Agree e Disagree, ecc.

Esistono due tipi diversi di attributi binari. Gli attributi binari simmetrici si verificano quando entrambi i valori sono importanti. Ad esempio, il genere ha due valori Maschio e Femmina, entrambi ugualmente importanti. Gli attributi binari asimmetrici si verificano quando entrambi i valori non sono importanti. Per esempio, nell'attributo Risultato, Pass e Fail non hanno la stessa importanza.

Attributi ordinali (O)

I valori degli attributi ordinali devono seguire una sequenza significativa. Gli attributi ordinali sono attributi in cui l'ordine dei valori è sequenziale e descrive ciò che è importante.

Ad esempio, l'attributo Grado ha i valori A, B, C, D, E, F.

Attributi quantitativi

Esistono 3 diversi tipi di dati che descrivono la quantità dell'entità.

Numerici

I dati numerici sono costituiti da numeri interi. È una sottocategoria degli Attributi quantitativi perché può essere misurabile. Esistono due tipi diversi di dati numerici.

L'attributo a scala di intervallo è costituito da valori numerici. La differenza tra i due valori è significativa. È possibile aggiungere o rimuovere i dati a un intervallo, ma non moltiplicarli.

L'attributo ratio-scaled è costituito da valori che sono multipli o rapporti di un altro valore. I valori devono essere in sequenza. Possiamo anche calcolare la media, la mediana e le differenze dei valori.

Discreti

I dati discreti sono costituiti da valori numerici e nominali. La caratteristica principale di questi dati è che hanno un insieme finito di valori.

Ad esempio, gli attributi Zipcode sono costituiti da un insieme finito di valori numerici.

Continuo

I dati continui sono costituiti da un insieme infinito di valori. I valori di questi dati sono di tipo float. Ad esempio, se l'altezza è un attributo, i valori saranno 5,2, 6,4, 7,2, ….etc.

Conclusione

Gli attributi descrivono l'entità. Sono costituiti da valori. Abbiamo anche visto vari tipi di attributi. Nei DBMS esistono diversi tipi di attributi che memorizzano i valori delle entità. Nel modello ER, gli attributi sono importanti anche per descrivere le relazioni tra entità.

Abbiamo anche visto l'uso degli attributi nel data mining. La fase di pre-elaborazione del Data Mining consiste in oggetti di dati e attributi. Senza attributi, non possiamo definire l'entità e sarà impossibile scegliere l'entità in un insieme di entità con attributi unici.