1)MODEL PODATAKA- Strukturirani skup podataka I njihovih veza koji opisuju proslost I sadasnjost sistema I omogucava da se pod dejstvom buducih ulaza odrede buduci izlazi iz sistema. Mogu da postoje vise razlicitih modela jednog istog sistema, pri cemu su ti razliciti modeli vezani sa razlicite tacke gledista na sisteme.
2)BAZE PODATAKA- Kolekcija medjusobno povezanih podataka koja medeluje objekte, veze objekata I atibute. Osnova na kojoj pociva IS. Fudamentalna I sporo promenljiva karakteristika sistema.
3)Poredjenje BP I fajlova- datoteka- fajl predtavlja skup podataka oznacen jedinstvenim imenom na nekom mediju spoljasnje memorije(cd,disketa). Fajlovi imaju svoju strukturu I najcesce se sastoje iz niza zapisa ili slogova koji se sastoji iz polja. Struktura fajla je prilagodjena aplikaciji koji te podatke koristi. Datotekece imatispecificnu strukturu saglasno potrebama razlicitih aplikacija u razlicitim sluzbama. Razlicite aplikacije znaju da koriste samo svoje datoteke, a ne I datoteke drugih aplikacija. Ovakav nacin cuvanja podataka dovodi do sledecih problema:nekonzistentnost,viseznacnost I neekonomicnost. Sustinska razlika izmedju sistema BP I klasicnog sistema datoteka: BP omogucava razlicite nacine koriscenja istih podataka koje su zapamcene na jednom mestu; Koriscenje podataka u BP nije posebno vezano za bilo koju aplikaciju; Podaci se ravnopravno dele izmedju razlicitih aplikacija.
4)SUBP- je poseban kontrolni sloj izmedju razlicitih korisnika aplikacija I samih podataka. Kontrolise pristup I omogucava ga koristeci usluge operativnog sistema.
5)SLOJEVI SUBP- Tri osnovna sloja:eksterni, konceptualni ili logicki, fizicki
6)POGLED- specifican podskup podataka iz BP koji koristi odredjena aplikacija.
7)RECNIK PODATAKA- Opis tokova podataka. Npr. Ponuda<sif.kat. , sif.dob. ,datum;{sif.pro.cena}>
8)Fizicka organizacija podataka- Nacin kako su podaci zaista smesteni u konkretnim datotekama. Moze da se menja usled promena kojima se popravljaju performanse samog sistema ili usled azuriranja podataka.
9)Analiza podataka- Treba da omoguci: a)da dizajn BP bude stabilan I manje podlozan promenama;
b)da opisi podataka budu kompletni
11)Modelovanje entiteta: Entiteti su poslovni resursi, odnosno objekti posmatranja o kojima u IS treba prikupljati, memorisati I obradjivati podatke. Mogu biti:realni I apstraktni. Uocava se nacin odvijanja procesa I definisu se entiteti stvarnog poslovanja. Rezultati se prikazuju preko modela entiteta. Modelovanje entiteta predstavlja visi nivo sagledavanja toka podataka. Formiranje modela entiteta: identifikacija entiteta, utvdjivanje tipova odnosa, dijagram zavisnosti entiteta.
12)Nacin identifikovanja tipova entiteta- Identifikuje osnovne tipove entiteta- kljucni element. Za identif. Tipova ent. Utvrditi da li postoje podtipovi. Sagledati kako entiteti komuniciraju jedan sa drugim. Mogu se otkriti novi tipovi entiteta.
13)Definisanje odnosa medju entitetima- Odnosi(veze, relacije)predstavljaju zdruzivanje entiteta. Treba definisati: ime koje odredjuje znacenje odnosa; oznaka za kvantifikaciju: a)podrazumeva kvantitativno odredjenje odnosa u oba smera b)koliko elemenata jednog skupa entiteta odgovara jednom elementu drugog skupa I obrnuto. Kvantifikovanje odnosa se def. kao dozvoljena kombinacija 0,1 I m.
14)Uloga modela podataka- Model podataka ima vaznu ulogu u svim fazama zivotnog ciklusa IS:a)U fazi analize:osnovno sredstvo opisivanja realnog sistema, sredstvo dokumentacije, vazan je za komunikaciju projektanta I korisnika, za prihvatanje znanja korisnika; b)u fazi projektovanja IS : osnova projektovanja BP, osnova za realizaciju pomocu konkretnog SUBP c)u fazi operativnog rada: semanticki bogat interfejs korisnika sa IS; sredstva za analizu performansi I adaptaciju IS;
15)Apstraktni model podataka(ADT)-model podataka: tipovi podataka, skup operatora, pravila integriteta.
16)PODATAK je cinjenica ili fakt koja je izrazena na nacin pogodan za prenos, obradu, sklad, pretrazivanje. Podatak je nosilac informacija ili znacenja koje se pridruzuje podacima. INFORMACIJA je protumaceni podatak ili inkrement znanja koji se moze izvuci iz podatka .
17)Struktura podataka-opisuje nacin organizacije podataka koja se realizuje definicija tipova ili kategorija I njihovih osobina.Sema modela podataka je skup kategorija, njohovih osobina I veza izmedju kategorija.
18)Modelovanje podataka(BP,DDL,DML)-BP-je kolekcija podataka strukturisan na nacin opisan u semi modela podataka. BP skup svih pojavljivanja entiteta navedenih kategorija, zatim skup njihovih osobina I skup veza izmedju njih. DDL- skup generickih pravila G pomocu kojih je moguce def. semu modela podataka naziva se jezik za def. podataka. G- se deli na dva dela:1)Gs- skup pravila za opis strukture seme modele podataka; 2) Gc-skup pravila za opis ogranicenja u okviru date seme modela podataka. Modelovanje podataka zahteva I opis dinamickih karakteristika sistema:opis promena stanja sistema(azuriranje BP); izlaznih transf(izvestavanje). Jezik za rukovanje podacima(DML): skup operatora 0 za opis promena stanja sistema. Model koristi koncepte:entitet, veza, osobina(atribut).
19)Ogranicenja modela podataka- Ogranicenje prve vrste- specifira se dopustivo stanje atributa; Mogu da se odnose na ogranicenja vrednosti atributa. Druga vrsta ogranicenja iskazuje dozvoljena stanja prelaza I prednost ogranicenja veza u vidu min. I max broj veza
20)APSTRAKCIJA(agregacija, generalizacija)- ukljucivanje detalja u model sistema; kao I izostavljanje(sakrivanje) detalja u pojedinim fazama I prednost samo opstih, zajednickih osobina pojedinih koncepata. Dve vrste:1) agregacija-je apstrakcija u kojoj se skup RAZLICITIH objekata I njihovih veza tretira kao jedan objekat na visem nivou apstrakcije. 2)generalizacija- je apstrakcija u kojoj se skup SLICNIH srodnih objekata tretira kao jedan genericki objekat na visem nivou apstrakcije.
21)Tip entiteta I atributa- u modelima podataka se ne razlikuju ostro. Tip entiteta je agregacija nekih atributa-atrib.entiteta. Atributi se mogu posmatrati I kao tipovi entiteta. Agregacija tipova dobijaju se novi tipovi entiteta ili kategorije na visem nivou apstrakcije.
22)RELACIJE(ekstenzija,intenzija)- Agregacija se predstavlja relacijom. R je binarna relacija izmedju dva skupa S1 I S2 I opisuje se skupom parova <S1,S2>. Relacija se kao skup moze opisati na dva nacina: 1) ekstenzijom- predstavlja zadavanje navodjenem potpunog skupa svih elemenata relacije. 2)Intenzija- je zadavanje relacije def. karakteristikama zajednickih osobina njenih elemenata. Matematicki pojam relacija- odgovara tipu entiteta ili skupu entiteta. Ako se kroz relaciju agregiraju osobine razlicitih tipova entiteta realnog sistema, onda se relacija moze intrepetirati kao veza izmedju dva ili vise tipova entiteta.
23)VEZA- je relacija u kojoj pojedini atributi pripadaju razlicitim objektima realnog sistema. Ne postoji jasno razgranicenje izmedju semantickih koncepata entiteta, atributa I veze.
24)Reprezentacija koncepata strukture- Skupovi I relacije su osnovni koncepti strukture modela podataka. Mogu se predstaviti na dva nacina:tabela I grafikoni.
25)TABELE- U zaglavlju se naziv polja (atribut) agregiraju u tip entiteta. Redovi tabele se agregiraju u pojedine entitete- pojavljivanja tipova entiteta. Po kolonama se vrsi generalizacija vrednosti atributa. 1)Tabela tipa relacije- ponavljanje vrsta nije dozvoljeno; Redosled vrsta tabele nije bitan 2)Tabela tipa datoteke- dozvoljena su ponavljanja vrsta u tabeli; redosled vrsta od znacaja;
26)Kardinalnost relacija- Ogranicenja su neophodna iz: semantickih razloga(preciznije se opisuje realni sistem); razloga ocuvanja integriteta BP(omogucavaju SUBP da odrzava samo dozvoljena stanja BP- pravila integriteta); Ogranicenja na vrednost atributa: pojedinacnih ogranicenja; agregirana ogranicenja koja se primenjuju na agregaciju vrednosti(suma vre. Ne bude veca od neke granice). Ogranicenja nad matematickim relacijama: Binarna relacija def. dva preslikavanja-direktno I inverzno;
27)Vrste preslikavanja:Prosta asocijacija(asocijacija tipa 1)- jednom elementu skupa S! odgovara jedan element skupa S2; Uslovna socijacija(asoc. Tipa C)- jednom el. S1 odgovara jedan ili nijedan el.S2; Slozena asoc.(asoc. Tipa M)- jednom el. S1 odgovara nula, jedan ili vise el.S2 . Moguce vrste veza:1:1; 1:C; 1:M; C:1; C:C; C:M; M:1; M:C; I M:M;
28)Opste karakteristike modela podataka: semanticki bogat konceptima; Model treba da ima sto vise znanja o realnom sistemu, koje treba da bude izrazeno na prirodan, eksplicitan, konzistentan I nedvosmislen nacin; Model podataka treba da podrzava relativizam razlicitih pogleda na realni sistem; Iz razlicitih uglova na istom nivou apstrakcije; Sa razlicitih nivoa apstrakcije; Fizicka nezavisnost modela podataka; Model podataka treba da bude baziran na konceptima bliskim realnom sistemu, a ne na konceptima bliskim racunaru(zapis, proizvodjac); Pogodan za dalje projektovanje I implementaciju; Struktura, ogranicenja I operatori treba da budu tako def. da omoguce projestovanje logicke I fizicke strukture BP I realizaciju preko nekog SUBP.
29)Pristupi modeliranju- Dva pristupa:1)direktno modeliranje- na osnovu poznavanja objekata sistema, njihovih atributa I veza(dugoroc. Model); 2)Identifikacija na bazi poznavanja ulaza/izlaza IS (kratkorocni model)
30)Generacije modela- 1) Prva generacija: semanticki nedovoljno bogati modeli; relativno fizicki zavisni; realizovani pomocu komercijalnih sistema za upravljanje BP; hijerarhijski, mrezni, relacioni; 2)druga generacija: semanticki bogati model sa razvijenom semantikom osnovnih koncepata; Model objekti veze (ER); Prosireni relacioni model; Objektno orjentisan model podataka.
31)Hijerarhijski model podataka- koristi se od 60-tih godina; Podaci se ogranicavaju u vidu hijerarhijske strukture-stablo sastavljeno od cvorova I grana. Cvor na vrhu je korenski I to nezavisni cvor a zavisni cvorovi su na nizim nivoima. Cvorovi predstavljaju skupove funkcionalnih segmenata(povezanih elementima podataka) ili zapisa, kojima se opisuju objekti sistema. Segment u korenskom cvoru- korenski segment. Dva povezana segmenta na susednim nivoima: segment na visem nivou- “roditelj” a za njega vezani segment nizeg nivoa “deca”(1:M).
32)Dobre strane I nedostaci hijerarhijskog modela podataka-osobine: Pogodan prirodan opis realnog sistema jer se kroz hijerar. omogucava istovremeno I jasan I detaljan opis; Postoji standardizovana navigacija; Postoji sistem za upravljanje BP(SUBP) koji je baziran na hijerar. modelu(IBM). NEDOSTACI:do zapisa na nizem hijer. Nivou moze se doci samo preko svih zapisa na visim hijer. nivoima; Cesta pojava redudantnih podataka; Anomalije u operaciji azuriranja-pri dodavanju I brisanju podataka; Jedan od najvecih nedostataka hijer. modela- ne moze se predstaviti veza izmedju zapisa tipa(M:M);
33)Anomalije modela podataka od strane programa za azuriranje I programa za izvestavanje- Anomalija u dodavanju novih zapisa- ne moze se dodati podatak o nekom proizvodu ako ne postoji dobavljac koji ga nabavlja; Anomalija u izbacivanju-brisanju zapisa- ako se obrise podatak o dobavljacu koji je jedini nabavljac nekog proizvoda, gubi se I podatak o tom proizvodu; Anomalija u izmeni sadrzaja- ako je potrebno promeniti naziv nekog proizvoda, onda je to potrebno uraditi ne samo na jednom mestu, vec na onoliko mesta.
34)MREZNI MODEL- omogucava predstavljanje proizvoljnjih vrsta veza izmedju logickih zapisa, pa I veze tipa vise prema vise; je skup medjusobno povezanih logickih zapisa u kojima preslikavanja izmedju kljuceva zapisa mogu biti bilo kog tipa; ON se predstavlja orjentisanim grafovima opsteg tipa; Cvorovi predstavljaju klase entiteta; Linije grafa predstavljaju odgovarajuce veze; Set je takav tipveze kod koga jednom pjavljivanju jednog segmenta odgovara jedno ili vise ponavljanja drugog segmenta. Jedan objekat moze biti I nadredjen I podredjen.
35)Dobre strane I nedostaci mreznog modela podataka- OSOBINE:mrezne BP: sastoji se iz velikog broja rekorda(zapisa); koji sadrze mali kolicinu informacija; sadrze veliki broj pokazivaca prema drugim skupovima zapisa; slozen za implementaciju lose utice na performanse mrezne BP; Nacin realizacije preslikavanja M:M- izbegavaju se uglavnom svi problemi koji su se javili kod hijerar. Modela; Saglasnost strukture upita I strukture modela gotovo uvek moze podstici; NEDOSTACI:pogodniji za realizaciju na racunaru, nego za opis realnog sistema; Nije uvek moguce dati jedinstvenu semanticku interpretaciju mreznog modela; Transformacijom preslikavanje M:M u dva preslikavanja M:1 uvodi se novi zapis veze koji ne mora da predstavlja entitet u realnom sistemu.
36)Model objekti-veze(ER model)- jednostavni, pregledni, laki za primenu I komuniciranje, bogati semantikom, nezavisan od SUBP, laki za prevodjenje u bilo koji od ranije opisanih modela; Za graficki prikaz modela koristi se ER dijagram:objekti(klase obj.entitet), njihovi atributi, veze medju entitetima.
37)Kardinalnost preslikavanja- E1 u E2 definise se parom (DG,GG); DG najmanji broj pojavljivanja tipa obj. E2 za jedno pojavljivanje obj.E1.; GG najveci broj pojavljivanja tipa obj. E2 a jedno pojavljivanje E1; DG{0,1, ceo broj veci od 1}; GG{1,ceo broj veci od 1 , nepoznat ceo broj veci od 1(M)}; DG<GG
38)Slab entitet- specijalna veza; Vrsta entiteta koji je na neki nacin zavisan od drugog entiteta; Uvodjenje slabog entiteta- dobija znacenja kad se poveze sa nekim nadredjenim entitetom; Predstavlja odredjenu apstrakciju;
39)Specijalna veza:- Egzistencijalna zavisnost(E)- specijalna veza- postojanje entiteta zavisi od nekog drugog entiteta; - Indentifikaciona zavisnost(ID)- kada se klasa entiteta ne moze indetifikovati skupom njegovih atributa, vec se mora koristiti atribut identifikator nekog drugog entiteta.
40)Veze izmedju pojavljivanja objekata istog tipa- veza struk sa parom preslikavanja<sastavljen, ugradjen>nad klasom objekata proizvod. Sastavljen:proizvod(nadredjen)-proizvod(podredjen); ugradjen:proizvod(podredjen)-proizvod(nadredjen).
41)ATRIBUTI(jednoznaci,viseznacni)-preslikavanje iz skupa objekata datog tipa u skup vrednosti(domen).
Jednoznacni atribut-ako je kardinalnost objekat-domen(DG=1, GG=1) DG ne moze biti 0; Indetifikacija objekata-ako je kardinalnost domen-objekat(DG=1,GG=1); Viseznacni atribut- ako je gornja granica kardinalnosti atribut GG=M;
42)Veza podtip-sastoji se od dva preslikavanja:generalizacija:podtip-nadtip; specijalizacija:nadtip-podtip; Kada se jedno pojavljivanje tipa moze specijalizovati samo u jedan podtip GG=1;-II-u vise GG>1; Jedan tip objekata se moze po vise razlicitih kriterijuma specijalizovati u razlicitim podtipove.
44)Metodologija ER modelovanja- prva faza- analiza zahteva:indetifikacija kolona(atributa)-karakter entiteta; zahtevi za informacijom se lako definisu na osnovu dobro uredjene analize funkcija realnog sistema; druga faza-nalazenje globalnog modela podataka:grupisana kolona u entitetima definisanje tipova entiteta, veza I atribut.;dobijeni globalni model sluzi za komunikaciju sa korisnikom;nakon toga se dodaju I drugi semanticki detalji I crta se konacni dijagram; treca faza- indetifikacija primarnih kljuceva- za svaki entitet treba ispitati da li neka od kolona ima jedinstvenu vrednost za svaki nastupajuci element tog entiteta; ako postoji, proglasiti je za primarni kljuc; cetvrta faza- identifikacija stranih kljuceva- strani kljucevi su kolone cije vrednosti povezuju entiteti sa primarnim kljucem nekog drugog entiteta; indetifikacija stranih kljuceva se sastoji u poredjenju primarnih kljuceva I kolona drugih entiteta.
45)Pravila normalizacije modela podataka-1)prvo pravilo-nijedna kolona ne sadrzi slozene vrednosti niti predstavlja grupu koja se ponavlja- samo atomske vrednosti; 2)drugo pravilo-zavisnost od celog primarnog kljuca; kljuc=br.indent.+sif. Predstavljanja; sif.pred. treba elem. Iz kljuca; 3)trece pravili-kolone u tabeli treba da zavise samo od primarnog kljuca.