3 RELACIJSKE BAZE PODATAKA

-2 vrste relacijskih metoda: relacijski model (RM) i prošireni relacijski model (RM/T) – Cood
-osnovni koncepti za gradnju strukture relacijskog modela su relacije (vremenski promjenljive)
-broj atrubuta n je brojnost atributa relacije ili stupanj relacije
-broj n-torki je brojnost pojavljivanja relacije ili kardinalni broj relacije
-2 ili više atributa relacije mogu biti definirani nad istom domenom
Npr. relacija Radnik zapisana preko atributa je Radnik(#Radnika, Prezime, Ime, Starost)
-s motrišta korisnika: relacija je imenovana tablica, atribut je stupac tablice, n-torka je redak tablice
-relacijski model podataka sadrži podatke i njihovu interpretaciju preko kategorija: strukture modela, ograničenja u modelu, skupa operatora u modelu
-relacijska baza podataka je skup u vremenu promjenljivih relacija opisanih u shemi baze podataka
-s motrišta izvodivosti relacije iz ostalih relacija razlikuju se:
•	Bazna relacija (realna, stvarna) – relacija koja se definira neovisno o drugim relacijama u modelu
•	Izvedena relacija (virtualna, pogled) – relacija koja se može potpuno izvesti iz drugih relacija
•	Poluizvedena relacija – relacija čija je bar jedna projekcija izvedena relacija
-Relacija u relacijskome modelu podataka je skup pa svojstva skupa vrijede i za relaciju. Ta svojstva koja se odnose na ograničenja su:
•	Svojstvo l. Svi elementi skupa su različiti
•	Svojstvo 2. Poredak elemenata skupa je proizvoljan
•	Svojstvo 3. Relacija je podskup Kartezijevog produkta skupova D1, D2,..., Dn
SVOJSTVO I.
-Ključ relacije u relacijskome modelu podataka je onaj podskup atributa čije vrijednosti jedinstveno identificiraju n-torke relacije
-Moguće je da relacija ima više različitih ključeva. Svi ključevi relacije čine skup kandidata za ključ
-Ako neki skup atributa u promatranoj relaciji nije ključ, ali je ključ u nekoj drugoj relaciji u modelu, onda se on naziva vanjski ključ
-Da bi neki skup atributa relacije bio kandidat za ključ, on mora zadovoljiti, neovisno o vremenu, dva uvjeta: 1. UVJET JEDINSTVENOSTI - vrijednost ključa svake n-torke relacije jedinstveno određuje n-torku, tj. ne postoje 2 takva retka u tablici da imaju sve iste vrijednosti svih atributa koji čine ključ
             2. UVJET REDUNDANTNOSTI - ne postoji niti jedan atribut kao dio ključa koji se može izostaviti iz ključa, a da se pritom uvjet jedinstvenosti ne gubi, tj. ključ je unija minimalnoga broja atributa
-Od niza kandidata za ključ bira se jedan koga se naziva primarni (glavni) ključ
-Atribut (skup atributa) relacije je ključ ako je jednoj vrijednosti atributa u relaciji pridružena samo jedna vrijednost ostalih atributa relacije, tj. ako su svi neključni atributi funkcijski ovisni o ključu
-Ključ relacije je cjelovit ako svi atributi koji ulaze u ključ poprimaju za svaku n-torku relacije realnu vrijednost iz domene, različitu od nul vrijednosti
SVOJSTVO II. - poredak n-torki relacije (redaka tablice) može biti proizvoljan u bazi podataka
SVOJSTVO III. - znači u ovisnosti od skupova moguće je mnoštvo podskupova Kartezijevog produkta
-Kako bi se u model podataka unijelo što vise znanja o poslovnom sustavu, uvode se dodatna eksplicitna ograničenja na relacije: kako bi dali bolju interpretaciju domena u modelu podataka, kako bi provjeravali potrebna statička svojstva baze podataka te  zbog očuvanja integriteta baze podataka

4 MODELI PODATAKA

-Model podataka je shvaćan i analiziran kao skup entiteta i operacija nad njima
-Jedan od velikih problema razvoja informacijskoga sustava je nepostojanje jedinstvene baze podataka i jedinstvenoga modela podataka
- Semantička mreža predstavlja znanje sadržano u pojmovima skupova objekta (čvorova) i binarnih veza među čvorovima
- Po definiciji baza znanja je skup objekata i skup odnosa među objektima (Izmjena baze znanja predstavlja umetanje ili brisanje objekata i veza među njima)
-Modeli podataka (tipovi podataka) I. generacije su:
•	Svaki programski jezik je zaseban model podataka, a podaci se modeliraju preko koncepata kojima dani jezik raspolaže, kao što su npr: pointer, integer, real, matrica, stack…
-Modeli podataka II. generacije su:
•	Funkcionalni model podataka
•	Hijerarhijski model podataka
•	Mrežni model podataka
•	Klasični relacijski model podataka
•	Warnierovi dijagrami
•	Ovi modeli sadrže koncepte za prezentaciju podataka kao: stablo, set, relacija…
-Modeli podataka III. generacije su:
•	Model entiteti-veze
•	Prošireni relacijski model - RM/T
•	Model podataka semantičkih mreža
•	Semantički model podataka – SDM
•	Petrijeve mreže
•	Semantic Association Model – SAM
•	D-Graph Model, SDM-IBM, Palmer, Diam II
-Metoda za modeliranje podataka je definirani postupak nalaženja i prikazivanja informacijskih objekata i njihovog međusobnog odnosa
-Općenito se na području modela podataka došlo do saznanja da se svaki model podataka sastoji iz triju dijelova: strukture, ograničenja i operatora
-Pomoću strukture podataka, podaci o pojmovima poslovnoga sustava spajaju se u međusobno povezane grupe i tako se znanje o grupiranju i interakciji pojmova iz poslovnoga sustava prenosi u model podataka
-Pomoću ograničenja na podatke u strukturi podataka unosi se dalje znanje o interakciji koncepata iz poslovnog sustava
-Pomoću operatora nad podacima, uvodi se skup operacija nad strukturom podataka, koje omogućuju dinamiku podataka o konceptima analogno dinamici stvari u poslovnom sustavu
-Model podataka je skup međusobno povezanih podataka koji opisuju entitete, veze i atribute poslovnog sustava. On je reprezentacija skupa podataka koji se modelom interpretiraju preko aspekta: strukture, ograničenja i operatora
-Struktura modela podataka je skup entiteta i veza koji interpretira podatke klasificirajući ih u tipove entiteta i tipove veza među tipovima entiteta, zajedno s relevantnim svojstvima tipova entiteta
-Ograničenja modela podataka su koncepti strukture modela, a omogućuju daljnju interpretaciju podataka razdvajajući dopuštena od zabranjenih stanja skupa podataka preko: dopuštenih podataka u okviru jednoga tipa entiteta, dopuštenih vrijednosti podataka pojedinoga svojstva tipa entiteta, dopuštenih povezivanja među tipovima entiteta
-Operatori modela podataka čine skup koncepata koji omogućuju interpretaciju dinamičkih karakteristika skupa podataka. Koncept strukture i ograničenja reprezentira statička svojstva poslovnog sustava, a operatori omogućuju izmjenu stanja podataka u bazi podataka u skladu s promjenom stanja u poslovnom sustavu
-Entitet sustava je neki njegov realni ili konceptualni element, to je neka posebnost što u poslovnom sustavu postoji i jasno se razlikuje od drugih entiteta. Npr: muškarci, narudžbe, organizacijske jedinice i dr.
-Veza je koncept koji predstavlja neku interakciju medu entitetima u sustavu, odnosno predstavlja znanje o njihovoj povezanosti. Na primjer: brak je veza između muškaraca i žena
-Atribut entiteta je neko svojstvo entiteta. Npr: ime radnika, datum izdavanja narudžbe…
-Relevantni podatak (do koga nam je stalo, od interesa) je onaj podatak za koga smo zainteresirani te ulazi u model sustava, tj. onaj koji pri analizi podataka smatramo važnim s aspekta namjene IS
-Apstrakcija je kontrolirano uključivanje detalja u cjelinu, pri čemu u mislima istovremeno poima ideja detalja cjeline i veze među njima (skrivanje detalja, izvlačenje općih karakteristika)
-Apstrakcija k općem je spoznajni proces u kome se od uočenog pojedinačnog elementa zaključi o postojanju skupa koji sadržava više sličnih pojedinačnih elemenata
- Detaljiziranje je spoznajni proces u kome se za uočeni skup pita od kojih se elemenata skup sastoji i potom uzrokuje jedan element skupa i on dovede u svjesni um te analiziraju svojstva odabranog elementa
- Osnovne vrste apstrakcije: klasifikacija (uzorkovanje), generalizacija (specijalizacija), agregacija (dekompozicija) i veza
-Klasifikacija (ili tipizacija) je apstrakcija u kojoj se skup sličnih objekata predstavlja jednom klasom objekata
-Agregacija je apstrakcija gdje se skup tipova entiteta i njihovih veza (te svojstava entiteta i veza) predstavlja novim izvedenim tipom entiteta
-Generalizacija je apstrakcija gdje se skup djelomično sličnih tipova entiteta tretira kao novi izvedeni tip entiteta na višoj razini, općenitiji, generički tip, nadtip

5.9 GENERALIZACIJA I SPECIJALIZACIJA

-Neki tipovi entiteta E1,E2,... su podtipovi nekoga tipa entiteta E, koga zovemo nadtip, ako su sva pojavljivanja entiteta iz tipova entiteta E1,E2,... i pojavljivanja entiteta iz tipa entiteta E. Nadtip i podtipovi povezani su generalizacijskim tipom veze (ovisnost podtipa, G, S)

- Tip specijalne veze je generalizacijski tip veze ako povezuje jedan ili više tipova entiteta (tipovi entiteta podtip) s jednim tipom entiteta (tip entiteta nadtip)
-Podtip i nadtip povezani su specijalnim tipom veze, koju zovemo generalizacijski tip veze, a skup tipova entiteta (podtipova i nadtipova), zajedno s generalizacijskom vezom, nazivamo generalizacijsko stablo





5.14 META MODELI

-Osnovni koncept za gradnju modela podataka je Tip entiteta. Tipovi entiteta su međusobno povezani konceptom Tip veze
-Meta model strukture EV modela: pripada, pripada E, sudjeluje, pogled, pripada V, tip entiteta, vrsta entiteta, tip veze, vrsta veze, domena, vrijednost, atribut.
-Meta model relacijskog modela: unija, domena, vrijednost, uzima atribut, nad, relacija, bazna, izvedena, poluizvedena, ključ, atribut,...
(Struktura) - Relevantni tipovi entiteta meta modela su: Relacija, Atribut, Domena, Vrijednost, Skup atributa, Bazna relacija, Poluizvedena i Izvedena relacija.
-Meta model dobiven je postupkom apstrakcije koncepta i odnosa između koncepata relacijskog modela.
-Osnovni tipovi entiteta su: Relacija, Atribut i Domena.
Operatori : unija, presjek, diferencija, projekcija, dijeljenje
Ograničenja – brojnost, kandidat za ključ, PK, VK, Alternativni ključ, Integritet entiteta, Referencijalni integritet
Meta model je potpun ako je tip entiteta definiran pomoću atributa (opisuje o)
 opisuje v - agregacija
-U jednoj relaciji nad jednom domenom, može biti definirano vise atributa





6 PREVOĐENJE

PRAVILO 1. Vrijednost u DEV-u odgovara vrijednosti u RM-u.
PRAVILO 2. Tip vrijednosti u DEV-u odgovara konceptu domena u RM-u.
PRAVILO 3. Atribut u DEV-u odgovara konceptu atribut u RM-u.
PRAVILO 4. Entitet u DEV-u odgovara konceptu n-torke (redak tablice) u RM-u.
PRAVILO 5. Kandidat za ključ tipa entiteta u DEV-u postaje kandidat za ključ tablice u RM-u.
PRAVILO 6. Svaki tip entiteta iz DEV-a postaje relacija u RM-u i to tako da atributi tipa entiteta postaju atributi relacije, primarni ključ tipa entiteta postaje primarni ključ relacije.
PRAVILO 7. Izvedeni atribut u DEV-u odgovara konceptu izvedeni atribut u RM-u.
PRAVILO 8. U DEV-u nije dopušten viševrijednosni atribut. Ako postoji, tada se taj viševrijednosni atribut pretvara  u tip entiteta.

PRAVILO 9. Svaka agregacija postaje relacija u RM-u, ključ relacije je složen od ključeva tipova entiteta koji sudjeluju u vezi.
PRAVILO 10. Svaki tip veze sa brojnostima (1,1):(0,M) ne prevodi se u relaciju, već se ključ tipa entiteta koji ulazi u vezu sa strane s brojnošću M umeće kao atribut (vanjski ključ) u relaciju dobivenu prevođenjem tipa entiteta s brojnošću (1,1).
PRAVILO 11. Svaki (1,1):(1,1) tip veze koja je s obje strane totalna, ne prevodi se u relaciju, kao i za tip veze (0,1):(1,1), te (0,1):(0,1) - (pravilo 12). Od 2 tipa entiteta koja povezuje taj tip veze u relaciju se prevodi samo jedan proizvoljno odabran tip entiteta, a toj relaciji dodaju se i atributi drugog tipa entiteta. Možemo odabrati jedan bilo koji ključ relacije od ključeva tih dvaju tipova entiteta.
PRAVILO 13. Ako tip veze povezuje više od 2 tipa entiteta, tada se taj tip veze razlaže u binarne tipove veza, tj.u više povezanih agregacija.
PRAVILO 14. Specijalni tipovi veze (identifikacijska, egzistencijalna i ID&E) ne prevode se. Oni utječu na prevođenje slabih tipova entiteta.
PRAVILO 15. Tip slabog entiteta prevodi se u relaciju. Atributi tipa slabog entiteta postaju atributi relacije. Ključ relacije je složen i od ključa jakog tipa entiteta i ključa slabog tipa entiteta.
PRAVILO 16. Tip veze definiran nad istim tipom entiteta (povratni tip veze) prevodi se u relacijski model kao i drugi tipovi veze.

PRAVILO 17. Generalizacija se prevodi u RM tako da svaki tip entiteta postaje relacija, ključ svih relacija je jednak ključu tipa entiteta na vrhu generalizacije, atributi tipova entiteta postaju atributi relacije. Svaka relacija nastala od tipova entiteta na višoj razini dobiva atribut nazvan PODTIP koji može poprimiti vrijednost imena jedne relacije s niže razine generalizacije i označava da se pored podataka u danoj relaciji ostali podaci za odabrani entitet mogu naći u relaciji s imenom u stupcu PODTIP. Brod(#Firsa, Dužina, Širina, Gaz, Podtip) Tanker(#Firsa, Nosivost), Kontejner(#Firsa, Broj)
PRAVILO 18. Svaka slaba agregacija postaje relacija u RM-u. Atributi slabe agregacije postaju atributi relacije. Ključ nastale relacije je složen od ključeva tipova entiteta koji sudjeluju u agregacijskoj vezi i od ključa slaboga tipa entiteta u slaboj agregaciji.

7 NORMALIZACIJA

-Normalizacija je metoda za raščlanjivanje sheme relacije, na dvije ili više shema koje se nalaze u višoj normalnoj formi od početne sheme i koje nemaju anomalija početne sheme relacije
-Normalna forma je stanje u oblikovanju neke relacije
- Nulta (0. NF), prva (1. NF), Druga (2. NF), Treća (3. NF), Boyce-Coddova (BC NF), Četvrta (4. NF) i Peta (5. NF), domena/ ključ (DKNF), Šesta (6NF)
-Vertikalna normalizacija je raščlanjivanje početne sheme relacije na "vertikalne podskupove", primjenom operacije projekcije
1. NORMALNA FORMA
- promatramo funkcijsku ovisnost neključnih atributa o ključu sheme relacije
- Neključni atribut relacije je onaj atribut koji nije komponenta složenog ključa ili sam nije ključ relacije
-Funkcijska ovisnost skupa B o skupu A je preslikavanje pri kojem se svaki element skupa A preslikava u točno jedan element skupa B
-Atribut je funkcijski ovisan o ključu ako za svaku vrijednost ključa postoji samo jedna vrijednost tog atributa
-Relacijska shema je u 1. NF-u ako su svi njezini neključni atributi funkcijski ovisni o ključu sheme relacije
- Anomalije se javljaju pri nenormaliziranoj relaciji te nastaju u trenutku primjene operacija nad relacijama
-Osnovne operacije koje se mogu izvesti nad relacijama su: dodavanje, brisanje i izmjena
-Normalizacija sheme relacije iz 0. NG-a u 1. NF je:
•	nalaženje atributa koji nisu funkcijski ovisni o ključu
•	izdvajanje nađenih atributa u novu shemu relacije
- Prema DEV-u možemo zaključiti da je svođenje relacije u 1. NF-u zapravo traženje slabih tipova entiteta i definiranje njihove povezanosti s jakim tipom entiteta
2. NORMALNA FORMA
-Anomalije su: dodavanje, brisanje i izmjena
-Druga normalna forma definira se za sheme relacija koje imaju složeni ključ i koje se nalaze u prvoj normalnoj formi
-Promatra se funkcionalna ovisnost neključnih atributa o cijelome ključu
-Shema relacije koja je u 1. NF. u i ima složeni ključ, je u 2. NF-u, ako su svi njezini neključni atributi potpuno funkcijski ovisni o ključu, odnosno funkcijski ovise o svim dijelovima ključa
-tj. ako postoji neki neključni atribut koji je funkcijski ovisan o dijelu ključa, shema relacije nije u 2. NF-u
-Da bi shemu relacije doveli u 2. NF moramo izdvojiti neključne atribute, koji funkcijski ovise samo o dijelu primarnoga ključa, u novu relaciju. Dio primarnoga ključa, o kome izdvojeni atributi funkcijski ovise, postaje ključem nove relacije
-Prevođenje u 2. NF je postupak istraživanja postojanja entiteta zasebnoga tipa entiteta iz slabih tipova entiteta i iz agregiranih tipova entiteta
3. NORMALNA FORMA
- Anomalije su: dodavanje, brisanje i izmjena. Uzrok problema tumači se tranzitivnim ovisnostima
-Tranzitivna ovisnost: Ako je A primarni ključ sheme relacije R s n atributa, tada za 1<i<n vrijedi ABi (B je funkcijski ovisan o A, tj. svaki atribut je ovisan o ključu). Ako postoji 1<j<n takav da vrijedi BiBj tada je Bj tranzitivno ovisan o A.

-Shema relacije je u 3. NF-u ako je u 2. NF-u i ako niti jedan neključni atribut nije tranzitivno ovisan o ključu sheme relacije
-Prevođenje iz 2. NF-a u 3. NF je proces istraživanja postojanja entiteta zasebnoga tipa entiteta iz jakih tipova entiteta
-Prevođenje relacije u 3. normalnu formu je proces izdvajanja 1:M tipova veza iz jakih tipova entiteta, zajedno s entitetima druge strane tipa veze
BOYCE-CODDOVA NORMALNA FORMA
-BCNF je stroži oblik 3. NF-a, pa prema tome, svaka shema relacije koja je u BCNF-u je i u 3. NF-u
-BCNF je prva forma u kojoj se promatraju i uklanjaju anomalije ključeva
-Važna je kada shema relacije ima složeni ključ ili više složenih ključeva koji se djelomično prekrivaju, tj. neki dijelovi (atributi) su im zajednički
-Definicija normalizacije u BCNF-u je: Ako je neki atribut sheme relacije dio složenoga ključa funkcijski ovisan o nekom atributu A sheme relacije, tada taj atribut A mora biti ključ
-Normalizacija u BCNF-u je izdvajanje neključnog atributa, preko kojeg je ostvarena tranzitivna funkcijska ovisnost dijela ključa, u novu shemu relacije, koja sadrži i atribut o kome je izdvojeni atribut funkcijski ovisan
Općenito: svaki DEV kreiran uz navedena ograničenja EV metode i primjenu pravila prevođenja dovodi se u relacijsku shemu baze podataka koja se nalazi u najvišoj normalnoj formi

8 PROCES KONCEPTUALNOG OBLIKOVANJA PODATAKA

-Strategije modeliranja DEV-a su:
•	modeliranje apstrakcijom koncepata
•	modeliranje na osnovi strukture
•	modeliranje širenjem tipova entiteta i veza
•	modeliranje integracijom pogleda
•	modeliranje na osnovi općih tipova entiteta
•	modeliranje nominalnom grupom
•	modeliranje na osnovi jezičnoga pojma
•	modeliranje na osnovi ograničenja DEV-a
•	modeliranje na osnovi postojeće baze podataka
•	modeliranje na osnovi dijagrama toka podataka…
-Pristupi modeliranju podataka:
•	modeliranje na osnovi izvještaja
•	modeliranje na osnovi programskog koda s tradicionalnim fajlovima i tabelama
•	modeliranje na osnovi patterna
•	modeliranje na osnovi standardiziranih XML Sema
•	modeliranje na osnovi Standardnih modela podataka
•	modeliranje adaptacijom Univerzalnih Modela…
-VATEK je skraćeno od važnih koncepata pridruženih pojedinim aktivnostima modeliranja podataka i to: Vrijednost, Atribut, Tip Entiteta i Ključ
-Aktivnosti modeliranja podataka po VATEK-u su:
1.	uočiti podatak - započinjemo analizu podataka od vrha dokumenta na desno i odozgo prema dolje, interesiraju nas promjenjivi podaci na dokumentu (vrijednosti) – pitamo se kojem konceptu pripada taj podatak
2.	odrediti tip vrijednosti - do tipa vrijednosti dolazi se klasifikacijskom apstrakcijom pojedinačnih vrijednosti na dokumentu
3.	imenovati atribut čija je to vrijednost - ako je promatrana vrijednost u datoteci, tada je ime stupca datoteke ime atributa, tekst koji je ispred ili iza polja s vrijednošću je ime atributa
4.	uočiti entitet koji ima taj atribut - npr. kome pripada 'ime' – jednom 'radniku'
5.	klasificirati entitete u tip entiteta
6.	pronaći ključ tipa entiteta
7.	odrediti brojnosti tipa veze
8.	odrediti brojnosti atributa - dopuštene brojnosti preslikavanja od tipa entiteta k tipu vrijednosti su tipa (1,1). Ako su brojnosti tipa (1,M), tada se takav atribut naziva viševrijednosni atribut i on se pretvara u tip entiteta
9.	odrediti svojstva atributa
10.	dodati izvedene atribute
11.	dekomponirati složene tipove veza - moguće je da u modelu bude ustanovljen višestruki tip veze. Takvi tipovi veza raščlanjuju: ili kao višestruka agregacija ili se pronalazi tip entiteta s ključem u središtu višestrukog tipa veze i on se povezuje s više binarnih tipova veza
12.	specijalizirati podtipove tipa entiteta
13.	definirati specijalne tipove veza i slabe tipove entiteta
14.	definirati povratne tipove veza

-Određivanje donje granice: Uzmimo jedno, bilo koje pojedinačno pojavljivanje x iz tipa entiteta X. S koliko se najmanje (donja granica) pojavljivanja entiteta y iz tipa entiteta Y povezuje x? Postavimo isto pitanje za svako x iz X; najmanja dobivena vrijednost kao odgovor je donja granica (minimum)
-Određivanje gornje granice: Uzmimo jedno bilo koje pojavljivanje x iz tipa entiteta X. S koliko se najviše (gornja granica) pojavljivanja entiteta y iz tipa entiteta Y povezuje x? Postavimo isto pitanje za svako x iz X; najviša dobivena vrijednost kao odgovor je gornja granica (maksimum)
-Ako je donja granica 0, kažemo da je tip entiteta parcijalno povezan, jer svi entiteti ne moraju participirati u vezi
-Ako je donja granica 1, tip entiteta je totalno povezan jer svi entiteti iz tipa X participiraju u vezi
-Ako je gornja granica 0, tada ne postoji veza između tih objekata i tip veze se ne crta na model DEV