Baze podataka - xivgimnazija.files.wordpress.com

Baze podataka - xivgimnazija.files.wordpress.com

Baze podataka Modelovanje 04.02.20 Modelovanje 1 Modelovanje Modeli su ovekovo sredstvo pojednostavljivanja problema i njegovo posmatranje samo sa stanovita bitnih za ciljeve analize. ovek, obdaren sposobnostima apstraktnog naina miljenja, stvara jedan apstraktni model realnog sveta. Takav model realnog sveta (objekta posmatranja) zasniva se na simbolima i zove se konceptualni model. 04.02.20 Modelovanje 2 Modelovanje

Modelovanje se radi paralelno sa analizom potreba Kako se informacije prikupljaju, objekti se identifikuju, dodeljuju im se imena koristei termine bliske krajnjim korisnicima. Objekti se modeluju i analiziraju korienjem dijagrama objekti-veze (ER dijagrami). Ako model nije taan, modifikuje se, to ponekad zahteva da se prikupe dodatne informacije. Ciklus pregledanja i modifikovanja se nastavlja sve dok se ne dobije potvrda da je model korektan. 04.02.20 Modelovanje 3 Modelovanje Izlaz1 Relan svet Ulaz Cilj svakog modela je da uini da je: Izlaz1~Izlaz2 Programi za

odravanje Baza podataka Programi za izvetavanje Izlaz2 Informacioni sistem 04.02.20 Modelovanje 4 Konceptualno modelovanje Modelovane je postupak kojim se realni svet svodi na odreeni broj podataka Podaci su apstrakcija realnosti - sredstva za kodiranje osobina objekata iz realnog sveta Izbor (selekcija) izdvajanje bitnih objekata Dodeljivanje imena (za svaki objekat, vezu, atribut) Klasifikacija nehomogenih objekata u homogene klase i tipove objekata

04.02.20 Modelovanje 5 Entiteti Pod entitetom se podrazumeva sve to se moe jednoznano odrediti, identifikovati i razlikovati Svaki entitet ima svoje osobine atribute Domen atributa je skup svih moguih vrednosti koje atribut moe poprimiti (slino tipu promenljive u programiranju) Primarni klju je jedan ili vie atributa ija vrednost jednoznano odreuje primerak entiteta 04.02.20 Modelovanje 6 Entiteti Entitet je objekat, pojam, stanje i sl. o kome se prikupljaju, memoriu, obrauju i prezentuju informacije

Entitet po svojoj prirodi moe biti razliit Deo okruenja (lan kolektiva, aparat, zgrada, artikal, vozilo ...) Apstraktni pojam (neka mera, neije zvanje, boja, ...) Dogaaj (udes, postupak upisa studenata,...) Asocijacija (student-predmet, predmet-profesor, ..., fakultet-profesor) 04.02.20 Modelovanje 7 Entiteti Primer entiteta: STUDENT, FAKULTET, RADNIK, PROIZVOD, RAUNAR, ISPIT, UPIS, itd. Klasa entiteta: Skup slinih entiteta: Studenti odreenog fakulteta, Proizvodi jednog preduzea, tedni rauni graana u banci, Polaganje ispita na fakultetu, ... 04.02.20 Modelovanje 8

Atribut Atribut je zajednika osobina koju poseduju svi entiteti jedne klase Svojstva objekta se opisuju preko atributa Primer: Mogui atributi entiteta STUDENT: BrInd, Ime, Prezime, Fakultet, Smer, Adresa Broj atributa nije fiksan Relevantne atribute definie kompetentna osoba U skladu sa eljenim zahtevima (informacijama) Od toga zavisi upotrebljivost dobijenih informacija Atributi svih entiteta poprimaju odreene vrednosti 04.02.20 Modelovanje 9 Atribut Primer: Vrednosti atributa entiteta STUDENT (jedan entitet iz klase studenata):

BrInd: 123/03 Ime: Marko Prezime: Markovi Fakultet: FPI Smer: Programiranje i projektovanje Adresa: Kneza Miloa 156, 11000 Beograd Domen skup dozvoljenih vrednosti koje moe da poprimi jedan atribut 04.02.20 Modelovanje 10 Atribut Premalo atributa: model jednostavan za predstavljanje i analizu, verodostojnost mala, ogranien je broj upotrebljivih informacija

Previe atributa: verodostojnost odlina, kompleksnost velika, manipulacija podacima teko izvodljiva, dobijaju se konfuzne informacije. Zadatak projektanta: prepoznavanje prave mere pri modelovanju (izbor relevantnih atributa) 04.02.20 Modelovanje 11 Domen Domen je ui pojam od tipa podataka Ulica i Prezime su tipa Text, ali su im domeni potpuno razliiti Npr: Nauno zvanje Text, ali taj tekst moe biti iz skupa {docent, vanredni profesor, redovni profesor}

04.02.20 Modelovanje 12 Veze izmeu entiteta Veze, odnosi - relationship U realnom sistemu objekti nisu meusobno izolovani, nego se nalaze u meusobnoj interakciji Npr. studenti polau predmet Izmeu entiteta Student i Predmet postoji veza Student_Polae_Predmet koja se moe nazvati Ispit 04.02.20 Modelovanje 13 Veze izmeu entiteta Odnosi izmeu objekata posmatranja prikazuju se najee primenom logike skupova i preslikavanja njihovih elemenata. Odnosi izmeu entiteta:

1:1; 1: N; N:M 04.02.20 Modelovanje 14 Veza 1:1 F1 D1 F2 D2 F3 D3 FN DN Odnos izmeu entiteta FAKULTET i DEKAN

04.02.20 Modelovanje 15 Veza 1:N ili N:1 S1 D1 S2 D2 S3 D3 SN-1 SN DN Odnos izmeu entiteta STUDENT i DEKAN 04.02.20

Modelovanje 16 Veza N:M S1 P1 S2 P2 S3 P3 SN PN Odnos izmeu entiteta STUDENT i PROFESOR 04.02.20 Modelovanje

17 Modeli BP - tabele Tabele - svi podaci u jednoj tabeli Dobro: Jednostavno, za mali broj rekorda i atributa Loe: Redudansa (viestruko ponavljanje) Tekoe kod promena Anomalije auriranja ifra Ime Prezime Telefon 111-222-333 Milan Markovi

011/123-456 123-333-321 Petar Petrovi 011/543-211 123-333-321 Petar Petrovi 063/8234-567 222-333-444 Vera Petrovi 035/25-666 04.02.20

Modelovanje 18 Relacioni model Osnovne karakteristike: Sve se predstavlja relacijama (tabelama) Minimalna redudansa podataka Jednostavno auriranje podataka Izbegnute su anomalije auriranja Redosled kolona i redova ne utie na informacioni sadraj tabele Ne mogu da egzistiraju dva identina reda (rekorda) u jednoj tabeli Svaki red se moe jednoznano odrediti (postoji primarni klju) 04.02.20 Modelovanje

19 Relacioni model Student Knjiga BrInd Ime SifK Naziv 75/01 Marko 001 Raunovodstvo 22/02 Petar

002 Baze podataka 156/03 Milan 003 Osnove finansija 112/02 Dragan 004 Poslovna informatika 005 Marketing Tabela, sa svojim atributima, je osnovni objekat relacione baze podataka

04.02.20 Modelovanje 20 Relacioni model BrInd SifK Student Knjiga Ime Naziv Grafiki prikaz objekata i njihovih atributa 04.02.20 Modelovanje 21

Relacioni model Student Knjiga BrInd Ime SifK Naziv 75/01 Marko 001 Raunovodstvo 22/02 Petar 002

Baze podataka 156/03 Milan 003 Osnove finansija 112/02 Dragan 004 Poslovna informatika 005 Marketing Veze izmeu objekata realnog sveta formira se klasa veza 04.02.20 Modelovanje

22 Relacioni model Svaka tabela mora da ima: Ime ili naziv tabele, Spisak atributa i Vrednosti atributa (podaci upisani u polja) STUDENT BrInd Ime Prezime Fakultet Smer 123/03 Marko Markovi FPI

PP Poeka 2 224/02 Jovan Jovanovi FPI GD Danijelova 22 III-5/04 Ivana Ivanovi FPI GD Kumodraka

145 ----- ----- ----- ------ ----- ----04.02.20 Modelovanje Adresa 23 Relacioni model fields Naziv tabele Atribut 1 records

Atribut 2 Atribut 3 Atribut 4 Atribut 5 Podatak u polju ..................... Slog ili zapis ili n-torka ...................... 04.02.20 Modelovanje 24

Recently Viewed Presentations

  • Modern Chemistry

    Modern Chemistry

    A battery charger used to recharge the NiMH batteries in a digital camera can deliver as much as 0.50 A of current to each battery. If it takes 100 min to recharge one battery, how much Ni(OH) 2 (in grams)...
  • 3 GA Efroymson Viability PR - Conservation Gateway

    3 GA Efroymson Viability PR - Conservation Gateway

    Current status deemed not viable - assigned "Fair" Fair Diadromous fish Size Population size & dynamics # of adult (silver) eel harvested * * * Why "Ecological integrity" instead of "viability"? The term, "viability" came into usage in TNC as...
  • Lewis Structures - Winston-Salem/Forsyth County Schools

    Lewis Structures - Winston-Salem/Forsyth County Schools

    Practice Name the following ionic compounds: KF MgBr2 Li2S Ca3N2 NaNO3 Mg(OH)2 Exit Ticket Draw a Lewis Structure for magnesium Give the charge on a magnesium ion Give the formula for a compound made from magnesium and bromine Give the...
  • Χρήση τεχνολογιών του Internet - NTUA

    Χρήση τεχνολογιών του Internet - NTUA

    It is analogous to a Business Context Diagram in the CSC Catalyst methodology Net markets can be considered as a single application suite. While instantiations will differ, based on unique characteristics of horizontal or vertical industries, these processes represent a...
  • Great Lakes Analytics Conference Presentation

    Great Lakes Analytics Conference Presentation

    The Keener Method. A matrix-based approach. Strength evaluated by calculating a pair-wise share of all games played . based on points scores/points against. For example, when the 2014 Kansas City Chiefs beat the New England Patriots 41-14, the Chiefs were...
  • MOBILIZING FOR WAR - Sault Schools

    MOBILIZING FOR WAR - Sault Schools

    Basic cargo ship used during the war. Were welded instead of riveted (tended to crack but were preferred cargo ships) War began took 244 days to build first liberty ship. ... Business leaders became frustrated with mobilization process.
  • NBC2 Presentation to the NVC March 31, 2009

    NBC2 Presentation to the NVC March 31, 2009

    Obligate parasite, requires cholesterol from host cell. Can grow to very high concentrations in mammalian cell cultures, but remain unobservable by light microscopy. Viewed by fluorescent staining of the nuclear material .
  • A Review of Graphs for Testing

    A Review of Graphs for Testing

    Graph terminology. Directed path: a sequence of edges such that for any adjacent pairs of ei, ej, the terminal node of ei is the start node of ej. Connectedness: for two odes ni, nj. 0-connected: iff there is no path...