Informacijski sistemi

3..2.2. RAZVOJ PODATKOVNIH MODELOV

Podatkovni model naj bi omogočal specifikacijo naslednji značilnost objektov, ki nastopajo v stvarnosti:

1. statičnih oz. strukturnih lastnosti, kot so specifikacija objektov, lastnosti objektov in povezav med objekti;

• 
  to so tiste lastnosti podatkov, ki se s časom razmeroma malo spreminjajo, so stalne;
  
• 
  množica izvedbenih pravil izraža statične lastnosti podatkovnega modela, vsebovana je v jeziki opisov podatkov;
  
• 
  množica določa dovoljene strukture podatkov v okviru modela, zato te lastnosti lahko poimenujemo strukturne lastnosti;
  
• 
  izvedbena pravila so osnova za specifikacijo množice shem, vsaka shema določa konkretno podatkovno strukturo z omejenimi pravili
  

2. dinamičnih lastnosti, to je specifikacijo operacij na objektih, lastnosti operacij in povezav med operacijami (formiranje transakcij);

• 
  opredeljujejo spremembe na podatkih, ki so odvisne od časa oz. od sprememb realnega sveta;
  
• 
  množica dopustnih operacij določa dinamične lastnosti podatkovnega modela = vsebovana v jeziku za upravljanje baze podatkov;
  
• 
  množica operacij določa dovoljene akcije na bazi podatkov, s katerimi se spremeni stanje baze podatkov
  

3. integriranih omejitev nad objekti in operacijami (dovoljenih stanj baze podatkov in prehodov med stanji)
Modele razdelimo v 4 skupine:

1. 
   primitivni modeli,
   
2. 
   klasični modeli,
   
3. 
   semantični modeli,
   
4. 
   specializirani modeli.
   

Primitivni in klasični modeli so bili usmerjeni izključno v fizično zasnovo in specifikacijo podatkovne baze. Šele z nastankom prvih semantičnih modelov se pozornost vedno bolj usmerja na logične ali semantične aspekte modeliranja podatkov.

1. 
   PRIMITIVNI PODATKOVNI MODEL:
   

- predstavljajo podatkovne objekte v obliki zapisov, grupiranih v datoteke (ima 3 nivojsko strukturo: polje, zapis, datoteka); (Datoteka je množica zapisov).

• 
  možnosti povezovanja objektov oz. vzpostavljanja povezav med njimi so zelo skromne (indeksne in invertirane tabele);
  
• 
  predstavljajo začetno stopnjo modeliranja podatkov;
  
• 
  uporabljajo se v okviru IS, kjer količine podatkov niso velike.
  

2. 
   KLASIČNI PODATKOVNI MODELI:
   

Sem uvrščamo:

• 
  relacijski model: temelji na matematičnem konceptu relacije, množice n-teric - omogočajo predstavitev tipov entitet in tipov povezav med relacijami
  
• 
  hierarhični model in
  
• 
  mrežni model: sta nadgradnja dotedanjih datotečnih modelov, objekti so predstavljeni s segmenti oz. zapisi, med katerimi so vzpostavljene povezave 1: n, kar nas pripelje do drevesne strukture, v kateri vozli predstavljajo segmente ali zapise
  

Hierarhični podatkovni model:

- razvili so se intiutivno, bolj skozi praktično uporabo kot teoretično,

• 
  osnovna struktura je narobe obrnjeno drevo;
  
• 
  na najvišjem nivoju imamo samo 1 zapis, temu zapisu podrejeno različno število zapisov
  
• 
  povezave so sestavni del modela in so vnaprej opredeljene.;
  
• 
  uporaba tega modela zahteva da predvidimo na kakšen način se bodo podatki uporabljali (možno pri majhnih IS).
  

Osnovni koncepti hierarhičnega modela:

V hierarhičnem modelu nastopata dva temeljna modelirna koncepta, zapisi ter povezava oče-sin. Zapis je zbirka polj, ki vsebujejo podatke o primerkih entitet ali povezav med njimi.

Povezava oče-sin je povezava tipa 1:N med dvema tipoma zapisov. Zapis na strani 1 se imenuje oče, zapis na strani N pa sin. En primerek povezave oče-sin se torej sestoji iz enega primerka zapisa tipa oče ter več primerkov zapisa tipa sin. Grafično se hierarhična shema prikazuje kot hierarhični diagram, v katerem so tipi zapisov predstavljeni kot pravokotniki, povezave oče-sin pa kot daljice, ki povezujejo zapis tipa oče z zapisom tipa sin. (slika spodaj)

Lastnosti hierarhične sheme baze podatkov:

1. 
   Drevesna struktura;
   
2. 
   imamo vozlišča, na najvišjem nivoju en vozel;
   
3. 
   vsak zapis ima vedno enega samega nadrejenega in večje število podrejenih;
   
4. 
   povezave so vnaprej opredeljene;
   
5. 
   povezave so poti po katerih iščemo zapise;
   
6. 
   vstopna pot je dejansko ena sama.
   
7. 
   na najvišji ravni v hierarhiji je en sam tip zapisa, ki se imenuje koren, ta nima nadrejenih zapisov tipa oče.
   
8. 
   do določenega zapisa lahko pridemo le v točnem določenem zaporedju, čim želimo dostop do zapisov po nekem drugem sosledju, ki ga v hierarhični shemi ni bilo vnaprej predvideno, se začnejo kazati slabosti tega modela.
   

Primer hierarhičnega modela:

Točno določena pot do podatka.

Mrežni podatkovni model:

• 
  na najvišjem nivoju nimamo enega zapisa, ampak več poljubnih;
  
• 
  več vstopnih točk do iskanih podatkov od katerih ima vsak lahko poljubno število podrejenih in nadrejenih;
  
• 
  bolj fleksibilna raba podatkov ;
  
• 
  slabosti so podobne kot pri hierarhičnem modelu; dostop do podatkov je možen le na način, ki je bil vnaprej predviden in vgrajen v shemo mrežnega modela.
  

Koncepti mrežnega modela:

1. 
   tip zapisa
   

• 
  podatki se v tem modelu shranjujejo v zapise, ki vsebujejo skupino polj z medsebojno povezanimi vrednostmi podatkov
  
• 
  zapisi se kvalificirajo v tipe zapisov, kjer vsak tip zapisa določa strukturo skupine zapisov v katerih so shranjene informacije istega tipa
  
• 
  vsak tip zapisa ima svoje ime, svoje ime ima polje (atributi), ki sestavljajo določen tip zapisa
  

2. 
   tip povezave
   

• 
  opredeljuje povezave 1:N med tipi zapisov
  
• 
  Vsak tip povezave se sestoji iz 3 elementov:
  

1. 
   imena tipa povezave,
   
2. 
   zapisa tipa lastnik,
   
3. 
   zapisa tipa član
   

primer ko ima vsak zapis več podrejenih ali nadrejenih zapisov in ko je dostop do določenega podatka možen po več poteh.

Relacijski podatkovni model:

- podoben modelu entiteta - povezava (E-R);

Razlike:

• 
  relacijski model ima enoznačno matematično podlago, njegovi koncepti so jasno formulirani, omogočajo uporabo relacijske algebre pri izvajanju operacij na modelu;
  
• 
  E-R model je nastal bolj intituitivno, brez enotnega matematičnega formalizma, v praksi ima vedno več interpretacij
  
• 
  Prednost relacijskega modela je da povezave niso vnaprej določene in se vzpostavijo odvisno od trenutnih potreb.
  

Osnovni koncepti relacijskega modela:

- relacije so zasnovane okrog entitet, ki jih identificiramo v okviru OS;

• 
  relacija je dvodimenzionalna tabela, ki se sestoji iz določenega števila stolpcev in vrstic;
  
• 
  število stolpcev odvisno od števila atributov, ki jih ima neka entiteta;
  
• 
  vrstice predstavljajo primerke entitet;
  
• 
  ni vnaprej določenih povezav do podatkov;
  
• 
  povezave se vzpostavijo v času obdelave podatkov, glede na uporabnikovo zahtevo
  
• 
  povezave se tvorijo z indeksi, (tu gre za sprotno povezovanje struktur, pristop je počasnejši, problematično je ažuriranje, zahteva zmogljivo strojno opremo)
  
• 
  Ena relacija nam predstavlja en tip entitete. Celotna tabela je relacija
  
• 
  Število atributov določa število stolpcev.
  
• 
  Število primerkov tipa entitet določa število vrstic.
  

primer relacijske tabele:

ŠTUDENT
IME	Vpis_št.	Letnik	Spol
Ivo	13011	1	M
Janez	13014	2	M
Ana	13018	1	Ž

Primerjava med :

hierarhični	mrežni
ustrezen za prikaz realnega sveta	CODASYL – ANSI
zapis je zbirka polj o primerkih entitete in povezavah	zapis je skupina polj
povezava oče:sin 1:N	zapisi se klasificirajo v tipe zapisov z dololčeno strukturo in imenom
vsak zapis ima enega nadrejenega in poljubno število podrejenih	tip povezave se sestoji iz imena tipa povezave, zapisa tipa lastnik, zapis tipa član
listi nimajo očeta	edini omogoča sestavljene atribute in ponavljajoče se grupe
edini uspeli model je od IBM (IMS)

Za oba modela velja, da je dostop do podatkov mogoč samo po predvidenih poteh.
3.2.3 SEMANTIČNI (pomenski) PODATKOVNI MODEL (to ni izvedbeni model)

Novi modeli praviloma uvajajo širše in bogatejše koncepte modeliranja podatkov, ki omogočajo boljši prikaz "pomena" oz. semantike podatkov v fazi modeliranja krmilnih sistemov in izdelave konceptualnega ali logičnega modela IS. To modeli prikazujejo vlogo posameznih podatkov.

Novejše modele lahko razvrstimo:

1. 
   neposredna razširitev klasičnih modelov,
   
2. 
   matematični,
   
3. 
   statistično-semantični hierarhični,
   
4. 
   dinamično- semantični- hierarhični,
   
5. 
   objektno orientirani modeli.
   

Izmed doslej znanih semantičnih modelov je najbolj uveljavljen E-R model. E-R model je najbolj prikladen za modeliranje na logični ravni, saj ni omejen z restrikcijami komercializiranih KSBP.
MODEL ENTITETA - POVEZAVA (E-R):

• 
  sodi v kategorijo direktnih naslednikov klasičnih modelov, nastal je leta 1976;
  
• 
  združuje lastnosti mrežnega in relacijskega modela;
  
• 
  prednost je enostavnost konceptov in možnost enostavne transformacije;
  
• 
  dober je pri izražanju statističnih in strukturnih lastnosti podatkov;
  
• 
  šibak je za izražanje dinamičnih lastnosti
  
• 
  E-R model je bil razvit za modeliranje IS na logični ravni, ni pa ga mogoče uporabiti za fizični ali izvedbeni model ampak ga je potrebno spremeniti v enega od klasičnih modelov – ponavadi v relacijskega.
  
• 
  To je edini semantični model, ki se je doslej uveljavil v praksi in to za modeliranje podatkov po logični ravni
  

Teoretične osnove E-R modela:

• 
  nima enoznačne matematične formulacije, kot jo ima relacijski model;
  
• 
  temeljni konstrukti pa imajo matematično osnovo, ki jo predstavljajo znani matematični kompleksi (množica, kompleks in relacija)
  

Osnovni koncepti E-R modela:

1. 
   entiteta: (obstaja v realnem svetu ali v naših predstavah in je pomembno za obravnavani IS. To je lahko neki objekt, subjekt, ki fizično obstaja npr: VOZILO, HIŠA, DRŽAVLJAN ..., lahko pa je organizacijski ali nek drug konceptualni pojem npr.: PODJETJE, ODDELEK, SEMINAR ... Vsaka entiteta ima določene lastnosti, ki jih imenujemo atributi);
   
2. 
   povezava;
   
3. 
   atributi : (opisujejo oziroma določajo lastnosti entitet. Tako npr. Entiteto DRŽAVLJAN opisujejo atributi: priimek, ime, spol, naslov ...).
   

Omogoča uporabo 3 konceptov abstrakcije: - klasifikacija; - generalizacija; - agregacija
Tipi entitet:

- tipe entitet predstavljajo primerki z enakimi lastnostmi;

• 
  vsa imena tipov entitet morajo biti enolična;
  
• 
  predstavljeni so z imenom (DRŽAVLJAN) in seznamom atributov (ime, Spol ...);
  
• 
  entitetna množica vsebuje vse atributne vrednosti atributov tipa entitete
  

Osnovni E-R model pozna samo elementarne tipe entitet. V novejših modelih zasledimo možnost združevanja v posplošene tipe v smislu koncepta generalizacije.
Vrste atributov:

Nekateri atributi se lahko razstavijo na manjše celote, od katerih ima lahko vsaka svoj neodvisen pomen. Tako atribut NASLOV lahko razstavimo na naslednje dele: Ulica, Hiš._št, Naselje, Naziv_pošte, Poštna_št. Atributi ki os sestavljeni iz več elementarnih atributov se imenujejo sestavljeni atributi. (slika spodaj)

Elementarni: - predstavljajo eno samo lastnost entitete, ki jih ni mogoče sestaviti na manjše dele sestavljeni atributi: - predstavljajo skupino atributov in jih lahko sestavimo na elementarne atribute;

naslov
naselje pošta država

ulica številka

Ključni atributi entitete:

Primarni ključ: Vsaka entiteta ima praviloma atribut, katerega vrednosti omogočajo enolično identifikacijo posameznih primerkov entitet. Tak atribut imenujemo ključni atribut ali primarni ključ; Pri tipu entitete DRŽAVLJAN je primarni ključ EMŠO. Primarni ključ je obvezen. Vedno je en sam, lahko pa je več kandidatov (davčna_št., EMŠO). Kadar ni kandidatov, vpeljemo umetni atribut. Primarni ključ naj bo čimbolj kratek in numeričen.

Sekundarni ključ: Po njem iščemo podatke. Ne zagotavlja enolične identifikacije. Iskanje lahko postreže z več zadetki. Sekundarnih ključev je v neki entiteti lahko več, lahko so celo vsi. sekundarne ključe določijo končni uporabniki.

Sestavljeni ali speti ključ: Včasih moramo sestaviti več atributov skupaj, da dobimo primarni ključ, t.j. enolično identifikacijo vsakega primerka. Tak ključ imenujemo sestavljeni ali speti ključ. Pri tipu entitete ŠTUDENT atribut priimek ni dovolj za primarni ključ. Če pa spnemo Priimek + Ime + Roj._datum, pa dobimo dovolj zanesljiv primarni ključ. Ta ključ je alternativa umetnemu atributu. Običajno se nahaja v »presečnih entitetah«.

Tuji ključ: Nekatere entitete imajo lahko več atributov, ki imajo lastnosti primarnega ključa, tuji ključ je atribut, ki predstavlja primarni ključ neke druge entitete. Tuji ključi realizirajo povezave med entitetami. Lahko jih je več v eni entiteti. V slovarju entitet mora biti natančno toliko ključev, kolikor je narisanih povezav med entitetami. Tudi povezave 1:1 moramo realizirati s tujim ključem. To je edini atribut ki se lahko ponavlja.
Vsak tip entitete mora imeti vsaj en tak atribut, ki omogoča enolično identifikacijo njenih primerkov.
Lastnosti atributov:

1. 
   vrednost atributa: vsak A zavzame pri vsakem primerku entitete določene vrednosti, - če primarni ključ, zavzame različno vrednost (ime ne more biti primaren ključ, ker se vrednosti ponavljajo);
   
2. 
   domena atributa: je množica vseh vrednosti, ki jih posamezen atribut lahko zavzame; (npr. Atribut Starost pri entiteti ŠTUDENT lahko zavzame vrednosti med 17 in 27. pri atributu Vpisna_številka lahko zavzame vrednost i med 00001 in 99999, spol M ali Ž)
   
3. 
   večvrednostni atribut: kadar pri posameznem primerku entitete lahko nastopi več vrednosti, - enovrednostni: tu nastopi ena sama vrednost (spol M ali Ž, ne more biti oboje)
   

Lastnosti povezav:

1. 
   Ločimo med tipi in primerki povezav. Primerek nam vzpostavlja dejanske povezave med posameznimi primerki tistih entitet, ki so med sabo povezane. Tip povezave občan je lastnik vozila;
   
2. 
   Ime povezave: vsaka povezava ima ime, ki pomeni simbol, poudarja značaj razmerja med tistimi tipi entitet, ki so med sabo povezani; Ime označuje vsebino povezave.
   
3. 
   stopnja povezave: nam pove število tipov entitet, ki so med sabo povezani oz. ki so v nekem razmerju; prevladujejo binarne povezave (povezave med dvema tipoma entitet);
   
4. 
   kardinalnost: - kardinalnost opredeljuje število primerkov povezav, v katerih lahko neki primerek entitete sodeluje.
   

Poznamo 3 sisteme kardinalnosti pri binarnih povezavah:

- 1:1 (ena proti ena) en primerek tipa entitete A sodeluje v povezavi z enim primerkom tipa entitete B; (to razmerje velja za tip povezave VODI med tipoma entitet PREDSTOJNIK in ODDELEK)

• 
  1:N (ena proti več): en primerek tipa entitete A sodeluje v povezavi z enim ali več primerki tipa entitete B;
  
• 
  N:M (več proti več): en ali več primerkov tipa entitete A sodeluje v povezavi z enim ali več primerki tipa entitete B; (tip povezave UČI med tipoma entitet UČITELJ in ŠTUDENT)
  

A A A

1:1 1:N M:N

B B B
Tip povezave predstavlja množico primerkov povezav med primerki entitet.

Tip entitete označimo s pravokotnikom, povezavo označimo s črto.
Obvezne in neobvezne povezave:

- obvezna, kadar mora biti primerek entitete A povezan z vsaj enim primerkom entitete B (entiteti GOSPODINJSTVO in ČLAN - povezava JE_ČLAN = gospodinjstvo lahko obstaja, kadar ima najmanj enega člana); povezava mora obstajati vsak trenutek

- neobvezna, primerki entitete A lahko participirajo v povezavi s primerki entitete B, ni pa nujno (entiteta ZAPOSLENI - povezava VZDRŽEVANEC, vendar ne vedno, ker mnogi zaposleni nimajo otrok, ki bi jih morali vzdrževati); ni treba da povezava obstaja vsak trenutek;

Rekurzivne povezave: so povezave, kjer sodeluje en sam tip entitete (povezava nadzira: pove kateri nadrejeni nadzira zaposlenega);

Eksistenčna odvisnost je obstoj entitete je odvisen od obstoja drugega tipa entitete; Taka odvisnost se kaže med entiteto ODDELEK in entiteto ŠOLA, saj entiteta ODDELEK lahko obstaja samo, če obstaja entiteta ŠOLA;

Identifikacijska odvisnost: kadar nek tip entitete nima sam nobenega takega atributa, ki bi nam zagotavljal enolično identifikacijo v tem primeru uporabimo primarni ključ tistega tipa entitete na katerega je ta tip identifikacijsko navezan (pacient, diagnoza)
Grafični prikaz obvezne povezave



Grafični prikaz neobvezne povezave





SLABOSTI E-R MODELA:

1. 
   manjka mu enoznačna matematična formulacija, enoten standard glede pomena njegovih osnovnih konceptov in glede grafične predstavitve E-R diagramov,
   
2. 
   ne omogoča povsem enotnega pogleda na podatke,
   
3. 
   ne omogoča povsem enotnega modelirnega postopka,
   
4. 
   ni univerzalni model, ki bi podpiral vse faze modeliranja podatkov,
   
5. 
   od konceptov abstrakcije, ki so bili doslej definirani za potrebe modeliranja podatkov oz. predstavitve znanja, omogoča le klasifikacijo, agregacijo in z razširitvami generalizacijo;
   
6. 
   ni standardiziran niti v pogledu uporabljenih konceptov niti grafične notacije
   

- moč E-R modela je v tem, da ni usmerjen v izvedbo baze podatkov niti v predstavitev baze podatkov, temveč v konceptualno predstavitev podatkov, kako jih vidi uporabnik
Grafična notacija E-R modela

Za vsak podatkovni model je pomembno, da ga je mogoče grafično predstaviti. Za modele ki jih uporabljamo pri modeliranju podatkov na logični ravni, pa je to še posebej pomembno, saj bi tak model bolje razumeli tudi uporabniki, ki jim je načrtovani sistem namenjen. Za model E-R obstaja preprosta grafična notacija. Na spodnji sliki so prikazani osnovni simboli.

Tip entitete

Šibki tip entitete
Tip povezave ime povezave napišemo na črto.

Tip povezave ime povezave vpišemo v romb

(druga možna notacija) za povezave rišemo samo ravne črte s

čimmanj križanj

kardinalnost tipa povezave

1:1

1:N

N:M

Obveznost povezave

obvezne

neobvezne
atributi

ključni ime vpiše se ime atributa

ostali ime

R
ni obvezno da je vozilo vključeno v ovadbo
azvoj E-R modela:

OBČAN

OVADBA




ni potrebno da je ovaden

občan je lahko večkrat ovaden

analiza da obvezno ovadbo

ANALIZA

vozilo pripada večim analizam

analiza za vozilo ni obvezna

VOZILO







najmanj eno vozilo

ena analiza daje več vozil

Analiza: tip, barva, letnik, kraj, datum, čas

Ovadba: datum ovadbe, ime, priimek

Vozilo: reg._št., tip, barva, letnik

Tipične napake v E/R modelu:

1. 
   Kartoteka, baza podatkov … niso entitete. Ima entitete naj odraža o čem zbiramo podatke
   
2. 
   E/R diagram ni organizacijska struktura
   
3. 
   Ne opazujemo samo enega pojava. delamo IS za 2 milijona ljudi za 10 let.
   
4. 
   V E-R ne rišemo postopkovnih povezav, ampak tiste, ki so bistvene s podatkovnega vidika.
   

Vgradnja povezav s pomočjo tujih ključev:

Entiteta A

a₁#, a₂, a₃ ……..a_n, b₁

razmerje 1:1

Entiteta B

b₁#, b₂, b₃, ….. b_n, a₁,

primarni ključ tuji ključ

OBČAN

EMŠO#, ime, priimek, reg.št.

111. 
     Janez Novak v 23511
     

Os. Izkaznica

Reg.št#, datum izdaje, EMŠO

23511 1/1/80 111

Občan

OBČAN: EMŠO#, ime, naslov

Vozilo

VOZILO: reg.št, barva, letnik, tip, EMŠO

Tuji ključ mora biti na strani grabljic

OBČAN

ANALIZA

VOZILO

1. 
   navaden atribut, ga normalno zapišemo
   
2. 
   primarni ključ#
   
3. 
   sekundarni ključ
   
4. 
   speti ključ#
   
5. 
   tuji ključ
   

Slovar entitet za zgornji primer:

Št. entitete	Naziv	Atributi
E-01	OBČAN	EMŠO#, ime, priimek, naslov, datum rojstva
E-02	VOZILO	reg.št#, tip, barva, letnik, št.šajsije, št. motorja, datum zadnje registr.
E-03	ANALIZA	BA, tip, letnik, poročilo, datum, laborant, št.poročila#, EMŠO, reg.št

Vsaka povezava ki ima grabljice mora imeti tuji ključ. Analiza ima dve grabljice in mora imeti dva tuja ključa.

R
samo znaki
azlika med E/R modelom in informacijskimi potrebami:

1. 
   potrebujemo dokumente, ki vsebujejo vse podatke za poslovanje
   
2. 
   E/R model pa zahteva, da vsak atribut nastopa samo enkrat
   

datum

Slovar atributov za zgornji primer:

oznaka atr.	ime atributa	standardno ime	tip	dolžina	stand. vrednosti
A-01	enotna mat. št. občana	EMŠO	N	13	modul 11
A-02	ime občana	ime	A	25
A-03	priimek občana	priimek	A	25
A-04	datum rojstva	datum rojstva	D	8	datum>1880
A-21	registrska številka vozila	reg.št.	AN	8	1-2(KR,LJ,MB,GO, NM,SG,KK,MS,CE,PO)
A-22	tip vozila	tip	AN	10
A-23	barva vozila	BA	AN	10
A-24	leto izdelave vozila	leto	D	4

Slovar povezav za zgornji primer:

Oznaka povezave	povezani entiteti	ime povezave	kardinalnost
P-01	OBČAN:VOZILO	lastnik	1o:Mn
P-02	OBČAN:ANALIZA	osumljenec	1n:Mn
P-03	ANALIZA:VOZILO	preiskava	Mn:1n

kardinalnost:

1 – samo en primerek entitete

M – več primerkov entitete

O – obvezno najmanj en primerek mora obstajati v entiteti

N – neobvezno: obstoj pojava ni nujen

PRIMER:

DELOVANJE KNJIŽNICE

os. podatki 1.1

OBČAN

Evidenca članov

izkaznica Vpisovanje





1.2

želja pregledovanje Evidenca knjig

zalog

seznam



1.3

seznam izposojanje/ Evidenca izposoje

vračanje

1.4

opomin opominjanje
Inf. potrebe:

Os. podatki: ime, priimek, naslov, telefon

Izkaznica: št. izkaznice, ime, priimek

Evidenca članov: št. izkaznice, os. podatki

Želja: avtor, knjiga, zvrst

Evidenca knjig: avtor+, naslov, leto, založba, zvrst, inv. številka

Evidenca izposoje: št. izkaznice, ime, priimek, inventarna številka, datum izposoje

Opomin: ime, priimek, naslov, inv. številka, naslov knjige, datum izposoje,

Seznam: avtor+, naslov, zvrst, inv. številka

ČLAN

KNJIGA/OPOMIN
opominjena za

izposodi

KNJIGA

OPOMIN





avtor

AVTOR/KNJIGA

napisal

AVTOR

E1	ČLAN	ime, priimek, naslov, št. izkaznice#
E2	KNJIGA	inv.št#, zvrst, naslov knjige, datum izposoje, leto, založba, št.izkaznice#
E3	AVTOR	ID#, ime
E4	AVTOR-KNJIGA	ID + inv. številka#
E5	OPOMIN	datum opomina, inv. številka, številka opomina#
E6	KNJIGA-OPOMIN	št.opomina + inventarna št.#

Objektno orientirani podatkovni modeli

• 
  pri tem pristopu se baza podatkov sestoji iz množice objektov, kjer vsak objekt predstavlja neko fizično entiteto, koncept, idejo ali organizacijski pojem realnega sveta;
  

• 
  objekti realnega sveta so predstavljeni z ekvivalentnimi objekti baze podatkov, kar omogoča ohranitev identitete objektov ter večjo primerljivost med realnim svetom in njegovim modelom v bazi;
  
• 
  eden od ciljev objektnega pristopa pri modeliranju podatkov je obdržati ustrezno korenspondenco med realnimi objekti in njihovimi reprezentanti v bazi;
  
• 
  objektni pristop dovoljuje, da v isto podatkovno strukturo posega množica med seboj lahko tudi povsem neusklajenih programov, vsak s svojo programsko kodo;
  
• 
  nosilna ideja je vpeljava novega modelirnega koncepta objekt, ki je strukturno in dinamično celovito opredeljen.
  

Objektno orientirani modeli temeljijo na naslednjih osnovnih značilnostih in konceptih:;

1. 
   abstrakcija ter ogrevanje: - abstrakcija je najučinkovitejši način za premagovanje kompleksnosti, s katero se vse bolj srečujemo na področju gradnje IS; Pod abstrakcijo razumemo pristop, pri katerem se osredotočimo na tiste lastnosti obravnavanega sistema, ki so z obravnavanega zornega kota pomembni, ostale pa zanemarimo. Pri objektnem pristopu gre za abstrakcijo na ravni funkcij - gre za funkcijsko diskompozicijo (razstavljanje na manjše, lažje obvladljive sklope) in za abstrakcijo na ravni podatkov. Na ravni podatkov gre za klasifikacijo razvrščanja primerkov v tipe, generalizacijo/specializacijo (uvajanje posplošenih tipov ter podtipov)
   
2. 
   objekti: - so osnovni gradbeni bloki objektno orientirane baze podatkov; Objekt je opredeljen z ustrezno podatkovno strukturo in množico dovoljenih operacij na tej strukturi, ki jo imenujemo množica metod. Dostop do objektov in njihova obdelava sta mogoča prek ene od opredeljenih metod;
   
3. 
   hierarhija objektov: - objekti so lahko združujejo popravilih generalizacije v posplošene objekte višjega tipa - to vodi do hierarhije objektov;
   
4. 
   dedno pravilo: - lastnosti objektov se dedujejo navzdol po hierarhiji. Elementarni tipi objektov dedujejo atribute in metode posplošenih razredov objektov ;
   
5. 
   sestavljeni objekti: - iz elementarnih objektov je mogoče sestavljati sestavljene objekte
   

Pričakovane prednosti objektno orientiranih modelov:

lokalizacija sprememb: poljubna sprememba strukture objekta ali njegovih metod je povsem lokalne narave ter ne zahteva posegov v druge objekte;

standardizacija objektov: objekt je skupaj z metodami povsem celovito opredeljen gradbeni blok sistema; ena podatkovna struktura se lahko obdeluje samo z eno in isto programsko kodo - olajša vzdrževanje konsistentnosti in integritete podatkovne baze;

predvidljivo obnašanje objektov: ker so objekti vseobsegajoči, je obnašanje vsakega objekta vnaprej določeno z fiksno množico metod, ki omejuje možne operacije v bazi podatkov

podatkovni slovar

- Opisuje in razčlenjuje lastnosti podatkov OS

SLOVAR ENTITET: Opredeljuje vse tipe entitet, ki nastopajo v okviru OS, za vsak tip opredeljuje njegove atribute in med entitetami posebej označuje tiste atribute, ki nastopajo kot ključi. Za vsak tip entitete imamo oznako, ki mora biti enolična (E-01), sledi naziv entitete in nato seznam atributov

SLOVAR ATRIBUTOV: Podrobno opredeljuje lastnosti atributov enega tipa entitete. Atributi so lahko: numerični, alfabetski, alfanumerični. Slovar izdelamo za vsak tip entitete. Vsebuje podroben opis atributa, ki nastopajo. Oznaka atributa; ime atributa; standardno ime; tip; dolžina, standardne vrednosti

SLOVAR POVEZAV: Opredeljuje tipe entitet, ki sodelujejo v neki povezavi. Za vsako povezavo imamo oznako povezave, katere entitete sodelujejo v povezavi, kardinalnost. Oznaka povezave, povezane entitete, ime povezave, kardinalnost.

3.3. MODELIRANJE POSTOPKOV

Ko snujemo IS se moramo osredotočiti na 2 sklopa karakteristik:

PODATKOVNI SKLOP – proučiti moramo podatke, ki nastopajo v okviru obravnavanega sistema.

POSTOPKOVNI (PROCESNI) SKLOP – moramo proučiti postopke. Procesi (postopki) vnašajo v naš sistem dinamiko (npr.: bančni IS – stanje na TR – stanje ostane nespremenjeno, dokler ne dvignemo denarja na bankomatu – izvrši se celotna transakcija dviga denarja).

Postopki nam nenehno spreminjajo stanje IS. Postopki IS služijo kot podpora poslovnim funkcijam organizacije ali podjetja. Postopki so del poslovnega procesa, ki se odvija v nekem okolju. Z modeliranjem postopkov modeliramo sam proces.
poslovna funkcija predstavlja skupino poslovnih aktivnosti, s katerimi se zadovoljuje en vidik delovanja organizacije ali podjetja. Poslovna funkcija sistema (organizacije, podjetja) se izvaja skozi postopke, ki so lahko avtomatizirani ali pa ročni.

Postopek je definirana poslovna ali proizvodna aktivnost, ki predstavlja logično zaključeno celoto, katere izvedba je opredeljena z vhodno/izhodnimi podatki in pravili za njihovo obdelavo. Postopki informacijskega sistema služijo kot podpora poslovnim funkcijam organizacije ali podjetja. Z modeliranjem postopkov in njihovo opredelitvijo posredno opredeljujemo tudi poslovna pravila oziroma pravila obnašanja obravnavanega sistema.

Postopek napram procesu: izraza sta sinonima, uporabljamo ju v hierarhičnem smislu, tako da je proces širši pojem, ki je sestavljen iz posameznih postopkov.

proces

postopek i

postopek 3

postopek 2

postopek 1

aktivnost j

aktivnost 2

aktivnost 1

naloga m

naloga 2

naloga 1

Z modeliranjem postopkov skušamo doseči naslednje cilje:

1. 
   postopkovni modeli nam omogočajo boljši vpogled v strukturo in delovanje posameznih poslovnih funkcij ali sistema kot celote;
   
2. 
   omogočajo lažjo komunikacijo med načrtovalci sistema ter uporabniki, ki delajo na obravnavanem področju;
   
3. 
   omogočajo razstavljanje poslovnih funkcij oziroma delov poslovnega sistema na manjše sklope vse do elementarnih postopkov, kar razrešuje problem kompleksnosti, s katerim se običajno srečujemo pri načrtovanju IS in ki smo ga nekajkrat že omenili;
   
4. 
   omogočajo opredelitev ključnih značilnosti načrtovane računalniške rešitve.
   

Modeliranje postopkov ima več funkcij:

1. 
   delo ki ga moramo nujno opraviti, če želimo razviti IS za obravnavano področje
   
2. 
   poslovanje pogledamo s kritičnim očesom in identificiramo odvečne postopke
   
3. 
   je osnova za racionalizacijo poslovanja
   

Modeliranje postopkov je vezano na svoje modelirne koncepte, to so:

Postopek, operacija, dogodek, začetni_ pogoj, končni_ pogoj, sporočilo itd.