PB_1

• Pristop od spodaj navzgor
• Začne se z atributi in jih združuje v skupine
• Primeren za enostavne PB z majhnim številom atributov

• Pristop z vrha navzdol
• Primeren za večje baze
• Na začetku imamo model le z nekaj osnovnih entitetnih tipov in razmerji
• Korakoma razgrajujemo na pod entitete, povezave in atribute
• To je tehnika entitete - razmerje

• Pristop od znotraj navzven
• Povezan s pristopom od spodaj navzgor
• Najprej identificiramo nekaj najbolj pomembnejših entitetnih tipov iz domene
• Korakoma dodajamo nove entitetne tipe, razmerja in atribute

• Pristop po delih
• Načrtovanje razdelimo na več lažje obvladljivih delov
• Najprej kreiramo okvirno shemo z najpomembnejšimi entitetnimi tipi in razmerji med njimi
• Shemo razdelimo na področja 
• Načrtovanje po posameznih področjih poteka vzporedno
• Na posameznem področju lahko uporabimo kateri koli pristop

• Posamezne sklope na koncu združimo v eno shemo
• 

• Konceptualni oz. semantični podatkovni model
• Konceptualno načrtovanje

• Logični podatkovni model
• -relacijski
• - hierarhični
• - mrežni

• Fizični podatkovni model
• Fizična podatkovna baza

V nekaterih primeri imamo na voljo le fizični PM oz fizično PB

Za potrebe dokumentacije bi želeli imeti logični in konceptualni PM

Reverse Engineering je postopek pridobivanja

Fizični PM -> Logični PM -> Konceptualni PM

• Entitetni tipi
• Atributi
• Razmerja 
• Enolični identifikator
• Močni, šibki entitetni tipi

• Sinonimi
• Sestavljeni, večvrednostni in izpeljani atributi
• Dvoumne, nepopolne in odvečne povezave

Je opredelitev podatkovnih potreb s pomočjo konceptualnega modela

Preko konceptualnega modela poskrbi za opis pomena podatkov

Ne moremo ga avtomatizirati, za njegovo izvedbo je odgovoren analitik

Je najbolj kritičen, ker se napake prenašajo na naslednje modele

• Konceptualno načrtovanje upošteva tudi poslovna pravila
• 

- Entitetni model (entiteta - razmerje)

- Razredni diagram

Obravnavali bomo prvega

• Entitetni tip
• Atribut
• Rezmerje
• Enolični identifikator

• So tipi objektov:
• - dogodki
• - predmeti
• - osebe
• - pravila

Lastnosti ki jih moramo določiti entitetnemu tipu, da izpolnjujejo poslanstvo entitetnega tipa

Atributi so lastnosti entitete.

Posamezne entitete istega entiitetnega tipa se med seboj razlikujejo po vrednosti njihovih lastnosti (atributov)

• Totalni atribut (1,n), kjer je n >= 1
• Parcialni atribut (0,n), kjer je n >= 1
• Enovrednostni atribut (m,1), kjer je m € {0, 1}
• Večvrednostni atribut (m,n), kjer je € {0,1} in n > 1

Entitete se med seboj povezujejo preko razmerji

• Razmerje ima določen pomen
• 

Predstavlja število entitet entitetnega tipa, ki so v razmerju glede na pomen razmerja

Obveznost pove, ali sta dve entiteti vedno v razmerju ali lahko tudi nista v razmerju.

Obveznost lahko obravnavamo pod okriljem števnosti.

Primer OSEBA, POŠTA

Primer: Izberemo stalno prebivališče kot razmerje namesto atribut

Enolični identifikator enolično razlikuje posamezno instanco entitete znotraj entitetne množice.

Imamo lahko več enoličnih identifikatorjev, vendar moramo enega izbrati

• Izbrani enolični identifikator je podlaga za ključ v relacijskem modelu.
• 

Je enolični identifikator, ki ga sestavljajo le atributi entitete

Enolični identifikator, ki ni sestavljen le iz lastnih atributov, temveč tudi iz iz razmerji drugih entitet.

• K1 - Identificiraj entitetne tipe
• K2 - Identificiraj povezave
• K3 - Identificiraj in z entitetnimi tipi poveži atribute
• K4 - Atributom določi domene
• K5 - Določi kandidate za ključe, izmed kandidatov izberi primarni ključ
• K6 - Po potrebi uporabi elemente razširjenega diagrama entiteta - razmerje
• K7 - Preveri, če v modelu obstajajo odvečni elementi
• K8 - Preveri če model zdrži transakcije
• K9 - Preveri model z uporabnikom

Ena možnost je da pregledamo uporabniške zahteve.

• Iščemo vse omenjene samostalnike in fraze (profesor, predmet, izpit, datum izpita,...)
• Pozorni smo na pomembne objekte
• Skušamo ločiti objekte (profesor izpit) od lastnosti objektov (ime, vpisna številka)
• Lastnosti objektov združujemo v entitetne tipe.

• težave:
• Entitete niso vedno jasno predstavljene v dokumentaciji

Ko smo določili entitetne tipe, skušamo opredeliti vse povezave med njimi

• Uporabimo lahko podoben postopek kot v K1, samo da tu iščemo glagole:
• (npr: profesor razpiše rok, študent polaga izpit, študent izbere mentorja)

• 
• Izogibamo se nepopolnim povezavam
• 

• Iščemo samostalnike, ki predstavljajo lastnosti, opisne vrednosti ali identifikatorje objektov
• 

• Enostavni in sestavljeni
• Naslov -> ulica, hišna številka, številka pošte, naziv pošte

• Eno ali več vrednostni atributi
• Telefonska številka -> domača, v službi, mobilna

• Izpeljani atributi
• Skupna cena računa, starost študenta

Pogosto ne kažemo v konceptualnih modelih in obravnavamo šele pri fizičnem načrtovanju

Domena je množica vrednosti, ki jih lahko zavzamejo atributi vključeni v to domeno.

• Primer domen:
• Barva -> {bela, rumena, rdeča}
• Opis elementa -> character 50
• Starost -> [0..120]
• EMSO ->number 13

Za vsak entitetni tip določimo kandidate za ključe, ter izberemo enega za primarni ključ

Kandidat za ključ mora enolično identificirati vsako entiteto

EER -razširjen ER diagram

• Specializacija
• Ugotavljamo razlike med entitetami določenega tipa in skušamo entitetni tip razbiti na več specializiranih entitet.

• Generalizacija
• Ugotavljanje skupne lastnosti entitet različnih tipov in skušamo kreirati nov tip s skupnimi lastnostmi

• Agregacija
• Modeliramo povezavo "je del" oziroma "ima", s katero določimo pripadnost tipa "del" tipu celota

• Kompozicija
• Posebna vrsta agregacije z močnim lastnoštvom
• Del ne more obstajati brez celote

• Ugotavljamo razlike med entitetami določenega tipa in skušamo entitetni tip razbiti na več specializiranih entitet
• 

Ugotavljamo skupne lastnosti entitet različnih tipov in skušamo kreirati nov tip s skupnimi lastnostmi

• modeliramo povezavo "je del" oz "ima" s katero določimo pripadnost tipa "del" tipu celota
• 

• Posebna vrsta agregacije z močnim lastništvom
• "del" ne more obstajati brez celote

Preverimo če v modelu obstajajo redundantni elementi:

• Povezava 1-1
• Morda smo zajeli več tipov ki predstavljajo iste objekte
• 

• Odstranimo odvečne povezave
• Povezav je odvečna, če lahko do iste informacije pridemo po več poteh
• Izdelati želimo minimalen podatkovni model -> Odstranimo odvečne povezave

• Če neke transakcije ne uspemo izvesti, je model pomanjkljiv
• Manjka bodisi entitetni tip, povezava ali atribut
• 

Na koncu model preverimo u uporabnikom

Pomanjkljivost, napake lahko vodijo v ponovitev korakov K1 do K9

Je postopek s katerim pridemo do množice primernih relacij, ki ustrezajo potrebam poslovne domene

• Lastnosti primernih relacij:
• Relacije imajo minimalen nabor atributov(zgolj tiste ki so potrebni za pokritje potreb poslovnega sistema)

Med atributi relacij je minimalna redundanca -> vsak atribut razen tujih ključev je predstavljen samo enkrat

• Enostavnejši dostop ter vzdrževanje podatkov
• Večja učinkovitost
• Boljša izraba diskovnih kapacitet.

• Relacija je v prvi normalni obliki, če:
• - Nima ponavljajočih skupin, atributi ne smejo biti večvrednostni
• - Ima definiran primarni ključ in določene funkcionalne odvisnosti

• Koraki
• Odstranimo ponavljajoče skupine
• Določimo funkcionalne odvisnosti
• Določimo primarni ključ

• Relacija je v drugi normalni obliki:
• če je v prvi normalni obliki
• Ne vsebuje parcialnih odvisnosti - noben atribut, ki ni del ključa ni funkcionalno odvisen le od dela primarnega ključa, temveč od celote