Informatika Aplikativni programi Baze podataka P8 .pdf · podaci se ne čuvaju u “tradicionalnim” DBMS, već u specijalizovanim strukturama optimizovanim za search-engine upite

Informatika

Aplikativni programi

Baze podataka dr Ana Kovačević

[email protected]

mailto:[email protected]

PROGRAM KAO PROIZVOD

16.5.2019. autor: dr Ana Kovačević, FB 2


Program kao proizvod

• Program kao proizvod, u njih je uloženo puno truda i sredstava

• Programi laki za kopiranje i postavlja se pitanje autorskih prava


Softver – autorska prava, patenti i

licence • Autorsko pravo – najkorišćeniji način zaštite

intelektualnog vlasništva. Autorsko pravo štiti originalnu implementaciju i način prikaza neke ideje, a ne samu ideju.

• Svako delo zaštićeno autorskim pravom mora imati vidljivu oznaku, a mora biti označena i godina izdavanja te ime autora ili naziv kompanije koja je nosilac autorskih prava.

• Patent je zaštita izuma koju izdaje vlada neke države, tako se sprečavaju druge osobe ili organizacije da proizvode ili prodaju isti ili sličan proizvod. Patent štiti samu ideju.


Licence za softver

• Korisnik kupuje samo licencu za

korišćenje softvera, a ne i sam softver.

• Licencom je definisano na koji način se

može koristiti taj softver:

– na koliko računara se sme koristiti

– koliko dugo važi licenca

– u koje svrhe (komercijalne, obrazovne ...).


Softer prema zakonskom obliku

zaštite • Javno dostupan (engl. public domain)...dopušteno je korišćenje,

umnožavanje, distribucija.

• Softver sa otvorenim kodom (engl. open source): besplatno korišćenje, umnožavanje i distribuiranje, menjanje izvornog koda i dalje distribuiranje, s tim da izmenjeni softver i dalje bude otvorenog koda. Ukoliko se distribuira potrebno je sa licencom u kojoj su definisana sva prava i obaveze korisnika.

• Besplatan softver (engl. freeware) besplatno je korišćenje i distribucija, ali se ne sme menjati. Distribuira se uz posebnu licencu.

• Softver koji se daje na probno korišćenje (engl. shareware) Sličan freeware, ali ograničeno vreme je besplatan, a potom se plaća obično simbolična cena.

• Komercijalni softver (engl. commercial) Kupuje se, i sme samo da se koristi, a ne sme da se kopira, distribuira ili menja.

BAZE PODATAKA UVOD


Baze podataka

• Šta je baza podataka?

• Šta je sistem za upravljanje bazama

podataka?

• Koja je razlika između baze podataka i

tabele u MSWordu ili MSExcellu?


Šta je baza podatka (BP)?

• Baza podataka je skup povezanih

podataka koji se mogu: čuvati, sortirati,

organizovati i postavljati upite nad njima,

npr. On-line kupovina.

• Kreiranjem organizovanih struktura za

podakte, podaci u bazama podataka

postaju „korisniji“ i imaju značenje

• Baze podataka omogućavaju da podaci

postaju informacije


Zašto je potrebno poznavanje

BP? • BP je osnova svakog Informacionog

sistema.

• Omogućava efikasniju interakciju

• Ako baza nije dobro kreirana ili ako ne

znate kako da koristite bazu možda nećete

naći informacije koje tražite.


Baze podataka

• Baze podatka nisu neophodne (potrebne)

za sve tipove podatka

– Liste su adekvatne za jednostavne zadatke

(npr. Korišćenje tabela u Wordu, Excelu)


Baze podataka vs. liste

• Kada liste nisu dovoljne za organizovanje

podataka?

– Liste nisu dovoljne za kompleksne informacije

(npr. za fakultet: ime, prezime studenta,

matični broj, adresa, koje predmete sluša)

– Liste nisu efikasne kada više ljudi pokušava

da pristupi njima (da dobije informacije)


Baza podataka vs lista

• Problemi sa listama

– Redudantnost podataka se dešava kada se

podaci ponavljaju

– Zahteva ažuriranje više lista

– Nekonzistentnost podataka se dešava kada

duplirani podaci se ne ažuriraju ispravno.


Baze podataka vs. liste


Baze podaka vs liste

• Ostali problemi za korišćenje lista umesto

baza podataka: – Neadekvatni podaci (student upiše nepostojeći

predmet)

– Nekompletni podaci zbog nepoznavanja ili nedostatka

informacija (npr. Na prethodnoj slici za Leanne

O’Connor nije prijavljena za predmete.Na osnovu

zapisa ne može se reći da li zaista nedostaje ili nije

unešeno greškom).


Baze podataka vs liste

• I kada se oprezno unosi i postavljaju se

pravila nije dovoljno:

– Opreznost pomaže, ali ima dosta prostora za

greške

– Redudantnost podataka i nekozistentnost su i

dalje problemi

– Kompleksni podaci moraju se organizovati u

baze

• Najpraktičnije i efikasnije


Prednosti korišćenja baza

• Kako baze podataka olakšavaju

svakodnevi život:

– Upravljaju velikom količinom podaka efikasno

– Omogućavaju deljenje informacija

– Unapređuju integritet podataka


Prednosti korišćenja baza

podataka • Kako baze podataka mogu da koriste

velike količine podataka efikasno:

– Organizovanje podatka na specifičan način

– Čuvanje u višestrukim listama (tabelama)

– Programi baza podatka su kreirani specifično

da upravljaju ispravno velikom količinom

podataka, koji se ažuriraju i koriste.


Prednosti korišćenja baze

podataka • Kako BP čine deljenje informacija moguće:

– Samo jedan fajl se održava - čime je

omogućena centralizacija podataka.

– Centralizovana baza postaje deljeni izvor

informacija

– Fajlovi ne trebaju međusobno da se

upoređuju

– Kontrolisani pristup povećava sigrunost



podataka



podataka • Kako baza podataka omogućuje integritet

podataka:

– Integrite podataka označava da su podaci

celoviti (tj. tačni i pouzdani)

– Centralizacija značajno omogućava integritet

podataka

– Potrebno je da se podaci ažuiraju samo na

jednom mestu, za razliku od korišćenja

višestukih lista (npr. promena prezimena, ili

adrese ). 16.5.2019. autor: dr Ana Kovačević, FB

22

Korišćenje baze

– Administrator baze (ili dizajner baza podataka) je

odgovoran za dizajniranje, konstruisanje i održavanje

(veće) baze

– Administrator baze podataka (database administraor

DBA) omogućava nesmetan tok podataka.

OGRANIČENJA:

– Može biti zahtevnije i skuplje da se postavi i

administrira

– Potrebno je da se PAŽLJIVO uradi dizajn baze

podataka

– Ograničenja modela


Database Management

Systems (DBMS) • Database Management Systems (DBMS)

– Sistem za upravljanje bazom podataka

(SUBP) je posebno kreiran aplikativini

softver koji se koristi za interakciju sa

korisnicima, drugim aplikacijama i

podacima za korišćenje i analizu

podataka.

• Primeri: Oracle Database, MS Access


DBMS

• Kako su baze podataka kreirane?

– Četiri osnovne operacije DBMSa?

• Kreiranje baze podataka i unošenje podataka

• Pregledanje (ili prelistavnje) i sortiranje podataka

• Upiti (izdvajanje) podataka

• Prikazivanje rezultata.


Terminologija baze podataka

• Kako su podaci sačuvani u bazi podataka

– Polja

• Čuva svaku kategoriju informaicje

• Prikazuje kao kolonu

• Identifikacija na osnovu imena polja

– Rekord

• Grupa povezanih polja (red)

– Tabele

• Grupa povezanih rekorda

• Uobičajeni subjekt


Planiranje i kreiranje baze

podataka


StudentID Broj

Indeksa

Ime Prezime Datum

rođenja

Mesto

Rodjenja

PF Adresa

10001 1/15 Marija Marjanović 12.12.1996 Beograd 11000 Ulica palmi

12

StudentI

D

Broj

Indeksa

Ime Prezime Datum

rođenja

Mesto

Rodjenja

PF Adresa

Number Varchar2 Varchar2 Varchar2 Date Varchar2 Number Varchar2

Baze podataka

• Neophodne su deo svakog poslovanja danas.

• Iza glavnih Web sajtova- Google ili mnogih manjih sajtova koje pružaju informacije je baza podataka.

• “Srce” svakog informacionog sistema predstavlja baza podataka

• Moć baza podataka dolazi od korpusa znanja i tehnologije koja se razvija nekoliko dekada i koje je ugrađena u specijalizovani softver Sistem za upravljanje bazom podataka, DBMS (Database Management Systems- DBMS)

VISER 2013, Klijent-server

sistemi

28 5/16/2019


Baza podataka danas

• Primena u svim oblastima društvenih delatnosti:

– u bankarstvu (rad sa transakcijama)

– trgovini (proizvodi, kupci, prodaja)

– proizvodnji (proizvodnja, narudžbenice, lanci

snadbevanja, magacini)

– upravljanju ljudskim resursima (evidencija o

zaposlenima, plate, planiranje ljudskih resursa).

– avio kompanijama (rezervacija avionskih karata,

planiranje)

– naučnim istraživanjima, univerzitetima

Manji i mani sistemi

• Prvobitni DBMS su bili veliki, skupi softver koji se izvršavao na velikim kompjuterima.

• Veličina je bila neophodna, zbog skladištenja velike kol. podataka.

• Danas, DBMS staje na PC računaru, pa DBMS postaje uobičajeni alat za kompjuterske aplikacije, kao ranije Word ili Excel.

• Drugi značajan trend je tagovanje dokumenata korišćenjem XMLa.

30 5/16/2019

Veći i veći sistemi • S druge strane, GB nije više veliki količina podataka. Baze preduzeća

(korporacija) skladište terabajte (1012 bytes), a postoje brojne baza koje čuvaju PB(1015 B).

• Neki važni primeri:

– Google pokupi PB podataka od jednog “skupljanja” sa Weba. Ovi podaci se ne čuvaju u “tradicionalnim” DBMS, već u specijalizovanim strukturama optimizovanim za search-engine upite.

– Slika govori više od hiljadu reči. Repozitorijumi kao što je Flicker čuvaju milione slika i podržavaju pretraživanje ovih slika.

– Video klipovi zauzimaju još više prostora. Sat vremena videa zauzima min GB. Sajtovi kao YouTube imaju na hiljade, ili milione klipova.

– Peer-to-peer sistemi za deljenje fajlova koriste velike mreže konvencionalnih kompjutera da sačuvaju i distribuiraju podatke različitih vrsta. Iako svaki čvor u mreži može da sačuva samo nekoliko stotina GB, zajedničku bazu koju čine je velika.

31 5/16/2019

Integracija informacija

• Problem integracije informacija: predstavljanje informacija sadržanih u brojnim bazama kao jednu. Npr. velika kompanija ima mnoga odeljenja. Svaki deo može da izgradi sopstvenu bazu proizvoda ili uzme rekorde nezavisno od drugih odeljenja.

• Neka od ovih odeljenja su ranije bila nezavisne kompanije, koje imaju sopstveni način rada.

• Različita odeljenja koriste različite DBMS’s i različite strukture informacija. Mogu koristiti različite nazive koji znače istu stvar i iste nazive koje znače različite stvari.

32 5/16/2019

RAZVOJ SISTEMA ZA

UPRAVLJANJE PODACIMA


Razvoj sistema za upravljanje

podacima • Programsko upravljanje zapisima (1955-

1970)

• On-line (hijerarhijske/mrežne) BP

• Relacione baze podataka

• Objektno-orijentisane baze podataka

(dopuna

• Objektno-relacione baze podataka)

34 5/16/2019

Programsko/sekvencijalno

upravljanje zapisima: 1955-1970

35 5/16/2019

Obrada zasnovana na fajlovima

• Fajl je kolekcija rekorda (zapisa) koji

sadrže logički povezane podatke.

• Sistem zasnovan na fajlovima predstavlja

skup aplikacija/programa oslonjenih na

fajlove koji obavljaju neke servise za

krajnjeg korisnika.

• Svaki program definiše i upravlja “svojim”

podacima.

36 5/16/2019

Obrada zasnovana na fajlovima

37 5/16/2019

Ograničenja sistema zasnovanih

na fajlovima • Razdvojenost i izolovanost podataka

• Redudantnost podataka

• Zavisnost programa od organizacije podataka

• Nekompatibilnost formata fajlova

• Niska produktivnost razvoja/održavanja IS

• Povećanje potrebe za novim izveštajima

– Fiksni upiti/izveštaji

– Porast fajlova i aplikativnih programa

38

5/16/2019

Posledice ograničenja fajlovski

organizovanih sistema: • Definicija podataka je ugnježdena u

aplikativnom programu

• Ne postoji kontrola nad pristupom i

manipulacijom podacima, osim one koju

daju aplikativni program

• NOVI PRISTUP: baza podataka (BP) i

Sistem za upravljanje bazom podataka

(SUBP=DBMS).

39 5/16/2019

Obrada zasnovana na

korišćenju BP

40 5/16/2019

Baze podataka nekad


Prve važne aplikacije DBMS

• Su one gde su podaci sačinjeni od brojnih malih elemenata, mnogih upita ili modifikacije. Primeri:

• 1. Bankarski sistemi: održavanje računa i obezbeđenje da pad sistema neće uticati na gubitak novca.

• 2. Sistem za rezervaciju avio karata: kao bankarski sistem, zahteva obezbeđenje da podaci se neće izgubiti i mora prihvatiti veliki obim sitnih akcija korisnika.

• Čuvanje zapisa preduzeća: podaci o zaposlenima, porezu, investitorima, prodaji, i veliki obim drugih tipova informacija, čija većina je kritična.

42

5/16/2019

Baza podataka danas


Baze podataka danas


Baze podataka danas


Baze podataka danas


Baza podataka (BP)

• BP: zajednički korišćena kolekcija logički

povezanih podataka i opisa tih podataka,

projektovana da zadovolji informacione

potrebe preduzeća

• NEZAVISNOST programa od podataka.

47 5/16/2019


Baza

podataka

Programi za

izveštavanje

Programi

za

upravljanje

Relan sistem Izlaz1

Izlaz2

Ulaz

Cilj svakog modela je da učini da je: Izlaz1 ≈ Izlaz2

Informacioni sistem

Modeliranje realnog sistema


Baza podataka

• Veliki, integrisani skup podataka

• Komponente baze podataka:

– tabele ili datoteke

– relacije (veze) između vrsta u tabelama i

– metapodaci (podaci o podacima)


Prednosti baze podataka

• Fizička nezavisnost – izmene u fizičkoj

strukturi podataka ne dovode do izmene

šeme, podšema i aplikativnih programa.

• Logička nezavisnost: –

– izmene konceptualne šeme ne utiču na

izmene podšema i programa pod uslovom da

se ne menjaju obeležja podataka koje taj

program koristi; promeniće se samo

preslikavanje.


PREDNOSTI rada sa bazama

podataka • Integrisanost podataka (centralizovana

kontrola svih podataka i upravljanje

podacima na sistematičan način)

• Nezavisnost podataka od programa koji ih

obrađuju.

• Razdvajanje fizičkog zapisa i logičke

organizacije podataka.


PREDNOSTI baze podataka

• Prednost računarskih BP:

– lakše smeštanje velike količine informacija

– jednostavno, brzo i fleksibilno dobijanje traženih informacija

– lakše organizovanje i reorganizovanje informacija

– lakše prezentovanje i distribuiranje informacija


Poboljšanja u organizovanju i

korišćenju podataka • Smanjenje i kontrolisanje redudanse podataka

• Zajedničko korišćenje podataka od strane više

korisnika

• Poboljšanje konzistentnosti (saglasnosti)

podataka

• Smanjenje verovatnoće nastanka nekorektnosti

podataka.

• Podacima mogu pristupati samo autorizovani

korisnici.


Aspekti baze podataka

• Sistem za upravljanje bazom podataka (Database Management Systems) – softverski sistemi koji obezbeđuju osnovne funkcije obrade velike količine podataka.

• Modeli podataka: – Intelektualni alati pomoću kojih se opisuje (modeluje)

sistem kao skup objekata, njihovih atributa i njihovih međusobnih veza.

ANSI/x3/SPARC

• ANSI/x3/SPARC (Standards Planning and

Requirements Comittee) predložio (1975.)

3-nivovsku arhitekturu sa sistemskim

katalogom, koji omogućava logičku i fizičku

nezavisnost podataka.

– Subšema, logička, fizička šema

– Koncept transakcija i zaključavanja.

55 5/16/2019

16.5.2019. Glava 7 56

ANSI-SPARC arhitektura

Aplikativni

program

Korisnik za

terminalom

Aplikativni

program

pogled 1 pogled 2 pogled 3

Šema

DISK

Eksterni

(Lokalni logički)

nivo

Konceptualni

(Globalni logički)

nivo

Fizički

nivo 56

5/16/2019

ANSI-SPARC arhitektura (2)

• Eksterna/spoljan šema: opisuje deo BP

koji je relevantan za pojedinačnog

korisnika

• Konceptualna šema: opisuje sve entitete,

atribute, njihove relacije, ograničenja,

informacije o sigurnosti i integritetu.

• Fizička šema: opisuje kako su podaci

memorisani u BP, alokacija memorijskog

prostora za podatke i indekse,… 57

5/16/2019

ANSI-SPARC arhitektura

• Eksterno-konceptualno preslikavanje,

omogućava logičku nezavisnost podataka.

• Konceptualno-interno preslikavanje,

omogućava fizičku nezavisnost podataka.

• DBMS je odgovoran (održava) za

preslikavanje između ova tri nivoa.

58 5/16/2019


Nezavisnost podataka

• Nezavisnost podataka – nezavisnost programa i podataka.

• Logička nezavisnost – baza podataka se može projektovati relativno nezavisno od toga kako će se podaci koristiti.

• Logička nezavisnost podataka – nezavisnost između konceptualne šeme i podšema.

• Fizička nezavisnost podataka – nezavisnost između konceptualne i interne šeme baze podataka.


Anatomija baze podataka


Sistem za upravljanje bazom

podataka • Sisetem za upravljanje bazom podataka –

SUBP (engl. Database Management

system) je softverski sistem koji

obezbeđuje osnovne funkcije obrade

velike količine podataka tj. efikasno

memorisanje i upravljanje bazama

podataka.


Sistem za upravljanje bazom

podatka - nastavak • Složen softverski sistem koji treba da

omogući:

– logičku i fizičku nezavisnost programa od

podataka

– jednostavno komuniciranje sa bazom

podataka preko jezika bliskih korisniku tzv.

upitnih jezika.


Korišćenje baze podataka

• Bazi se može pristupati na različite načine,

npr. preko:

– korisničkog programa

– upitnog jezika

– menija

– prozora i maski.


Projektovanje baze podataka

• Potrebno je razumeti:

– podatke

– relacije između podataka

– ograničenja podataka.

• Projektovanje baze je kritično za

efikasnost IS.


Projektovanje baze podataka

• I faza: projektovanje LOGIČKE strukture

– rezultat konceptualna šema i podšema

• II faza: projektovanje FIZIČKE strukture

– rezultat interna šema baze podataka.


Model podataka

• Osnovne komponente modela podataka:

– logička struktura svih podataka

– skup operatora

– skup ograničenja nad podacima

Šema je opis određenog skupa podataka

korišćenjem datog modela podataka.


Osnovne komponente modela

podataka • Struktura modela (skup koncepata za opis

objekata sistema, njihovih atributa i

njihovih međusobnih veza).

• Ograničenja podataka

• Operacije (nad podacima)

• Dinamička pravila integriteta (definišu

osnovna dinamička ponašanja modela)


Vrste modela baza podataka

• Hijerarhijski

• Mrežni

• RELACIONI (Codd-ov rad iz 1970. god).

• Objektno-relacioni

• Objektni


Relacioni model

Glavni koncept kod relacionog modela

podataka je relacija (tabela)

Svaka relacija ima svoju šemu koja opisuje

kolone, tj. polja relacije.


Tabele su povezane preko ključeva

student

smer

profesori


Tabele radnik i odeljenje


Osnovni pojmovi

• Primarni ključ – PK (PRIMARY KEY): jedistveno identifikuje svaki objekat.

– kandidat za ključ koji se najčešće koristiti da jedinstveno identifikuje objekat (šifra studneta)

• Spoljni ključ (Foreign key, FK) koristi se za povezivanje sa vrednošću PK drugog objekta

• Objekti su uvek u nekoj relaicji.

Primarni ključ

– Mora biti jedinstven

– Ne treba ništa da predstavlja (govoreće šifre),

npr. matični broj.

– Primer: autoNumber


Relacione baze podataka

• Organizuju podatke u format tabele

• Logički grupišu slične podatke u relaciju

• Povezuju podatke između tabele preko relacija za zajedničkih

ključeva.

– Primarni ključ u jednoj tabeli je povezan sa stranim ključem u

drugoj tabeli.

– Potrbeno je da da se podaci u odgovarajućim tabelama

sinhronizuju (referencijalni integritet: svaka vrednost u „stranoj“

tabeli ima odgovarajuću vrednostu u primarnoj tabeli)


Relacione baze

• Različiti tipovi realicija postoje u relacionim

bazama: – Jedan prema više: jedan rekord se pojavljuje jednom u jednoj

tabeli i više puta u odgovarajućoj tabeli

– Jedan prema jedan: za svaki rekord u jednoj tabeli postoji samo

jedan rekord u odgovarajućoj tabeli

– Više prema više: Rekordi u jednoj tabeli mogu odogovarati više

rekorda u odgovarajućim tabelema i obrnuto.

• Relacione baze su odlične za podatke koje mogu da se

smeste u tabele i mogu da budu organizovane u polja i

rekorde. Ali za neke podatke kao što su slike, video,

audio mnogo je prirodnija sredina objektno-orijentisane

baze. 16.5.2019. autor: dr Ana Kovačević, FB

75

Objektno-orijentisane baze

• Objektno-orijentisane baze:

– Čuvaju podatke u objektima pre nego u

tabelama

– Takođe imaju metode za obradu i

manipulaciju podataka

– Mogu da čuvaju više tipova podataka nego

relacione baze

– Mogu da pristupaju podacima brže.


Objektno-orijentisane baze

• Objektno-orijentisane baze su zgodnije za

nestruktuiranie podatke

– Nestruktuirani podaci uključuju audio klipove,

video, slike i ekstremno velika dokumenta:

• Binary large objects (BLOB) su nestruktuirani

podaci kodirani u binarnoj formi

• Struktuirani podaci su analitički podaci („Mitar“ ili

„298“).


Funkcije baze podatka

• Funkcije:

– Omogućavaju korisnicima da izdvoje podskup

iz baze podataka

– Šalju podatke na smislen i način i u formatu

za prezentovanje


Funkcije baze podaka:

Unošenje podataka • Kako ubaciti podatke u bazu podataka:

– Može se direktno unositi u bazu podataka

– Može se uneti (importovati) iz drugih fajova:

• Čuva vreme

• Smanjuje greške podataka

• Mora da se podudari format podataka

• Filteri se često primenjuju

• „Nepotvrđeni“ podaci su označeni


Unošenje podataka


Forma za unos

podataka

Validacija podataka

• Kako obezbediti da samo validni podaci se

unose u polja:

– Validacija je proces koji obezbeđuje da podaci

zadovoljavaju specifične smernice

– Validaciona pravila su definisana u rečniku

podataka

– Specifikovana u osobinama polja za svako

polje

– Narušavanje rezultuje porukama o grešci sa

predloženom aktivnošću 16.5.2019. autor: dr Ana Kovačević, FB

81

Validacija podataka


Validacija podataka

omogućava da su korektni

podaci uneseni

Validacija podataka

• Uobičajena pravila validacije:

– Provera opsega: podaci se nalaze u okviru

opsega

– Provera kompletnosti: obezbeđuje da su sva

potrebna polja unesena

– Provera kozistentnosti: Upoređuje

usklađenost vrednosti

– Provera numerika i alfabetska: provera da li je

unesen samo tekst ili brojevi u polja.


Provera podataka


Prikazivanje i sortiranje

podataka


Sortiranje rekorda

prema imenu polja

Pregledanje

rekorda

Ekstrakcija ili upiti podatka


Kada se kreira upit, mogu se

specifikovati polja iz više tabela

kao i specifični kriterijumi u

polju. Izlaz označava one

rekorde koji zadovoljavaju

specifične kriterijume

Ekstrakcija ili upiti nad

podacima • Prikazivanje podskupa podataka iz baze

podataka:

– Upitini jezik

– SQL (Structured Query Language) je

najpoznatiji, i jednostavan za učenje.



SQL

• SQL (Structured Query Language) de

facto standarni jezik baza podataka

• Jezik IV generacije, English like


Pretraživanje baza podataka

• Sintaksno

• Data Mining:

• otkrivanje i izdvajanje skrivenih prediktivnih

informacija iz velikih BP

• koristi statističke metode i tehnologiju

veštačke inteligencije:

• locira trendove i karakteristične oblike u

podacima, koji bi se inače prevideli

uobičajenim SQL upitima BP

Savremeni DBMS

• Relacioni sistem za upravljanje BP (RDBMS)

• Objektno orijentisani sistemi za upravljanje BP

(OO DBMS)

• Objektno-relacioni sistem za upravljanje BP

(OR DBMS)

• Kategorizacija nije jednostavna, ovde je

diferencijacija izvršena na osnovu (modela,

upitnog jezika, računarskog modela)

90 5/16/2019

DBMS obezbeđuju

• Definisanje BP

• Mogućnost unošenja, ažuriranja, brisanja i

pretraživanja podataka

• Kontrolisani pristup podacima:

– Katalog dostupan korisniku

– Sigurnost

– Integritet

– Kontrola konkurentnosti, oporavka…

91 5/16/2019

Funkcije DBMS

• Memorisanje, pretraživanje i ažuriranje podataka (osnovna f-ja DBMS)

• Sistemski katalog dostupan korisniku

• Podrška transakcijama

• Upravljanje konkuretnim pristupom

• Servisi oporavka

• Servisi autorizacije

• Podrška komunikaciji

• Servisi integriteta

• Servisi za unapređenje nezavisnosti podataka

• Uslužni servisi

VISER 2013, Klijent-server

sistemi

92 5/16/2019

DATA WAREHOUSE


Data warehouse

• Najednostavnije, podaci su sačuvani u 1

bazi na serveru, i pretražuju se kad je

potrebno. TO je dovoljno za male baze i

jednostavno poslovanje.

• Problem nastaje sa razvojem organizacije

i podaci se nalaze u odvojenim bazamam

(koje nisu pravljene za pristupanje ovim

tipovima podataka).

• Veliki repozitorijumu DATA WAREHOUS

rešavaju ovaj problem.


Data warehouse

• Veliki skup podataka koji sadrži i

organizuje na jednom mestu sve podatka

iz više baza.

• Podaci dolaze iz više baza

• Konsoliduje podatke iz različitih sistema.


Data warehouse


Podaci iz individualnih baza su izvučeni

zajdeno u data warehouse. Menadžeri mogu da

proizvedu obiman izveštaj koji je nemoguće

kreirati iz individualnih baza podataka.

Data warehouse

• Data warehouse ne obuhvataju podatke

samo iz jednog perioda vremena:

– Podaci su vremenski promenljivi

– Sadrži sadašnje i istorijski podatke

– Omogućuje analiziranje prošlosti

– Ispituje sadašnjost u svetlosti istorijskih

podataka

– Čini pretpostavke o budućnosti


Popunajvanje DataWarehouse

• Kako je DataWarehouse popunjeno

podacima:

– Interni izvori: Kompanijske baze i drugi alati

za analizu

– Eksterni izvori: Podaci koje obezbeđuju

vendori, dobavljači...

– Clickstream podaci: Softver koji se koristi da

prikupi informacije o svakom kliku koji korisnik

čini.


DataWarehouse

• Pre ubacivanja podataka u

DataWarehouse mnogi programi i

procedure su najčešće potrebne za

izdvajanje podataka i njihovo

reformatiranje

• Priroda i kompleksnost izvornih podakta

određuje kompleksnost procesa unošenja

podataka u DataWarehouse.


Data Mining

• Data mining

– Proces kojim se velika količina podataka analizira i

istažuje.

– Uočiti značajne paterne i trendove koji nisu očigledni.

101

Data Mining - tehnike

– Klasifikacija

– Definisati klase podataka

– Primeniti klase na neklasifikovane podatke

– Procena

• Omogućuti menadžerima da dodele vrednost baziranu na

određenim kriterijumima

– Asocijativna pravila

• Menadžeri određuju koji podaci idu zajedno.

– Klasterizacija

– Organizovanje podataka u slične grupe koje nisu unapred

poznate.

– Opis i vizualizacija

– Opis podataka tako na menadžeri mogu da ih interpretiraju

na novi i različit način.

102


Literatura

• Dejan Simić: Osnove informaciono-

komunikacionih tehnologija, FON 20011.

• Ana Kovačević, Ninel Čukalevski: Razvoj

klijent-server sistema korišćenjem DBMS

Oracle, VETS 2005.

• Evans, Martin, Poatsy „Technology in

action“ 10th edition, 2014.

Documents

Informatika Aplikativni programi Baze podataka P8 .pdf · podaci se ne čuvaju u “tradicionalnim” DBMS, već u specijalizovanim strukturama optimizovanim za search-engine upite