Relációs adatmodell alapelemei

Relációk és attribútumok

• Reláció (tábla): A reláció az adatok szervezésének két dimenziós megjelenítése, amely sorokból (rekordok) és oszlopokból (attribútumok) áll.

  • Példa: Filmek(filmcím, év, hossz, műfaj)

  Attribútumok: a reláció minden oszlopának egyedi neve van, például a filmcím az adott film címét reprezentálja.

• Attribútum típusok:

  • Atomikus attribútumok: Egyszerű, nem bontható értékek. (Pl. film címe)
  • Kompozit attribútumok: Több elemből állhatnak (pl. cím attribútum, amely tartalmazza az utcát, várost, irányítószámot).
  • Többértékű attribútumok: Egy rekordhoz több érték tartozhat (pl. film több rendezővel rendelkezhet).
  • Származtatott attribútumok: Más attribútumokból számíthatóak ki (pl. film korát az év alapján).

Értéktartományok és séma

• Az attribútumok értéktartománya meghatározza az adott oszlopban tárolható adat típusát (pl. év:integer, filmcím:string).
  integer: egész számokat tárol, ezek lehetnek pozitívak, negatívak, de nem tartalmazhat tizedesjegyeket
  String: karakterlánc. Ez lehet betű, számjegy, vagy speciális karakterek bármilyen kombinációja. Pl.: Csillagok háborúja
  Miért fontos ez?
  SQL lekérdezésben az integer tpusú oszlopokat könnyen össze leht hasonlítani (pl.: WHERE év > 2000)
  Megakadályozza, hogy hibás adatokat adjunk meg, nem lehet az integer mezőbe betűket írni
  Egyéb adattípusok:
  float - lebegőpontos szám - pl.: film értékelési pontszámához
  bolean: igaz/hamis értékek
  date: dátum típus 
• Relációs séma: A reláció attribútumainak szerkezeti definíciója. (Pl. Filmek(filmcím:string, év:integer, hossz:integer, műfaj:string))

A relációs adatmodell tulajdonságai

1. Egyediség: Minden relációnak egyedi neve van az adatbázis-sémán belül.
2. Atomi értékek: Minden cella pontosan egy értéket tartalmaz, vagy üres (nem lehet lista vagy halmaz). Egy attribútum értékei ugyanabból a domain-ből származik
3. Nem tartalmazhat két azonos sort
4. Azonosítás: Minden egyes attribútum egyedi névvel rendelkezik 
5. Tetszőleges sorrend: A rekordok és attribútumok sorrendje nem befolyásolja az adatok jelentését.
6. NULL értékek: Hiányzó adatok reprezentálása.

A relációs adatbázis felépítése

1. Adatbázis: összekapcsolt relációk (táblák) halmaza
   2. Reláció: kétdimenziós táblázat, amely oszlopokból és sorokból áll. Minden táblázat egyedi névvel rendelkezik
   3. Rekord: egy sor a táblázatban, amely az egymással kapcsolatban levő adatokat jelenti
   4. Attribútum: egy oszlop a táblázatban, amelyre a nevével hivatkozhatunk (oszlop fejléce)
   5. Elsődleges kulcs: olyan attribútum, amely a relációban (táblában) tárolt rekordokat (sorok) egyértelműen azonosítja. Aláhúzással jelöljük, pl.: TAJ szám
   6. Idegen kulcs: ezen keresztül hivatkozhatunk egy másik tábla valamely rekordjára.

   Egyéb fogalmak:
   Domain: az attribútum által felvehető értékek halmaza
   Fokszám: az attribútumok száma
   Kardinalitás: a rekordok száma (új rekordok beszúrásával, vagy törlésével változik)

Reláció és Descartes-szorzat kapcsolata

A relációs modell matematikai alapjait a reláció és a Descartes-szorzat fogalma adja.

Descartes-szorzat magyarázata

A Descartes-szorzat, más néven direkt szorzat, két halmaz összes lehetséges kombinációját tartalmazza. Ha adott két halmaz:
D1 = {1, 3, 5}
D2 = {2, 4}
Akkor a Descartes-szorzatuk: D1xD2={(1,2), (1,4), (3,2), (3,4), (5,2), (5,4)}
Ez a szorzat a relációs modell alapját képezi, mivel minden reláció egy ilyen Descartes szorzat részhalmaza. Tehát minden elempár az egyik halmaz egy eleméből és a másik halmaz egy eleméből áll. 

Reláció a Descartes-szorzaton belül

Egy reláció úgy definiálható, mint a Descartes-szorzat egy részhalmaza. Például, ha csak azokat az elemeket akarjuk megadni, ahol az első elem nagyobb, mint a második, akkor a fenti szorzatból egy relációt képezhetünk:
r= {(3,2), (5,2), (5,4)}
Ez a reláció tartalmazza az összes olyan rendezett párt, amely megfelel az adott feltételnek. 

Adottak a következő halmazok (domainek): D1, D2, ..., Dn
A Descartes-szorzat ezeknek a halmazoknak az összes lehetséges kombinációját tartalmazza: D1xD2x ... xDn
A reláció (r) a Descartes-szorzat egy részhalmaza: r ⊆ D1xD2x ... xDn
A reláció n-elemű sorok halmaza (a1, a2, ..., an) ahol
                                                    ai​∈Di​
Egyszerűsítve:
- a Descartes-szorzat minden lehetséges kombinációt tartalmaz
- egy reláció ezek közül csak azokat az elemeket választja ki, amelyek megfelelnek bizonyos feltételeknek. 

Relációs séma

A relációs séma meghatározza, hogy milyen típusú adatokat tárolunk egy relációban. A séma megadja:

1. A reláció nevét.
2. Az attribútumok listáját (az oszlopok nevét).

Példa

Egy reláció neve lehet „Személy”, amely három attribútumot tartalmaz:

• Szigetszám (pl. azonosító szám),
• Név (pl. egy személy neve),
• Születési_dátum (pl. egy személy születési dátuma).

A relációs séma jelölése:
R(A1, A2, ..., An)
Konkrétan: Személy(SzigSzám, Név, Születési dátum)
Ez azt jelenti, hogy a Személy reláció egy olyan táblázat, amely minden személyről a fent felsorolt adatokat tartalmazza.

Egy adatbázisban több reláció található, amelyek mind különböző típusú adatokat tárolnak. Az adatbázis sémája ezeknek a relációknak az összessége.

Példa

Egy cég adatbázisa tartalmazhat több relációt:

1. Dolgozók(DolgozóID, Név, Osztály) - a cég alkalmazottainak adatai.
2. Osztályok(OsztályID, OsztályNév) - a cég osztályai.
3. Projektek(ProjektID, ProjektNév, Határidő) - a cég projektjei.

Az adatbázis-séma ezeknek a relációknak a halmaza.

A relációs modell műveletei

A relációs algebra segítségével végezhető műveletek:

• Lekérdezések (SELECT): Adatok szűrése és megjelenítése meghatározott feltételek alapján.
• Módosítások: Új rekordok beszúrása (INSERT), meglévő adatok frissítése (UPDATE), rekordok törlése (DELETE).

Gyakorlás: Relációs adatmodell

E/K vagy ER modell

az adatok grafikus ábrázolását teszi lehetővé egyértelmű struktúrák segítségével. A cél az, hogy az adatbázisban tárolt információkat jól definiált formában írjuk le, beleértve az egyedeket (entitásokat), azok tulajdonságait (attribútumokat) és az egyedek közötti kapcsolatokat.

E/K vagy ER modell elemei és tulajdonságai

1. Egyedhalmazok (entitások)

• Az egyedhalmazok olyan absztrakt objektumok, amelyek egy adott típusú adatot képviselnek a valós világban.
• Egy egyedhalmaz tartalmazza az adott típusú egyedek összes előfordulását.
  Példák: a diákok egy iskolai adatbázisban, ahol minden diák egy egyed.
  Autók egy járműnyilvántartási adatbázisban, ahol minden autó egy egyed.

  Minden egyednek egyedi azonosítója van, amely biztosítja az egyértelműséget az adatbázisban. Ez lehet egy egyszerű attribútum (pl. diák azonosító) vagy egy összetett attribútum (pl. név és születési dátum kombinációja).

2. Attribútumok

Az attribútumok további tulajdonságokkal is bővíthetők, például:

• Atomikus/egyszerű attribútumok:

  • Olyan egyszerű értékeket tartalmaznak, amelyeket tovább nem lehet bontani.
  • Példa: Egy diák neve.
  • Jelölése: egy kör

• Kompozit/összetett attribútumok:

  • Több elemből állnak, például egy cím attribútum, amely tartalmazza az utcát, várost és irányítószámot.

• Többértékű attribútumok:

  • Egy egyedhez több érték is tartozhat.
  • Példa: Egy személy több telefonszáma.

• Származtatott attribútumok:

  • Más attribútumok alapján számíthatók ki.
  • Példa: Az életkor kiszámítása a születési dátumból.

Attribútum korlátozások:

• Domainek: Meghatározzák az attribútumok lehetséges értékeit.
  Példa: Egy „kor” attribútum csak pozitív egész szám lehet.

 3. Kapcsolatok

A kapcsolatok az egyedek közötti viszonyokat írják le.

Kapcsolatok attribútumai:

• A kapcsolatok is rendelkezhetnek attribútumokkal, például egy „Dolgozik” kapcsolatban a munkavállaló és a munkaadó közötti szerződés kezdési dátuma.

Kapcsolatok fajtái:

Binaritás:
Két egyedhalmaz között jön létre.
Példa: Egy diák egy adott tanfolyamra iratkozik be.

Ternaritás:
Három egyedhalmaz között jön létre.
Példa: Egy ügyfél több bankfiókban különböző számlákkal rendelkezhet.

Sokágú kapcsolatok:
Több egyedhalmaz között jön létre, ahol egy kapcsolat több szereplőt foglal magában.
Példa: Egy filmhez tartozik egy rendező, egy stúdió és több színész.

Kapcsolatok kardinalitása:

A kapcsolatokban meghatározzuk, hogy az egyedek milyen mértékben vesznek részt a kapcsolatban.

• 1:1 kapcsolat: Egy diákhoz egy bizonyos TAJ-szám tartozik.
• 1:N kapcsolat: Egy tanár több hallgatót taníthat.
• N:M kapcsolat: Egy hallgató több tanfolyamot vehet fel, és egy tanfolyamon több hallgató is részt vehet.

Előfordulás / egyed:

az egyedtípus egy konkrét értéke, pl.: Példa Péter

Az E/K diagramok kiterjesztései

1. Gyenge egyedhalmazok

• Azokat az egyedhalmazokat nevezzük gyengének, amelyek nem rendelkeznek önálló azonosítóval, ezért más egyedhalmazhoz kapcsolódva azonosíthatók.
• Példa: Egy munkavállaló gyermekei, ahol a gyermekek a szülő azonosítójával együtt azonosíthatók.

2. Generalizáció és Specializáció

• Generalizáció: Több egyedhalmaz közös tulajdonságainak összevonása egy általánosabb kategóriába.
  Példa: „Szállítójármű” lehet a „Teherautó” és a „Személygépkocsi” általánosítása.
• Specializáció: Egy általános egyedhalmaz specifikusabb részhalmazokra bontása.
  Példa: Egy „Jármű” lehet „Motorbicikli” vagy „Autó”.

Az E/K Modell Előnyei

Egyszerűség:
Az E/K modell intuitív, könnyen érthető mind a tervezők, mind a végfelhasználók számára.
Rugalmasság:
Alkalmazható bármilyen környezetben, például vállalati rendszerek, oktatási adatbázisok, könyvtári katalógusok.
Struktúra:
Segít a valós világ adatelemeinek pontos leképezésében és kapcsolataik meghatározásában.
Implementációs alap:
Az E/K diagramok könnyen leképezhetők relációs adatbázisokká.

Tervezési Alapelvek az E/K Modellnél

1. Valósághű modellezés

A modellnek tükröznie kell a valós világ szerkezetét. Például:

• Egy „Film” attribútumai között ne szerepeljen egy színész neve, hanem kapcsolattal kell összekötni a két egyedhalmazt.

2. Redundancia elkerülése

A redundancia anomáliákhoz vezethet:

• Törlési anomália: Ha egy színész adatait töröljük, elveszíthetjük a hozzá kapcsolódó filmeket is.
• Módosítási anomália: Egy adat több helyen történő módosítása hibákhoz vezethet.

3. Egyszerűség

Az adatbázis-tervezés során ne használjunk több elemet, mint amennyi feltétlenül szükséges.

4. Megfelelő kapcsolatok kiválasztása

Fontos, hogy a kapcsolatok valóban tükrözzék a valós világ viszonyait.
Példa: Egy színész és egy stúdió közötti kapcsolat csak akkor releváns, ha az közvetlen munkakapcsolatot jelent.

Link tanuláshoz: ER-modell

Adatmodell

Az adatmodell alapvető szerepet játszik az adatok kezelésében, tárolásában és megértésében. Lényegében egy olyan keretrendszer, amely a valóság elemeit, azok közötti kapcsolatokat és az adatok jelentését írja le. Az adatmodellezés célja a rendszerek hatékony tervezése, amely átláthatóvá és kezelhetővé teszi az adatokat mind az informatikai szakemberek, mind a végfelhasználók számára.
Fő funkciói:

• Az adat struktúrájának meghatározása: Leírja, hogy az adatok milyen szerkezetben tárolódnak (pl. táblák, objektumok, gráfok).
• Kapcsolatok feltárása: Meghatározza az entitások (egyedek) közötti kapcsolatokat.
• Szemantikai jelentés hozzáadása: Megmagyarázza az adatok értelmét és szerepét a valós világban.
• Korlátozások bevezetése: Szabályokat határoz meg az adatok érvényességének biztosítására (pl. kulcsok, függőségek).

Az adatmodellek használata elengedhetetlen a modern informatikai rendszerekben, különösen az adatbázisok tervezésében és működtetésében. Az adatmodell a valós világ elemeit egyszerűsíti le egy strukturált, kezelhető formába, amelyet később implementációs szinten is alkalmazhatunk.

Az Adatmodellek Főbb Típusai

Az adatmodelleket többféle módon osztályozhatjuk, attól függően, hogy milyen szinten írják le az adatokat.

1. Strukturált Adatmodellek

Ezek az adatmodellek pontosan meghatározzák az adatok szerkezetét és a kapcsolataikat.

• Koncepcionális (magas szintű) modell:

  • Az implementáció részleteitől független.
  • Közérthető, a valós világ fogalmaira épül.
  • Példa: Egy könyvtári rendszerben a „Könyv”, „Olvasó”, és „Kölcsönzés” entitások és azok kapcsolatai jelennek meg.

• Logikai (implementációs) modell:

  • Az adatbázis logikai szerkezetét írja le, például relációs vagy objektum-orientált modellek segítségével.
  • Példa: Egy relációs modellben táblák ábrázolják a könyveket ISBN szerint, kapcsolva a kölcsönzési adatokhoz.

• Fizikai (alacsony szintű) modell:

  • Az adatok tényleges tárolási módját határozza meg, pl.: adattípusok, indexek. Informatikai szakemberek számára készült. 
    Példa: indexek használata az adatok gyors kereséséhez.

2. Félig strukturált adatmodellek

• Az adatok nem merev szerkezetben vannak, de van némi strukturális mintázatuk.
• Példák: XML, JSON. Ezek lehetővé teszik, hogy az adatok hierarchikusan vagy kulcs-érték párok formájában legyenek tárolva.

3. Nem strukturált adatmodellek

• Az adatoknak nincs meghatározott szerkezete.
• Példa: Szöveges dokumentumok, képek.

Az Adatmodellezés főbb fogalmai

1. Entitások és attribútumok

• Entitás: A valós világban létező dolgok modellje.
  • Példa: Egy hallgató vagy egy könyv.
• Attribútum: Az entitás tulajdonságai:
• Egyszerű attribútumok: Tovább nem bonthatók.
• Összetett attribútumok: Több részből állnak (pl. cím: utca, házszám, város).
• Egyértékű attribútumok: Egyetlen értéket vesznek fel.
• Többértékű attribútumok: Több értéket is felvehetnek, például egy személynek több telefonszáma lehet​

2. Kapcsolatok

• Az entitások közötti viszonyok meghatározása.
  • Példa: Egy „Hallgató” „Kölcsönöz” egy „Könyvet”.
  • 1:1 kapcsolat: Egy személyhez egy TAJ-szám tartozik.
  • 1:N kapcsolat: Egy tanár több hallgatót taníthat.
  • N:M kapcsolat: Egy hallgató több kurzusra járhat, és egy kurzusnak több hallgatója lehet​

3. Kardinalitás

• Azt mutatja meg, hogy hány entitás kapcsolódhat egy másik entitáshoz.
  • Maximális kardinalitás: Egy kapcsolat felső határa (pl. egy kurzusnak legfeljebb 50 hallgatója lehet).
  • Minimális kardinalitás: Egy kapcsolat alsó határa (pl. minden kurzushoz legalább egy tanár tartozik).

Az adatmodellezés folyamata

1. Koncepcionális modellezés: A valós világ entitásainak és kapcsolataiknak meghatározása.
2. Logikai modellezés: Az entitások relációkká és attribútumokká alakítása.
3. Fizikai tervezés: Az adatok tárolásának részleteinek kidolgozása (pl. tárolási struktúra, indexek).

Az adatmodellezés gyakorlati jelentősége

Az adatmodellezés révén az adatok:

1. Érthetőbbek lesznek: Mindenki számára, aki az adatokat használja.
2. Könnyen kezelhetők: Az adatstruktúrák tervezésének köszönhetően.
3. Továbbfejleszthetők: A koncepcionális modellek könnyen implementációs modellekké alakíthatók.
4. Skálázhatók: Az adatbázisok bővítése és optimalizálása egyszerűbb.
   Az adatmodellek megértése és alkalmazása elengedhetetlen az informatikai rendszerek tervezésében és működtetésében. Legyen szó egy egyszerű adatbázisról vagy egy összetett vállalati rendszerről, az adatmodellezés biztosítja, hogy az információk szervezetten és hatékonyan álljanak rendelkezésre.

   Tanuláshoz link: https://quizlet.com/hu/988327826/adatmodellek-flash-cards/?i=69qf1l&x=1jqt