Podaci za svakoga

SQL - uvod

Evo nas na početku pretraživanja podataka iz baze. Kao što je obećavano, počinjemo da radimo na našoj glavnoj temi, a to je približiti SQL jezik.

Da se vratimo našem ormaru. Svaki put kada se bira odjeća za obući, naš mozak procesira upite vrlo slične SQL upitnom jeziku. Recimo, biramo plave štofane pandalone, bijelu košulju i plavi pulover. Znamo da u ormaru imamo i drugih pantalona, i drugih košulja i drugih džempera. Ali, iz ormara je izvadjena u tom trenutku potrebna odjeća.

SQL jezik je alat pomoću kojeg manipulišemo podacima u nekoj bazi podataka. To je pojednostavljeno rečeno, strukturirani jezik (engleski) za upravljanje podacima. Pomoću njega je moguće sledeće:

DDL (Data Definition language) - upravljati objektima u bazi (schema (šema), table (tabela), column (kolona), index (indeks), primary key (primarni ključ), foreing key (spoljašnji ključ)) (create (kreiranje), alter (popravljanje), drop (brisanje))
DML (Data Manipulation language) upravljati podacima u tabeli (insert (dodavanje), update (popravljanje), delete(brisanje)
QL (query language) - izvoditi upite (select - izbor podataka)

Naš zadatak je da savladamo dio SQL jezika za izvodjenje upita. Alat u kojem će se izvoditi primjeri je SQL Editor, koji se dobije u paketu za instalaciju baze MySQL (sa sledećeg site-a se može preuzeti instalacija http://dev.mysql.com/downloads/)

STRUKTURA SQL REČENICE

Svaki upit koji se postavlja je faktički prevod naše/vaše upitne rečenice u pojednostavljeni jezik, koji razumije računar.

Upitna rečenica izlgeda ovako:

SELECT kolona1[, kolona2, ..., kolonan] --IZABERI kolonu (kolone)

FROM tabela1[, tabela2, ...,tabelnan] --IZ tabele (tabela)

[WHERE kriterijum1, kriterijum 2,...,kriterijumn] -- [ZA KOJE VAŽI kriterijum (kriterijumi)]

[GROUP BY kolona1[, kolona2, ..., kolonan]] -- [GRUPIŠI po koloni (kolonama)]

[HAVING kolona1[, kolona2, ..., kolonan]] [ZA KOJE VAŽI kriterijum (kriterijumi)]

[ORDER BY kolona1[, kolona2, ..., kolonan]] -[SORTIRAJ PO koloni (kolonama)]

Za početak jednostavan primjer:

Daj mi spisak načina plaćanja.

IZABERI "šifra načina plaćanja", "opis načina plaćanja" IZ "način plaćanja".

SELECT NPL_SIF, NPL_OPS FROM dbracun.nacin_placanja;

TIPOVI PODATAKA

Ako zanemarimo sadržaj, svaka kolona u tabeli je niz znakova (slova, brojevi, slike,...). Pošto sve radi na računaru, potrebno je definisati o kojoj vrsti znakova se radi. Računar na osnovu izabranog tipa podatka odlučuje na koji način će procesirati te podatke. Šta to znači?

Ako znamo da će se u koloni čuvati samo numerični znakovi, koristimo tipove podataka, koji jednostavno prepoznaju i procesiraju numerike. Ako znamo da će se u koloni čuvati slova (i/ili numerici, specijalni znaci), koristimo tipove podataka za procesiranje karaktera. Još jedan vrlo čest primjer u bazi podataka je kolona koja čuva podatak o datumu i času. Zbog programerske sprecifičnosti, taj niz znakova se tretira kao datumski ili datumsko/časovni tip podataka. Postoji i tip podatka koji je namjenjen čuvanju podataka tipa slika, videozapis i ostalo. Tako imamo osnovne tipove podataka:

numerični - bool (za 0 (false) i 1 (true)), bit, smallint, int (za cijele brojeve), float, double, decimal (za realne brojeve) ...
slova/brojevi/specijalni znaci - char (fiksna dužina), varchar (dužina zavisi od dužine znakova u koloni) ...
datum/čas - date (samo datum), datetime, timestamp (datum i čas), time (samo čas), ...
slike, video, zvučni zapis - blob
...

Na sledećem web site-u je da popis svih tipova podataka za MySQL bazu podataka http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/data-type-overview.html

NAPOMENA:

Ovaj blog će se fokusirati na sintaksu MySQL baze. Svaki proizvod ima neke specifičnosti, koje drugi nema, mada je većina osnovne sintakse jednaka, zbog ANSI - 1986 i ISO -1987 standarda.

Za ostale proizvode slična uputstva postoje na web site-ovima proizvodjača.

STRUKTURA BAZE PODATAKA RAČUNI

Prije nego počnemo sa pretraživanjem podataka iz baze, potrebno je da se upoznamo sa strukturom i relacijama koje povezuju tabele. Zato je dobro da programeri pripreme sliku i opis tabela i kolona.

Primjeri u ovom blogu se odnose na račune nastale u procesu prodaje u jednom trgovinskom preduzeću. Dijagram tabela je dat na donjoj slici.

Podaci su sačuvani u MySQL bazi, u shemi dbracun.

Tabela	Ozn	Kolona	Tip podatka	Opis kolone
artikal_usluga	1	ARU_SIF	int(11)	Artikal/Usluga šifra
artikal_usluga	2	ARU_OZN	varchar(10)	Artika/Usluga oznaka
artikal_usluga	3	ARU_NAZ	varchar(150)	Naziv
artikal_usluga	4	ARU_IND	varchar(1)	Indikator A - artikal; U - Usluga
artikal_usluga	5	ARU_GR	varchar(3)	Grupa
artikal_usluga	6	ARU_GRN	varchar(45)	Grupa naziv
artikal_usluga	7	ARU_PD	varchar(3)	Podgrupa
artikal_usluga	8	ARU_PDN	varchar(45)	Podgrupa naziv
nacin_placanja	1	NPL_SIF	varchar(3)	Šifra načina plaćanja
nacin_placanja	2	NPL_OPS	varchar(45)	Opis načina plaćanja
organizacija	1	ORG_SIF	int(11)	Organizacijska jedinicia šifra
organizacija	2	ORG_NAZ	varchar(150)	Naziv
organizacija	3	ORG_NAD_SIF	int(11)	Šifra nadredjene OJ
organizacija	4	ORG_VOD_SIF	int(11)	Vodja OJ šifra
radnik	1	RAD_SIF	int(11)	Ššifra radnika
radnik	2	RAD_NAZIV	varchar(150)	Ime i prezime
radnik	3	RAD_PTT	varchar(45)	Broj pošte
radnik	4	RAD_ADR	varchar(45)	Adresa
radnik	5	RAD_DPR	date	Datum početka rada
radnik	6	RAD_DPU	date	datum podpisa ugovora
radnik	7	RAD_DZA	date	Datum prestanka rada
racun	1	RAC_SIF	int(11)	Šifra računa
racun	2	RAC_OZN	varchar(45)	Oznaka računa Datum-Šifra prodavnice-redni broj
racun	3	RAC_DAT	date	Datum računa
racun	4	ORG_SIF	int(11)	Šifra OJ
racun	5	RAD_SIF	int(11)	Šifra radnika
racun	6	NPL_SIF	varchar(3)	Šifra načina plaćanja
racun	7	RAC_UID	varchar(45)	Korisničko ime
racun	8	RAC_STA	int(11)	Status 0 - nedovršen; 1 - plaćeno; 2 - stornirano
racun	9	RAC_DUN	datetime	Datum unosa računa
racun	10	RAC_DZP	datetime	Datum zadnje promjene
racun_element	1	REL_SIF	int(11)	Element računa šifra
racun_element	2	RAC_SIF	int(11)	Redni broj u okviru računa
racun_element	3	REL_RB	int(11)	Redni broj u okviru računa
racun_element	4	ARU_SIF	int(11)	Šifra Artikal/Usluga
racun_element	5	REL_JM	varchar(5)	Jedinica mjere
racun_element	6	REL_KOL	decimal(15,3)	Količina
racun_element	7	REL_CEN	decimal(15,3)	Osnovna cijena
racun_element	8	REL_IZN	decimal(15,3)	Iznos za element računa
racun_element	9	REL_PPO	decimal(8,3)	Procenat poreza
racun_element	10	REL_DUN	datetime	Datum unosa

Najčešći tipovi podataka koji se koriste u kreiranoj bazi za pegled računa su:

varchar (xx) - podržava čuvanje svh znakova: numerike, slova, specijalni znaci
int (integer) - podržava čuvanje cijelih brojeva u rasponu od -2147483648 do 2147483647
decimal (x,y) - podržava čuvanje realnih brojeva (fiksni broj decmalki)
date - podržava čuvanje datuma (standardni format 'YYYY-MM-DD')
datetime - podržava čuvanje datuma i časa ('YYYY-MM-DD HH:MI:SS')

Povezivanje na bazu podataka

Glavna tema ovog bloga, iako to sada tako ne izgleda, je upravo upoznati se sa tajanama SQL-a. Znači cilj bloga je naučiti dati odgovore na postavljena pitanja, koja možemo dobiti iz baze podataka.

Prije nego krenemo sa SQL-om moramo se povezati na konkretnu (željenu) bazu podataka. Cilj ovog članka je pokušati približiti "neprogramerima" prvi korak do podataka. Dobro, to jeste tehnikalija, ali zašto i to ne bi naučili, jer nije komplikovano.

Da bi nam podaci bili dostupni, potrebno je instalirati program pomoću kojeg se povezujemo na bazu podataka. Svaki proizvodjač baze podataka je napravio konektore, prilagodjene specifici proizvoda. Najbolje je da vam to instaliraju “administratori” vašeg računara, ili “programeri” koji vam pomažu oko korišćenja podataka. P

Primjer ODBC konekcije za MySQL, iz Windows 7

Is Start menija se izabere Control panel > System and Security > Administrative Tools > Data Sources (ODBC).

Potom se izabere Data Sources (ODBC) Otvori se ekran kao na donjoj slici.

Doda se Data Source (komandno dugme Add). Otvori se ekran kao na donjoj slici.

Podesiti parametre:

Data Source Name: Upišemo ime koje nam nešto znači
Description: možemo da upišemo opis ali i ne moramo
TCP/IP Server: upišemo ime server na kojem se nalati baza
Port: već je upisan, ako se do baze pristupa po nekom drugom portu, upišemo šifru
User: upišemo korisničko ime koje nam je dodjeljen oza dostup do baze
Password: upišemo lozinku

Svaki proizvodjač ima svoje specifičnosti vezanih za konektore. Evo i nekoliko linkova, na kojima su data uputstva sa podešavanje tih programa:

MS Access - http://www.datamystic.com/datapipe/odbc_setup.html
MS SQL Server - http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms811006.aspx
Oracle - http://www-it.desy.de/systems/services/databases/odbc/oracle_odbc/odbc.html.en (predhodno se mora instalirati client-a za verziju baze koju koristite, i potrebno je urediti tns names)
DB2 - http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/db2luw/v9/index.jsp?topic=%2Fcom.ibm.db2.udb.apdv.cli.doc%2Fdoc%2Ft0023864.htm (prethodno je potrebno instalirati CLI za operativni sistem na računaru - najčešće je to windows)

Kad smo napravili konekciju možemo se povezati na bazu iz različitih aplikacija, čak i iz "neprogramerima" najmilije aplikacije za tabelarične preglede, znate već MS excel. Pošto moja malenkost nema kupljen MS office, ne mogu vam to demonstrirati, ali mogu vam pokazati primjer kako se povezati na podatke iz MySQL baze pomoću aplikacije OpenOffice 3.3 Calc.

Upotreba konekcije iz OpenOffice 3.3 Calc

Prvo se mora kreirati DataSource (vir podataka), pomoću aplikacije OpenOffice Base.

Prvi ekran: Izabere se opciju Connect to an existing database Iz padajućeg menija se izabere ODBC. Pritisne se Next>>.

Drugi ekran: Klikne se na komandno ugme Browse Otvori se ekran za izbor baze podataka (DataSoure), i izabere se željena baza (u ovom primjeru izabere se baza: Test), pritisne se komadno dugme Next>>

Treći ekran: Upiše se korisničko ime (User name) u tekst polje (u obom primjeru: root). Za svaki slučaj se provjeri da li je veza na bazu dobra. Pritisne se na komandno dugme Test Connection. Ako je sve u redu dobije se ekra, kao na dnu slike. Pritisne se na komadno dugme Next>>.

Otvori se ekran za zavšni korak. Pritisne se na komandno dugme Finish.

Tako smo napravili konekciju na željenu bazu za sve aplikacije koje su uključene u programski paket OpenOffice (primjer je dat za verziju 3.3).

Kad smo sve to odradili, podaci su nam na raspolaganju. Primjer kako te podatke možemo vidjeti, je prikazan na donjoj slici.

Primjer je prikazan za aplikaciju OpenOffice Calc.

Komandno dugme pomoću kog vidimo bazu podataka se obično nalazi na glavnom meniju, i izgleda ovako . Kada uklopimo to komandno dugme na ekranu se pojavi lista baza podataka koje su na raspolaganju. U mapi Tables se nalazi spisak tabela. Običnim prvlačenjem tabele u polja tabelaričnog prikaza se prikažu podaci, kao na ekranu.

Detaljna uputstva o korišćenju OpenOffice programa se mogu naći na site: http://www.openoffice.org/sr/lat/podrska.html

Eto dodjosmo do prvog pogleda na neke podatke. Prvi korak je savladan.Sledeći koraci će nas odvesti u čarobni svijet pregledavanja i analiziranja podataka.

Pregled i analiza podataka - Informacija

Možda je ovaj članak trebalo napisati prije predhodnog (Tabele - normalizacija), vidjet ćete i zašto.

Prije nekoliko mjeseci smo čitali u Blicu sledeće redove: “Snažni vetrovi i oluje pogodili su Severno ostrvo, jedno od dva glavna ostrva koja čine Novi Zeland, a vlasti upozoravaju da bi duž obale moglo da dodje do pojave tornada “

Danas čitamo u svim novostima sledeće redove: “Posle podne i uveče očekuje se dolazak novih jačih padavina sa juga, te će iz tog talasa ponovo pasti 10-15cm snega u proseku. Današnje padavine, (kao što se i najavljivalo) doneće Srbiji 15 do 25cm novog snega u proseku. “

Razlike izmedju pročitanih podataka skoro da nema. Snijeg i u Novom Zelandu, eto ga i u Srbiji. Da li je to baš tako? Ako živimo u Srbiji, dok smo čitali ove redove reakcije su bile sledeće:

Novi Zeland - prije nekoliko mjeseci: Pročitano i zaboravljeno poslije par minuta
Srbija - danas: Joj moram da izadjem danas. Znači moram da obučem debelu odjeću, cipele sa gumenim djonom, i da gledam da se što manje zadržim vani.

Šta zaključujemo? Podatke iz prvog članka smo pročitali i zaboravili. Podatke iz drugog članka smo upotrebili za donošenje odluke o odlasku iz kuće.

Eto dodjosmo do odgovora na pitanje čemu služe podaci. “Programeri” bi rekli: prenosu informacija, za potrebne analiza i pridobivanje informacija, za dalje obrade.“Neprogramer” bi rekao koristimo ih za dobijanje informacija, koje nam pomažu da donosimo odluke.

Nekako se obje strane slažu da je cilj skupljanja podataka, informacija.

Svi znamo da kada govorimo o bazama podataka, niko ne razmišlja o sakupljanju podataka za lične potrebe, osim ako nismo vlasnici kakvih firmi (vjerujem da oni ne čitaju ove redove).

Još uvijek nismo toliko disciplinovani da bi sakupljali podatke o ličnom životu, i iz njih pravili analize. Mada nije ni to loša ideja, posebno ako imamo neki hronični problem (par svakodnevnih ideja: nestašica novca, želimo smršati/ugojiti se pa nam ne ide, trenirati za bolju kodiciju isl) .

U poslovnom svijetu postoje čitave armije zaposlenih koji se bave analizom poslovanja. Ovi članci su prvenstveno namjenjeni njima.

“Programeri” su razvili čitavu oblast, koja se bavi pretraživanjem i analiziranjem podataka za potrebe podrške odlučivanju u poslovnom svijetu. Ta oblast se popularno zove “Poslovna inteligencija” (Bussiness intelligence - BI). Ova oblast objedinjuje metodologije, tehnologije i platforme za skladištenje podataka (data warehousing), procesiranje podataka za analizu (On-Line Analytical Processing) i rudarenje po podacima (DataMining), koje omogućavaju poslovnim subjektima kreiranje korisnih upravljačkih informacija iz podataka o poslovanju.

Definicija BI je mnogo, ali jedna je ostavila utisak na mene. Bill Gates je na jednoj konferenciji rekao sledeće: Poslovna inteligencija pomaže praćenju, šta zaista funkcioniše i šta ne.

Napola laički rečeno, podatke prikupimo, obradimo u integrisani sistem iz kojeg je moguće dobiti informacije o poslovanju preduzeća, koje ćemo upotrebiti za odluke o daljim aktivnostima.

Skladišta podataka

Skladište podataka je baza podataka, koja se koristi za podršku odlučivanju. To je ustvari skup podataka, iz svih baza podataka koje nastaju u preduzeću, integrisan u jednu cjelovitu bazu.

Postoje razni proizvodi koji služe za skladištenje podataka. U žargonu ih zovemo jednostavno “baze” ili “baze podataka”.

Najpoznatije i najčešće su:

Oracle (verzija 8,9,10,11,12)
IBM DB2 (verzije LUW, for z/OS)
MS Access (mada taj alat ne bi svrstala u bazu podataka)
MS Server (verzije 2007,2008, 2011)
MySQL (verzije 3,4,5)
Oracle Exadata
IBM Netezza
Teradata
Informix (iz istorijskih razloga je na listi)
Sybase
...

O proizvodu koji koristite u vašoj firmi možete detalje pročitati na web site-u proizvodjača.

NAPOMENA

Svi proizvodjači hvale svoje proizvode, ali jedno mora svima biti jasno (i “programerima” i “neprogramerima”). Dobro skladište podataka sadrži tačne i nedvosmislene podatke, koji su dostupni osobama kojima je potrebna.

Integracija podataka je proces združivanja podataka iz različitih izvornih sistema (baza podataka), koji omogućuje jedinstven pogled na podatke. Proces se sastoji iz nekoliko koraka: ekstrakcija, transformacija i prepis podataka (Extraction, Transformation, Load). Vrlo često ćete čuti da se ovaj proces zove i ETL proces. Rezultat ovog procesa je skladište podataka koje sadrži tačne i nedvosmislene podatke.

Pregled i analiziranje podataka

Konačno dodjosmo do početka naše teme bloga. Ako ste zaboravili, naslov je “Podaci za svakoga”. Prije nego počnemo moramo još nešto reći o jeziku za rad sa bazama podataka i o aplikacijama koje koristimo u procesu poslovnog odlučivanja.

SQL (Structured Query Language) je programski jezik namenjen za upravljanje podacima u relacionim sistemima za upravljanje bazama podataka.Obuhvata unos podataka, upite, ažuriranje i brisanje, šeme kreiranja i menjanja, kao i podatke za kontrolu pristupa.

SQL je najviše korišćen programski jezik za baze podataka. SQL je postao standard Američkog nacionalnog instituta za standarde (ANSI) u 1986. god., kao i Međunarodne organizacije za standarde (ISO) u 1987. god. Od tada standard je poboljšan nekoliko puta sa dodatim funkcijama.

Najčešče korišćene komande iz SQL-a su one koje koristimo za upite. Šta su ti upiti? Pojednostavljena pitanja koja “neprogrameri” postavljaju da bi dobili podatke iz baze.

Pošto je to programski jezik, “neprogrameri” imaju otpor do učenja SQL-a. Lično mi nije jasno zašto, ali to nije tema ovog članka.

Zato su “programeri” napravili različite aplikacije za pregled i analiziranje podataka. Evo nekoliko primjera:

Aplikacije za upravljanje podacima (IBM DataStudio, Oracle SQL Developer , SQL Visualizer , MS Access, EMS SQL Management Studio, ...)
Aplikacije namjenski uradjene za pregled podataka i kreiranje izvještaja (SAS, Microstrategy, Cognos, Oracle OBI, Microsoft OLAP, i druge...)
Aplikacije na radnom mjestu ili u privatnom životu u koje unosimo neke podatke (ERP sistemi)
Internetne stranice (i ovi članci koje pišem se čuvaju u nekoj bazi podataka)
Alati za rudarenje po podacima (IBM SPSS, SAS i dr.)

Eto, još malo pa ćemo krenuti na učenje komandi programskog jezika SQL, koje se koriste za pregled i analiziranje podataka. Moramo se još povezati na naše skladište podataka i krećemo.

Tabele - normalizacija

Običnim riječima jedna kupovina se može opisati ovako: Jutros sam bio/la u onom PKB ispod moje zgrade. Kupio/la sam 1 veknu hljeba, malo salame, 1 paklicu cigareta i 10 jaja. Sve me je koštalo oko 500 dinara, pa sam platio/la kešom. Radi neka nova prodavačica.

Podaci o kupovini su u bazi upisani precizno i bez ličnih utisaka. Šta to znači? Namjesto jutros upisan je tačan datum i vrijeme kupovine, namjesto malo salame, upisana je tačna količina, namjesto oko 500 dinara omogućen je izračun iznosa kupovine,..

Vratimo se na primjere iz predhodnog bloga. Podatke o kupovini smo opisali pomoću sledećih tabela:

Zaposlena osoba
Artikal/Usluga
Organizacijska jedinica
Način plaćanja
Račun
Element računa

Normalan čovjek će sada reći, e opet ti "programeri", samo nešto komplikuju. Zar to ne može sve da se čuva u tamo nekoj tabeli, a ne da moram da gledam u njih 7 da bi došao do informacije o nekoj kupovini. Baš zato da bi ti podaci bili tačni i jednoznačni je najbolje da su čuvani u tabele, koje opisuju prirodne objekte, a ne na jednu gomilu bez glave i repa.

Sledeći redovi će opisati kako iz te gomile neuredjenih podataka dolazimo do uredjenih tabela koje su medjusobno povezane.

Postupak uredjivanja podataka se zove normalizacija.

Normalizacija ima za cilj eliminisanje nepotrbnog ponavljanja podataka (redudantnost) i osiguravanje da su zavisnosti izmedju podataka logične. U praksi se koristi 6 normalnih formi, od čega su prve tri najčešće zastupljene:

Prva normalna forma
Druga normalna forma
Treća normalna forma
Boyce-Codova normalna forma
Četvrta normalna forma
Peta normalna forma

U ovom gradivu ćemo se ograničiti na postupke normalizacije od prve do treće normalne forme.

1NF - prva normalna forma

Podaci v nenormalizovanoj formi.

Šif.Rač	Šif.Org.Jed	Org.Jed	Šif.Prod	Prod	Šif.NP	NP	RB	Šif.art/usl	Art/Usl	JM	Kol	OS.Cjena	Proc.Poreza
1	2A	Trgovina - Stari Beograd	1	Petar	K	Keš	1	D001	Salama	kg	0,15	123,8	8,5
							2	P002	Mlijeko - PKB	l	2	80	8,5
							3	P123	Rakija - CGK	l	1	1002	20
2	2A	Trgovina - Stari Beograd	1	Petar	G	Gotovina	1	H023	Sapun - Palmolive - ruža	kom	1	55	20
							2	H045	Omekšivač - Luna	kom	2	332	20
							3	P002	Mlijeko - PKB	l	3	80	8,5
							4	S346	Sir za mazanje - ABC	kom	1	458	8,5
3	1B	Trgovina - Zemun	2	Marija	G	Gotovina	1	L037	Crijevo r.4	m	3,2	552	20
4	1A	Trgovina - Novi Beograd	1	Petar	K	Keš	1	P002	Mlijeko - PKB	l	1	80	8,5
							2	D038	Zavjesa	m2	1,2	567	20

Intuitivno bi kreirali tabelu koja bi imala kolone: Račun, rb1, rb2, rb3, rb4, art1, art2,art3,art4, .... Odmah se postavlja pitanje, šta ako kupimo više od 4 artikla na jednom računu. Znači nešto nije u redu.

Probajmo ponovo. U drugoj iteraciji bi kreirali tabelu koja bi mogla čuvati podatke o kupovini neograničenog broja artikala: Račun, rb, art. Podaci bi izgledali kao u donjoj tabeli.

Šif.Rač

Šif.Org.Jed

Org.Jed

Šif.Prod

Prod

Šif.NP

Šif.art/usl

Art/Usl

Kol

OS.Cjena

Proc.Poreza

Trgovina - Stari Beograd

Petar

Keš

D001

Salama

0,15

123,8

8,5

Trgovina - Stari Beograd

Petar

Keš

P002

Mlijeko - PKB

8,5

Trgovina - Stari Beograd

Petar

Keš

P123

Rakija - CGK

1002

Trgovina - Stari Beograd

Petar

Gotovina

H023

Sapun - Palmolive - ruža

kom

Trgovina - Stari Beograd

Petar

Gotovina

H045

Omekšivač - Luna

kom

332

Trgovina - Stari Beograd

Petar

Gotovina

P002

Mlijeko - PKB

8,5

Trgovina - Stari Beograd

Petar

Gotovina

S346

Sir za mazanje - ABC

kom

458

8,5

Trgovina - Zemun

Marija

Gotovina

L037

Crijevo r.4

3,2

552

Trgovina - Novi Beograd

Petar

Keš

P002

Mlijeko - PKB

8,5

Trgovina - Novi Beograd

Petar

Keš

D038

Zavjesa

1,2

567

Pravilo 1NF definiše atomarnost tabele. To znači da u jednom redu tabele ne možemo imati duple podatke. Tabela mora imati primarni ključ (Šif.Rač, RB). Pored toga ne možemo imati duple kolone za isti atribut (rb,Šif.art/usl, Art/Usl, JM, Kol., Os.Cjena, Proc.Poreza).

2 NF - druga normalna forma

Dobili smo uredjenu tabelu podataka. Ali, šta kažete na toliko ponavljanje podataka? Mislite o tome da te podatke neko unosi u tabelu.

U gornjem primjeru je podatke uredjivala "programerka". Šta bi bilo ako bi Prodavac u svakom redu podatke koji se ponavljaju napisao malo drugačije (npr: način plaćanja može se napisati: Keš, kš, novac, dinari...).

I šta sad? Opet gledamo kako eliminisati ponavljanje podataka. To znači da bi trebali identificirati podatke koji se ponavljaju i odrediti za njih podključe (identifikatore). Potom te podatke izdvojiti u novu tabelu. U našem primjeru ih imamo više:

Organizacijske jedinice: Šif.Org.Jed, Org.Jed

Zaposlena osoba: ŠifProd, Prod

Način plaćanja: Šif.NP, NP

Artikal/Usluga: Šif.Art/Usl, Art/Usl

I tako je nastala tabela, koja nema opise za podatke koji se ponavljaju. U "glavnoj tabeli" su nam ostale samo šifre (šif.rač, šif.org.jed, šif.prod, šif.np, šif.art/usl, jm) i podaci o kupovini (količina, os.cijena, proc.poreza).

Šif.Rač	Šif.Org.Jed	Šif.Prod	Šif.NP	RB	Šif.art/usl	JM	Kol	OS.Cjena	Proc.Poreza
1	2A	1	K	1	D001	kg	0,15	123,8	8,5
1	2A	1	K	2	P002	l	2	80	8,5
1	2A	1	K	3	P123	l	1	1002	20
2	2A	1	G	1	H023	kom	1	55	20
2	2A	1	G	2	H045	kom	2	332	20
2	2A	1	G	3	P002	l	3	80	8,5
2	2A	1	G	4	S346	kom	1	458	8,5
3	1B	2	G	1	L037	m	3,2	552	20
4	1A	1	K	1	P002	l	1	80	8,5
4	1A	1	K	2	D038	m2	1,2	567	20

3 NF - treća normalna forma

Sad će se normalni ljudi pitati, i šta bi ti "programeri" još htjeli, kad nam/vam već sada podaci izgledaju nerazumljivi. Ne čini li se da imamo još uvijek nepotrebnog ponavljanja podataka. Sada nam se podaci Šif.Rač, Šif.Org.Jed, Šif.Prod, Šif.NP ponavljaju.

Šta bi bilo ako bi Prodava za svaki račun napisao malo drugačije šifre (npr: za račun br. 1 podaci o načinu plaćanja se mogu unijeti i tako: 1-K, 2-G,3-K) . Ne bi znali da li je račun plaćen kešom ili karticom.

Žašto ne bi i njih izdvojili u posebnu tabelu. I eto nama tabela skoro bez nepotrebno ponavljajućih podataka:

Račun: Šif.Rač, Šif.Org.Jed, Šif.Prod, Šif.NP

Element računa: Šif.Rač., RB, Šif.art/usl, JM, Kol, OS.Cjena, Proc.Poreza

Tako smo dobili naše tabele relacijsko povezane preko svojih Primarnih ključeva i Podključeva.

Cilj 3NF je da izdvoji kolone koje ne zavise u potpunosti od primernog ključa u drugu tabelu. S tim dobijamo tabele u kojima se podaci skoro ne ponavljaju.

NAPOMENA

Iz gornjih redova ćete zaključiti da nismo skroz do kraja eliminisali ponavljanje podataka (ali skoro da jesmo). Dalja eliminacija bi se mogla uraditi u dijelu koji se odnosi na artikle/usluge u elementu računa. Naime, mogli bi još eliminisati kolone JM i Os.Cijena. Ta vrsta liminacije bi se mogla odraditi pomoću viših nivoa normalizacije tabela, mada se u praksi rijetko srećemo.

Tabele

U prvom članku smo se upoznali sa osnovnim definicijama koje su nam potrebne da bi razumjeli kako gledati na podatke.

Nismo ni svjesni, koliko dogadjaja koji su naša svakodnevnica proizvodi podatke. Evo nekoliko primjera: dolazak/odlazak sa posla (ako imate onu famoznu karticu za odkucavanje), kupovina u trgovini, uplata/isplata novca, uzimanje/vraćanje knjige u biblioteci, slanje/primanje elektronske pošte, srfanje po netu i mnogo, mnogo drugih.

Istovremeno, da bi zapisali jedne podatke, potrebno je pročitati druge. Začaran krug bez kraja, zar ne?!

Evo nekoliko primjera:

Dogadjaj	Piše	Čita
dolazak/odlazak sa posla	identifikacijski broj dolaska/odlaska, vaš idenficikajski broj u preduzeću, datum i čas dolaska/odlaska ...	vaš idenficikajski broj u preduzeću, ime, prezime, broj sati, ...
kupovina u trgovini	broj računa, gdje ste kupili, datum i čas kupovine, šta ste kupili, količine, ...	artikal, cijena, trgovina, ...
uplata/isplata novca	broj transakcije, datum i čas, uplaćen/isplačen iznos, razlog ...	vaš broj računa, ime, prezime, adresa, razlozi uplate/isplate, ...

Svi ti podaci su upisani/se upisuju u baze podataka. Poznajemo različite vrste (relacijska, objektna, neformalna, i sl.)

Najčešće se koriste relacijske baze. Relacijske su zato, jer se podaci čuvaju u tabelama. Te tabele su povezane medju sobom. Svaka tabela čuva podatke o jednoj vrsti objekata ili dogadjaja. Tabela je organizovana u kolone i redove. Kolone opisuju atribute objekata/dogadjaja. Redovi čuvaju pojavljivanja tih atributa.

Da ne bi izgledalo teško, evo par primjera, kako izgledaju podaci u tabelama:

Zaposlena osoba

Šifra zap.	Ime	Prezime	Datum početka	Datum zaključka	Adresa	Pol	Godina rodjenja
1	Petar	Petrović	01.01.2010		Beograd, Prva ulica 1	M	1988
2	Marija	Marijić	01.06.1995		Beograd, Druga ulica 10	Ž	1971
3	Bojan	Bojanić	15.05.1975	15.05.2010	Kragujevac, Treća 42	Ž	1950

Atributi Zaposlene osobe su: Šifra zaposlenog, Ime, Prezime, Datum početka rada, Datum zaključka, Adreda, Pol, Godina rodjenja.

Pojavljivanja Zaposlene osobe su: 1,2,3

Artikal/Usluga

Šifra	Naziv artikla/usluge
D001	Salama
D038	Zavjesa
H023	Sapun - Palmolive - ruža
H045	Omekšivač - Luna
L037	Crijevo r.4
P002	Mlijeko - PKB
P123	Rakija - CGK
S346	Sir za mazanje - ABC

Atributi Artikal/Usluga su: Šifra, Naziv artikla/usluge

Pojavljivanja Artikal/Usluga su: D001, D038, H023, ...

Organizacijska jedinica

Šifra oj	Naziv
1A	Trgovina - Novi Beograd
1B	Trgovina - Zemun
2A	Trgovina - Stari Beograd

Atributi Organizacijske jedinice su: Šifra,Naziv

Pojavljivanja Organizacijske jedinice su: 1A,1B,2A

Način plaćanja

Šifra	Naziv
K	Kartica
G	Gotovina

Atributi Način plaćanja su: Šifra, Naziv

Pojavljivanja Način plaćanja su: K, G

Račun

Šifra rač.	Datum i čas	Šifra trgovine	Šifra prodavca	Način plaćanja	Broj računa	Status
1	15.01.12 10:02	2A	1	K	555-4444-555-222	Z
2	15.01.12 10:06	2A	1	G		Z
3	15.01.12 10:00	1B	2	G		Z
4	16.01.12 10:00	1A	1	K	555-4444-555-333	S

Atributi Računa su: Šifra računa, Datum i čas, Šifra trgovine, Šifra prodavca, Način plaćanja, Broj računa, Status računa.

Pojavljivanja za Račun su: 1,2,3,4

Element računa

Šifra rač.	Red.Broj	Šifra artikla/usluge	Jed. mjere	količina	osnovna cijena	procenat poreza
1	1	D001	kg	0,15	123,80	8,5
1	2	P002	l	2	80,00	8,5
1	3	P123	l	1	1002,00	20
2	1	H023	kom	1	55,00	20
2	2	H045	kom	2	332,00	20
2	3	P002	l	3	80,00	8,5
2	4	S346	kom	1	458,00	8,5
3	1	L037	m	3,2	552,00	20
4	1	P002	l	1	80,00	8,5
4	2	D038	m2	1,2	567,00	20

Atributi Element računa su: Šifra računa, Redni broj, Šifra artikla/usluge, Jedinica mjere, Količina, Osnovna cijena, Procenat poreza.

Pojavljivanja Elemenata računa su: 1-1, 1-2,1-3,2-1,2-2.2-3,2-4,3-1,4-1,4-2.

Tabele kao što su Način plaćanja, Organizacijska jedinica, Artikal/Usluga, Zaposlena osoba zovemo šifrarnici.

Tabele kao što su Račun, Element računa zovemo evidencije.

Podaci u tabelama evidencije nastaju kao posljedica nekog dogadjaja. Podaci iz šifrarnika se čitaju u trenutku upisivanje podataka u tabeli evidencije dogadjaja.

Srfanje po podacima - jednostavno zar ne

Ideju da počne pisati ovaj blog je moja malenkost dobila nakon dugog niza slušanja priča o tome, kako "programeri(ke)" govore nekim čudnim jezikom, i da mi/vi "neprogrameri" to nećemo/te nikada razumijeti. Vjerujem da ste se već počeli hvatati za glavu, ali vjerujte da iz mora podataka dodjete do korisne informacije, nije potrebno da budete veliki stručnjaci za programiranje. Redovi koji će nastajati u sledećih par mjeseci će pojasniti kako to programeri rade, ali na način koji bi mogli razumjeti i "neprogrameri". Pa da krenemo.

Činjenica je da računar nije tako pametan, kao normalan čovjek. Zato mu je bolje malo sistematizovati svijet oko nas. Sistematizacijom postižemo uredjenost, što nam/vam omogućuje da pomoću raznih programa od podatka dodjemo/te do potrebne informacije.

Za uvod imam obavezu da definišem osnove oko kojih će se vrtjeti naša priča, ali na totalno jednostavan način.

PODATAK

je broj, riječ, slika, koja prezentuje neku činjenicu. Vidite, sve to već poznajemo.

INFORMACIJA

Informacija je neposredno koristan podatak (ili više podataka), za otkrivanje novih znanja koje koristimo za donošenje odluka. Možda će biti jasnije, ako kažemo da je informacija skup podataka povezanih u razumljivu cjelinu.

BAZA PODATAKA

to su podaci, sačuvani na sistematičan način.

Ako mislite da već nastaju problemi u razumjevanju, možemo stvar pogledati i ovako. Ako otvorite svoj ormar, vidite različite stvari rasporedjene u slične hrpice (peškiri na jednoj strani, čarape na drugoj, košulje na trećoj, pantalone i suknje na četvrtoj i tako redom). Baza podataka je vrlo slična našim ormarima.

TABELA

je uredjeni dio baze podataka, u kojoj se čuvaju slični podaci. "Programere" ćete vrlo često čuti da se u tabeli čuvaju podaci o objektima ili dogadjajima (primjeri: osobe, računi, zgrade i sl). Šta to ustvari znači? U tabelama se čuvaju podaci o svijetu oko nas, na uredjen način.

Podaci u tabeli se čuvaju u kolonama i redovima. U koloni su definisane kakteristirake objekata ili dogadjaja. U redovima se čuvaju pojedinačna pojavljivanja objekata ili dogadjaja.

Za lakše razumjevanje vratimo se našem ormaru, i zamislite da su peškiri jedna tabela, čarape druga i tako redom.

Pogledajmo te naše peškire malo detaljnije. Peškir ima sledeće karakteristike: dužina, širina, vrsta materijala, boja i slično. Sada pogledajmo te peškire koje imamo. Prvi peškir: dužina = 70 cm; širina = 40 cm;vrsta materijala: frotir; boja: bijela. Drugi peškir: dužina = 150 cm; širina = 70 cm;vrsta materijala: višeslojni cic; boja: zelena.I tako redom.