Práce se věnuje logickým modelům dat, jež podporují podobnostní dotazy. Práce nabízí přehled hlavních přístupů, podrobněji pak popisuje zobecnění relačního modelu založené na fuzzy logice v úzkém slova smyslu. Jelikož ve fuzzy logice obecně není možné vzájemně definovat kvantifikátory, musí být v zobecněné relační algebře zahrnuta i operace relačního dělení. Práce poskytuje přehled různých definic relačního dělení včetně jejich zobecnění a ukazuje, že v praktickém jazyce je možné při zachování relační úplnosti namísto dělení uvažovat "image relations", jejichž použití je pro uživatele přirozenější. Dále se práce věnuje operacím GROUP a UNGROUP, jejichž zobecněné varianty umožňují implementaci zobecněného modelu pomocí klasického relačního databázového systému.This work describes the main approaches to logical data models with support for similarity-based querying. The approach based on fuzzy logic in narrow sense is described in greater detail. Since in general the quantifiers in fuzzy logic are not mutually definable, the relational division operation has to be considered as a fundamental operation in the generalized relational algebra. This work presents various definitions of this operator including their generalized forms. It also shows, that in a practical query language one can replace the division operation with image relations that offer more natural querying without losing relational completeness. This work also proposes definitions of generalized versions of GROUP and UNGROUP operations, that make implementation of the generalized model in classical database system possible.