какая модель бд строится на основе требований субд

Основные виды баз данных и их модели

Модели баз данных — иерархическая база данных

Иерархическая модель базы данных подразумевает, что элементы организованы в структуры, связанные между собой иерархическими или древовидными связями. Родительский элемент может иметь несколько дочерних элементов. Но у дочернего элемента может быть только один предок.

« Система управления информацией » ( Information Management System ) компании IMB — пример иерархической СУБД.

Иерархическая база данных — пример

Будем считать, что в рамках данной статьи примером иерархической базы данных является организация, хранящая информацию о своём работнике: имя, номер сотрудника, отдел и зарплату. Организация также может хранить информацию о его детях, их имена и даты рождения.

Данные о сотруднике и его детях формируют иерархическую структуру, где информация о сотруднике – это родительский элемент, а информация о детях — дочерний элемент. Если у сотрудника три ребёнка, то с родительским элементом будут связаны три дочерних. Иерархическая база данных подразумевает, что отношение « родитель-потомок » — это отношение « один ко многим ». То есть у дочернего элемента не может быть больше одного предка.

Иерархические БД были популярны, начиная с конца 1960-х годов, когда компания IBM представила свою СУБД «Система управления информацией. Иерархическая схема состоит из типов записей и типов « родитель-потомок »:

Сетевая модель базы данных

Сетевая модель базы данных подразумевает, что у родительского элемента может быть несколько потомков, а у дочернего элемента — несколько предков. Записи в такой модели связаны списками с указателями. IDMS (« Интегрированная система управления данными ») от компании Computer Associates international Inc. — пример сетевой СУБД.

Иерархическая модель данных структурирует данные в виде древа записей, где есть один родительский элемент и несколько дочерних. Сетевая модель позволяет иметь несколько предков и потомков, формирующих решётчатую структуру.

Популярность сетевой модели совпала с популярностью иерархической модели. Некоторые данные намного естественнее моделировать с несколькими предками для одного дочернего элемента. Сетевая модель как раз и позволяла моделировать отношения «многие ко многим». Её стандарты были формально определены в 1971 году на конференции по языкам систем обработки данных ( CODASYL ).

Основной элемент сетевой модели данных — набор, который состоит из типа « запись-владелец », имени набора и типа « запись-член ». Запись подчинённого уровня (« запись-член ») может выполнять свою роль в нескольких наборах. Соответственно, поддерживается концепция нескольких родительских элементов.

Известные сетевые базы данных:

Реляционная модель базы данных

« В реляционной модели, как объекты, так и их отношения представлены только таблицами, и ничем более ».

РСУБД — реляционная система управления базами данных, основанная на реляционной модели Э. Ф. Кодда. Она позволяет определять структурные аспекты данных, обработки отношений и их целостности. В такой базе информационное наполнение и отношения внутри него представлены в виде таблиц — наборов записей с общими полями.

Реляционные таблицы обладают следующими свойствами:

Некоторые поля могут быть определены как ключевые. Это значит, что для ускорения поиска конкретных значений будет использоваться индексация. Когда поля двух различных таблиц получают данные из одного набора, можно использовать оператор JOIN для выбора связанных записей двух таблиц, сопоставив значения полей.

Часто у полей будет одно и то же имя в обеих таблицах. Например, таблица « Заказы » может содержать пары « ID-покупателя » и « код-товара ». А в таблице « Товар » могут быть пары « код-товара » и « цена ». Поэтому чтобы рассчитать чек для определённого покупателя, необходимо суммировать цену всех купленных им товаров, использовав JOIN в полях « код-товара » этих двух таблиц. Такие действия можно расширить до объединения нескольких полей в нескольких таблицах.

Поскольку отношения здесь определяются только временем поиска, реляционные базы данных классифицируются как динамические системы.

Сравниваем три модели баз данных

Первая, иерархическая модель данных, имеет древовидную структуру (« родитель-потомок »), и поддерживает только отношения типа « один к одному » или « один ко многим ». Эта модель позволяет быстро получать данные, но не отличается гибкостью. Иногда роль элемента ( родителя или потомка ) неясна и не подходит для иерархической модели.

Третья модель — реляционная — более гибкая, чем иерархическая и проще для управления, чем сетевая. Реляционная модель сегодня используется чаще всего.

Объект в реляционной модели баз данных определяется как позиция информации, хранимой в базе данных. Объект может быть осязаемым или неосязаемым. Примером осязаемого объекта может быть сотрудник организации, а примером неосязаемой сущности — учётная запись покупателя. Объекты определяются атрибутами — информационным отображением свойств объекта. Эти атрибуты также известны как столбцы, а группа столбцов — как ряд. Ряд также можно определить как экземпляр объекта.

Объекты связываются отношениями, основные типы которых можно определить следующим образом:

«Один к одному»

У каждого менеджера может быть только один отдел, и наоборот.

«Один ко многим»

Каждый сотрудник может быть только в одном отделе, но в самом отделе может быть больше одного сотрудника.

«Многие ко многим»

Сотрудник может участвовать в нескольких проектах, и каждый проект может объединять несколько сотрудников.

В реляционной модели объекты и их отношения представлены двухмерным массивом или таблицей.

Каждая таблица представляет объект.

Каждая таблица состоит из рядов и столбцов.

Отношения между объектами представлены столбцами.

Каждый столбец представляет атрибут объекта.

Значения столбцов выбираются из области или набора всех возможных значений.

Столбцы, которые используются для связи объектов, называются ключевыми. Есть два типа ключей — первичные и внешние.

Первичные служат для однозначного определения объекта. Внешний ключ — это первичный ключ одного объекта, существующий как атрибут в другой таблице.

Преимущества реляционной модели данных:

Другие модели баз данных (ООСУБД)

В последнее время на рынке СУБД появились продукты, представленные объектными и объектно-ориентированной моделью данных, такие как Gem Stone и Versant ОСУБД. Также производятся исследования в области многомерных и логических моделей данных.

Особенности объектно-ориентированных систем управления базами данных (ООСУБД):

А также поддержку классов объектов и наследование свойств и методов классов подклассами и их объектами.

На данный момент не существует общепринятого стандарта ООСУБД. Считается, что подобные модели данных находится на ранней стадии развития.

Пожалуйста, оставляйте ваши отзывы по текущей теме статьи. За комментарии, отклики, дизлайки, лайки, подписки низкий вам поклон!

Пожалуйста, оставьте ваши комментарии по текущей теме материала. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, лайки, отклики, подписки, дизлайки!

Источник

Основы правил проектирования базы данных

Введение

Как это часто бывает, архитектору БД нужно разработать базу данных под конкретное решение.
Однажды в пятницу вечером, возвращаясь на электричке домой с работы, я подумал о том, как бы я создал сервис по найму сотрудников в разные компании. Ведь ни один из существующих сервисов не позволяет быстро понять насколько подходит тебе кандидат. Нет возможности создать сложные фильтры, включающие или исключающие совокупность определенных навыков, проектов или позиций. Максимум, что обычно предлагают сервисы — фильтры по компаниям и частично по навыкам.

В данной статье я позволю себе немного разбавить строгое изложение материала, смешав техническую информацию с не техническими примерами из жизни.

Для начала, разберем создание базы данных в MS SQL Server для сервиса поиска соискателей на работу.

Этот материал можно перенести и на другую СУБД такую как MySQL или PostgreSQL.

Основы правил проектирования

Для проектирования схемы базы данных, нужно вспомнить 7 формальных правил и саму концепцию нормализации и денормализации. Они и лежат в основе всех правил проектирования.

Опишем более детально 7 формальных правил:

1.1) с обязательной связью:

Реализовать данную связь можно двумя способами:

1.1.1) в одной сущности (таблице):

Рис.1. Сущность Citizen

Здесь таблица Citizen представляет собой сущность гражданина, а атрибут (поле) PassportData содержит все паспортные данные гражданина и не может быть пустым (NOT NULL).

1.1.2) в двух разных сущностях (таблицах):

Рис.2. Отношение сущностей Citizen и PassportData

Здесь таблица Citizen представляет собой сущность гражданина, а таблица PassportData — сущность паспортных данных гражданина (самого паспорта). Сущность гражданина содержит атрибут (поле) PassportID, который ссылается на первичный ключ таблицы PassportData. В свою очередь сущность паспортных данных содержит атрибут (поле) CitizenID, которое ссылается на первичный ключ CitizenID таблицы Citizen. Поле PassportID таблицы Citizen не может быть пустым (NOT NULL). Также здесь важно поддерживать целостность поля CitizenID таблицы PassportData, чтобы обеспечить связь один к одному. Иными словами, поле PassportID таблицы Citizen и поле CitizenID таблицы PassportData должны ссылаться на одни и те же записи как если бы это была одна сущность (таблица), представленная в пункте 1.1.1.

1.2) с необязательной связью:

Реализовать данную связь можно двумя способами:

1.2.1) в одной сущности (таблице):

Рис.3. Сущность Person

Таблица Person представляет собой сущность человека, а атрибут (поле) PassportData содержит все его паспортные данные и может быть пустым (NULL).

1.2.2) в двух сущностях (таблицах):

2.1) с обязательной связью:

примером могут выступать родитель и его дети. У каждого родителя есть как минимум один ребенок.

Реализовать данную связь можно двумя способами:

2.1.1) в одной сущности (таблице):

Рис.5. Сущность Parent

Таблица Parent представляет сущность родителя, а атрибут (поле) ChildList содержит информацию о детях. Данное поле не может быть пустым (NOT NULL). Обычно типом поля ChildList выступают неполно структурированные данные (NoSQL) такие как XML, JSON и т д.

2.1.2) в двух сущностях (таблицах):

Рис.6. Отношение сущностей Parent и Child

Таблица Parent представляет сущность родителя, а таблица Child — сущность ребенка. У таблицы Child есть поле ParentID, ссылающееся на первичный ключ ParentID таблицы Parent. Поле ParentID таблицы Child не может быть пустым (NOT NULL).

2.2) с необязательной связью:

примером может выступать человек, у которого могут быть дети или их может не быть.

Реализовать данную связь можно двумя способами:

2.2.1) в одной сущности (таблице):

Рис.7. Сущность Person

Таблица Parent представляет сущность родителя, а атрибут (поле) ChildList содержит информацию о детях. Данное поле может быть пустым (NULL). Обычно типом поля ChildList выступают неполно структурированные данные (NoSQL) такие как XML, JSON и т д.

2.2.2) в двух сущностях (таблицах):

Рис.8. Отношение сущностей Person и Child

Таблица Parent представляет сущность родителя, а таблица Child — сущность ребенка. У таблицы Child есть поле ParentID, ссылающееся на первичный ключ ParentID таблицы Parent. Поле ParentID таблицы Child может быть пустым (NULL).

2.2.3) в одной сущности со ссылкой на саму себя при условии, что у сущностей (таблиц) родителя и ребенка будут одинаковые наборы атрибутов (полей) без учета ссылки на родителя:

Рис.9. Сущность Person со связью на саму себя

Сущность (таблица) Person содержит атрибут (поле) ParentID, который ссылается на первичный ключ PersonID этой же таблицы Person и может содержать пустое значение (NULL).

Примером может выступить недвижимость: она может быть в собственности как одного человека, так и нескольких. С другой стороны, один человек может владеть несколькими домами или долями нескольких домов.

Реализовать данное отношение, с привлечением NoSQL, можно так же, как в описанных выше отношениях. Однако, в рамках реляционной модели обычно такое отношение реализуют через 3 сущности (таблицы):

Рис.10. Отношение сущностей Person и RealEstate

Таблицы Person и RealEstate представляют соответственно сущности человека и недвижимости. Связываются данные сущности (таблицы) через сущность (таблицы) PersonRealEstate. Атрибуты (поля) PersonID и RealEstateID ссылаются на первичные ключи PersonID таблицы Person и RealEstateID таблицы RealEstate соответственно. Обратите внимание, что для таблицы PersonRealEstate пара (PersonID; RealEstateID) всегда является уникальной и потому может выступать первичный ключем для самой связующей сущности PersonRealEstate.

Также данное отношение можно реализовать через более чем три сущности. Для этого добавляются нужные атрибуты, которые ссылаются на первичные ключи необходимых соответствующих сущностей. Такая реализация схожа с примерами, описанными выше в пунктах 1.1.2 и 1.2.2.

Отношения один ко многим и многие к одному можно реализовать через более чем две сущности. Для этого добавляются нужные атрибуты, которые ссылаются на первичные ключи необходимых соответствующих сущностей. Такая реализация схожа с примерами, описанными выше в пунктах 1.1.2 и 1.2.2.

А где же семь формальных правил?

Говоря о нормализации, нужно понимать ее суть. Нормализация ведет к уменьшению повторяемости хранения информации, а следовательно и к уменьшению возможности появления аномалий в данных. Однако, нормализация при дроблении сущностей приводит к более сложным построениям запросов для манипуляций с данными (вставки, модификации, выборки и удаления).

Обратным процессом нормализации называется денормализация. Это упрощение построения запросов доступа к данным за счет укрупнения и вложенности сущностей (например, как было показано выше в пунктах 2.1.1 и 2.2.1 с помощью неполно-структурированных данных (NoSQL)).

Вот и вся суть правил проектирования баз данных.

А вы уверены, что поняли отношения в семи формальных правилах? Именно поняли, а не узнали? Ведь знать и понимать — две совершенно разных концепции.

Объясню более детально. Спросите себя, можете ли вы за пару часов набросать пусть и укрупненную по сущностям, но модель базы данных для любой предметной области и для любой информационной системы? (тонкости и детали можно достроить, поспрашивав аналитиков и представителей заказчиков). Если вопрос вас удивил, и вы думаете, что это невозможно, значит вы знаете семь формальных правил, но не понимаете их.

Почему-то многие источники игнорируют тот факт, что эти отношения были не придуманы, а выявлены. Они изначально существуют в реальном мире как между субъектами, так и между субъектами и объектами.

Также, эти отношения могут меняться, переходя из один к одному к одному ко многим, многие к одному или многие ко многим. Обязательность связи может меняться или остаться неизменной.

Позволю себе рассказать об одном случае, когда от знания семи формальных правил я пришел именно к пониманию этих отношений.

В свое время меня смущало то, что в ВУЗе я знал эти семь формальных правил, но на производственной практике (ВУЗ отправляет студентов в различные компании для приобретения профессионального опыта) очень долго строил модели баз для разных предметных областей. Я задумался и понял, что не понимаю этих отношений.

Мне помогло наблюдение за людьми, а суть отношений раскрылась в сновидении. Этот сон я перескажу в упрощенной форме: только то, что позволяет лучше понять именно эти семь формальных правил — без детализации всего остального.

Сон был про семью, в которой есть отец, мать и дети. Отец погибает в автомобильной катастрофе, а мать начинает пить, и детей в итоге забирают в детский дом. Эти дети надолго остаются без родителей. Затем у некоторых детей появляются попечители, их тоже несколько.

Вы проследили, какие отношения были между субъектами, и как менялись эти отношения?
Давайте присмотримся внимательнее.

Надеюсь, теперь вы значительно приблизились к пониманию этих семи формальных правил.

Поняв семь формальных правил, вы сможете без труда спроектировать модель базы данных любой сложности для любой информационной системы.

Также вы увидите, что реализовать отношение можно разными способами, а сами отношения могут меняться. Модель (схема) базы данных — это «снимок» отношений между сущностями в определенный момент времени. Именно поэтому важно определить как сами сущности — образы объектов из реального мира или предметной области, так и их отношения между собой с учетом изменений в будущем.

Хорошо спроектированную модель базы данных с учетом изменения отношений в реальности или в предметной области не понадобится менять годами или даже десятилетия. Это особенно важно для хранилищ данных, где изменения влекут пересохранение больших объемов данных (от нескольких гигабайт до многих терабайт).

Важно запомнить, что таблицы в реляционной модели — это отношения сущностей, а строки (кортежи) — это экземпляры этих отношений. Но чтобы было проще, под таблицами часто понимаются сущности, а под строками таблицы — экземпляры сущностей. Их отношения выражаются через связи в форме внешних ключей.

Проектирование схемы базы данных для поиска соискателей на работу

После того, как мы описали основы правил проектирования БД в первой части, давайте создадим схему базы данных для поиска соискателей на работу.

Для начала, определим, что важно для сотрудников из компании, которые ищут кандидатов:

2.1) позиции, которые занимал соискатель в данных компаниях
2.2) навыки и умения, которыми соискатель пользовался в работе
2.3) проекты, в которых участвовал соискатель;
а также продолжительность работы соискателя на каждой позиции и в каждом проекте, длительность использования каждого навыка и умения

Для начала выявим нужные сущности:

Рис.11. Схема базы данных для поиска соискателей на работу

Здесь таблица JobHistory выступает как сущность истории работы каждого соискателя. То есть, это резюме, которое педставляет отношения многие ко многим между сущностями сотрудник, компания, позиция и проект.

Проекты и навыки относятся друг другу как многие ко многим и потому связываются между собой через сущность (таблицу) ProjectSkill.

Когда вы понимаете отношения между субъектами и между субъектами и объектами — уже упомянутые семь формальных правил — эту или схожую схему можно реализовать «на коленке»: на листке бумаги, мене чем за час. И это еще с учетом усталости после плодотворного рабочего дня.

Здесь можно было упростить схему добавления данных, если «навыки» вложить в сущность «проекты» через неполно структурированные данные (NoSQL) в виде XML, JSON или просто перечислять названия навыков через точку с запятой. Но это бы усложнило выборку с группировкой по навыкам и фильтрацию по отдельным навыкам.

Подобная модель лежит в основе базы данных проекта Geecko.

Как видите, ничего сложного в проектировании информационных систем в части проектирования базы данных нет. Это всего лишь отражение объектов и субъектов из реальности, перенесенное в «сущности» схемы базы данных. Отношения между этими сущностями фиксируются на определенный момент времени, с учетом будущих изменений.

Что именно мы возьмем из реальности и вложим в сущность схемы, и какие отношения построим в модели, будет зависеть от того, что мы хотим от информационной системы в общем, здесь и в будущем. Иными словами — какие данные мы хотим получить в текущий момент времени и через определенное время в будущем.

Немного лирики

После того, как вы внедрите модель в работу, остановитесь на миг и подумайте: только что был создан новый маленький мир. В нем есть свои сущности из реального мира и свои отношения. Да, это цифровой мир, но он теперь будет развиваться своей дорогой. Он будет общаться (интегрироваться) с другими системами (мирами), тоже созданными по своим правилам. Данные будут течь в этих системах, как кровь в живом организме.

А перед сном подумайте о том, что семь формальных правил были всегда, и что они окружают нас всюду. Не больше и не меньше, всегда семь. Все отношения реальной жизни можно разложить на эти семь формальных правил. А когда вы думаете или видите сны, как там сущности относятся друг к другу — не по тем же семи формальным правилам?

Вообще, я уверен, что эти отношения (семь формальных правил) выявил очень хороший психотерапевт, возможно — женщина. Это было очень давно, задолго до появления самого понятия информационных технологий. И самое интересное, что эти отношения живут вне базы данных и ИТ — последние лишь используют их для моделирования информационных систем.

Но мы немного отошли от темы. Я лишь призываю в момент создания новой системы подойти к этому процессу с душой. И тогда поверьте, случится момент творения. Спроектированная таким образом система будет живее всех живых в цифровом мире.

Послесловие

Диаграммы для примеров были реализованы с помощью инструмента Database Diagram Tool for SQL Server. Однако, подобный функционал есть и в DBeaver.

Источник

Какая модель бд строится на основе требований субд

Концепция в общем смысле представляет некоторую систему взглядов на процесс или явление.

Составными частями концепции являются совокупность принципов и методология.

К современным базам данных, а следовательно, и к СУБД, на которых они строятся, предъявляются следующие основные требования.

Высокое быстродействие (малое время отклика на запрос).

Простота обновления данных.

Совместное использование данных многими пользователями.

Стандартизация построения и эксплуатации БД (фактически СУБД).

Адекватность отображения данных соответствующей предметной области.

Дружелюбный интерфейс пользователя.

Важнейшими являются первые два противоречивых требования: повышение быстродействия требует упрощения структуры БД, что, в свою очередь, затрудняет процедуру обновления данных, увеличивает их избыточность.

Независимость данных предполагает инвариантность к характеру хранения данных, программному обеспечению и техническим средствам. Она обеспечивает минимальные изменения структуры БД при изменениях стратегии доступа к данным и структуры самих исходных данных. Это достигается, как будет показано далее, «смещением» всех изменений на этапы концептуального и логического проектирования с минимальными изменениями на этапе физического проектирования .

Безопасность данных включает их целостность и защиту.

1) отсутствие неточно введенных данных или двух одинаковых записей об одном и том же факте;

2) защиту от ошибок при обновлении БД;

3) невозможность удаления (или каскадное удаление) связанных данных разных таблиц;

4) неискажение данных при работе в многопользовательском режиме и в распределенных базах данных;

5) сохранность данных при сбоях техники (восстановление данных).

1) введением системы паролей;

2) получением разрешений от администратора базы данных (АБД);

3) запретом от АБД на доступ к данным;

Стандартизация обеспечивает преемственность поколений СУБД, упрощает взаимодействие БД одного поколения СУБД с одинаковыми и различными моделями данных. Стандартизация (ANSI/SPARC) осуществлена в значительной степени в части интерфейса пользователя СУБД и языка SQL. Это позволило успешно решить задачу взаимодействия различных реляционных СУБД как с помощью языка SQL, так и с применением приложения Open DataBase Connection (ODBC). При этом может быть осуществлен как локальный, так и удаленный доступ к данным (технология клиент/сервер или сетевой вариант).

Представляет интерес эволюция концепции баз данных .

В 1963 году С. Бахманом была построена первая промышленная база данных IDS с сетевой моделью данных, которая все еще характеризовалась избыточностью данных и их использованием только для одного приложения. Доступ к данным осуществлялся с помощью соответствующего программного обеспечения. В 1969 году сформировалась группа, создавшая набор стандартов CODASYL для сетевой модели данных.

Фактически начала использоваться (рис. 2.1, б) современная архитектура базы данных. Под архитектурой понимается разновидность (обобщение) структуры, в которой какой-либо элемент может быть заменен на другой элемент, характеристики входов и выходов которого идентичны первому элементу. Существенный скачок в развитии технологии баз данных дала предложенная М. Коддом в 1970 году парадигма реляционной модели данных. Под парадигмой понимается научная теория, воплощенная в систему понятий, отражающих существенные черты действительности. Теперь логические структуры могли быть получены из одних и тех же физических данных, т.е. доступ к одним и тем же физическим данным мог осуществляться различными приложениями по разным путям. Стало возможным обеспечение целостности и независимости данных.

В конце 70-х годов появились современные СУБД, обеспечивающие физическую и логическую независимость, безопасность данных, обладающие развитыми языками БД. Последнее десятилетие характеризуется появлением распределенных и объектно-ориентированных баз данных, характеристики которых определяются приложениями средств автоматизации проектирования и интеллектуализации БД.

Прежде чем рассматривать процедуры работы с базой данных, дадим набор характеристик БД (рис. 2.2) и пояснения к нему.

Существует два подхода к построению БД, базирующихся на двух подходах к созданию автоматизированной системы управления (АСУ).

Первый из них, широко использовавшийся в 80-е годы и потому получивший название классического (традиционного), связан с автоматизацией документооборота (совокупность документов, движущихся в процессе работы предприятия). Исходными и выходными координатами являлись документы, как это видно из примера 2.1.

Пример 2.1. Задача ставится следующим образом. Имеется система ручных документов, форма одного из которых показана в табл. 2.1.

Данные о поставках

Отчет о поставках за квартал

Использовался следующий тезис. Данные менее подвижны, чем алгоритмы, поэтому следует создать универсальную БД, которую затем можно использовать для любого алгоритма. Однако вскоре выяснилось, что создание универсальной БД проблематично. Господствовавшая до недавнего времени концепция интеграции данных при резком увеличении их объема оказалась несостоятельной. Более того, стали появляться приложения (например, текстовые, графические редакторы), базирующиеся на широко используемых стандартных алгоритмах. Выявились стандартные алгоритмы и в управлении (бизнесе), как это следует из примера 2.2.

Пример 2.2. Рассмотрим стандартную процедуру использования банковской кредитной карточки. Покупатель-клиент выбирает товар в супермаркете и, подходя к кассе, предъявляет для оплаты кредитную карточку. Она опускается в специальный приемник, и данные с нее считываются и передаются в компьютер супермаркета. Этот компьютер связывается с компьютером банка, в котором хранятся деньги клиента. Данные из компьютера банка (относительно клиента) передаются в компьютер супермаркета. Если у клиента на счете в банке больше средств, чем стоимость отобранного им товара, то компьютер маркета разрешает отпустить товары. Одновременно он проводит пересчет средств на счете клиента, внося изменения в финансовые документы супермаркета, в счет клиента в банке и кредитную карточку. Кредитная карточка с измененными данными возвращается клиенту. Если средств у клиента недостаточно, кредитная карточка может быть возвращена клиенту и он не будет обслужен в супермаркете.

К 90-м годам сформировался второй, современный подход, связанный с автоматизацией управления. Он предполагает первоначальное выявление стандартных алгоритмов приложений (алгоритмов бизнеса в зарубежной терминологии), под которые определяются данные, а стало быть, и база данных. Объектно-ориентированное программирование только усилило значимость этого подхода. Состав БД для различных подходов представлен на рис. 2.3.

В работе БД возможен одно- и многопользовательский (несколько пользователей подключаются к одному компьютеру через разные порты) режимы.

Используют восходящее и нисходящее проектирование БД. Первое применяют в распределенных БД при интеграции спроектированных локальных баз данных, которые могут быть выполнены с использованием различных моделей данных. Более характерным для централизованных БД является нисходящее проектирование.

Работа с базами данных может быть представлена в виде схемы, показанной на рис. 2.4. Из нее видно, что следует выделять методологию создания и методологию использования БД. Методология БД определяется в процедуре проектирования, но проявляется и в процедуре использования.

Существует много разновидностей методологии рассмотрения баз данных в классическом подходе , однако чаще всего придерживаются методологии ANSI/SPARC, схема которой представлена на рис. 2.5.

На рис. 2.5 показана совокупность процедур проектирования централизованной БД, которые можно объединить в четыре этапа.

На этапе формулирования и анализа требований устанавливаются цели организации, определяются требования к БД. Они состоят из общих требований, определенных в разделе 2.1, и специфических требований. Для формирования специфических требований обычно используется методика интервьюирования персонала различных уровней управления. Все требования документируются в форме, доступной конечному пользователю и проектировщику БД.

Этап концептуального проектирования заключается в описании и синтезе информационных требований пользователей в первоначальный проект БД. Исходными данными могут быть совокупность документов пользователя (рис. 2.4) при классическом подходе или алгоритмы приложений (алгоритмы бизнеса) при современном подходе. Результатом этого этапа является высокоуровневое представление (в виде системы таблиц БД) информационных требований пользователей на основе различных подходов.

Сначала выбирается модель БД. Затем с помощью ЯОД создается структура БД, которая заполняется данными с помощью команд ЯМД, систем меню, экранных форм или в режиме просмотра таблиц БД. Здесь же обеспечивается защита и целостность (в том числе ссылочная) данных с помощью СУБД или путем построения триггеров.

Специального обсуждения заслуживает процедура управления БД. Она наиболее проста в однопользовательском режиме. В многопользовательском режиме и в распределенных БД процедура сильно усложняется. При одновременном доступе нескольких пользователей без принятия специальных мер возможно нарушение целостности. Для устранения этого явления используют систему транзакций и режим блокировки таблиц или отдельных записей.

На этапе физического проектирования решаются вопросы, связанные с производительностью системы, определяются структуры хранения данных и методы доступа.

Взаимодействие между этапами проектирования и словарной системой необходимо рассматривать отдельно. Процедуры проектирования могут использоваться независимо в случае отсутствия словарной системы. Сама словарная система может рассматриваться как элемент автоматизации проекти-рования.

Средства проектирования и оценочные критерии используются на всех стадиях разработки. В настоящее время неопределенность при выборе критериев является наиболее слабым местом в проектировании БД. Это связано с трудностью описания и идентификации большого числа альтернативных решений.

Проще обстоит дело при работе с количественными критериями, к которым относятся время ответа на запрос, стоимость модификации, стоимость памяти, время на создание, стоимость на реорганизацию. Затруднение может вызывать противоречие критериев друг другу.

В то же время существует много критериев оптимальности, являющихся неизмеримыми свойствами, трудно выразимыми в количественном представлении или в виде целевой функции.

К качественным критериям могут относиться гибкость, адаптивность, доступность для новых пользователей, совместимость с другими системами, возможность конвертирования в другую вычислительную среду, возможность восстановления, возможность распределения и расширения.

Процесс проектирования является длительным и трудоемким и обычно продолжается несколько месяцев. Основными ресурсами проектировщика БД являются его собственная интуиция и опыт, поэтому качество решения во многих случаях может оказаться низким.

Основными причинами низкой эффективности проектируемых БД могут быть:

недостаточно глубокий анализ требований (начальные этапы проектирования), включая их семантику и взаимосвязь данных;

большая длительность процесса структурирования, делающая этот процесс утомительным и трудно выполняемым при ручной обработке.

В этих условиях важное значение приобретают вопросы автоматизации разработки.

БД используются обычно не самостоятельно, а являются компонентой различных информационных систем: банков данных, информационно-поисковых и экспертных систем, систем автоматизированного проектирования, автоматизированных рабочих мест, автоматизированных систем управления.

В БД имеется три уровня представления данных (рис. 2.4): концептуальная, логическая и физическая базы данных.

В логическом представлении применяются следующие виды моделей данных: иерархические, сетевые, реляционные, объектно-ориентированные (объектно-реляционные).

Иерархическая модель является разновидностью сетевой, являющейся совокупностью деревьев (лесом).

Сетевая модель является моделью объектов-связей, допускающей только бинарные связи «многие к одному», и использует для описания модель ориентированных графов.

Реляционная модель использует представление данных в виде таблиц (реляций, связей). В ее основе лежит математическое понятие теоретико-множественного отношения: она базируется на реляционной алгебре и теории отношений.

В объектно-ориентированной модели используются понятия класса, объекта, метода.

В процессе использования БД имеются операции обновления (запись, удаление, модификация данных) и запрос-ответ (чтение).

На этапе И1 пользователь должен выяснить, какие формы документов ему нужны. Это могут быть не только логические модели пользователя, но и различные их модификации при разных сочетаниях полей. Поскольку логические (а тем более модифицированные логические) модели могут отличаться от логической модели БД, следует определить, какие сочетания полей необходимы для выводимых машинных документов.

Эти сочетания образуются с помощью элементарных правил (этап И2), изучаемых реляционной алгеброй и реляционным исчислением. Далее правила следует трансформировать в соответствующие варианты обращения к СУБД через ее интерфейс. Это могут быть меню, экранные формы, язык программирования (например, SQL), запрос по примеру, режим просмотра таблиц БД. Результат может быть представлен в виде таблиц или отчетов.

При эксплуатации БД используют и две специфические операции: навигацию и спецификацию.

Для работы с БД используется специальный обобщенный инструментарий в виде СУБД, предназначенный для управления БД и обеспечения интерфейса пользователя.

Существует два основных направления реализации СУБД: программное и аппаратное.

Программная реализация (в дальнейшем СУБД) представляет собой набор программных модулей, работает под управлением конкретной ОС и выполняет следующие функции: описание данных на концептуальном и логическом уровнях; загрузку данных; хранение данных; поиск и ответ на запрос ( транзакцию); внесение изменений; обеспечение безопасности и целостности; предоставление пользователю языковых средств: языка описания данных (ЯОД), языка манипулирования данными (ЯМД), языка запросов.

Аппаратная реализация предусматривает использование и так называемых машин баз данных (МБД). Их появление вызвано возросшими объемами информации и требованиями к скорости доступа.

Таким образом, в соответствии с рис. 2.4, 2.5 теоретические вопросы можно скомпоновать в две группы (рис. 2.6).

Общая теория баз данных. Сюда относятся вопросы, не зависящие от моделей данных:

а) математический аппарат баз данных (глава 3);

б) описание структуры БД, в том числе различных МД с их сравнительными характеристиками, выбор МД, структурные преобразования БД.

Теория реляционных БД (глава 4). Для них наиболее продвинута прикладная математическая теория БД. Она включает три фактически автономных раздела (рис. 2.6):

В дальнейшем изложении материала будем руководствоваться рис. 2.6.

© Центр дистанционного образования МГУП

Источник