Основные модели баз данных. Модели базы данных

Любая БД отражает информацию об определенной предметной области. В зависимости от уровня абстракции, на котором представляется предметная область, существуют различные уровни моделей данных. Под информационной моделью данных подразумевается способ описания информации, содержащейся в предметной области. В дальнейшем будут рассматриваться структурированные модели данных. Для этих моделей существует четыре основных уровня моделей: инфологический (концептуальный), даталогический или логический, физический и уровень внешних моделей.

На первом уровне описание предметной области строится так, чтобы оно было как можно более общим, не зависело от особенностей выбираемой впоследствии СУБД, а информация была бы доступна широкой категории пользователей: от заказчиков до системных программистов, которые будут заниматься проектированием БД на основе этой модели. Для этого исходная информация о предметной области анализируется и представляется в некотором формализованном виде. Это формализованное описание предметной области должно отражать ее специфику и использоваться на следующих этапах проектирования структуры БД в контексте особенностей выбранной конкретной СУБД. Такое формализованное описание предметной области называется инфологической или концептуальной моделью.

Затем строится модель в терминах конкретной СУБД, выбранной для проектирования БД. Этот уровень называется даталогической (логической) моделью. Описание даталогической структуры БД на языке выбранной СУБД называется ее схемой.

Следующим уровнем является физическая модель данных. В рамках этой модели определяются способы физического размещения данных в среде хранения, разрабатывается так называемая схема хранения данных. Поскольку в разных СУБД имеются различные возможности и особенности физической организации данных, то физическое моделирование проводится только после разработки даталогической модели.

Ряд современных СУБД обладают возможностями описания структуры БД с точки зрения конкретного пользователя. Такое описание называется внешней моделью. Для каждого типа пользователей внешнее моделирование позволяет разработать подсхему БД исходя из потребностей различных категорий пользователей. Этот подход является удобным с точки зрения облегчения работы пользователей с БД, поскольку пользователь при этом может, не зная о всей структуры БД, работать только с той ее частью, которая имеет к нему непосредственное отношение. Кроме того, механизм создания подсхем служит дополнительным средством защиты информации, хранимой в БД.

Таким образом, если СУБД поддерживает возможность создания подсхем, то архитектура БД становится трехуровневой: уровень схемы хранения, уровень схемы и уровень подсхем.

Рассмотрим теперь основные типы моделей данных.

Иерархическая модель БД является одной из первых моделей БД. Это обусловлено прежде всего тем, что именно такая модель наиболее естественным образом отражает множественные связи между объектами реального мира, когда один объект выступает в качестве родительского, с которым связано большое количество подчиненных объектов.

Принцип иерархической модели БД заключается в том, что все связи между данными описываются с помощью построения упорядоченного графа (дерева). Дерево является упорядоченным в соответствии с иерархией наборов элементов, которые называются узлами. Все узлы связаны между собой ветвями. При этом для описания схемы иерархической БД понятие “дерево” используется как определенный тип данных. Этот тип данных является составным и может включать в себя подтипы или поддеревья. БД является совокупностью деревьев, каждое из которых на языке иерархической модели называется физической базой данных. Каждое дерево состоит из единственного корневого (главного, родительского) типа и связанного с ним упорядоченного множества подчиненных (дочерних) типов. Корневой тип - это такой тип, который имеет подчиненные типы и не имеет родительских. Дочерние типы, имеющие один и тот же родительский тип, называются близнецами. Каждый из подчиненных типов для данного корневого типа может являться как простым, так и составным типом “запись”.

Различают три вида деревьев - сбалансированные, несбалансированные и двоичные деревья. В сбалансированном дереве каждый узел имеет одно и то же количество ветвей. Такая организация данных физически является наиболее простой, однако часто логическая структура данных требует переменного количества ветвей в каждом узле, что соответствует несбалансированному дереву. Двоичные деревья допускают наличие не более двух ветвей для одного узла.

Таким образом, иерархическая модель БД может быть интерпретирована как упорядоченная совокупность экземпляров деревьев, каждое из которых содержит экземпляры записей. Собственно содержание БД хранится в полях записей. Под полем записи понимается минимальная, неделимая единица данных.

При построении иерархической модели БД всегда необходимо помнить о поддержке целостностей связей, подразумевая под этим, что:

  • - всегда имеется по крайней мере один родительский тип, который может иметь произвольное количество подчиненных типов;
  • - дочерние типы не могут существовать без наличия родительского типа, причем для каждого подчиненного типа в БД имеется единственный корневой тир;
  • - у корневого типа не обязательно должны иметься подчиненные типы.

Необходимо отметить, что в ряде нотаций может использоваться иная терминология. Так, в нотации Американской Ассоциации по базам данных DBTG (Data Base Task Group) термину “запись” соответствует термин “сегмент”, а записью называется все множество записей, которые относятся к одному экземпляру типа “дерево”.

Основным достоинством иерархической модели БД является относительно высокая скорость обработки информации при обращении к данным. К недостаткам следует отнести ее громоздкость при наличии сложных логических связей между данными.

Сетевая модель БД является в некотором смысле обобщением иерархической модели. Основное отличие сетевой модели от иерархической заключается в том, что в сетевой модели подчиненный тип может иметь произвольное количество родительских типов. Основными понятиями сетевой модели являются набор, агрегат, запись и элемент данных. Под элементом данных в данном случае следует подразумевать то же самое, что и в иерархической модели - минимальную единицу данных. Агрегаты данных бывают двух типов: агрегат типа вектор и агрегат типа повторяющаяся группа. Агрегат типа вектор соответствует набору элементов данных. Агрегат типа повторяющаяся группа соответствует совокупности векторов данных. Записью называется совокупность агрегатов данных. Каждая запись имеет определенный тип и состоит из совокупности экземпляров записи. Набором называется граф, связывающий два типа записи. Таким образом, набор отражает иерархическую связь между двумя типами записей. Родительский тип записи в данном наборе называется владельцем набора, а дочерний тип записи -- членом того же набора. Для каких-либо любых двух типов записей может быть задано любое количество связывающих их наборов. При этом между двумя типами записей может быть определено различное количество наборов. Однако один и тот же тип записи не может быть одновременно владельцем и членом набора.

Несомненным достоинством сетевой модели данных является возможность более гибкого отображения множественных связей между объектами. Один из наиболее существенных недостатков заключается в высокой сложности схемы построения БД, что усугубляется ослаблением контроля за целостностью связей ввиду их многочисленности.

В основе реляционной модели данных лежит понятие отношения, которое является двумерной таблицей, содержащей множество строк (кортежей) и столбцов (полей или атрибутов). Таблица соответствует определенному объекту предметной области, ее поля описывают свойство данного объекта, а строки - конкретным экземплярам объекта. В каждом отношении всегда должен присутствовать атрибут или набор атрибутов, однозначно определяющий единственный кортеж этого отношения - первичный ключ. Для отражения связи между объектами используется связывание таблиц по определенным правилам с использованием так называемых внешних ключей, которые будут подробно рассмотрены в следующих разделах.

Основное достоинство реляционной модели заключается в ее простоте и логической замкнутости, а недостатком является сложность системы описания различных связей между таблицами.

Развитие реляционной модели привело к появлению так называемой постреляционной модели данных, основным отличием которой является допустимость многозначных полей (полей, значения которых состоят из множества подзначений). Многозначные поля можно интерпретировать как самостоятельные таблицы, встроенные в исходную таблицу. Кроме того, в постреляционной модели поддерживаются множественные ассоциированные поля, в совокупности образующих ассоциацию: в каждой строке первое значение одного столбца ассоциации соответствует первым значениям всех остальных столбцов ассоциации.

Основное достоинство постреляционной модели заключается в том, что она позволяет более эффективно хранить данные, а количество таблиц в этой модели заметно меньше по сравнению с реляционной. Недостатком является сложность обеспечения поддержания логической согласованности данных.

Теория многомерных моделей данных активно развивается в последнее время. Понятие многомерной модели означает многомерность логического представления структуры информации. Основными понятиями многомерной модели являются измерение и ячейка.

Измерением называется множество данных одного типа, которые образуют грань n-мерного куба. Ячейкой является поле, значение которого определяется всей совокупностью измерений. Значение ячейки может быть переменной или формулой.

Для работы с многомерными моделями данных используются специальные многомерные СУБД, в основе которых лежат понятия агрегируемости, историчности и прогнозируемости. Под агрегируемостью данных подразумеваются различные уровни обобщения информации. Историчность данных означает высокий уровень статичности как самих данных, так и связей между ними, а также упорядочение данных во времени в процессе их обработки и представления пользователям. Обеспечение прогнозируемости задается использованием специальных функций прогнозирования.

Многомерные СУБД используют две схемы организации данных - поликубическую и гиперкубическую. В поликубической модели n-мерные кубы могут иметь как различные размерности, так и различные измерения-грани. В гиперкубической модели все размерности кубов одинаковы, а измерения различных кубов совпадают.

Срезом называется некоторое подмножество n-мерного куба, задаваемое фиксацией заданного количества измерений. Срез имеет размерность, меньшую n, и используется, в частности, для представления информации пользователям в виде читаемых двумерных таблиц. Вращение также часто используется для двумерного представления данных и заключается в изменении порядка измерений. Операции агрегации и детализации означают более общее или более детальное представление информации.

Многомерные модели данных особенно удобны для работы с большими БД, поскольку позволяют эффективно обрабатывать значительные объемы информации, и это является их несомненным достоинством.

Основным отличием объектно-ориентированной модели от рассмотренных выше является использование объектно-ориентированных методов манипулирования данными - инкапсуляции, наследования и полиформизма.

Инкапсуляция означает возможность разграничения доступа различных программ, приложений, методов и функций (в более широком смысле и доступа различных категорий пользователей) к различным свойствам объектов данных. В контексте термина “инкапсуляция” часто используется понятие видимости - степень доступности отдельных свойств объекта. В современных объектно-ориентированных системах программирования (таких как Delphi или С++ Builder) имеются следующие уровни инкапсуляции (видимости), которые принято называть разделами:

  • 1. Разделы Public, Published и Automated - с незначительными отличительными особенностями свойства объекта, описанные как принадлежащие к данным разделам, полностью доступны.
  • 2. Раздел Private - этот раздел накладывает наиболее жесткие ограничения на видимость свойств объекта. Как правило, такие свойства оказываются доступными только владельцу данного объекта (программному модулю, в котором этот объект создан).
  • 3. Раздел Protected - в отличие от раздела Private свойства объекта становятся доступными наследникам владельца объекта.

В отличие от инкапсуляции наследование предполагает полную передачу всех свойств родительского объекта дочерним объектам. При необходимости наследование свойств одного объекта можно распространить и на объекты, не являющиеся по отношению к нему дочерними.

Полиморфизм означает возможность одного и того же приложения манипулировать с данными разных типов - приложения (методы, процедуры и функции), обрабатывающие объекты различных типов, могут иметь одно и то же имя.

Основным достоинством объектно-ориентированых моделей является возможность моделировать разнообразные сложные взаимосвязи между объектами.

Данные в базах данных организуются в соответствии с одной из моделей данных.

С помощью модели данных могут быть представлены объекты предметной области и взаимосвязи между ними. Т.о. основой любой БД является модель данных.

Модель данных – совокупность структур данных и операций по их обработке.

К классическим моделям представления данных относят иерархическую, сетевую и реляционную. Иерархическая и сетевая модели данных стали применяться в системах управления базами данных в начале 60-х годов. В начале 70-х годов была предложена реляционная модель данных. Эти три модели различаются в основном способами представления взаимосвязей между объектами.

Основные модели представления данных:

1. Иерархическая модель данных представляет информационные отображения объектов реального мира – сущности и их связи в виде ориентированного графа или дерева (рис. 2). Узлы и ветви образуют иерархическую древовидную структуру. Узел является совокупностью атрибутов, описывающих объект. Наивысший в иерархии узел называется корневым (это главный тип объекта). Корневой узел находится на первом уровне. Зависимые узлы (подчиненные типы объектов) находятся на втором, третьем и др. уровнях. В такой модели у каждого объекта есть только один исходный (за исключением корневого объекта), но в принципе может быть несколько зависимых (порожденных).

Рис.17. Структура иерархической модели

Ветви между объектами отображают наличие некоторого отношения, причем название отношения пишется на ребре. Например, между объектами «клиент» и «заказ» может быть отношение, которое называется «делает», а между «заказ» и «товары» - отношение «состоит из». Этот тип модели отражает вертикальные связи, подчинение нижнего уровня верхнему, т.е. к каждой записи БД есть только один (иерархический) путь от корневой записи.

Примером такой модели может служить БД, содержащая сведения о ВУЗе (на примере БелГСХА)

2. Сетевая модель – является расширением иерархической модели, нов отличие от нее присутствуют горизонтальные связи (рис. 3). В данной модели данных любой объект может быть и главным и подчиненным. Структура называется сетевой, если в отношениях между данными порожденный элемент имеет более одного исходного. Сетевая модель предоставляет большие возможности по сравнению с иерархической, однако она сложнее в реализации и использовании. Примером может служить структура БД, содержащей сведения о студентах, участвующих в НИРС. Возможно участие одного студента в нескольких темах, а также нескольких студентов в разработке одной темы.

Рис. 18. Представление связей в сетевой модели

3. Реляционная модель. Понятие реляционной модели данных (от английского relation – отношение) связано с разработками Эриха Кодда. Эта модель характеризуется простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования аппарата реляционной алгебры для обработки данных.


Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц, связанных между собой определенными отношениями.

Реляционная таблица обладает следующими свойствами :

ü таблица должна иметь имя;

ü каждый элемент таблицы – один элемент данных;

ü все столбцы в таблице однородные, т.е. все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный или другой) и длину;

ü каждый столбец имеет уникальное имя;

ü одинаковые строки в таблице отсутствуют;

ü порядок следования строк и столбцов может быть произвольным;

ü таблица должна быть простой, т.е. не содержать составных столбцов;

ü должен быть известен первичный ключ.

Таблица реляционной БД состоит из некоторого числа однотипных записей, или кортежей. Слово «однотипных» означает, что все записи обладают одним и тем же набором атрибутов, или полей, хотя для каждой записи атрибут может принимать свое собственное значение.

Рассмотрим таблицу, содержащую данные о сотрудниках предприятия

Имеется множество способов реализации элементарных единиц данных, и поэтому известны многообразные модели данных. Модель данных дает правила для их структурирования. Как правило, операции над данными соотносятся с их структурой. Разновидности существующих моделей данных соответствуют разнообразию областей применения и предпочтений пользователей.

Для представления данных используются модели, основанные на формах представления информации. Такие модели называются синтаксическими.

В специальной литературе встречается описание довольно большого количества моделей данных . Широкое распространение получили иерархическая, сетевая и реляционная. Кроме них к самым известным относятся еще бинарная модель и семантическая сеть.

Классической, наиболее давно используемой считается модель данных, в основе которой лежит иерархическая структура типа дерева (фрагмент представлен на рис. 10). Часто используется также модель «упорядоченное дерево», в которой значим относительный порядок поддеревьев. В такой модели каждая следующая единица информации связана только с одной предыдущей, а предыдущие могут быть связаны с несколькими последующими.


Сетевая модель данных основана на таком представлении информации, при котором одна единица информации может быть связана с произвольным числом других (рис. 11).


Реляционная модель данных базируется на табличных методах и средствах представления данныхи манипулирования ими. В такой модели информация о предметной области отображается в таблицу, называемую «отношением» (рис. 12). Строка такой таблицы называется кортежем, столбец – атрибутом. Каждый атрибут может принимать некоторое подмножество значений из определенной области – домена.

Подавляющее большинство СУБД, ориентированных на персональные ЭВМ, являются системами, построенными на основе реляционной модели данных, – реляционными СУБД.

Бинарная модель данных – это графовая модель, в которой вершины отражают представления простых однозначных атрибутов, а дуги – представления бинарных связей между атрибутами (рис. 13).


Бинарная модель не получила широкого распространения, но в ряде случаев находит практическое применение. Так, в области искусственного интеллекта уже давно ведутся исследования с целью представления информации в виде бинарных отношений .

Семантические сети в качестве моделей данных были предложены исследователями, работавшими над различными проблемами искусственного интеллекта. Так же, как в сетевой и бинарной моделях, базовые структуры семантической сети могут быть представлены графом, множество вершин и дуг которого образует сеть. Однако семантические сети предназначены для представления и систематизации знаний самого общего характера.

Таким образом, семантической сетью можно считать любую графовую модель (например, помеченный бинарный граф), если изначально четко оговорено, что обозначают вершины и дуги и как они используются.

Семантические сети являются богатыми источниками идей моделирования данных, чрезвычайно полезных в плане решения проблемы представления сложных ситуаций. Они могут применяться независимо или совместно с идеями, положенными в основу других моделей данных. Их интересной особенностью служит то, что расстояние, измеренное на сети (семантическое расстояние, или метрика), играет важную роль, определяя близость взаимосвязанных понятий. При этом предусмотрена возможность в явной форме подчеркнуть, что семантическое расстояние велико. Как показано на рис. 14, МАГАЗИН соотносится с личностью ПРОДАВЕЦ, и в то же время ПРОДАВЦУ присущ ВЕС. Взаимосвязь личности со специальностью очевидна, однако из этого не обязательно следует взаимосвязь МАГАЗИНА и ВЕСА.


Нужно сказать, что моделям данных типа семантической сети при всем богатстве их возможностей в моделировании сложных ситуаций свойственны усложненность и некоторая неэкономичность в концептуальном плане.

Остановимся подробнее на реляционной, иерархической и сетевой моделях данных.

Реляционная модель данных характеризуется следующими компонентами:

– информационной конструкцией: отношением с двухуровневой структурой;

– допустимыми операциями: проекцией, выборкой, соединением и некоторыми другими;

– ограничениями: функциональными зависимостями между атрибутами отношения.

Каждому классу объектов Р материального мира ставится в соответствие некоторое множество атрибутов, например А 1 , А 2 , ..., А n . Отдельный объект класса Р описывается строкой величин (a 1 , а 2 , ..., a n) , где a i – значение атрибута A i .

Строка (a 1 , а 2 , ..., a n ) называется кортежем. Всему классу объектов соответствует множество кортежей, именуемое отношением. Обозначим отношение, описывающее класс объектов Р , также через Р .

Выражение Р (А 1 , А 2 , ..., А n ) называется схемой отношения Р .

Для каждого компонента кортежа должна быть указана его связь с соответствующим атрибутом. В реляционной модели данных для обеспечения этой связи порядок компонентов кортежа совпадает с порядком следования атрибутов в схеме отношения.

Каждое отношение отражает состояние класса объектов в некоторый момент времени. Следовательно, одной схеме отношения в разные моменты времени могут соответствовать разные отношения.

Множество значений отношения можно представить в виде таблицы, в которой соблюдаются следующие соответствия:

– название таблицы и перечень названий граф соответствуют схеме отношения;

– строке таблицы соответствует кортеж отношения;

– все строки таблицы (а значит, все кортежи) различны;

– порядок строк и столбцов произвольный (в частности, реляционная модель данных не предполагает специальную сортировку строк).

Описание процессов обработки отношений может быть выполнено двумя способами:

– указанием перечня операций, выполнение которых приводит к требу­емому результату (процедурный подход),

– описанием свойств, которым должно удовлетворять результирующее отношение (декларативный подход).

Рассмотрим процедурный подход . Множество отношений и операций над ними образует реляционную алгебру. Как правило, список операций содержит проекцию, выборку, объединение, пересечение, вычитание, соединение.

Проекцией называется операция, которая переносит в результирующее отношение столбцы исходного отношения, указанные в условии операции. Алгебраическая запись проекции имеет вид

Т = R [X ],

где R – исходное отношение; Т – результирующее отношение; X – список атрибутов в структуре отношения Т (условие проекции).

Рассмотрим отношение O 1 , содержащее сведения о продаже продукции в 2010 г. (табл. 1).

Таблица 1

Отношение Т 1 , содержащее сведения только о фактическом выпуске продукции, получается в результате выполнения проекции

Т 1 = О 1 [Магазин, Продукция, Факт]

и имеет вид табл. 2.

Таблица 2

Столбцы можно указывать в любом порядке:

Т 1 = О 1 [Продукция, Магазин, Факт].

Выборкой называется операция, переносящая в результирующее отношение те строки из исходного отношения, которые удовлетворяют условию выборки. Условие выборки проверяется в каждой строке отношения по отдельности и не может охватывать информацию из нескольких строк. Существуют две простейшие разновидности условия выборки:

1) Имя атрибута 1 <знак сравнения> Значение, где допускаются знаки сравнения =, #, >, ≥, <, ≤. Например: Цена > 100.

Имена атрибутов должны содержаться в структуре исходного отношения. Алгебраическая запись выборки имеет вид

T = R [p ],

где R – исходное отношение; Т – результирующее отношение; р – условие выборки.

Например, получим значения Т 2 = О 1 [Продукция = «П 1 »] (табл. 3).

Таблица 3

Операции объединения, пересечения и вычитания производятся над двумя исходными отношениями с одинаковой структурой.

Обозначим исходные отношения через R 1 и R 2 , результирующее – через Т .

Объединение Т = U (R 1 , R 2) содержит строки, присутствующие либо в отношении R 1 , либо в R 2 .

Пересечение Т = I (R 1 , R 2) содержит строки, присутствующие в отношениях R 1 и R 2 одновременно.

Вычитание Т = M (R 1 , R 2) содержит те строки из R 1 , которые отсутствуют в R 2 .

Операция соединения отношений выполняется над двумя исходными отношениями и создает одно результирующее. Каждая строка первого исходного отношения сопоставляется по очереди со всеми строками второго отношения, и если для этой пары строк соблюдается условие соединения, то они сцепляются и образуют очередную строку в результирующем отношении. Условие соединения имеет вид

Имя атрибута 1 <знак сравнения> Имя атрибута 2,

где Имя атрибута 1 находится в одном исходном отношении, а Имя атрибута 2 – в другом. Будем использовать следующее обозначение операции соединения:

T = R l [p ] R 2 ,

где R 1 и R 2 – исходные отношения; Т – результирующее отношение; р – условие соединения.

Один из наиболее важных частных случаев соединения называется натуральным соединением и имеет следующие особенности:

– знаком сравнения в условии соединения является «=»;

– Имя атрибута 1 и Имя атрибута 2 должны совпадать, а точнее, содержать пересечение списков атрибутов исходных отношений;

– список атрибутов результирующего отношения образуется в результате объединения списков атрибутов исходных отношений.

Обозначение натурального соединения не содержит условия соединения и имеет вид Т = R l * R 2 .

Декларативный подход к обработке реляционных баз данных основан на интерпретации понятий и методов математической логики . В частности, реляционное исчисление базируется на исчислении предикатов. Назовем необходимые для реляционного исчисления понятия математической логики.

1. Символы переменных и констант. В языковых конструкциях реляционного исчисления им соответствуют имена атрибутов и переменных, а также константы.

2. Логические связки «и», «или», «не» и знаки сравнения =, # (не равно), >, <, ≥, ≤.

3. Термы, т. е. любые константы и переменные, а также функции, аргументами которых служат термы.

4. Элементарные формулы – предикаты, аргументами которых выступают термы. Предикаты, связанные операциями «и», «или», «не», также являются элементарными формулами. Элементарными формулами служат, например, выражения Фамилия = «Петров» и Сумма ≤ Итог.

5. Формулы, т. е. результат применения кванторов общности или суще­ствования к элементарным формулам. Формула соответствует запросу к реляционной базе данных, выраженному средствами реляционного исчисления.

Главная задача проектирования базы данных ЭИС – определение количества отношений (или иных составных единиц информации) и их атрибутного состава.

Задача группировки атрибутов в отношения, набор которых заранее не фиксирован, допускает множество различных вариантов решений. Рациональные варианты группировки должны учитывать следующие требования:

– множество отношений должно обеспечивать минимальную избыточность представления информации;

– корректировка отношений не должна приводить к двусмысленности или потере информации;

– перестройка набора отношений при добавлении в базу данных новых атрибутов должна быть минимальной.

Нормализация представляет собой один из наиболее изученных способов преобразования отношений, позволяющих улучшить характеристики БД по перечисленным критериям .

Ограничения на значения, хранимые в реляционной базе данных, достаточно многочисленны . Соблюдение этих ограничений в конкретных отношениях связано с наличием так называемых нормальных форм. Процесс преобразования отношений базы данных к той или иной нормальной форме именуется нормализацией отношений. Нормальные формы нумеруются последовательно от 1 по возрастанию. Чем больше номер нормальной формы, тем больше ограничений на хранимые значения должно соблюдаться в соответствующем отношении.

Ограничения, типичные для реляционной модели данных, – это функциональные и многозначные зависимости, а также их обобщения. В принципе, множество дополнительных ограничений может расти и, следовательно, будет увеличиваться число нормальных форм. Применяемые ограничения ориентированы на сокращение избыточной информации в реляционной базе данных.

Отношение в первой нормальной форме (1НФ) – это обычное отношение с двухуровневой структурой. Следующие нормальные формы (вторая и третья) используют ограничения, связанные с понятием функциональной зависимости. Функциональные зависимости определяются для атрибутов, находящихся в одном и том же отношении, удовлетворяющем 1НФ.

Простейший случай функциональной зависимости охватывает два атрибута. В отношении R (A , B , ..., J ) атрибут А функционально определяет атрибут В , если в любой момент времени каждому значению А В (обозначается А → В ).

Иначе говоря, В функционально зависит от А (В = f (A )). Первое обозначение оказывается более удобным, когда число функциональных зависимостей растет и их взаимосвязи становятся труднообозримыми; оно и будет использоваться в дальнейшем. Отсутствие функциональной зависимости обозначается как А → В .

Для атрибутов А и В некоторого отношения возможны следующие ситуации:

– отсутствие функциональной зависимости;

– наличие А → В (или В → А ), но не обеих зависимостей вместе;

– наличие взаимно-однозначного соответствия А ↔ В .

Понятие функциональной зависимости распространяется на ситуацию с тремя и более атрибутами в следующей форме. Группа атрибутов (А , В , С ) функционально определяет атрибут D в отношении T (A , B , C , D , ..., J ), если каждому сочетанию значений <а, b , с > соответствует единственное значение d (а – значение A ; b – значение В ; с – значение С ; d – значение D ). Наличие такой функциональной зависимости будем обозначать А , В , С → D .

Существование функциональных зависимостей связано с применяемыми способами кодирования атрибутов. Так, для множества учреждений можно утверждать, что каждый отдел (как объект предметной области) относится к единственному учреждению. Однако этого недостаточно для доказательства функциональной зависимости Отдел → Учреждение. Если в каждом учреждении отделы нумеруются последовательно, начиная с 1, то функциональная зависимость неверна. Если же код отдела, кроме номера, содержит и код учреждения (или уникальность кодов обеспечивается каким-либо другим способом), то функциональная зависимость Отдел → Учреждение справедлива.

Для показателя со множеством атрибутов-признаков Р = (Р 1 , Р 2 , ..., Р n ) и атрибутом-основанием Q справедлива функциональная зависимость Р → Q , хотя нельзя утверждать, что это единственная зависимость на указанных атрибутах.

Вероятным ключом отношения называется такое множество атрибутов, каждое сочетание значений которых встречается только в одной строке отношения, и никакое подмножество атрибутов этим свойством не обладает. Вероятных ключей в отношении может быть несколько. Их важность при обработке данных определяется тем, что выборка по известному значению вероятного ключа дает в результате одну строку отношения либо ни одной.

На практике атрибуты вероятного ключа отношения связываются со свойствами тех объектов и событий, информация о которых хранится в отношении. Если в результате корректировки отношения изменились имена атрибутов, образующих ключ, то информация будет серьезно искажена. Следовательно, систематическая проверка свойств вероятного ключа позволяет контролировать достоверность информации в отношении.

Когда в отношении присутствует несколько вероятных ключей, одновременное наблюдение за ними очень затруднено. Целесообразно выбрать один из них в качестве основного (первичного). Первичным ключом отношения называется такой вероятный ключ, по значениям которого производится контроль достоверности информации в отношении.

Применительно к экономической информации в подавляющем большинстве случаев отношения, полученные из существующих экономических документов, содержат единственный вероятный ключ, который является и первичным ключом. Это объясняется тем, что содержимое экономических документов понимается всеми пользователями одинаково. Далее будем иметь в виду только такие отношения. Присутствие двух и более вероятных ключей в отношениях с осмысленной информацией можно объяснить наличием нескольких возможных способов интерпретации одних и тех же данных. Первичный ключ часто называется просто ключом.

В отношениях с большим числом строк нахождение первичного ключа путем непосредственного применения определения достаточно затруднено. Кроме того, на стадии проектирования ЭИС значения многих отношений просто неизвестны, поэтому практически первичный ключ отношения вычисляется по имеющимся функциональным зависимостям.

Каждое значение первичного ключа встречается только в одной строке отношения. Значение любого атрибута в этой строке также единственное. Если через К обозначить атрибуты первичного ключа в отношении R (A , B , C , ..., J ), то справедливы следующие функциональные зависимости: К → А , К → В , К → С , ..., К → J . Набор атрибутов первичного ключа функционально определяет любой атрибут отношения. Обратное утверждение также верно: если найдена группа атрибутов, которая функционально определяет все атрибуты отношения по отдельности, и эту группу нельзя сократить, то найден первичный ключ отношения.

Для исходного множества функциональных зависимостей существует ряд закономерностей, знание которых позволяет получать производные зависимости. Отметим некоторые из них:

– если А , В → А , то и А , В → В ;

– А → В и А → С тогда и только тогда, когда А → ВС ;

– если А → В и В → С , то А →С ;

– если А → В , то АС → В (С произвольно);

– если А → В , то АС → ВС (С произвольно);

– если А → В и ВС → D , то АС → D .

Если заранее известно, что вероятный ключ в отношении только один, то его можно найти простым способом. Вероятный ключ (если он единственный, т. е. совпадает с первичным ключом) – это набор атрибутов, которые не встречаются в правых частях всех функциональных зависимостей. Иными словами, из полного списка атрибутов отношения необходимо вычеркнуть атрибуты, встречающиеся в правых частях всех функциональных зависимостей. Оставшиеся атрибуты образуют первичный ключ.

Отношение имеет вторую нормальную форму (2НФ), если оно соответ-ствует 1НФ и не содержит неполных функциональных зависимостей.

Неполная функциональная зависимость состоит из двух зависимостей:

– вероятный ключ отношения функционально определяет некоторый неключевой атрибут,

– часть вероятного ключа функционально определяет этот же неключевой атрибут.

Отношение, не соответствующее 2НФ, характеризуется избыточностью хранимых данных. База данных находится в 2НФ, если все ее отношения находятся в 2НФ.

Отношение соответствует 3НФ, если оно соответствует 2НФ и среди его атрибутов отсутствуют транзитивные функциональные зависимости (ФЗ).

Транзитивная ФЗ включает в себя две ФЗ:

– вероятный ключ отношения функционально определяет неключевой атрибут;

– этот атрибут функционально определяет другой неключевой атрибут.

Если К – ключ отношения, А , В – неключевые атрибуты и К → А , А → В – справедливые ФЗ, то они являются транзитивными. Частный случай транзитивной ФЗ – неполная ФЗ, когда К = С , Е и К → Е , Е → А .

База данных находится в 3НФ, если все ее отношения находятся в 3НФ.

Реляционная база данных, в целом соответствующая третьей нормальной форме, характеризуется рядом свойств, знание которых облегчает и упорядочивает процессы обработки данных. Реализацию запросов к базе данных с помощью операторов реляционной алгебры можно описать следующими правилами.

1. В словесной формулировке запроса выделить имена атрибутов, составляющие оболочку, вход и выход запроса, а также условия выборки.

2. Зафиксировать множество атрибутов оболочки. Если все необходимые атрибуты находятся в каком-либо одном отношении, то последующие операции выборки и проекции проводятся только с ним. Если требуемые атрибуты распределены по нескольким отношениям, то эти отношения необходимо соединить. Каждая пара отношений соединяется по условию равенства атрибутов с совпадающими именами (или определенных на общем домене). После каждого соединения с помощью проекции можно отсечь ненужные для последующих операций атрибуты.

4. Если запрос можно разделить на части (подзапросы), то его реализация также разделяется на части, где результатом каждого подзапроса является отдельное отношение.

5. Указанная последовательность действий стандартна, но, возможно, создает промежуточные отношения слишком большого размера. Этот недостаток можно компенсировать, выполняя некоторые выборки и проекции над исходными отношениями (до проведения соединения) и меняя взаимный порядок требуемых соединений.

Сетевая БД представляется как множество отношений и веерных отношений . Отношения разделяются на основные и зависимые.

Веерным отношением W (R , S ) называется пара отношений, состоящая из одного основного (R ), одного зависимого отношения (S ) и связи между ними, при условии, что каждое значение зависимого отношения связано с единственным значением основного отношения . Это условие является ограничением, характерным для сетевой модели данных в целом. Способ реализации этого ограничения в памяти ЭВМ неодинаков у различных сетевых СУБД.

Допустимые в сетевой модели данных операции представляют собой различные варианты выборки.

Сетевые базы данных в зависимости от ограничений на вхождение отношений в веерные отношения разделяются на двухуровневые и многоуровневые сети.

Ограничение двухуровневых сетей состоит в том, что каждое отношение может существовать в одной из перечисленных ниже ролей:

– вне каких-либо веерных отношений;

– в качестве основного отношения в любом количестве веерных отношений;

– в качестве зависимого отношения в любом количестве веерных отношений.

Запрещается существование отношения в качестве основного в одном контексте и одновременно в качестве зависимого – в другом.

Многоуровневые сети не предусматривают никаких ограничений на взаимосвязь веерных отношений, в некоторых сетевых СУБД разрешены даже циклические структуры сети.

Для двухуровневых сетевых СУБД вводятся еще два ограничения (с теоретической точки зрения необязательные):

– первичный ключ основного отношения может быть только одноатрибутным;

– веерное отношение существует, если первичный ключ основного отношения выступает частью первичного ключа зависимого отношения.

Для организации веерного отношения в памяти ЭВМ в структуру основного и зависимого отношений вводится дополнительный атрибут, называемый адресом связи. Значения адресов связи совместно обеспечивают в веерном отношении соответствие каждого значения зависимого отношения S единственному значению основного отношения R .

Значение отношения при хранении в памяти ЭВМ часто называется записью. Адресом связи именуется атрибут в составе записи, в котором хранится начальный адрес или номер следующей обрабатываемой записи.

Связь значений зависимого отношения с единственным значением основного отношения в простейшем случае обеспечивается следующим образом. Адрес связи некоторой записи основного отношения указывает на одну из записей зависимого отношения (значением адреса связи основного отношения служит начальный адрес этой записи зависимого отношения), адрес связи указанной записи зависимого отношения – на следующую запись зависимого отношения, связанную с той же записью основного отношения, и т. д. Последняя запись зависимого отношения в этой цепочке адресует названную выше запись основного отношения. Получается кольцевая структура адресов связи, называемая веером , где роль «ручки» веера играет запись основного отношения. На графических иллюстрациях адрес связи изображается стрелкой, направленной от адреса связи данной записи к той записи, начальный адрес (номер) которой служит значением этого адреса связи.

Существуют стандартные соглашения о способах включения и исключения данных в веерном отношении. Способ включения может характеризоваться как автоматический и неавтоматический.

Автоматический способ указывает на то, что при появлении нового значения основного отношения оно сразу же ставится в соответствие некоторому значению зависимого отношения и образует новый элемент веерного отношения. Несоблюдение этого правила характерно для неавтоматического способа.

Способы исключения могут быть обязательными и необязательными. При обязательном способе после того, как значение включено в основное отношение, оно становится его постоянным членом. Его можно обновлять, но нельзя удалять из отношения. Необязательный способ разрешает удалить любое значение основного отношения.

Из аналогии определений веерного отношения и функциональной зависимости следует утверждение: если существует веерное отношение, то ключ зависимого отношения функционально определяет ключ основного отношения, и наоборот, если ключ одного отношения функционально определяет ключ второго отношения, то первое отношение может быть зависимым, а второе – основным в некотором веерном отношении.

В схеме сетевой БД отношения и веерные отношения часто трактуются как файлы и связи, что позволяет рассматривать сетевую структуру как множество файлов

F = {F l (X 1), F 2 (X 2), ..., F i (X i ), ..., F n (X n )},

где X i – атрибуты ключа в файле F i .

Дополнительно вводится граф сетевой структуры В с вершинами {X l , X 2 , ..., X i , ..., X n }. Дуга <X i , X j > в графе В существует, если X i является частью X j и F j [X i ] представляет собой подмножество F i . Последнее условие имеет тот же смысл, что и синтаксическое включение отношений в реляционной модели данных. Здесь предполагается, что ключ основного файла содержится в зависимом файле. Граф В аналогичен графу соединений для реляционной БД.

База данных DBA называется ациклической , если между любыми двумя вершинами на графе В существует не более одного пути. Двухуровневые сети всегда ациклические.

Для множества файлов F ациклической базы данных DBA вполне применима операция

m (DBA ) = F 1 & F 2 & ... & F i & ...& F n ,

называемая максимальным пересечением . Ее аналогом может служить последовательность соединений в реляционной БД.

В сетевых СУБД количество операций выборки достаточно велико. Функции операции проекции для сетевой СУБД выполняет описание подсхемы сетевой базы данных. Схемой сетевой БД называется описание всех отношений с указанием атрибутного состава и ключей каждого отношения, а также веерных отношений. В прикладной программе имеется возможность объявить часть отношений сетевой базы данных, в каждом отношении – некоторое подмножество атрибутов (с обязательным оставлением атрибутов-ключей) и лишь некоторые веерные отношения. Соответствующее описание данных называется подсхемой. Отношения, веерные отношения и атрибуты, не указанные в подсхеме, становятся недоступными прикладной программе. В отличие от операции проекции база данных, соответствующая подсхеме, создается не физически, а путем ограничения доступа к исходной БД, которая определена в схеме.

Результаты допустимых соединений фактически зафиксированы в сетевой СУБД с помощью цепочек адресов связи. Доступ к результатам возможного соединения начинается от некоторого основного отношения к вееру значений в соответствующем зависимом отношении, достигаемые значения ключей в зависимом отношении запоминаются и используются для поиска в каком-либо другом основном отношении; от этого основного отношения возможен переход к новому зависимому и т. д.

Иерархическая модель данных имеет много общих черт с сетевой моделью данных, хронологически она появилась даже раньше . Допустимыми информационными конструкциями в иерархической модели данных выступают отношение, веерное отношение и иерархическая база данных. В отличие от ранее рассмотренных моделей данных, в которых предполагалось, что информационным отображением одной предметной области является одна база данных, в иерархической модели допускается отображение одной предметной области в несколько иерархических баз данных.

Понятия отношения и веерного отношения в иерархической модели данных не изменяются.

Иерархической базой данных называется множество отношений и веерных отношений, для которых соблюдаются два ограничения :

1) существует единственное отношение, называемое корневым, которое не является зависимым ни в одном веерном отношении;

2) все остальные отношения (за исключением корневого) являются зависимыми отношениями только в одном веерном отношении.

Схема иерархической БД по составу компонентов идентична сетевой БД. Названные выше ограничения поддерживаются иерархическими СУБД.

Ограничение, которое поддерживается в иерархической модели данных, состоит в невозможности нарушения требований, фигурирующих в определении иерархической базы данных. Это ограничение обеспечивается специальной укладкой значений отношений в памяти ЭВМ. Ниже мы рассмотрим одну из простейших реализаций укладки иерархической БД.

Необходимо отметить, что существуют различные возможности прохождения иерархически организованных значений в линейной последовательности. Принцип, применяемый для иерархических баз данных, называется концевым прохождением. Перечислим его правила.

1. Начиная с первого значения корневого отношения перечисляются первые значения соответствующих отношений на каждом уровне вплоть до последнего.

2. Перечисляются все значения в том веерном отношении, на котором остановился шаг 1.

3. Перечисляются значения всех вееров этого веерного отношения.

4. От достигнутого уровня происходит подъем на предыдущий уровень, и если возможно применить шаг 1, то процесс повторяется.

Записью иерархической базы данных называется множество значений, содержащее одно значение корневого отношения и все вееры, отходящие от него в соответствии со структурой иерархической базы данных. В нашем примере одну запись образуют данные, относящиеся к одному факультету (см. рис. 11).

Для веерных отношений в составе иерархической базы данных справедлива уже известная закономерность: если существует веерное отношение, то ключ зависимого отношения функционально определяет ключ основного отношения. И наоборот: если ключ одного отношения функционально определяет ключ второго отношения, то первое отношение может быть зависимым, а второе – основным в некотором веерном отношении.

Кроме того, ограничение на существование единственного корневого отношения в иерархической базе данных трансформируется в требование: первичный ключ каждого некорневого отношения должен функционально определять первичный ключ корневого отношения.

Алгоритм получения структуры иерархической БД составлен А.И. Мишениным .

При сравнении моделей данных очень трудно отделить факторы, характеризующие принципиальные особенности модели, от факторов, связанных с реализацией этих моделей данных средствами конкретных СУБД.

Рассматривая преимущества и недостатки самых известных моделей данных, следует отметить ряд несомненных достоинств реляционного подхода:

– простота: в реляционной модели всего одна информационная конструкция, которая формализует табличное представление данных, привычное для пользователей-экономистов;

– теоретическое обоснование: наличие теоретически аргументированных методов нормализации отношений и проверки ацикличности структуры позволяет получать базы данных с требуемыми характеристиками;

– независимость данных: изменение структуры реляционной БД, как правило, приводит к минимальным изменениям в прикладных программах.

Среди недостатков реляционной модели данных необходимо назвать следующие:

– низкую скорость при выполнении операции соединения;

– большой расход памяти для представления реляционной БД. Хотя проектирование в 3НФ рассчитано на минимальную избыточность (каждый факт представляется в БД один раз), другие модели данных при тех же условиях обеспечивают меньший расход памяти. Например, длина адреса связи обычно намного меньше, чем длина значения атрибута.

Достоинствами иерархической модели данных являются:

– простота: хотя модель использует три информационные конструкции, иерар­хический принцип соподчиненности понятий естественен для многих экономических задач (например, для организации статистической отчетности);

– минимальный расход памяти: для задач, допускающих реализацию с помощью любой из трех моделей данных, иерархическая модель позволяет получить представление с минимально требуемой памятью.

Недостатки иерархической модели:

– неуниверсальность: многие важные варианты взаимосвязи данных невозможно реализовать средствами иерархической модели без повышения избыточности в базе данных;

– допустимость только навигационного принципа доступа к данным;

– доступ к данным производится только через корневое отношение.

Необходимо отметить следующие преимущества сетевой модели данных:

– универсальность: выразительные возможности сетевой модели данных наиболее обширны в сравнении с остальными моделями;

– возможность доступа к данным через значения нескольких отношений (например, через любые основные отношения).

В качестве недостатков сетевой модели данных можно назвать:

– сложность, т. е. обилие понятий, вариантов их взаимосвязей и особенностей реализации;

– допустимость только навигационного принципа доступа к данным.

Результаты, полученные для ациклических баз данных, позволяют говорить о равноценных возможностях представления информации у ациклических реляционных БД, двухуровневых сетевых БД и иерархической БД без логических связей.

При анализе моделей данных не затрагивалась проблема упорядоченности значений в отношениях баз данных. Для реляционной модели эта упорядоченность с теоретической точки зрения необязательна, а в двух других моделях широко используется для повышения эффективности реализации запросов.

На окончательный выбор модели данных влияют многие дополнительные факторы, например, наличие хорошо зарекомендовавших себя СУБД, квалификация прикладных программистов, размер базы данных и др.

В последнее время реляционные СУБД заняли преимущественное положение как средство разработки ЭИС. Недостатки реляционной модели компенсируются ростом быстродействия и ресурсов памяти современных ЭВМ. Вследствие процессов децентрализации управления в экономике многие базы данных ЭИС имеют простую структуру, которая легко трансформируется в понятные системы таблиц (отношений).

Контрольные вопросы и задания

1. Перечислите наиболее известные виды моделей данных.

2. Расскажите об иерархической и сетевой моделях данных. В чем их сходство и различия?

3. Охарактеризуйте реляционную модель.

4. Опишите бинарную модель и область ее применения.

5. Какова специфика семантических сетей и их назначения?

6. Перечислите информационные конструкции для различных технологий.

7. Назовите компоненты реляционной модели данных.

8. Дайте определения кортежа и отношения.

9. Какими способами можно описать процессы обработки отношений?

10. Раскройте сущность процедурного описания процессов обработки данных.

11. Расскажите о декларативном подходе к обработке реляционных баз данных.

12. Что такое нормализация отношений?

13. Сколько атрибутов в простейшей функциональной зависимости?

14. Дайте определение функциональной зависимости атрибутов в терминах реляционного подхода.

15. Что такое вероятный ключ отношения?

16. Что такое первичный ключ? Как по-другому он называется?

17. Расскажите о закономерностях для множества функциональных зависимостей.

18. Охарактеризуйте вторую и третью нормальные формы отношений.

19. Расскажите о доступе к реляционной базе данных.

20. Назовите информационные конструкции в сетевой модели.

21. Что такое «веерное отношение»?

22. Дайте определение двухуровневых сетей.

23. Дайте определение многоуровневых сетей.

24. Что представляет собой «адрес связи»?

25. Что называют «веером»?

26. Какие компоненты содержит схема сетевой БД?

27. Какие стандартные соглашения о способах включения и исключения данных в веерном отношении вам известны?

28. Что такое файлы и связи?

29. Что такое «максимальное пересечение»?

30. Назовите информационные конструкции в иерархической модели.

31. Дайте определение иерархической базы данных.

32. Расскажите о правилах концевого прохождения.

33. Дайте определение записи иерархической базы.

34. Назовите преимущества и недостатки реляционного подхода.

35. Перечислите достоинства и недостатки иерархической модели.

36. Охарактеризуйте сильные и слабые стороны сетевой модели данных.

38. Выполните задания 2.1–2.20 по операциям над отношениями из практикума .

39. Выполните задания 2.21–2.32 по теме «Функциональные зависимости и ключи» из практикума .

40. Выполните задания 2.33–2.60 по теме «Нормальные формы отношений» из практикума .

41. Выполните задания 2.61–2.71 по теме «Ациклические базы данных» из практикума .

42. Выполните задания 2.72–2.93 по теме «Сетевая и иерархическая модели данных» из практикума .

Классификация по модели данных (по структуре организации).

История.

История возникновения и развития технологий баз данных может рассматриваться как в широком, так и в узком аспекте.

В широком аспекте понятие истории баз данных обобщается до истории любых средств, с помощью которых человечество хранило и обрабатывало данные. В таком контексте упоминаются, например, средства учёта царской казны и налогов в древнем Шумере (4000 г. до н.э.), узелковая письменность инков, клинописи, содержащие документы Ассирийского царства и т.п. Следует помнить, что недостатком этого подхода является размывание понятия «база данных» и фактическое его слияние с понятиями «архив» и даже «письменность».

История баз данных в узком аспекте рассматривает базы данных в традиционном (современном) понимании. Эта история начинается с 1955 года, когда появилось программируемое оборудование обработки записей. Программное обеспечение этого времени поддерживало модель обработки записей на основе файлов. Для хранения данных использовались перфокарты. Оперативные сетевые базы данных появились в середине 1960-х. Операции над оперативными базами данных обрабатывались в интерактивном режиме с помощью терминалов. Простые индексно-последовательные организации записей быстро развились к более мощной модели записей, ориентированной на наборы. За руководство работой Data Base Task Group (DBTG), разработавшей стандартный язык описания данных и манипулирования данными, Чарльз Бахман получил Тьюринговскую премию.

В это же время в сообществе баз данных COBOL (один из старейших языков программирования (первая версия в 1959), предназначенный, в первую очередь, для разработки бизнес-приложений) была проработана концепция схем баз данных и концепция независимости данных.

Следующий важный этап связан с появлением в начале 1970-х реляционной модели данных, благодаря работам Эдгара Ф. Кодда. Работы Кодда открыли путь к тесной связи прикладной технологии баз данных с математикой и логикой. За свой вклад в теорию и практику Эдгар Ф. Кодд также получил премию Тьюринга.

Сам термин database (база данных) появился в начале 1960-х годов, и был введён в употребление на симпозиумах, организованных фирмой SDC (System Development Corporation) в 1964 и 1965 годах, хотя понимался сначала в довольно узком смысле, в контексте систем искусственного интеллекта. В широкое употребление в современном понимании термин вошёл лишь в 1970-е годы.

Основные классификации БД.

При работе с БД СУБД поддерживает в памяти компьютера некоторую модель предметной области, называемую моделью данных. Модель данных определяется типом СУБД.



Иерархическая модель . Иерархически организованные данные встречаются в повседневной жизни очень часто. Например, структура высшего учебного заведения. Иерархическая модель данных - представление базы данных в виде древовидной (иерархической) структуры, состоящей из объектов (данных) различных уровней. Верхний уровень занимает один объект, второй - объекты второго уровня и т. д. Между объектами существуют связи, каждый объект может включать в себя несколько объектов более низкого уровня. Такие объекты находятся в отношении предка (объект более близкий к корню) к потомку (объект более низкого уровня), при этом возможно, когда объект-предок не имеет потомков или имеет их несколько, тогда как у объекта-потомка обязательно только один предок. Объекты, имеющие общего предка, называются близнецами. Основным недостатком данной модели является необходимость использования той иерархии, которая была заложена в основу БД при проектировании. Потребность в постоянной реорганизации данных привело к созданию более общей модели – сетевой.

Сетевая модель. Сетевой подход к организации данных является расширением иерархического подхода. К основным понятиям сетевой модели базы данных относятся: уровень, элемент (узел), связь. Узел - это совокупность атрибутов данных, описывающих некоторый объект. На схеме иерархического дерева узлы представляются вершинами графа. В сетевой структуре каждый элемент может быть связан с любым другим элементом. Сетевые базы данных подобны иерархическим, за исключением того, что в них имеются указатели в обоих направлениях, которые соединяют родственную информацию. Несмотря на то, что эта модель решает некоторые проблемы, связанные с иерархической моделью, выполнение простых запросов остается достаточно сложным процессом. Также, поскольку логика процедуры выборки данных зависит от физической организации этих данных, то эта модель не является полностью независимой от приложения. Другими словами, если необходимо изменить структуру данных, то нужно изменить и приложение.

(Данная модель отличается от иерархической тем, что каждый порожденный элемент может иметь более одного поражающего элемента. Т.е. в сетевой структуре каждый элемент может быть связан с любым другим элементом).

Реляционная модель . Реляционная база данных - база данных, основанная на реляционной модели данных. Была разработана Коддом в 1969-70 годы на основе математической теории отношений и опирается на систему понятий, важнейшими из которых являются таблица , отношение , поле , запись . Эта модель получила наибольшее признание. Слово «реляционная» происходит от английского «relation», что означает отношение. Отношения удобно представлять в виде таблиц. Т.е. в качестве неформального синонима термину «отношение» часто встречается слово таблица. Необходимо помнить, что «таблица» есть понятие нестрогое и неформальное и часто означает не «отношение» как абстрактное понятие, а визуальное представление отношения на бумаге или экране. Некорректное и нестрогое использование термина «таблица» вместо термина «отношение» нередко приводит к недопониманию. Наиболее частая ошибка состоит в рассуждениях о том, что РМД имеет дело с «плоскими», или «двумерными» таблицами, тогда как таковыми могут быть только визуальные представления таблиц. Отношения же являются абстракциями, и не могут быть ни «плоскими», ни «неплоскими»

Реляционной считается такая БД, в которой все данные представлены для пользователя в виде таблиц, и все операции на БД сводятся к манипуляциям с таблицами .

Поле (столбец) – элемент данных, отражающий атрибут объекта (например, если объектом является студент, то его атрибутами будут ФИО, адрес, телефон и т.д.). У полей базы данных есть параметры , определяющие тип сохраняемых данных, способ их отображения и набор производимых над ними операций. Одним из важных параметров поля является тип данных.

Объектная и объектно-ориентированная. Объектно-ориентированная база данных - база данных, в которой данные оформлены в виде моделей объектов, включающих прикладные программы, которые управляются внешними событиями. Результатом совмещения возможностей (особенностей) баз данных и возможностей объектно-ориентированных языков программирования являются Объектно-ориентированные системы управления базами данных (ООСУБД). ООСУБД позволяет работать с объектами баз данных также, как с объектами в программировании на ООЯП. ООСУБД расширяет языки программирования, прозрачно вводя долговременные данные, управление параллелизмом, восстановление данных, ассоциированные запросы и другие возможности. Объектно-ориентированные базы данных обычно рекомендованы для тех случаев, когда требуется высокопроизводительная обработка данных, имеющих сложную структуру.

Объектно-реляционная - реляционная СУБД (РСУБД), поддерживающая некоторые технологии, реализующие объектно-ориентированный подход.

Иерархическая модель данных

В ней существует упорядоченность элементов в записи, один элемент считается главным, остальные подчиненными. Данные в записи упорядочены в определенную последовательность, как ступеньки лестницы, и поиск данных может осуществляться лишь последовательным спуском со ступеньки на ступеньку. Поиск какого-либо элемента данных в такой системе может оказаться довольно трудоемким из-за необходимости последовательно проходить несколько предшествующих иерархических ступеней.

Иерархическую БД образует каталог файлов, хранимых на диске; дерево каталогов, доступное для просмотра в Total Commander, - наглядная демонстрация структуры такой БД и поиска в ней нужного элемента. Такой же БД является родовое генеалогическое дерево.

Сетевая модель данных

Отличается большой гибкостью, так как в ней существует возможность устанавливать дополнительно к вертикальным иерархическим связям горизонтальные связи. Это облегчает процесс поиска требуемых элементов данных, так как уже не требуется обязательного прохождения всех существующих ступеней.

Сетевой БД фактически является Всемирная паутина глобальной компьютерной сети Интернет. Гиперссылки связывают между собой сотни миллионов документов в единую сетевую БД.

Реляционная модель данных

В реляционной БД под записью понимается строка прямоугольной таблицы. Элементы записи образуют столбцы этой таблицы (поля). Все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный), а каждый столбец - неповторяющееся имя. Одинаковые строки в таблице отсутствуют.

Преимущества таких БД ─ наглядность и понятность организации данных, скорость поиска нужной информации.

Примером реляционной БД служит ведомость назначения на стипендию, в которой записью является строка с данными о конкретном студенте, а имена полей (столбцов) указывают, какие данные о каждом студенте должны быть записаны в ячейках таблицы.

Любой тип можно свести к реляционному.

Типы данных

Тип данных определяет множество значений, которые может принимать данное поле в различных записях.

Основные типы данных в современных БД:

    числовой;

    текстовый;

  • дата / время;

    денежный;

    логический;

Ключи

    Суперключ - это одно или несколько полей таблицы, которые однозначно определяют каждую строку в таблице

    Потенциальный (возможный) ключ это суперключ ключ, который содержит минимальный табор полей, необходимых для однозначной идентификации каждой строки в таблице.

    Первичный ключ – это потенциальный ключ, выбранный, для однозначной идентификации каждой строки в таблице; обычно выбирают наиболее простой для ввода потенциальный ключ, как правил, числовой.

Ключевое поле таблицы в СУБД Access – это первичный ключ таблицы.

Виды реляционных отношений

    один-к-одному;

Каждому значению первичного ключа в главной таблице соответствует одна или не одной записи в подчиненной таблице.

Отношения этого типа используются не очень часто, поскольку большая часть сведений, связанных таким образом, может быть помещена в одну таблицу. Отношение «один-к-одному» может использоваться для разделения таблиц, содержащих много полей, для отделения части таблицы по соображениям безопасности, а также для сохранения сведений, относящихся к подмножеству записей в главной таблице.

    один-ко-многим;

Каждому значению первичного ключа в главной таблице соответствует одна, несколько или ни одной записи в подчиненной таблице.

Отношение «один-ко-многим» является наиболее часто используемым типом связи между таблицами.

    многие-ко-многим.

При отношении «многие-ко-многим» одной записи в таблице A могут соответствовать несколько записей в таблице B, а одной записи в таблице B несколько записей в таблице A. Отношение «многие-ко-многим» представляет собой два отношения «один-ко-многим» с третьей таблицей.

Организация межтабличных связей

    один-к-одному – таблицы, связываются по их первичным ключам (первичные ключи обеих таблиц устанавливают одинаковыми);

    один-ко-многим –главная таблица (один) связывается по первичному ключу с подчиненной таблицей (многие) по внешнему ключу (это первичный ключ главной таблицы, вставленный в подчиненную таблицу)

    многие-ко-многим – для организации такой связи между двумя таблицами создается третья (промежуточная) таблица, в которую вставляются первичные ключи первых двух таблиц. Связываются между собой первая и третья, а также вторая и третья таблицы, тип связи один–ко-многим.

Пример организации БД

Условия целостности данных

Условие целостности служит для обеспечения соответствия записей в подчиненной таблице записям главной таблицы, т.е. удалять данные из ключевого поля главной таблицы нельзя.

Операции каскадное обновление и каскадное удаление связных полей, разрешают операции редактирования и удаления данных в ключевом поле главной таблице, но сопровождаются автоматическими изменениями в связанной таблице.