Физическая и логическая модели бд. Логическая модель данных

1.1 Логические модели

Логическая (предикатная) модель представления знаний основана на алгебре высказываний и предикатов, на системе аксиом этой алгебры и ее правилах вывода. Из предикатных моделей наибольшее распространение получила модель предикатов первого порядка, базирующаяся на термах (аргументах предикатов - логических констант, переменных, функций), предикатах (выражениях с логическими операциями).

Пример. Возьмем утверждение: "Инфляция в стране превышает прошлогодний уровень в 2 раза". Это можно записать в виде логической модели: r(InfNew, InfOld, n), где r(x,y) - отношение вида "x=ny", InfNew - текущая инфляция в стране, InfOld - инфляция в прошлом году. Тогда можно рассматривать истинные и ложные предикаты, например, r(InfNew, InfOld, 2)=1, r(InfNew, InfOld, 3)=0 и т.д. Очень полезные операции для логических выводов - операции импликации, эквиваленции.

Логические модели удобны для представления логических взаимосвязей между фактами, они формализованы, строги (теоретические), для их использования имеется удобный и адекватный инструментарий, например, язык логического программирования Пролог.

В основе моделей такого типа лежит понятие формальной системы. Постановка и решение любой задачи связаны с определенной предметной областью. Так, решая задачу составления расписания обработки деталей на металлорежущих станках, мы вовлекаем в предметную область такие объекты, как конкретные станки, детали, интервалы времени и общие понятия "станок", "деталь", "тип станка" и т.д.

Все предметы и события, которые составляют основу общего понимания необходимой для решения задачи информации, называются предметной областью. Мысленно предметная область представляется состоящей из реальных объектов, называемых сущностями. Сущности предметной области находятся в определенных отношениях друг к другу. Отношения между сущностями выражаются с помощью суждений. В языке (формальном или естественном) суждениям отвечают предложения.

Для представления математического знания в математической логике пользуются логическими формализмами - исчислением высказываний и исчислением предикатов. Эти формализмы имеют ясную формальную семантику и для них разработаны механизмы вывода. Поэтому исчисление предикатов было первым логическим языком, который применяли для формального описания предметных областей, связанных с решением прикладных задач.

Описания предметных областей, выполненные в логических языках, называются логическими моделями. Логические модели, построенные с применением языков логического программирования, широко применяются в базах знаний и экспертных системах.

1.2 Продукционные модели

Продукционная модель представления знаний является развитием логических моделей в направлении эффективности представления и вывода знания.

Продукция – это выражение, содержащее ядро, интерпретируемое фразой «Если А, то В», имя, сферу применения, условие применимости ядра и постусловие, представляющее собой процедуру, которую следует выполнить после успешной реализации ядра. Все части, кроме ядра, являются необязательными.

Взаимосвязанный набор продукций образует систему. Основная проблема вывода знания в системе продукций является выбор для анализа очередной продукции. Конкурирующие продукции образуют фронт.

Продукции (наряду с сетевыми моделями) являются наиболее популярными средствами представления знаний в системах ИИ. Импликация может истолковываться в обычном логическом смысле как знак логического следования B из истинного А. Возможны и другие интерпретации продукции, например А описывает некоторое условие, необходимое, чтобы можно было совершить действие B.

Если в памяти системы хранится некоторый набор продукций, то они образуют систему продукций. В системе продукций должны быть заданы специальные процедуры управления продукциями, с помощью которых происходит актуализация продукций и выполнение той или иной продукции из числа актуализированных.

В состав системы продукций входит база правил (продукций), глобальная база данных и система управления. База правил - это область памяти, которая содержит совокупность знаний в форме правил вида ЕСЛИ - ТО. Глобальная база данных - область памяти, содержащая фактические данные (факты). Система управления формирует заключения, используя базу правил и базу данных. Существуют два способа формирования заключений - прямые выводы и обратные выводы.

В прямых выводах выбирается один из элементов данных, содержащихся в базе данных, и если при сопоставлении этот элемент согласуется с левой частью правила (посылкой), то из правила выводится соответствующее заключение и помещается в базу данных или исполняется действие, определяемое правилом, и соответствующим образом изменяется содержимое базы данных. В обратных выводах процесс начинается от поставленной цели. Если эта цель согласуется с правой частью правила (заключением), то посылка правила принимается за подцель или гипотезу. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение подцели с данными. При большом числе продукций в продукционной модели усложняется проверка непротиворечивости системы продукций, т.е. множества правил. Поэтому число продукций, с которыми работают современные системы ИИ, как правило, не превышают тысячи.

Уровня. В общем случае в качестве вариантов решений можно использовать классы стратегий, предлагаемых в экономической литературе. 16. Особенности проектирования интеллектуальной экономической информационной системы Проектирование ИИС начинается с обследования предметной области. Современные технологии такого обследования базируются на концепции и программных средствах реинжиниринга бизнес- ...

Прогрессивными в этом направлении считаются американские и западноевропейские учебные заведения, с готовностью разрабатывающие такие курсы. Основные виды и технологии интеллектуальных информационных систем Знание – основа интеллектуальной системы Многие виды умственной деятельности человека, такие, как написание программ для вычислительной машины, занятие математикой, ведение рассуждений на...

М. Нострадамусом пророчеств: выходит издание большинства его центурий. Обращает на себя внимание взаимосвязанность этих Книг, а также Авесты. Если в Библии Заратуштра говорит о приходе в будущем пророка М. Нострадамуса, то в Пророчествах самого М. Нострадамуса мы многократно обнаруживаем его обращение к учению Заратуштры. В этом отношении весьма характерен катрен 83 центурии 8 (цитируется по...

Логическая модель данных - описание объектов предметной области, их атрибутов и взаимосвязей между ними в том объеме, в котором они подлежат непосредственному хранению в базе данных системы.

Логическая модель строится в несколько этапов с постепенным приближением к оптимальному для данных условий варианту. Эффективность такой модели зависит от того, насколько близко она отображает изучаемую предметную область. К предметной области относятся объекты (документы, счета, операции над ними и пр.), а также характеристики данных объектов, их свойства, взаимодействие и взаимное влияние.

Таким образом, при построении логической модели данных сначала выявляются те объекты, которые интересуют пользователей проектируемой базы данных. Затем для каждого объекта формулируются характеристики и свойства, достаточно полно описывающие данный объект. Эти характеристики в дальнейшем будут отражены в базе данных как соответствующие поля.

Логическая модель данных строится в рамках одного из трех подходов к созданию баз данных. Выделяют следующие виды логических моделей базы данных:

Иерархическая;

Сетевая;

Реляционная.

Иерархическая модель представляет собой древовидную структуру, которая выражает связи подчинения нижнего уровня высшему. Это облегчает поиск информации в том случае, если запросы имеют такую же структуру.

Сетевая модель отличается от предыдущей наличием также и горизонтальных связей. Это усложняет как модель, так и саму базу данных и средства ее управления.

Реляционная модель представляет хранимую информацию в виде таблиц, над которыми возможно выполнение логических операций (операций реляционной алгебры). В настоящий момент этот вид моделей получил наибольшее распространение. Это связано со сравнительной простотой реализации, четкой определенностью отношений между объектами, простотой изменения структуры базы данных.

Описание пользователей и групп пользователей системы

Разрабатываемая информационно-справочная система может быть использована как сотрудниками кинотеатра, так и посетителями. Сотрудник кинотеатра может обеспечивать редактирование имеющейся информации об имеющихся фильмах, изменять график работы кинотеатра, включать вновь поступившие фильмы в репертуар кинотеатра; а посетитель может просматривать информацию о графике работы кинотеатра, стоимости билетов, фильмах на сегодня.

Модель предметной области

Одним из наиболее удобных инструментов унифицированного представления данных, независимого от реализующего его программного обеспечения, является модель "сущность-связь" (entity - relationship model, ER - model). Модель "сущность-связь" основывается на некой важной семантической информации о реальном мире и предназначена для логического представления данных. Она определяет значения данных в контексте их взаимосвязи с другими данными. Категории «сущность» и «связь» объявляются основополагающими, и разделение их производится на этапе создания конкретных представлений некоторой предметной области.

Каждая сущность принадлежит к некоторому классу, иначе говоря, ей соответствует некоторый тип. Между сущностями имеются связи, которые пользователь относит к определенному классу (типу). Таким образом, класс сущностей и класс связей определяют множества конкретных объектов и связей между ними. Некоторая сущность может принадлежать более чем к одному классу.

Совокупность сущностей и классов связей образует верхний уровень модели.

Сущности и связи описываются характерными для них атрибутами. Среди атрибутов какой-нибудь сущности или связи выделяется подсписок, значения атрибутов которого однозначно идентифицируют сущность или связь в пределах типа. Сущности, связи и атрибуты образуют нижний уровень модели.

Важным является тот факт, что из модели "сущность-связь" могут быть порождены все существующие модели данных (иерархическая, сетевая, реляционная, объектная), поэтому она является наиболее общей.

Модель «сущность-связь» представлена в Приложении Е.

Реляционная база данных состоит из нормализованных таблиц. В процессе загрузки и корректировки базы данных, для получения информации по запросам и вывода отчётов, а также для решения большинства задач необходим одновременный доступ к нескольким взаимосвязанным таблицам. Взаимосвязь между таблицами базы данных устанавливается реляционными соотношениями.

Связи, определенные в схеме данных, используются автоматически при разработке многотабличных форм, запросов, отчетов, существенно упрощая процесс их конструирования.

Программный продукт представлен проектом - Cinema, который имеет 4 связанных между собой таблицы:

Bilety - информация реализованных билетах;

Films - информация о всех имеющихся в кинотеатре фильмах;

Seansy - информация о времени проведения сеансов и стоимости билетов на эти сеансы;

Today - информация о фильмах, которые будут показаны на сегодняшний день.

ER -диаграммы

Общим способом представления логической модели БД является построение ER-диаграмм (Entity-Relationship - сущность-связь). В этой модели сущность определяется как дискретный объект, для которого сохраняются элементы данных, а связь описывает отношение между двумя объектами.

В примере менеджера турфирмы имеются 5 основных объектов:

Туристы

Путевки

Отношения между этими объектами могут быть определены простыми терминами:

Каждый турист может купить одну или несколько (много) путевок.

Каждой путевке соответствует ее оплата (оплат может быть и несколько, если путевка, например, продана в кредит).

Каждый тур может иметь несколько сезонов.

Путевка продается на один сезон одного тура.

Эти объекты и отношения могут быть представлены ER- диаграммой, как показано на рис 2.

Рис. 2. ER-диаграмма для приложения БД менеджера турфирмы

Объекты, атрибуты и ключи

Далее модель развивается путем определения атрибутов для каждого объекта. Атрибуты объекта - это элементы данных, относящиеся к определенному объекту, которые должны сохраняться. Анализируем составленный словарь данных, выделяем в нем объекты и их атрибуты, расширяем словарь при необходимости. Атрибуты для каждого объекта в рассматриваемом примере представлены в таблице 2.

Таблица 2. Объекты и атрибуты БД

Следует обратить внимание, что несколько элементов отсутствуют. Опущена регистрационная информация, упомянутая в функциональной спецификации. Как ее учесть, вы подумаете самостоятельно и доработаете предложенный пример. Но более важно то, что пока отсутствуют атрибуты, необходимые для связи объектов друг с другом. Эти элементы данных в ER-модели не представляются, так как не являются, собственно, «натуральными» атрибутами объектов. Они обрабатываются по-другому и будут учтены в реляционной модели данных.

Реляционная модель характеризуется использованием ключей и отношений. Существует отличие в контексте реляционной базы данных терминов relation (отношение) и relationship (схема данных). Отношение рассматривается как неупорядоченная, двумерная таблица с несвязанными строками. Схема данных формируется между отношениями (таблицами) через общие атрибуты, которые являются ключами.

Существует несколько типов ключей, и они иногда отличаются только с точки зрения их взаимосвязи с другими атрибутами и отношениями. Первичный ключ уникально идентифицирует строку в отношении (таблице), и каждое отношение может иметь только один первичный ключ, даже если больше чем один атрибут является уникальным. В некоторых случаях требуется более одного атрибута для идентификации строк в отношении. Совокупность этих атрибутов называется составным ключом. В других случаях первичный ключ должен быть специально создан (сгенерирован). Например, в отношение «Туристы» имеет смысл добавить уникальный идентификатор туриста (код туриста) в виде первичного ключа этого отношения для организации связей с другими отношениями БД.

Другой тип ключа, называемый внешним ключом, существует только в терминах схемы данных между двумя отношениями. Внешний ключ в отношении - это атрибут, который является первичным ключом (или частью первичного ключа) в другом отношении. Это - распределенный атрибут, который формирует схему данных между двумя отношениями в БД.

Для проектируемой БД расширим атрибуты объектов кодовыми полями в качестве первичных ключей и используем эти коды в отношениях БД для ссылки на объекты БД следующим образом (табл. 3).

Построенную схему БД еще рано считать законченной, так как требуется ее нормализация. Процесс, известный как нормализация реляционной БД, используется для группировки атрибутов специальными способами, чтобы минимизировать избыточность и функциональную зависимость.

Таблица 3. Объекты и атрибуты БД с расширенными кодовыми полями

Нормализация

Функциональные зависимости проявляются, когда значение одного атрибута может быть определено из значения другого атрибута. Атрибут, который может быть определен, называется функционально зависимым от атрибута, который является детерминантом. Следовательно, по определению, все неключевые (без ключа) атрибуты будут функционально зависеть от первичного ключа в каждом отношении (так как первичный ключ уникально определяет каждую строку). Когда один атрибут отношения уникально не определяет другой атрибут, но ограничивает его набором предопределенных значений, это называется многозначной зависимостью. Частичная зависимость имеет место, когда атрибут отношения функционально зависит от одного атрибута составного ключа. Транзитивные зависимости наблюдаются, когда неключевой атрибут функционально зависит от одного или нескольких других неключевых атрибутов в отношении.

Процесс нормализации состоит в пошаговом построении БД в нормальной форме (НФ).

1. Первая нормальная форма (1НФ) очень проста. Все таблицы БД должны удовлетворять единственному требованию - каждая ячейка в таблицах должна содержать атомарное значение, другими словами, хранимое значение в рамках предметной области приложения БД не должно иметь внутренней структуры, элементы которой могут потребоваться приложению.

2. Вторая нормальная форма (2НФ) создается тогда, когда удалены все частичные зависимости из отношений БД. Если в отношениях не имеется никаких составных ключей, то этот уровень нормализации легко достигается.

3. Третья нормальная форма (3НФ) БД требует удаления всех транзитивных зависимостей.

4. Четвертая нормальная форма (4НФ) создается при удалении всех многозначных зависимостей.

БД нашего примера находится в 1НФ, так как все поля таблиц БД атомарные по своему содержанию. Наша БД также находится и во 2НФ, так как мы искусственно ввели в каждую таблицу уникальные коды для каждого объекта (Код Туриста, Код Путевки и т. д.), за счет чего и добились 2НФ для каждой из таблиц БД и всей базы данных в целом. Осталось разобраться с третьей и четвертой нормальными формами.

Обратите внимание, что они существуют только относительно различных видов зависимостей атрибутов БД. Есть зависимости - нужно стоить НФ БД, нет зависимостей - БД и так находится в НФ. Но последний вариант практически не встречается в реальных приложениях.

Итак, какие же транзитивные и многозначные зависимости присутствуют в нашем примере БД менеджера турфирмы?

Давайте проанализируем отношение «Туристы». Рассмотрим зависимости между атрибутами «Код туриста», «Фамилия», «Имя», «Отчество» и «Паспорт» (рис. 3). Каждый турист, представленный в отношении сочетанием «Фамилия- Имя-Отчество», имеет на время поездки только один паспорт, при этом полные тезки должны иметь разные номера паспортов. Поэтому атрибуты «Фамилия- Имя-Отчество» и «Паспорт» образуют в отношении туристы составной ключ.

Рис. 3. Пример транзитивной зависимости

Как видно из рисунка, атрибут «Паспорт» транзитивно зависит от ключа «Код туриста». Поэтому, чтобы исключить данную транзитивную зависимость, разобьем составной ключ отношения и само отношение на 2 по связям «один-к-одному». В первое отношение, оставим ему имя «Туристы», включаются атрибуты «Код туриста» и «Фамилия», «Имя», «Отчество». Второе отношение, назовем его «Информация о туристах», образуют атрибуты «Код туриста» и все оставшиеся атрибуты отношения «Туристы»: «Паспорт», «Телефон», «Город», «Страна», «Индекс». Эти два новых отношения уже не имеют транзитивной зависимости и находятся в 3НФ.

Многозначные зависимости в нашей упрощенной БД отсутствуют. Для примера предположим, что для каждого туриста должны храниться несколько контактных телефонов (домашний, рабочий, сотовый и пр., что весьма характерно на практике), а не один, как в примере. Получаем многозначную зависимость ключа - «Код туриста» и атрибутов «Тип телефона» и «Телефон», в этой ситуации ключ перестает быть ключом. Что делать? Проблема решается также путем разбиения схемы отношения на 2 новые схемы. Одна из них должна представлять информацию о телефонах (отношение «Телефоны»), а вторая о туристах (отношение «Туристы»), которые связываются по полю «Код туриста». «Код туриста» в отношении «Туристы» будет первичным ключом, а в отношении «Телефоны» - внешним.

BPwin и Erwin. CASE-средства для разработки информационных систем Маклаков Сергей Владимирович

2.1.1. Физическая и логическая модель данных

2.1.1. Физическая и логическая модель данных

ERwin имеет два уровня представления модели - логический и физический. Логический уровень - это абстрактный взгляд на данные, на нем данные представляются так, как выглядят в реальном мире, и могут называться так, как они называются в реальном мире, например "Постоянный клиент", "Отдел" или "Фамилия сотрудника". Объекты модели, представляемые на логическом уровне, называются сущностями и атрибутами (подробнее о сущностях и атрибутах будет рассказано ниже). Логическая модель данных может быть построена на основе другой логической модели, например на основе модели процессов (см. гл. 1). Логическая модель данных является универсальной и никак не связана с конкретной реализацией СУБД.

Физическая модель данных, напротив, зависит от конкретной СУБД, фактически являясь отображением системного каталога. В физической модели содержится информация о всех объектах БД. Поскольку стандартов на объекты БД не существует (например, нет стандарта на типы данных), физическая модель зависит от конкретной реализации СУБД. Следовательно, одной и той же логической модели могут соответствовать несколько разных физических моделей. Если в логической модели не имеет значения, какой конкретно тип данных имеет атрибут, то в физической модели важно описать всю информацию о конкретных физических объектах - таблицах, колонках, индексах, процедурах и т. д. Разделение модели данных на логические и физические позволяет решить несколько важных задач.

Документирование модели. Многие СУБД имеют ограничение на именование объектов (например, ограничение на длину имени таблицы или запрет использования специальных символов - пробела и т. п.). Зачастую разработчики ИС имеют дело с нелокализованными версиями СУБД. Это означает, что объекты БД могут называться короткими словами, только латинскими символами и без использования специальных символов (т. е. нельзя назвать таблицу предложением - только одним словом). Кроме того, проектировщики БД нередко злоупотребляют "техническими" наименованиями, в результате таблица и колонки получают наименования типа RTD_324 или CUST_A12 и т. д. Полученную в результате структуру могут понять только специалисты (а чаще всего только авторы модели), ее невозможно обсуждать с экспертами предметной области. Разделение модели на логическую и физическую позволяет решить эту проблему. На физическом уровне объекты БД могут называться так, как того требуют ограничения СУБД. На логическом уровне можно этим объектам дать синонимы - имена более понятные неспециалистам, в том числе на кириллице и с использованием специальных символов. Например, таблице CUST_A12 может соответствовать сущность Постоянный клиент. Такое соответствие позволяет лучше задокументировать модель и дает возможность обсуждать структуру данных с экспертами предметной области.

Масштабирование. Создание модели данных, как правило, начинается с создания логической модели. После описания логической модели, проектировщик может выбрать необходимую СУБД и ERwin автоматически создаст соответствующую физическую модель. На основе физической модели ERwin может сгенерировать системный каталог СУБД или соответствующий SQL-скрипт. Этот процесс называется прямым проектированием (Forward Engineering). Тем самым достигается масштабируемость - создав одну логическую модель данных, можно сгенерировать физические модели под любую поддерживаемую ERwin СУБД. С другой стороны, ERwin способен по содержимому системного каталога или SQL-скрипту воссоздать физическую и логическую модель данных (Reverse Engineering). На основе полученной логической модели данных можно сгенерировать физическую модель для другой СУБД и затем сгенерировать ее системный каталог. Следовательно, ERwin позволяет решить задачу по переносу структуры данных с одного сервера на другой. Например, можно перенести структуру данных с Oracle на Informix (или наоборот) или перенести структуру dbf-файлов в реляционную СУБД, тем самым облегчив решение по переходу от файл-серверной к клиент-серверной ИС. Заметим, однако, что формальный перенос структуры "плоских" таблиц на реляционную СУБД обычно неэффективен. Для того чтобы извлечь выгоды от перехода на клиент-серверную технологию, структуру данных следует модифицировать. Процессы прямого и обратного проектирования будут рассмотрены ниже.

Для переключения между логической и физической моделью данных служит список выбора в левой части панели инструментов Erwin (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Переключение между логической и физической моделью

При переключении, если физической модели еще не существует, она будет создана автоматически.