Модели описания баз данных. Ввод и редактирование данных

Ядром любой базы данных есть модель данных. Модель данных представляет собой великое множество структур данных, ограничений целостности и операций манипулирования данными. С помощью модели данных могут быть представленные объекты предметной области, взаимосвязи между ними. Модель данных - это совокупность структур данных и операций их обработки. Современная СУБД базируется на использовании иерархической, сетевой, реляционной и объектно-ориентированной моделях данных, комбинации этих моделей или на некотором их подмножестве.

Рассмотрим три основных типа моделей данных: иерархическую, сетевую, реляционнную и объектно-ориентированную.

Иерархическая модель данных. Иерархическая структура представляет совокупность элементов, связанных между собою по определенным правилам. Объекты, связанные иерархическими отношениями, образовывают ориентированный граф (перевернутое дерево). К основным понятиям иерархической структуры относятся: уровень, элемент (узел), связь. Иерархическую модель организовывает данные в виде древовидной структуры. Узел - это совокупность атрибутов данных, которые описывают некоторый объект. На схеме иерархического дерева узлы имеют вид вершин графа. Каждый узел на более низком уровне связан только с одним узлом, который находится на более высоком уровне. Иерархическое дерево имеет только одну вершину (корень дерева), которая не подчинена никакой другой вершине. Зависимые (подчиненные) узлы находятся на втором, третьем и других уровнях. Количество деревьев в базе данных определяется числом корневых записей.

Сетевая модель данных.

Сетевая модель означает представление данных в виде произвольного графа. Достоинством сетевой и иерархической моделей данных является возможность их эффективной реализации по показателям затрат памяти и оперативности. Недостатком сетевой модели данных является высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на ее основе.

Реляционная модель данных. Понятие реляционный (англ. relation - отношение) связан с разработками известного американского специалиста в области систем баз данных Э.Ф. Кодда. Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобной для пользователя формой представления в виде таблиц и возможностью использования аппарата алгебры отношений и реляционного вычисления для обработки данных.

На языке математики отношение определяется таким образом. Пусть задано n множеств D1,D2, ...,Dn. Тогда R есть отношение над этими множествами, если R есть множеством упорядоченных наборов вида , где d1 - элемент с D1 , d2 - элемент с D2 , ... , dn - элемент с Dn. При этом наборы вида называются кортежами, а множества D1,D2, ...Dn - доменами. Каждый кортеж состоит из элементов, которые выбираются из своих доменов. Эти элементы называются атрибутами, а их значения - значениями атрибутов.

Итак, реляционнная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц, любая из которых имеет следующие свойства:

Каждый элемент таблицы - это один элемент данных;

Все столбцы в таблицы - однородные, т.е все элементы в столбце имеют одинаковый тип (символьный, числовой и т.п.);

Каждый столбец носит уникальное имя;

Одинаковые строки в таблицы отсутствуют.

Таблицы имеют строки, которые отвечают записям (или кортежам), а столбцы -атрибутам отношений (доменам, полям).

Следующие термины являются эквивалентными:

отношение , таблица, файл (для локальных БД );

кортеж, строка , запись;

атрибут, столбик, поле.

Объектно-ориентированные БД объединяют в себе две модели данных, реляционную и сетевую, и используются для создания крупных БД со сложными структурами данных.

Реляционная БД есть совокупностью отношений, которые содержат всю необходимую информацию и объединенную разными связями.

БД считается нормализованной , если выполняются следующие условия:

Каждая таблица имеет главный ключ;

Все поля каждой таблицы зависят только от главного ключа;

В таблицах отсутствуют группы повторных значений.

Для успешной работы с многотабличными БД, как правило, надо установить между ними связи. При этом пользуются терминами “базовая таблица» (главная) и “подчиненная таблица». Связь между таблицами получается благодаря двум полям, одно из которых находится в базовой таблице, а второе - в подчиненной. Эти поля могут иметь значение, которое повторяются. Если значение в связанном поле записи базовой таблицы и в поле подчиненной совпадают, то эти записи называются связанными.

Существуют четыре типа отношений между таблицами: один к одному , один ко многим, много к одному, много ко многим .

Отношение один к одному означает, что каждая запись в одной таблице соответствует только одной записи в другой таблице.

Отношение один ко многим означает, что одна запись из первой таблицы может быть связана более чем с одной записью из другой таблицы.

Главная таблица – это таблица, которая содержит первичный ключ и составляет часть один в отношении один ко многим .

Внешний ключ – это поле, содержащее такой же тип информации в таблице со стороны много .

Практическая работа

Для логического представления взаимосвязей объектов базы данных используется информационно-логическая (инфологическая) модель.

Известны три разновидности инфологических моделей баз данных:

· иерархическая;

· сетевая;

· реляционная.

Иерархическая модель данных представляет собой древовидную структуру, где каждому элементу (объекту) соответствует только одна связь с элементом (объектом) более высокого уровня. Примером иерархической модели может служить реестр Windows, демонстрирующий размещение файлов и папок разного уровня вложенности на дисках компьютера, а также генеалогическое дерево.

Достоинствами иерархической модели являются простота и быст­родействие. Запрос к такой базе обрабатывается быстро, поскольку поиск данных происходит по одной из ветвей дерева, опускаясь от родительских объектов к дочерним или наоборот (поиск вверх по дереву обрабатывается дольше).

Если структура данных предполагает более сложные взаимосвязи, чем обычная иерархия, то для организации информации применяют иные модели.

Сетевая модель данных позволяет, в целях объединения родственной информации, обеспечивать связи одних элементов с любыми другими, не обязательно родительскими. Эта модель подобна иерархической и является улучшенным её вариантом.

В сетевой модели данных каждый элемент может иметь более одного порождающего его элемента, а графическое представление модели напоминает сеть. Она допускает усложнение «дерева» без ограничения количества связей, входящих в его вершину.

Особенностью иерархических и сетевых баз данных является задаваемая заранее, ещё на стадии проектирования, жесткая структура записей и наборы отношений, а изменение структуры базы данных требует перестройки всей базы. Кроме того, поскольку логика процедуры выборки данных зависит от физической организации этих данных, то эта модель является зависимой от приложения. Иными словами, если необходимо изменить структуру данных, то может потребоваться и изменение приложения.

Сетевые базы считаются инструментами программистов. Так, например, чтобы получить ответ на запрос: «Какой товар наиболее часто заказывает компания X?», нужно написать некоторый программный код для навигации по базе данных. Реализация пользовательских запросов может затянуться, и к моменту появления запрошенной информации она перестанет быть актуальной.

Реляционная модель достаточно универсальна, она значительно упрощает структуру базы данных и облегчает работу с ней. В реляционной базе данных все данные, доступные пользователю, организованы в виде таблиц. У каждой таблицы имеется свое уникальное имя, соответствующее характеру ее содержимого. Столбцы таблицы, называемые полями , описывают определённые атрибуты информации, например: фамилию, имя, пол, возраст, номер телефона, социальное положение респондентов. Строки реляционной таблицы содержат записи и хранят информацию об одном экземпляре объекта данных, представленного в таблице, например данные об одном человеке. Одинаковых записей в таблице быть не должно.

Основное требование к реляционной базе данных состоит в том, чтобы значения полей (столбцов таблицы) были элементарными и неделимыми информационными единицами (то есть для записи адреса потребуется не одно, а несколько полей, содержащих неделимую информацию – улица, номер дома, номер квартиры). Это позволяет применять для обработки информации математический аппарат реляционной алгебры. Наиболее популярны реляционные СУБД - Access, FoxPro, dBase, Oracle, и др.

В реляционной БД содержится, как правило, несколько таблиц с различными сведениями. Разработчик БД устанавливает связи между отдельными таблицами . При создании связей используют ключевые поля .

После установления связей появляется возможность создания запросов, форм и отчетов, в которые помещаются данные из нескольких связанных между собой таблиц.

Все данные, доступные пользователю в реляционной БД, организованы в виде таблиц-отношений, представляющих собой двумерный массив, где каждая таблица имеет свое уникальное имя, соответствующее характеру ее содержимого.

В настоящее время большинство СУБД использует табличную (реляционную) модель данных.

Достоинства реляционной модели:

· Простота и доступность для понимания конечным пользователем, так как единственной информационной конструкцией является наглядная таблица.

· Полная независимость данных. При изменении структуры БД не требуется значительных изменений в прикладной программе.

Недостатки реляционной модели:

· Предметную область не всегда можно представить в виде совокупности таблиц.

· Низкая скорость обработки запросов по сравнению с другими моделями, а также требование большего объема внешней памяти.

Примером простой реляционной базы данных может служить таблица «Респонденты», где одна строка (запись) - сведения об одном из участников телефонного опроса.

Различают три основные модели базы данных - это иерархическая, сетевая и реляционная. Эти модели отличаются между собой по способу установления связей между данными.

8.1. Иерархическая модель базы данных

Иерархические модели баз данных исторически возникли одними из первых. Информация в иерархической базе организована по принципу древовидной структуры, в виде отношений "предок-потомок ". Каждая запись может иметь не более одной родительской записи и несколько подчиненных. Связи записей реализуются в виде физических указателей с одной записи на другую. Основной недостаток иерархической структуры базы данных - невозможность реализовать отношения "многие-ко-многим ", а также ситуации, когда запись имеет несколько предков.

Иерархические базы данных . Иерархические базы данных графически могут быть представлены как перевернутое дерево , состоящее из объектов различных уровней. Верхний уровень (корень дерева ) занимает один объект , второй - объекты второго уровня и так далее.

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 этомобъект -предок может не иметь потомков или иметь их несколько, тогда как объект -потомок обязательно имеет только одного предка. Объекты, имеющие общего предка, называются близнецами.

Рис. 6. Иерархическая база данных

Организация данных в СУБД иерархического типа определяется в терминах: элемент, агрегат, запись (группа ), групповоеотношение , база данных .

Атрибут (элемент данных)	Наименьшая единица структуры данных. Обычно каждому элементу при описании базы данных присваивается уникальное имя. По этому имени к нему обращаются при обработке. Элемент данных также часто называют полем.
Запись	Именованная совокупность атрибутов. Использование записей позволяет за одно обращение к базе получить некоторую логически связанную совокупность данных. Именно записи изменяются, добавляются и удаляются. Тип записи определяется составом ее атрибутов. Экземпляр записи - конкретная запись с конкретным значением элементов.
Групповое отношение	- иерархическое отношение между записями двух типов. Родительская запись (владелец группового отношения) называется исходной записью, а дочерние записи (члены группового отношения) - подчиненными. Иерархическая база данных может хранить только такие древовидные структуры.

Пример. Рассмотрим следующую модель данных предприятия (см. рис. 7): предприятие состоит из отделов, в которых работают сотрудники. В каждом отделе может работать несколько сотрудников, но сотрудник не может работать более чем в одном отделе. Поэтому, для информационной системы управления персоналом необходимо создать групповое отношение, состоящее из родительской записи ОТДЕЛ (НАИМЕНОВАНИЕ_ОТДЕЛА, ЧИСЛО_РАБОТНИКОВ) и дочерней записи СОТРУДНИК (ФАМИЛИЯ, ДОЛЖНОСТЬ, ОКЛАД). Это отношение показано на рис. 7 (а) (Для простоты полагается, что имеются только две дочерние записи). Для автоматизации учета контрактов с заказчиками необходимо создание еще одной иерархической структуры: заказчик - контракты с ним - сотрудники, задействованные в работе над контрактом. Это дерево будет включать записи ЗАКАЗЧИК (НАИМЕНОВАНИЕ_ЗАКАЗЧИКА, АДРЕС), КОНТРАКТ(НОМЕР, ДАТА,СУММА), ИСПОЛНИТЕЛЬ (ФАМИЛИЯ, ДОЛЖНОСТЬ, НАИМЕНОВАНИЕ_ОТДЕЛА) (рис. 7b). Рис. 7. Пример иерархической БД

Из этого примера видны недостатки иерархических БД :

Частично дублируется информация между записями СОТРУДНИК и ИСПОЛНИТЕЛЬ (такие записи называют парными), причем виерархической модели данных не предусмотрена поддержка соответствия между парными записями.

Иерархическая модель реализует отношение между исходной и дочерней записью по схеме 1:N, то есть одной родительской записи может соответствовать любое число дочерних.

Допустим теперь, что исполнитель может принимать участие более чем в одном контракте (т.е. возникает связь типа M:N). В этом случае в базу данных необходимо ввести еще одно групповое отношение , в котором ИСПОЛНИТЕЛЬ будет являться исходной записью, а КОНТРАКТ - дочерней (рис. 7 c). Таким образом, мы опять вынуждены дублировать информацию.

Иерархическая структура предполагаета неравноправие между данными - одни жестко подчинены другим. Подобные структуры, безусловно, четко удовлетворяют требованиям многих, но далеко не всех реальных задач.

Ядром любой базы данных является модель данных. Модель данных - совокупность структур данных и операций их обработки.

СУБД основывается на использовании иерархической, сетевой или реляционной модели, на комбинации этих моделей или не некотором их подмножестве.

Иерархическая модель данных.

К основным понятиям иерархической структуры относятся: уровень, элемент, связь. Узел это совокупность атрибутов данных, описывающих некоторый объект. На схеме иерархического дерева узлы представляются вершинами графа. Каждый узел на более низком уровне связан только с одним узлом, находящимся на более высоком уровне. Иерархическое дерево имеет только одну вершину (корень дерева), не подчиненную никакой другой вершине и находящуюся на самом верхнем (первом) уровне (см. рис. 5).

Рис. 5. Иерархическая модель данных

К каждой записи базы данных существует только один (иерархический) путь от корневой записи. Например, для записи С4 путь проходит через записи А и В3.

Пример иерархической структуры. Каждый студент учится в определенной (только одной) группе, которая относится к определенному (только одному) факультету (см. рис. 6).

Рис. 6. Пример иерархической организации данных

Сетевая модель данных

В сетевой структуре каждый элемент может быть связан с любым другим элементом (см. рис 7).

Рис. 7. Сетевая модель данных

Пример сетевой структуры. База данных, содержащая сведения о студентах, участвующих в научно-исследовательских работах (НИРС). Возможно участие одного студента в нескольких НИРС, а также участие нескольких студентов в разработке одной НИРС (см. рис. 8).

Рис. 8. Пример сетевой организации данных

Реляционная модель данных

Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений.

Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица (отношение) представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:

· каждый элемент таблицы - один элемент данных;

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

· каждый столбец имеет уникальное имя;

· одинаковые строки в таблице отсутствуют;

· порядок следования строк и столбцов может быть произвольным.

Пример. Реляционной таблицей можно представить информацию о студентах, обучающихся в вузе.

Поле, каждое значение которого однозначно определяет соответствующую запись, называется простым ключом (ключевым полем). Если записи однозначно определяются значениями нескольких полей, то такая таблица базы данных имеет составной ключ.

Чтобы связать две реляционные таблицы, необходимо ключ первой таблицы ввести в состав ключа второй таблицы (возможно совпадение ключей); в противном случае нужно ввести в структуру первой таблицы внешний ключ - ключ второй таблицы.

Одни и те же данные могут группироваться в таблицы различными способами. Группировка атрибутов в таблицах должна быть рациональной, т.е. минимизирующей дублирование данных и упрощающей процедуры их обработки.

Нормализация отношений - формальный аппарат ограничений на формирование отношений (таблиц), который позволяет устранить дублирование, обеспечивает непротиворечивость хранимых в базе данных, уменьшает трудозатраты на ведение (ввод, корректировку) базы данных.

Выделяют пять нормальных форм отношений. Эти формы предназначены для уменьшения избыточности информации от первой до пятой нормальных форм. Поэтому каждая последующая нормальная форма должна удовлетворять требованиям предыдущей формы и некоторым дополнительным условиям. При практическом проектировании баз данных четвертая и пятая формы, как правило, не используются.

Процедуру нормализации рассмотрим на примере проектирования многотабличной БД Продажи , содержащей следующую информацию:

· Сведения о покупателях.

· Дату заказа и количество заказанного товара.

· Дату выполнения заказа и количество проданного товара.

· Характеристику проданного товара (наименование, стоимость, марка).

Таблица 2. Структура таблицы Продажи

Таблицу Продажи можно рассматривать как однотабличную БД. Основная проблема заключается в том, что в ней содержится значительное количество повторяющейся информации. Такая структура данных является причиной следующих проблем, возникающих при работе с БД:

· Приходится тратить значительное время на ввод повторяющихся данных. Например, для всех заказов, сделанных одним покупателем, придется каждый раз вводить одни и те же данные о покупателе.

· При изменении адреса или телефона покупателя необходимо корректировать все записи, содержащие сведения о заказах этого покупателя.

· Наличие повторяющейся информации приведет к неоправданному увеличению размера БД. В результате снизится скорость выполнения запросов. Кроме того, повторяющиеся данные нерационально используют дисковое пространство компьютера.

· Любые нештатные ситуации потребуют значительного времени для получения требуемой информации.

Каждая система БД реализует ту или иную модель данных, которая определяет правила порождения допустимых для системы видов структур данных, возможные операции над такими структурами, классы представимых средствами системы ограничений целостности данных. Таким образом, модель данных задает границы множества всех конкретных БД, которые могут быть созданы средствами этой системы.

Описание выбранной предметной области в терминах модели данных позволяет получить модель БД. Обычно выделяют три уровня моделей БД .

Мифологическая модель отражает информацию о предметной области без ориентации на конкретную СУБД (или даже на тип предполагаемой к использованию СУБД). В связи с этим некоторые авторы говорят о существовании инфологической модели предметной области, а не БД.

Даталогическая модель БД – модель логического уровня, представляющая собой отображение логических связей между элементами данных независимо от их содержания и среды хранения. Эта модель строится в терминах информационных единиц, допустимых в той СУБД, в среде которой будет создаваться БД. Этап создания данной модели называется даталогическим или логическим проектированием.

Физическая модель БД строится с учетом возможностей по организации и хранению данных, предоставляемых СУБД и используемой программноаппаратной платформой. Она, в частности, определяет используемые запоминающие устройства и способы организации данных в среде хранения.

При проектировании БД первой строится инфологическая модель, после чего – даталогическая, и только после нее – физическая. Более подробно эти этапы будут рассмотрены в следующих главах.

Однако вернемся к рассмотрению моделей данных. Разные авторы приводят несколько различающиеся перечни существующих моделей данных. Например, в предлагается такой список моделей данных и периодов времени, когда в их разработке были получены основные результаты:

• иерархическая (англ. hierarchical), конец 1960-х и 1970-е гг.;
• сетевая (англ. network), 1970-е гг.;
• реляционная (англ. relational), 1970-е и начало 1980-х гг.;
• "сущность – связь" (англ. entity – relationship), 1970-е гг.;
• расширенная реляционная (англ. extended relational), 1980-е гг.;
• семантическая (англ. semantic), конец 1970-х и 1980-е гг.;
• объектно-ориентированная (англ. object-oriented), конец 1980-х – начало 1990-х гг.;
• объектно-реляционная (англ. object-relational), конец 1980-х – начало 1990-х гг.;
• полуструктурированная (англ. semi-structured), с конца 1990-х гг. до настоящего времени.

Первыми появились модели данных, основанные на теории графов, – иерархическая и сетевая. Более подробно они рассмотрены ниже. Следующей появилась разработанная Э. Коддом (Edgar Codd) реляционная модель данных, основанная на математической теории множеств. На сегодняшний день она является самой распространенной, поэтому будет рассматриваться наиболее подробно. Вопросам, связанным с реляционной моделью и логическим проектированием реляционных баз данных, посвящены главы 4 и 5.

Модель "сущность – связь" была предложена П. Ченом (Peter Chen) в 1976 г. в качестве унифицированного способа описания предметной области. Как самостоятельная модель данных (в соответствии с приведенным выше определением) она развития не получила, но стала основой для создания инфологических моделей БД. Этап инфологического проектирования рассмотрен в главе 6.

Семантическая модель, так же как и модель "сущность – связь", используется для построения инфологических моделей. Только в этом случае пользовательские данные представляются в виде набора семантических объектов. Семантический объект – это именованная совокупность атрибутов, которая в достаточной степени описывает отдельный феномен (объект, явление и т.п.).

Объектно-ориентированная и объектно-реляционная модели данных появились в результате распространения объектно-ориентированного подхода в программировании. Объектная модель данных предлагает рассматривать БД как множество объектов, обладающих свойствами инкапсуляции, наследования и т.д. В 1989 г. был опубликован "Манифест систем объектно-ориентированных баз данных", а в 1991 г. образован консорциум ODMG (от англ. Object Data Management Group), который занялся разработкой стандартов. В 2000 г. была опубликована версия стандарта The Object Data Standard: ODMG 3.0, а в 2001 г. группа прекратила свою деятельность. Примерно в то же время велась активная работа по адаптации реляционной модели к требованиям объектно-ориентированного подхода к разработке ПО, что привело к появлению объектно-реляционной модели данных. Позднее объектные расширения были введены в стандарт языка SQL.

К полуструктурированным относят данные, в которых можно выделить некоторую структуру, но она недостаточно строгая по сравнению с реляционными структурами данных (или структурами других традиционных моделей данных) . Наиболее ярким примером полуструктурированных данных являются XML-документы (от англ. extensible Markup Language – расширяемый язык разметки). Действительный (англ. valid) XML-до- кумент должен соответствовать определенному формату описания (схеме), где заданы структура документа, допустимые названия элементов, атрибутов и т.д. Формат XML широко используется для обмена данными между приложениями, и его поддержка обеспечивается многими СУБД.