Уровни и типы моделей бд. Однако имея представление о функциональных возможностях любой субд, можно представить обобщенную технологию работы пользователя в этой среде

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

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.

Темы: логические модели баз данных, идентификация объектов и записей, поиск записей.

1. Иерархическая и сетевая модели данных.

Ядром любой базы данных является модель данных. Модель данных — совокупность структур данных и операций их обработки. По способу установления связей между данными различают иерархическую, сетевую и реляционную модели.

Иерархическая модель позволяет строить базы данных с древовидной структурой. В них каждый узел содержит свой тип данных (сущность) На верхнем уровне дерева в этой модели имеется один узел — «корень», на следующем уровне располагаются узлы, связанные с этим корнем, затем узлы, связанные с узлами предыдущего уровня и т д., причем каждый узел может иметь только одного предка (рис. 1)

Поиск данных в иерархической системе всегда начинается с корня. Затем производится спуск с одного уровня на другой пока не будет достигнут искомый уровень. Перемещения по системе от одной записи к другой осуществляются с помощью ссылок.

Использование ссылок для организации доступа к отдельным элементам структуры не позволяет сократить процедуру поиска, в основу которой положен последовательный перебор. Процедура поиска будет эффективнее, если будет предварительно установлен некоторый порядок перехода к следующему элементу дерева.

Основные достоинства иерархической модели — простота описания иерархических структур реального мира и быстрое выполнение запросов, соответствующих структуре данных, однако, они часто содержат избыточные данные. Кроме того, не всегда удобно каждый раз начинать поиск нужных данных с корня, а другого способа перемещения по базе в иерархических структурах нет.

Иерархические модели характерны для многих областей, однако во многих случаях отдельная запись требует более одного представления или связана с несколькими другими. В результате получаются обычно более сложные структуры по сравнению с древовидными. В сетевой структуре любой элемент может быть связан с любым другим элементом. Примеры сетевых структур приведены на рис. 2

Сетевую структуру можно описать с помощью исходных и порожденных элементов. Удобно представлять ее так, чтобы порожденные элементы располагались ниже исходных.

Желательно отличать простые и сложные сетевые структуры.

Если один информационный объект связан с целой совокупностью других объектов или все объекты связаны со всеми, то такая структура называется сложной.

Например, одна группа студентов связана со всеми студентами группы. Или в примере учебного заведения на рис. 3 каждый преподаватель может обучать много (теоретически всех) студентов, и каждый студент может обучаться у многих (теоретически всех) преподавателей. Поскольку на практике это, естественно, невозможно, приходится прибегать к некоторым ограничениям.

Некоторые структуры содержат циклы. Циклом считается ситуация, в которой предшественник узла является в то же время его последователем. Отношения «исходный — порожденный» образуют при этом замкнутый контур. Например, завод выпускает различную продукцию. Некоторые изделия производятся на других заводах-субподрядчиках. С одним контрактом может быть связано производство нескольких изделий. Представление этих отношений и образует цикл.

Иногда объекты связаны с другими объектами того же типа. Такая ситуация называется петлей. На рис. 4 приведены две достаточно распространенные ситуации, где могут использоваться петли. В массиве служащих специфицированы связи, существующие между некоторыми служащими. В базу данных списка материалов введено дополнительное усложнение: некоторые узлы сами состоят из узлов.

Разделение сетевых структур на простые и сложные необходимо потому, что сложные структуры требуют более сложных методов физического представления. Это не всегда является недостатком, поскольку сложную сетевую структуру можно (а в большинстве случаев и следует) преобразовать к простому виду.

Использование иерархической и сетевой моделей ускоряет доступ к информации в базе данных. Но поскольку каждый элемент данных должен содержать ссылки на некоторые другие элементы, требуются значительные ресурсы как дисковой, так и основной памяти ЭВМ. Недостаток основной памяти, конечно, снижает скорость обработки данных. Кроме того, для таких моделей характерна сложность реализации системы управления базами данных (СУБД).

2. Идентификация объектов и записей

В задачах обработки информации атрибуты именуют (обозначают) и приписывают им значения.

При обработке информации пользователь имеет дело с совокупностью объектов, информацию о свойствах каждого из которых надо сохранять (записывать) как данные, чтобы при решении задач их можно было найти и выполнить необходимые преобразования.

Таким образом, любое состояние объекта характеризуется совокупностью атрибутов, имеющих некоторое из значений в этот момент времени. Атрибуты фиксируются на некотором материальном носителе в виде записи. Запись — совокупность (группа) формализованных элементов данных (значений атрибутов, представленных в том или ином формате). Значение атрибута идентифицирует объект, т.е. использование значения в качестве поискового признака позволяет реализовать простой критерий отбора по условию сравнения.

Отдельный объект всегда уникален, поэтому запись, содержащая данные о нем, также должна иметь уникальный идентификатор, причем никакой другой объект не должен иметь такой же идентификатор. Поскольку идентификатор — суть значение элемента данных, в некоторых случаях для обеспечения уникальности требуется использовать более одного элемента. Например, для однозначной идентификации записей о дисциплинах учебного плана необходимо использовать элементы СЕМЕСТР и НАИМЕНОВАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ, так как возможно преподавание одной дисциплины в разных семестрах.

Предложенная выше схема представляет атрибутивный способ идентификации содержания объекта. Она является достаточно естественной для хорошо структурированных (фактографических) данных. Причем, структурированность относится не только к форме представления данных (формат, способ хранения), но и к способу интерпретации значения пользователем (значение параметра не только представлено в предопределенной форме, но и обычно сопровождается указанием размерности величины, что позволяет пользователю понимать ее смысл без дополнительных комментариев). Таким образом, фактографические данные предполагают возможность их непосредственной интерпретации.

Однако этот способ практически не подходит для идентификации слабо структурированной информации, связанной с объектами, имеющими идеальную природу. Такие объекты зачастую определяются логически и опосредованно — через другие объекты. Для их описания используются естественные или искусственные. Соответственно, для понимания смысла пользователю необходимо использовать соответствующие правила языка, и располагать некоторой информацией, позволяющей идентифицировать и связать получаемую информацию с наличным знанием. То есть процесс интерпретации такого рода данных имеет опосредованный характер и требует использования дополнительной информации, причем такой, которая не обязательно присутствует в формализованном виде в базе данных.

3. Поиск записей

Программисту или пользователю необходимо иметь возможность обращаться к отдельным, нужным ему записям или отдельным элементам данных.

Для этого можно использовать следующие способы:

Задать машинный адрес данных и в соответствии с физическим форматом записи прочитать значение. Это случаи, когда программист должен быть «навигатором».

Сообщить системе имя записи или элемента данных, которые он хочет получить, и возможно, организацию набора данных. В этом случае система сама произведет выборку (по предыдущей схеме), но для этого она должна будет использовать вспомогательную информацию о структуре данных и организации набора. Такая информация по существу будет избыточной по отношению к объекту, однако общение с базой данных не будет требовать от пользователя знаний программиста.

В качестве ключа , обеспечивающего доступ к записи, можно использовать идентификатор — отдельный элемент данных. Ключ , который идентифицирует запись единственным образом, называется первичным (главным).

В том случае, когда ключ идентифицирует некоторую группу записей, имеющих определенное общее свойство, ключ называется вторичным (альтернативным) . Набор данных может иметь несколько вторичных ключей, необходимость введения которых определяется требованием оптимизации процессов нахождения записей по соответствующему ключу.

Иногда в качестве идентификатора используют составной сцепленный ключ — несколько элементов данных, которые в совокупности, например, обеспечат уникальность идентификации каждой записи набора данных.

При этом ключ может храниться в составе записи или отдельно. Например, ключ для записей, имеющих неуникальные значения атрибутов, для устранения избыточности целесообразно хранить отдельно.

Введенное понятие ключа является логическим и его не следует путать с физической реализацией ключа — индексом, обеспечивающим доступ к записям, соответствующим отдельным значениям ключа.

Один из способов использования вторичного ключа в качестве входа — организация инвертированного списка, каждый вход которого содержит значение ключа вместе со списком идентификаторов соответствующих записей. Данные в индексе располагаются в возрастающем или убывающем порядке, поэтому алгоритм нахождения нужного значения довольно прост и эффективен, а после нахождения значения запись локализуется по указателю физического расположения. Недостатком индекса является то, что он занимает дополнительное пространство и его надо обновлять каждый раз, когда удаляется, обновляется или добавляется запись.

В общем случае инвертированный список может быть построен для любого ключа, в том числе составного.

В контексте задач поиска можно сказать, что существуют два основных способа организации данных: Первый способ представляет прямую организацию массива, второй — является инверсией первого. Прямая организация массива удобна для поиска по условию «Каковы свойства указанного объекта?», а инвертированная — для поиска по условию «Какие объекты обладают указанным свойством?».

Классификация баз данных.

По технологии обработки данных базы данных подразделяются на централизованные и распределенные.

Централизованная база данных хранится в памяти одной вычислительной системы. Если эта вычислительная система является компонентом сети ЭВМ, возможен распределённый доступ к такой базе. Такой способ использования баз данных часто применяют в локальных сетях ПК.

Распределённая база данных состоит из нескольких, возможно пересекающихся или даже дублирующих друг друга частей, хранимых в различных ЭВМ вычислительной сети. Работа с такой базой осуществляется с помощью системы управления распределённой базой данных (СУРБД).

По способу доступа к данным базы данных разделяются на базы данных с локальным доступом и базы данных с удаленным (сетевым) доступом.

Ядром любой модели базы данных является модель данных.

Модель данных - совокупность структур данных и операций их обработки. С помощью модели данных могут быть представлены объекты предметной области и взаимосвязи между ними.

На сегодняшний день существует три основных подхода к построению баз данных: иерархический, сетевой и реляционный.

Исторически первой появилась Иерархическая модель данных. Иерархическая модель данных строится по прин­ципу иерархии типов объектов, т.е. один тип объекта яв­ляется главным, а остальные подчиненными.

Данные представлены в виде деревьев. Две вершины дерева связаны отношением подчиненности. Дерево обя­зательно содержит одну вершину, которая не имеет глав­ных. Такая вершина называется корнем. В данном случае это вершина 3. Вершины, которые не имеют подчинен­ных называются листьями, на рисунке это 1, 2, 5, 7, 8, 9.

Рис.1. Иерархическая модель данных

Вершина дерева хранит данные, характеризующие не­который объект и несколько связей с подчиненными вер­шинами.

Между главными и подчиненными объектами установ­лено отношение «один ко многим». Для каждого подчи­ненного типа объекта может быть только один исходный тип объекта.

Главная вершина - Отдел - содержит информацию о названии, бюджете и телефоне отдела. Отдел имеет под­чиненную вершину Руководитель с информацией Фами­лия, Год рождения, Разряд и несколько подчиненных вер­шин сотрудники, каждый сотрудник характеризуется Фамилией, Адресом и т.д. Данное дерево содержит ин­формацию об одном отделе. Для описания второго отдела требуется второе дерево. База данных будет содержать несколько деревьев одинаковой структуры. Возможные операции с иерархической базой данных: переход между деревьями, создание и удаление дерева, поиск вершины дерева, изменение информации в вершинах. Работа с иерархическими базами данных основана на математичес­кой теории графов.

Сетевая модель данных.

Сетевая модель является обобщением иерархичес­кой модели данных. Любой объект может быть главным и подчиненным. Каждый объект может участвовать в любом чис­ле взаимодействий. Единственное ограничение - отно­шение подчиненности не может вернуться обратно к вер­шине, с которой оно начиналось.

Рис.2. Сетевая модель данных

Отдел содержит информацию: Название, Бюджет, Те­лефон и связи с Руководителем и несколькими Сотрудни­ками. Руководитель характеризуется Датой вступления в должность, Годом рождения, Разрядом. Сотрудники ха­рактеризуются фамилией, Адресом. Вершина Руководи­тель связана с одной из вершин Сотрудников, в ней хра­нятся Фамилия и Адрес руководителя.

Реляционная модель данных.

В реляционной модели данных объекты и взаимодей­ствия между ними представляются с помощью таблиц. Каждая таблица должна иметь первичный ключ - поле или комбинацию полей, которая единственным образом идентифицирует каждую строку таблицы.

В настоящее время реляционная модель данных явля­ется наиболее популярной. На ее идеологии построены СУБД FoxPro, Access, Visual C++ и д.р.

Возможные операции в реляционной базе данных: со­здание таблиц и связей, изменение структуры таблиц, добавление, удаление и изменения записей, поиск данных, отбор данных из одной или нескольких таблиц и т.д.

Работа с реляционными базами данных основана на ре­ляционной алгебре.

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 .

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.