Логические модели и виды баз данных. Виды (типы) моделей данных

ЛЕКЦИЯ

Логические модели данных.

Иерархические, сетевые, реляционные модели данных.

Принципы построения.

Преимущества и недостатки

В процессе развития теории систем баз данных термин «модель данных» имел разное содержание. Для более глубокого понимания существа отдельных понятий рассмотрим некоторые особенности использования этого понятия в контексте эволюции баз данных.

11.1. О понятии «модель данных»

Первоначально понятие модели данных употреблялось как синоним структуры данных в конкретной базе данных. Структурная трактовка полностью согласовывалась с математическим определением понятия модели как множества с заданными на нем отношениями. Но, следует отметить, что объектом моделирования в данном случае являются не данные вообще, а конкретная база данных. Разработки новых архитектурных подходов, основанных на идеях многоуровневой архитектуры СУБД, показали, что уже недостаточно рассматривать отображение представлений конкретной базы данных. Требовалось решение на метауровне, позволяющее оперировать множествами всевозможных допустимых представлений баз данных в рамках заданной СУБД или, что эквивалентно, инструментальными средствами, используемыми для их спецификации. В этой связи возникла потребность в термине, который обозначал бы инструмент, а не результат моделирования, и соответствовал бы, таким образом, множеству всевозможных баз данных некоторого класса. Т.е. инструмент моделирования баз данных должен включать не только средства структурирования данных, но и средства манипулирования данными. Поэтому модель данных в инструментальном смысле стала пониматься как алгебраическая система – множество всевозможных допустимых типов данных, а также определенных на них отношений и операций. Позднее в это понятие стали включать еще и ограничения целостности, которые могут налагаться на данные. В результате проблема отображения данных в многоуровневых СУБД и системах распределенных баз данных стала рассматриваться как проблема отображения моделей данных.

Важно подчеркнуть, что для разработчиков и пользователей СУБД точным определением реализованной в ней модели данных фактически являются языковые средства определения данных и манипулирования данными. Поэтому отождествлять такой язык со схемой базы данных (результатом моделирования) – конкретной спецификацией в этом языке – неправомерно.

Начиная с середины 70-х годов, под влиянием предложенной в тот период концепции абстрактных типов само понятие типа данных в языках программирования стало трансформироваться таким образом, что в него стали вкладывать не только структурные свойства, но и элементы поведения (изменения данных). В дальнейшем это послужило основой для формирования концепции объекта, на которой базируются современные объектные модели.

В связи с этим был предложен новый подход, при котором модель данных рассматривается как система типов. Такой подход обеспечивал естественные возможности интеграции баз данных и языков программирования, способствовал формированию направления, связанного с созданием так называемых систем программирования баз данных. Трактовке модели данных как системы типов соответствуют не только уже существующие широко используемые модели, но также объектные модели, завоевывающие все большее влияние.

Итак, модель данных – модель логического уровня проектирования БД. Ее можно рассматривать как сочетание трех компонентов (слайд 2 ):

1. Структурный компонент, т.е. набор правил, по которым может быть построена БД.

2. Управляющий компонент, определяющий типы допустимых операций с данными (сюда относятся операции обновления и извлечения данных, а также операции изменения структуры БД).

3. Поддержка набора (необязательная) ограничений целостности данных, гарантирующая корректность используемых данных.

С точки зрения структурного компонента выделяют модели на основе записей. В модели на основе записей структуру данных составляет совокупность нескольких типов записей фиксированного формата. Каждый тип записи определяет фиксированное количество полей, каждое из которых имеет фикси рованную длину.

Существуют три основных типа логических моделей данных на основе записей ( слайд 3 ):

- реляционная модель данных (relational data model );

- сетевая мо дель данных (network data model );

- иерархическая модель данных (hierarchical data model ).

Иерархическая и сетевая модели данных были созданы почти на десять лет раньше реляционной модели данных, потому их связь с концепциями традиционной обработки файлов более очевидна.

11.2. Реляционная модель данных

Реляционная модель данных основана на понятии математических отношений. В реляционной модели данные и связи представлены в виде таблиц, каждая из которых имеет несколько столбцов с уникальными именами. На слайде (слайд 4 ) показан пример реляционной схемы, содержащей сведения о кафедрах ВУЗа и кадровом составе. Например, из таблицы «Кадровый состав» видно, что сотрудник Иванов И.И. работает в должности заведующего кафедрой 22, которая, согласно данным из таблицы «Структура», расположена в корпусе А, в комнате 322. Здесь важно отметить, что между отношениями «Кадровый состав» и «Структура» существует следующая связь: сотрудник работает на кафедре. Однако между этими двумя отношениями нет явно заданной связи: ее существование можно заметить, только зная, что атрибут Каф в отношении «Кадровый состав» эквивалентен атрибуту Каф в отношении «Структура».

Необходимо отметить, что в реляционной модели данных единственное требова ние состоит в том, чтобы база данных с точки зрения пользователя выглядела как набор таблиц. Однако такое восприятие относится только к логической структуре базы данных, т.е. к внешнему и к концептуальному уровням архитек туры ANSI / SPARC . Оно не относится к физической структуре базы данных, ко торая может быть реализована с помощью разнообразных структур хранения.

На слайдах (слайды 5, 6 ) представлена реляционная модель данных для ПрО «сотрудники-проекты-детали-поставщики».

11.3. Сетевая модель данных

В сетевой модели данные представлены в виде коллекций записей, а связи в виде наборов. В отличие от реляционной модели, связи здесь явным образом моделируются наборами, которые реализуются с помощью указателей (слайд 5 ). Сетевую модель можно представить как граф с записями в виде узлов графа и наборами в виде его ребер. На слайде показан пример сетевой схемы для тех же наборов данных, которые показаны в реляционной модели.

Самой популярной сетевой СУБД является система IDMS / R фирмы Computer Associates .

На слайдах (слайды 8, 9 ) представлены варианты сетевой модели данных для ПрО «сотрудники-проекты-детали-поставщики».

11.4. Иерархическая модель данных

Иерархическая модель является ограниченным подтипом сетевой модели. В ней данные также представлены как коллекции записей, а связи – как наборы. Однако в иерархической модели узел может иметь только одного родителя. Иерархическая модель может быть представлена как древовидный граф с записями в виде узлов (которые также называются сегментами) и множествами в виде ребер (слайд 6 ). На слайде приведен пример иерархической схемы для тех же наборов данных, которые показаны в предыдущих моделях.

Самой распространенной иерархической СУБД является система IMS корпорации IBM , хотя она обладает также некоторыми другими неиерархическими чертами.

На слайдах (слайды 11, 12 ) представлена варианты иерархической модели данных для ПрО «сотрудники-проекты-детали-поставщики».

11.5. Преимущества и недостатки моделей

Основанные на записях (логические) модели данных используются для определения общей структуры базы данных и высокоуровневого описания ее реализации. Их основной недостаток заключается в том, что они не дают адекватных средств для явного указания ограничений, накладываемых на данные. В то же время в объектных моделях данных отсутствуют средства указания их логической структуры, но за счет предоставления пользователю возможности указать ограничения для данных они позволяют в большей мере представить семантическую суть хранимой информации.

Большинство современных коммерческих систем основано на реляционной модели, тогда как самые первые системы баз данных создавались на основе сетевой или иерархической модели. При использовании последних двух моделей от пользователя требуется знание физической организации базы данных, к которой он должен осуществлять доступ. При работе с реляционной моделью независимость от данных обеспечивается в значительно большей степени. Следовательно, если в реляционных системах для обработки информации в базе данных принят декларативный подход (т.е. они указывают, какие данные следует извлечь), то в сетевых и иерархических системах – навигационный подход (т.е. они указывают, как их следует извлечь).

Сетевые и иерархические структуры в основном ориентированы на то, чтобы связи между данными хранились вместе с самими данными. Такое объединение реализовалось, например, агрегированием данных (построением сложных понятийных структур и данных) или введением ссылочного аппарата, фиксирующего семантические связи, непосредственно в записи данных.

Табличная форма представления информации является наиболее распространенной и понятной. Кроме того, такие семантически более сложные формы, как деревья и сети, путем введения некоторой избыточности могут быть сведены к табличным. При этом связи между данными также будут представлены в форме двумерных таблиц.

Реляционный подход, в основе которого лежит принцип разделения данных и связей, обеспечивает с одной стороны независимость данных, а с другой – более простые способы реализации хранения и обновления.

Многомерные модели, коммерческие реализации которых появились в начале 90-х годов для поддержки технологий OLAP представляют собой некоторое расширение модели универсальных отношений новыми операционными возможностями, обеспечивающими, в частности, необходимые для OLAP функции агрегирования данных. Таким образом, многомерные модели представляют собой особую разновидность реляционной модели.

11.6. Документальные системы и интеграция моделей

Приведенные выше положения разрабатывались и действительно широко используются для баз данных хорошо структурированной информации. Однако уже сегодня одной из важнейших проблем становится обеспечение интеграции неоднородных информационных ресурсов, и в частности слабоструктурированных данных. Необходимость ее решения связывается со стремлением к полноценной интеграции систем баз данных в среду Web-технологий. При этом уже недостаточно простого обеспечения доступа к базе данных традиционным способом “из-под” HTML-форм. Нужна интеграция на модельном уровне. И в этом случае проблема семантической интероперабельности информационных ресурсов сводится к задаче разработки средств и технологий, предусматривающих явную спецификацию метаданных для ресурсов слабоструктурированных данных на основе традиционных технологий моделирования из области баз данных.

Именно на достижение этой цели направлены интенсивные разработки WWW -консорциумом языка XML и его инфраструктуры (фактически, новой модели данных для этой среды), объектной модели документов и других средств, которые, как можно ожидать, в близкое время станут основой технологий управления информационными ресурсами. Это направление связано с другой глобальной проблемой - организацией распределенных неоднородных информационных систем на основе построения репозиториев метаданных (этому понятию в классических работах по проектированию баз данных соответствует понятие словарь данных), обеспечивающих возможность семантического отождествления ресурсов и, таким образом, возможность их целенаправленного повторного использования.

Наличие в СУБД определенной, допустимой структуры данных приводит к понятию баз структурированных данных, то есть данные в таких БД должны быть представлены как совокупность взаимосвязанных элементов. Если допустить возможность порождения новых типов и динамический процесс установления связей (во время появления объекта в БД), то мы придем к понятию баз неструктурированных данных. Допустимы и промежуточные варианты, которые носят название БД с частично детерминированной схемой. Такое деление БД с точки зрения степени структурированности сохраняемых данных оказывается существенным моментом при выборе несущей СУБД для реализации ИС, поскольку конкретная СУБД обычно поддерживает определенную модель данных . С другой стороны, следует иметь в виду, что для каждого из приведенных типов БД используются соответствующие модели данных, т.е. существует некоторое множество моделей данных.

В настоящее время для баз структурированных данных различают три основных типа логических моделей данных в зависимости от характера поддерживаемых ими связей между элементами данных - сетевую, иерархическую и реляционную. Классифицирующими признаками в этих моделях являются: степень жесткости (фиксации) связи, математическое представление структуры модели и допустимые типы данных (см. таблицу 1.1). Допустимые типы данных будут обсуждаться далее при изучении реляционной модели .

Рис. 1.8 иллюстрирует особенности каждой модели данных. При сопоставлении моделей следует помнить, что все они теоретически эквивалентны. Эквивалентность моделей состоит в том, что они могут быть сведены одна к другой путем формальных преобразований. Подробное доказательство этого факта можно найти в классической монографии Дж. Мартина по БД. Суть доказательства состоит в отказе от принципа избыточности данных, то есть разрешается дублировать данные в узлах представления. Тогда преобразование одной модели в другую получается простым удвоением вершин соответствующего представления в цепочке моделей "сетевая-иерархическая-реляционная".

Рис. 1.8.

Общие принципы классификации СУБД

Очень часто СУБД классифицируются по типу модели данных, которую они поддерживают. Следовательно, различают СУБД сетевые, иерархические и реляционные. Однако в практике обработки данных СУБД характеризуются по их способности поддерживать определенный тип БД. В самом общем виде БД подразделяют на:

• фактографические, которые хранят совокупность фактов интегрированных, возможно, из различных документов;
• документальные, которые ориентированы на хранение документов;
• документально-фактографические, которые обладают чертами и тех и других.

Так, СУБД CDS / ISIS в первую очередь ориентирована на поддержку работы с документом, который состоит из определенного числа рубрик, проиндексированных по тезаурусу ключевых слов. СУБД ADABAS хорошо подходит для организации фактографических БД, а СУБД ORACLE - для БД смешанного типа. Во избежание несуразностей с использованием определенной модели данных, БД, за редким исключением, целесообразно классифицировать по типу используемой модели в СУБД. Отметим, что классификация БД далеко не завершенная область исследований: попытки ввести новые типы БД продолжаются (активные, дедуктивные, нечеткие реляционные, графические БД и т.д.).

Во многих случаях для разработчиков ИС бывает важно деление СУБД (и БД) по характеру обработки: на централизованные и распределенные. При использовании распределенной обработки следует обратить внимание на характер обработки транзакций , т.к. последние оказывают существенное влияние на производительность системы. Под транзакцией в самом общем случае понимают единицу работы, требуемой пользователем от БД, независимо от характера обработки. Чаще всего в результате обработки транзакции реализуется запрос пользователя либо на выборку данных из БД, либо на обновление БД, либо на выполнение каких-то иных действий над БД. При этом предполагается, что выполнение запроса сопровождается выполнением комплекса внутрисистемных действий СУБД, направленных на поддержание целостности данных, разграничение доступа и т.п.

Существуют различные концептуальные подходы к обработке транзакций при распределенной обработке. Принципиальным здесь является не только вопрос как, но и где локализуется обработка транзакции : на файлах компьютера конечного пользователя или на выделенном в сети компьютере. От выбора той или иной концепции будет зависеть время отклика системы на запрос пользователя. Параметр "время отклика системы на запрос пользователя" очень часто выступает в качестве определяющего или желательного параметра разрабатываемой системы. Например, для распределенной системы бронирования авиабилетов для крупнейших мировых авиакомпаний этот параметр является существенным и закладывается в проектное решение как не превышающий 30-45 секунд.

При разработке логической модели базы данных прежде всего необходимо решить, какая модель данных наиболее подходит для отображения конкретной концептуальной модели предметной области.

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.

Коммерческие системы управления базами данных поддерживают либо одну из них, либо некоторую их комбинацию.

Иерархическая модель

Иерархическая модель данных строится по принципу иерархии типов объектов, то есть один тип объекта является главным, а остальные, находящиеся на низших уровнях иерархии – подчиненными. Между главным и подчиненными объектами устанавливается взаимосвязь «один ко многим». Для каждого экземпляра главного объекта может быть несколько экземпляров подчиненных типов объектов.

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 т.д. (пример – каталоги ЭВМ).

Сетевая модель

В сетевой модели данных понятия главного и подчиненного объектов несколько расширены. Любой объект может быть и главным и подчиненным (в сетевой модели главный объект обозначается термином «владелец набора», а подчиненный – термином «член набора»). Один и тот же объект может одновременно выступать и в роли владельца и в роли члена набора. Это означает, что каждый объект может участвовать в любом числе взаимосвязей.

Реляционная модель

В реляционной модели данных объекты и взаимосвязи между ними представляются с помощью таблиц. При этом взаимосвязи также рассматриваются в качестве объектов.

Таблица – это некоторая регулярная структура, состоящая из конечного набора однотипных записей. В базах данных столбцы называются полями , а строки – записями . Каждая запись одной таблицы состоит из конечного числа полей, причем конкретное поле каждой записи одной таблицы может содержать данные только одного типа.

Каждая таблица представляет один объект и состоит из строк и столбцов. В реляционной базе данных каждая таблица должна иметь первичный ключ (ключевой элемент) – поле или комбинацию полей, которые единственным образом идентифицируют каждую строку в таблице.

Благодаря своей простоте и естественности представления реляционная модель получила наибольшее распространение в СУБД для персональных компьютеров.

3.5 Построение реляционной субд

Все СУБД позволяют пользователю вводить, редактировать, просматривать и распечатывать информацию, содержащуюся в одной или нескольких таблицах. В этом смысле они мало чем отличаются от обычных электронных таблиц. Но при этом реляционные СУБД имеют следующие преимущества :

позволяют обрабатывать очень большие объемы данных;

информационные массивы можно без труда трансформировать, связывать, представляя их в виде еди­ной таблицы;

дублирование информации сведено к минимуму. В таблицах повторяются только коды, связывающие различные данные.

Благодаря отсутствию дублирования данных, для реляционных СУБД значительно снижаются требова­ния к памяти и дисковому пространству. Поэтому большинство СУБД для персональных компьютеров поддерживают реляционную модель данных.

При отображении концептуальной модели на выбранную реляционную модель каждый объект предметной области отображается в одно отношение в удобном для пользователя табличном формате.

Например, при создании базы данных для учета заказов , ее пользователь не должен вводить реквизиты клиен­тов больше одного раза. Каждому клиенту присваивается уникальный код, а вся информацию о клиентах вместе с их кодами помещается в отдельную таблицу. Чтобы указать, каким клиентом сделан заказ, достаточно восполь­зоваться кодом клиента.

Подобным же образом в таблицу заказов не следует помещать подробную инфор­мацию о каждом заказанном товаре, только его код. Информация же о товарах должна быть вынесена в отдельную таблицу, где каждый товар описан только один раз. Таким образом, запись в таблице заказов будет состоять из номера заказа, кода клиента, кода товара и его количества . При такой схеме хранения информации ввод данных о заказах значительно упрощается.

Итак, таблицы заказов, товаров и клиентов связаны между собой с помощью кодов . Коды эти уникаль­ны, благодаря чему по коду клиента можно сразу найти запись о нем в таблице клиентов, а по коду товара – запись в таблице товаров. При выводе информации о заказах на экран к записям таблицы заказов присоединяется информация из таблиц клиентов и товаров, осуществляется так называемое объединение таблиц .

Полученная в результате виртуальная таблица содержит полную информацию о заказах, собран­ную из нескольких исходных таблиц. Для получения таких итоговых таблиц используются запросы . Кроме данных исходных таблиц, результат выполнения запроса может содержать информацию о стоимости заказанных товаров с учетом скидок. Стоимость вычисляется, исходя из цены, количества заказанного товара и установ­ленных процентов скидок.

Данные помещаются в отдельный столбец итоговой таблицы. Здесь же могут быть определены налоги, стоимость доставки и подсчитан общий объем заказанных товаров. Все подобные зна­чения, которые могут быть вычислены на основании остальных данных, в таблицах хранить не нужно.

Для построения реляционной информационной модели важно следующее свойство базы данных. Если известно значение, которое принимает один элемент данных объекта, мы можем идентифицировать значения, которые принимают другие элементы данных этого же объекта. Такой элемент, по которому можно определить значения других элементов данных, называется ключевым элементом данных .

Однозначно идентифицировать объект могут два и более элемента данных. В этом случае их называют «кандидатами» в ключевые элементы данных. Вопрос о том, какой из кандидатов использовать для доступа к объекту, решается разработчиком системы. Правильный выбор ключевых элементов данных способствует созданию достоверной концептуальной модели.

Первичный ключ – это атрибут (или группа атрибутов), которые единственным образом идентифицируют каждую строку в таблице. Понятие первичного ключа является исключительно важным в связи с понятием целостности баз данных.

Альтернативный ключ – это атрибут (или группа атрибутов), не совпадающий с первичным ключом и уникально идентифицирующий экземпляр объекта. Например для объекта «служащий», который имеет атрибуты «ИДЕНТИФИКАТОР», «ФАМИЛИЯ», «ИМЯ», «ОТЧЕСТВО», последние три атрибута могут являться альтернативным ключом по отношению к атрибуту «ИДЕНТИФИКАТОР».

Запись данных – это совокупность значений связанных элементов данных. Записи хранятся на некотором носителе, в качестве которого может выступать лист бумаги, память ЭВМ, внешнее запоминающее устройство и т.п.

Тип данных характеризует вид хранящихся данных. В современных базах данных допускается хранение символьных, числовых данных, битовых строк, а также данных специальных форматов (дата, время, денежная сумма и т.д.). При выборе типа данных необходимо учитывать возможности СУБД, с помощью которой реализуется логическая модель информационной системы.

Доменом называется набор значений элементов данных одного типа, отвечающий поставленным условиям. В самом общем виде домен определяется заданием некоторого базового типа данных , к которому относятся элементы домена, и произвольного логического выражения , применяемого к элементу типа данных, который «выбраковывает» недопустимые значения. Если вычисление этого логического выражения дает результат «истина», то элемент данных является элементом домена.

Данные понятия соответствуют описанию графического представления иерархической модели в виде ориентированного графа (перевернутое дерево).

Каждый элемент иерархической структуры соответствует некоторому атрибуту базы данных. Каждой записи в базе данных соответствует единственный путь, ведущий от корневой вершины к оконечным атрибутам (листьям). Например путь А;В3;С4 – это запись в базе данных. Если под А; понимать атрибут – институт № (например МИРЭА), а под В3; - атрибут группа № (например ВУС – 6.99), а под С4; - атрибут студент № (например Иванов), то данная структура является описанием логической структуры базы данных студентов МИРЭА.

В базе данных может быть несколько корневых вершин.

Сетевая модель данных.

В сетевой модели при тех же основных понятиях (уровень, узел, связь) каждый элемент может быть связан с любым другим элементом. Графическое представление сетевой структуры представлено на следующем рисунке:

Реляционная модель данных.

Понятие реляционная база данных (от англ. relation – отношение) связанно, прежде всего, с именем американского специалиста по базам данных Е. Кодда.

Реляционная модель – это организация данных в виде двухмерных таблиц. Каждая таблица при этом обладает следующими свойствами:

каждый столбец (атрибут или домен) имеют уникальное имя;

одинаковые строки в таблице отсутствуют;

все элементы в столбце имеют одинаковый тип и формат;

порядок следования строк и столбцов – произвольный.

В базе данных может быть несколько таблиц, но каждая таблица при этом должна иметь уникальное имя.

На следующем рисунке представлен пример реляционной модели, построенной на основе отношений: СТУДЕНТ, СЕССИЯ, СТИПЕНДИЯ.

Поле т.е. один или несколько доменов, значение которого однозначно определяет соответствующую запись называется ключевым, или ключом. В табл. 1 и 2 ключом является поле “номер зачетной книжки”. Для того что бы связать две таблицы, надо ключ одной таблицы ввести в состав ключа другой таблицы. Например чтобы связать таблицы 2 и 3 надо в табл. 3 и 2 использовать атрибут “результат”. Если бы его не было в одной из таблиц, то его необходимо было бы ввести.

С реляционным подходом к построению баз данных тесно связано понятие инфологической модели.

Инфологическая модель.

Инфологическая модель основывается прежде всего на понятии информационного объекта. Информационный объект – это описание реального объекта в виде совокупности логически связанных реквизитов, или показателей, или иначе информационных элементов.

Множество информационных объектов образует класс (или тип), которому присваивается определенное уникальное имя.

Информационный объект может иметь несколько ключей, т.е. реквизитов однозначно его определяющих.

Пример представления информационного объекта в виде графа представлен на следующем рисунке:

Группировка реквизитов в информационных объектах может происходить различными способами, но желательно, чтобы она была рациональной, т.е. минимизирующей дублирование данных и упрощающей процедуры их обработки. Достигается рациональность при помощи нормализации отношений.

Нормализация отношений – это формальный аппарат ограничений на формирование отношений, который позволяет устранить дублирование данных, обеспечивает их непротиворечивость и уменьшает трудозатраты на ведение данных (т.е. их ввод и корректировку).

Е. Коддом выделены 3 нормальные формы отношений и предложен механизм их получения.

Первая нормальная форма. Отношение находится в первой нормальной форме (1 НФ), если все его атрибуты являются неделимыми. Например, атрибут “Ф.И.О.” не находится в 1 НФ, т.к. может быть разбит на “Фамилия”, “Имя”, “Отчество”, т.е. приведен к 1 НФ.

Для определения второй нормальной формы (2 НФ) необходимо пояснить понятие функциональной зависимости. Функциональная зависимость атрибутов – это зависимость, при которой в экземпляре информационного объекта каждому одному значению ключа соответствует только одно значение не ключевого (т.е. описательного) атрибута.

Пример функциональной зависимости представлен на рисунке:

Помимо функциональной существует также понятие функционально – полной зависимости.

Функционально полная зависимость заключается в том, что каждый не ключевой атрибут функционально зависит от ключа, но не находится в функциональной зависимости ни от какой части составного ключа.

Отношение будет находиться во 2 НФ, если оно находится в 1 НФ и каждый ключевой атрибут функционально полно зависит от составного ключа.

Пример т-осного отношения (во 2 НФ) – это отношение студент = ( , фамилия, имя, отчество, дата, группа) – которое также находится и в 1 НФ.

Отношение успеваемость = (номер , фамилия, имя, отчество, дисциплина , оценка) находится в 1 НФ и имеет составной ключ номер + дисциплина . Но это отношение не находится во 2 НФ, т.к. атрибуты фамилия, имя, отчество, не находятся в полной функциональной зависимости от составного ключа отношения (иными словами фамилия, имя, отчество функционально зависят от части составного ключа – атрибута номер и это функционально полную зависимость).

Понятие третьей нормальной формы основывается на понятии транзитивной и не транзитивной зависимости.

Транзитивная зависимость существует между двумя описательными (не ключевыми) атрибутами, если один из них зависит от ключа, а другой описательный атрибут зависит от него (т.е. первого описательного атрибута).

Отношение будет находиться в третьей нормальной форме (3 НФ), если оно, находясь во 2 НФ не имеет не ключевых атрибутов транзитивно зависящих от первичного ключа.

Примером транзитивной зависимости для отношения “Студент” может служить атрибут “Староста”, который определяется номером “группы”.

В этом случае фамилия “Старосты” будет многократно повторяться во многих экземплярах информационного объекта “Студент”, что вызывает неоправданный расход памяти и затруднения в корректировке данных при замене старосты.

Для устранения транзитивной зависимости необходимо произвести “расщепление” исходного информационного объекта. В результате расщепления часть атрибутов удаляется из исходного информационного объекта – см. рис.

Пример графического представления инфологической модели, связывающей информационные объекты “Студент”, “Сессия”, “Стипендия”, “Преподаватель” приведен на рис.

На основании инфологической модели строятся концептуальная (логическая), внутренняя (физическая) и внешняя модели базы данных.

Концептуальная модель состоит из множества экземпляров различных типов данных, структурированных в соответствии с требованиями СУБД к логической структуре базы данных (т.е. фактически это незаполненные шаблоны для ввода данных).

Внутренняя модель состоит из отдельных экземпляров записей, физически хранимых во внешних носителях.

Внешняя модель поддерживает частные представления данных, требуемые конкретным пользователем.

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-02

Аннотация

В данной курсовой работе описывается проектирование базы данных центральной городской больницы и ее реализация в Oracle Datebase. Была представлена предметная область, разработаны концептуальная, логическая и физическая модели данных. Средствами Oracle Datebase созданы необходимые таблицы, запросы, отчеты. Курсовая работа состоит из.

Введение 3

1.Предметная область 4

2.Концептуальная модель 5

3.Логическая модель базы данных 7

4.Модель физической организации данных 9

5.Реализация баз данных в Oracle 9

6.Создание таблиц 10

7.Создание запросов 16

8.Заключение 27

Список литературы 28

Введение

База данных – это единое, вместительное хранилище разнообразных данных и описаний их структур, которое после своего определения, осуществляемого отдельно и независимо от приложений, используется одновременно многими приложениями.

Кроме данных база данных может содержать средства, позволяющие каждому из пользователей оперировать только теми данными, которые входят в его компетенцию. В результате взаимодействия данных, содержащихся в базе, с методами, доступными конкретным пользователям, образуется информация, которую они потребляют и на основании которой в пределах собственной компетенции производят ввод и редактирование данных

Целью данной курсовой работы является разработка и реализация базы данных для центральной больницы, что бы обеспечить хранение, накопление и предоставление информации о деятельности больницы. Создаваемая база данных предназначена в основном для автоматизации деятельности основных подразделений больницы.

Предметная область

Предметной областьюназывается часть реальной системы, представляющая интерес для данного исследования. При проектировании автоматизированных информационных систем предметная область отображается моделями данных нескольких уровней. Число уровней зависти от сложности решаемых задач, но в любом случае включает концептуальный и логический уровни.

В данной курсовой работе предметной областью является работа центральной больницы, которая занимается лечением больных. Организационная структура больницы состоит из двух отделов: регистратуры и приёмного покоя. В регистратуре проводятся записи на приём, выдаются направления, распределяют пациентов по палатам, фиксируют номера страховых полюсов. Приёмный покой, в свою очередь, ведет учет поступления и выписки, диагнозы пациентов, историю болезни.

База данных предназначена для хранения данных о больных, их размещении, выписываемых препаратах и о лечащих врачах.

Концептуальная модель

Первая фаза процесса проектирования базы данных заключается в создании для анализируемой части предприятия концептуальной модели данных.

Концептуальная модель - это модель предметной области. Компонентами модели являются объекты и взаимосвязи. Концептуальная модель служит, средством общения между различными пользователями и поэтому разрабатывается без учета особенностей физического представления данных. При проектировании концептуальной модели все усилия разработчика должны быть направлены в основном на структуризацию данных и выявление взаимосвязей между ними без рассмотрения особенностей реализации и вопросов эффективности обработки. Проектирование концептуальной модели основано на основе анализа решаемых на этом предприятии задач по обработке данных. Концептуальная модель включает описания объектов и их взаимосвязей, представляющих интерес в рассматриваемой предметной области. Взаимосвязи между объектами являются частью концептуальной модели и должны отображаться в базе данных. Взаимосвязь может охватывать любое число объектов. С другой стороны, каждый объект может участвовать в любом числе связей. Наряду с этим существуют взаимосвязи между атрибутами объекта. Различают взаимосвязи типа: "один к одному", "один ко многим", "многие ко многим".

Самой популярной моделью концептуального проектирования является модель «сущность-связь» (ER-модель), она относится к семантическим моделям.

Основными элементами модели являются сущности, связи между ними и их свойства (атрибуты).

Сущность – это класс однотипных объектов, информация о которых должна быть учтена в модели.

Каждая сущность должна иметь наименование, выраженное существительным в единственном числе. Каждая сущность в модели изображается в виде прямоугольника с наименованием.

Атрибут – характеристика (параметр) не которой сущности.

Домен – множество значений (область определения атрибутов).

У сущностей выделяются ключевые атрибуты – ключ сущности – это один или более атрибутов, уникально определяющих данную сущность.

Набор сущностей для центральной больницы (в скобках указаны атрибуты сущностей, подчёркнуты ключевые атрибуты):

ПАЦИЕНТЫ (Код пациента , фамилия, имя, дата рождения, номер страхового полиса, код отделения);

ЛЕЧЕНИЕ (Код больного , диагноз, дата выписки, код врача, стоимость);

ОТДЕЛЕНИЯ(Код отделения , название отделения, количество палат);

ПОСТУПЛЕНИЯ (Код больного, дата поступления, код палаты);

ПАЛАТЫ (Код палаты , кол-во мест, код отделения);

ВРАЧИ (Код врача, фамилия, имя, дата рождения, номер личного дела, код отделения);

Диаграмма «сущность-связь» для районной больницы изображена на рисунке 1.

Логическая модель базы данных

Версия концептуальной модели, которая может быть обеспечена конкретной СУБД, называется логической моделью. Процесс построения логической модели базы данных должен опираться на определённую модель данных (реляционная, сетевая, иерархическая), которая определяется типом предполагаемой для реализации информационной системы СУБД. В нашем случае база данных создается в среде Oracle и будет представлять собой реляционную базу данных.

Реляционная модель характеризуется своей простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для манипулирования данными..

В реляционных моделях данных объекты и взаимосвязи между ними представляются с помощью таблиц. Каждая таблица представляет один объект и состоит из строк и столбцов. Таблица в реляционной модели называется отношением.

Атрибут (поле) – любой столбец в таблице.

Кортежи (записи) – строки таблицы.

Таблицы связаны между собой при помощи ключевых полей.

Ключ – это поле, позволяющее однозначно идентифицировать запись в таблице. Ключ может быть простым (состоит из одного поля) или составным (из нескольких полей).

В реляционных базах данных логическое проектирование приводит к разработке схемы данных, которая представлена на рисунке 2.

Рис.2.
4. Модель физической организации данных

Физическая модель данных описывает то, как данные хранятся в компьютере, представляя информацию о структуре записей, их упорядоченности и существующих путях доступа.

В физической модели описываются типы, идентификаторы и разрядность полей. Физическая модель данных отражает физическое размещение данных на машинных носителях, то есть какой файл, какие объекты, с какими атрибутами содержит и каковы типы этих атрибутов.

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-26