Модели организации баз данных. Базы данных. Модели данных

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

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

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

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

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

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

Рассмотрим теперь основные типы моделей данных.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Иерархическая модель данных

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

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

Сетевая модель данных

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

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

Реляционная модель данных

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

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

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

Любой тип можно свести к реляционному.

Типы данных

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

Основные типы данных в современных БД:

числовой;

текстовый;

• дата / время;

  денежный;

  логический;

Ключи

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

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

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

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

Виды реляционных отношений

один-к-одному;

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

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

один-ко-многим;

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

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

многие-ко-многим.

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

Организация межтабличных связей

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

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

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

Пример организации БД

Условия целостности данных

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

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

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.

Классификация по модели данных (по структуре организации).

История.

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

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

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

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

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

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

Основные классификации БД.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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?».