Реляционная модель данных

Реляционная модель базируется на теоретико-множественном понятии отношения. В математических дисциплинах существует понятие ʼʼотношение ʼʼ (relation), физическим представлением которого является таблица . Отсюда и произошло название модели – реляционная .

Применительно к БД понятия ʼʼреляционная БДʼʼ и ʼʼтабличная БДʼʼ являются синонимами. Реляционные базы получили наибольшее распространение в мире. Почти всœе продукты БД, созданные с конца 70-х годов, являются реляционными.

В 1970 году появились работы, в которых обсуждались возможности применения различных табличных моделœей данных. Наиболее значительной из них была статья сотрудника фирмы IBM д-ра Э. Кодда (Codd E.F., A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks (Реляционная модель данных для больших совместно используемых банков данных). CACM 13: 6, June 1970), где впервые был применен термин "реляционная модель данных" . Проект System R был разработан в исследовательской лаборатории корпорации IBM. Этот проект был задуман с целью доказать практичность реляционной модели. Реляционные СУБД относятся к СУБД второго поколения.

Цели создания реляционной модели данных:

1. Обеспечение более высокой степени независимости от данных.

2. Создание прочного фундамента для решения проблем непротиворечивости и избыточности данных.

3. Расширение языков управления данными за счёт включения операций над множествами.

Коммерческие системы на базе реляционной модели данных начали появляться в конце 70-х – начале 80-х годов. Сегодня существует несколько сотен типов различных реляционных СУБД.

Реляционная модель является удобной и наиболее привычной формой представления данных в виде таблицы (отношения ). Каждое отношение имеет имя и состоит из поименованных атрибутов (столбцов) данных. Одним из базовых преимуществ реляционной модели является ее однородность . Все данные хранятся в таблицах, в которых каждая строка имеет один и тот же формат. Каждая строка в таблице представляет некоторый объект реального мира или соотношение между объектами.

Основными понятиями, с помощью которых определяется реляционная модель, являются следующие:

1. реляционная БД – набор нормализованных отношений;

2. отношение – файл, плоская таблица, состоящая из столбцов и строк; таблица, в которой каждое поле является атомарным;

3. домен – совокупность допустимых значений, из которой берется значение соответствующего атрибута определœенного отношения. С точки зрения программирования, домен - ϶ᴛᴏ тип данных;

4. универсум – совокупность значений всœех полей или совокупность доменов;

5. кортеж – запись, строка таблицы;

6. кардинальность - количество строк в таблице;

7. атрибуты – поименованныеполя, столбцы таблицы;

8. степень отношения - количество полей (столбцов);

9. схема отношения – упорядоченный список имен атрибутов;

10. схема реляционной БД – совокупность схем отношений;

11. первичный ключ – уникальный идентификатор с неповторяющимися записями – столбец или неĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ подмножество столбцов, которые единственным образом определяют строки.

Первичный ключ, который включает более одного столбца, принято называть множественным , или комбинированным , или составным , или суперключом .

Правило целостности объектов утверждает, что первичный ключ не должна быть полностью или частично пустым.

Соотношение этих понятий иллюстрируется на рис. 4.5.

№	ФИО	Год рожд.	Должность	Кафедра
1.	Иванов И. И.		Зав. каф.	22
2.	Сидоров С. С.		Проф.	22
3.	Андреева Г. Г.		Проф.	22
4.	Цветкова С. С.		Доцент
5.	Козлов К. К.		Доцент	22
6.	Петров П. П.		Ст. преп.	22

		Атрибуты

рис. 4.5. Основные понятия реляционной модели данных.

Иногда в качестве первичного ключа в таблице бывают выбраны разные столбцы. Выделœенный ключ – ключ, явно перечисленный вместе с реляционной схемой. В противном случае говорят о неявном ключе, или возможном ключе, или ключе-кандидате.

12. внешний ключ - ϶ᴛᴏ столбец или подмножество столбцов одной таблицы, которые могут служить в качестве первичного ключа для другой таблицы. Внешний ключ таблицы является ссылкой на первичный ключ другой таблицы. Поскольку целью построения БД является хранение всœех данных, по возможности, в одном экземпляре, то если некий атрибут присутствует в нескольких отношениях, то его наличие обычно отражает определœенную связь между строками этих отношений.

Внешние ключи реализуют связи между таблицами БД.

Внешний ключ, как и первичный ключ, может представлять собой комбинацию столбцов. На практике внешний ключ всœегда будет составным, в случае если он ссылается на составной первичный ключ другой таблицы. Количество столбцов и их типы данных в первичном и внешнем ключах должны совпадать.

В случае если таблица связана с несколькими другими таблицами, она может иметь несколько внешних ключей.

Каждая реляционнаятаблица обладает следующими свойствами :

Имеет имя, ĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ отличается от имен всœех других таблиц;

Данные в ячейках таблицы должны быть структурно неделимыми. Недопустимо, чтобы в ячейке таблицы содержалось более одной порции информации. К примеру , номер и серия паспорта должны располагаться в разных столбцах таблицы;

Всœе столбцы в таблице однородные, ᴛ.ᴇ. всœе элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т.д.) и длину;

Каждый столбец имеет уникальное имя;

Одинаковые строки в таблице отсутствуют;

Порядок следования строк и столбцов должна быть произвольным, независимо от их переупорядочивания отношение будет оставаться одним и тем же, а потому иметь тот же смысл.

Основные понятия реляционной модели данных - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Основные понятия реляционной модели данных" 2017, 2018.

МОДЕЛИ ДАННЫХ

Хранимые в базе данные имеют определенную логическую структуру, описываются некоторой моделью представления данных (моделью данных), поддерживаемой СУБД. К числу классических относятся следующие модели данных:

· иерархическая;

· сетевая;

· реляционная.

Кроме того, в последние годы появились и стали более активно внедряться на практике следующие модели данных:

· постреляционная,

· многомерная,

· объектно-ориентированная.

Разрабатываются также всевозможные системы, основанные на других моделях данных, расширяющих известные модели. В их числе можно назвать объектно-реляционные, дедуктивно-объектно-ориентированные, семантические, концептуальные и ориентированные модели. Некоторые из этих моделей служат для интеграции баз данных, баз знаний и языков программирования. В некоторых СУБД поддерживается одновременно несколько моделей данных.

2.1. Иерархическая модель данных

В иерархической модели данные можно описать с помощью упорядоченного графа (или дерева). Упрощенно представление связей между данными в иерархической модели показано на рис. 2.1.

Рис. 2.1. Представление связей в иерархической модели

Для описания структуры (схемы) иерархической БД на некотором языке программирования используется тип данных «дерево».

Тип «дерево» схож с типом данных «запись» языка Паскаль. Допускается вложенность типов, каждый из которых находится на некотором уровне.

Тип «дерево» является составным. Он включает в себя подтипы («поддеревья»), каждый из которых, в свою очередь, является типом «дерево». Каждый из типов «дерево» состоит из одного «корневого» типа и упорядоченного набора (возможно пустого) подчиненных типов. Каждый из элементарных типов, включенных в тип «дерево», является простым или составным типом «запись». Простая «запись» состоит из одного типа, например, числового. Составная «запись» объединяет некоторую совокупность типов, например, целое, строку символов и указатель (ссылку). Пример типа «дерево» как совокупности типов показан на рис. 2.2.

Корневым называется тип, который имеет подчиненные типы и сам не является подтипом. Подчиненный тип (подтип) является потомком по отношению к типу, который выступает для него в роли предка (родителя). Потомки одного и того же типа являются близнецами по отношению друг к другу.

В целом тип «дерево» представляет собой иерархически организованный набор типов «запись».

Рис. 2.2. Пример типа «дерево»

Иерархическая база данных представляет собой упорядоченную совокупность экземпляров данных типа «дерево» (деревьев), содержащих экземпляры типа «запись» (записи). Часто отношения родства между типами переносят на отношения между самими записями. Поля записей хранят собственно числовые или символьные значения, составляющие основное содержание БД. Обход всех элементов иерархической БД обычно производится сверху вниз и слева направо.

В иерархической СУБД может использоваться терминология, отличающаяся от приведенной. Например, запись могут называть сегментом, а под записью БД понимать всю совокупность записей, относящихся к одному экземпляру типа "«дерево".

Данные в базе с приведенной схемой (рис.2.2.) могут выглядеть, например, как показано на рис.2.3.

Рис. 2.3. Данные в иерархической базе

Для организации физического размещения иерархических данных в памяти компьютера могут использоваться следующие группы методов:

· представление линейным списком с последовательным распределением памяти (адресная арифметика, левосписковые структуры);

· представление связными линейными списками (методы, использующие указатели и справочники).

К основным операциям манипулирования иерархически организованными данными относятся следующие:

· поиск указанного экземпляра БД (например дерева со значением 912 в поле Шифр_группы);

· переход от одного дерева к другому;

· переход от одной записи к другой внутри дерева (например, к следующей записи типа Студенты);

· вставка новой записи в указанную позицию;

· удаление текущей записи и т.д.

В соответствии с определением типа «дерево», можно заключить, что между предками и потомками автоматически поддерживается контроль целостности связей. Основное правило контроля целостности формулируется следующим образом: потомок не может существовать без родителя, а у некоторых родителей может не быть потомков. Механизмы поддержания целостности связей между записями различных деревьев отсутствуют.

К достоинствам иерархической модели данных относятся эффективное использование памяти компьютера и неплохие показатели времени выполнения основных операций над данными. Иерархическая модель данных удобна для работы с иерархически упорядоченной информацией.

Недостатком иерархической модели является ее громоздкость для обработки информации с достаточно сложными логическими связями, а также сложность понимания для обычного пользователя.

На иерархической модели данных основано сравнительно ограниченное количество СУБД, в числе которых можно назвать зарубежные системы IMS, PS/Focus, Team-Up, Data Edge, а также отечественные системы Ока, ИНЭС, МИРИС.

2.2. Сетевая модель

Сетевая модель данных позволяет отображать разнообразные взаимосвязи элементов данных в виде произвольного графа, обобщая тем самым иерархическую модель данных (рис. 2.4). Наиболее полно концепция сетевых БД впервые была изложена в Предложениях группы КОДАСИЛ (KODASYL).

Для описания схемы сетевой БД используется де группы типов: «запись» и «связь». Тип «связь» определяется для двух типов «запись»: предка и потомка. Переменные типа «связь» являются экземплярами связей.

Состоит из студентов

Возглавляется старостой

Рис. 2.5. Пример схемы сетевой БД

В различных СУБД сетевого типа для обозначения одинаковых по сути понятий могут использоваться различные термины. Например, такие, как элементы и агрегаты данных, записи, наборы, области и т.д.

Физическое размещение данных в базах сетевого типа может быть организовано практически теми же методами, что и в иерархических базах данных.

К числу важнейших операций манипулирования данными баз сетевого типа можно отнести следующие:

· поиск записи в БД,

· переход от предка к первому потомку,

· переход от потомка к предку,

· создание новой записи,

· удаление текущей записи,

· обновление текущей записи,

· включение записи в связь,

· исключение записи из связи,

· изменение связей и т.д.

Достоинством сетевой модели данных является возможность эффективной реализации по показателям затрат времени и оперативности. В сравнении с иерархической моделью сетевая модель предоставляет большие возможности в смысле допустимости образования произвольных связей.

Недостатком сетевой модели данных является высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на ее основе, а также сложность для понимания и выполнения операций обработки данных в БД для обычных пользователей. Кроме того, в сетевой модели данных ослаблен контроль целостности связей вследствие допустимости установления произвольных связей между записями.

Системы на основе сетевой модели не получили широкого распространения на практике. Наиболее известными сетевыми СУБД являются следующие: IDMS, db_VistaIII, СЕТЬ, СЕТОР и КОМПАС.

2.3. Реляционная модель

Реляционная модель данных была предложена сотрудником фирмы IBM Эдгаром Коддом и основывается на понятии отношение (relation).

Отношение представляет собой множество элементов, называемых кортежами. Подробно теоретическая основа реляционной модели рассматривается в следующем разделе. Наглядной формой представления отношения является привычная для человеческого восприятия двумерная таблица.

Таблица имеет строки (записи) и столбцы (колонки). Каждая строка таблицы имеет одинаковую структуру и состоит из полей. Строкам таблицы соответствуют кортежи, а столбцам – атрибуты отношения.

С помощью одной таблицы удобно описывать сведения о группах однородных (имеющих одинаковые свойства) объектов, явлений или процессов реального мира. Каждая строка таблицы содержит сведения о конкретном объекте, явлении или процессе. Строка (запись) имеет одинаковую структуру и описывает с помощью полей свойства объектов. Например, таблица может содержать сведения о группе обучаемых, о каждом из которых известны следующие характеристики: фамилия, имя и отчество, пол, дата рождения, адрес проживания. Поскольку в рамках одной таблицы не удается описать все данные из предметной области, то создается несколько таблиц, между которыми устанавливаются связи.

Физическое размещение данных в реляционных базах на внешних носителях легко осуществляется с помощью обычных файлов.

Преимущества реляционной модели данных заключаются в простоте, понятности и удобстве физической реализации на ЭВМ. Именно простота и понятность для пользователя явились основной причиной их широкого использования.

Основными недостатками реляционной модели являются следующие: отсутствие стандартных средств идентификации отдельных записей и сложность описания иерархических и сетевых связей.

Примерами реляционных СУБД являются следующие: dBaseIIIPlus dBaseIV (фирма Ashton-Tate), DB2 (IBM), R:BASE (Microrim), FoxPro ранних версий и FoxBase (Fox Software), Paradox и dBASE for Windows (Borland), FoxPro более поздних версий, Visual FoxPro и Access (Microsoft), Clarion (Clarion Software), Ingres (ASK Computer System) и Oracle (Oracle).

Последние версии реляционных СУБД имеют некоторые свойства объектно-ориентированных систем. Такие СУБД часто называют объектно-реляционными. Примером такой системы можно считать Oracle 8.x.

2.4. Постреляционная модель

Классическая реляционная модель предполагает неделимость данных, хранящихся в полях записей таблиц. Это означает, что информация в таблице представляется в первой нормальной форме. Существует ряд случаев, когда это ограничение мешает эффективной реализации приложений.

Постреляционная модель данных представляет собой расширенную реляционную модель, снимающую ограничение неделимости данных, хранящихся в записях таблиц. Постреляционная модель данных допускает многозначные поля – поля, значения которых состоят из подзначений. Набор значений многозначных полей считается самостоятельной таблицей, встроенной в основную таблицу.

На рис. 2.6 на примере информации о накладных и товарах для сравнения приведено представление одних и тех же данных с помощью реляционной (а) и постреляционной (б) моделей. Таблица Накладные содержит данные о номерах накладных и номерах покупателей. В таблице Накладные_Товары содержатся данные о каждой из накладных: номер накладной, название товара и количество товара. Таблица Накладные связана с таблицей Накладные_Товары по полю Номер накладной.

Как видно из рисунка, по сравнению с реляционной моделью в постреляционной модели данные хранятся более эффективно, а при обработке не требуется выполнять операцию соединения данных их двух таблиц.

Помимо обеспечения вложенности полей постреляционная модель поддерживает ассоциированные многозначные поля (множественные группы). Совокупность ассоциированных полей называется ассоциацией. При этом в строке первое значение одного столбца ассоциации соответствует первым значениям всех других столбцов ассоциации. Аналогичным образом связаны все вторые значения столбцов и т.д.

На длину полей и количество полей в записях таблицы не накладывается требование постоянства. Это означает, что структура данных и таблиц имеют большую гибкость.

Накладные

Накладные_Товары

Накладные

Рис. 2.6. Структуры данных реляционной и постреляционной моделей

Поскольку постреляционная модель допускает хранение в таблицах ненормализованных данных, возникает проблема обеспечения целостности и непротиворечивости данных. Эта проблема решается включением в СУБД механизмов, подобных хранимым процедурам в клиент-серверных системах.

Для описания функций контроля значений в полях имеется возможность создавать процедуры (коды конверсии и коды корреляции), автоматически вызываемые до и после обращения к данным. Коды корреляции выполняются сразу после чтения данных, перед их обработкой. Коды конверсии, наоборот, выполняются после обработки данных.

Преимуществом постреляционной модели является возможность представления совокупности связанных реляционных таблиц одной постреляционной таблицей. Это обеспечивает высокую наглядность представления информации и повышение эффективности ее обработки.

Недостатком постреляционной модели является сложность решения проблемы обеспечения целостности и непротиворечивости хранимых данных.

Рассмотренная постреляционная модель данных поддерживается СУБД uniVers, Bubba, Dasdb.

2.5. Многомерная модель

Многомерный подход к представлению данных в базе появился практически одновременно с реляционным, но реально работающих многомерных СУБД (МСУБД) до настоящего времени было очень мало. С середины 90-х годов интерес к ним стал приобретать массовый характер.

Толчком послужила в 1993 году программная статья одного из основоположников реляционного подхода Э. Кодда. В ней сформулированы 12 основных требований к системам класса OLAP (OnLine Analytical Processing – оперативная аналитическая обработка), важнейшие из которых связаны с возможностями концептуального представления и обработки многомерных данных. Многомерные системы позволяют оперативно обрабатывать информацию для проведения анализа и принятия решения.

В развитии концепции ИС можно выделить следующие два направления:

· системы оперативной (транзакционной) обработки;

· системы аналитической обработки (системы принятия решений).

Реляционные СУБД предназначались для информационных систем оперативной обработки информации и в этой области были весьма эффективны. В системах аналитической обработки они показали себя несколько неповоротливыми и недостаточно гибкими. Более эффективными здесь оказываются многомерные СУБД.

Многомерные СУБД являются узкоспециализированными СУБД, предназначенными для интерактивной аналитической обработки информации. Раскроем основные понятия, используемые в этих СУБД: агрегируемость, историчность, прогнозируемость данных.

Агрегируемость данных означает рассмотрение информации на различных уровнях ее обобщения. В информационных системах степень детальности представления информации для пользователя зависит от его уровня: аналитик, пользователь-оператор, управляющий, руководитель.

Историчность данных предполагает обеспечение высокого уровня статичности(неизменности) собственно данных и их взаимосвязей, а также обязательность привязки данных ко времени.

Статичность данных позволяет использовать при их обработке специализированные методы загрузки, хранения, индексации и выборки.

Временная привязка данных необходима для частого выполнения запросов, имеющих значения времени и даты в составе выборки. Необходимость упорядочения данных по времени в процессе обработки и представления данных пользователю накладывает требования на механизмы хранения и доступа к информации. Так для уменьшения времени обработки запросов желательно, чтобы данные всегда были отсортированы в том порядке, в котором они наиболее часто запрашиваются.

Прогнозируемость данных подразумевает задание функций прогнозирования и применение их к различным временным интервалам.

Многомерность модели данных означает не многомерность визуализации цифровых данных, а многомерное логическое представление структуры информации при описании и в операциях манипулирования данными.

По сравнению с реляционной моделью многомерная организация данных обладает более высокой наглядностью и информативностью.

Если речь идет о многомерной модели с мерностью больше двух, то не обязательно визуально информация представляется в виде многомерных объектов (трех-, четырех- и более мерных гиперкубов). Пользователю и в этих случаях более удобно иметь дело с двумерными таблицами или графиками. Данные при этом представляют собой «вырезки» (точнее «срезы») из многомерного хранилища данных, выполненные с разной степенью детализации.

Рассмотрим основные понятия многомерных моделей данных, к числу которых относятся измерение и ячейка.

Измерение (Dimensiom) – это множество однотипных данных, образующих одну из граней гиперкуба. Примерами наиболее часто используемых временных измерений являются Дни, Месяцы, Кварталы и годы. В качестве географических измерений широко употребляются Города, Районы, Регионы и Страны. В многомерной модели данных измерения играют роль индексов, служащих для идентификации конкретных значений в ячейках гиперкуба.

Ячейка (Cell) или показатель- это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором измерений. Тип поля чаще всего определен как цифровой. В зависимости от того, как формируются значения некоторой ячейки, обычно она может быть переменной (значения изменяются и могут быть загружены из внешнего источника данных или сформированы программно) либо формулой (значения, подобно формульным ячейкам электронной таблицы, вычисляются по заранее заданным формулам).

В примере на рис. 2.8 каждое значение ячейки Объем продаж однозначно определяется комбинацией временного измерения (Месяц продаж) и модели автомобиля. Пример трехмерной модели данных приведен на рис. 2.9.

1999

Петров 9999999вароыоро

Объем продаж

«Жигули» «Москвич»

Измерения:

Время (год) – 1994, 1995, 1996

Менеджер – Петров, Смирнов, Яковлев

Модель – «Волга», «Жигули», «Москвич»

Показатель: Объем продаж

Рис. 2.9. Пример трехмерной модели

В существующих МСУБД используются два основных варианта (схемы) организации данных: гиперкубическая и поликубическая.

В полукубической схеме предполагается, что в СУБД может быть определено несколько гиперкубов с различной размерностью и с различными измерениями в качестве граней. Примером системы, поддерживающей поликубический вариант БД, является сервер Oracle Express Server.

В случае гиперкубической схемы предполагается, что все показатели определяются одним и тем же набором измерений. Это означает, что при наличии нескольких гиперкубов БД все они имеют одинаковую размерность и совпадающие измерения. Очевидно, в некоторых случаях информация в БД может быть избыточной (если требовать обязательное заполнение ячеек).

В случае многомерной модели данных применяется ряд специальных операций, к которым относятся: формирование «среза», «вращение», агрегация и детализация.

«Срез» (Slice) представляет собой подмножество гиперкуба, полученное в результате одного или нескольких измерений. Формирование «срезов» выполняется для ограничения используемых пользователем значений, так как все значения гиперкуба практически никогда одновременно не используются. Например, если ограничить значения измерения Модель автомобиля в гиперкубе (рис.2.9) маркой «Жигули», то получится двухмерная таблица продаж этой марки автомобиля различными менеджерами по годам.

Операция «вращение» (Rotate) применяется при двумерном представлении данных. Суть ее заключается в изменении порядка измерений при визуальном представлении данных. Так, «вращение» двумерной таблицы, показанной на рис.2.8б, приведет к изменению ее вида таким образом, что по оси Х будет марка автомобиля, а по оси Y – время.

Операцию «вращения» можно обощить и на многомерный случай, если под ней понимать процедуру изменения порядка следования измерений. В простейшем случае, это может быть взаимная перестановка двух произвольных измерений.

Операции «агрегация» (Drill Up) и “детализация” (Drill Down) означают соответственно переход к более общему или к более детальному представлению информации пользователю из гиперкуба.

Для иллюстрации смысла операции «агрегация» предположим, что у нас имеется гиперкуб, в котором помимо измерений гиперкуба, приведенного на рис. 2.9, имеются еще измерения: Подразделение, Регион, Фирма, Страна. Заметим, что в этом случае в гиперкубе существует иерархия (снизу вверх) отношений между измерениями: Менеджер, Подразделение, Регион, Фирма, Страна.

Пусть в описанном гиперкубе определено, насколько успешно в 2000 году менеджер Петров продавал автомобили «Жигули» и «Волга». Тогда, поднимаясь на уровень выше по иерархии, с помощью операции «агрегация» можно выяснить, как выглядит соотношение продаж этих же моделей на уровне подразделения, где работает Петров.

Основным достоинством многомерной модели данных является удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных со временем. При организации обработки аналогичных данных на основе реляционной модели происходит нелинейный рост трудоемкости операций в зависимости от размерности БД и существенное увеличение затрат оперативной памяти на индексацию.

Недостатком многомерной модели данных является ее громоздкость при решении простейших задач оперативной обработки информации.

Примерами систем, поддерживающими многомерные модели данных, являются Essbase (Arbor Software), Media Multi-matrix (Speedware), Oracle Express Server (Oracle), Cache (InterSystem). Некоторые программные продукты, например Media/MR (Speedware), позволяют одновременно работать с многомерными и с реляционными БД. В СУБД Oracle, в которой внутренней моделью данных является многомерная модель, реализованы три способа доступа к данным: прямой (на уровне узлов многомерных матриц), объектный и реляционный.

2.6. Объектно-ориентированная модель

В объектно-ориентированной модели при представлении данных имеется возможность идентифицировать отдельные записи базы. Между записями базы данных и функциями их обработки устанавливаются взаимосвязи с помощью механизмов, подобных соответствующим средствам в объектно-ориентированных языках программирования.

Стандартизованная объектно-ориентированная модель описана в рекомендациях стандарта ODMG-93 (Object Database Management Group – группа управления объектно-ориентированными базами данных). Реализовать в полном объеме рекомендации ODMG-93 пока не удается. Для иллюстрации ключевых идей рассмотрим несколько упрощенную модель объектно-ориентированной БД.

Структура объектно-ориентированной БД графически представима в виде дерева, узлами которого являются объекты. Свойства объектов описываются некоторым стандартным типом (например, строковым – string) или типом, конструируемым пользователем (определяется как class).

Значением свойства типа string является строка символов. Значение свойства типа class есть объект, являющийся экземпляром соответствующего класса. Каждый объект-экземпляр класса считается потомком объекта, в котором он определен как свойство. Объект-экземпляр класса принадлежит своему классу и имеет одного родителя. Родовые отношения в БД образуют иерархию объектов.

Пример логической структуры объектно-ориентированной БД библиотечного дела приведен на рис. 2.10.

Здесь объект типа БИБЛИОТЕКА является родительским для объектов-экземпляров классов АБОНЕНТ, КАТАЛОГ и ВЫДАЧА. Различные объекты типа КНИГА могут иметь одного или разных родителей. Объекты типа КНИГА, имеющие одного и того же родителя, должны различаться по крайней мере инвентарным номером (уникален для каждого экземпляра книги), но имеют одинаковые значения свойств шифр книги, УДК, название и автор.

Логическая структура объектно-ориентированной БД внешне похожа на структуру иерархической БД. Основное отличие между ними состоит в методах манипулирования данными.

Для выполнения действий над данными в рассматриваемой модели БД применяются логические операции, усиленные объектно-ориентированными механизмами инкапсуляции, наследования и полиморфизма. Ограниченно могут применяться операции, подобные командам SQL (например, для создания БД).

Создание и модификация базы данных сопровождается автоматическим формированием и последующей корректировкой индексов (индексных таблиц), содержащих информацию для быстрого поика данных.Рассмотрим кратко понятия инкапсуляция, наследования и полиморфизма применительно к объектно-ориентированной модели БД.

Инкапсуляция ограничивает область видимости имени свойства пределами того объекта, в котором оно определено. Так, если в объект типа КАТАЛОГ добавить свойство, задающее телефон автора книги и имеющее название телефон, то мы получим одноименные свойства у объектов АБОНЕНТ и КАТАЛОГ. Смысл такого свойства будет определяться тем объектом, в котором оно инкапсулировано.

Наследование , наоборот, распространяет область видимости свойства на всех потомков объекта. Так, всем объектам типа КНИГА, являющимся потомками объекта типа КАТАЛОГ, можно приписать свойства объекта-родителя: шифр книги, УДК, название, автор. Если необходимо расширить действие механизма наследования на объекты, не являющиеся непосредственно родственниками (например, между двумя потомками одного родителя), то в их общем предке определяется абстрактное свойство типа abs. Так, определение абстрактных свойств билет и номер в объекте БИБЛИОТЕКА приводит к наследованию этих свойств всеми дочерними объектами АБОНЕНТ, КНИГА и ВЫДАЧА. Не случайно поэтому значения свойства билет классов АБОНЕНТ и ВЫДАЧА, показанных на рисунке, будут одинаковыми – 00015.

Полиморфизм в объектно-ориентированных языках программирования означает способность одного и того же программного кода работать с разнотипными данными. Другими словами, он означает допустимость в объектах разных типов иметь методы (процедуры или функции) с одинаковыми именами. Во время выполнения объектной программы одни и те же методы оперируют с разными объектами в зависимости от типа аргумента. Применительно к нашей объектно-ориентированной базе данных полиморфизм означает, что объекты класса КНИГА, имеющие разных родителей из класса КАТАЛОГ, могут иметь разный набор свойств. Следовательно, программы работы с объектами класса КНИГА могут содержать полиморфный код.Поиск в объектно-ориентированной БД состоит в выяснении сходства между объектом, задаваемым пользователем, и объектами, хранящимися в БД. Определяемый пользователем объект, называемый объектом-целью (свойство объекта имеет тип goal), в общем случае может представлять собой подмножество всей хранимой в БД иерархии объектов. Объект-цель, а также результат выполнения запроса могут храниться в самой базе. Пример запроса о читателях, получивших в библиотеке хотя бы одну книгу, показан на рис. 2.11.

Рис. 2.11. Фрагмент БД с объектом-целью

Основным достоинством объектно-ориентированной модели данных в сравнении с реляционной является возможность отображения информации о сложных взаимосвязях объектов. Объектно-ориентированная модель данных позволяет идентифицировать отдельную запись базы данных и определять функции их обработки.

Недостатками объектно-ориентированной модели являются высокая понятийная сложность, неудобство обработки данных и низкая скорость выполнения запросов.

В 90-е годы существовали экспериментальные прототипы объектно-ориентированных систем управления базами данных. В настоящее время такие системы получили широкое распространение, в частности, к ним относятся следующие СУБД: POET (POET Software), Jasmine (Computer Associates), Versant (Versant Technologies), Q2 (Ardent Software), ODB-Jupiter (научно-производственный центр “Интелтек Плюс”), а также Iris, Orion, Postgres.

РЕЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДАННЫХ

3.1. Основные определения

Реляционная модель данных была предложена Е. Коддом в 1970 году. В основе реляционной модели данных лежит понятие отношения.

Математически отношение определяется следующим образом. Пусть даны n множеств D1,D2,…,Dn. Тогда R есть отношение над этими множествами, если R есть множество упорядоченных кортежей длины n вида (d1,d2,…,dn), где d1 – элемент из D1, d2 – элемент из D2, dn – элемент из Dn. D1,D2,…,Dn называют доменами отношения R. Заметим, что данное определение эквивалентно определению декартова произведения множеств D1,D2,…,Dn.

Дадим определение отношения с точки зрения теории обработки данных. Отношение – подмножество декартова произведения одного или более доменов. Домен – множество возможных значений конкретного атрибута. Атрибут – свойство объекта, явления или процесса. Примеры атрибутов: фамилия, имя, отчество, дата рождения. Кортеж - элемент отношения, это отображение имен атрибутов в значения, взятые из соответствующих доменов. Конечное множество кортежей образует отношение. Если отношение создается из n доменов, то каждый кортеж имеет n компонент.

Поясним данные определения на примерах.

Пример 1. Пусть имеется два домена:

D1 = (0,1); D2 = (a,b,c).

Построим декартово произведение доменов D1,D2:

D1 x D2 = {(0,a),(0,b),(0,c),(1,a),(1,b),(1,c)}.

В качестве отношения, построенного на доменах D1, D2, можно выбрать, например, следующее:

R = {(0,a),(0,c),(1,b),(1,c)}.

Отношение R состоит из четырех кортежей, в каждом кортеже по два элемента, первый выбирают из домена D1, второй – из домена D2.

Пример 2. Пусть имеется четыре домена:

D1 – множество целых чисел, например, множество номеров деталей (101, 34, 23, 109, 147).

D2 – множество символьных строк, например, множество названий деталей (втулка, кронштейн, скоба, муфта, болт).

D3 – множество символьных строк, например, множество названий видов обработки (холодная штамповка, металлическое литье, литье из пластмасс, механическая обработка).

D4 – множество вещественных чисел, например, множество весов деталей (45.8, 6.9, 123, 69.3, 5.2, 2.34).

В качестве отношения, построенного на доменах D1, D2, D3, D4, можно выбрать, например, следующее:

R = { (34, втулка, литье из пластмасс, 69.3), (23, кронштейн, холодная штамповка, 45.8), (101, болт, механическая обработка, 5.2)}.

Отношение R состоит из трех кортежей, в каждом кортеже по четыре элемента.

Удобно представить отношение как таблицу, где каждая строка есть кортеж, содержащий данные о конкретном объекте, явлении или процессе. Каждый столбец таблицы – это домен, содержащий возможные значения одного из свойств объекта, процесса или явления.

Например:Детали

Следующие наборы терминов эквивалентны:

отношение, таблица, файл;

кортеж, строка, запись:

атрибут, элемент столбца, поле.

Поименованный список имен атрибутов отношения называют схемой отношения . Пример схемы:

Детали (Номер детали , Название детали, Вид обработки, Вес).

Ключевой атрибут в схеме отношения подчеркивают.

Совокупность схем отношений, используемых для представления информации, называется схемой реляционной базы данных .

Число столбцов в отношении называют степенью . Текущее число кортежей в отношении называют мощностью . Степень отношения обычно не изменяется после создания отношения, но мощность будет колебаться по мере добавления новых и удаления старых кортежей.

Реляционная база данных – это совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна храниться в базе данных.

Пример фрагмента базы данных:

Отношение 1. Радиоэлементы (транзисторы)

Отношение 2. Склад

Каждое отношение имеет ключ. Ключ (первичный ключ, ключ отношения, ключевой атрибут) – это атрибут или группа атрибутов, которые позволяют однозначно идентифицировать кортеж в отношении. Если ключ составной (состоит из двух и более атрибутов), то он должен быть минимальным . Это значит, что если один произвольный атрибут исключить из составного ключа, оставшихся атрибутов будет недостаточно для однозначной идентификации отдельных кортежей. Значения ключа в отношении (таблице) должно быть уникальными, то есть не должны существовать два или более кортежа (записи) с одинаковым значением ключа. Если в отношении нет полей, значения в которых уникальны, для создания ключа вводят обычно дополнительное числовое поле, содержащее порядковые номера записей.

В отношении "Радиоэлементы (транзисторы)" ключом является Тип прибора, в отношении "Склад" - Номер стеллажа, Тип прибора.

Возможны случаи, когда отношение имеет несколько комбинаций атрибутов, каждая из которых однозначно определяет все кортежи отношения. Все эти комбинации атрибутов являются возможными ключами отношения. Любой из возможных ключей может быть выбран как первичный.

Ключи обычно используют для достижения следующих целей:

исключения дублирования значений в ключевых атрибутах;

упорядочения кортежей;

ускорения работы с кортежами отношения;

организации связывания таблиц.

Пусть в отношении R1 имеется не ключевой атрибут А, значения которого являются значениями ключевого атрибута В другого отношения R2. Тогда говорят, что атрибут А отношения R1 (атрибут В отношения R2) есть внешний ключ . С помощью внешних ключей устанавливаются связи между отношениями.

Классы отношений . Отношения реляционной базы данных в зависимости от содержания подразделяются на два класса: объектные отношения и связные отношения.

Объектные отношения хранят данные о группах однородных объектов, явлений или процессов, имеющих однотипные характеристики. В объектном отношении ключ называют первичным, или, просто, ключом отношения.

Связное отношение хранит данные о связях между объектными отношениями. Связное отношение содержит ключи связанных объектных отношений и данные, количественно или качественно характеризующие связь. Ключи связных отношений называют внешними ключами, поскольку они являются первичными ключами других отношений. Реляционная модель накладывает на внешние ключи ограничение, называемое ссылочной целостностью. Это означает, что каждому значению внешнего ключа должен соответствовать кортеж объектного отношения. Без этого возможна ситуация, когда внешний ключ ссылается на объект, о котором ничего не известно.

Рассмотрим пример объектных и связных отношений.

Объектное отношение "Детали"

Объектное отношение "Материалы"

Связное отношение "Технологический процесс"

В отношении "Детали" первичный ключ – номер детали. В отношении "Материал" первичный ключ – код материала. В отношении "Технологический процесс" внешний ключ – номер детали, код материала. Атрибут "Норма расхода материала на деталь" – количественная характеристика связи между деталью и материалом.

Поскольку не всякой таблице можно поставить в соответствие отношение, приведем условия, выполнение которых позволяет считать таблицу отношением.

1. Все строки таблицы должны быть уникальны, т.е. не может быть строк с одинаковыми первичными ключами.

2. Имена столбцов таблицы должны быть различны, а значения их простыми, т.е. недопустима группа значений в одном столбце одной строки.

3. Все строки одной таблицы должны иметь одинаковую структуру, с соответствующими именами и типами столбцов.

4. Порядок размещения строк в таблице может быть произвольным.

Индексирование . Определение ключа для таблицы означает автоматическую сортировку записей, контроль отсутствия повторений значений в ключевых полях записей и повышение скорости выполнения операций поиска в таблице. Для реализации этих функций в СУБД применяют индексирование. Индекс – это средство ускорения операции поиска записей в таблице, а следовательно, и других операций, использующих поиск: извлечение, модификация, сортировка и т.д. Таблицу, для которой используется индекс, называют индексированной. Ключевые поля таблицы во многих СУБД как правило индексируются автоматически. Индексы, созданные для ключей называют первичными индексами .

Индексы, создаваемые пользователем для не ключевых полей, иногда называют вторичными (пользовательскими) индексами . Введение таких индексов не изменяет физического расположения записей таблицы, но влияет на последовательность просмотра записей.

Главная причина повышения скорости выполнения различных операций в индексированных таблицах состоит в том, что основная часть работы производится с небольшими индексными файлами, а не с самими таблицами. Наибольший эффект повышения производительности работы с индексированными таблицами достигается для значительных по объему таблиц. Индексирование требует небольшого дополнительного места на диске и незначительных затрат процессора на изменение индексов в процессе работы.

Связи между отношениями (таблицами). Обычно база данных представляет собой набор связанных таблиц.Связывание таблиц дает следующие преимущества:

многие СУБД при связывании таблиц автоматически выполняют контроль целостности вводимых в базу данных в соответствии с установленными связями, что повышает достоверность хранимой в БД информации;

облегчается доступ к данным. Связывание таблиц при выполнении таких операций как поиск, просмотр, редактирование, выборка и подготовка отчетов с использованием информации из разных таблиц уменьшает количество явных обращений к таблицам данных и число манипуляций в каждой из них.

Существует несколько разновидностей связей между отношениями. Связанные отношения часто взаимодействуют по принципу главная и подчиненная таблицы. Главную таблицу можно еще называть родительской, а подчиненную – дочерней. Одна и та же таблица может быть главной по отношению к одной таблице базы данных и дочерней по отношению к другой.

Связь «один-ко-многим» означает, что одной записи в родительской таблице может соответствовать несколько записей (в том числе и одна) в дочерней таблице. В родительской таблице могут быть записи, для которых в данный момент нет соответствующих записей в дочерней таблице. Различают также жесткую связь «один-ко-многим», когда каждой записи в родительской таблице должны соответствовать записи в дочерней таблице.

Связь «один-ко-многим» является самой распространенной для реляционных баз данных. Пример связи: таблицы «Студенты» и «Экзамены» могут быть связаны связью «один-ко-многим» по полю «Номер Зачетки». Данная связь будет означать, что одна запись о студенте из таблицы «Студенты» может быть связана с несколькими записями о сдаче экзаменов данным студентом в таблице «Экзамены».

Связь «один-к-одному» имеет место, когда одной записи в родительской таблице соответствует только одна запись в дочерней таблице. Данная связь встречается редко и означает, что информация из двух таблиц могла бы быть объединена в одну. Наличие двух таблиц говорит о желании разделить основную и второстепенную информацию на два отношения. Например, информация о студентах может быть разделена на две таблицы «Студенты» и «Дополнительные сведения», которые будут связаны связью «один-к-одному» по полю «Номер зачетки». Связь «один-к-одному» приводит к тому, что для чтения связанной информации в нескольких таблицах приходится производить несколько операций чтения, что замедляет получение нужной информации. Связь «один-к-одному» может быть жесткой и нежесткой.

Третий вид связи – связь «многие-ко-многим» . Данный вид связи означает, что несколько записей одной таблицы связаны с несколькими записями другой таблицы и наоборот. Например: между таблицами «Учебные группы и дисциплины» и «Преподаватели» может существовать связь «многие-ко-многим». Это означает, что каждый преподаватель может вести несколько предметов и, в то же время, один и тот же предмет могут вести несколько преподавателей.

Некоторые СУБД не поддерживают связи «многие-ко-многим» на уровне ссылочной целостности, хотя и позволяют реализовывать ее в таблицах неявным образом. Считается, что базу данных всегда можно перестроить так, чтобы любая связь «многие-ко-многим» была заменена на одну или более связей «один-ко-многим».

Обеспечение целостности данных . Одним из основополагающих понятий в технологии баз данных является понятие целостности. В общем случае это понятие прежде всего связано с тем, что база данных отражает в информационном виде некоторый объект реального мира или совокупность взаимосвязанных объектов реального мира. В реляционной модели объекты реального мира представлены в виде совокупности взаимосвязанных отношений. Под целостностью будем понимать соответствие информационной модели предметной области, хранимой в базе данных, объектам реального мира и их взаимосвязям в каждый момент времени. Любое изменение в предметной области, значимое для построенной модели, должно отражаться в базе данных, и при этом должна сохраняться однозначная интерпретация информационной модели в терминах предметной области.

Поддержка целостности в реляционной модели данных в ее классическом понимании включает в себя 3 аспекта.

Во-первых, это поддержка структурной целостности , которая трактуется как то, что реляционная СУБД должна допускать работу только с однородными структурами данных типа «реляционное отношение». При этом понятие «реляционное отношение» должно удовлетворять всем ограничениям, накладываемым на него в классической теории реляционной БД (отсутствие дубликатов кортежей, обязательное наличие первичного ключа, отсутствие понятия упорядоченности кортежей).

В дополнение к структурной целостности необходимо рассмотреть проблему неопределенных Null значений. Неопределенное значение интерпретируется в реляционной модели как значение, неизвестное на данный момент времени. Это значение при появлении дополнительной информации в любой момент времени может быть заменено на конкретное значение. При сравнении неопределенных значений не действуют стандартные правила сравнения: одно неопределенное значение никогда не считается равным другому неопределенному значению. Для выявления равенства значения некоторого атрибута неопределенному значению применяются специальные стандартные предикаты:

<имя атрибута> IS NULL и <имя атрибута> IS NOT NULL.

Если в данном кортеже (в данной строке) указанный атрибут имеет неопределенное значение, то предикат IS NULL принимает значение TRUE (Истина), а предикат IS NOT NULL – FALSE (Ложь), в противном случае предикат IS NULL принимает значение FALSE, а предикат IS NOT NULL принимает значение TRUE.

Введение Null значений вызвало необходимость модификации классической двузначной логики и превращения ее в трехзначную.

Во-вторых, это поддержка языковой целостности , которая состоит в том, что реляционная СУБД должна обеспечивать языки описания и манипулирования данными не ниже стандарта SQL. Не должны быть доступны иные низкоуровневые средства манипулирования данными, не соответствующие стандарту.

В-третьих, это поддержка ссылочной целостности (Declarative Referential Integrity, DRI).

Ссылочная целостность – это совокупность связей между отдельными таблицами во всей базе данных. Нарушение хотя бы одной такой связи делает информацию в базе данных недостоверной. СУБД обычно блокирует действия, которые нарушают целостность связей между таблицами, т.е. нарушают ссылочную целостность. Обеспечение ссылочной целостности означает, что СУБД при корректировке базы данных обеспечивает для связанных таблиц контроль за соблюдением следующих правил:

в подчиненную таблицу не может быть добавлена запись с несуществующим в главной таблице значением ключа связи;

в главной таблице нельзя удалить запись, если не удалены связанные с ней записи в подчиненной таблице;

изменение значений ключа связи в записи главной таблицы невозможны, если в подчиненной таблице имеются связанные с ней записи.

При попытке пользователя нарушить эти условия в операциях добавления и удаления записей или обновления ключевых данных в связанных таблицах СУБД должна выводить сообщения об ошибке и не допускать выполнения этих операций.

Чтобы предотвратить потерю ссылочной целостности, используется механизм каскадных изменений. Он состоит в обеспечении следующих действий:

при изменении поля связи в записи родительской таблицы следует синхронно изменить значения полей связи в соответствующих записях дочерней таблицы;

при удалении записи в родительской таблице следует удалить соответствующие записи в дочерней таблице.

Структурная, языковая и ссылочная целостности не определяют семантику БД, не касаются содержания базы данных, поэтому вводится понятие семантической поддержки целостности .

Семантическая поддержка может быть обеспечена двумя путями: декларативным и процедурным путем . Декларативный путь связан с наличием механизмов в рамках СУБД, обеспечивающих проверку и выполнение ряда декларативно заданных правил-ограничений, называемых чаще всего «бизнес-правилами» (Business Rules) или декларативными ограничениями целостности.

Выделяются следующие виды декларативных ограничений целостности:

· Ограничения целостности атрибута : значение по умолчанию, задание обязательности или необязательности значений (Null), задание условий на значения атрибутов.

Задание значения по умолчанию означает, что каждый раз при вводе новой строки в отношение, при отсутствии данных в указанном столбце этому атрибуту присваивается именно значение по умолчанию. Например, при вводе новых записей в поле год издания необходимо ввести значение текущего года. Для MS Access это выражение будет иметь вид:

Здесь NOW() – функция, возвращающая значение текущей даты, YEAR(data) – функция, возвращающая значение года для даты, указанной в качестве параметра.

Другой пример, в качестве условия на значение для года издания надо задать выражение, которое будет проверять попадание года издания в интервал от 1960 года до текущего года. Для MS Access это выражение будет выглядеть следующим образом:

Between 1960 AND YEAR(NOW())

В СУБД MS SQL Server значение по умолчанию записывается в качестве «бизнес-правила». В этом случае будет использоваться выражение, в котором явным образом должно быть указано имя соответствующего столбца, например:

YEAR_PUBL>=1960 AND YEAR_PUB<= YEAR(GETDATE())

Здесь GETDATE() – функция MS SQL Server, возвращающая значение текущей даты, YEAR_PUB – имя столбца, соответствующего году издания.

· Ограничения целостности, задаваемые на уровне доменов . Эти ограничения удобны, если в базе данных присутствуют несколько столбцов разных отношений, которые принимают значения из одного и того же множества допустимых значений. Некоторые СУБД разрешают определять отдельно домены, задавать тип данных для каждого домена и задавать соответственно ограничения в виде бизнес-правил для доменов. В этом случае для атрибутов задается принадлежность к тому или иному домену. Иногда доменная структура выражена неявно. Так, например, в MS SQL Server вместо понятия домена вводится понятие типа данных, определенных пользователем, но смысл этого типа данных фактически эквивалентен смыслу домена. Удобно задать ограничение на значение на уровне домена, тогда оно автоматически будет выполняться для всех атрибутов, принимающих значения из этого домена. Если меняется ограничение, то его замена проводится один раз на уровне домена, а все атрибуты, которые принимают значения из этого домена, будут автоматически работать по новому правилу.

· Ограничения целостности, задаваемые на уровне отношения. Некоторые семантические правила невозможно преобразовать в выражения, которые будут применимы только к одному столбцу. Например, при создании отношения Читатели потребовать наличия по крайней мере одного телефонного номера (домашнего или рабочего) для быстрой связи с читателем. Для MS Access или MS SQL Server соответствующее выражение будет следующим:

HOME_PHON IS NOT NULL OR WORK_PHON IS NOT NULL

· Ограничения целостности, задаваемые на уровне связи между отношениями : задание обязательности связи, принципов каскадного удаления и каскадного обновления данных, задание поддержки ограничений по мощности связи. Эти виды ограничений могут быть выражены заданием обязательности или необязательности значений внешних ключей во взаимосвязанных отношениях.

Декларативные ограничения целостности относятся к ограничениям, которые являются немедленно проверяемыми. Есть ограничения целостности, которые являются откладываемыми. Эти ограничения целостности поддерживаются механизмом транзакций и триггеров.

Сетевая модель данных

В СМД элементарные данные и отношения между ними представляются в виде ориентированной сети (вершины - данные, дуги - отношения).

Сетевые базы данных обладали рядом преимуществ:

· Гибкость. Множественные отношения предок/потомок позволяли сетевой базе данных хранить данные, структура которых была сложнее простой иерархии.

· Стандартизация. Появление стандарта CODASYL популярность сетевой модели, а такие поставщики мини-компьютеров, как Digital Equipment Corporation и Data General, реализовали сетевые СУБД.

· Быстродействие. Вопреки своей большой сложности, сетевые базы данных достигали быстродействия, сравнимого с быстродействием иерархических баз данных. Множества были представлены указателями на физические записи данных, и в некоторых системах администратор мог задать кластеризацию данных на основе множества отношений.

Конечно, у сетевых баз данных были недостатки. Как и иерархические базы данных, сетевые базы данных были очень жесткими. Наборы отношений и структуру записей приходилось задавать наперёд. Изменение структуры базы данных обычно означало перестройку всей базы данных.

Как иерархическая, так и сетевая база данных были инструментами программистов. Реализация пользовательских запросов часто затягивалась на недели и месяцы, и к моменту появления программы информация, которую она предоставляла, часто оказывалась бесполезной.

Над данными сетевой модели можно выполнять следующие действия :

· внести запись в БД (в зависимости от типа включения запись может быть внесена в групповое отношение или нет);

· включить запись в групповое отношение (связать запись с каким-либо владельцем);

· переключить (связать подчиненную запись с записью владельца в том же групповом отношении);

· изменить значение элементов предварительно извлеченной записи;

· извлечь запись либо по значению ключа, либо последовательно в рамках группового отношения;

· удалить – при удалении записи необходимо учитывать классы членства;

· исключить из группового отношения (разорвать связь между записью владельца и подчиненной записью).

Реляционная модель данных.

Реляционной моделью называется база данных, в которой все данные, доступные пользователю, организованны в виде таблиц, а все операции над данными сводятся к операциям над этими таблицами . Наглядной формой представления отношения является двумерная таблица. Таблица имеет строки (записи) и столбцы (колонки). Каждая строка имеет одинаковую структуру и состоит из полей. Строкам таблицы соответствуют кортежи, а столбцам – атрибуты отношения. Достоинство реляционной модели заключается в простоте, понятности и удобстве физической реализации на ЭВМ. Именно простота и понятность для пользователя явились для пользователя основной причиной ее использования. Проблема же эффективности обработки данных этого типа оказались технически вполне разрешимыми. Основными недостатками являются: отсутствие стандартных средств идентификации отдельных записей и сложность описания иерархических и сетевых связей. Примерами зарубежных реляционных СУБД являются: Visual FoxPro и Access (Microsoft).

Основные элементы реляционной модели: Отношение – важнейшее понятие и представляет собой двумерную таблицу, содержащую некоторые данные. Сущность-объект любой природы, данные о котором хранятся в БД. Данные о сущности хранятся в отношении. Атрибуты-свойства, характеризующие сущность. В таблице он именуется и ему соответствует заголовок столбца таблицы. Домен-множество всех возможных значений определенного атрибута отношения. Схема отношения (заголовок отношения) список имен атрибутов. Первичный ключ (ключ отношения) атрибут отношения, однозначно идентифицирующий каждый из его картежей. Если кортежи идентифицируются только сцеплением значений нескольких атрибутов, то говорят, что отношение имеет составной ключ. Отношение может содержать несколько ключей. Всегда один из ключей объявляется первичным, его значения не могут обновляться. Все остальные ключи отношения называются возможными ключами.

Достоинства реляционной модели:

Простота и доступность для понимания пользователем. Единственной используемой информационной конструкцией является "таблица";

Строгие правила проектирования, базирующиеся на математическом аппарате;

Полная независимость данных. Изменения в прикладной программе при изменении реляционной БД минимальны;

Для организации запросов и написания прикладного ПО нет необходимости знать конкретную организацию БД во внешней памяти.

Недостатки реляционной модели:

Далеко не всегда предметная область может быть представлена в виде "таблиц";

В результате логического проектирования появляется множество "таблиц". Это приводит к трудности понимания структуры данных;

БД занимает относительно много внешней памяти;

Относительно низкая скорость доступа к данным.

Три составные части реляционной модели данных:

§ структурная

§ манипуляционная

§ целостная

Структурная часть модели определяет, что единственной структурой данных является нормализованное парное отношение. Отношения удобно представлять в форме таблиц, где каждая строка есть кортеж, а каждый столбец – атрибут, определенный на некотором домене. Данный неформальный подход к понятию отношения дает более привычную для разработчиков и пользователей форму представления, где реляционная база данных представляет собой конечный набор таблиц.

Манипуляционная часть модели определяет два фундаментальных механизма манипулирования данными – реляционная алгебра и реляционное исчисление. Основной функцией манипуляционной части реляционной модели является обеспечение меры реляционности любого конкретного языка реляционных БД: язык называется реляционным, если он обладает не меньшей выразительностью и мощностью, чем реляционная алгебра или реляционное исчисление.

Целостная часть модели определяет требования целостности сущностей и целостности ссылок. Первое требование состоит в том, что любое отношение должно обладать первичным ключом. Требование целостности по ссылкам, или требование внешнего ключа состоит в том, что для каждого значения внешнего ключа, появляющегося в ссылающемся отношении, в отношении, на которое ведет ссылка, должен найтись кортеж с таким же значением первичного ключа, либо значение внешнего ключа должно быть неопределенным (т.е. ни на что не указывать).

10. Модель «сущность связь» ER-модель, нормализация данных.

ER-модель (Entity-Relationship model) представляет собой высокоуровневую концептуальную модель данных, которая была разработана в 1976 году с целью упрощения задачи проектирования БД. Основные концепции модели «сущность-связь» включают типы сущностей, связи и атрибуты.

Основной концепцией ER-моделирования является тип сущности, который представляет множество объектов реального мира с одинаковыми свойствами. Тип сущности характеризуется независимым существованием и может быть объектом с физическим (реальным) существованием или объектом с концептуальным (абстрактным) существованием.

Каждый уникально идентифицируемый экземпляр типа сущности называется просто сущностью. Каждый тип сущности идентифицируется именем и списком свойств и классифицируется на два типа: сильный слабый. Существование слабого типа зависит от другого типа, сильного – не зависит.

На использовании разновидностей ER-модели основано большинство современных подходов к проектированию баз данных (главным образом, реляционных). Модель была предложена Ченом в 1976г. Моделирование предметной области базируется на использовании графических диаграмм, включающих небольшое число разнородных компонентов. В связи с наглядностью представления концептуальных схем баз данных ER-модели получили широкое распространение в CASE- средствах, предназначенных для автоматизированного проектирования реляционных баз данных.

Для моделирования структуры данных используются ER-диаграммы (диаграммы «сущность-связь»), которые в наглядной форме представляют связи между сущностями. В соответствии с этим ER-диаграммы получили распространение в CASE-системах, поддерживающих автоматизированное проектирование реляционных баз данных. Наиболее распространенными являются диаграммы, выполненные в соответствии со стандартом 1DEF1X, который используют наиболее популярные CASE-системы (в частности, ERwin, Design/IDEF, Power Designer). Основными понятиями ER-диаграммы являются сущность, связь и атрибут.

Сущность

Сущность - это реальный или виртуальный объект, имеющий существенное значение для рассматриваемой предметной области, информация о котором подлежит хранению. Если не вдаваться в подробности, то можно считать, что сущности соответствуют таблицам реляционной модели. Каждая сущность должна обладать следующими свойствами:

1. иметь уникальный идентификатор;

Любая сущность может иметь произвольное количество связей с другими сущностями.

В диаграммах ER-модели сущность представляется в виде прямоугольника, содержащего имя сущности.

Реляционная модель базируется на теоретико-множественном понятии отношения. В математических дисциплинах существует понятие «отношение » (relation), физическим представлением которого является таблица . Отсюда и произошло название модели - реляционная .

Применительно к БД понятия «реляционная БД» и «табличная БД» являются синонимами. Реляционные базы получили наибольшее распространение в мире. Почти все продукты БД, созданные с конца 70-х годов, являются реляционными.

В 1970 году появились работы, в которых обсуждались возможности применения различных табличных моделей данных. Наиболее значительной из них была статья сотрудника фирмы IBM д-ра Э. Кодда (Codd E.F., A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks (Реляционная модель данных для больших совместно используемых банков данных). CACM 13: 6, June 1970), где впервые был применен термин "реляционная модель данных" . Проект System R был разработан в исследовательской лаборатории корпорации IBM. Этот проект был задуман с целью доказать практичность реляционной модели. Реляционные СУБД относятся к СУБД второго поколения.

Цели создания реляционной модели данных:

1. Обеспечение более высокой степени независимости от данных.

2. Создание прочного фундамента для решения проблем непротиворечивости и избыточности данных.

3. Расширение языков управления данными за счет включения операций над множествами.

Коммерческие системы на основе реляционной модели данных начали появляться в конце 70-х - начале 80-х годов. В настоящее время существует несколько сотен типов различных реляционных СУБД.

Реляционная модель является удобной и наиболее привычной формой представления данных в виде таблицы (отношения ). Каждое отношение имеет имя и состоит из поименованных атрибутов (столбцов) данных. Одним из основных преимуществ реляционной модели является ее однородность . Все данные хранятся в таблицах, в которых каждая строка имеет один и тот же формат. Каждая строка в таблице представляет некоторый объект реального мира или соотношение между объектами.

Основными понятиями, с помощью которых определяется реляционная модель, являются следующие:

- реляционная БД - набор нормализованных отношений;

- отношение - файл, плоская таблица, состоящая из столбцов и строк; таблица, в которой каждое поле является атомарным;

- домен - совокупность допустимых значений, из которой берется значение соответствующего атрибута определенного отношения. С точки зрения программирования, домен - это тип данных;

- универсум - совокупность значений всех полей или совокупность доменов;

- кортеж - запись, строка таблицы;

- кардинальность - количество строк в таблице;

- атрибуты - поименованныеполя, столбцы таблицы;

- степень отношения - количество полей (столбцов);

- схема отношения - упорядоченный список имен атрибутов;

- схема реляционной БД - совокупность схем отношений;

- первичный ключ - уникальный идентификатор с неповторяющимися записями - столбец или некоторое подмножество столбцов, которые единственным образом определяют строки.

Первичный ключ, который включает более одного столбца, называется множественным , или комбинированным , или составным , или суперключом .

Правило целостности объектов утверждает, что первичный ключ не может быть полностью или частично пустым.

Соотношение этих понятий иллюстрируется на рис. 4.5.

№	ФИО	Год рожд.	Должность	Кафедра
1.	Иванов И. И.		Зав. каф.	22
2.	Сидоров С. С.		Проф.	22
3.	Андреева Г. Г.		Проф.	22
4.	Цветкова С. С.		Доцент
5.	Козлов К. К.		Доцент	22
6.	Петров П. П.		Ст. преп.	22

		Атрибуты

рис. 4.5. Основные понятия реляционной модели данных.

Иногда в качестве первичного ключа в таблице могут быть выбраны разные столбцы. Выделенный ключ - ключ, явно перечисленный вместе с реляционной схемой. В противном случае говорят о неявном ключе, или возможном ключе, или ключе-кандидате.

- внешний ключ - это столбец или подмножество столбцов одной таблицы, которые могут служить в качестве первичного ключа для другой таблицы. Внешний ключ таблицы является ссылкой на первичный ключ другой таблицы. Поскольку целью построения БД является хранение всех данных, по возможности, в одном экземпляре, то если некий атрибут присутствует в нескольких отношениях, то его наличие обычно отражает определенную связь между строками этих отношений.

Внешние ключи реализуют связи между таблицами БД.

Внешний ключ, как и первичный ключ, может представлять собой комбинацию столбцов. На практике внешний ключ всегда будет составным, если он ссылается на составной первичный ключ другой таблицы. Количество столбцов и их типы данных в первичном и внешнем ключах должны совпадать.

Если таблица связана с несколькими другими таблицами, она может иметь несколько внешних ключей.

Каждая реляционная таблица обладает следующими свойствами :

Имеет имя, которое отличается от имен всех других таблиц;

Данные в ячейках таблицы должны быть структурно неделимыми. Недопустимо, чтобы в ячейке таблицы содержалось более одной порции информации. Например , номер и серия паспорта должны располагаться в разных столбцах таблицы;

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

Каждый столбец имеет уникальное имя;

Одинаковые строки в таблице отсутствуют;

Порядок следования строк и столбцов может быть произвольным, независимо от их переупорядочивания отношение будет оставаться одним и тем же, а потому иметь тот же смысл.

Локальная модель

Файл-серверная модель

Файл-серверные приложения - приложения, схожие по своей структуре с локальными приложениями и использующие сетевой ресурс для хранения программы и данных. Функции сервера: хранения данных и кода программы. Функции клиента: обработка данных происходит исключительно на стороне клиента.

Количество клиентов ограничено десятками.

Плюсы:

1. Многопользовательский режим работы с данными;

2. Удобство централизованного управления доступом;

3. Низкая стоимость разработки;

Минусы:

1. Низкая производительность;

2. Низкая надежность;

3. Слабые возможности расширения;

Недостатки архитектуры с файловым сервером очевидны и вытекают главным образом из того, что данные хранятся в одном месте, а обрабатываются в другом. Это означает, что их нужно передавать по сети, что приводит к очень высоким нагрузкам на сеть и, вследствие этого, резкому снижению производительности приложения при увеличении числа одновременно работающих клиентов. Вторым важным недостатком такой архитектуры является децентрализованное решение проблем целостности и согласованности данных и одновременного доступа к данным. Такое решение снижает

надежность приложения.

Модель удаленного доступа

Модель сервера данных

Модель телеобработки

Модель сервера приложений

2.​ Архитектура базы данных. Физическая и логическая независимость

Терминология в СУБД , да и сами термины "база данных " и "банк данных " частично заимствованы из финансовой деятельности . Это заимствование - не случайно и объясняется тем, что работа с информацией и работа с денежными массами во многом схожи, поскольку и там и там отсутствует персонификация объекта обработки: две банкноты достоинством в сто рублей столь же неотличимы и взаимозаменяемы, как два одинаковых байта (естественно, за исключением серийных номеров). Вы можете положить деньги на некоторый счет и предоставить возможность вашим родственникам или коллегам использовать их для иных целей. Вы можете поручить банку оплачивать ваши расходы с вашего счета или получить их наличными в другом банке, и это будут уже другие денежные купюры, но их ценность будет эквивалентна той, которую вы имели, когда клали их на ваш счет.

В процессе научных исследований, посвященных тому, как именно должна быть устроена СУБД , предлагались различные способы реализации. Самым жизнеспособным из них оказалась предложенная американским комитетом по стандартизации ANSI (American National Standards Institute) трехуровневая система организации БД , изображенная на рис. 2:

Рис. 2. Трехуровневая модель системы управления базой данных, предложенная ANSI

1. Уровень внешних моделей - самый верхний уровень, где каждая модель имеет свое "видение" данных. Этот уровень определяет точку зрения на БД отдельных приложений. Каждое приложение видит и обрабатывает только те данные, которые необходимы именно этому приложению. Например, система распределения работ использует сведения о квалификации сотрудника, но ее не интересуют сведения об окладе, домашнем адресе и телефоне сотрудника, и наоборот, именно эти сведения используются в подсистеме отдела кадров.

2. Концептуальный уровень - центральное управляющее звено, здесь база данных представлена в наиболее общем виде, который объединяет данные, используемые всеми приложениями, работающими с данной базой данных. Фактически концептуальный уровень отражает обобщенную модель предметной области (объектов реального мира), для которой создавалась база данных. Как любая модель, концептуальная модель отражает только существенные, с точки зрения обработки, особенности объектов реального мира.

3. Физический уровень - собственно данные, расположенные в файлах или в страничных структурах, расположенных на внешних носителях информации.

Эта архитектура позволяет обеспечить логическую (между уровнями 1 и 2) и физическую (между уровнями 2 и 3) независимость при работе с данными. Логическая независимость предполагает возможность изменения одного приложения без корректировки других приложений, работающих с этой же базой данных. Физическая независимость предполагает возможность переноса хранимой информации с одних носителей на другие при сохранении работоспособности всех приложений, работающих с данной базой данных. Это именно то, чего не хватало при использовании файловых систем.

Выделение концептуального уровня позволило разработать аппарат централизованного управления базой данных.

3.​ Модели данных.

Основа информационной системы, объект ее обработки - база данных (БД). База данных - это совокупность сведений о конкретных объектах реального мира в какой-либо предметной области или разделе предметной области. Например, база данных по вузам (высшее образование), база данных по лекарственным препаратам (медицина), база данных по автомобилям (автомагазин), база данных по стройматериалам (склад) и т.п. Синоним термина «база данных» - «банк данных».

Ядром любой базы данных является модель данных , которая представляет собой структуру данных, соглашения о способах их представления и операций манипулирования ими. Иными словами, это формализованное описание объектов предметной области и взаимосвязей между ними.

Различают три основных типа моделей данных: иерархическую, сетевую и реляционную .

Иерархическая структура представляет собой совокупность элементов, в которой данные одного уровня подчинены данным другого уровня, а связи между элементами образуют древовидную структуру. В такой структуре исходные элементы порождают другие элементы, причем эти элементы в свою очередь порождают следующие элементы и т.д. Существенно то, что каждый порожденный элемент имеет только одного «родителя». Обратите внимание, что в иерархической структуре порождающим элементом может быть не объект сам по себе, а только конкретный экземпляр объекта. Примером иерархической базы данных может служить генеалогическое древо вашей семьи.

Существуют и более сложные - сетевые структуры , в которых каждый порожденный элемент может иметь более одного порождающего элемента. Сетевая модель данных отличается от иерархической тем, что каждый элемент сетевой структуры данных связан с любым другим элементом. Примером сложной сетевой структуры может служить структура базы данных, содержащая сведения об учащихся, занимающихся в различных кружках. При этом возможны занятия одного и того же ученика в разных кружках, а также посещение несколькими учениками занятий одного кружка. Сетевые и иерархические структуры можно свести к простым двумерным таблицам.

4.​ Основные определения реляционной модели данных

Реляционная модель данных – логическая модель данных. Впервые была предложена британским учёным сотрудником компании IBM Эдгаром Франком Коддом (E. F. Codd). В настоящее время эта модель является фактическим стандартом, на который ориентируются практически все современные коммерческие СУБД.

Кристофер Дейт определил три составные части реляционной модели данных:

§ структурная

§ манипуляционная

§ целостная

Структурная часть модели определяет, что единственной структурой данных является нормализованное n-арное отношение. Отношения удобно представлять в форме таблиц, где каждая строка есть кортеж, а каждый столбец – атрибут, определенный на некотором домене. Данный неформальный подход к понятию отношения дает более привычную для разработчиков и пользователей форму представления, где реляционная база данных представляет собой конечный набор таблиц.

Манипуляционная часть модели определяет два фундаментальных механизма манипулирования данными – реляционная алгебра и реляционное исчисление. Основной функцией манипуляционной части реляционной модели является обеспечение меры реляционности любого конкретного языка реляционных БД: язык называется реляционным, если он обладает не меньшей выразительностью и мощностью, чем реляционная алгебра или реляционное исчисление.

Целостная часть модели определяет требования целостности сущностей и целостности ссылок . Первое требование состоит в том, что любой кортеж любого отношения отличим от любого другого кортежа этого отношения, т.е. другими словами, любое отношение должно обладать первичным ключом. Требование целостности по ссылкам, или требование внешнего ключа состоит в том, что для каждого значения внешнего ключа, появляющегося в ссылающемся отношении, в отношении, на которое ведет ссылка, должен найтись кортеж с таким же значением первичного ключа, либо значение внешнего ключа должно быть неопределенным (т.е. ни на что не указывать).

Структура реляционной модели данных

Можно провести аналогию между элементами реляционной модели данных и элементами модели "сущность-связь". Реляционные отношения соответствуют наборам сущностей, а кортежи – сущностям. Поэтому, также как и в модели "сущность-связь" столбцы в таблице, представляющей реляционное отношение, называют атрибутами.

Основные компоненты реляционного отношения

Каждый атрибут определен на домене, поэтому домен можно рассматривать как множество допустимых значений данного атрибута. Несколько атрибутов одного отношения и даже атрибуты разных отношений могут быть определены на одном и том же домене.

В примере, показанном на рисунке, атрибуты "Оклад" и "Премия" определены на домене "Деньги". Поэтому, понятие домена имеет семантическую нагрузку: данные можно считать сравнимыми только тогда, когда они относятся к одному домену. Таким образом, в рассматриваемом нами примере сравнение атрибутов "Табельный номер" и "Оклад" является семантически некорректным, хотя они и содержат данные одного типа.

Именованное множество пар "имя атрибута – имя домена" называется схемой отношения . Мощность этого множества - называют степенью или "арностью" отношения. Набор именованных схем отношений представляет из себя схему базы данных .

Атрибут, значение которого однозначно идентифицирует кортежи, называется ключевым (или просто ключом ). В нашем случае ключом является атрибут "Табельный номер", поскольку его значение уникально для каждого работника предприятия. Если кортежи идентифицируются только сцеплением значений нескольких атрибутов, то говорят, что отношение имеет составной ключ. Отношение может содержать несколько ключей. Всегда один из ключей объявляется первичным, его значения не могут обновляться. Все остальные ключи отношения называются возможными ключами .

В отличие от иерархической и сетевой моделей данных в реляционной отсутствует понятие группового отношения. Для отражения ассоциаций между кортежами разных отношений используется дублирование их ключей.

5.​ Жизненный цикл базы данных. Этапы ЖЦ БД.

Жизненный цикл базы данных - это совокупность этапов, которые проходит база данных на своём пути от создания до окончания использования.

1. Исследование и анализ проблемы, для решения которой создаётся база данных.
2. Построение Инфологической и Даталогической модели.
3. Нормализация полученных Инфологических и Даталогических моделей. По окончании этого этапа, как правило получают заготовки таблицы БД и набор связей между ними (первичные и вторичные ключи)
4. Проверка целостности БД (Целостность базы данных)
5. Выбор физического способа хранения и эксплуатации (тех. средства) базы данных.
6. Проектирование входных и выходных форм.
7. Разработка интерфейса приложения.
8. Функциональное наполнение приложения
9. Отладка: проверка на корректность работы функционального наполнения системы
10. Тестирование: тест на корректность ввода вывода данных, тест на максимальное количество активных сессий и т. д.
11. Ввод в эксплуатацию: отладка ИТ-инфраструктуры, обучение пользователей и ИТ-персонала.
12. При необходимости добавления выходных форм и дополнительной функциональности. В случае если необходимы более серьёзные изменения, следует повторить все шаги с первого.
13. Вывод из эксплуатации: перенос данных в новую СУБД.

6.​ Основные свойства единиц информации. Составная единица информации. Описание структуры СЕИ. Показатели

Составная единица информации (СЕИ) – это набор из атрибутов и, возможно других СЕИ. Определение СЕИ рекурсивно. База данных тоже ЕИ. Множество атрибутов объединяются в одну СЕИ по следующим признакам:

Соответствующие атрибуты описывают один и тот же факт или экономический процесс

Значения атрибутов, входящих в СЕИ, возникают одновременно, связаны арифметическими или логическими отношениями.

Простейшая характеристика СЕИ представлена именем, структурой и значением.

Имя – обозначение СЕИ в процессах обработки информации

Структура – вхождение одних единиц информации в состав других единиц

информации.

При анализе документов ставится задача разделения документа на элементарные осмысленные фрагменты, называемые показателями. Это позволяет установить смысловые взаимосвязи между различными документами, обеспечить одинаковое понимание всеми пользователями применяемых едини информации и их единое обозначение, использовать полученные результаты для определения структуры БД.

Описание структуры СЕИ

Для описания, не зависимого от конкретных языков программирования и СУБД, достаточно указывать после имени СЕИ список имен входящих в нее атрибутов и СЕИ. Список помещают в круглые скобки. Имя СЕИ может сопровождаться размерностью, т.е. указанием на количество одинаковых по структуре значений этой СЕИ. Размерность, если она не равна 1, указывается в скобках после имени СЕИ. Между описанием размерности и описанием структуры ставится точка.

Показатель

Показатель - это полное описание количественного параметра, характеризующего некоторый объект или процесс. Соответствующее описание произвольного свойства (не обязательно количественного) называется атомарным фактом.

Материальные процессы имеют качественную и количественную характеристики. Соответственно разделяют атрибуты-признаки и атрибуты- основания, как информационное отображение соответственно качественного и количественного свойств некоторого объекта.

В состав показателя должны входить один атрибут- основание и несколько атрибутов-признаков, однозначно характеризующих условия существования основания. Как единица информации показатель является разновидностью СЕИ.

Структура показателя:

П.(Р1, Р2,...,Рк, Q),

где Q - атрибут-основание, Р1, Р2,...,Рк - атрибуты- признаки. Таким образом, в показателях отражаются количественные свойства объектов и процессов.

Минимальный набор атрибутов показателя должен содержать:

1. Атрибуты отображающие идентификаторы объектов

2. Атрибуты, отображающие признак времени

3. Атрибут, отображающий некоторое количественное свойство объекта или взаимодействия.

Для того, чтобы определить атрибут как признак или как основание можно использовать следующие закономерности:

1. Если значение атрибута является исходным данным для вычислений или результатом арифметической операции, то это основание

2. Если значение атрибута текстовое, то это признак

3. Если атрибут обозначает предмет, это признак

4. Если атрибут в некотором показателе является признаком, то он будет играть эту роль и в других показателях.

5. Если показатели описывают сходные процессы, то их призначные части совпадают.

6. Если основание показателя вычисляется по значениям других оснований, то набор признаков такого показателя есть объединение признаков, связанных с этими основаниями.

7.​ Операции над СЕИ: нормализация, свертка, декомпозиции, композиция, выборка, корректировка.

Нормализация – операция перехода от СЕИ с произвольной структурой к СЕИ с двухуровневой структурой. Одновременно происходит перекомпоновка значений СЕИ. Общее число значений в нормализованной СЕИ равно произведению размерностей всех СЕИ в исходном описании структуры.

Свёртка – это преобразование составной единицы информации с двухуровневой структурой в составную единицу информации с произвольной многоуровневой структурой. Свёртка нормализованной структуры может быть произведена в исходную в это смысле нормализация и свёртка взаимно-обратные операции.

Декомпозиция – это операция преобразования исходной СЕИ в несколько СЕИ с различными структурами. Множество атрибутов СЕИ до декомпозиции должно совпадать с множеством атрибутов после декомпозиции.

Композиция – это операция преобразования нескольких составных единиц информации с различными структурами в одну СЕИ. Операция композиции обратна декомпозиции и точно определяется только для нормализованных исходных составных единиц информации. Условие выполнения операции композиции двух СЕИ – это наличие атрибутов, по которым они связаны.

Выборка – это операция выделения подмножества значений составной единицы информации, которая удовлетворяет заранее поставленным условиям выборки.

Корректировка – это выполнение одной из следующих операций:

1. Добавление нового значения

2. Исключение существующего значения

3. Замена некоторого значения на новое

Возможны более сложные режимы корректировки, например, внесение изменений в

несколько СЕИ одновременно.

8.​ Два класса отношений: объектное и связное. Ключи отношений. Индексы.

Операции над отношениями:

1. Традиционные операции (объединение, пересечение, разность, декартово произведение, деление)

2. Специальные реляционные операции (проекция, соединение, выбор) Эти операции реализуются с помощью специальных языков, которые делятся на два класса:

1. Языки реляционной алгебры, описывающие последовательность действий для получения желаемого результата

2. Языки реляционного исчисления, предоставляющие пользователю набор правил для записи запросов к БД, в которых содержится только информация о желаемом результате

Различают 2 класса отношений в зависимости от содержания:

1. Объектное отношение

2. Связное отношение

Объектное отношение хранит данные об объектах, или экземплярах сущности. Один из атрибутов однозначно идентифицирует каждый объект. Это первичный ключ, который может состоять из нескольких атрибутов (составной ключ) или может быть частью значения атрибута (частичный ключ). Первичный ключ должен обладать двумя свойствами:

1. Запись должна однозначно определяться значением ключа

2. Никакое поле нельзя удалить из ключа, не нарушая при этом свойства однозначной идентификации

Связное отношение хранит ключи двух или более отношений, т.е. по ключам устанавливается связь между объектами отношений.

Ключи в связных отношениях называются внешними, т.к. они являются первичными ключами других отношений. Реляционная модель накладывает на внешние ключи ограничение для обеспечения целостности, называемые ссылочной целостностью. Это значит, что каждому внешнему ключу должна соответствовать строка какого-либо объектного отношения, иначе окажется, что внешний ключ ссылается на неизвестный объект. Ещё одно ограничение на отношения в реляционной БД говорит о том, что каждое отношение должно иметь простые атрибуты, т.е. содержать атомарные, неделимые значения.

Отношение, у которого все атрибуты простые, называется приведённым к первой нормальной форме.

9.​ Нормализация отношений. Требования при группировке атрибутов в отношения в реляционной БД.

Нормализация – это пошаговый обратимый процесс декомпозиции, то есть разложение исходных отношений на другие более мелкие и простые отношения. При этом выясняются всевозможные функциональные зависимости между атрибутами.

Центральная задача проектирования базы данных ИС - определение количества отношений (или иных составных единиц информации) и их атрибутного состава.

Задача группировки атрибутов в отношения, набор которых заранее не фиксирован, допускает множество различных вариантов решений. Рациональные варианты группировки должны учитывать следующие требования:

· множество отношений должно обеспечивать минимальную избыточность представления информации,

· корректировка отношений не должна приводить к двусмысленности или потере информации,

· перестройка набора отношений при добавлении в базу данных новых атрибутов должна быть минимальной.

Удовлетворение этих требований достигается нормализацией отношений БД.

10.​ Функциональные зависимости. Нормальные формы.

Функциональные зависимости определяются для атрибутов , находящихся в одном и том же отношении, удовлетворяющем 1НФ.

Например, пусть в отношении R1 имеются 2 атрибута А и В. Атрибут В функционально зависит от атрибута А, если в любой момент времени каждое значение атрибута А соответствует единственному значению атрибута В. Обозначается А→В (если нет зависимости, то А В).

Если отношение находится в 1НФ, то все не ключевые атрибуты функционально зависят от ключа, но степень зависимости может быть различной.

Если не ключевой атрибут зависит только от части ключа, то говорят о частичной зависимости .

Если не ключевой атрибут зависит от всего составного ключа и не находится в частичной зависимости от его частей, то можно говорить о полной функциональной зависимости от составного ключа.

Каждая НФ ограничена определенным типом функциональной зависимости и устраняет аномалии при выполнении Оп при рассмотрении БД.

Такие частичные зависимости приводят, например, к следующим аномалиям :

1) дублирование данных о рабочем, т.к. он может произвести несколько видов деталей, и данных о деталях, поскольку каждую из них могут производить разные рабочие;

2) проблема контроля избыточности данных, т.к. изменение, например, расценки влечет за собой

необходимость поиска и изменения значений расценки во всех кортежах;

3) проблема с рабочими, которые в данное время не работают (их нельзя включить в отношение, поскольку все атрибуты кортежа должны иметь определенные значения), т.е. данные о рабочем без данных о детали нельзя включить в отношение; если рабочий увольняется, то данные о нем должны быть удалены из отношения, при этом удаляются и данные о детали, а этого не должно быть.

Отношение находится в 2НФ, если оно находится в 1НФ, и каждый не ключевой атрибут функционально полно зависит от составного ключа. Чтобы устранить частичную зависимость и привести отношение ко 2НФ нужно разложить его на несколько отношений следующим образом:

1) построить проекцию без атрибутов, которые находятся в частичной зависимости от составного ключа;

2) построить проекцию на часть составного ключа и атрибуты, зависящие от этой части.

Если для атрибутов A, B,C выполняются условия A→B и B→C, но обратная зависимость отсутствует, то С зависит от А транзитивно, т.е. можно говорить о транзитивной зависимости. Наличие транзитивных зависимостей порождает неудобства и аномалии следующего характера:

1) Дублирование информации о телефоне для нескольких рабочих

2) Проблема поиска и контроля при изменении номера телефона.

Таким образом, 2НФ также может требовать дальнейших преобразований.

Отношение находится в 3НФ, если оно находится во 2НФ и нем отсутствуют транзитивные зависимости не ключевых атрибутов от ключа. БД находится в 3НФ, если все ее отношения имеют 3НФ.

Алгоритм получения 3НФ:

Исходными данными для алгоритма служит некоторый список атрибутов, охватывающий одно отношение, базу данных или ее часть. В любом случае предполагается (хотя бы теоретически) существование одного отношения с заданным списком атрибутов.

Алгоритм получения отношений в ЗНФ обладает следующими свойствами:

Сохраняет все первоначальные функциональные зависимости, т.е. зависимость, справедливая в R, справедлива и в одном из производных отношений. Это гарантирует получение осмысленных отношений с легко интерпретируемой структурой,

Обеспечивает соединение без потерь, т.е. значения исходного отношения R могут быть восстановлены из проекций отношения R с помощью операции соединения,

Результат декомпозиции в ЗНФ обычно содержит меньше значений атрибутов, чем исходное отношение R (происходит уменьшение избыточности

Алгоритм состоит из следующий шагов:

1) Получить исходное множество функциональных зависимостей для атрибутов рассмотренной БД.

2) Получить минимальное покрытие множества функциональных зависимостей. В частности, требуется объединить функциональные зависимости с одинаковой левой частью в одну зависимость.

3) Для каждой функциональной зависимости, полученной на 2 шаге создать проекцию исходных отношений, R[X], где X – объединение атрибутов из левой и правой частей функциональной зависимостей.

4) Если первичный ключ исходного отношения не вошел полностью ни в одну проекцию, то создаем отношение из атрибутов ключа.

БКНФ (Бойса-Кодда)

Считается, что отношение находится в нормальной форме БК, если оно находится в 3НФ и в нем отсутствуют зависимости ключевых атрибутов от неключевых.

Отношение находится в 4НФ, если оно находится в НФБК и в нем отсутствуют многозначные зависимости не являющиеся функциональными.

5НФ . Отношение R находится в пятой нормальной форме (5НФ ) тогда и только тогда, когда любая имеющаяся зависимость соединения является тривиальной .

Зависимость соединения называется нетривиальной зависимостью соединения , если выполняется два условия:

11.​ Операции над отношениями: объединение, пересечение, разность, декартово произведение.

Отношения

В реляционной алгебре в качестве операндов выступают отношения, а основными операциями, выполняемыми над отношениями, являются:

· объединение

· пересечение

· разность

· декартово произведение

· деление

· проекция

· соединение

Введем некоторые понятия.

Степенью отношения называется число входящих в него атрибутов.

Мощностью (кардинальным числом) отношения называется число кортежей отношения. При выполнении некоторых операций отношения должны быть совместимыми (иметь совместимые схемы), т.е. иметь одинаковую степень и одинаковые типы соответствующих атрибутов.

ОБЪЕДИНЕНИЕ (R U S) отношений R и S представляет собой множество кортежей, которые принадлежат R или S, либо им обоим. Операция объединения выполняется над двумя совместимыми отношениями.

ПЕРЕСЕЧЕНИЕ. Результат пересечения R и S содержит только те кортежи первого отношения R, которое есть во втором S.

РАЗНОСТЬ. Результат вычитания (R-S) включает только те кортежи первого отношения R, которых нет во втором S.

ДЕКАРТОВО ПРОИЗВЕДЕНИЕ (R x T). Здесь операнды-отношения R и T могут иметь разные схемы: Степень результирующего отношения (R x T) равна сумме степеней отношений операндов (R и T), а мощность - произведение их мощностей.

12.​ Операции над отношениями: деление.

ДЕЛЕНИЕ (R / T). Операция в некотором смысле обратна операции "декартово произведение". Отношение "делимое" (R) должно содержать подмножество атрибутов отношения "делитель" (T). Результирующее отношение (R / T) содержит только те атрибуты делимого, которых нет в делителе. В него включают только те кортежи, декартово произведение которых с делителем содержатся в делимом.

13.​ Операции над отношениями: проекция, выборка, соединение.

ПРОЕКЦИЯ. Эта операция в отличие от всех предыдущих является унарной, т.е. выполняется над одним отношением (R). Результирующее отношение П (R) включает часть атрибутов исходного, на которые выполняется проекция. Кортежи-дубликаты отсутствуют.

Где X – список атрибутов в схеме отношения.

СОЕДИНЕНИЕ. Операция соединения выполняется над двумя отношениями (R и S). В каждом отношении выделяется атрибут, по которому будет производиться соединение. В качестве атрибута для соединения выберем атрибут B. Результирующее отношение включает все атрибуты первого отношения (R) и второго отношения (S):

ВЫБОР. Операция выполняется над одним отношением (R). Результирующее отношение (OB=b(R)) содержит подмножества кортежей, выбранных по некоторому условию (B = b).

14.​ Проектирование БД (архитектура ANSI / SPARC)

Архитектура ANSI-SPARC (также 3х-уровневая архитектура ) определяет принцип, согласно которому рекомендуется строить системы управления базами данных(СУБД).

Проект архитектуры был выдвинут в 1975 году подкомитетом SPARC ANSI.

3 уровня СУБД:

1. внешний (пользовательский)
2. промежуточный (концептуальный )
3. внутренний (физический)

В основе архитектуры ANSI-SPARC лежит концептуальный уровень. В современных СУБД он может быть реализован при помощи представления. Концептуальный уровень описывает данные и их взаимосвязи с наиболее общей точки зрения, - концепции архитекторов базы, используя реляционную или другую модель.

Внутренний уровень позволяет скрыть подробности физического хранения данных (носители, файлы, таблицы, триггеры...) от концептуального уровня. Отделение внутреннего уровня от концептуального обеспечивает так называемую физическую независимость данных.

На внешнем уровне описываются различные подмножества элементов концептуального уровня для представлений данных различным пользовательским программам. Каждый пользователь получает в свое распоряжение часть представлений о данных, но полная концепция скрыта. Отделение внешнего уровня от концептуального обеспечивает логическую независимость данных.

15.​ Инфологическое моделирование. Модель «сущность-связь» (ER-модель)

Инфологическая модель (ИМ) - это формализованное описание естественной структуры информации предметной области, не зависящее от последующей реализации ее хранения.

ER-модель (Entity-Relationship Model – модель «сущность-связь») - представление ИМ, основывающееся на структурных элементах «сущность», «свойство», «связь».

Сущности и свойства

Описывает тип объекта предметной области, характеризующийся определенным набором свойств. Описывает определенную характеристику сущности. В реальности сущности соответствует множество экземпляров.

Простой объект - характеризуется набором простых единичных, безусловных свойств.

Идентификатор ‐ одно или несколько свойств, по значениям которых однозначно различаются все экземпляры сущности (объекта).

Простое свойство - состоит из одного компонента с независимым существованием.

Составное свойство - состоит из нескольких компонентов, каждый из которых характеризуется независимым существованием.

Единичное свойство - может содержать только одно значение определенного типа для любого экземпляра сущности.

Множественное свойство - может содержать несколько значений определенного типа для любого экземпляра сущности.

Связь - описание связанности двух сущностей и их экземпляров.

Множественность (кардинальность) указывает для каждой стороны количество экземпляров сущности, которое может быть одновременно связано с одним экземпляром другой сущности. Варианты связи по множественности: 1:1, 1:М, М:М.

1. отношение “один к одному” (1:1) означает, что каждая запись одной таблицы соответствует только одной записи в другой таблице;

2. отношение “один ко многим” (1:М) возникает, когда одна запись взаимосвязана со многими другими;

3. отношение “многие к одному” означает, что многие записи связаны с одной (М:1);

4. отношение “многие ко многим” (M:N) возникает между двумя таблицами в тех случаях, когда:

· одна запись из первой таблицы может быть связана более чем с одной записью из второй таблицы;

· одна запись из второй таблицы может быть связана более чем с одной записью из первой таблицы.

Недостатком данной модели является то, что одни и те же элементы могут выступать одновременно и в качестве сущности, и в качестве атрибута, и в качестве связи.

Обязательность (степень участия) - указывает для каждой стороны обязательность вхождения экземпляров сущности в связь экземплярами другой сущности.

Ассоциация может использоваться для:

· Реализации связи М:М

· Связывания трех и более сущностей

· Хранения дополнительной информации о связи

· Последовательность инфологического проектирования:

· Определение сущностей

· Установление подчиненности сущностей и формирование сложных

объектов

· Установление связей и определение ассоциаций

· Определение свойств сущностей

· Определение идентификаторов

16.​ Критерии оценки качества логической модели данных. Переход к реляционной модели данных (6 правил)

Критерии оценки качества логической модели данных

Адекватность базы данных предметной области
База данных должна адекватно отражать предметную область. Это означает, что должны выполняться следующие условия:
1. Состояние базы данных в каждый момент времени должно соответствовать состоянию предметной области.
2. Изменение состояния предметной области должно приводить к соответствующему изменению состояния базы данных
3. Ограничения предметной области, отраженные в модели предметной области, должны некоторым образом отражаться и учитываться базе данных.
Легкость разработки и сопровождения базы данных
Практически любая база данных, за исключением совершенно элементарных, содержит некоторое количество программного кода в виде триггеров и хранимых процедур.
Хранимые процедуры - это процедуры и функции, хранящиеся непосредственно в базе данных в откомпилированном виде и которые могут запускаться пользователями или приложения-ми, работающими с базой данных.
Триггеры - это хранимые процедуры, связанные с некоторыми событиями, происходящими во время работы базы данных. В качестве таких событий выступают операции вставки, обновления и удаления строк таблиц. Если в базе данных определен некоторый триггер, то он запускается автоматически всегда при возникновении события, с которым этот триггер связан.
Скорость операций обновления данных (вставка, обновление, удаление)
На уровне логического моделирования мы определяем реляционные отношения и атрибуты этих отношений. На этом уровне мы не можем определять какие-либо физические структуры хранения (индексы, хеширование и т.п.). Единственное, чем мы можем управлять - это распределением атрибутов по различным отношениям. Можно описать мало отношений с большим количеством атрибутов, или много отношений, каждое из которых содержит мало атрибутов. Таким образом, необходимо попытаться ответить на вопрос - влияет ли количество отношений и количество атрибутов в отношениях на скорость выполнения операций обновления данных. Такой вопрос, конечно, не является достаточно корректным, т.к. скорость выполнения операций с базой данных сильно зависит от физической реализации базы данных. Тем не менее, попытаемся качественно оценить это влияние при одинаковых подходах к физическому моделированию.
Таким образом, можно принять допущение, что чем больше атрибутов имеют отношения, разработанные в ходе логического моделирования, тем медленнее будут выполняться операции обновления данных, за счет затраты времени на перестройку большего количества индексов.
Скорость операций выборки данных
Одно из назначений базы данных - предоставление информации пользователям. Информация извлекается из реляционной базы данных при помощи оператора SQL - SELECT. Одной из наиболее дорогостоящих операций при выполнении оператора SELECT является операция соединение таблиц. Таким образом, чем больше взаимосвязанных отношений было создано в ходе логического моделирования, тем больше вероятность того, что при выполнении запросов эти отношения будут соединяться, и, следовательно, тем медленнее будут выполняться запросы. Таким образом, увеличение количества отношений приводит к замедлению выполнения операций выборки данных, особенно, если запросы заранее неизвестны.

Т.к. в реляционной модели данных между отношениями поддерживаются только связи типа «один ко многим», а в ER-модели допустимы связи «многие ко многим», то необходим специальный механизм преобразования, который позволит отразить множественные связи, неспецифические для реляционной модели, с помощью недопустимых для неё категорий. Для построения логических моделей, реляционных баз данных, методом декомпозиции, сформулирован ряд правил, получивших название «правила преобразования ER-диаграмм в отношениях БД». Правила позволяют привести схемы отношений БД к нормальным формам. Если степень связи между сущностями определена, то предварительное отношения могут быть получены путём просмотра нескольких альтернатив и выбора варианта, наиболее подходящего с точки зрения правил предметной области. Определяющими признаками выбора одного из альтернативных вариантов представления отношения и класс принадлежности сущности.

Правило 1. Если степень бинарной связи 1:1 и класс принадлежности обеих сущностей является обязательным, то требуется построение только одного отношения. При этом первичным ключом отношения может быть ключ любой сущности.

Правило 2 . Если степень бинарной связи 1:1 и класс принадлежности одной сущности является обязательным, а другой сущности - не обязательным, то требуется построение двух отношений - по одному на каждую сущность. При этом первичным ключом каждого отношения является ключ его сущности, а ключ сущности с необязательным классом принадлежности добавляется в отношение для сущности с обязательным классом принадлежности в качестве атрибута (миграция ключа).

Правило 3 . Если степень бинарной связи 1:1 и класс принадлежности обеих сущностей не является обязательным, то требуется построение трех отношений - по одному на каждую объектную сущность и одному для связывающего отношения. При этом ключ каждой сущности является первичным ключом соответствующего отношения и одного отношения для связи, с первичным ключом, составленным из ключей объектных сущностей.

Правило 4 . Если степень бинарной связи 1:N, и класс принадлежности n-связной сущности является обязательным, то достаточно построить два отношения - по одному на каждую сущность. При этом ключ каждой сущности является первичным ключом соответствующего отношения, а ключ 1-связной сущности добавляется в отношение для n -связной сущности в качестве атрибута.

Правило 5. Если степень бинарной связи 1:N и класс принадлежности n-связной сущности не является обязательным, то необходимо построить три отношения - по одному на каждую сущность. При этом ключ каждой сущности является первичным ключом соответствующего отношения и одного отношения для связи. Ключи сущностей должны быть атрибутами последнего отношения.

Отметим, что если степень бинарной связи 1:N, то фактором, определяющим выбор одного из правил (правила 4, 5), является класс принадлежности n-связной сущности. Класс принадлежности 1-связной сущности не влияет на конечный результат декомпозиции. В ситуации правила 4 имеет место проблема нуль-значений по атрибуту Предмет, в ситуации правила 5 имеет место проблема нуль-значений по атрибутам Предмет и Преподаватель. Поэтому во избежание дублирования и нуль-значений в ситуации правил 4 и 5 необходимо строить два и три результирующих отношения соответственно. Миграция ключа 1-связной сущности выполняется для восстановления исходного отношения при соединении.

Если степень бинарной связи N:M, то во избежание дублирования и нуль-значений необходимо всегда строить три отношения. Сформулируем шестое правило.

Правило 6 . Если степень бинарной связи M:N, то необходимо построить три отношения - по одному для каждой сущности и одно отношение для связи. При этом ключ каждой сущности является первичным ключом соответствующего отношения, и входит в составной первичный ключ отношения для связи.

17.​ Принципы поддержки целостности в реляционных моделях данных. Структурная целостность. Проблема Null значений.

Под целостностью понимают соответствие информационной модели предметной области, хранимой в базе данных, объектам реального мира и их взаимосвязям в каждый момент времени. Любое изменение в предметной области, значимое для построенной модели, должно отражаться в базе данных, и при этом должна сохраняться однозначная интерпретация информационной модели в терминах предметной области. Только существенные или значимые изменения предметной области должны отслеживаться в информационной модели. Действительно, модель всегда представляет собой некоторое упрощение реального объекта, в модели мы отражаем только то, что нам важно для решения конкретного набора задач. В модели данных должны быть предусмотрены средства и методы, которые позволят нам обеспечивать динамическое отслеживание в базе данных согласованных действий, связанных с согласованным изменением информации.

Поддержка целостности в реляционной модели данных в ее классическом понимании включает в себя 3 аспекта.

Во-первых, это поддержка структурной целостности, которая трактуется как то, что реляционная СУБД должна допускать работу только с однородными структурами данных типа "реляционное отношение". При этом понятие "реляционного отношения" должно удовлетворять всем ограничениям, накладываемым на него в классической теории реляционной БД (отсутствие дубликатов кортежей, соответственно обязательное наличие первичного ключа, отсутствие понятия упорядоченности кортежей). В дополнение к структурной целостности необходимо рассмотреть проблему неопределенных Null значений. Как уже указывалось раньше, неопределенное значение интерпретируется в реляционной модели как значение, неизвестное на данный момент времени. Это значение при появлении дополнительной информации в любой момент времени может быть заменено на некоторое конкретное значение. При сравнении неопределенных значений не действуют стандартные правила сравнения: одно неопределенное значение никогда не считается равным другому неопределенному значению. Для выявления равенства значения некоторого атрибута неопределенному применяют специальные стандартные предикаты:

<имя атрибута>IS NULL и <имя атрибута> IS NOT NULL.

Если в данном кортеже (в данной строке) указанный атрибут имеет неопределенное значение, то предикат IS NULL принимает значение TRUE (Истина), а предикат IS NOT NULL - FALSE(Ложь), в противном случае предикат IS NULL принимает значение FALSE, а предикат IS NOT NULL принимает значение TRUE. Ведение Null значений вызвало необходимость модификации классической двузначной логики и превращения ее в трехзначную. Все логические операции, производимые с неопределенными значениями, подчиняются этой логике в соответствии с заданной таблицей истинности.

Таблица 8.1.Таблица истинности для логических операций с неопределенными значениями

А	В	Not A	A & B	А v B
TRUE	TRUE	FALSE	TRUE	TRUE
TRUE	FALSE	FALSE	FALSE	TRUE
TRUE	Null	FALSE	Null	TRUE
FALSE	TRUE	TRUE	FALSE	TRUE
FALSE	FALSE	TRUE	FALSE	FALSE
FALSE	Null	TRUE	FALSE	Null
Null	TRUE	Null	Null	TRUE
Null	FALSE	Null	FALSE	Null
Null	Null	Null	Null	Null

В стандарте SQL2 появилась возможность сравнивать не только конкретные значения атрибутов с неопределенным значением, но и результаты логических выражений сравнивать с неопределенным значением, для этого введена специальная логическая константа UNKNOWN. В этом случае операция сравнения выглядит как:

Логическое выражение > IS {TRUE | FALSE | UNKNOWN}

18.​ Принципы поддержки целостности в реляционных моделях данных. Языковая целостность. Ссылочная целостность. (продолжение 17 вопроса)

Во-вторых , это поддержка языковой целостности, которая состоит в том, что реляционная СУБД должна обеспечивать языки описания и манипулирования данными не ниже стандарта SQL. Не должны быть доступны иные низкоуровневые средства манипулирования данными, не соответствующие стандарту. Именно поэтому доступ к информации, хранимой в базе данных, и любые изменения этой информации могут быть выполнены только с использованием операторов языка SQL.

В-третьих , это поддержка ссылочной целостности (Declarative Referential Integrity, DRI), означает обеспечение одного из заданных принципов взаимосвязи между экземплярами кортежей взаимосвязанных отношений:

• кортежи подчиненного отношения уничтожаются при удалении кортежа основного отношения, связанного с ними.
• кортежи основного отношения модифицируются при удалении кортежа основного отношения, связанного с ними, при этом на месте ключа родительского отношения ставится неопределенное Null значение.

Ссылочная целостность обеспечивает поддержку непротиворечивого состояния БД в процессе модификации данных при выполнении операций добавления или удаления.

19.​ Семантическая поддержка целостности. Виды декларативных ограничений целостности

Кроме указанных ограничений целостности, которые в общем виде не определяют семантику БД, вводится понятие семантической поддержки целостности, которая связана с содержанием БД. Принципы семантической поддержки целостности как раз и позволяют обеспечить автоматическое выполнение тех следующих условий:

1. В библиотеке должны быть записаны читатели не моложе 17 лет.
2. В библиотеке присутствуют книги, изданные начиная с 1960 по текущий год.
3. Каждый читатель может держать на руках не более 5 книг.
4. Каждый читатель при регистрации в библиотеке должен дать телефон для связи: он может быть рабочим или домашним.

Семантическая поддержка может быть обеспечена двумя путями: декларативным и процедурным путем. Декларативный путь связан с наличием механизмов в рамках СУБД, обеспечивающих проверку и выполнение ряда декларативно заданных правил-ограничений, называемых чаще всего "бизнес-правилами" (Business Rules) или декларативными ограничениями целостности.

Выделяются следующие виды декларативных ограничений целостности:

§ Ограничения целостности атрибута: значение по умолчанию, задание обязательности или необязательности значений (Null), задание условий на значения атрибутов.

§ Ограничения целостности, задаваемые на уровне доменов, при поддержке доменной структуры.

§ Ограничения целостности, задаваемые на уровне отношения. Некоторые семантические правила невозможно преобразовать в выражения, которые будут применимы только к одному столбцу.

§ Ограничения целостности, задаваемые на уровне связи между отношениями: задание обязательности связи, принципов каскадного удаления и каскадного изменения данных, задание поддержки ограничений по мощности связи. Эти виды ограничений могут быть выражены заданием обязательности или необязательности значений внешних ключей во взаимосвязанных отношениях.

Декларативные ограничения целостности относятся к ограничениям, которые являются немедленно проверяемыми. Есть ограничения целостности, которые являются откладываемыми. Эти ограничения целостности поддерживаются механизмом транзакций и триггеров.

20.​ Транзакции. Триггеры и хранимые процедуры.

Транзакция - это последовательность операторов манипулирования данными, выполняющаяся как единое целое (все или ничего) и переводящая базу данных из одного целостного состояния в другое целостное состояние.

Транзакция обладает четырьмя важными свойствами, известными как свойства А СИД:

(А) Атомарность. Транзакция выполняется как атомарная операция - либо выполняется вся транзакция целиком, либо она целиком не выполняется.

(С) Согласованность. Транзакция переводит базу данных из одного согласованного (целостного) состояния в другое согласованное (целостное) состояние. Внутри транзакции согласованность базы данных может нарушаться.

(И) Изоляция. Транзакции разных пользователей не должны мешать друг другу (например, как если бы они выполнялись строго по очереди).

(Д) Долговечность. Если транзакция выполнена, то результаты ее работы должны сохраниться в базе данных, даже если в следующий момент произойдет сбой системы.

Набор примитивов

- BEGIN_TRANSACTION ; границы

- END_TRANSACTION ; транзакции

- ABORT_TRANSACTION;

- WRITE.

Транзакция обычно начинается автоматически с момента присоединения пользователя к СУБД и продолжается до тех пор, пока не произойдет одно из следующих событий:

Подана команда BEGIN TRANSACTION;

Подана команда ABORT_TRANSACTION (откатить транзакцию);

Произошло отсоединение пользователя от СУБД;

Произошел сбой системы.

Триггер - это отдельная хранимая в БД подпрограмма, связанная с таблицей или представлением, которая автоматически включается, когда в таблицу или представление вставляется (триггер добавления), модифицируется (триггер модификации) или удаляется (триггер удаления) строка.

Триггеры позволяют:

Контролировать входные данные, обеспечивая достоверность информации и ее логическую непротиворечивость.

Выполнять синхронные изменения в нескольких таблицах, обеспечивая логическую целостность данных.

Обеспечить автоматическую регистрацию изменений в таблицах. Приложение может хранить полный протокол изменений, используя триггеры, которые включаются при каждом изменении таблицы.

Автоматически уведомлять об изменениях в БД, используя события, создаваемые триггерами.

Повысить независимость прикладного программного обеспечения. Изменение схемы контроля в триггере автоматически отражается во всех приложениях, не требуя внесения в них каких-либо изменений.

Хранимая процедура – отдельная подпрограмма, хранящаяся и выполняющаяся на сервере СУБД. Она может получать входные параметры и возвращать значения вызвавшим её клиентским приложениям. Хранимые процедуры могут обрабатывать и возвращать отдельные записи и множество записей.

SQL для триггеров и хранимых процедур содержит множество операторов императивного программирования:

Конкатенацию строк,

Арифметические операции,

Операции сравнения,

Логические (not, and, or),

Операторы структурного программирования (IF, FOR, WHILE),

Объявление переменных (DECLARE),

Эти операторы используются совместно с операторами декларативного программирования INSERT, UPDATE, DELETE и SELECT.

В современных СУБД код хранимых процедур и триггеров может писаться на смеси диалектов SQL и языков высокого уровня, например, в Oracle – на PL/SQL или Java. Фактически запросы, написанные на декларативном языке, вкладываются в процедуры, написанные на императивном языке