Общая теория баз данных

С момента появления понятия "база данных" возникла необходимость в теоретической математической поддержке процессов в ней. Постепенно выявились три относительно самостоятельные части теории баз данных: 1) построение баз данных; 2) использование баз данных; 3) функционирование баз данных. Они выстроились в относительно стройную систему позднее в рамках реляционных БД.

В настоящее время при проектировании структур данных применяют три основных подхода.

  • 1. Сбор информации в рамках одной таблицы и последующая ее декомпозиция.
  • 2. Использование CASE-технологии [2].
  • 3. Структурирование информации в процессе проведения системного анализа на основе совокупности правил и рекомендаций.

Первоначально на роль теории баз данных независимо от используемой модели данных претендовала CASE-технология. Позже выяснилось, что CASE-технология охватывает лишь процедуру построения БД, да и то не полностью.

Широкое распространение реляционных БД привело к необходимости добавления в CASE-технологию процедуры нормализации, являющейся частью теории реляционных баз данных, на основе ER-диаг- рамм. Процедура нормализации была формализована и реализована на компьютере (в диалоговом варианте) в ряде СУБД (Access, Oracle). Вместе с тем, построение ER-диаграмм – процедура специфическая.

Возникают сложности и с процедурой нормализации [2,3].

В связи с этим реляционные БД чаще проектируют, применяя понятие "отношение".

В то же время в CASE-технологии заложены возможности автоматизации процедуры проектирования баз данных, что особо важно при создании баз данных большой размерности (20 Гбайт и выше).

Модели представления данных

БД, как элемент системы принятия решений (например, в АСУ) есть отражение предметной области реального мира [9]: ее объекты, отношения между ними и отношения в БД должны соответствовать друг другу. Компьютер (и АСУ в частности) оперирует только формальными понятиями (моделями), соответствующими объектам и связям внешнего мира. В настоящее время имеется свыше тридцати моделей представления данных, которые до последнего времени не были систематизированы.

Их можно разделить на две группы:

  • 1) формальные (математические, скорее теоретические), предполагающие разработку БД обязательно с участием человека;
  • 2) математические представления, рассчитанные на автоматизацию процесса проектирования БД ("компьютерное представление").

Вторая группа рассмотрена в парагр. 3.2, а первую обсудим здесь.

Сразу отметим разницу двух понятий [9|: "модель данных" – средство моделирования; "модель БД" – результат разработки БД. Модель (представление) БД – множество конкретных ограничений над объектами и операциями с ними.

Модель данных (точнее – модель представления данных) есть множество элементов (объектов, типов данных) и связей (отношений) между ними, ограничений (например, целостности, синхронизации многопользовательского доступа, авторизации) операций над типами данных и отношениями.

Множество допустимых типов данных и их отношений образуют структуру данных. В модели данных, следовательно, выделяется три компоненты: структура данных; ограничения, определяющие допустимое состояние БД; множество операций, применяемых для поиска и обновления данных. Эти компоненты отображаются языковыми и программными средствами описания и манипулирования данными.

Описание часто проводят последовательно: структура, ограничения, операции. Начнем с описания структур данных.

Проще всего структуру (отношение) можно задать таблицей с "плоской" (см. табл. 1.11) или сложной (см. табл. 1.12) структурой. При таком задании хорошо видны элементы (столбцы, поля), однако плохо просматриваются отношения, которые могут быть четырех типов: 1:1, 1:М, M:l, M:N.

Более наглядным (особенно для представления типа 1:1) является представление в виде ориентированного графа (рис. 3.1), восходящее к математике, теории автоматического управления и теории информации. Элементами п (п принадлежит N) графа Г(N, U) являются столбцы (поля), а связи между ними определяются дугами и (и принадлежит U). Такому графу соответствует матрица смежности (табл. 3.1) или двудольный граф. Разновидностью графов являются предложенные Д. Мартиным овал-диаграммы (рис. 3.2).

Ориентированный граф

Рис. 3.1. Ориентированный граф:

1–5 – узлы графа

Овал-диаграмма

Рис. 3.2. Овал-диаграмма: 1–5 – узлы диаграммы

Таблица 3.1

Матрица смежности

1

2

3

4

5

1

0

0

1

1

1

2

0

0

0

0

1

3

0

0

0

0

0

4

0

0

0

0

0

5

0

0

0

0

0

Теория графов достаточно хорошо развита, однако прямое ее применение для представления данных встречает затруднения, вызванные следующими обстоятельствами:

  • • связи в моделях представления данных относительно просты (см. рис. 3.1), матрицы смежности получаются разреженными, что снижает ценность их использования;
  • • в графах отражается чаще всего один тип связи (например, 1:1): выходом здесь может быть использование овал-диаграмм;
  • • при постановке задачи представления (моделирования) данных, в отличие от теории управления и математики, в которых широко используются начальные предположения, велик объем неформальной составляющей.

Для преодоления третьего затруднения сформировались модели представления данных "сущность – связь" (Entity – Relationship), называемые также "ER-моделями (диаграммами)" или "моделями Чена". Базовыми структурами в ER-модели являются "типы сущностей" и "типы связей".

Отличие типа связи от типа сущности – в установлении зависимости существования реализации одного типа от существования реализации другого. (Например, ЛИЧНОСТЬ – тип сущности, тип СОСТОИТ В БРАКЕ – нет, поскольку реализация последнего типа не существует, если не существует двух личностей. Тип связи может рассматриваться поэтому как агрегат двух или более типов сущностей.)

Выделяют три типа связи: связь "один к одному" (1:1), связь "один ко многим" (1:М), связь "многие ко многим" (M:N).

Примеры этих связей могут быть следующие:

Следует отметить особенности отображения ER-модели. Выделяют следующие типы связей:

  • • рекурсивное (по "кольцу") множество связей, в котором участвуют несколько сущностей;
  • • два множества связей между одними и теми же двумя множествами сущностей;
  • • множество n-арных связей, например тернарных (четыре связи, "исходящие от одной сущности").

Выделение этих связей является крайне важным, так как связи 1:М и M:N имеют внутреннюю неопределенность, что сказывается при операциях модификации. Для преодоления неопределенности на этапе реализации логической модели требуется вводить избыточную информацию.

Отметим, что сущность примерно соответствует таблице, а атрибут – полю реляционной базы данных.

Фрагмент концептуальной модели предметной области "Учебный процесс" представлен на рис. 3.3, а пример представления атрибутов для конкретного объекта показан на рис. 3.4. Выделяют многозначный атрибут, атрибут множества связей.

В общем случае атрибуты отображаются либо на самой ER-диаг- рамме (при небольшом количестве объектов), либо в виде отдельных приложений по каждому объекту.

ER-диаграмма предметной области

Рис. 3.3. ER-диаграмма предметной области "Учебный процесс"

При построении ER-моделей в ряде случаев целесообразно выделять ряд ограничений:

  • • ограничение целостности применительно к атрибутам: (например: N – студенты, целое, положительное, число студентов – диапазон от 5 до 35);
  • • ограничение Е по существованию сущностей (рис. 3.3);
  • • ID-зависимость (рис. 3.3): сущность не может быть идентифицирована в ряде случаев по значениям собственных атрибутов.

Здесь прямоугольниками показаны типы сущностей и атрибуты, ромбами – типы связей.

Покажем свойства этих моделей на примере БД "Учебный процесс" в институте (рис. 3.4). Укрупненно (и в несколько другом начертании, чем на рис. 3.3) он может быть представлен в виде отношений трех групп атрибутов (рис. 3.4, а) со связями Μ:Ν и 1:М. Поскольку группы 1 и 3 – множества, схему можно представить в виде рис. 3.4, б. Известно, что ни одна модель данных не может реализовать отношения Μ:Ν. В связи с этим схема связей после преобразования окончательно выглядит, как показано на рис. 3.4, в.

Модель БД

Рис. 3.4. Модель БД "Учебный процесс": а – исходная структура; б – промежуточная структура; в – результат

Заметим, что перечисленные методы обладают следующими недостатками:

  • • слабо ориентированы на использование компьютеров в проектировании БД;
  • • оперируют со статическими (неизменными) данными, тогда как в реальных системах управления используются динамические данные (потоки данных);
  • • отражают потоки данных не системно.

Названные недостатки устранены в CASE-технологии [25].

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >