
- •Вторая часть лекций по базам данных. Модели Данных.
- •2.1. Базы данных, субд, банк данных.
- •1. Определение структуры создаваемой базы данных, ее инициализация и проведение начальной загрузки.
- •2. Предоставление пользователям возможности манипулирования данными (выполнение вычислений, разработка интерфейса ввода/вывода, визуализация).
- •3. Обеспечение логической и физической независимости данных.
- •4. Защита логической целостности базы данных.
- •5. Защита физической целостности.
- •6. Управление полномочиями пользователей на доступ к базе данных.
- •7. Синхронизация работы нескольких пользователей.
- •8. Управление ресурсами среды хранения.
- •9. Поддержка деятельности системного персонала.
- •2.2. Различные модели организации работы пользователей с базой данных
- •2.2.1. Модель с централизованной архитектурой
- •2.2.2. Модель с автономными персональными эвм
- •2.2.3. Модель вычислений с сетью и файловым сервером (архитектура «файл-сервер»)
- •2.2.4. Распределенная модель вычислений (архитектура «клиент – сервер»)
- •2.2.5. Распределенная модель вычислений (Клиент – сервер. Трехзвенная (многозвенная) архитектура)
- •2.3. Концептуальное моделирование базы данных
- •2.3.1. Сложный пример предметной области
- •2.3.2. Способы описания предметной области
- •2.3.3. Описание информационного представления предметной области
- •2.3.4. Описание информационных потребностей пользователя
- •2.3.5. Различные представления о данных в базах данных
- •2.3.6. Построение концептуальной модели
- •2.3.7. Средства автоматизированного проектирования концептуальной модели
- •2.4. Модели данных субд как инструмент представления концептуальной модели
- •2.4.1. Общие представления о модели данных
- •2.4.2. Сетевая модель данных
- •2.4.3. Иерархическая модель данных
- •2.4.4. Реляционная модель данных
- •2.5. Базовые понятия реляционной модели данных
- •2.5.1. Общая характеристика реляционной модели данных
- •1. Типы данных
- •2. Домены
- •3. Отношения, атрибуты, кортежи отношения
- •3. Свойства отношений
- •4. Первая нормальная форма
- •2.5.2. Манипулирование данными в реляционной модели
- •1. Объединение
- •2. Пересечение
- •3. Вычитание
- •4. Декартово произведение
- •5. Выборка (ограничение, селекция)
- •6. Проекция
- •7. Соединение
- •8. Деление
- •3.2.2. 1Нф (Первая Нормальная Форма)
- •3.2.3. Функциональные зависимости
- •3.2.4. 2Нф (Вторая Нормальная Форма)
- •3.2.5. 3Нф (Третья Нормальная Форма)
- •3.2.6. Алгоритм нормализации (приведение к 3нф)
- •3.2.7. Сравнение нормализованных и ненормализованных моделей
- •3.2.8. Нфбк (Нормальная Форма Бойса-Кодда)
- •3.2.9. 4Нф (Четвертая Нормальная Форма)
- •3.2.10. 5Нф (Пятая Нормальная Форма)
- •3.2.11. Продолжение алгоритма нормализации (приведение к 5нф)
- •3.3. Элементы модели "сущность-связь"
- •3.3.1. Основные понятия er-диаграмм
- •3.3.2. Пример разработки простой er-модели
- •3.3.2. Концептуальные и физические er-модели
- •Типы данных
- •Константы
- •Выражения
- •Встроенные функции
- •Отсутствующие значения
- •3.1.2. Простые запросы на выборку
- •Инструкция select
- •Простые запросы
- •Повторяющиеся строки (предикат distinct)
- •Отбор строк (предложение where)
- •Условие отбора
- •Составные условия отбора (операторы or, and, not)
- •Сортировка результатов запроса (предложение order by)
- •Объединение результатов нескольких запросов (оператор union)
- •3.1.3. Многотабличные запросы на выборку (объединения) Простое объединение таблиц (объединение по равенству)
- •Объединение таблиц по неравенству
- •Особенности многотабличных запросов
- •Внутренняя структура объединения таблиц
- •Внешнее объединение таблиц
2.5. Базовые понятия реляционной модели данных
2.5.1. Общая характеристика реляционной модели данных
Рассмотрим структурную часть реляционной модели.
Выделим следующие основные понятия реляционных баз данных: тип данных, домен, атрибут, кортеж, отношение, первичный ключ.
Для начала покажем смысл этих понятий на примере отношения СЛУЖАЩИЕ, содержащего информацию о служащих некоторого предприятия (рис. 10).
Рис. 10. Соотношение основных понятий реляционного подхода
1. Типы данных
Любые данные, используемые в программировании, имеют свои типы данных.
Важно! Реляционная модель требует, чтобы типы используемых данных были простыми.
Простые, или атомарные, типы данных не обладают внутренней структурой. Данные такого типа называют скалярами. К простым типам данных относятся следующие типы:
Логический.
Строковый.
Численный.
Различные языки программирования могут расширять и уточнять этот список, добавляя такие типы как:
Целый.
Вещественный.
Дата.
Время.
Денежный.
Перечислимый.
Интервальный.
И т.д.…
Конечно, понятие атомарности довольно относительно. Так, строковый тип данных можно рассматривать как одномерный массив символов, а целый тип данных - как набор битов. Важно лишь то, что при переходе на такой низкий уровень теряется семантика (смысл) данных. Если строку, выражающую, например, фамилию сотрудника, разложить в массив символов, то при этом теряется смысл такой строки как единого целого.
2. Домены
В реляционной модели данных с понятием тип данных тесно связано понятие домена, которое можно считать уточнением типа данных.
Домен - это семантическое понятие. Домен можно рассматривать как подмножество значений некоторого типа данных имеющих определенный смысл. Домен характеризуется следующими свойствами:
Домен имеет уникальное имя (в пределах базы данных).
Домен определен на некотором простом типе данных или на другом домене.
Домен может иметь некоторое логическое условие, позволяющее описать подмножество данных, допустимых для данного домена.
Домен несет определенную смысловую нагрузку.
Например, домен
,
имеющий смысл "возраст сотрудника"
можно описать как следующее подмножество
множества натуральных чисел:
Если тип данных можно считать множеством всех возможных значений данного типа, то домен напоминает подмножество в этом множестве.
Отличие домена от понятия подмножества состоит именно в том, что домен отражает семантику, определенную предметной областью. Может быть несколько доменов, совпадающих как подмножества, но несущие различный смысл. Например, домены "Вес детали" и "Имеющееся количество" можно одинаково описать как множество неотрицательных целых чисел, но смысл этих доменов будет различным, и это будут различные домены.
Основное значение доменов состоит в том, что домены ограничивают сравнения. Некорректно, с логической точки зрения, сравнивать значения из различных доменов, даже если они имеют одинаковый тип. В этом проявляется смысловое ограничение доменов. Синтаксически правильный запрос "выдать список всех деталей, у которых вес детали больше имеющегося количества" не соответствует смыслу понятий "количество" и "вес".
Замечание. Понятие домена помогает правильно моделировать предметную область. При работе с реальной системой в принципе возможна ситуация когда требуется ответить на запрос, приведенный выше. Система даст ответ, но, вероятно, он будет бессмысленным.
Замечание. Не все домены обладают логическим условием, ограничивающим возможные значения домена. В таком случае множество возможных значений домена совпадает с множеством возможных значений типа данных.
Замечание. Не всегда очевидно, как задать логическое условие, ограничивающее возможные значения домена. Я буду благодарен тому, кто приведет мне условие на строковый тип данных, задающий домен "Фамилия сотрудника". Ясно, что строки, являющиеся фамилиями не должны начинаться с цифр, служебных символов, с мягкого знака и т.д. Но вот является ли допустимой фамилия "Ггггггыыыыы"? Почему бы нет? Очевидно, нет! А может кто-то назло так себя назовет. Трудности такого рода возникают потому, что смысл реальных явлений далеко не всегда можно формально описать. Просто мы, как все люди, интуитивно понимаем, что такое фамилия, но никто не может дать такое формальное определение, которое отличало бы фамилии от строк, фамилиями не являющимися. Выход из этой ситуации простой - положиться на разум сотрудника, вводящего фамилии в компьютер.