8. [Done] Оператор select – формат, последовательность обработки

SELECT (англ., означает «выбрать») — оператор DML языка SQL, возвращающий набор данных (выборку) из базы данных, удовлетворяющих заданному условию.

В большинстве случаев, выборка осуществляется из одной или нескольких таблиц. В последнем случае говорят об операции слияния — JOIN. В тех СУБД, где реализованы представления (англ. view) и хранимые процедуры (англ. stored procedure), также возможно получение соответствующих наборов данных.

При формировании запроса SELECT пользователь описывает ожидаемый набор данных: его вид (набор столбцов) и его содержимое (критерий попадания записи в набор, группировка значений, порядок вывода записей и т. п.).

Запрос выполняется следующим образом: сначала извлекаются все записи из таблицы, а затем для каждой записи набора проверяется её соответствие заданному критерию. Если осуществляется слияние из нескольких таблиц, то сначала составляется произведение таблиц, а уже затем из полученного набора отбираются требуемые записи.

Особую роль играет обработка NULL-значений, когда при слиянии, например, двух таблиц — главной (англ. master) и подчинённой (англ. detail) — имеются или отсутствуют соответствия между записями таблиц, участвующих в слиянии. Для решения этой задачи используются механизмы внутреннего (англ. inner) и внешнего (англ. outer) слияния.

Один и тот же набор данных может быть получен при выполнении различных запросов. Поиск оптимального плана выполнения данного запроса является задачей оптимизатора.

SELECT

   [DISTINCT | DISTINCTROW | ALL]

   select_expression,...

  [FROM table_references]

[WHERE where_definition]

[GROUP BY {unsigned_integer | col_name | formula}

[HAVING where_definition]

[ORDER BY {unsigned_integer | col_name | formula} [ASC | DESC], ...]

Формат запроса с использованием данного оператора:

SELECT список полей FROM список таблиц WHERE условия…

WHERE — используется для определения, какие строки должны быть выбраны или включены в GROUP BY.

·      GROUP BY — используется для объединения строк с общими значениями в элементы меньшего набора строк.

·      HAVING — используется для определения, какие строки после GROUP BY должны быть выбраны.

·      ORDER BY — используется для определения, какие столбцы используются для сортировки результирующего набора данных.

9. Теоретико-множественное описание и характеристические функции отношений. Аксиомы Армстронга

10. [Done] Содержание процесса нормализации бд

Нормальная форма — свойство отношения в реляционной модели данных, характеризующее его с точки зрения избыточности, потенциально приводящей к логически ошибочным результатам выборки или изменения данных. Нормальная форма определяется как совокупность требований, которым должно удовлетворять отношение.

Процесс преобразования отношений базы данных к виду, отвечающему нормальным формам, называется нормализацией. Нормализация предназначена для приведения структуры БД к виду, обеспечивающему минимальную логическую избыточность, и не имеет целью уменьшение или увеличение производительности работы или же уменьшение или увеличение физического объёма базы данных.^[1] Конечной целью нормализации является уменьшение потенциальной противоречивости хранимой в базе данных информации. Как отмечает К. Дейт,^[2] общее назначение процесса нормализации заключается в следующем:

• исключение некоторых типов избыточности;

• устранение некоторых аномалий обновления;

• разработка проекта базы данных, который является достаточно «качественным» представлением реального мира, интуитивно понятен и может служить хорошей основой для последующего расширения;

• упрощение процедуры применения необходимых ограничений целостности.

Устранение избыточности производится, как правило, за счёт декомпозиции отношений таким образом, чтобы в каждом отношении хранились только первичные факты (то есть факты, не выводимые из других хранимых фактов).

При том, что идеи нормализации весьма полезны для проектирования баз данных, они отнюдь не являются универсальным или исчерпывающим средством повышения качества проекта БД. Это связано с тем, что существует слишком большое разнообразие возможных ошибок и недостатков в структуре БД, которые нормализацией не устраняются. Несмотря на эти рассуждения, теория нормализации является очень ценным достижением реляционной теории и практики, поскольку она даёт научно строгие и обоснованные критерии качества проекта БД и формальные методы для усовершенствования этого качества. Этим теория нормализации резко выделяется на фоне чисто эмпирических подходов к проектированию,^[3] которые предлагаются в других моделях данных. Более того, можно утверждать, что во всей сфере информационных технологий практически отсутствуют методы оценки и улучшения проектных решений, сопоставимые с теорией нормализации реляционных баз данных по уровню формальной строгости.

Нормализация отношений (таблиц) — одна из основополагающих частей теории реляционных баз данных. Нормализация имеет своей целью избавиться от избыточности в отношениях и модифицировать их структуру таким образом, чтобы процесс работы с ними не был обременён различными посторонними сложностями. При игнорировании такого подхода эффективность проектирования стремительно снижается, что вкупе с прочими подобными вольностями может привести к критическим последствиям.

Любому специалисту, по роду своей деятельности так или иначе связанному с проектированием реляционных баз данных, полезно понимать и уметь осуществить нормализацию отношений. И этим постом хотелось бы начать небольшую серию публикаций, посвящённых нормальным формам, имеющую целью дать тем читателям Хабрахабра, которые по различным обстоятельствам ещё не освоили эту тему, возможность легко заполнить этот пробел в знаниях.

Статья не имеет своей целью подробное и точное изложение принципов нормализациии, поскольку это, очевидно, невозможно в рамках блога в силу больших объёмов информации, необходимых для публикации при таком подходе. Кроме этого, для такой цели существует большое количество литературы, написанной прекрасными специалистами. Моя же задача, как я считаю, заключается в том, чтобы популярно продемонстрировать и объяснить основные принципы.

Используемые термины

Атрибут — свойство некоторой сущности. Часто называется полем таблицы.

Домен атрибута — множество допустимых значений, которые может принимать атрибут.

Кортеж — конечное множество взаимосвязанных допустимых значений атрибутов, которые вместе описывают некоторую сущность (строка таблицы).

Отношение — конечное множество кортежей (таблица).

Схема отношения — конечное множество атрибутов, определяющих некоторую сущность. Иными словами, это структура таблицы, состоящей из конкретного набора полей.

Проекция — отношение, полученное из заданного путём удаления и (или) перестановки некоторых атрибутов.

Функциональная зависимость между атрибутами (множествами атрибутов) X и Y означает, что для любого допустимого набора кортежей в данном отношении: если два кортежа совпадают по значению X, то они совпадают по значению Y. Например, если значение атрибута «Название компании» — Canonical Ltd, то значением атрибута «Штаб-квартира» в таком кортеже всегда будет Millbank Tower, London, United Kingdom. Обозначение: {X} -> {Y}.