Модели данных в бд. Основные понятия и определения.
Центральным понятием в области баз данных является понятие модели.
Модель данных - это некоторая абстракция, которая, прикладываемая к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязь между ними.
Н
а
рис. 2.1. представлена классификация
моделей данных.
Рис.2.1. Классификация моделей данных
Как отмечалось выше, инфологическая модель отображает реальный мир в некоторые понятные человеку концепции, полностью независимые от параметров среды хранения данных. Существует множество подходов к построению таких моделей: графовые модели, семантические сети, модель "сущность-связь" и т.д. Инфологическая модель должна быть отображена в компьютеро-ориентированную даталогическую модель, "понятную" СУБД. В процессе развития теории и практического использования баз данных, а также средств вычислительной техники создавались СУБД, поддерживающие различные даталогические модели.
Сначала стали использовать иерархические даталогические модели. Простота организации, наличие заранее заданных связей между сущностями, сходство с физическими моделями данных позволяли добиваться приемлемой производительности иерархических СУБД на медленных ЭВМ с весьма ограниченными объемами памяти. Но, если данные не имели древовидной структуры, то возникала масса сложностей при построении иерархической модели и желании добиться нужной производительности.
Сетевые модели также создавались для мало ресурсных ЭВМ. Это достаточно сложные структуры, состоящие из "наборов" – поименованных двухуровневых деревьев. "Наборы" соединяются с помощью "записей-связок", образуя цепочки и т.д. Прикладной программист должен знать массу терминов, изучить несколько внутренних языков СУБД, детально представлять логическую структуру базы данных для осуществления навигации среди различных экземпляров, наборов, записей и т.п. Один из разработчиков операционной системы UNIX сказал "Сетевая база – это самый верный способ потерять данные".
Характеристика компонент моделей данных (реляционной, иерархической, сетевой). Абстракции в моделях данных. Примеры. Иерархическая модель данных
Иерархические, или древовидные, структуры данных разработаны и используются достаточно давно. Например, большинство методов индексирования базируются именно на древовидных структурах данных. Иерархическая модель данных близка по своей идее к иерархической структуре данных. Но модель описывает не конкретные методы работы и манипулирования ссылками, а способ логического представления данных, то, какими терминами оперирует проектировщик структуры базы данных, когда отражает реальные зависимости с помощью имеющихся в СУБД механизмов.
Иерархическая модель позволяет строить иерархию элементов. То есть у каждого элемента может быть несколько “наследников” и существует один “родитель”. Для каждого уровня связи вводится интерпретация, зависящая от предметной области и описывающая взаимоотношение между “родителями” и “наследниками”. Каждый элемент представляется с помощью записи. Структура данных, обычно используемая для представления этой записи об элементе, обычно содержит некоторые атрибуты, характеристики каждого элемента.
Попробуем представить себе базу данных для описания тематических сборников по некоторой теме. Прежде всего, выделим уровни иерархии.
Первый уровень - это издательства. Каждое издательство характеризуется своим названием, юридическим адресом, номером счета в банке.
Каждое издательство выпускает несколько сборников. То есть издательство является “родителем” для сборника и связано со сборником соотношением “издает” (“публикует”, “печатает” и т.д.). Для каждого сборника появляются такие атрибуты, как размер, периодичность, цена, ответственный редактор, корректор и т.д.
В каждом сборнике есть несколько статей (хотя бы, одна). То есть сборник и статья связаны соотношением “включает”. Далее, у каждой статьи есть название, авторы.
Авторы представляются отдельным элементом и образуют следующий уровень иерархии. Каждый автор характеризуется фамилией, именем, отчеством, гонораром и т.д. Статьи связаны с автором соотношением “написаны”.
Графическое представление этого примера приведено на Рис.2.2. Элементы нарисованы прямоугольниками, их названия даны обычным шрифтом. Связи нарисованы стрелками и их названия даны курсивом, атрибуты для каждого элемента на этой схеме не показаны - они являются частью элемента данных.
Рис.2.2. Графическое представление иерархической модели данных (справа пример какой-то конкретной базы данных)
Достоинства иерархических СУБД: возможность реализовать быстрый поиск нужных значений, когда условия запроса соответствуют иерархии в схеме базе данных.
Недостатки иерархических СУБД: например, если запрос не соответствует имеющейся иерархии, то и его программирование, и его исполнение, потребуют значительных усилий. Например, попытки реализовать запрос типа “в скольких сборниках статей опубликовал свои статьи какой-либо автор” может оказаться весьма трудной задачей (мы можем искать в направлении от статьи к автору, но не наоборот). Другим недостатком иерархической модели является сложность внесения в нее изменений. Если, по каким-то причинам изменились условия задачи, и модель предметной области перестала быть иерархической (например, в нашем примере, мы хотим иметь не только зависимость авторов от статьи, но и статей от автора), то приведение схемы базы данных в соответствие предметной области становится нетривиальной задачей.
Недостатки иерархической модели проистекают оттого, что данная модель слишком жесткая. Иерархическая модель очень хорошо подходит для устоявшихся предметных областей с четкими зависимостями “родитель-потомок”, то есть к моделям, где есть четкая субординация между понятиями.