Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги / Структурный подход к организации баз данных

..pdf
Скачиваний:
5
Добавлен:
12.11.2023
Размер:
14.79 Mб
Скачать

СЕМЕСТР НОМ-КУРСА

ОСЕННИЙ

ВТ601

1979 г.

 

ОСЕННИЙ

ВТ605

1979 г.

 

ОСЕННИЙ

ВТ623

1979 г.

 

ОСЕННИЙ

ОФ500

1979 г.

 

ВЕСЕННИЙ 1980 г.

НАЗВ-КУРСА

имя-

ГОРОДОК

ДЕНЬ-

ПРЕП

ВРЕМЯ

 

 

ВВЕДЕНИЕ В

А. Б.

УАЙТ

СРЕДА

ВЫЧИСЛ.

АДАМС ПЛЕЙНС

18.00—

ТЕХНИКУ

 

 

20.00

ИНФОРМАЦ.

дж. с.

БРУКЛИН

ЧЕТВЕРГ

СТРУКТУРЫ

ФИНК

 

20.00—

И АЛГОРИТМЫ

 

 

22.00

ПЕРЕКЛЮЧАТЕЛИ

А. М.

лонг

ВТОРНИК

И ЦИФРОВЫЕ

ДЖОНС АЙЛЕНД

18.00—

СИСТЕМЫ

 

 

20.00

ПОЛЯ 'И волны

А. Б.

БРУКЛИН

ЧЕТВЕРГ

 

АДАМС

 

8.00—

 

 

 

10.00

*

 

 

 

ВСЕГО- МАКС- СТУДЕНТОВ- ЗАЧЕТОВ

КУРСА

35 4

22 4

15 3

18 3

ЗДАНИЕ ОПИСА­ НОМНИЕ-

АУДИТОРИИ КУРСА

АЛ201 . . .

ГЛАВН605 . ---

ГЛАВН238 . . .

АКТ389 . . .

*

Рис. Б.19

7

 

,

Ъ

 

И М Я -П Р Е П О Д А В А Т Е Л Я

С Е М Е С Т Р

Н О М -К У Р С А

З А М Е Ч А Н И Я -С Т У Д Е Н Т А

А. Б. АДАМС

ОСЕНЬ 1979

ВТ601

ОТЛИЧНО

 

ДЖ. С. ФИНК

ОСЕНЬ 1979

ВТ605

ОЧЕНЬ ХОРОШО

Рис. Б.20

 

 

 

 

СЕМЕСТР, КУРС и ПРЕДШЕСТВУЮЩИЕ:

 

 

т

 

~

-------=

*

С Е М Е С Т Р

Н О М -К У Р С А

П Р Е Д Ш Е С Т В У Ю Щ И Е

 

ОСЕНЬ 1979

ВТ601

НЕТ

 

ОСЕНЬ 1979

ВТ605

ВТ601

 

ОСЕНЬ 1979

ВТ605

ВТ602

 

Рис. Б.21

 

 

 

 

СТУДЕНТ, КУРС и СЕМЕСТР:

 

 

 

у

Н О М -К У Р С А

С Е М Е С Т Р

О Ц Е Н К А

З А Ч Е Т Ы

Н О М -С Т У Д Е Н Т А

123456789

ВТ601

ОСЕНЬ 1979

о т л

3

123456789

ВТ605

ОСЕНЬ 1979

ХОР

3

897654321

ВТ601

ОСЕНЬ 1979

о т л

3

Рис: Б.22

рис. Б. 10, предприняты шаги АЛ и А.2, мы получаем промежуточный результат (пред­ ставление), показанный на рис. Б.23.

A. З. Устраним множественность исходных.

Если в отношении промежуточного представления (рис. Б.23) применить правила устранения множественности исходных, можно получить второе промежуточное пред­ ставление, которое показано на рис. Б.24. Это — иерархическая модель данных.

Теперь мы можем учесть ограничения, накладываемые используемой СУБД. Б. Трансформируем иерархическую модель данных с учетом ограничений, наклады­

ваемых используемой СУБД.

Если принято решение применить в качестве СУБД 1М5, то никаких модификаций модели не требуется, поскольку ни одно из ограничений 1М5 на рис. Б.24 не нарушено.

B. Модифицируем модель с учетом очевидных соображений повышения произво­ дительности.

Исходные сегменты, у которых имеется только один порожденный тип сегмента, являются кандидатами на объединение с порожденными сегментами. На рис. Б.24

у СЕМЕСТРА только один порожденный — СЕМЕСТР * НОМ-КУРСА. Оценим последствия введения избыточности. СЕМЕСТР содержит только два элемента данных: ДНАЧСЕМ и ДКОНСЕМ. По-видимому, мы вносим незначительную избыточность, и, поскольку значения элементов данных постоянны, обновлений избыточных данных не потребуется. Поэтому представляется оправданным объе­ динение СЕМЕСТРА сего порожденным сегментом.

Рис. Б.23. Устранение транзитивности в концептуальной модели предметной об­ ласти «Университет»

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

Рис. Б.24. Устранение наличия нескольких исходных

Избыточность также может быть устранена или уменьшена за счет объединения

определенных сегментов. Рассмотрим сегмент ИМЯ-ПРЕПОДАВАТЕЛЯ * НОМ-КУРСА (в настоящее время это база данных, содержащая только корневой сегмент, см. рис. Б.24). Кроме того, имеется сегмент ИМЯ-ПРЕПОДАВАТЕЛЯ * СЕМЕСТР * НОМ-КУРСА. Поскольку простые элементы ИМЯ-ПРЕПОДАВАТЕЛЯ и НОМ-КУРСА являются общими для обоих ключей (обоих сегментов), эти сегменты могут быть объединены. В результате исчезает база данных, содержащая только один корневой сегмент.

Отметим, что для полного устранения избыточности имеются и другие возможно­ сти. Например, можно образовать сегмент ИМЯ-ПРЕПОДАВАТЕЛЯ * НОМ-КУРСА и реа­ лизовать логическую взаимосвязь вместо ликвидации базы данных, что обычно требует более тщательного анализа.

До получения количественных характеристик усовершенствование модели может

базироваться только на

очевидных соображениях повышения

производительности.

Наш третий промежуточный результат представлен на рис. Б.25.

 

КОЛЛЕДЖ

СЕМЕСТР

СТУДЕНТ

и КУРС

Рис. Б,25. Логическая модель (рис. Б.24) после модификации с учетом оче­ видных соображений повышения производительности

Г. Упростим имена ключей.

Мы сохранили составные ключи, которые представляют логически порожденные

сегменты, связывающие исходные сегменты в различных

путях. Результат представлен

на рис. Б.26.

 

 

Д. Дополним модель взаимосвязями, которые существуют между данными (с учетом

внутренних требований).

 

 

 

СЕМЕСТР

 

КОЛЛЕДЖ

У КУРС

СТУДЕНТ

Рис. Б.26. Логическая модель (рис. Б.25) после упрощения имен ключей

Усовершенствованная модель данных на рис. Б.26 удовлетворяет функциональным требованиям и обеспечивает большую производительность, чем первоначальная модель на рис. Б.23. Теперь логическое проектирование можно считать завершенным. Однако проектировщик может пожелать углубить логическое проектирование, реализовав ряд внут­ ренних взаимосвязей между данными. На рис. Б.23 сегменты ПРЕПОДАВ АТЕЛЬ и КА­ ФЕДРА не связаны. Тем не менее проектировщик знает, что преподаватели работают на кафедрах, и сознает, что это внутренняя взаимосвязь должна быть учтена при проектировании по упомянутым выше причинам. Это взаимосвязь М : 1 («порожденный — исходный»). Она будет реализована логически.

Продолжая проектирование модели, показанной на рис. Б.26, мы полечи м окон­ чательный вариант логической иерархической модели данных, представленный на рис. Б.27.

КОЛЛЕДЖ КУРС и СЕМЕСТР СТУДЕНТ

Рис. Б.27.

Отображение

концептуальной модели предметной области

«Университет:

на иерархическую модель данных, поддерживаемую системой 1М8

 

ШАГ 11.2. На

основе логической модели (иерархическая модель данных), приведенной

на

рис. Б.27,

получим внешние модели для отчетов,

показанных на

рис.

Б.1 —Б.8.

 

 

Внешние модели для подготовки расписания занятий студента на семестр к списка

студентов, слушающих курс, изображены на рис. Б.28 и Б.29.. ШАГ 11.1.3. Отображение на сетевую модель данных.

А. Получим обобщенную сетевую модель данных, в которой не учитываются огра­ ничения, накладываемые используемой СУБД.

А.1. Выявим взаимосвязи «владелец— член».

На рис. Б. 10 (концептуальная модель) можно видеть следующие типы записей: КОЛЛЕДЖ (отношение VII), КАФЕДРА (сгенерированное отношение), СВЯЗЬ между

КОЛЛЕДЖЕМ и ФАКУЛЬТЕТОМ (отношение VIII), ПРЕПОДАВАТЕЛЬ (а ■нерпрованное отношение), КУРС (сгенерированное отношение), ОЦЕНИВАНИЕ (отношение V), ПРЕДШЕСТВУЮЩИЕ (отношение IX), ОЦЕНКА (отношение IV), СЕМЕСТР (отно­ шение I), СТУДЕНТ (отношение И) и СВЯЗЬ между СЕМЕСТРОМ и КУРСОМ (отно­ шение III). Тип записи, соответствующий отношению VI, опущен, так как само, между ПРЕПОДАВАТЕЛЕМ и КУРСОМ, отражающая способность преподавать или ассистиро­ вать, может быть установлена с помощью типов набора. Однако, поскольку между

ПРЕПОДАВАТЕЛЕМ и КУРСОМ существует взаимосвязь «многие ко многим», его следует реализовать с помощью записей СВЯЗЬ.

Взаимосвязи «владелец — член», представленные на рис. Б.30, вывед.-ны ; , концепту­ альной модели, показанной на рис. Б.10. На рис. Б.31 представлен неск ыък , модифици­ рованный вариант модели рис. Б.30. Оба варианта могут быть реализованы , р •в-тщ;ми

СУБД ЭВМ8-10/20 фирмы ЭЕС.

КУРС и СЕМЕСТР

Рис. Б.29. Внешняя модель (получена из логической модели данных для системы 1МЗ — рис. Б .27) для подготовки списка студентов, слушающих курс

Рис. Б.30. Отображение концептуальной модели (рис. Б. 10) на сетевую модель данных, поддерживаемую, например, системой ОВМ5—10/20 фирмы ОЕС. В предметной области «Университет» ГЛАВНОМУ или ВТОРОСТЕПЕННОМУ предмету соответствует вся ка­ федра, например ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

КОЛЛЕДЖ КАФЕДРА

При

получении

вариантов модели, показанных на рис. Б.30 и Б .31, были пред­

приняты

следующие

шаги.

A . 2. Устраним нарушение правила единственного владельца.

Б. Трансформируем модель с учетом ограничений, накладываемых используемой

СУБД.

 

 

B. Модифицируем модель с учетом очевидных соображений повышения произво­

дительности.

 

 

Г. Упростим имена ключей.

 

 

 

 

ШАГ III. СПРОЕКТИРУЕМ ФИЗИЧЕСКУЮ МОДЕЛЬ БАЗЫ ДАННЫХ

ШАГ

(гл. 7, 8 и 9). (Упражнение для читателя.)

 

 

111.1. На основе логической модели, полученной на шаге 111, представим внутреннюю

 

(физическую) модель.

 

 

 

 

ШАГ IV. ОЦЕНИМ ФИЗИЧЕСКУЮ МОДЕЛЬ БАЗЫ ДАННЫХ

для читателя.)

ШАГ

(гл. 7 , 8, 9 и приложение

В по статистике).

(Упражнение

IV. 1. Оценим требуемые объемы

памяти и вероятности операций ввода-вывода для

ШАГ

внутренней модели, полученной на шаге

II1.1 .

 

 

^.2. С помощью внутренней модели, полученной на шаге 111.1, представим внешние

ШАГ

модели для получения отчетов, приведенных на рис. Б.1— Б.8.

полученных на

IV.3. Оценим временные характеристики

внешних

моделей,

 

шаге ^ . 2 .

 

 

 

 

П р и л о ж е н и е В

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ

Вероятность

Предположим, что событие Е может происходить в N из М возможных случаев равновероятно. Тогда вероятность события обозначается как

N р= вероятность (Е) = —

Вероятность того, что событие не произойдет, обозначается как

N

Я = вероятность (не Е) = 1 — — = 1 — р.

Таким образом, р+ я = 1 или Вероятность (Е) + вероятность (неЕ)=1,

т. значение вероятности события лежит в пределах от 0 до 1 . Приведенное определение вероятности основано на самом понятии вероятности («равной вероятности»). Чтобы устранить подобную «рекурсию», определим оценочную или экспериментально (эмпирически) определяемую вероятность события как относительную частоту появления события при до­ статочно большом числе наблюдений. Собственно вероятность есть предел относительной частоты при числе наблюдений, стремящемся к бесконечности.

Непостоянная величина, например длина сегмента, называется переменной, а распре­ деление вероятностей показывает, с какой частотой переменная принимает каждое из воз­ можных значений. Если переменная не принимает никакого промежуточного значения в пределах ее области определения, она называется дискретной случайной переменной величиной.

Пример (гл. 9). Предположим, что имеется следующее распределение длин экземпля­ ров типа сегмента:

Д л и н а в б а й т а х В е р о я т н о с т ь п о я в л е н и я

II <1

ОО

'

1

Р 1

 

2

Р 2

 

 

 

3

Р з

 

 

 

 

 

ч N .

Р п

 

^Переменная Ь не принимает значений между 1 и 2, 2 и 3 и т. д. Поэтому I является

дискретной случайной величиной

Вероятность (Ь = 1) = для 1 = 1 , 2, 3, ..., N.

Математическое ожидание.

Если X обозначает дискретную случайную переменную, которая может принимать значения. хь х2, х3, ..., XN с относительными вероятностями р1? р2, р3, ..., ры где р, + р2+

+ Пз+ - + Рм=1, то математическое ожидание величины X или просто ожидание X, обо­ значаемое Е(Х), определяется как

Е(Х) ==Х} Хр14>х2 Хр2+ х3 Хр3+ х4Хр4 + ...+

N

+ X N Хры —2 Х | X Р | .

1= 1

Если

вероятности р{ в этом выражении заменить на относительные частоты ^/М,

N

то математическое ожидание можно выразить следующим образом:

где М= 2

1= 1

N

1= 1

м

Это арифметическое среднее X выборки размера М, в которой хь х2, х3, ..., Х\ появляются с относительными частотами

1 1

^2

^3

^4 > ^

М ’

М ’

М

М м •

П р и м ер . Для распределения длин экземпляров типа сегмента

Е(Ь) = 1хр, + 2Хр2+ ЗХр3+ 4Хр4+ ... +Ыхры является средней длиной сегмента.

Соседние файлы в папке книги