
- •1. Введение в курс
- •1.1. Введение в базы данных, содержание и цели курса, основные понятия
- •1.1.1. О чём этот курс
- •1.1.2. Основные определения
- •1.1.3. Способы организации знаний в базах знаний
- •1.1.4. Применение баз знаний
- •1.1.5. Виды моделей баз данных
- •2. Теория баз данных
- •2.1. История развития представлений о базах данных
- •2.1.1. Области применения вычислительной техники
- •2.1.2. Базы данных и информационные системы
- •2.1.3. История развития баз данных
- •2.1.4. Этапы развития баз данных
- •2.2. Основные термины и определения теории бд, виды бд и их отличия
- •2.2.1. Классификация бд
- •2.3. Реляционные бд, понятие сущности и связи
- •2.3.1. Общие определения
- •2.3.2. Факты о реляционной модели данных
- •2.3.3. Достоинства реляционной модели данных
- •2.3.4. Недостатки реляционной модели данных
- •2.3.5. Целостность бд
- •2.3.6. Отношения
- •2.3.7. Кортежи и отношения
- •2.3.8. Связи
- •2.3.9. Ключи отношений
- •2.3.10. Ссылочная целостность
- •2.3.11. Консистентность данных
- •2.4. Многоуровневая архитектура баз данных, понятие физического и логического уровней баз данных
- •2.4.1. Определения
- •2.4.2. Многоуровневая структура баз данных
- •2.4.3. Постоянная и переменная длина записи
- •2.4.4. Способы представления данных
- •2.4.5. Простейший вариант – плоский файл
- •2.4.6. Факторизация по значениям поля
- •2.4.7. Индексирование по полям
- •2.4.8. Комбинация простых представлений
- •2.4.9. Использование цепочек указателей
- •2.4.10. Многосписочные структуры
- •2.4.11. Инвертированная организация
- •2.4.12. Иерархическая организация
- •2.4.14. Промежуточный итог
- •2.4.15. Методы индексирования
- •2.4.16. Индексирование по комбинации полей
- •2.4.17. Селективный индекс
- •2.4.18. Индексация по методу сжатия
- •2.4.19. Фронтальное сжатие
- •2.4.20. Сжатие окончания
- •2.4.21. Символьные указатели
- •2.4.23. Индексно-последовательная организация
- •2.4.24. Сбалансированные деревья
- •2.4.25. Ведение файла
- •2.4.26. Хэширование
- •2.4.28. Итог
- •2.5. Алгоритмы хэширования
- •2.5.1. Введение
- •2.5.2. Хэширование
- •2.5.2. Факторы эффективности хэширования
- •2.5.3. Размер участка памяти
- •2.5.4. Плотность заполнения
- •2.5.5. Алгоритмы хэширования
- •2.5.6. Размещение записей в области переполнения
- •2.5.7. Итог
- •2.6. Механизмы обработки и хранения данных в бд
- •2.6.1. Введение
- •2.6.2. Механизмы обработки и хранения данных в ms-sql 6.0-6.5
- •2.6.3. Механизмы обработки и хранения данных в ms-sql 7.0 и более поздних версиях
- •2.6.4. Метод доступа isam
- •2.6.5. Метод доспута MyIsam
- •2.6.6. Метод доступа vsam
- •2.6.7. Включение записей в *sam-файлы
- •2.6.8. Размещение индексов для *sam-файлов
- •2.6.9. Метод доступа InnoDb
- •2.6.10. Итог
- •2.7. Физическое представление древовидных и сетевых структур
- •2.7.1. Введение
- •2.7.2. Древовидные структуры
- •2.7.3. Сетевые структуры
- •2.7.4. Итог
- •3.1.4. Стандарты разработки бд/субд
- •3.1.5. Sql и его стандарты
- •Часть 1 – sql/Структура (sql/Framework) – определяет общие требования соответствия и фундаментальные понятия sql.
- •3.1.6. Использование методологии idef1x
- •3.1.7. Пример логической и физической схемы в ErWin
- •3.1.8. Минимальный набор стандартных таблиц
- •3.1.8. Итог
- •3.2. Средства автоматизированного проектирования бд
- •3.2.1. Введение
- •3.2.2. Case-технологии
- •3.2.3. Достоинства case-технологий
- •3.2.4. Промежуточные выводы и определения
- •3.2.5. Методологии структурного моделирования
- •3.2.6. Методология sadt (idef0)
- •3.2.7. Методологии информационного моделирования
- •3.2.8. Нотация Чена
- •3.2.9. Нотация Мартина
- •3.2.10. Нотация ide1x
- •3.2.11. Нотация Баркера
- •3.2.12. Язык информационного моделирования
- •3.2.13. Case-средства
- •3.2.14. Процесс создания модели бд в ErWin
- •3.2.15. Процесс создания модели бд в Sparx ea
- •3.2.16. Итог
- •3.3. Особенности проектирования бд на логическом и физическом уровнях
- •3.3.1. Введение
- •3.3.2. Модель бд
- •3.3.4. Банки данных
- •3.3.5. Модели данных
- •3.3.6. Этапы проектирования бд
- •3.3.7. Проектирование бд: внешний уровень
- •3.3.8. Проектирование бд: инфологический уровень
- •3.3.9. Проектирование бд: даталогический уровень
- •3.3.10. Уровни sql
- •3.3.11. Проектирование бд: физический уровень
- •3.3.12. Итог
- •3.4. Прямое и обратное проектирование бд
- •3.4.1. Введение
- •3.4.2. Понятие нормализации
- •3.4.3. Требования нормализации
- •3.4.4. Примеры аномалий
- •3.4.5. Нормальные формы
- •3.4.6. Зависимости
- •3.4.6. Первая нормальная форма
- •3.4.7. Вторая нормальная форма
- •3.4.8. Третья нормальная форма
- •3.4.9. Нормальная форма Бойса-Кодда
- •3.4.10. Четвёртая нормальная форма
- •3.4.11. Пятая нормальная форма
- •3.4.12. Доменно-ключевая нормальная форма
- •3.4.13. Ещё раз, кратко, все нормальные формы
- •3.4.14. Ещё раз, кратко, в ErWin
- •3.5.2. Показатели качества бд
- •3.5.3. Итог
3.2.16. Итог
Итак, основные аспекты автоматизации проектирования баз данных, а также два наиболее распространённых средства автоматизации, мы рассмотрели.
Теперь нам предстоит ознакомиться с особенностями проектирования БД на логическом (инфологическом) и физическом (даталогическом) уровнях.
3.3. Особенности проектирования бд на логическом и физическом уровнях
3.3.1. Введение
Терминология в СУБД, да и сам термин «база данных» (и «банк данных») частично заимствован из финансовой деятельности.
Это заимствование – не случайно и объясняется тем, что работа с информацией и работа с денежными массами во многом схожи, поскольку и там и там отсутствует персонификация объекта обработки: две банкноты достоинством в сто рублей столь же неотличимы и взаимозаменяемы, как два одинаковых байта (естественно, за исключением серийных номеров (у банкнот J)).
В процессе научных исследований, посвящённых тому, как именно должна быть устроена СУБД, предлагались различные способы реализации.
Самым жизнеспособным из них оказалась предложенная американским комитетом по стандартизации ANSI (American National Standards Institute) трехуровневая система организации БД.
Рассмотрим рисунок…
Рисунок 3.3.1.1 – Модель БД
3.3.2. Модель бд
Уровень внешних моделей – самый верхний уровень, где каждая модель имеет своё «видение» данных.
Этот уровень определяет точку зрения на БД отдельных приложений. Каждое приложение видит и обрабатывает только те данные, которые необходимы именно этому приложению.
Например, система распределения работ использует сведения о квалификации сотрудника, но её не интересуют сведения об окладе, домашнем адресе и телефоне сотрудника, и наоборот, именно эти сведения используют подсистему отдела кадров.
Концептуальный уровень – центральное управляющее звено, здесь база данных представлена в наиболее общем виде, который объединяет данные, используемые всеми приложениями, работающими с базой данных.
Концептуальный уровень отражает обобщённую модель предметной области (объектов реального мира), для которой создавалась база данных. Как любая модель, концептуальная модель отражает только существенные, с точки зрения обработки, особенности объектов реального мира.
Физический уровень – собственно данные, расположенные в файлах или в иных структурах, расположенных на внешних носителях информации.
Эта архитектура позволяет обеспечить логическую (между уровнями 1 и 2) и физическую (между уровнями 2 и 3) независимость при работе с данными.
Логическая независимость предполагает возможность изменения одного приложения без корректировки других приложений, работающих с этой же базой данных.
Физическая независимость предполагает возможность переноса хранимой информации с одних носителей на другие при сохранении работоспособности всех приложений, работающих с данной базой данных.
Это именно то, чего не хватало при использовании файловых систем. Выделение концептуального уровня позволило разработать аппарат централизованного управления базой данных.
3.3.4. Банки данных
Банк данных – совокупность базы данных, а также программных, языковых и других средств, предназначенных для централизованного накопления данных и их использования с помощью компьютеров.
По назначению банки данных бывают:
информационно-поисковые;
специализированные по отдельным областям науки и техники;
банки данных АСУ для организационно-экономической информации;
банки данных для систем автоматизации научных исследований и производственных испытаний;
банки данных для систем автоматизированного проектирования.
По архитектуре поддерживаемой вычислительной среды банки данных бывают централизованными (интегрированными) и распределёнными.
По виду информации, которая сохраняется, банки делятся на банки данных, банки документов и банки знаний.
По языку общения пользователя с БД различают системы с базовым языком (открытые системы) и с собственным языком (закрытые системы).
Постепенно термин «банк данных» стал выходить из обращения, и его всё чаще заменяют знакомым нам термином «база данных». Тем не менее, рассмотренная выше классификация банков данных позволяет лучше понять, что базы данных бывают очень и очень разными и, соответственно, они требуют особых подходов к проектированию.