5.2.4.Классификация банков данных

Классифицировать банки данных можно по-разному. В основу классификации могут быть положены число пользователей или распределённость в пространстве, требования к квалификации пользователей или характер и особенности обрабатываемых данных.

Термин персональные банки данных употребляют, чтобы подчеркнуть, что БнД используется одним пользователем, который одновременно выполняет и функции администратора базы данных.

В распределённых базах данных различные части базы могут быть удалены друг от друга (находиться в разных регионах страны или в разных странах). Распределённая обработка предполагает территориальную удалённость пользователей, взаимодействующих с БнД, причем распределённая обработка возможна как для распределённой базы данных, так и для централизованной.

Термин корпоративная база (банк) данных употребляют, подчеркивая узковедомственный характер использования данных. В корпоративных базах данных, как правило, большое внимание уделяется обеспечению конфиденциальности хранимых и обрабатываемых данных. С этой целью используются как специальные механизмы защиты данных от несанкционированного доступа к секретным данным, так и механизмы защиты данных от их умышленных изменений или искажений.

Термин открытые банки данных используют, когда хотят показать, что содержимое БнД и его возможности доступны любому пользователю, даже посредством Интернета (почему только Интернета).

Существуют также специализированные банки данных. Например, иногда говорят о научных базах и банках, в которых централизуются данные о физических, биологических, медицинских и других экспериментах, а также выводы и предположения о закономерностях и взаимосвязях результатов экспериментов. Особенностью научных БнД является принципиальная неоднозначность результатов, которая может быть связана с ограниченностью человеческих знаний, точностью проведения экспериментов, принципиальной невозможностью измерения каких-либо параметров [62].

5.3.Моделирование и модели данных

5.3.1.Уровни моделирования

При разработке базы данных обычно выделяется несколько уровней моделирования, при помощи которых происходит переход от предметной области к конкретной реализации базы данных средствами конкретной СУБД. Можно выделить следующие уровни:

• Сама предметная область

• Модель предметной области

• Логическая модель данных

• Физическая модель данных

• Собственно база данных и приложения

Предметная область – это часть реального мира, данные о которой мы хотим отразить в базе данных. Например, в качестве предметной области можно выбрать бухгалтерию какого-либо предприятия, отдел кадров, банк, магазин и т. д.

Модель предметной области. Модель предметной области – это наши знания о предметной области. Выше говорилось о том, что понятие «знания» не определены строго. Знания могут быть представлены как в виде неформальных знаний в мозгу эксперта, так и выражены формально при помощи каких-либо средств. В качестве таких средств могут выступать текстовые описания предметной области, наборы должностных инструкций, правила ведения дел в компании и т. п. Опыт показывает, что текстовый способ представления модели предметной области крайне неэффективен. Гораздо более информативными и полезными при разработке баз данных являются описания предметной области, выполненные при помощи специализированных графических нотаций. Имеется большое количество методик описания предметной области. Модель предметной области описывает скорее процессы, происходящие в предметной области и данные, используемые этими процессами. От того, насколько правильно смоделирована предметная область, зависит успех дальнейшей разработки приложений.

В качестве примера рассмотрим предметную область ограниченную отбором на замещение вакантной должности с помощью кадрового агентства. Основной критерий отбора кандидата – образование. Если ограничить описание предметной области минимумом данных, то информация о кандидате должна включать «фамилию», «имя», «отчество», «уровень и тип образования» (Петров Иван Петрович, высшее, техническое). В этом случае, при выборе кандидата с высшим техническим образованием, может быть получен список в несколько тысяч, а может быть и нескольких десятков тысяч кандидатов, в зависимости от величины БД. Поэтому описание предметной области «образование кандидата», в действительности, должно включать значительно большую совокупность данных, чтобы обеспечить процесс отбора кандидатов по специальности и квалификации, опыту работы по специальности в аналогичной должности, по имеющемуся дополнительному образованию, по форме обучения, профилю оконченного вуза или вузов, по наличию ученой степени, звания и т. д.

Логическая модель данных. Логическая модель описывает понятия предметной области, их взаимосвязь, а также ограничения на данные, налагаемые предметной областью. Примеры понятий – «сотрудник», «отдел», «проект». Примеры взаимосвязей между понятиями – «сотрудник может выполнять несколько проектов», «над одним проектом может работать несколько сотрудников». Примеры ограничений – «сотрудник числится только в одном отделе».

Логическая модель данных является начальным прототипом будущей базы данных. Логическая модель строится в терминах информационных единиц, но без привязки к конкретной СУБД. Более того, логическая модель данных не обязательно должна быть выражена средствами именно реляционной модели данных (модели данных подробнее рассмотрены разделе 5.3.3). Основным средством разработки логической модели данных в настоящий момент являются различные варианты ER-диаграмм (Entity-Relationship, диаграмма «сущность-связь»). Одну и ту же ER-диаграмму можно преобразовать как в реляционную модель данных, так и в модель данных для иерархических и сетевых СУБД, или в постреляционную модель данных [146].

На уровне логического моделирования мы определяем сущности и атрибуты этих сущностей.

Физическая модель данных. Физическая модель данных описывает данные средствами конкретной СУБД. Если считать, что физическая модель данных реализована средствами реляционной СУБД (раздел 5.3.3), то отношения, разработанные на стадии формирования логической модели данных, преобразуются в таблицы, атрибуты становятся столбцами таблиц, для ключевых атрибутов создаются уникальные индексы, домены преображаются в типы данных, принятые в конкретной СУБД [166].

Ограничения, имеющиеся в логической модели данных, реализуются различными средствами СУБД, например, при помощи индексов, декларативных ограничений целостности, триггеров, хранимых процедур.

Собственно база данных и приложения. Результатом предыдущих этапов является собственно сама база данных. База данных реализована на конкретной программно-аппаратной основе, и выбор этой основы позволяет существенно повысить скорость работы с базой данных. Например, можно выбирать различные типы компьютеров, менять количество процессоров, объём оперативной памяти, дисковые подсистемы и т. п. Очень большое значение имеет также настройка СУБД в пределах выбранной программно-аппаратной платформы.

Таким образом, ясно, что решения, принятые на каждом этапе моделирования и разработки базы данных, будут сказываться на дальнейших этапах. Поэтому особую роль играет принятие правильных решений на ранних этапах моделирования.