Определение сущностей, связей и атрибутов и взаимосвязей. Задание первичного, альтернативного и внешнего ключей.
Сущность - это субъект, место, вещь, событие или понятие, содержащие информацию. Точнее, сущность - это набор (объединение) объектов, называемых экземплярами. В приведенном на рис. 6.1 примере сущность CUSTOMER (клиент) представляет всех возможных клиентов. Каждый экземпляр сущности обладает набором характеристик. Так, каждый клиент может иметь имя, адрес, телефон и т. д. В логической модели все эти характеристики называются атрибутами сущности. На рис. 6.2 показана ERD-диаграмма, включающая в себя атрибуты сущностей.
Выбор первичного ключа
При создании сущности необходимо выделить группу атрибутов, которые потенциально могут стать первичным ключом (потенциальные ключи), затем произвести отбор атрибутов для включения в состав первичного ключа, следуя следующим рекомендациям:
Первичный ключ должен быть подобран таким образом, чтобы по значениям атрибутов, в него включенных, можно было точно идентифицировать экземпляр сущности.
Никакой из атрибутов первичного ключа не должен иметь нулевое значение.
Значения атрибутов первичного ключа не должны меняться. Если значение изменилось, значит, это уже другой экземпляр сущности.
При выборе первичного ключа можно внести в сущность дополнительный атрибут и сделать его ключом. Так, для определения первичного ключа часто используют уникальные номера, которые могут автоматически генерироваться системой при добавлении экземпляра сущности в БД. Применение уникальных номеров облегчает процесс индексации и поиска в БД.
Первичный ключ, выбранный при создании логической модели, может быть неудачным для осуществления эффективного доступа к БД и должен быть изменен при проектировании физической модели.
Потенциальный ключ, не ставший первичным, называется альтернативным ключом (Alternate Key). ERWin позволяет выделить атрибуты альтернативных ключей, и по умолчанию в дальнейшем при генерации схемы БД по этим атрибутам будет генерироваться уникальный индекс. При создании альтернативного ключа на диаграмме рядом с атрибутом появляются символы (АК).
Атрибуты, участвующие в неуникальных индексах, называются инверсионными входами (Inversion Entries). Инверсионные входы - это атрибут или группа атрибутов, которые не определяют экземпляр уникальным образом, но часто используются для обращения к экземплярам сущности. ERWin генерирует неуникальный индекс для каждого инверсионного входа.
При проведении связи между двумя сущностями в дочерней сущности автоматически образуются внешние ключи (foreign key). Связь образует ссылку на атрибуты первичного ключа в дочерней сущности, и эти атрибуты образуют внешний ключ в дочерней сущности. Атрибуты внешнего ключа обозначаются символами (FK) после своего имен
Понятие нормальной формы и необходимость нормализации табличных данных.
Нормальная форма — свойство отношения в реляционной модели данных, характеризующее его с точки зрения избыточности, которая потенциально может привести к логически ошибочным результатам выборки или изменения данных. Нормальная форма определяется как совокупность требований, которым должно удовлетворять отношение.
Процесс преобразования отношений базы данных (БД) 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 иформальные 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 сфереинформационных технологий практически отсутствуют методы оценки и улучшения проектных решений, сопоставимые с теорией нормализации реляционных баз данных по уровню формальной строгости.
Нормализацию иногда упрекают на том основании, что «это просто здравый смысл», а любой компетентный профессионал и сам «естественным образом» спроектирует полностью нормализованную БД без необходимости применять теорию зависимостей.[4] Однако, как указываетК. Дейт, нормализация в точности и является теми принципами здравого смысла, которыми руководствуется в своём сознании зрелый проектировщик, то есть принципы нормализации — это формализованный здравый смысл. Между тем, идентифицировать и формализовать принципы здравого смысла — весьма трудная задача, и успех в её решении является существенным достижением