Модели данных (Иерархический подход к организации баз данных.)
Ядром любой базы данных является модель данных. Модель данных представляет собой множество структур данных, ограничений целостности и операций манипулирования данными. С помощью модели данных могут быть представлены объекты предметной области и взаимосвязи между ними.
Модель данных — совокупность структур данных и операций их обработки.
СУБД основывается на использовании иерархической, сетевой или реляционной модели, на комбинации этих моделей или на некотором их подмножестве. Сначала стали использовать иерархические дата логические 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. При разработке сетевых моделей было выдумано множество «маленьких хитростей», позволяющих увеличить производительность СУБД, но существенно усложнивших последние. 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». Сложность практического использования иерархических и и сетевых СУБД заставляла искать иные способы представления данных. В конце 60-х годов появились СУБД на основе инвертированных файлов, отличающиеся простотой организации и наличием весьма удобных языков манипулирования данными. Однако такие СУБД обладают рядом ограничений на количество файлов для хранения данных, количество связей между ними, длину записи и количество ее полей. Физическая организация данных оказывает основное влияние на эксплуатационные характеристики БД. Разработчики СУБД пытаются создать наиболее производительные физические модели данных, предлагая пользователям тот или иной инструментарий для под настройки модели под конкретную БД. Разнообразие способов корректировки физических моделей современных промышленных СУБД не позволяет рассмотреть их в этом разделе.
Модель является представлением объектов и событий предметной области, а также существующих между ними связей. Модель данных можно рассматривать как сочетание трех указанных ниже компонентов.
- Структурная часть, т.е. набор правил, по которым может быть построена база данных.
- Управляющая часть, определяющая типы допустимых операций с данными (сюда относятся операции обновления и извлечения данных, а также операции изменения структуры базы данных).
- Набор ограничений поддержки целостности данных , гарантирующих корректность используемых данных.
Цель построения модели данных заключается в представлении данных в понятном виде. Если такое представление возможно, то модель данных можно будет легко применить при проектировании базы данных. Для отображения архитектуры ANSI-SPARC можно определить следующие три связанные модели данных:
существующего в организации типа пользователей;
- концептуальную модель данных, отображающую логическое (или обобщенное) представление о данных, независимое от типа выбранной СУБД;
- внутреннюю модель данных, отображающую концептуальную схему определенным образом, понятным выбранной целевой СУБД.
Модели организации баз данных:
Иерархический подход к организации баз данных.
Иерархические базы данных имеют форму деревьев с дугами-связями и узлами-элементами данных. Иерархическая структура предполагала неравноправие между данными – одни жестко подчинены другим.
Подобные структуры, безусловно, четко удовлетворяют требованиям многих, но далеко не всех реальных задач.
Иерархическая модель является ограниченным подтипом сетевой модели. В ней данные также представлены как коллекции записей, а связи — как наборы. Однако в иерархической модели узел может иметь только одного родителя. Иерархическая модель может быть представлена как древовидный граф с записями в виде узлов (которые также называются сегментами) и множествами в виде ребер. Для моделирования информации с помощью древовидной структуры используется обобщенное дерево, состоящее из узлов, соединенных связями, называемых дугами или ребрами. Самый верхний узел называется корневым узлом. В структуре дерева могут быть выделены поддеревья, каждое из которых исходит из одного родительского узла (дочернего для узла более высокого уровня). Все узлы дерева, за исключением корневого, должны иметь родительский узел. Узлы представляют интересующие нас объекты, а связи между ними определяются самим расположением узлов и ребер, образующих данную древовидную структуру.
Рассмотрим следующую модель данных предприятия: предприятие состоит из отделов, в которых работают сотрудники. В каждом отделе может работать несколько сотрудников, но сотрудник не может работать более чем в одном отделе.
Поэтому, для информационной системы управления персоналом необходимо создать групповое отношение, состоящее из родительской записи ОТДЕЛ (НАИМЕНОВАНИЕ_ОТДЕЛА, ЧИСЛО_РАБОТНИКОВ) и дочерней записи СОТРУДНИК (ФАМИЛИЯ, ДОЛЖНОСТЬ, ОКЛАД). (Для простоты полагается, что имеются только две дочерние записи).
Для автоматизации учета контрактов с заказчиками необходимо создание еще одной иерархической структуры: заказчик — контракты с ним — сотрудники, задействованные в работе над контрактом.
Это дерево будет включать записи ЗАКАЗЧИК (НАИМЕНОВАНИЕ_ЗАКАЗЧИКА, АДРЕС), КОНТРАКТ (НОМЕР, ДАТА, СУММА), ИСПОЛНИТЕЛЬ (ФАМИЛИЯ, ДОЛЖНОСТЬ, НАИМЕНОВАНИЕ_ОТДЕЛА).
Сетевая модель данных.
В сетевых БД наряду с вертикальными реализованы и горизонтальные связи. Однако унаследованы многие недостатки иерархической и главный из них, необходимость четко определять на физическом уровне связи данных и столь же четко следовать этой структуре связей при запросах к базе.
В сетевой модели данные представлены в виде коллекций записей, а связи — в виде наборов. В отличие от реляционной модели, связи здесь явным образом моделируются наборами, которые реализуются с помощью указателей. Сетевую модель можно представить, как граф с записями в виде узлов графа и наборами в виде его ребер. Сетевая модель данных определяется в тех же терминах, что и иерархическая. Она состоит из множества записей, которые могут быть владельцами или членами групповых отношений. Связь между записью-владельцем и записью-членом также имеет вид 1: N.
Основное различие этих моделей состоит в том, что в сетевой модели запись может быть членом более чем одного группового отношения. Согласно этой модели, каждое групповое отношение именуется и проводится различие между его типом и экземпляром. Тип группового отношения задается его именем и определяет свойства общие для всех экземпляров данного типа. Экземпляр группового отношения представляется записью-владельцем и множеством (возможно пустым) подчиненных записей. При этом имеется следующее ограничение: экземпляр записи не может быть членом двух экземпляров групповых отношений одного.
Принято выделять три класса членства подчиненных записей в групповых отношениях:
Фиксированное. Подчиненная запись жестко связана с записью владельцем и ее можно исключить из группового отношения только удалив. При удалении записи-владельца все подчиненные записи автоматически тоже удаляются. В рассмотренном выше примере фиксированное членство предполагает групповое отношение «ЗАКЛЮЧАЕТ» между записями «КОНТРАКТ» и «ЗАКАЗЧИК», поскольку контракт не может существовать без заказчика.
Обязательное. Допускается переключение подчиненной записи на другого владельца, но невозможно ее существование без владельца. Для удаления записи-владельца необходимо, чтобы она не имела подчиненных записей с обязательным членством. Таким отношением связаны записи «СОТРУДНИК» и «ОТДЕЛ». Если отдел расформировывается, все его сотрудники должны быть либо переведены в другие отделы, либо уволены.
Необязательное. Можно исключить запись из группового отношения, но сохранить ее в базе данных, не прикрепляя к другому владельцу. При удалении записи-владельца ее подчиненные записи — необязательные члены сохраняются в базе, не участвуя более в групповом отношении такого типа. Примером такого группового отношения может служить «ВЫПОЛНЯЕТ» между «СОТРУДНИКИ» и «КОНТРАКТ», поскольку в организации могут существовать работники, чья деятельность не связана с выполнением каких-либо договорных обязательств перед заказчиками.
Реляционная модель.
Реляционная модель появилась вследствие стремления сделать базу данных как можно более гибкой. Данная модель предоставила простой и эффективный механизм поддержания связей данных.
Реляционная модель данных основана на понятии математических отношений. В реляционной модели данные и связи представлены в виде таблиц, каждая из которых имеет несколько столбцов с уникальными именами.
При этом в реляционной модели данных единственное требование состоит в том, чтобы база данных с точки зрения пользователя выглядела как набор таблиц. Однако такое восприятие относится только к логической структуре базы данных, т.е. к внешнему и концептуальному уровням архитектуры ANSI/SPARC. Оно не относится к физической структуре базы данных, которая может быть реализована с помощью разнообразных структур хранения. В настоящее время эта модель является фактическим стандартом, на который ориентируются практически все современные коммерческие СУБД.
Заключение
На сегодняшний день реляционные базы данных остаются самыми распространенными, благодаря своей простоте и наглядности как в процессе создания, так и на пользовательском уровне.
Основным достоинством реляционных баз данных совместимость с самым популярным языком запросов SQL. С помощью единственного запроса на этом языке можно соединить несколько таблиц во временную таблицу и вырезать из нее требуемые строки и столбцы (селекция и проекция). Так как табличная структура реляционной базы данных интуитивно понятна пользователям, то и язык SQL является простым и легким для изучения. Реляционная модель имеет солидный теоретический фундамент, на котором были основаны эволюция и реализация реляционных баз данных. На волне популярности, вызванной успехом реляционной модели, SQL стал основным языком для реляционных баз данных. В процессе анализа вышеизложенной информации выявлены следующие недостатки рассмотренной модели баз данных:
· так как все поля одной таблицы должны содержать постоянное число полей заранее определенных типов, приходится создавать дополнительные таблицы, учитывающие индивидуальные особенности элементов, при помощи внешних ключей. Такой подход сильно усложняет создание сколько-нибудь сложных взаимосвязей в базе данных;
· высокая трудоемкость манипулирования информацией и изменения связей.
Список использованной литературы
1. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. — М.: Финансы и статистика, 1999.
2. Коннолли, Томас, Бегг, Карелии. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика.3-е издание.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. — 1440 с.
3. Котеров Д.В. Самоучитель РНР 4. — СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 576 с.
4. Кренке Д. Теория и практика построения баз данных.9-е изд. — СПб.: Питер, 2005 — 859c.
5. Макаров А.С., Лисовский К.Ю. Базы данных. Введение в теорию и методологию: Учебник — М.: Финансы и статистика, 2004 — 512 с.
- Основные взгляды на управление, существовавшие в древности
- КОМПЬЮТЕРНЫЕ ВИРУСЫ
- Реферат на тему защита прав и законных интересов субъектов предпринимательской деятельности
- виды ответственности индивидуальных предпринимателей
- исторический аспект развитие предпринимательской деятельности в России
- Control as administrative process
- Метрология и ее разделы
- Международная стандартизация и ее основные цели
- Журнал как вид многостраничного издания
- Композиция. Полиграфическая база и «Новые технологические возможности» в исполнении дизайнерской продукции.
- Информационные и коммуникационные технологий в образовании
- Нейролингвистическое программирование (НЛП) (Принципы НЛП)
При копировании любых материалов с сайта evkova.org обязательна активная ссылка на сайт www.evkova.org
Сайт создан коллективом преподавателей на некоммерческой основе для дополнительного образования молодежи
Сайт пишется, поддерживается и управляется коллективом преподавателей
Telegram и логотип telegram являются товарными знаками корпорации Telegram FZ-LLC.
Cайт носит информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, которая определяется положениями статьи 437 Гражданского кодекса РФ. Анна Евкова не оказывает никаких услуг.