Реляционными бд называются. Реляционная база данных
Реляционная база данных - основные понятия
Часто, говоря о базе данных, имеют в виду просто некоторое автоматизированное хранилище данных. Такое представление не вполне корректно. Почему это так, будет показано ниже.
Действительно, в узком смысле слова, база данных - это некоторый набор данных, необходимых для работы (актуальные данные). Однако данные - это абстракция; никто никогда не видел "просто данные"; они не возникают и не существуют сами по себе. Данные суть отражение объектов реального мира. Пусть, например, требуется хранить сведения о деталях, поступивших на склад. Как объект реального мира - деталь - будет отображена в базе данных? Для того, чтобы ответить на этот вопрос, необходимо знать, какие признаки или стороны детали будут актуальны, необходимы для работы. Среди них могут быть название детали, ее вес, размеры, цвет, дата изготовления, материал, из которого она сделана и т.д. В традиционной терминологии объекты реального мира, сведения о которых хранятся в базе данных, называются сущностями - entities (пусть это слово не пугает читателя - это общепринятый термин), а их актуальные признаки - атрибутами (attributes).
Каждый признак конкретного объекта есть значение атрибута. Так, деталь "двигатель" имеет значение атрибута "вес", равное "50", что отражает тот факт, что данный двигатель весит 50 килограммов.
Было бы ошибкой считать, что в базе данных отражаются только физические объекты. Она способна вобрать в себя сведения об абстракциях, процессах, явлениях - то есть обо всем, с чем сталкивается человек в своей деятельности. Так, например, в базе данных можно хранить информацию о заказах на поставку деталей на склад (хотя он - не физический объект, а процесс). Атрибутами сущности "заказ" будут название поставляемой детали, количество деталей, название поставщика, срок поставки и т.д.
Объекты реального мира связаны друг с другом множеством сложных зависимостей, которые необходимо учитывать в информационной деятельности. Например, детали на склад поставляются их производителями. Следовательно, в число атрибутов детали необходимо включить атрибут "название фирмы-производителя". Однако этого недостаточно, так как могут понадобиться дополнительные сведения о производителе конкретной детали - его адрес, номер телефона и т.д. Значит, база данных должна содержать не только информацию о деталях и заказах на поставку, но и сведения об их производителях. Более того, база данных должна отражать связи между деталями и производителями (каждая деталь выпускается конкретным производителем) и между заказами и деталями (каждый заказ оформляется на конкретную деталь). Отметим, что в базе данных нужно хранить только актуальные, значимые связи.
Таким образом, в широком смысле слова база данных - это совокупность описаний объектов реального мира и связей между ними, актуальных для конкретной прикладной области. В дальнейшем мы будем исходить из этого определения, уточняя его по ходу изложения.
Реляционная модель данных
Итак, мы получили представление о том, что хранится в базе данных. Теперь необходимо понять, как сущности, атрибуты и связи отображаются на структуры данных. Это определяется моделью данных.
Традиционно все СУБД классифицируются в зависимости от модели данных, которая лежит в их основе. Принято выделять иерархическую, сетевую и реляционную модели данных. Иногда к ним добавляют модель данных на основе инвертированных списков. Соответственно говорят об иерархических, сетевых, реляционных СУБД или о СУБД на базе инвертированных списков.
По распространенности и популярности реляционные СУБД сегодня - вне конкуренции. Они стали фактическим промышленным стандартом, и поэтому отечественному пользователю придется столкнуться в своей практике именно с реляционной СУБД. Кратко рассмотрим реляционную модель данных, не вникая в ее детали.
Она была разработана Коддом еще в 1969-70 годах на основе математической теории отношений и опирается на систему понятий, важнейшими из которых являются таблица, отношение, строка, столбец, первичный ключ, внешний ключ.
Реляционной считается такая база данных, в которой все данные представлены для пользователя в виде прямоугольных таблиц значений данных, и все операции над базой данных сводятся к манипуляциям с таблицами. Таблица состоит из строк и столбцов и имеет имя, уникальное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущность), а каждая ее строка - конкретный объект. Так, таблица Деталь содержит сведения о всех деталях, хранящихся на складе, а ее строки являются наборами значений атрибутов конкретных деталей. Каждый столбец таблицы - это совокупность значений конкретного атрибута объекта. Так, столбец Материал представляет собой множество значений "Сталь", "Олово", "Цинк", "Никель" и т.д. В столбце Количество содержатся целые неотрицательные числа. Значения в столбце Вес - вещественные числа, равные весу детали в килограммах.
Эти значения не появляются из воздуха. Они выбираются из множества всех возможных значений атрибута объекта, которое называется доменом (domain). Так, значения в столбце материал выбираются из множества имен всех возможных материалов - пластмасс, древесины, металлов и т.д. Следовательно, в столбце Материал принципиально невозможно появление значения, которого нет в соответствующем домене, например, "вода" или "песок".
Каждый столбец имеет имя, которое обычно записывается в верхней части таблицы (Рис. 1 ). Оно должно быть уникальным в таблице, однако различные таблицы могут иметь столбцы с одинаковыми именами. Любая таблица должна иметь по крайней мере один столбец; столбцы расположены в таблице в соответствии с порядком следования их имен при ее создании. В отличие от столбцов, строки не имеют имен; порядок их следования в таблице не определен, а количество логически не ограничено.
Рисунок 1. Основные понятия базы данных.
Так как строки в таблице не упорядочены, невозможно выбрать строку по ее позиции - среди них не существует "первой", "второй", "последней". Любая таблица имеет один или несколько столбцов, значения в которых однозначно идентифицируют каждую ее строку. Такой столбец (или комбинация столбцов) называется первичным ключом (primary key). В таблице Деталь первичный ключ - это столбец Номер детали. В нашем примере каждая деталь на складе имеет единственный номер, по которому из таблицы Деталь извлекается необходимая информация. Следовательно, в этой таблице первичный ключ - это столбец Номер детали. В этом столбце значения не могут дублироваться - в таблице Деталь не должно быть строк, имеющих одно и то же значение в столбце Номер детали. Если таблица удовлетворяет этому требованию, она называется отношением (relation).
Взаимосвязь таблиц является важнейшим элементом реляционной модели данных. Она поддерживается внешними ключами (foreign key). Рассмотрим пример, в котором база данных хранит информацию о рядовых служащих (таблица Служащий) и руководителях (таблица Руководитель) в некоторой организации (Рис. 2 ). Первичный ключ таблицы Руководитель - столбец Номер (например, табельный номер). Столбец Фамилия не может выполнять роль первичного ключа, так как в одной организации могут работать два руководителя с одинаковыми фамилиями. Любой служащий подчинен единственному руководителю, что должно быть отражено в базе данных. Таблица Служащий содержит столбец Номер руководителя, и значения в этом столбце выбираются из столбца Номер таблицы Руководитель (см. Рис. 2 ). Столбец Номер Руководителя является внешним ключом в таблице Служащий.
Рисунок 2. Взаимосвязь таблиц базы данных.
Таблицы невозможно хранить и обрабатывать, если в базе данных отсутствуют "данные о данных", например, описатели таблиц, столбцов и т.д. Их называют обычно метаданными. Метаданные также представлены в табличной форме и хранятся в словаре данных (data dictionary).
Помимо таблиц, в базе данных могут храниться и другие объекты, такие как экранные формы, отчеты (reports), представления (views) и даже прикладные программы, работающие с базой данных.
Для пользователей информационной системы недостаточно, чтобы база данных просто отражала объекты реального мира. Важно, чтобы такое отражение было однозначным и непротиворечивым. В этом случае говорят, что база данных удовлетворяет условию целостности (integrity).
Для того, чтобы гарантировать корректность и взаимную непротиворечивость данных, на базу данных накладываются некоторые ограничения, которые называют ограничениями целостности (data integrity constraints).
Существует несколько типов ограничений целостности. Требуется, например, чтобы значения в столбце таблицы выбирались только из соответствующего домена. На практике учитывают и более сложные ограничения целостности, например, целостность по ссылкам (referential integrity). Ее суть заключается в том, что внешний ключ не может быть указателем на несуществующую строку в таблице. Ограничения целостности реализуются с помощью специальных средств, о которых речь пойдет в Разд. Сервер базы данных .
Язык SQL
Сами по себе данные в компьютерной форме не представляют интерес для пользователя, если отсутствуют средства доступа к ним. Доступ к данным осуществляется в виде запросов к базе данных, которые формулируются на стандартном языке запросов. Сегодня для большинства СУБД таким языком является SQL.
Появление и развития этого языка как средства описания доступа к базе данных связано с созданием теории реляционных баз данных. Прообраз языка SQL возник в 1970 году в рамках научно-исследовательского проекта System/R, работа над которым велась в лаборатории Санта-Тереза фирмы IBM. Ныне SQL - это стандарт интерфейса с реляционными СУБД. Популярность его настолько велика, что разработчики нереляционных СУБД (например, Adabas), снабжают свои системы SQL-интерейсом.
Язык SQL имеет официальный стандарт - ANSI/ISO. Большинство разработчиков СУБД придерживаются этого стандарта, однако часто расширяют его для реализации новых возможностей обработки данных. Новые механизмы управления данными, которые будут описаны в Разд. Сервер базы данных , могут быть использованы только через специальные операторы SQL, в общем случае не включенные в стандарт языка.
SQL не является языком программирования в традиционном представлении. На нем пишутся не программы, а запросы к базе данных. Поэтому SQL - декларативный язык. Это означает, что с его помощью можно сформулировать, что необходимо получить, но нельзя указать, как это следует сделать. В частности, в отличие от процедурных языков программирования (Си, Паскаль, Ада), в языке SQL отсутствуют такие операторы, как if-then-else, for, while и т.д.
Мы не будем подробно рассматривать синтаксис языка. Коснемся его лишь в той мере, которая необходима для понимания простых примеров. С их помощью будут проиллюстрированы наиболее интересные механизмы обработки данных.
Запрос на языке SQL состоит из одного или нескольких операторов, следующих один за другим и разделенных точкой с запятой. Ниже в таблице 1перечислены наиболее важные операторы, которые входят в стандарт ANSI/ISO SQL.
Таблица 1. Основные операторы языка SQL.
В запросах на языке SQL используются имена, которые однозначно идентифицируют объекты базы данных. В частности это - имя таблицы (Деталь), имя столбца (Название), а также имена других объектов в базе, которые относятся к дополнительным типам (например, имена процедур и правил), о которых речь пойдет в Разд. Сервер базы данных . Наряду с простыми, используются также сложные имена - например, квалификационное имя столбца (qualified column name) определяет имя столбца и имя таблицы, которой он принадлежит (Деталь.Вес). Для простоты в примерах имена будут записаны на русском языке, хотя на практике этого делать не рекомендуется.
Каждый столбец в любой таблице хранит данные определенных типов. Различают базовые типы данных - строки символов фиксированной длины, целые и вещественные числа, и дополнительные типы данных - строки символов переменной длины, денежные единицы, дату и время, логические данные (два значения - "ИСТИНА" и "ЛОЖЬ"). В языке SQL можно использовать числовые, строковые, символьные константы и константы типа "дата" и "время".
Рассмотрим несколько примеров.
Запрос "определить количество деталей на складе для всех типов деталей" реализуется следующим образом:
SELECT Название, Количество
FROM Деталь;
Результатом запроса будет таблица с двумя столбцами - Название и Количество, которые взяты из исходной таблицы Деталь. По сути, этот запрос позволяет получить вертикальную проекцию исходной таблицы (более строго, вертикальное подмножество множества строк таблицы). Из всех строк таблицы Деталь образуются строки, которые включают значения, взятые из двух столбцов - Название и Количество.
Запрос "какие детали, изготовленные из стали, хранятся на складе?", сформулированный на языке SQL, выглядит так:
FROM Деталь
WHERE Материал = "Сталь";
Результатом этого запроса также будет таблица, содержащая только те строки исходной таблицы, которые имеют в столбце Материал значение "Сталь". Этот запрос позволяет получить горизонтальную проекцию таблицы Деталь (звездочка в операторе SELECT означает выбор всех столбцов из таблицы).
Запрос "определить название и количество деталей на складе, которые изготовлены из пластмассы и весят меньше пяти килограммов" будет записан следующим образом:
SELECT Название, Количество
FROM Деталь
WHERE Материал = "Пластмасса"
AND Вес < 5;
Результат запроса - таблица из двух столбцов - Название, Количество, которая содержит название и число деталей, изготовленных из пластмассы и весящих менее 5 кг. По сути, операция выборки является операцией образования сначала горизонтальной проекции (найти все строки таблицы Деталь, у которых Материал = "Пластмасса" и Вес < 5), а затем вертикальной проекции (извлечь Название и Количество из выбранных ранее строк).
Одним из средств, обеспечивающих быстрый доступ к таблицам, являются индексы. Индекс - это структура базы данных, представляющая собой указатель на конкретную строку таблицы. Индекс базы данных используется так же, как индексный указатель в книге. Он содержит значения, взятые из одного или нескольких столбцов конкретной строки таблицы, и ссылку на эту строку. Значения в индексе упорядочены, что позволяет СУБД выполнять быстрый поиск в таблице.
Допустим, что сформулирован запрос к базе данных Склад:
SELECT Название Количество, Материал
FROM Деталь
WHERE Номер = "Т145-А8";
Если индексов для данной таблицы не существует, то для выполнения этого запроса СУБД должна просмотреть всю таблицу Деталь, последовательно выбирая из нее строки и проверяя для каждой из них условие выбора. Для больших таблиц такой запрос будет выполняться очень долго.
Если же был предварительно создан индекс по столбцу Номер таблицы Деталь, то время поиска в таблице будет сокращено до минимума. Индекс будет содержать значения из столбца Номер и ссылку на строку с этим значением в таблице Деталь. При выполнении запроса СУБД вначале найдет в индексе значение "Т145-А8" (и сделает это быстро, так как индекс упорядочен, а его строки невелики), а затем по ссылке в индексе определит физическое расположение искомой строки.
Индекс создается оператором SQL CREATE INDEX (СОЗДАТЬ ИНДЕКС). В данном примере оператор
CREATE UNIQUE INDEX Индекс детали
ON Деталь (Номер);
позволит создать индекс с именем "Индекс детали" по столбцу Номер таблицы Деталь.
Для пользователя СУБД интерес представляют не отдельные операторы языка SQL, а некоторая их последовательность, оформленная как единое целое и имеющая смысл с его точки зрения. Каждая такая последовательность операторов языка SQL реализует определенное действие над базой данных. Оно осуществляется за несколько шагов, на каждом из которых над таблицами базы данных выполняются некоторые операции. Так, в банковской системе перевод некоторой суммы с краткосрочного счета на долгосрочный выполняется в несколько операций. Среди них - снятие суммы с краткосрочного счета, зачисление на долгосрочный счет.
Если в процессе выполнения этого действия произойдет сбой, например, когда первая операция будет выполнена, а вторая - нет, то деньги будут потеряны. Следовательно, любое действие над базой данных должно быть выполнено целиком, или не выполняться вовсе. Такое действие получило название транзакции.
Обработка транзакций опирается на журнал, который используется для отката транзакций и восстановления состояния базы данных. Более подробно о транзакциях будет сказано в Разд. Обработка транзакций .
Завершая обсуждение языка SQL, еще раз подчеркнем, что это - язык запросов. На нем нельзя написать сколько-нибудь сложную прикладную программу, которая работает с базой данных. Для этой цели в современных СУБД используется язык четвертого поколения (Forth Generation Language - 4GL), обладающий как основными возможностями процедурных языков третьего поколения (3GL), таких как Си, Паскаль, Ада, так и возможностью встроить в текст программы операторы SQL, а также средствами управления интерфейсом пользователя (меню, формами, вводом пользователя и т.д.). Сегодня язык 4GL - это один из фактических стандартов средств разработки приложений, работающих с базами данных.
Как правило, любое веб приложение можно разделить на 2 основные части: фронт-энд, где отображается вся информация сайта, и бэк-энд, где данная информация формируется и размещается. В этой статье мы поговорим о том, что такое реляционные базы данных, и как их проектировать.
База данных хранит записи в специально организованном виде, чтобы информацию можно было легко найти и извлечь. Любая БД состоит из одной или нескольких таблиц. Электронная таблица состоит из строк и столбцов. Все строки имеют одинаковые столбцы, а каждый столбец содержит данные. В общем, для лучшего понимания, определимся, что таблицы в БД очень похожи на те, что вы видели в Excel-е.
Табличные данные могут быть вставлены, восстановлены, обновлены и удалены. Для пакета этих операций была создана специальная аббревиатура CRUD (Create-Read-Update-Delete).
Реляционные базы данных - это базы, где вся информация хранится в таблицах, связанных друг с другом специальными отношениями. Эти отношения позволяют нам извлекать и объединять данные из одной или нескольких таблиц с помощью одного запроса.
Но всё это всего лишь слова. Для того чтобы действительно понять, что такое реляционные базы данных, вам нужно больше практиковаться. Давайте же начнём и посмотрим, с какими данными нам предстоит работать.
Шаг 1. Подготовка данных
Для того чтобы нам было с чем работать, я набрал в твиттере запрос “#databases” и сформировал таблицу из 10 записей:
Таблица 1
| full_name | username | text | created_at | following_username |
|---|---|---|---|---|
| Boris Hadjur | _DreamLead | Scootmedia, MetiersInternet | ||
| Gunnar Svalander | GunnarSvalander | klout, zillow | ||
| GE Software | GEsoftware | DayJobDoc, byosko | ||
| Adrian Burch | adrianburch | CindyCrawford, Arjantim | ||
| Andy Ryder | AndyRyder5 | MichaelDell, Yahoo | ||
| Andy Ryder | AndyRyder5 | MichaelDell, Yahoo | ||
| Brett Englebert | Brett_Englebert | |||
| Brett Englebert | Brett_Englebert | RealSkipBayless, stephenasmith | ||
| Nimbus Data Systems | NimbusData | dellock6, rohitkilam | ||
| SSWUG.ORG | SSWUGorg | drsql, steam_games |
В первую очередь, давайте разберёмся с колонками:
Это реальные данные. Если хотите, вы можете их найти и обновить.
Хорошо. Теперь все наши данные находятся в одном месте. Даёт ли это нам возможность легко осуществить поиск по ним? Не совсем. Данная таблица далека от идеала. Во-первых, в некоторых столбцах у нас есть повторяющиеся записи: к примеру, в х “username” и “following_username”. Также колонка “following_username” нарушает правила реляционных моделей, т.к. её в ячейках присутствует более 1 значения (записи разделены запятыми).
К тому же у нас попадаются дубликаты и в строках.
Повторяющиеся данные действительно являются проблемой, т.к. они затрудняют процесс CRUD. К примеру, при поиске по данной таблице на обработку дубликатов будет уходить дополнительное время. К тому же, если пользователь обновит твитт, то нам нужно будет перезаписать все дубликаты.
Решение данной проблемы заключается в разделении Таблицы 1 на несколько таблиц. Давайте примемся за решение первой проблемы, а именно - устранение дубликатов в столбцах.
Шаг 2. Избавляемся от дубликатов в столбцах
Как было оговорено выше, столбцы “username” и “following_username” содержат дубликаты данных. Они возникли в результате того, что я хотел отобразить отношения между твиттами и пользователями. Давайте улучшим нашу структуру БД, разделив существующую таблицу на две: в одной будем хранить информацию, а в другой - отношения между записями.
Поскольку @Brett_Englebert подписан на @RealSkipBayless, то в таблице “following” отобразим это следующим образом: имя @Brett_Englebert поместим в колонку “from_user”, а @RealSkipBayless в “to_user.” Давайте посмотрим, как будет выглядеть таблица “following” после разделения Таблицы 1 :
Таблица 2. following
| from_user | to_user |
|---|---|
| _DreamLead | Scootmedia |
| _DreamLead | MetiersInternet |
| GunnarSvalander | klout |
| GunnarSvalander | zillow |
| GEsoftware | DayJobDoc |
| GEsoftware | byosko |
| adrianburch | CindyCrawford |
| adrianburch | Arjantim |
| AndyRyder | MichaelDell |
| AndyRyder | Yahoo |
| Brett_Englebert | RealSkipBayless |
| Brett_Englebert | stephenasmith |
| NimbusData | dellock6 |
| NimbusData | rohitkilam |
| SSWUGorg | drsql |
| SSWUGorg | steam_games |
Таблица 3. users
| full_name | username | text | created_at |
|---|---|---|---|
| Boris Hadjur | _DreamLead | What do you think about #emailing #campaigns #traffic in #USA? Is it a good market nowadays? do you have #databases? | Tue, 12 Feb 2013 08:43:09 +0000 |
| Gunnar Svalander | GunnarSvalander | Bill Gates Talks Databases, Free Software on Reddit http://t.co/ShX4hZlA #billgates #databases | Tue, 12 Feb 2013 07:31:06 +0000 |
| GE Software | GEsoftware | RT @KirkDBorne: Readings in #Databases: excellent reading list, many categories: http://t.co/S6RBUNxq via @rxin Fascinating. | Tue, 12 Feb 2013 07:30:24 +0000 |
| Adrian Burch | adrianburch | RT @tisakovich: @NimbusData at the @Barclays Big Data conference in San Francisco today, talking #virtualization, #databases, and #flash memory. | Tue, 12 Feb 2013 06:58:22 +0000 |
| Andy Ryder | AndyRyder5 | http://t.co/D3KOJIvF article about Madden 2013 using AI to prodict the super bowl #databases #bus311 | Tue, 12 Feb 2013 05:29:41 +0000 |
| Andy Ryder | AndyRyder5 | http://t.co/rBhBXjma an article about privacy settings and facebook #databases #bus311 | Tue, 12 Feb 2013 05:24:17 +0000 |
| Brett Englebert | Brett_Englebert | #BUS311 University of Minnesota’s NCFPD is creating #databases to prevent “food fraud.” http://t.co/0LsAbKqJ | Tue, 12 Feb 2013 01:49:19 +0000 |
| Brett Englebert | Brett_Englebert | #BUS311 companies might be protecting their production #databases, but what about their backup files? http://t.co/okJjV3Bm | Tue, 12 Feb 2013 01:31:52 +0000 |
| Nimbus Data Systems | NimbusData | @NimbusData CEO @tisakovich @BarclaysOnline Big Data conference in San Francisco today, talking #virtualization, #databases,& #flash memory | Mon, 11 Feb 2013 23:15:05 +0000 |
| SSWUG.ORG | SSWUGorg | Don’t forget to sign up for our FREE expo this Friday: #Databases, #BI, and #Sharepoint: What You Need to Know! http://t.co/Ijrqrz29 | Mon, 11 Feb 2013 22:15:37 +0000 |
Уже лучше. Теперь в таблице “users” (Таблица 3) у нас хранится только информация о твиттах, а в таблице following (Таблица 2) - зависимость пользователей.
Основатель теории реляционных баз данных, Эдгар Кодд, назвал бы этот процесс (удаления повторений из столбцов таблиц) приведением БД к первой нормальной форме.
Шаг 3. Удаление повторений из строк
Теперь мы займёмся устранением других проблем, а именно, избавимся от дубликатов в строках таблицы “users”. Поскольку пользователи @AndyRyder5 и @Brett_Englebert разместили по несколько твиттов, то их имена в таблице “users” (Таблица 3 ) дублируются в колонке full_name. Данная проблема также решается разделением таблицы “users”.
Поскольку текст твитта и время его создания являются уникальными данными, то их мы поместим в одну и ту же таблицу. Также нам нужно указать связь между твитами и пользователями. Для этого я создал специальный столбец username.
Таблица 4. tweets
| username | text | created_at |
|---|---|---|
| _DreamLead | What do you think about #emailing #campaigns #traffic in #USA? Is it a good market nowadays? do you have #databases? | Tue, 12 Feb 2013 08:43:09 +0000 |
| GunnarSvalander | Bill Gates Talks Databases, Free Software on Reddit http://t.co/ShX4hZlA #billgates #databases | Tue, 12 Feb 2013 07:31:06 +0000 |
| GEsoftware | RT @KirkDBorne: Readings in #Databases: excellent reading list, many categories: http://t.co/S6RBUNxq via @rxin Fascinating. | Tue, 12 Feb 2013 07:30:24 +0000 |
| adrianburch | RT @tisakovich: @NimbusData at the @Barclays Big Data conference in San Francisco today, talking #virtualization, #databases, and #flash memory. | Tue, 12 Feb 2013 06:58:22 +0000 |
| AndyRyder5 | http://t.co/D3KOJIvF article about Madden 2013 using AI to prodict the super bowl #databases #bus311 | Tue, 12 Feb 2013 05:29:41 +0000 |
| AndyRyder5 | http://t.co/rBhBXjma an article about privacy settings and facebook #databases #bus311 | Tue, 12 Feb 2013 05:24:17 +0000 |
| Brett_Englebert | #BUS311 University of Minnesota’s NCFPD is creating #databases to prevent “food fraud.” http://t.co/0LsAbKqJ | Tue, 12 Feb 2013 01:49:19 +0000 |
| Brett_Englebert | #BUS311 companies might be protecting their production #databases, but what about their backup files? http://t.co/okJjV3Bm | Tue, 12 Feb 2013 01:31:52 +0000 |
| NimbusData | @NimbusData CEO @tisakovich @BarclaysOnline Big Data conference in San Francisco today, talking #virtualization, #databases,& #flash memory | Mon, 11 Feb 2013 23:15:05 +0000 |
| SSWUGorg | Don’t forget to sign up for our FREE expo this Friday: #Databases, #BI, and #Sharepoint: What You Need to Know! http://t.co/Ijrqrz29 | Mon, 11 Feb 2013 22:15:37 +0000 |
Таблица 5. users
| full_name | username |
|---|---|
| Boris Hadjur | _DreamLead |
| Gunnar Svalander | GunnarSvalander |
| GE Software | GEsoftware |
| Adrian Burch | adrianburch |
| Andy Ryder | AndyRyder5 |
| Brett Englebert | Brett_Englebert |
| Nimbus Data Systems | NimbusData |
| SSWUG.ORG | SSWUGorg |
После разделения в таблице users (Таблица 5 ) у нас присутствуют уникальные (не повторяющиеся) строки.
Данный процесс удаления дубликатов из строк называется приведением ко второй нормальной форме.
Шаг 4. Объединяем таблицы на основе ключей
Итак, в результате наших действий, Таблица 1 была разбита на 3 части: following (Таблица 2), tweets (Таблица 4), users (Таблица 5). Все дубликаты устранены. Для того чтобы в дальнейшем мы могли с лёгкостью извлекать данные из этой структуры, независимые друг от друга таблицы мы должны связать специальными отношениями, которые будут давать нам информацию о том, какому пользователю принадлежит какой твит, и кто на кого подписан.
Для создания связей между записями нам необходимо ввести уникальный идентификатор, который называется первичный ключ.
Вообще говоря, в Таблице 4 и 5 мы уже это сделали. В таблице “users” первичным ключом является колонка “username”, потому что логин пользователя должен быть уникальным значением и не может повторяться. В таблице “tweets” мы используем данный ключ для обозначения связи между пользователем и твитом. Колонка “username” в таблице “tweets” называется внешним ключом.
Если вы когда-то работали с базами данных, то у вас может возникнуть вопрос: можем ли мы использовать колонку “username” в качестве первичного ключа?
С одной стороны, это может упростить процесс поиска, ведь мы не используем никаких числовых ID. С другой стороны, что если пользователь захочет поменять свой логин? Это может привести к огромному количеству проблем. Для того чтобы не попасть в подобную ситуацию, лучше воспользоваться числовыми ID. Всё зависит от вашей системы. Если вы предоставляете вашим пользователям возможность менять логины, то лучше в качестве первичного ключа использовать автоинкрементированное числовое поле ID. В противном случае, колонка “username” вполне подойдёт для этой роли. Я оставлю всё как есть.
Давайте посмотрим на таблицу tweets (Таблица 4). Первичный ключ должен быть уникальным для каждой строки. Какую колонку в данной таблице мы можем выбрать для этой роли? Колонка “created_at” не подойдёт, т.к. в принципе 2 разных пользователя могут в одно и то же время опубликовать запись. С колонкой “text” та же история: два разных пользователя могут создать твит с текстом “Hello World”. Колонка “username” в данной таблице является внешним ключом для обозначения связи между пользователем и твитом. Итак, поскольку все возможные варианты нам не подходят, то лучшим решением будет добавление колонки id, которая будет первичным ключом для данной таблицы.
Таблица 6. tweets с колонкой id
| ID | username | text | created_at |
|---|---|---|---|
| 1 | _DreamLead | What do you think about #emailing #campaigns #traffic in #USA? Is it a good market nowadays? do you have #databases? | Tue, 12 Feb 2013 08:43:09 +0000 |
| 2 | GunnarSvalander | Bill Gates Talks Databases, Free Software on Reddit http://t.co/ShX4hZlA #billgates #databases | Tue, 12 Feb 2013 07:31:06 +0000 |
| 3 | GEsoftware | RT @KirkDBorne: Readings in #Databases: excellent reading list, many categories: http://t.co/S6RBUNxq via @rxin Fascinating. | Tue, 12 Feb 2013 07:30:24 +0000 |
| 4 | adrianburch | RT @tisakovich: @NimbusData at the @Barclays Big Data conference in San Francisco today, talking #virtualization, #databases, and #flash memory. | Tue, 12 Feb 2013 06:58:22 +0000 |
| 5 | AndyRyder5 | http://t.co/D3KOJIvF article about Madden 2013 using AI to prodict the super bowl #databases #bus311 | Tue, 12 Feb 2013 05:29:41 +0000 |
| 6 | AndyRyder5 | http://t.co/rBhBXjma an article about privacy settings and facebook #databases #bus311 | Tue, 12 Feb 2013 05:24:17 +0000 |
| 7 | Brett_Englebert | #BUS311 University of Minnesota’s NCFPD is creating #databases to prevent “food fraud.” http://t.co/0LsAbKqJ | Tue, 12 Feb 2013 01:49:19 +0000 |
| 8 | Brett_Englebert | #BUS311 companies might be protecting their production #databases, but what about their backup files? http://t.co/okJjV3Bm | Tue, 12 Feb 2013 01:31:52 +0000 |
| 9 | NimbusData | @NimbusData CEO @tisakovich @BarclaysOnline Big Data conference in San Francisco today, talking #virtualization, #databases,& #flash memory | Mon, 11 Feb 2013 23:15:05 +0000 |
| 10 | SSWUGorg | Don’t forget to sign up for our FREE expo this Friday: #Databases, #BI, and #Sharepoint: What You Need to Know! http://t.co/Ijrqrz29 | Mon, 11 Feb 2013 22:15:37 +0000 |
С таблицей following можем сделать то же самое, т.к. ни одна существующая колонка не подойдёт на роль первичного ключа. Колонки “from_user” и “to_user” являются внешними ключами и обозначают связь между подписками пользователей.
Итак, к этому моменту мы уже много чего сделали. Избавились от дублирующей информации в колонках и строках и выбрали для наших таблиц подходящие колонки на роль первичных и внешних ключей для обозначения зависимостей между данными. Данный процесс называется нормализацией и предназначен для приведения ваших таблиц под реляционную модель. Благодаря нормализации мы можем более простым образом реализовывать операции CRUD.
Ниже вы можете увидеть схему наших таблиц и связей между ними:
Системы Управления Базами Данных
Теперь, когда у нас есть реляционная БД, каким образом мы можем её имплементировать? Для этого мы можем воспользоваться системами управления базами данных (СУБД). Существует целый набор подобных программ, как платных, так и бесплатных. Среди платных можно выделить Oracle Database , IBM DB2 и Microsoft SQL Server . Бесплатные: MySQL , SQLite и PostgreSQL .
Чаще всего различные компании используют MySQL. Twitter в этом смысле - не исключение.
SQLite чаще используется при разработке приложений для iOS и Android, где хранится различного рода конфиденциальная информация. Браузер Google Chrome использует SQLite для хранения истории просмотров, кукисов, изображений...
PostgreSQL используется реже. Для неё существует полезное расширение PostGIS, которое делает данную СУБД удобной для хранения геолокационных данных. К примеру сервис OpenStreetMap исользует PostgreSQL.
Язык структурированных запросов (SQL)
После того, как вы выбрали подходящую для вас СУБД и установили её, следующим шагом было бы создание таблиц и управление данными. Для этого мы можем воспользоваться специальным языком SQL.
Создание БД development:
CREATE DATABASE development;
Создание таблицы Users:
CREATE TABLE users (full_name VARCHAR(100), username VARCHAR(100));
При создании полей нам необходимо указать тип хранимой информации и её размер. Колонки “full_name” и “username” будут типа VARCHAR, который предназначен для хранения строк символов. Размер 100 символов. Список всех типов вы можете найти .
Добавление записи:
INSERT INTO users (full_name, username) VALUES ("Boris Hadjur", "_DreamLead");
Извлечение всех записей пользователя _DreamLead:
Обновление записи:
Удаление записи:
SQL очень похож на человеческий язык (английский). В каждом СУБД SQL обладает рядом собственных особенностей и различий, но в целом, все разновидности SQL похожи друг на друга.
Итог
В этом уроке мы разобрали процесс создания реляционной БД, взяли набор данных и распределили их по таблицам, согласно реляционной модели. Также мы быстро пробежались по существующим СУБД и языку SQL.
Уровень 1: Уровень внешних моделей – это самый верхний уровень где каждая модель имеет свое видение данных. Этот уровень определяет точку зрения базы данных отдельных приложений.
Концептуальный уровень: Центральное управляющее звено, где здесь БД представлена в наиболее общем виде, который объединяет данные используемые всеми приложениями. Фактически концептуальный уровень отражает обобщённую модель предметной область.
Физический уровень (База данных): Это сами данные расположенные в файлах или в страничных структурах, расположенных навнешних носителях информации.
Модели данных
Выделяют следующие модели данных:
1. Инфологические
2. Дата логические
3. Физические
Процесс проектирования баз данных начинается с проектирования инфологической модели. Инфологическая модель данных это обобщённое неформальное описание создаваемой БД, выполненное с использованием естественного языка, математических формул, таблиц, графиков и др. средств понятных всем людям работающим над проектированием БД.
Кортеж доменов
Инфологическая модель отображает реальный мир в некоторой понятной человеку концепции, полностью независимой от среды хранения данных. Поэтому Инфологическая модель не должна изменяться до тех пор, пока какие то изменения в реальном мире не потребуют изменения вне определения, чтобы эта модель продолжала отображать предметную область.
Существует множество подходов к построению этой модели: графовые модели, семантические сети, сущность – связь и другие.
Даталогическая модель
Инфологическая модель должна быть отображена в даталогической модели, понятной СУБД. Даталогическая модель это формальное описание инфологической модели на языке СУБД.
Эта модель представляет собой совокупность связанных элементов, образующих иерархическую структуру. К основным понятиям иерархии относятся уровень, узел и связь.
связь уровень
Узлом называется совокупность атрибутов данных описывающих некоторый объект. Каждый узел связан с одним узлом более высокого уровня и с любым количеством узлов нижнего уровня. Исключением является узел самого высокого уровня. Количество деревьев в базе данных определяется количеством корней деревьев. К каждой записи базы данных существует единственный путь от корневой записи. Простым примером может служить система доменных имен в интернете\ адрес. На первом уровне (корень дерева) лежит наша планета земля, на втором Страна, на третьем- Регион, на четвёртом – населённый пункт, улица, дом,квартира. Типичным представителем является СУБД от IBM - IMS.
Все экземпляры данного типа потомка с общим экземпляром типа предка называется близнецами. Для базы данных определён полный порядок обхода. Сверху вниз и с права на лево.
Физическая модель
На основе даталогической модели строится физическая модель. Физическая организация данных оказывает основное влияние на эксплуатационные характеристики базы данных. Разработчики СУБД пытаются создать наиболее производительные физические модели данных, предлагая пользователям тот или иной инструментарий, для под настройки модели для конкретной БД.
Пример: В частности для реляционной БД она уже учитывает:
1. Физические аспекты хранения таблиц в определённых файлах.
2. Создание индексов оптимизирующих скорости операций над данными с помощью приложения.
3. Выполнения различных действий над данными при определённых событиях, определяемых пользователям с помощь триггеров и хранимых процедур.
Инфологические модели ХДля всех уровней и для любого метода представления предметной области, лежит кодирование понятий отношений между понятиями. Ключевым этапом при разработке любой информационной системы является проведение системного анализа:
Формализация предметной области и представление системы как совокупности компонентов.
Композиция как основа системного анализа может быть функциональной (построение иерархия).
Однако в большинстве систем, если говорить о базах данных, типы данных являются более статичным элементом чем способы их обработки. Поэтому получили интенсивное развитие такие методы системного анализа как диаграмма потоков data flown diagram. Развитие реляционных БД. Стимулировала развитие построения методик развития данных в частности ER диаграмм ER. Реляционная модель данных в качестве отображения непосредственно использует понятие отношения. Она ближе всего находится к концептуальной модели представления данных. И часто лежит в основе её.
В отличие от теоретика графовых моделей, в реляционной модели связи между отношениями реализуются не явным способом для чего используют ключи отношений. Например, отношения иерархического типа реализуется механизмом первичных и внешних ключей, когда в подчинённом отношении должен присутствовать факт атрибутов.
Такой атрибут отношений в основном отношений будет называться первичным ключом, а в подчинённом вторичным.
Прогресс в области разработки языков программирования связанных в первую очередь с типизацией данных и появлением объектно-ориентированных языков позволило подойти к анализу сложных систем с точки зрения иерархических представлений то есть с помощью классов объектов со свойствами полиморфизма, наследование, инкапсуляция.
ОТНОШЕНИЕ ЭТО ТАБЛИЦА.
Удаление то что создали и
Редактирование.
Реляционная модель базы данных
Реляционные модели данных в настоящее время приобрели наибольшую популярность именно за такое представление данных.
Реляционную модель можно представить как особый метод представления данных, содержащий собственные данные (в виде таблиц), и способы работы и манипуляции с ними (в виде связей). Реляционная модель предполагает три концептуальных элемента: Структура, Целостность и Обработка данных. В этих элементах есть свои обязательные понятия которые для дальнейшего изложения необходимо пояснить.
Таблица рассматривается как непосредственное хранилище данных. Традиционно в реляционных системах таблицу называют отношением. Строку таблицы называют кортежем , а столбец атрибутом . При этом атрибуты имеют уникальные имена (в пределах отношения).
Количество кортежей в таблице называют кардинальным числом . Количество атрибутов степенью. Для отношения устанавливают уникальный идентификатор, то есть один или несколько атрибутов, значения которых в одно и то же время не бывают одинаковыми – идентификатор называют первичным ключом.Домен это множество допустимых однородных значений для того или иного атрибута. Таким образом домен можно рассмотреть как именованное множество данных причём составные части этого множества являются логически не делимыми единицами (в качестве домена могут выступать например перечень фамилий сотрудников учреждения однако не все фамилии могут присутствовать в таблице).
SUMMОтношение
атрибуты
Поля KOD, NAME, SUMM это атрибуты таблицы содержащиеся в заголовке.
Пары KOD 5216, NAME Киреева, SUMM 25.50 являются элементами тела отношения.
В Реляционных базах данных в отличие от других моделей пользователь указывает какие данные для него необходимы а не то как это делать. По этой причине процесс перемещения и навигации по базе данных в реляционных системах является автоматическим, а эту задачу в СУБД выполняет оптимизатор. Его работа заключается в том чтобы наиболее эффективным способом произвести выборку данных из базы данных по запросу. Таким образом, оптимизатор по крайней мере должен суметь определить из каких таблиц выбираются данные насколько много информации в этих таблицах и каков физический порядок записи в таблицах и как они сгруппированы.
Кроме того реляционная БД выполняет и функции каталога. В каталоге хранится описание всех объектов из которых состоит база данных: таблиц, индексов, триггеров и т.п. Очевидно, что жизненно необходимо для правильной работы всей системы, такой компонент как оптимизатор. Оптимизатор использует информацию хранящуюся в каталоге. Интересен тот факт что каталог сам является набором таблиц, поэтому СУБД может манипулировать им традиционными способами, не прибегая к каким либо особым приёмам и методам.
Домены и отношения
Основные определения: Домены, виды отношений, предикаты.
Отношения имеет ряд основных свойств:
1. В самом общем случае в отношениях не бывает общих кортежей – это следует из самого определения отношений. Однако для некоторых СУБД в ряде случаев допускается отступление от этого свойства. По сколько в отношений имеет место первичный ключ, одинаковые кортежи – исключены.
2. Кортежи не упорядочены сверху вниз – в отношении просто отсутствует понятие позиционного номера. В отношений без потери информации можно с успехом расположить кортежи в любом порядке.
3. Атрибуты не упорядочены слева на право. Атрибуты в заголовке отношений можно располагаетесь в любом порядке, при этом целостность данных не нарушается. Поэтому понятие позиционного номера в отношении атрибута тоже не существует.
4. Значение атрибутов состоят из логически не делимых единиц – это следует из того, что значения берутся из доменов иначе можно сказать, что отношения не содержат групп повторений. То есть являются нормализованными.
В реляционных системах поддерживается несколько видов отношений:
1. Именованные представляют собой переменные отношения определяемые в СУБД путём операторов создания и как правило необходимые для более удобного представления информации для пользователя.
2. Базовые отношения являются непосредственно важной частью БД, поэтому при проектировании им дают собственное название.
3. Производное отношение это то которое было определено через другие, как правило базовые, отношения путём использования средств СУБД.
4. Представление это фактически является именованным производным отношением, при этом представление выражается исключительно через операторы СУБД, применённые к именованным отношениям, поэтому их физически в БД не существует.
5. Результат запросов это не именованное производное отношение содержащее данные(результат конкретного запроса). Результат в БД не хранится а существует до тех пор пока он необходим пользователю.
6. Хранимое отношение это то которое физически поддерживаются в памяти отношений, к хранимым отношениям чаше всего относятся база отношений. Исходя из вышесказанного, можно определить реляционную базу данных как набор отношений, связанных между собой.
Связь в данном случае это ассоциирование двух или более отношений.
| KOD | ADRES |
∞ Бинарная связь
| Студенты |
| Преподы |
| Расписание занятий |
| ∞ |
| ∞ |
| ∞ |
| Студенты |
Тернарные связи
Целостность данных
В реляционных моделях вопросу целостности данных отводят особое место. Напомним, что ключ или потенциальный ключ это минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый кортеж, минимальность означает что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать кортеж по оставшимся атрибутам.
Каждое отношение обладает хотя бы одним возможным ключом. Один из них принимается за первичный ключ.
При выборе первичного ключа следует отдавать предпочтение не составным ключам или ключам, составленных из минимального набора атрибутов. Нежелательно также использовать ключи с длинными текстовыми значениями (Предпочтительней использовать в качестве ключей целочисленные атрибуты) . Так для идентификации работника можно использовать либо уникальный табельный номер, или номер паспорта, либо набор из фамилий имени отчества и номера отдела. Не допускается что бы первичный ключ отношения, то есть любой атрибут участвующий в первичном ключе принимал неопределённые значения. В этом случае возникнет противоречивая ситуация (коллизия ): Появится не обладающий уникальностью элемент первичного ключа. Поэтому при проектировании базы данных за этим следует тщательно следить.
О внешних ключах. Стоит отметить ввиду что отношение С связывает отношения B и А, то оно должно включать внешние ключи, соответствующий первичным ключам отношениям А и В.
Внешний ключ таблицы формируется с помощью нескольких первичных ключей других таблиц.
Таким образом при рассмотрении проблемы выбора способа связи отношения в базе данных возникает вопрос о том каковы же должны быть внешние ключи. При этом для каждого внешнего ключа необходимо решить проблему связанную с возможностью (или невозможностью) появления во внешних ключах неопределённых значений(NULL – значений- значение атрибута для отсутствующей информации). Другими словами может ли существовать некоторый кортеж в отношений, для которого не известен кортеж в связанных с ним отношении?
С другой стороны необходимо заранее обдумать вопрос о том что произойдёт при удаления кортежей из отношения на который ссылается внешний ключ. При этом существуют следующие вероятные возможности:
· Операция каскадируется – то есть удаление кортежей в отношениях приводит к удалению кортежей связанных отношением. Например удаление информации о фамилии имени и т.п. сотрудника в одном отношении приводит к удалению о его заработной плате в другом отношении;
· Операция ограничивается - то есть удаляются лишь те кортежи для которых связанной информации в другом отношении нет. Не вся информация удаляется (не во всех отношениях) так как она может быть использована в другом отношении, удаление информации в котором ведёт к нарушению целостности данных. Если такова информация имеется то удаление осуществить нельзя, например, удаление информации о имени, фамилии и т.п. сотрудника возможно лишь в том случае если информация в связанном отношении о его заработной плате отсутствует.
Нужно предусмотреть технологию того что будет происходить при попытке обновления первичного ключа отношения, на которые ссылается некоторый внешний ключ. Здесь имеются те же возможности как и при удалении:
· Операция каскадируется то есть при обновлении первичного ключа происходит обновление внешнего ключа в связанном отношении. Например обновление первичного ключа в отношении, где хранится информация о сотруднике приводит к обновлению внешнего ключа в отношении с информацией о заработной плате.
· Операция ограничивается то есть обновляются лишь те первичные ключи для которых связанной информации в другом отношении нет. Если таковая информация имеется то обновление сделать нельзя. Например обновление первичного ключа в отношении, где хранится информация о сотруднике, возможна лишь в том случае, если информация о его заработной плате в связанном отношении отсутсвует.1
Реляционная алгебра
Формальной основой базы реляционной модели БД является реляционная алгебра, основанное на теории множеств и рассматривающая специальный оператор над отношениями, и реляционное исчисление базирующиеся на математической логике.
| Произведение |
| А А А Б В В | Г Г Д |
| Г Д |
| А |
| А Б В | Г Г Д | Ж Ж З |
Надо отметить что реляционная алгебра обладает большой мощностью - сложные запросы к базе данных могут быть выражены с помощью одного выражения. Именно по этой причине эти механизмы включены в реляционную модель данных. Любой запрос выражаемый с помощью одного выражения реляционной алгебры, или одной формулой реляционного исчисления, может быть выражен с помощью одного оператора этого языка.
Реляционная алгебра обладает важным свойством - она замкнута относительно понятия отношения. Это означает что выражение реляционной алгебры выполняется над отношениями реляционных баз данных и результаты их вычисления также представляют собой отношения.
Основная идея реляционной алгебры состоит в том что средства манипулирования отношениями, рассматриваемыми как множество основаны на традиционных множественных операциях дополненных некоторыми специфическими операциями для БД.
Опишем вариант алгебры который был предложен КОДДОМ. Операция состоит из 8 основных операторов:
· Выборка отношения (унарная операция)
· Проекция отношения (унарная операция)
· Объединения отношений
· Пересечение отношений(бинарная операция)
· Вычитание отношений
· Произведение отношений
· Соединение отношений
· Деление отношений
Эти операции можно объяснить следующим образом:
· Результатом выборки отношения по некоторому условию является отношение который включает только те кортежи первоначального отношения которые удовлетворяют этому условию.
· При осуществлении проекции отношения на заданный набор его атрибутов будет получено отношение кортежи которого взяты из соответствующих кортежей первого отношения.
· При выполнении операции объединения двух отношений будет получено отношение включающее все кортежи входящие в хотя бы одно из участвующих в операции отношений.
· При выполнении операции пересечения двух отношений будет получено отношение включающее все кортежи входящие в оба первоначальных отношения.
· При выполнении операции вычитания двух отношений будет получено отношение включающее все кортежи входящие в первое отношение, кроме тех которые также входят и во второе отношение.
· При выполнении прямого произведения двух отношений получается отношение кортежи которого являются сочетанием кортежей первого и второго отношения.
· При соединении двух отношений по некоторому условию образуется результирующее отношение кортежей которого является сочетанием кортежей первого и второго отношений, удовлетворяющим этому условию.
· Операция реляционного деления имеет два операнда – бинарная то есть (состоящее из двух атрибутов) и унарная (состоящая из одного атрибута) отношения. Результат операции является отношение состоящее из кортежей включающие отношение первого атрибута кортежей первого отношения, причем таких что множество значений второго атрибута совпадает со множеством значений второго отношения.
Помимо выше перечисленных есть ряд особых операций характерных для работы с базами данных:
· В результате операции переименования получается отношение набор кортежей, которого совпадает с телом первоначального отношения, но имена атрибутов изменены.
Отсюда следует что результатом реляционной операции является некоторое отношение то имеется возможность образовывать реляционные выражения в которых вместо первоначального отношения (операнда), будет использоваться вложенное реляционное выражение. Это происходит благодаря тому факту что операция реляционной алгебры действительно замкнуты относительно понятия отношения. Начнём с операции объединения отношений , однако это в равной мере относится и к операциям пересечения и сочетания, то есть в реляционной алгебры результатом операции объединения является отношение. Если допустить в реляционной алгебре возможность объединения произвольных двух отношений с разными наборами атрибутов, то результатом такой операции будет множество, однако множество разнотипных кортежей, то есть вообще говоря не отношение. Если исходить из требования замкнутости реляционной алгебры относительно понятия отношения то такая операция объединения является бессмысленной. Это приводит к появлению понятия совместимости отношений по объединению : два отношения совместимы только в том случае, когда обладают одинаковыми заголовками, то есть имеет тот же набор имён атрибутов, и одноимённые атрибуты определены в том же домене.
При условии что два отношения совместимы по объединению, при обычном выполнении над ними операции объединения пересечения вычитания результатом операции является отношение с корректно определённым заголовком совпадающим с заголовком каждого из отношений – операндов. Если же два отношения не полностью совместимы по объединению, то есть совместимы во всем кроме имён атрибутов, то до выполнения операции типа соединения, эти отношения можно сделать полностью совместимыми по объединению путём применения операции переименования.
Операция прямого произведения двух отношений вызывает новые проблемы. В Теории множеств прямое произведение может быть получено для любых множеств. Элементы результирующего множества будут являться пары, составленные из элементов первого и второго множества. Поскольку отношения являются множествами то для любых двух отношений возможно получение прямого произведения. Однако результат не будет отношением. Элементами результата будут являться не кортежи, а пары кортежей. Поэтому в реляционной алгебре используется специальная форма операции взятия прямого произведения - расширенное прямое произведение отношений. При взятии расширенного прямого произведения двух отношений элементом результирующего отношения является кортеж, формирующийся при слиянии одного кортежа первого отношения, и одного кортежа второго отношения. Тут же возникает вторая проблема, связанная с получением корректно сформированного заголовка результирующего отношения, это приводит к необходимости ввода понятия совместимости отношений, по взятию расширенного прямого произведения.
Два отношения совместимы по взятию прямого произведения только в том случае, если множество имен атрибутов этих отношений не пересекаются. Любые два отношения могут быть преобразованы к совместимому виду по взятию прямого произведения путём применения операции переименования к одному из этих отношений.
Операция выборки требует наличия двух отношений: первоначального отношения – операнда, и простого условия ограничения. В результате выполнения операции выборки производится отношение заголовок которого совпадает с заголовком отношения операнда, а в тело входят те кортежи отношения операнда, которые удовлетворяют значениям условия ограничения.
Введём ряд операторов.
Пусть union означает операцию объединения, intersect – операция пересечение, minus – операция вычитания. Для обозначения операции выборки будем использовать конструкцию A where B , где А – отношение операнд, а В простое условие сравнения. Пусть С1 и С2 два простых условия выборки
A where C1 AND C2 идентично (A where C1) intersect (A where C2)
A where C1 OR C2 идентично (A where C1) union (A where C2)
A where C1 not C2 идентично (A where C1) minus (A where C2)
С использованием этих определений можно реализовать операции выборки, в которых условием выборки является произвольное логическое выражение составленное из простых условий с использованием логических связей (and, or, not) . Операция взятия проекций отношение А оп списку атрибутов а1, а2,…,an будет отношение заголовком которого является множество атрибутов, а1,а2,…,an. Тело результата будет состоять из кортежей для которых в отношении А имеется кортеж, атрибут а1 имеет значение b1, атрибут а2 значение b2< и так далее атрибут an – bn. По сути при выполнении операции проекции определяется «Вертикальная» вырезка отношения - операнда с удалением возникающих кортежей –дубликатов.
Операция соединения, называемая иногда соединением по условию требует наличия двух операндов – соединяемых отношений, и третьего операнда – простое условие. Пусть соединяется отношение А и В. Как и в случае операции выборки, условие соединения С имеет вид, (а comp –op b) либо (а comp –op const) где А и В имена атрибутов отношений А и В, const- литерально заданная константа. Comp-op – допустимая в данном контексте операция сравнения. Тогда по определению результатом операции соединения является отношение, получаемое путём, выполнения операции ограничения, по условию С прямого произведения отношения А и В.
Имеется важный частный случай соединения, естественное соединение. Операция соединения называется операцией естественного соединения, если условия соединения имеет вид (а=в) где а и в атрибуты разных операндов соединения. Этот случай важен потому что он особо часто встречается на практике и для него существуют эффективные алгоритмы реализации в СУБД. Операция естественного соединения применяется к паре отношений А и В, обладающих общим атрибутом Р, то есть атрибутом с одним и тем же именем и определённым на одном и том же домене. Пусть ав обозначает объединение заголовков отношений А и В. Тогда естественное соединение это спроецированный на ав результат соединения А и В. Операции естественного соединения не включается прямо в состав набора операций реляционной алгебры, но она имеет очень важное практическое значение.
Операция деления отношений нуждается в более подробном объяснении поскольку трудна для понимания. Пусть заданы два отношение А {a1,a2,..,an,b1,b2,…,bm}
B {b1,b2,…,bn} Будем полагать что атрибут b1 отношения A и атрибут b1 отношения B определены на одном и том же домене. Назавём множество атрибутов {aj} составным атрибутом а, множество {bj} cсоставным атрибутом b. После этого будем говорить о реляционном делении бинарного отношения А (а,b) на унарное отношение B (b).
Результатом деления А на В является унарное отношение С (а), состоящее из таких кортежей v что в отношении А имеются кортежи
Поскольку деление наиболее трудная операция поясним её примером. Пусть в БД студентов имеется два отношения: СТУДЕНТЫ (ФИО, НОМЕР) и ИМЕНА (ФИО), причем унарное отношение ИМЕНА содержит все фамилии которыми обладают студенты института. Тогда после выполнения операции реляционного деления отношения СТУДЕНТЫ на отношения ИМЕНА, будет получено унарное отношение содержащее номера студенческих билетов принадлежащих студентам со всеми возможными в этом институте фамилиями.
Реляционное счисление
Допустим имеется база данных обладающая структурой СТУДЕНТЫ (номер, имя, стипендия, код группы), и отношение ГРУППЫ(гр_ном, гр_кол, гр стар) Предположим что необходимо узнать имена и номера студ. билетов у студентов являющимися старостами групп с количеством человек больше 25. В реляционной алгебре нужно предпринять следующие действия для такого запроса:
1. Выполнить соединение отношений СТУДЕНТЫ и ГРУППЫ, по условию «студ_ номер =гр_стар»;
2. Ограничить полученное отношение по условию гр_кол>25.
3. Cпроецировать результат предыдущей операции на атрибут студ_имя, студ_номер.
Здесь пошагово сформулирована последовательность выполнения запроса в базе данных, каждый из которых соответствует одной реляционной операции. если же сформулировать тот же запрос с использование реляционного исчисления То мы получили бы формулу которую можно прочитать: Выдать СТУД_ИМЯ и СТУД_НОМЕР для таких студентов чтобы сосуществовала такая группа ГР_СТАР и значением ГР_КОЛ>25. Во второй формулировке мы указали лишь характеристики результирующего отношения но ничего не сказали о способе его формирования. В этом случае СУБД должна сама решить что за операции и в каком порядке нужно выполнить над отношениями СТУДЕНТЫ и ГРУППЫ. Оба рассмотренных в примере способа на самом деле эквиваленты и существует не очень сложные преобразования из одного в другой.
Базисными понятиями реляционного счисления являются понятия переменной с определённой область её значения, и понятия правильно построенной формулы, опирающиеся на переменные и спец. Функции. Что является областью определения переменной различаются исчисление кортежей, и исчисления доменов то есть вдоль или поперёк. В исчислении кортежей областями определения переменных является отношение баз данных, то есть допустимым значением каждой переменной является кортеж некоторого отношения. В исчислении доменов областями определения переменных являются домены на которых определены атрибуты отношений баз данных то есть допустимым значением каждой переменной является значение каждой переменной.
| Byte | Integer | String | Char | |
| M | ||||
| | N | |||
| K | ||||
Для определения кортежи используется команда RANGE. Например чтобы определить переменную СТУДЕНТ областью определения которой является СТУДЕНТЫ нужно употребить конструкцию RANGE СТУДЕНТ IS СТУДЕНТЫ. Из этого определения следует что в любой момент времени переменная студент представляет некоторый кортеж отношения СТУДЕНТЫ. При использовании кортежных переменных в формулах можно ссылать на значения атрибута переменных. Например для того чтобы сослаться на значение атрибута СТУД_ИМЯ переменной СТУДЕНТ нужно употребить конструкцию СТУДЕНТ.СТУД_ИМЯ.
Правильно построенные формулы служат для выражения условий, накладываемых на кортежные переменные. В основе таких формул лежат простые сравнения, представляющие собой, операции сравнения значений атрибутов переменных и литерально заданных констант. Например конструкция СТУДЕНТ.СТУД_НОМ=123456. Является простым сравнением. Более сложным вариантом составных формул является с помощью логических связей AND, OR, NOT, IF…THEN. Наконец допускается построение правильно построенных формул с помощью кванторов. Если F это правильно построенная формула в которой участвует переменная var то конструкция EXIST (квантор существования) var (F) и FORALL(для всех кортежей) var (F) являются правильными.
Переменные, входящие в правильно построенные формулы могут быть свободными или связанными. Все переменные входящие в их состав при построение которых не использовались кванторы являются свободными. Это означает что если для какого то набора значений свободных кортежных переменных при вычислении формул получено значение «истина», то эти значения могут входить в результирующие отношение. Если же при построении формул используется квантор то переменные являются связанными. При вычислении значения такой правильно построенной формулы используется ни одно значение связанной переменной а вся её область определения.
1)EXISTS СТУД2 (CТУД.1СТУД_СТИП> СТУД2.СТУД_СТИП)
2)FORALL СТУД2 (CТУД.1СТУД_СТИП> СТУД2.СТУД_СТИП)
Пусть СТУД1 и СТУД2 две кортежные переменные определённые на отношение студенты, тогда формула, для текущего кортежа переменной СТУД1 принимает значение истина только в том случае если во всём отношении студенты найдётся такой кортеж связанный с переменной СТУД2 что значение его атрибута СТУД_СТИП удовлетворяет внутреннему условию сравнения. Правильно построенная формула №2 для построенного кортежа СТУД 1 принимает значение истина если для всех кортежей отношение СТУДЕНТЫ связанных с переменной СТУД 2 значение атрибута СТУД.СТИП удовлетворяет внутреннему условию.
Таким образом правильно построенные формулы обеспечивают средства выражения условия выборки из отношения баз данных. Чтобы можно было использовать реляционное исчисление для реальной работы с БД, требуется ещё один компонент который определяет набор и имена столбцов результирующего отношения. Этот компонент называется целевым списком.
Целевой список имеет вид:
· Var.attr –имя свободной переменной, атр имя атрибута отношения на котором определена переменная var.
· Var что эквивалентно отношению от списка, Var.attr1, Var.attr1… Var.attr№ включает имена всех атрибутов определяющего отношения.
· New_name = var.attr; новое имя соответствующего атрибута результирующего отношения.
Последний вариант требуется в тех случаях кода в формуле используется несколько свободных переменных с одинаковой областью определения. В исчислении доменов областью определения доменов являются не отношения а домены. Применительно к бд СТУДЕНТЫ ГРУППЫ можно говорить о доменных переменных ИМЯ (Значения домена – допустимые имена или НОМ СТУД). (Значения домена допустимые номера студентов).
Основным отличием исчисления доменов от исчисления кортежей является наличие дополнительного набора предикатов, позволяющих выражать так называемые условия членства. Если R это n- арное отношение с атрибутами (a1, a2, … an) то условие членства имеет вид R(ai1:Vi1,ai2:Vi2,…aim:Vim) где (m<=n). Где в Vij это либо литерально заданная константа либо имя кортежной переменной. Условие членства принимает значение истина, только в том случае если в отношении R существует кортеж, содержащий следующие значения указанных атрибутов. Если от Vij константа то на атрибут aij накладывается жёсткое условие независящее от текущих доменных переменных. Если же Vij имя доменной переменной то условие членства может принимать различные значения при разных значениях этой переменной.
Предикатом называют логическую функцию, которая для некоторого аргумента возвращает значение истина или ложь. Отношение может быть рассмотрено как предикат с аргументами, являющимися атрибутами рассматриваемого отношения. Если заданный конкретный набор кортежей присутствует в отношении, то предикат выдаст истинный результат в противном случае – ложный.
Вов всех остальных отношениях формулы и выражения исчисление доменов выглядит похожими на формулы и выражения исчисления кортежей. Реляционное счисление доменов положено в основу большинства языковых запросов, основанных на использовании форм.
Похожая информация.
Модель данных - совокупность структур данных и операций по их обработке. С помощью модели данных можно наглядно представить структуру объектов и установленные между ними связи. Для терминологии моделей данных характерны понятия «элемент данных» и «правила связывания». Элемент данных описывает любой набор данных, а правила связывания определяют алгоритмы взаимосвязи элементов данных. К настоящему времени разработано множество различных моделей данных, но на практике используется три основных. Выделяют иерархическую, сетевую и реляционную модели данных. Соответственно говорят об иерархических, сетевых и реляционных СУБД.
О Иерархическая модель данных. Иерархически организованные данные встречаются в повседневной жизни очень часто. Например, структура высшего учебного заведения - это многоуровневая иерархическая структура. Иерархическая (древовидная) БД состоит из упорядоченного набора элементов. В этой модели исходные элементы порождают другие элементы, причем эти элементы в свою очередь порождают следующие элементы. Каждый порожденный элемент имеет только один порождающий элемент.
Организационные структуры, списки материалов, оглавление в книгах, планы проектов и многие другие совокупности данных могут быть представлены в иерархическом виде. Автоматически поддерживается целостность ссылок между предками и потомками. Основное правило: никакой потомок не может существовать без своего родителя.
Основным недостатком данной модели является необходимость использования той иерархии, которая была заложена в основу БД при проектировании. Потребность в постоянной реорганизации данных (а часто невозможность этой реорганизации) привели к созданию более общей модели - сетевой.
О Сетевая модель данных. Сетевой подход к организации данных является расширением иерархического подхода. Данная модель отличается от иерахической тем, что каждый порожденный элемент может иметь более одного порождающего элемента. ■
Поскольку сетевая БД может представлять непосредственно все виды связей, присущих данным соответствующей организации, по этим данным можно перемещаться, исследовать и запрашивать их всевозможными способами, то есть сетевая модель не связана всего лишь одной иерархией. Однако для того чтобы составить запрос к сетевой БД, необходимо достаточно глубоко вникнуть в ее структуру (иметь под рукой схему этой БД) и выработать механизм навигации по базе данных, что является существенным недостатком этой модели БД.
О Реляционная модель данных. Основная идея реляционной модели данных заключается в том, чтобы представить любой набор данных в виде двумерной таблицы. В простейшем случае реляционная модель описывает единственную двумерную таблицу, но чаще всего эта модель описывает структуру и взаимоотношения между несколькими различными таблицами.
Реляционная модель данных
Итак, целью информационной системы является обработка данных об объектах реального мира, с учетом связей между объектами. В теории БД данные часто называют атрибутами, а объекты - сущностями. Объект, атрибут и связь - фундаментальные понятия И.С.
Объект (или сущность) - это нечто существующее и различимое, то есть объектом можно назвать то «нечто», для которого существуют название и способ отличать один подобный объект от другого. Например, каждая школа - это объект. Объектами являются также человек, класс в школе, фирма, сплав, химическое соединение и т. д. Объектами могут быть не только материальные предметы, но и более абстрактные понятия, отражающие реальный мир. Например, события, регионы, произведения искусства; книги (не как полиграфическая продукция, а как произведения), театральные постановки, кинофильмы; правовые нормы, философские теории и проч.
Атрибут (или данное) - это некоторый показатель, который характеризует некий объект и принимает для конкретного экземпляра объекта некоторое числовое, текстовое или иное значение. Информационная система оперирует наборами объектов, спроектированными применительно к данной предметной области, используя при этом конкретные значения атрибутов (данных) тех или иных объектах. Например, возьмем в качестве набора объектов классы в школе. Число учеников в классе - это данное, которое принимает числовое значение (у одного класса 28, у другого- 32). Название класса - это данное, принимающее текстовое значение (у одного - 10А, у другого - 9Б и т. д.).
Развитие реляционных баз данных началось в конце 60-х годов, когда появились первые работы, в которых обсуждались; возможности использования при проектировании баз данных привычных и естественных способов представления данных - так называемых табличных даталогических моделей.
Основоположником теории реляционных баз данных считается сотрудник фирмы IBM доктор Э. Кодд, опубликовавший 6 (июня 1970 г. статью A Relational Model of Data for Large-Shared Data Banks (Реляционная модель данных для больших коллективных банков данных). В этой статье впервые был использован термин «реляционная модель данных. Теория реляционных баз данных, разработанная в 70-х годах в США доктором Э. Коддом, имеет под собой мощную математическую основу, описывающую правила эффективной организации данных. Разработанная Э. Коддом теоретическая база стала основой для разработки теории проектирования баз данных.
Э. Кодд, будучи математиком по образованию, предложил использовать для обработки данных аппарат теории множеств (объединение, пересечение, разность, декартово произведение). Он доказал, что любой набор данных можно представить в виде двумерных таблиц особого вида, известных в математике как «отношения».
Реляционной считается такая база данных, в которой все данные представлены для пользователя в виде прямоугольных таблиц значений данных, и все операции над базой данных сводятся к манипуляциям с таблицами.
Таблица состоит из столбцов (полей) и строк (записей); имеет имя, уникальное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущность), а каждая ее строка- конкретный объект. Каждый столбец таблицы - это совокупность значений конкретного атрибута объекта. Значения выбираются из множества всех возможных значений атрибута объекта, которое называется доменом (domain) .
В самом общем виде домен определяется заданием некоторого базового типа данных, к которому относятся элементы домена, и произвольного логического выражения, применяемого к элементам данных. Если при вычислении логического условия относительно элемента данных в результате получено значение «истина», то этот элемент принадлежит домену. В простейшем случае домен определяется как допустимое потенциальное множество значений одного типа. Например, совокупность дат рождения всех сотрудников составляет «домен дат рождения», а имена всех сотрудников составляют «домен имен сотрудников». Домен дат рождения имеет тип данных, позволяющий хранить информацию о моментах времени, а домен имен сотрудников должен иметь символьный тип данных.
Если два значения берутся из одного и того же домена, то можно выполнять сравнение этих двух значений. Например, если два значения взяты из домена дат рождения, то можно сравнить их и определить, кто из сотрудников старше. Если же значения берутся из разных доменов, то их сравнение не допускается, так как, по всей вероятности, оно не имеет смысла. Например, из сравнения имени и даты рождения сотрудника ничего определенного не выйдет.
Каждый столбец (поле) имеет имя, которое обычно записывается в верхней части таблицы. При проектировании таблиц в рамках конкретной СУБД имеется возможность выбрать для каждого поля его тип, то есть определить набор правил по его отображению, а также определить те операции, которые можно выполнять над данными, хранящимися в этом поле. Наборы типов могут различаться у разных СУБД.
Имя поля должно быть уникальным в таблице, однако различные таблицы могут иметь поля с одинаковыми именами. Любая таблица должна иметь, по крайней мере, одно поле; поля расположены в таблице в соответствии с порядком следования их имен при ее создании. В отличие от полей, строки не имеют имен; порядок их следования в таблице не определен, а количество логически не ограничено.
Так как строки в таблице не упорядочены, невозможно выбрать строку по ее позиции - среди них не существует «первой», «второй», «последней». Любая таблица имеет один или несколько столбцов, значения в которых однозначно идентифицируют каждую ее строку. Такой столбец (или комбинация столбцов) называется первичным ключом (primary key) . Часто вводят искусственное поле, предназначенное для нумерации записей в таблице. Таким полем, например, может быть его порядковый, который сможет обеспечить уникальность каждой записи в таблице. Ключ должен обладать следующими свойствами.
Уникальностью. В каждый момент времени никакие два различных кортежа отношения не имеют одинакового значения для комбинации входящих в ключ атрибутов. То есть в таблице не может быть двух строк, имеющих одинаковый идентификационный номер или номер паспорта.
Минимальностью. Ни один из входящих в ключ атрибутов не может быть исключен из ключа без нарушения уникальности. Это означает, что не стоит создавать ключ, включающий и номер паспорта, и идентификационный номер. Достаточно использовать любой из этих атрибутов, чтобы однозначно идентифицировать кортеж. Не стоит также включать в ключ неуникальный атрибут, то есть запрещается использование в качестве ключа комбинации идентификационного номера и имени служащего. При исключении имени служащего из ключа все равно можно уникально идентифицировать каждую строку.
Каждое отношение имеет, по крайней мере, один возможный ключ, поскольку совокупность всех его атрибутов удовлетворяет условию уникальности - это следует из самого определения отношения.
Один из возможных ключей произвольно выбирается в качестве первичного ключа. Остальные возможные ключи, если они есть, принимаются за альтернативные ключи. Например, если в качестве первичного ключа выбрать идентификационный номер, то номер паспорта будет альтернативным ключом.
Взаимосвязь таблиц является важнейшим элементом реляционной модели данных. Она поддерживается внешними ключами (foreign key).
При описании модели реляционной базы данных для одного и того же понятия часто употребляют различные термины, что зависит от уровня описания (теория или практика) и системы (Access, SQL Server, dBase). В табл. 2.3 приведена сводная информация об используемых терминах.
Таблица 2.3. Терминология баз данных
Теория БД____________ Реляционные БД_________ SQL Server __________
Отношение (Relation) Таблица (Table) Таблица (Table)
Кортеж (Tuple) Запись (Record) Строка (Row)
Атрибут (Attribute)Поле (Field)_______________ Столбец или колонка (Column)
Реляционные базы данных
Реляционная база данных - это совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна храниться в базе данных. То есть база данных представляет набор таблиц, необходимых для хранения всех данных. Таблицы реляционной базы данных логически связаны между собой.Требования к проектированию реляционной базы данных в общем виде можно свести к нескольким правилам.
О Каждая таблица имеет уникальное в базе данных имя и состоит из однотипных строк.
О Каждая таблица состоит из фиксированного числа столбцов и значений. В одном столбце строки не может быть сохранено более одного значения. Например, если есть таблица с информацией об авторе, дате издания, тираже и т. д., то в столбце с именем автора не может храниться более одной фамилии. Если книга написана двумя и более авторами, придется использовать дополнительные таблицы.
О Ни в какой момент времени в таблице не найдется двух строк, дублирующих друг друга. Строки должны отличаться хотя бы одним значением, чтобы была возможность однозначно идентифицировать любую строку таблицы.
О Каждому столбцу присваивается уникальное в пределах таблицы имя; для него устанавливается конкретный тип данных, чтобы в этом столбце размещались однородные значения (даты, фамилии, телефоны, денежные суммы и т. д.).
О Полное информационное содержание базы данных представляется в виде явных значений самих данных, и такой метод представления является единственным. Например, связь между таблицами осуществляется на основе хранимых в соответствующих столбцах данных, а не на основе каких-либо указателей, искусственно определяющих связи.
О При обработке данных можно свободно обращаться к любой строке или любому столбцу таблицы. Значения, хранимые в таблице, не накладывают никаких ограничений на очередность обращения к данным. Описание столбцов,
Реляционная БД - это БД, основанная на реляционной модели данных (РМД).
В основе РМД лежит понятие отношения, или реляции (relation – отношение, англ., отсюда и происходит термин реляционные БД). Для работы с реляционными БД применяют реляционные СУБД. Использование реляционных баз данных было предложено доктором Коддом из компании IBM в 1970 году. Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных.
В РМБД основной структурной единицей является таблица (отношение). Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц . Каждая реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами :
Каждый элемент таблицы – это один элемент данных;
Все столбцы в таблице однородные, т.е. все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т.д.) и длину;
Каждый столбец имеет уникальное имя;
Одинаковые строки в таблице отсутствуют;
Порядок следования строк и столбцов может быть произвольным.
Отношения представлены в виде таблиц, строки которых соответствуют записям , а столбцы - атрибутам отношений, доменам, полям. Каждая строка хранит данные об одном объекте, а каждое поле характеризует один из параметров объекта. Каждая таблица должна иметь уникальное название БД.
Поле, каждое значение которого однозначно определяет соответствующую запись, называется простым ключом (ключевым полем).
Если записи однозначно определяются значениями нескольких полей, то такая таблица базы данных имеет составной ключ. Если такого поля нет, то его надо ввести искусственно. Чтобы связать две реляционные таблицы, необходимо ключ первой таблицы ввести в состав ключа второй таблицы (возможно совпадение ключей); в противном случае нужно ввести в структуру первой таблицы внешний ключ - ключ второй таблицы.
32 Основные модели баз данных (БД)
БД – структурированный набор сведений, относящихся к одной предметной области или нескольким родственным областям. Все существующие БД могут строиться на различных принципах, которые характеризуются понятием модель БД.
Модель БД определяет способ связи между объектами в базе, способ хранения информации на носителе (в памяти компьютера), способ извлечения и представления данных. Модели БД: 1)иерархическая, 2)сетевая, 3)реляционная.
1) Иерархическая (перв. пол. 60-х г.) предназначалась для хранения БД на бумажном носителе и магнитных лентах. Структура связи между данными основ-ся на теории Графа и предст-ся в виде дерева (перевернутого). Разл. объекты создают узлы дерева , т.е. находятся на разл. уровнях иерархии. Связи опис-ся в категориях отец-сын или предок-потомок. Каждый узел i-го уровня иерархии относитсяся к узлу i-1 уровня (i>1), как относится сын к отцу, либо отец к сыну, а именно сын может быть одного отца, а отец – одного и более сыновей, т.е. объект данного i-го уровня относится к объектам i+1 уровня, как 1 ко многим (1:N, 1:∞). Недостатки : 1) польз-ль должен знать структуру дерева, иначе поиск данных затруднен; 2) поиск необх. данных всегда нач-ся с корня, а дальше осущ-ся навигация по ветвям дерева.
2) Сетевая (втор. пол. 60-х г.) для уменьшить влияние недостатков предыдущей модели. Осн. отличие от иерархич.: может сущ-ть связь между объектами, находящ-ся как на одном уровне иерархии, так и на разных. Это привело к увел-ю скорости поиска данных. Однако сущ-т недостаток : польз-ль должен знать структуру такого дерева.
Основной недостаток двух моделей : очень слабая математическая база.
3) Реляционная , в основе которой развитый аппарат двух разделов математики: теория отношений (множеств) и теория предикатов. Теория множеств связана с формализацией процедур анализа логических условий. В ней существует двумерное множество, которое наз-ся реляция (отношение). В этой модели основной структурной единицей явл-ся таблица (отношение). Каждая таблица должна иметь уникальное для данной базы название на русском языке или с помощью лат. букв.
Реляционная компьютерная база, как и любая другая база, является ИС, схематически представленной:
СУБД (система управления БД) – специализированное программное средство (оболочка) или платформа, с помощью которой пользователь реализует все предусмотренные функции (операции) над данными. Функции: ввод (вставка), модификация (изменение), извлечение (селекция), удаление данных.
В ИСБД имеется важный компонент – администратор БД, который отвечает за сохранность и ценность данных, установление разл. прав доступа пользователя и т.д.
Каждая таблица состоит из полей и строк. Каждая строка хранит данные об одном объекте, а каждое поле характ-т один их параметров (атрибутов) этого объекта. В отдельном поле м.б. данные только одного типа. Один из атрибутов или полей должен идентифицировать каждый объект в таблице. Это означ., что в данном поле не должно быть повтор-ся значений (каждое значение уникально). Если это условие выполняется, поле называется ключевым (ключом данных таблицы). Каждая таблица должна иметь ключевое поле. Такой ключ называется главным. Если ключ состоит из значений более чем одного поля, то он называется составным. Предпочтение отдают простому ключу. Если его нет, то его вводят искусственно (например, номер).