• Перевод

Примечание переводчика: хоть статья довольно старая (опубликована 2 года назад) и носит громкое название, в ней все же дается хорошее представление о различиях реляционных БД и NoSQL БД, их преимуществах и недостатках, а также приводится краткий обзор нереляционных хранилищ.

В последнее время появилось много нереляционных баз данных. Это говорит о том, что если вам нужна практически неограниченная масштабируемость по требованию, вам нужна нереляционная БД.

Если это правда, значит ли это, что могучие реляционные БД стали уязвимы? Значит ли это, что дни реляционных БД проходят и скоро совсем пройдут? В этой статье мы рассмотрим популярное течение нереляционных баз данных применительно к различным ситуациям и посмотрим, повлияет ли это на будущее реляционных БД.

Реляционные базы данных существуют уже около 30 лет. За это время вспыхивало несколько революций, которые должны были положить конец реляционным хранилищам. Конечно, ни одна из этих революций не состоялась, и одна из них ни на йоту не поколебала позиции реляционных БД.

Начнем с основ

Реляционная база данных представляет собой набор таблиц (сущностей). Таблицы состоят из колонок и строк (кортежей). Внутри таблиц могут быть определены ограничения, между таблицами существуют отношения. При помощи SQL можно выполнять запросы, которые возвращают наборы данных, получаемых из одной или нескольких таблиц. В рамках одного запроса данные получаются из нескольких таблиц путем их соединения (JOIN), чаще всего для соединения используются те же колонки, которые определяют отношения между таблицами. Нормализация - это процесс структурирования модели данных, обеспечивающий связность и отсутствие избыточности в данных.

Доступ к реляционным базам данных осуществляется через реляционные системы управления базами данных (РСУБД). Почти все системы баз данных, которые мы используем, являются реляционными, такие как Oracle, SQL Server, MySQL, Sybase, DB2, TeraData и так далее.

Причины такого доминирования неочевидны. На протяжении всего существования реляционных БД они постоянно предлагали наилучшую смесь простоты, устойчивости, гибкости, производительности, масштабируемости и совместимости в сфере управлении данными.

Однако чтобы обеспечить все эти особенности, реляционные хранилища невероятно сложны внутри. Например, простой SELECT запрос может иметь сотни потенциальных путей выполнения, которые оптимизатор оценит непосредственно во время выполнения запроса. Все это скрыто от пользователей, однако внутри РСУБД создает план выполнения, основывающийся на вещах вроде алгоритмов оценки стоимости и наилучшим образом отвечающий запросу.

Проблемы реляционных БД

Хотя реляционные хранилища и обеспечивают наилучшую смесь простоты, устойчивости, гибкости, производительности, масштабируемости и совместимости, их показатели по каждому из этих пунктов не обязательно выше, чем у аналогичных систем, ориентированных на какую-то одну особенность. Это не являлось большой проблемой, поскольку всеобщее доминирование реляционных СУБД перевешивало какие-либо недочеты. Тем не менее, если обычные РБД не отвечали потребностям, всегда существовали альтернативы.

Сегодня ситуация немного другая. Разнообразие приложений растет, а с ним растет и важность перечисленных особенностей. И с ростом количества баз данных, одна особенность начинает затмевать все другие. Это масштабируемость. Поскольку все больше приложений работают в условиях высокой нагрузки, например, таких как веб-сервисы, их требования к масштабируемости могут очень быстро меняться и сильно расти. Первую проблему может быть очень сложно разрешить, если у вас есть реляционная БД, расположенная на собственном сервере. Предположим, нагрузка на сервер за ночь увеличилась втрое. Как быстро вы сможете проапгрейдить железо? Решение второй проблемы также вызывает трудности в случае использования реляционных БД.

Реляционные БД хорошо масштабируются только в том случае, если располагаются на единственном сервере. Когда ресурсы этого сервера закончатся, вам необходимо будет добавить больше машин и распределить нагрузку между ними. И вот тут сложность реляционных БД начинает играть против масштабируемости. Если вы попробуете увеличить количество серверов не до нескольких штук, а до сотни или тысячи, сложность возрастет на порядок, и характеристики, которые делают реляционные БД такими привлекательными, стремительно снижают к нулю шансы использовать их в качестве платформы для больших распределенных систем.

Чтобы оставаться конкурентоспособными, вендорам облачных сервисов приходится как-то бороться с этим ограничением, потому что какая ж это облачная платформа без масштабируемого хранилища данных. Поэтому у вендоров остается только один вариант, если они хотят предоставлять пользователям масштабируемое место для хранения данных. Нужно применять другие типы баз данных, которые обладают более высокой способностью к масштабированию, пусть и ценой других возможностей, доступных в реляционных БД.

Эти преимущества, а также существующий спрос на них, привел к волне новых систем управления базами данных.

Новая волна

Такой тип баз данных принято называть хранилище типа ключ-значение (key-value store). Фактически, никакого официального названия не существует, поэтому вы можете встретить его в контексте документо-ориентированных, атрибутно-ориентированных, распределенных баз данных (хотя они также могут быть реляционными), шардированных упорядоченных массивов (sharded sorted arrays), распределенных хэш-таблиц и хранилищ типа ключ-значения. И хотя каждое из этих названий указывает на конкретные особенности системы, все они являются вариациями на тему, которую мы будем назвать хранилище типа ключ-значение.

Впрочем, как бы вы его не называли, этот «новый» тип баз данных не такой уж новый и всегда применялся в основном для приложений, для которых использование реляционных БД было бы непригодно. Однако без потребности веба и «облака» в масштабируемости, эти системы оставались не сильно востребованными. Теперь же задача состоит в том, чтобы определить, какой тип хранилища больше подходит для конкретной системы.
Реляционные БД и хранилища типа ключ-значение отличаются коренным образом и предназначены для решения разных задач. Сравнение характеристик позволит всего лишь понять разницу между ними, однако начнем с этого:

Характеристики хранилищ

Реляционная БД	Хранилище типа ключ-значение
База данных состоит из таблиц, таблицы содержат колонки и строки, а строки состоят из значений колонок. Все строки одной таблицы имеют единую структуру.	Для доменов можно провести аналогию с таблицами, однако в отличие от таблиц для доменов не определяется структура данных. Домен – это такая коробка, в которую вы можете складывать все что угодно. Записи внутри одного домена могут иметь разную структуру.
Модель данных 1 определена заранее. Является строго типизированной, содержит ограничения и отношения для обеспечения целостности данных.	Записи идентифицируются по ключу, при этом каждая запись имеет динамический набор атрибутов, связанных с ней.
Модель данных основана на естественном представлении содержащихся данных, а не на функциональности приложения.	В некоторых реализация атрибуты могут быть только строковыми. В других реализациях атрибуты имеют простые типы данных, которые отражают типы, использующиеся в программировании: целые числа, массива строк и списки.
Модель данных подвергается нормализации, чтобы избежать дублирования данных. Нормализация порождает отношения между таблицами. Отношения связывают данные разных таблиц.	Между доменами, также как и внутри одного домена, отношения явно не определены.

Никаких join’ов

Хранилища типа ключ-значение ориентированы на работу с записями. Это значит, что вся информация, относящаяся к данной записи, хранится вместе с ней. Домен (о котором вы можете думать как о таблице) может содержать бессчетное количество различных записей. Например, домен может содержать информацию о клиентах и о заказах. Это означает, что данные, как правило, дублируются между разными доменами. Это приемлемый подход, поскольку дисковое пространство дешево. Главное, что он позволяет все связанные данные хранить в одном месте, что улучшает масштабируемость, поскольку исчезает необходимость соединять данные из различных таблиц. При использовании реляционной БД, потребовалось бы использовать соединения, чтобы сгруппировать в одном месте нужную информацию.

Хотя для хранения пар ключ-значение потребность в отношения резко падает, отношения все же нужны. Такие отношения обычно существуют между основными сущностями. Например, система заказов имела бы записи, которые содержат данные о покупателях, товарах и заказах. При этом неважно, находятся ли эти данные в одном домене или в нескольких. Суть в том, что когда покупатель размещает заказ, вам скорее всего не захочется хранить информацию о покупателе и о заказе в одной записи.
Вместо этого, запись о заказе должна содержать ключи, которые указывают на соответствующие записи о покупателе и товаре. Поскольку в записях можно хранить любую информацию, а отношения не определены в самой модели данных, система управления базой данных не сможет проконтролировать целостность отношений. Это значит, что вы можете удалять покупателей и товары, которые они заказывали. Обеспечение целостности данных целиком ложится на приложение.

Доступ к данным

Реляционная БД	Хранилище типа ключ-значение
Данные создаются, обновляются, удаляются и запрашиваются с использованием языка структурированных запросов (SQL).	Данные создаются, обновляются, удаляются и запрашиваются с использованием вызова API методов.
SQL-запросы могут извлекать данные как из одиночной таблица, так и из нескольких таблиц, используя при этом соединения (join’ы).	Некоторые реализации предоставляют SQL-подобный синтаксис для задания условий фильтрации.
SQL-запросы могут включать агрегации и сложные фильтры.	Зачастую можно использовать только базовые операторы сравнений (=, !=, <, >, <= и =>).
Реляционная БД обычно содержит встроенную логику, такую как триггеры, хранимые процедуры и функции.	Вся бизнес-логика и логика для поддержки целостности данных содержится в коде приложений.

Взаимодействие с приложениями

Хранилища типа ключ-значение: преимущества

Есть два четких преимущества таких систем перед реляционными хранилищами.

Подходят для облачных сервисов

Первое преимущество хранилищ типа ключ-значение состоит в том, что они проще, а значит обладают большей масштабируемостью, чем реляционные БД. Если вы размещаете вместе собственную систему, и планируете разместить дюжину или сотню серверов, которым потребуется справляться с возрастающей нагрузкой, за вашим хранилищем данных, тогда ваш выбор – хранилища типа ключ-значение.

Благодаря тому, что такие хранилища легко и динамически расширяются, они также пригодятся вендорам, которые предоставляют многопользовательскую веб-платформу хранения данных. Такая база представляет относительно дешевое средство хранения данных с большим потенциалом к масштабируемости. Пользователи обычно платят только за то, что они используют, однако их потребности могут вырасти. Вендор сможет динамически и практически без ограничений увеличить размер платформы, исходя из нагрузки.

Более естественная интеграция с кодом

Реляционная модель данных и объектная модель кода обычно строятся по-разному, что ведет к некоторой несовместимости. Разработчики решают эту проблему при помощи написания кода, который отображает реляционную модель в объектную модель. Этот процесс не имеет четкой и быстро достижимой ценности и может занять довольно значительное время, которое могло быть потрачено на разработку самого приложения. Тем временем многие хранилища типа ключ-значение хранят данные в такой структуре, которая отображается в объекты более естественно. Это может существенно уменьшить время разработки.

Другие аргументы в пользу использования хранилищ типа ключ-значение, наподобие «Реляционные базы могут стать неуклюжими» (кстати, я без понятия, что это значит), являются менее убедительными. Но прежде чем стать сторонником таких хранилищ, ознакомьтесь со следующим разделом.

Хранилища типа ключ-значение: недостатки

Ограничения в реляционных БД гарантируют целостность данных на самом низком уровне. Данные, которые не удовлетворяют ограничениям, физически не могут попасть в базу. В хранилищах типа ключ-значение таких ограничений нет, поэтому контроль целостности данных полностью лежит на приложениях. Однако в любом коде есть ошибки. Если ошибки в правильно спроектированной реляционной БД обычно не ведут к проблемам целостности данных, то ошибки в хранилищах типа ключ-значение обычно приводят к таким проблемам.

Другое преимущество реляционных БД заключается в том, что они вынуждают вас пройти через процесс разработки модели данных. Если вы хорошо спроектировали модель, то база данных будет содержать логическую структуру, которая полностью отражает структуру хранимых данных, однако расходится со структурой приложения. Таким образом, данные становятся независимы от приложения. Это значит, что другое приложение сможет использовать те же самые данные и логика приложения может быть изменена без каких-либо изменений в модели базы. Чтобы проделать то же самое с хранилищем типа ключ-значение, попробуйте заменить процесс проектирования реляционной модели проектированием классов, при котором создаются общие классы, основанные на естественной структуре данных.

И не забудьте о совместимости. В отличие от реляционных БД, хранилища, ориентированные на использование в «облаке», имеют гораздо меньше общих стандартов. Хоть концептуально они и не отличаются, они все имеют разные API, интерфейсы запросов и свою специфику. Поэтому вам лучше доверять вашему вендору, потому что в случае чего, вы не сможете легко переключиться на другого поставщика услуг. А учитывая тот факт, что почти все современные хранилища типа ключ-значение находятся в стадии бета-версий 2 , доверять становится еще рискованнее, чем в случае использования реляционных БД.

Ограниченная аналитика данных

Обычно все облачные хранилища строятся по типу множественной аренды , что означает, что одну и ту же систему использует большое количество пользователей и приложений. Чтобы предотвратить «захват» общей системы, вендоры обычно каким-то образом ограничивают выполнение запросов. Например, в SimpleDB запрос не может выполняться дольше 5 секунд. В Google AppEngine Datastore за один запрос нельзя получить больше, чем 1000 записей 3 .

Эти ограничения не страшны для простой логики (создание, обновление, удаление и извлечение небольшого количества записей). Но что если ваше приложение становится популярным? Вы получили много новых пользователей и много новых данных, и теперь хотите сделать новые возможности для пользователей или каким-то образом извлечь выгоду из данных. Тут вы можете жестко обломаться с выполнением даже простых запросов для анализа данных. Фичи наподобие отслеживания шаблонов использования приложения или системы рекомендаций, основанной на истории пользователя, в лучшем случае могут оказаться сложны в реализации. А в худшем - просто невозможны.

В таком случае для аналитики лучше сделать отдельную базу данных, которая будет заполняться данными из вашего хранилища типа ключ-значение. Продумайте заранее, каким образом это можно будет сделать. Будете ли вы размещать сервер в облаке или у себя? Не будет ли проблем из-за задержек сигнала между вами и вашим провайдером? Поддерживает ли ваше хранилище такой перенос данных? Если у вас 100 миллионов записей, а за один раз вы можете взять 1000 записей, сколько потребуется на перенос всех данных?

Однако не ставьте масштабируемость превыше всего. Она будет бесполезна, если ваши пользователи решат пользоваться услугами другого сервиса, потому что тот предоставляет больше возможностей и настроек.

Облачные хранилища

Множество поставщиков веб-сервисов предлагают многопользовательские хранилища типа ключ-значение. Большинство из них удовлетворяют критериям, перечисленным выше, однако каждое обладает своими отличительными фичами и отличается от стандартов, описанных выше. Давайте взглянем на конкретные пример хранилищ, такие как SimpleDB, Google AppEngine Datastore и SQL Data Services.

Amazon: SimpleDB

SimpleDB - это атрибутно-ориентированное хранилище типа ключ-значение, входящее в состав Amazon WebServices. SimpleDB находится в стадии бета-версии; пользователи могут пользовать ей бесплатно - до тех пор пока их потребности не превысят определенный предел.

У SimpleDB есть несколько ограничений. Первое - время выполнения запроса ограничено 5-ю секундами. Второе - нет никаких типов данных, кроме строк. Все хранится, извлекается и сравнивается как строка, поэтому для того, чтобы сравнить даты, вам нужно будет преобразовать их в формат ISO8601. Третье - максимальные размер любой строки составляет 1024 байта, что ограничивает размер текста (например, описание товара), который вы можете хранить в качестве атрибута. Однако поскольку структура данных гибкая, вы можете обойти это ограничения, добавляя атрибуты «ОписаниеТовара1», «Описание товара2» и т.д. Но количество атрибутов также ограничено - максимум 256 атрибутов. Пока SimpleDB находится в стадии бета-версии, размер домена ограничен 10-ю гигабайтами, а вся база не может занимать больше 1-го терабайта.

Одной из ключевых особенностей SimpleDB является использование модели (eventual consistency model). Эта модель подходит для многопоточной работы, однако следует иметь в виду, что после того, как вы изменили значение атрибута в какой-то записи, при последующих операциях чтения эти изменения могут быть не видны. Вероятность такого развития событий достаточно низкая, тем не менее, о ней нужно помнить. Вы же не хотите продать последний билет пяти покупателям только потому, что ваши данные были неконсистентны в момент продажи.

Google AppEngine Data Store

Google"s AppEngine Datastore построен на основе BigTable, внутренней системе хранения структурированных данных от Google. AppEngine Datastore не предоставляет прямой доступ к BigTable, но может восприниматься как упрощенный интерфейс взаимодействия с BigTable.

AppEngine Datastore поддерживает большее число типов данных внутри одной записи, нежели SimpleDB. Например, списки, которые могут содержать коллекции внутри записи.

Скорее всего вы будете использовать именно это хранилище данных при разработке с помощью Google AppEngine. Однако в отличии от SimpleDB, вы не сможете использовать AppEngine Datastore (или BigTable) вне веб-сервисов Google.

Microsoft: SQL Data Services

SQL Data Services является частью платформы Microsoft Azure . SQL Data Services является бесплатной, находится в стадии бета-версии и имеет ограничения на размер базы. SQL Data Services представляет собой отдельное приложение - надстройку над множеством SQL серверов, которые и хранят данные. Эти хранилища могут быть реляционными, однако для вас SDS является хранилищем типа ключ-значение, как и описанные выше продукты.

Необлачные хранилища

Существует также ряд хранилищ, которыми вы можете воспользоваться вне облака, установив их у себя. Почти все эти проекты являются молодыми, находятся в стадии альфа- или бета-версии, и имеют открытый код. С открытыми исходниками вы, возможно, будете больше осведомлены о возможных проблемах и ограничениях, нежели в случае использования закрытых продуктов.

CouchDB

CouchDB - это свободно распространяемая документо-ориентированная БД с открытым исходным кодом. В качестве формата хранения данных используется JSON. CouchDB призвана заполнить пробел между документо-ориентированными и реляционными базами данных с помощью «представлений». Такие представления содержат данные из документов в виде, схожим с табличным, и позволяют строить индексы и выполнять запросы.

В настоящее время CouchDB не является по-настоящему распределенной БД. В ней есть функции репликации, позволяющие синхронизировать данные между серверами, однако это не та распределенность, которая нужна для построения высокомасштабируемого окружения. Однако разработчики CouchDB работают над этим.

Проект Voldemort

Проект Voldemort - это распределенная база данных типа ключ-значение, предназначенная для горизонтального масштабирования на большом количестве серверов. Он родилась в процессе разработки LinkedIn и использовалась для нескольких систем, имеющих высокие требования к масштабируемости. В проекте Voldemort также используется модель конечной консистенции.

Mongo

Mongo - это база данных, разрабатываемая в 10gen Гейром Магнуссоном и Дуайтом Меррименом (которого вы можете знать по DoubleClick). Как и CouchDB, Mongo - это документо-ориентированная база данных, хранящая данные в JSON формате. Однако Mongo скорее является объектной базой, нежели чистым хранилищем типа ключ-значение.

Drizzle

Drizzle представляет совсем другой подход к решению проблем, с которыми призваны бороться хранилища типа ключ-значение. Drizzle начинался как одна из веток MySQL 6.0. Позже разработчики удалили ряд функций (включая представления, триггеры, скомпилированные выражения, хранимые процедуры, кэш запросов, ACL, и часть типов данных), с целью создания более простой и быстрой СУБД. Тем не менее, Drizzle все еще можно использовать для хранения реляционных данных. Цель разработчиков - построить полуреляционную платформу, предназначенную для веб-приложений и облачных приложений, работающих на системах с 16-ю и более ядрами.

Решение

В конечном счете, есть четыре причины, по которым вы можете выбрать нереляционное хранилище типа ключ-значение для своего приложения:

1. Ваши данные сильно документо-ориентированны, и больше подходят для модели данных ключ-значение, чем для реляционной модели.
2. Ваша доменная модель сильно объектно-ориентированна, поэтому использования хранилища типа ключ-значение уменьшит размер дополнительного кода для преобразования данных.
3. Хранилище данных дешево и легко интегрируется с веб-сервисами вашего вендора.
4. Ваша главная проблема - высокая масштабируемость по запросу.

Однако принимая решение, помните об ограничениях конкретных БД и о рисках, которые вы встретите, пойдя по пути использования нереляционных БД.

Для всех остальных требований лучше выбрать старые добрые реляционные СУБД. Так обречены ли они? Конечно, нет. По крайней мере, пока.

1 - по моему мнению, здесь больше подходит термин «структура данных», однако оставил оригинальное data model.
2 - скорее всего, автор имел в виду, что по своим возможностям нереляционные БД уступают реляционным.
3 - возможно, данные уже устарели, статья датируется февралем 2009 года.

voldemort

drizzle

Добавить метки

Свойства реляционной таблицы

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ БАЗ ДАННЫХ

База данных (БД) – именованная совокупность данных, отражающая состояние объектов и их отношений в рассматриваемой предметной области данных.

Примеры предметных областей данных: склад, магазин, вуз, больница, учебный процесс и т. д. Именно предметная область определяет совокупность данных, которые должны храниться в базе данных.

Система управления базами данных (СУБД) – совокупность языковых и программных средств, предназначенных для создания, ведения и совместного использования базы данных многими пользователями.

Другие определения, имеющие отношение к БД и СУБД.

Банк данных (БнД) – это система специальным образом организованных данных – баз данных, программных, технических, языковых, организационно-методических средств, предназначенных для обеспечения централизованного накопления и многоцелевого использования данных.

Информационная система (ИС) – взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной задачи.

Основой практически любой информационной системы является база данных.

Сервер – компьютер или программа, владеющая определенным информационным ресурсом и предназначенная для обработки запросов от программ-клиентов.

Основными моделями данных, определяющие структуру базы данных, являются:

­ иерархическая модель;

­ сетевая модель;

­ реляционная модель.

РЕЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДАННЫХ

Теоретической основой этой модели является теория отношений и основной структурой данных – отношение. Именно поэтому модель получила название реляционной (от английского слова relation - отношение).

Отношение представляет собой множество элементов, называемых кортежами. Наглядной формой представления отношения является двумерная таблица . Смысловые значения некоторых элементов реляционной модели приведены в следующей таблице.

Подавляющее число создаваемых и используемых баз данных являются реляционными . Их создание и развитие связано с научными работами известного американского математика, специалиста в области систем баз данных Э. Кодда.

Свойства реляционной таблицы

Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:

· каждый элемент таблицы - один элемент данных;

· все столбцы (поля, атрибуты) в таблице однородные, т.е. все элементы в одном столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т.д.) и длину;

· каждый столбец имеет уникальное имя;

· одинаковые строки (записи, кортежи) в таблице отсутствуют;

· порядок следования строк и столбцов может быть произвольным.

Каждое поле содержит одну характеристику объекта предметной области. В записи собраны сведения об одном экземпляре этого объекта.

Ключи

Поле, каждое значение которого однозначно определяет соответствующую запись, на­зывается простым ключом (ключевым полем). Ключ, состоящий из нескольких полей называется составным ключом . В СУБД Access в качестве ключа может быть использован Счетчик, который автоматически возрастает на единицу при вводе в таблицу новой записи. Такой ключ называют искусственным. Он семантически не связан ни с одним полем таблицы. Из-за этого он допускает повторный ввод одних и тех же записей. Но с помощью него просто устанавливать связь между таблицами. Основное свойство ключа – уникальность, неповторимость.

Типы связей между таблицами

Структура базы данных определяется структурой таблиц и связями между ними.

Связи между таблицами бывают трех типов:

«один-к-одному» (1:1) – одной записи в главной таблице соответствует одна запись в подчиненной таблице,

«один-ко-многим» (1:М) – одной записи в главной таблице соответствует несколько записей в подчиненной таблице,

«многие-ко-многим» (М:М) – нескольким записям в главной таблице соответствуют несколько записей в подчиненной таблице. Или одной записи в первой таблице может соответствовать несколько записей во второй таблице. И одной записи во второй таблице могут соответствовать несколько записей в первой таблице.

Создание связей между таблицами

Связь между таблицами устанавливается с помощью ключей. Главной называют таблицу, первичный ключ которой используется для установления связи с другой таблицей, которая в этом случае называется подчиненной.

Чтобы связать две реляционные таблицы, необходимо ключ главной таблицы ввести в состав подчиненной таблицы. Название ключа может быть другим, но обязательно одинаковыми с первичным ключом должны быть тип и размер вторичного ключа в подчиненной таблице. Для удобства лучше обозначение вторичного ключа оставлять таким же, как и первичного. Однако если ключом выбран Счетчик , то вторичный ключ должен иметь тип Числовой - длинное целое (но не Счетчик !). Вторичный ключ – это или обычное поле, или часть первичного ключа в подчиненной таблице.

СУБД Access для реализации связи «многие-ко-многим» требует создать таблицу связи и ввести в нее в качестве вторичных ключей первичные ключи двух таблиц, которые должны иметь такую связь (М:М). После этого устанавливается связь 1:М каждой из двух таблиц с таблицей связи. Между двумя таблицами таким образом реализуется связь М:М. Если в БД «Моя библиотека» создать таблицы Книги и Авторы, то связь между ними будет вида М:М, так как одной записи в таблице Книги (реквизиты одной книги) может соответствовать несколько записей в таблице Авторы. Потому что у одной книги может быть несколько авторов. В свою очередь, одной записи в таблице Авторы могут соответствовать несколько записей в таблице Книги, так как один автор может написать несколько книг. Таблицу связи можно назвать КнигиАвторы, в которую будут включены ключи обеих таблиц – Книги и Авторы. Если требуется, в таблицу связи можно включить и другие поля.

Среди реляционных баз данных следует различать корпоративные и настольные базы данных.

Из корпоративных реляционных СУБД наиболее распространенными являются: Oracl, IBM DB2, Sybase, Microsoft SQL Server, Informix. Из постреляционных СУБД известна СУБД Cache компании InterSystems.

Наиболее известны в настоящее время следующие настольные БД: Microsoft Access, Paradox (фирмы Borland), FoxPro (Microsoft), dBase IV (IBM), Clarion.

Эти СУБД занимают более 90% всего рынка СУБД.

В следующем разделе дана краткая характеристика СУБД Microsoft Access.

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,

Функции СУБД.

Функции СУБД бывают высокого и низкого уровня.

Функции высокого уровня:

1. Определение данных – с помощью этой функции определяется какая информация будет храниться в БД (тип, свойства данных и как они между собой будут связаны).

2. Обработка данных. Информация может обрабатываться разными способами: выборка, фильтрация, сортировка, объединение одной информации с другой, вычисление итоговых значений.

3. Управление данными . С помощью этой функции указывается, кому разрешено знакомиться с данными, корректировать их или добавлять новую информацию, а также определять правила коллективного доступа.

Функции низкого уровня:

1. Управление данными во внешней памяти;

2. Управление буферами оперативной памяти;

3. Управление транзакциями;

4. Введение журнала изменений в БД;

5. Обеспечение целостности и безопасности БД.

Транзакцией называется неделимая последовательность операций, которая отслеживается СУБД от начала и до завершения, и в которой при невыполнении одной операции отменяется вся последовательность.

Журнал СУБД – особая БД или часть основной БД, недоступная пользователю и используемая для записи информации обо всех изменениях базы данных.

Введение журнала СУБД предназначено для обеспечения надёжности хранения в базе данных при наличии аппаратных сбоев и отказов, а так же ошибок в программном обеспечении.

Целостность базы данных – это свойство БД, означающее, что в ней содержится полная, непротиворечивая и адекватно отражающая предметную область информация.

Классификация СУБД.

СУБД можно классифицировать:

1. По видам программ:

a. Серверы БД (например, MS SQL Server, InterBase (Borland)) – предназначены для организации центров обработки данных в сетях ЭВМ и реализуют функции управления базами данных, запрашиваемые клиентскими программами с помощью операторов SQL (т.е. программы, которые отвечают на запросы);

b. Клиенты БД – программы, которые запрашивают данные. В качестве клиентских программ могут использоваться ПФСУБД, электронные таблицы, текстовые процессоры, программы электронной почты;

c. Полнофункциональные БД (MS Access, MS Fox Pro) – программа, имеющая развитый интерфейс, позволяющий создавать и модифицировать таблицы, вводить данные, создавать и форматировать запросы, разрабатывать отчёты и выводить их на печать.

2. По модели данных СУБД (как и БД):

a. Иерархические – основаны на древовидной структуре хранения информации и напоминают файловую систему компьютера; основной недостаток - невозможность реализовать отношение многие - ко – многим;

b. Сетевые – которые пришли на смену иерархическим и просуществовали недолго т. к. основной недостаток – сложность разработки серьёзных приложений. Основное отличие сетевой от иерархической в том, что в иерархической структура «запись – потомок» имеет только одного предка, а в сетевой потомок может иметь любое количество предков;

c. Реляционные – данные которых размещены в таблицах, между которыми существуют определённые связи;

d. Объектно – ориентированные – в них данные хранятся в виде объектов и основное преимущество при работе с ними в том, что к ним можно применить объектно – ориентированный подход;

e. Гибридные, т. е. объектно – реляционные – совмещают в себе возможности реляционных и объектно – ориентированных баз данных. Примером такой базы данных является Oracle (ранее она была реляционной).

3. В зависимости от расположения отдельных частей СУБД различают:

a. локальные – все части которой располагаются на одном компьютере;

b. сетевые.

К сетевым относятся:

- с организацией файл – сервер ;

При такой организации все данные находятся на одном компьютере, который называется файл – сервер, и который подключён к сети. При отыскании нужной информации передаётся весь файл, содержащий в том числе и много избыточной информации. И лишь при создании локальной копии отыскивается нужная запись.

- с организацией клиент – сервер;

Сервер БД принимает запрос от клиента, отыскивает в данных нужную запись и передаёт её клиенту. Запрос к серверу формируется на языке структурированных запросов SQL, поэтому серверы БД называют SQL – серверами.

- распределённые СУБД содержат несколько десятков и сотен серверов, размещённых на значительной территории.

Основные положения реляционной модели БД.

Реляционной базой данных называется такая база данных, в которой все данные организованы в виде таблиц, а все операции над этими данными сводятся к операциям над таблицами.

Особенности реляционных баз данных:

1. Данные хранятся в таблицах, состоящих из столбцов и строк;

2. На пересечении каждого столбца и строки находится одно значение;

3. У каждого столбца - поля есть своё имя, которое служит его названием - атрибут, и все значения в одном столбце, имеют один тип;

4. Столбцы располагаются в определённом порядке, который задаётся при создании таблицы, в отличие от строк, которые располагаются в произвольном порядке. В таблице может не быть ни одной строчки, но обязательно должен быть хотя бы один столбец.

Терминология реляционной базы данных:

Элемент реляционной БД	Форма представления
1. База данных	Набор таблиц
2. Схема базы данных	Набор заголовков таблиц
3. Отношение	Таблица
4. Схема отношения	Строка заголовков столбцов таблицы
5. Сущность	Описание свойств объекта
6. Атрибут	Заголовок столбца
7. Домен	Множество допустимых значений атрибута
8. Первичный ключ	Уникальный идентификатор, однозначно определяющий каждую запись в таблице
9. Тип данных	Тип значений элементов в таблице
10. Кортеж	Строка (запись)
11. Кардинальность	Количество строк в таблице
12. Степень отношения	Количество полей
13. Тело отношения	Множество кортежей отношения

При проектировании реляционной БД данные размещают в нескольких таблицах. Между таблицами устанавливают связи с помощью ключей. При связывании таблиц выделяют основную и дополнительную (подчинённую) таблицу.

Существуют следующие виды связей между таблицами:

1. Связь вида 1:1 (один к одному) означает, что каждой записи в основной таблице соответствует одна запись в дополнительной таблице и, наоборот, каждой записи в дополнительной таблице соответствует одна запись в основной таблице.

2. Связь вида 1:М (один ко многим) означает, что каждой записи в основной таблице соответствует несколько записей в дополнительной таблице и, наоборот, каждой записи в дополнительной таблице соответствует только одна запись в основной таблице.

3. Связь вида М:1 (многим к одному) означает, что одной или нескольким записям в основной таблице соответствует только одна запись в дополнительной таблице.

4. Связь вида М:М (многим ко многим) – это, когда нескольким записям основной таблицы соответствует несколько записей дополнительной и наоборот.

5. Основные компоненты MS Access.

Основными компонентами (объектами) MS Access являются:

1. Таблицы;

3. Формы;

4. Отчёты;

5. Макросы:

Модули.

Таблица – это объект, предназначенный для хранения данных в виде записей (строк) и полей (столбцов). Каждое поле содержит отдельную часть записи, а каждая таблица используется для хранения сведений по одному конкретному вопросу.

Запрос – вопрос о данных, хранящихся в таблицах, или инструкция на отбор записей, подлежащих изменению.

Форма – это объект, в котором можно разместить элементы управления, предназначенные для ввода, изображения и изменения данных в полях таблицах.

Отчёт – это объект, который позволяет представить определённую пользователем информацию в определённом виде, просматривать и распечатывать её.

Макрос – одна или несколько макрокоманд, которые можно использовать для автоматизации конкретной задачи. Макрокоманда – основной строительный блок макроса; самостоятельная инструкция, которая может быть объединена с другими макрокомандами, чтобы автоматизировать выполнение задачи.

Модуль – набор описаний, инструкций и процедур, сохранённых под одним именем. В MS Access имеется три вида модулей:модуль формы, отчёта и общий модуль. Модули формы и отчётов содержат локальную программу для форм и отчётов.

6. Таблицы в MS Access.

В MS Access существуют следующие методы создания таблиц:

1. Режим таблицы;

2. Конструктор;

3. Мастер таблиц;

4. Импорт таблиц;

5. Связь с таблицами.

В режиме таблицы данные вводятся в пустую таблицу. Для ввода данных предоставляется таблица с 30 полями. После её сохранения MS Access сам решает, какой тип данных присвоить каждому полю.

Конструктор предоставляет возможность самостоятельно создавать поля, выбирать типы данных для полей, размеры полей и устанавливать свойства полей.

Для определения поля в режиме Конструктор задаются:

1. Имя поля , которое в каждой таблице должно иметь уникальное имя, являющееся комбинацией букв, цифр, пробелов и специальных символов, за исключением «.!” “ ». Максимальная длина имени 64 символа.

2. Тип данных определяет вид и диапазон допустимых значений, а также объём памяти, выделенный для этого поля.

Типы данных MS Access

Тип данных	Описание
Текстовый	Текст и числа, например, имена и адреса, номера телефонов, почтовые индексы (до 255 символов).
Поле Memo	Длинный текст и числа, например комментарии и пояснения (до 64000 символов).
Числовой	Общий тип данных для числовых данных, допускающих проведение математических расчётов, за исключением денежных расчётов.
Дата / время	Значения даты и времени. Пользователь может выбирать стандартные формы или создавать специальный формат.
Денежный	Денежные значения. Для денежных расчётов не рекомендуется использовать числовые типы данных, т.к. они могут округляться при расчётах. Значения типа «денежный» всегда выводятся с указанным числом десятичных знаков после запятой.
Счётчик	Автоматически выставляющиеся последовательные номера. Нумерация начинается с 1. Поле счётчика удобно для создания ключа. Это поле является совместимым с полем числового типа, для которого в свойстве Размер указано значение «Длинное целое».
Логический	Значения «Да / Нет», «Истинно / Ложь», «Вкл / Выкл», одно из двух возможных значений.
Поле объекта OLE	Объекты, созданные в других программах, поддерживающие протокол OLE.

3. Наиболее важные свойства полей:

- Размер поля задаёт максимальный размер данных, сохраняемых в поле.

- Формат поля является форматом отображения заданного типа данных и задаёт правила представления данных при выводе их на экран или печать.

- Подпись поля задаёт текст, который выводится в таблицах, формах, отчётах.

- Условие на значение позволяет осуществлять контроль ввода, задаёт ограничения на вводимые значения, при нарушении условий запрещает ввод и выводит текст, заданный свойством Сообщение об ошибке;

- Сообщение об ошибке задаёт текст сообщения, выводимый на экран при нарушении ограничений, заданных Условием на значение.

Тип элемента управления – свойство, которое задаётся на закладке Подстановка в окне конструктора таблиц. Это свойство определяет, будет ли отображаться поле в таблице и в какой форме – в виде поля или поля со списком.

Уникальный (первичный) ключ таблицы может быть простым или составным, включающим несколько полей.

Для определения ключа выделяются поля, составляющие ключ, и на панели инструментов нажимается кнопка ключевое поле или выполняется команда Правка / ключевое поле .

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-02-16

вующих языковых средств и программных систем, обеспечивающих их высокую производительность, и создания основ теории проектирования баз данных. Однако для массового пользователя реляционных СУБД можно с успехом применять неформальные эквиваленты этих понятий:

«отношение» – «таблица» (иногда файл), «кортеж» – «строка» (иногда запись), «атрибут» – «столбец», «поле».

При этом принимается, что «запись» означает «экземпляр записи», а «поле» означает «имя и тип поля».

Реляционная база данных

Реляционная база данных – это совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна храниться в БД. Однако пользователи могут воспринимать такую базу данных как совокупность таблиц. Следует отметить:

Каждая таблица состоит из однотипных строк и имеет уникальное имя; Строки имеют фиксированное число полей (столбцов) и значений (мно-

жественные поля и повторяющиеся группы недопустимы). Иначе говоря, в каждой позиции таблицы на пересечении строки и столбца всегда имеется в точности одно значение или ничего;

Строки таблицы обязательно отличаются друг от друга хотя бы единственным значением, что позволяет однозначно идентифицировать любую строку такой таблицы;

Столбцам таблицы однозначно присваиваются имена, и в каждом из них размещаются однородные значения данных (даты, фамилии, целые числа или денежные суммы);

Полное информационное содержание базы данных представляется в виде явных значений данных и такой метод представления является единственным; При выполнении операций с таблицей ее строки и столбцы можно обрабатывать в любом порядке безотносительно к их информационному содержанию. Этому способствует наличие имен таблиц и их столбцов, а также возможность выделения любой их строки или любого набора строк с указанными признаками (например, рейсов с пунктом назначения «Париж» и временем прибы-

тия до 12 ч).

Манипулирование реляционными данными

Предложив реляционную модель данных, Э.Ф. Кодд создал и инструмент для удобной работы с отношениями – реляционную алгебру. Каждая операция этой алгебры использует одну или несколько таблиц (отношений) в качестве ее операндов и продуцирует в результате новую таблицу, т.е. позволяет «разрезать» или «склеивать» таблицы (рис. 1.5).

Рис. 1.5. Некоторые операции реляционной алгебры

Созданы языки манипулирования данными, позволяющие реализовать все операции реляционной алгебры и практически любые их сочетания. Среди них наиболее распространены SQL (Structured Query Language – структуриро-

ванный язык запросов) и QBE (Quere-By-Example – запросы по образцу) . Оба от-

носятся к языкам очень высокого уровня, с помощью которых пользователь указывает, какие данные необходимо получить, не уточняя процедуру их получения.

С помощью единственного запроса на любом из этих языков можно соединить несколько таблиц во временную таблицу и вырезать из нее требуемые строки и столбцы (селекция и проекция).

Проектирование реляционных баз данных, цели проектирования

Только небольшие организации могут обобществить данные в одной полностью интегрированной базе данных. Чаще всего практически не возможно охватить и осмыслить все информационные требования сотрудников организации (т.е. будущих пользователей системы). Поэтому информационные системы больших организаций содержат несколько десятков БД, нередко распределенных между несколькими взаимосвязанными ЭВМ различных подразделений. (Так в больших городах создается не одна, а несколько овощных баз, расположенных в разных районах.)

Отдельные БД могут объединять все данные, необходимые для решения одной или нескольких прикладных задач, или данные, относящиеся к какойлибо предметной области (например, финансам, студентам, преподавателям, кулинарии и т.п.). Первые обычно называют прикладными БД , а вторые –предметными БД (соотносящимися с предметами организации, а не с ее информационными приложениями). Первые можно сравнить с базами материальнотехнического снабжения или отдыха, а вторые – с овощными и вещевыми базами.

Предметные БД позволяют обеспечить поддержку любых текущих и будущих приложений, поскольку набор их элементов данных включает в себя наборы элементов данных прикладных БД. Вследствие этого предметные БД соз-

дают основу для обработки неформализованных, изменяющихся и неизвестных запросов и приложений (приложений, для которых невозможно заранее определить требования к данным). Такая гибкость и приспосабливаемость позволяет создавать на основе предметных БД достаточно стабильные информационные системы, т.е. системы, в которых большинство изменений можно осуществить без вынужденного переписывания старых приложений.

Основывая же проектирование БД на текущих и предвидимых приложениях, можно существенно ускорить создание высокоэффективной информационной системы, т.е. системы, структура которой учитывает наиболее часто встречающиеся пути доступа к данным. Поэтому прикладное проектирование до сих пор привлекает некоторых разработчиков. Однако по мере роста числа приложений таких информационных систем быстро увеличивается число прикладных БД, резко возрастает уровень дублирования данных и повышается стоимость их ведения.

Таким образом, каждый из рассмотренных подходов к проектированию воздействует на результаты проектирования в разных направлениях. Желание достичь и гибкости, и эффективности привело к формированию методологии проектирования, использующей как предметный, так и прикладной подходы. В общем случае предметный подход используется для построения первоначальной информационной структуры, а прикладной – для ее совершенствования с целью повышения эффективности обработки данных.

При проектировании информационной системы необходимо провести анализ целей этой системы и выявить требования к ней отдельных пользователей (сотрудников организации). Сбор данных начинается с изучения сущностей организации и процессов, использующих эти сущности. Сущности группируются по «сходству» (частоте их использования для выполнения тех или иных действий) и по количеству ассоциативных связей между ними (самолет – пассажир, преподаватель – дисциплина, студент – сессия и т.д.). Сущности или группы сущностей, обладающие наибольшим сходством и (или) с наибольшей частотой ассоциативных связей объединяются в предметные БД. (Нередко сущности объединяются в предметные БД без использования формальных методик – по «здравому смыслу»).

Основная цель проектирования БД – это сокращение избыточности хранимых данных, а следовательно, экономия объема используемой памяти, уменьшение затрат на многократные операции обновления избыточных копий и устранение возможности возникновения противоречий из-за хранения в разных местах сведений об одном и том же объекте. Так называемый, «чистый» проект БД ("Каждый факт в одном месте") можно создать, используя методологию нормализации отношений.

Нормализация – это разбиение таблицы на две или более, которые обладают лучшими свойствами при включении, изменении и удалении данных.

Окончательная цель нормализации сводится к получению такого проекта базы данных, в котором каждый факт появляется лишь в одном месте, т.е. исключена избыточность информации. Это делается не столько с целью экономии памяти, сколько для исключения возможной противоречивости хранимых данных.

Каждая таблица в реляционной БД удовлетворяет условию, в соответствии с которым в позиции на пересечении каждой строки и столбца таблицы всегда находится единственное атомарное значение, и никогда не может быть множества таких значений. Любая таблица, удовлетворяющая этому условию, называется нормализованной. Фактически, ненормализованные таблицы, т.е. таблицы, содержащие повторяющиеся группы, даже не допускаются в реляционной БД.

Всякая нормализованная таблица автоматически считается таблицей в первой нормальной форме , сокращенно1НФ . Таким образом, строго говоря, «нормализованная» и «находящаяся в 1НФ» означают одно и то же. Однако на практике термин «нормализованная» часто используется в более узком смысле

– «полностью нормализованная», который означает, что в проекте не нарушаются никакие принципы нормализации.

Теперь в дополнение к 1НФ можно определить дальнейшие уровни нор-

мализации – вторую нормальную форму(2НФ), третью нормальную форму

(3НФ )и т.д. По существу, таблица находится в 2НФ, если она находится в 1НФ

и удовлетворяет, кроме того, некоторому дополнительному условию, суть которого будет рассмотрена ниже. Таблица находится в 3НФ, если она находится в 2НФ и, помимо этого, удовлетворяет еще другому дополнительному условию

и т.д.

Таким образом, каждая нормальная форма является в некотором смысле более ограниченной, но и более желательной , чем предшествующая. Это связано с тем, что «(N+1)-я нормальная форма» не обладает некоторыми непривлекательными особенностями, свойственными «N-й нормальной форме». Общий смысл дополнительного условия, налагаемого на (N+1)-ю нормальную форму по отношению к N-й нормальной форме, состоит в исключении этих непривлекательных особенностей.

Теория нормализации основывается на наличии той или иной зависимости между полями таблицы. Определены два вида таких зависимостей: функ-

циональные и многозначные.

Функциональная зависимость. Поле В таблицы функционально зависит от поля А той же таблицы в том и только в том случае, когда в любой заданный момент для каждого из различных значений поля А обязательно существует только одно из различных значений поля В. Отметим, что здесь допускается, что поля А и В могут быть составными.

Полная функциональная зависимость. Поле В находится в полной функ-

циональной зависимости от составного поля А, если оно функционально зависит от А и не зависит функционально от любого подмножества поля А.

Многозначная зависимость . Поле А многозначно определяет поле В той