Проектирование баз данных

Основные понятия о базах данных и СУБД

Информационная система (ИС) – это система, построенная на базе компьютерной техники, предназначенная для хранения, поиска, обработки и передачи значительных объемов информации, имеющая определенную практическую сферу применения.

База данных – это ИС, которая хранится в электронном виде.

База данных (БД) – организованная совокупность данных, предназначенная для длительного хранения во внешней памяти ЭВМ, постоянного обновления и использования.

БД служат для хранения и поиска большого объёма информации. Примеры баз данных: записная книжка, словари, справочники, энциклопедии и т.д.

Классификация баз данных:

1. По характеру хранимой информации:

- Фактографические – содержат краткие сведения об описываемых объектах, представленных в строго определённом формате (картотеки, н-р: БД книжного фонда библиотеки, БД кадрового состава учреждения),

- Документальные – содержат документы (информацию) самого разног типа: текстового, графического, звукового, мультимедийного (архивы, н-р: справочники, словари, БД законодательных актов в области уголовного права и др.)

2. По способу хранения данных:

- Централизованные (хранятся на одном компьютере),

- Распределенные (используются в локальных и глобальных компьютерных сетях).

3. По структуре организации данных:

- Реляционные (табличные),

- Нереляционные.

Термин «реляционный» (от лат. relatio – отношение) указывает на то, что такая модель хранения данных построена на взаимоотношении составляющих её частей. Реляционная база данных, по сути, представляет собой двумерную таблицу . Каждая строка такой таблицы называется записью. Столбцы таблицы называются полями: каждое поле характеризуется своим именем и топом данных. Поле БД – это столбец таблицы, содержащий значения определенного свойства.

Свойства реляционной модели данных:

Каждый элемент таблицы – один элемент данных;

Все поля таблицы являются однородными, т.е. имеют один тип;

Одинаковые записи в таблице отсутствуют;

Порядок записей в таблице может быть произвольным и может характеризоваться количеством полей, типом данных.

Иерархической называется БД, в которой информация упорядоченная следующим образом: один элемент считается главным, остальные – подчинёнными. В иерархической базе данных записи упорядочиваются в определенную последовательность, как ступеньки лестницы, и поиск данных может осуществляться последовательным «спуском» со ступени на ступень. Данная модель характеризуется такими параметрами, как уровни, узлы, связи. Принцип работы модели таков, что несколько узлов более низкого уровня соединяются при помощи связи с одним узлом более высокого уровня.

Узел – информационная модель элемента, находящегося на данном уровне иерархии.

Свойства иерархической модели данных:

Несколько узлов низшего уровня связано только с одним узлом высшего уровня;

Иерархическое дерево имеет только одну вершину (корень), не подчинено никакой другой вершине;

Каждый узел имеет своё имя (идентификатор);

Существует только один путь от корневой записи к более частной записи данных.

Иерархической базой данных является Каталог папок Windows, с которым можно работать, запустив Проводник. Верхний уровень занимает папка Рабочий стол. На втором уровне находятся папки Мой компьютер, Мои документы, Сетевое окружение и Корзина, которые представляют собой потомков папки Рабочий стол, будучи между собой близнецами. В свою очередь, папка Мой компьютер – предок по отношению к папкам третьего уровня, папкам дисков (Диск 3,5(А:), С:, D:, E:, F:) и системным папкам (Принтеры, Панель управления и др.).

Сетевой называется БД, в которой к вертикальным иерархическим связям добавляются горизонтальные связи. Любой объект может быть главным и подчинённым.

Сетевой базой данных фактически является Всемирная паутина глобальной компьютерной сети Интернет. Гиперссылки связывают между собой сотни миллионов документов в единую распределенную сетевую базу данных.

Программное обеспечение, предназначенное для работы с базами данных, называется система управления базами данных (СУБД). СУБД используются для упорядоченного хранения и обработки больших объемов информации.

Система управления базами данных (СУБД) – это система, обеспечивающая поиск, хранение, корректировку данных, формирование ответов на запросы. Система обеспечивает сохранность данных, их конфиденциальность, перемещение и связь с другими программными средствами.

Основные действия, которые пользователь может выполнять с помощью СУБД:

Создание структуры БД;

Заполнение БД информацией;

Изменение (редактирование) структуры и содержания БД;

Поиск информации в БД;

Сортировка данных;

Защита БД;

Проверка целостности БД.

Современные СУБД дают возможность включать в них не только текстовую и графическую информацию, но и звуковые фрагменты и даже видеоклипы.

Простота использования СУБД позволяет создавать новые базы данных, не прибегая к программированию, а пользуясь только встроенными функциями. СУБД обеспечивают правильность, полноту и непротиворечивость данных, а также удобный доступ к ним.

Популярные СУБД - FoxPro, Access for Windows, Paradox.

Таким образом, необходимо различать собственно базы данных (БД) – упорядоченные наборы данных, и системы управления базами данных (СУБД) – программы, управляющие хранением и обработкой данных. Например, приложение Access, входящее в офисный пакет программ Microsoft Office, является СУБД, позволяющей пользователю создавать и обрабатывать табличные базы данных.

Принципы построения систем управления баз данных следуют из требований, которым должна удовлетворять организация баз данных:

- Производительность и готовность. Запросы от пользователя базой данных удовлетворяются с такой скоростью, которая требуется для использования данных. Пользователь быстро получает данные всякий раз, когда они ему необходимы.

- Минимальные затраты. Низкая стоимость хранения и использования данных, минимизация затрат на внесение изменений.

- Простота и легкость использования. Пользователи могут легко узнать и понять, какие данные имеются в их распоряжении. Доступ к данным должен быть простым, исключающим возможные ошибки со стороны пользователя.

- Простота внесения изменений. База данных может увеличиваться и изменяться без нарушения имеющихся способов использования данных.

- Возможностьпоиска. Пользователь базы данных может обращаться с самыми различными запросами по поводу хранимых в ней данных. Для реализации этого служит так называемый язык запросов.

- Целостность . Современные базы данных могут содержать данные, используемые многими пользователями. Очень важно, чтобы в процессе работы элементы данных и связи между ними не нарушались. Кроме того, аппаратные ошибки и различного рода случайные сбои не должны приводить к необратимым потерям данных. Значит, система управления данными должна содержать механизм восстановления данных.

- Безопасность и секретность. Под безопасностью данных понимают защиту данных от случайного или преднамеренного доступа к ним лиц, не имеющих на это права, от неавторизированной модификации (изменения) данных или их разрушения. Секретность определяется как право отдельных лиц или организаций решать, когда, как какое количество информации может быть передано другим лицам или организациям.

Далее на примере одной из самых распространенных систем управления базами данных – Microsoft Access входит в состав популярного пакета Microsoft Office – мы познакомимся с основными типами данных, способами создания баз данных и с приемами работы с базами данных.

Проектирование баз данных

Как и любой программный продукт, база данных обладает собственным жизненным циклом (ЖЦБД). Главной составляющей в жизненном цикле БД является создание единой базы данных и программ, необходимых для ее работы.

ЖЦБД включает в себя следующие основные этапы:

1. Планирование разработки базы данных;

2. Определение требований к системе;

3. Сбор и анализ требований пользователей:

4. Проектирование базы данных:

Концептуальное проектирование базы данных – создание концептуальной модели данных, то есть информационной модели. Такая модель создаётся без ориентации на какую-либо конкретную СУБД и модель данных. Чаще всего концептуальная модель базы данных включает в себя: описание информационных объектов, или понятий предметной области и связей между ними; описание ограничений целостности, т.е. требований к допустимым значениям данных и к связям между ними;

Логическое проектирование базы данных – создание логической модели данных; создание схемы базы данных на основе конкретной модели данных, например, реляционной модели данных. Для реляционной модели данных логическая модель - набор схем отношений, обычно с указанием первичных ключей, а также «связей» между отношениями, представляющих собой внешние ключи.

Преобразование концептуальной модели в логическую модель, как правило, осуществляется по формальным правилам. Этот этап может быть в значительной степени автоматизирован.

На этапе логического проектирования учитывается специфика конкретной модели данных, но может не учитываться специфика конкретной СУБД.

Физическое проектирование базы данных – создание схемы базы данных для конкретной СУБД, создание описания СУБД. Специфика конкретной СУБД может включать в себя ограничения на именование объектов базы данных, ограничения на поддерживаемые типы данных и т.п. Кроме того, специфика конкретной СУБД при физическом проектировании включает выбор решений, связанных с физической средой хранения данных (выбор методов управления дисковой памятью, разделение БД по файлам и устройствам, методов доступа к данным, разработка средств защиты данных), создание индексов и т.д.;

5. Разработка приложений:

Проектирование транзакций (группа инструкций SQL (набор команд), исполняемых как единое целое);

Проектирование пользовательского интерфейса;

6. Реализация;

8. Тестирование;

9. Эксплуатация и сопровождение:

Анализ функционирования и поддержка исходного варианта БД;

Адаптация, модернизация и поддержка переработанных вариантов.

Проектирование баз данных – процесс создания схемы базы данных и определения необходимых ограничений целостности (соответствие имеющейся в базе данных информации её внутренней логике, структуре и всем явно заданным правилам).

Основные задачи проектирования баз данных:

Обеспечение хранения в БД всей необходимой информации.

Обеспечение возможности получения данных по всем необходимым запросам.

Сокращение избыточности и дублирования данных.

Обеспечение целостности базы данных.

Время от времени я заглядываю на Toster.ru и иногда даже отвечаю там на вопросы. Чаще всего люди спрашивают две вещи — как стать программистом и как правильно спроектировать схему базы данных. Мне лично кажется очень странным, что так много людей задают последний вопрос. Мне почему-то всегда казалось, что это такая простая вещь, которую умеют вообще все. Но, раз так много людей интересуются, здесь я постараюсь дать достаточно развернутый и в то же время краткий ответ.

Я предполагаю, что SQL вы знаете. То есть, объяснять, что такое таблицы, строки, индексы, первичные ключи и ссылочная целостность, не требуется. Если это не так, боюсь, я вынужден отправить вас к соответствующей литературе. Благо, ее сейчас очень много.

Рисуем диаграмму

Допустим, требуется спроектировать схему базы данных, в которой хранится информация о музыкальных исполнителях, альбомах и песнях. На начальном этапе, когда у нас еще совсем ничего нет, удобно начать с рисования диаграммы будущей схемы. Можно начать с наброска ручкой на листе бумаги, можно сразу взять специализированный редактор. Их сейчас очень много , все они устроены довольно похожим образом. При подготовке этой заметки я воспользовался DbSchema . Это платная программа, но мне кажется, что она стоит своих денег. К тому же, в нормальных компаниях обычно оплачивают стоимость софта, необходимого для работы. Триал у DbSchema, если что, составляет две недели.

Нарисовать следюущую диаграмму заняло у меня порядко десяти минут:

Если раньше вам не доводилось работать с такими диаграммами, не пугайтесь, тут все просто. Прямоугольнички — это таблицы, строки в прямоугольничках — имена столбцов, стрелочками обозначаются внешние ключи, а ключиками — первичные ключи. При желании тут можно разглядеть даже индексы, типы столбцов и обязательность их заполнения (null / not null), но для нас сейчас это не так важно.

Генерируем SQL и скармливаем его СУБД

Нетрудно заметить, что данная диаграмма легко отображается в код для создания схемы базы данных на языке SQL. В DbSchema сгенерировать SQL можно, сказав Schema → Generate Schema and Data Script. Затем полученный скрипт можно скормить используемой вами СУБД:

cat music.sql | psql -hlocalhost test_database test_user

Я использовал PostgreSQL. Информацию о том, как установить эту СУБД, вы найдете в этой заметке .

Итак, чем же я руководствовался при проектировании схемы?

Нормальные формы

Процесс устранения избыточности и ликвидации противоречивости базы данных называется нормализацией . Выделяют так называемые нормальные формы, из которых на практике редко кто помнит больше первых трех.

Грубо говоря, таблица находится в первой нормальной форме (1НФ), если на пересечении любой строки и любого столбца в таблице находится ровно одно значение. В современных РСУБД это условие всегда выполняется. Даже если СУБД поддерживает множества или массивы, на пересечении строки и столбца хранится ровно одно значение типа множество или массив. Но в таблице (user varchar(100), phone integer) не может быть строки alex - 1234, 5678 . В 1НФ может быть только две сроки — alex - 1234 и alex - 5678 .

Вторая нормальная форма (2НФ) означает, что таблица находится в первой нормальной форме, и каждый неключевой атрибут неприводимо зависит от значения первичного ключа. Неприводимость означает следующее. Если первичный ключ состоит из одного атрибута, то любая функциональная зависимость от него неприводима. Если первичный ключ является составным, то в таблице не может быть атрибута, значение которого однозначно определяется значением подмножества атрибутов первичного ключа.

Таблица находится в третьей нормальной форме, если она находится в 2НФ и ни один неключевой атрибут не находится в транзитивной функциональной зависимости от первичного ключа. Например, рассмотрим таблицу (employee varchar(100) primary key, department varchar(100), department_phone integer) . Очевидно, что она находится в 2НФ. Но телефон отдела находится в транзитивной функциональной зависимости от имени сотрудника, так как сотрудник однозначно задает отдел, а отдел однозначно задает телефон отдела. Для приведения таблицы в 3НФ нужно разбить ее на две таблицы — employee - department и departmnet - phone .

Легко видеть, что нормализация уменьшает избыточность базы данных и препятствует внесению случайных ошибок. Например, если оставить таблицу из последнего примера в 2НФ, то можно по ошибке прописать одному и тому же отделу разные телефоны. Или рассмотрим компанию с пятью отделами и 1000 сотрудниками. Если у отдела поменялся номер телефона, то для его обновления в базе данных в случае 2НФ потребуется просканировать 1000 строк, а в случае с 3НФ только пять.

Мне сложно советовать, потому что я в точности не знаю как "сделано у других". Но если Ваш проект нацелен на самообразование, то, думаю, Вас стоит сначала действительно попрактиковаться на классической реляционной базе данных и лишь потом переходить на какие-то более экзотические варианты. Двигаться нужно от простого к сложному и только тогда, когда простого уже не хватает. По большому счету, реляционная база данных с ее жесткой структурой и задаваемыми Вами строгими ограничениями - Ваши друзья, они ведь стараются Ваши данные сохранить от разрушения.

По поводу того, чтобы выводить разные виды товаров в разные таблицы. У этого решения есть и хорошие и плохие стороны. Главная хорошая сторона заключается в том, что Вы можете полностью создать каждую такую таблицу с учетом всей специфики каждого вида товаров. Но плохая сторона заключается, что в этом случае Вы должны будете позаботиться и о том, чтобы каждая такая таблица и обрабатывалась отдельно. Потому что если уж таблицы по дизайну разные, то и методы обработки должны быть разными.

Может быть, оптимальным было бы решение, когда бы Вы хорошо продумали какие параметры товаров Вам понадобятся для поиска и сделали бы их отдельными индексируемыми столбцами общей таблицы товаров. Для некоторых видов товаров эти поля были бы пустыми. А другие параметры, которые просто описывают товар, но не предназначены для поиска, Вы могли бы объединить и хранить в таком виде в одном столбце. И распаковывать по надобности, когда их нужно выдать пользователю. Туда бы Вы могли класть всякую всячину, абсолютно не заботясь о том, что для какого-то товара эта всячина может измениться. Главное, в виде пар значений хранить, чтобы знать что есть что - захотелось Вам в описание товара добавить, что крокодильчики у него серобурмалиновые, а не фиолетовые, как у всех - так и пишете - Крокодильчики => серобурмалиновые.

С другой стороны, Вы не всегда знаете какую категорию товаров Вы захотите добавить следующей. А корежить и раздувать и "разряжать" общую таблицу товаров идея не очень хорошая. С этой точки зрения - общности, Ваша идея разных таблиц для разных товаров может быть очень хороша. Ведь Вам, разработав саму основу - проработав различную обработку для различных таблиц товаров, при добавлении нового вида товаров понадобится только создать таблицу и дать для нее подходящий именно для нее обработчик. Заботиться о том, как работают другие таблицы Вам не придется.

Ну, например - выбираем мы категорию товаров ноутбуки - и ищем по параметрам, которые характерны только для ноутбуков.

Темы: этапы проектирования баз данных, проектирование базы данных на основе модели типа объект — отношение.

Перед созданием базы данных разработчик должен определить, изкаких таблиц должна состоять база данных, какие данные нужно поместить в каждую таблицу, как связать таблицы. Эти вопросы решаются на этапе проектирования базы данных.

В результате проектирования должна быть определена логическая структура базы данных, то есть состав реляционных таблиц, их структура и межтабличные связи.

Перед созданием базы данных необходимо располагать описанием выбранной предметной области, которое должно охватывать реальные объекты и процессы, определить все необходимые источники информации для удовлетворения предполагаемых запросов пользователей и определить потребности в обработке данных.

На основе такого описания на этапе проектирования базы данных определяются состав и структура данных предметной области, которые должны находиться в БД и обеспечивать выполнение необходимых запросов и задач пользователей. Структура данных предметной области может отображаться информационно-логической моделью. На основе этой модели легко создается реляционная база данных.

Этапы проектирования и создания базы данных определяются следующей последовательностью:

Построение информационно-логической модели данных предметной области;

Определение логической структуры реляционной базы данных;

Конструирование таблиц базы данных;

Создание схемы данных;

Ввод данных в таблицы (создание записей);

Разработка необходимых форм, запросов, макросов, модулей, отчетов;

Разработка пользовательского интерфейса.

В процессе разработки модели данных необходимо выделить информационные объекты, соответствующие требованиям нормализации данных, и определить связи между ними. Эта модель позволяет создать реляционную базу данных без дублирования, в которой обеспечивается однократный ввод данных при первоначальной загрузке и корректировках, а также целостность данных при внесении изменений.

При разработке модели данных могут использоваться два подхода. В первом подходе сначала определяются основные задачи, для решения которых строится база, выявляются потребности задач в данных и соответственно определяются состав и структура информационных объектов. При втором подходе сразу устанавливаются типовые объекты предметной области. Наиболее рационально сочетание обоих подходов. Это связано с тем, что на начальном этапе, как правило, нет исчерпывающих сведений обо всех задачах. Использование такой технологии тем более оправдано, что гибкие средства создания реляционных баз данных позволяют на любом этапе разработки внести изменения в базу данных и модифицировать ее структуру без ущерба для введенных ранее данных.

Процесс выделения информационных объектов предметной области, отвечающих требованиям нормализации, может производиться на основе интуитивного или формального подхода. Теоретические основы формального подхода были разработаны и полно изложены в монографиях по организации баз данных известного американского ученого Дж. Мартина.

При интуитивном подходе легко могут быть выявлены информационные объекты, соответствующие реальным объектам. Однако получаемая при этом информационно-логическая модель, как правило, требует дальнейших преобразований, в частности преобразования много-многозначных связей между объектами. При таком подходе возможны существенные ошибки, если отсутствует достаточный опыт. Последующая проверка выполнения требований нормализации обычно показывает необходимость уточнения информационных объектов.

Рассмотрим формальные правила, которые могут быть использованы для выделения информационных объектов:

На основе описания предметной области выявить документы и их атрибуты, подлежащие хранению в базе данных;

Определить функциональные зависимости между атрибутами;

Выбрать все зависимые атрибуты и указать для каждого все его ключевые атрибуты, т. е. те, от которых он зависит;

Сгруппировать атрибуты, одинаково зависимые от ключевых атрибутов. Полученные группы зависимых атрибутов вместе с их ключевыми атрибутами образуют информационные объекты.

При определении логической структуры реляционной базы данных на основе модели каждый информационный объект адекватно отображается реляционной таблицей, а связи между таблицами соответствуют связям между информационными объектами.

В процессе создания сначала конструируются таблицы базы данных, соответствующие информационным объектам построенной модели данных. Далее может создаваться схема данных, в которой фиксируются существующие логические связи между таблицами. Эти связи соответствуют связям информационных объектов. В схеме данных могут быть заданы параметры поддержания целостности базы данных, если модель данных была разработана в соответствии с требованиями нормализации. Целостность данных означает, что в БД установлены и корректно поддерживаются взаимосвязи между записями разных таблиц при загрузке, добавлении и удалении записей в связанных таблицах, а также при изменении значений ключевых полей.

После формирования схемы данных осуществляется ввод непротиворечивых данных из документов предметной области.

На основе созданной базы данных формируются необходимые запросы, формы, макросы, модули, отчеты, производящие требуемую обработку данных базы и их представление.

С помощью встроенных средств и инструментов базы данных создается пользовательский интерфейс, позволяющий управлять процессами ввода, хранения, обработки, обновления и представления информации базы данных.

Проектирование базы данных на основе модели типа объект — отношение

Имеется целый ряд методик создания информационно-логических моделей. Одна из наиболее популярных в настоящее время методик при разработке моделей использует ERD (Entity-Relationship Diagrams). В русскоязычной литературе эти диаграммы называют «объект — отношение» либо «сущность — связь». Модель ERD была предложена Питером Пин Шен Ченом в 1976 г. К настоящему времени разработано несколько ее разновидностей, но все они базируются на графических диаграммах, предложенных Ченом. Диаграммы конструируются из небольшого числа компонентов. Благодаря наглядности представления они широко используются в CASE-средствах (Computer Aided Software Engineering).

Рассмотрим используемую терминологию и обозначения.

Сущность (Entity) — реальный либо воображаемый объект, имеющий существенное значение для рассматриваемой предметной области, информация о котором подлежит хранению.

Каждая сущность должна обладать уникальным идентификатором. Каждый экземпляр сущности должен однозначно идентифицироваться и отличаться от всех других экземпляров данного типа (сущности).

Каждая сущность должна обладать некоторыми свойствами:

Иметь уникальное имя; причем к этому имени должна всегда применяться одна и та же интерпретация (определение сущности). И наоборот: одна и та же интерпретация не может применяться к различным именам, если только они не являются псевдонимами;

Обладать одним или несколькими атрибутами, которые либо принадлежат сущности, либо наследуются ею через связь;

Обладать одним или несколькими атрибутами, которые однозначно идентифицируют каждый экземпляр сущности.

Сущность может быть независимой либо зависимой. Признаком зависимой сущности служит наличие у нее наследуемых через связь атрибутов (рис. 1.).

Каждая сущность может обладать любым количеством связей с другими сущностями модели.

Связь (Relationship) — поименованная ассоциация между двумя сущностями, значимая для рассматриваемой предметной области. Одна из участвующих в связи сущностей — независимая, называется родительской сущностью, другая — зависимая, называется дочерней или сущностью-потомком. Как правило, каждый экземпляр родительской сущности ассоциирован с произвольным (в том числе нулевым) количеством экземпляров дочерней сущности. Каждый экземпляр сущности-потомка ассоциирован в точности с одним экземпляром сущности-родителя. Таким образом, экземпляр сущности-потомка может существовать только при существовании сущности-родителя.

Связи дается имя, выражаемое грамматическим оборотом глагола и помещаемое возле линии связи.

Имя каждой связи между двумя данными сущностями должно быть уникальным, но имена связей в модели не обязаны быть уникальными. Каждая связь имеет определение. Определение связи образуют соединением имени сущности-родителя, имени связи, выражения степени связи и имени сущности-потомка.

Например, связь продавца с контрактом может быть определена следующим образом:

Продавец может получить вознаграждение за один или более Контрактов;

Контракт должен быть инициирован ровно одним Продавцом.

На диаграмме связь изображается отрезком (ломаной). Концы отрезка с помощью специальных обозначений (рис. 2) указывают степень связи. Кроме того, характер линии — штриховая или сплошная, указывает обязательность связи.

Атрибут — любая характеристика сущности, значимая для рассматриваемой предметной области. Он предназначен для квалификации, идентификации, классификации, количественной характеристики или выражения состояния сущности. Атрибут представляет тип характеристик (свойств), ассоциированных с множеством реальных или абстрактных объектов (людей, мест, событий, состояний, идей, пар предметов и т. д.) (рис. 3).

Экземпляр атрибута — это определенная характеристика конкретного экземпляра сущности. Экземпляр атрибута определяется типом характеристики (например, «Цвет») и ее значением (например, «лиловый»), называемым значением атрибута. В ER-модели атрибуты ассоциируются с конкретными сущностями. Каждый экземпляр сущности должен обладать одним конкретным значением для каждого своего атрибута.

Атрибут может быть либо обязательным , либо необязательным . Обязательность означает, что атрибут не может принимать неопределенных значений (null values). Атрибут может быть либо описательным (т. е. обычным дескриптором сущности), либо входить в состав уникального идентификатора (первичного ключа).

Уникальный идентификатор — это атрибут или совокупность атрибутов и/или связей, однозначно характеризующая каждый экземпляр данного типа сущности. В случае полной идентификации экземпляр данного типа сущности полностью идентифицируется своими собственными ключевыми атрибутами, в противном случае в идентификации участвуют также атрибуты другой сущности — родителя.

Характер идентификации отображается в диаграмме на линии связи (рис. 4).

Каждый атрибут идентифицируется уникальным именем, выражаемым грамматическим оборотом существительного, описывающим представляемую атрибутом характеристику. Атрибуты изображаются в виде списка имен внутри блока ассоциированной сущности, причем каждый атрибут занимает отдельную строку. Атрибуты, определяющие первичный ключ, размещаются наверху списка и выделяются знаком «#».

Каждая сущность должна обладать хотя бы одним возможным ключом. Возможный ключ сущности — это один или несколько атрибутов, чьи значения однозначно определяют каждый экземпляр сущности. При существовании нескольких возможных ключей один из них обозначается в качестве первичного ключа, а остальные — как альтернативные ключи.

В настоящее время на основе подхода Чена создана методология IDEF1X , которая разработана с учетом таких требований, как простота изучения и возможность автоматизации. IDEFlX-диаграммы используются рядом распространенных CASE-средств (в частности, ERwin, Design/IDEF).

Сущность в методологии IDEF1X называется независимой от идентификаторов или просто независимой, если каждый экземпляр сущности может быть однозначно идентифицирован без определения его отношений с другими сущностями. Сущность называется зависимой от идентификаторов или просто зависимой, если однозначная идентификация экземпляра сущности зависит от его отношения к другой сущности (рис. 5).

Каждой сущности присваивается уникальное имя и номер, разделяемые косой чертой «/» и помещаемые над блоком.

Если экземпляр сущности-потомка однозначно определяется своей связью с сущностью-родителем, то связь называется идентифицирующей, в противном случае — неидентифицируюшей.

Идентифицирующая связь между сущностью-родителем и сущностью-потомком изображается сплошной линией. На рис. 5: №2 — зависимая сущность, Связь 1 — идентифицирующая связь. Сущность-потомок в идентифицирующей связи является зависимой от идентификатора сущностью. Сущность-родитель в идентифицирующей связи может быть как независимой, так и зависимой от идентификатора сущностью (это определяется ее связями с другими сущностями).

Штриховая линия изображает неидентифицирующую связь. На рис. 5: №4 — независимая сущность, Связь 2 — неидентифицирующая связь. Сущность-потомок в неидентифицируюшей связи будет независимой от идентификатора, если она не является также сущностью-потомком в какой-либо идентифицирующей связи.

Связь может дополнительно определяться с помощью указания степени или мощности (количества экземпляров сущности-потомка, которое может существовать для каждого экземпляра сущности-родителя).

В IDEF1X могут быть выражены следующие мощности связей:

Каждый экземпляр сущности-родителя может иметь ноль, один или более связанных с ним экземпляров сущности-потомка;

Каждый экземпляр сущности-родителя должен иметь не менее одного связанного с ним экземпляра сущности-потомка;

Каждый экземпляр сущности-родителя должен иметь не более одного связанного с ним экземпляра сущности-потомка;

Каждый экземпляр сущности-родителя связан с некоторым фиксированным числом экземпляров сущности-потомка.

Мощность связи обозначается, как показано на рис. 6 (мощность по умолчанию — N).

Атрибуты изображаются в виде списка имен внутри блока сущности. Атрибуты, определяющие первичный ключ, размещаются наверху списка и отделяются от других атрибутов горизонтальной чертой (рис. 7).

В результате получается информационно-логическая модель, которая используется рядом распространенных CASE-средств, таких, как ERwin, Design/IDEF. В свою очередь, CASE-технологии имеют высокие потенциальные возможности при разработке баз данных и информационных систем, а именно, увеличение производительности труда, улучшение качества программных продуктов, поддержка унифицированного и согласованного стиля работы.

Сущности могут иметь также внешние ключи (Foreign Key). При идентифицирующей связи они используются в качестве части или целого первичного ключа, при неидентифицирующей — служат неключевыми атрибутами. В списке атрибутов внешний ключ отмечается буквами FK в скобках.

Суть проектирования баз данных (БД), как и любого другого процесса проектирования, в создании описания новой, прежде не существовавшей в таком виде системы, которая при её реализации способна предполагаемо функционировать в соответствующих условиях. Из этого следует, что этапы проектирования базы данных должны последовательно и логически связано отражать суть этого процесса.

Содержание проектирования баз данных и этапность

Замысел проектирования основывается на какой-либо сформулированной общественной потребности. У этой потребности есть среда её возникновения и целевая аудитория потребителей, которые будут пользоваться результатом проектирования. Следовательно, процесс проектирования баз данных начинается с изучения данной потребности с точки зрения потребителей и функциональной среды её предполагаемого размещения. То есть, первым этапом становится сбор информации и определение модели предметной области системы, а также – взгляда на неё с точки зрения целевой аудитории. В целом, для определения требований к системе производится определение диапазона действий, а также границ приложений БД.

Далее проектировщик, уже имеющий определённые представления о том, что ему нужно создать, уточняет предположительно решаемые приложением задачи, формирует их список (особенно, если в проектной разработке большая и сложная БД), уточняет последовательность решения задач и производит анализ данных. Такой процесс – тоже этапная проектная работа, но обычно в структуре проектирования эти шаги поглощаются этапом концептуального проектирования – этапом выделения объектов, атрибутов, связей.

Создание концептуальной (информационной модели) предполагает предварительное формирование концептуальных требований пользователей, включая требования в отношении приложений, которые могут и не быть сразу реализованным, но учёт которых позволит в будущем повысить функциональность системы. Имея дело с представлениями объектов-абстракций множества (без указания способов физического хранения) и их взаимосвязями, концептуальная модель содержательно соответствует модели предметной области. Поэтому в литературе первый этап проектирования БД называется инфологическим проектированием.

Далее отдельным этапом (либо дополнением к предыдущему) следует этап формирования требований к операционной обстановке, где оцениваются требования к вычислительным ресурсам, способным обеспечить функционирование системы. Соответственно, чем больше объем проектируемой БД, чем выше пользовательская активность и интенсивность обращений, тем выше требования предъявляются к ресурсам: к конфигурации компьютера к типу и версии операционной системы. Например, многопользовательский режим работы будущей базы данных требует сетевого подключения с использованием операционной системы, соответствующей многозадачности.

Следующим этапом проектировщик должен выбрать систему управления базой данных (СУБД), а также инструментальные средства программного характера. После этого концептуальную модель необходимо перенести в совместимую с выбранной системой управления модель данных. Но нередко это сопряжено с внесением поправок и изменений в концептуальную модель, поскольку не всегда взаимосвязи объектов между собой, отражённые концептуальной моделью, могут быть реализованы средствами данной СУБД.

Это обстоятельство определяет возникновение следующего этапа – появления обеспеченной средствами конкретной СУБД концептуальной модели. Данный шаг соответствует этапу логического проектирования (создания логической модели).

Наконец, финальным этапом проектирования БД становится физическое проектирование – этап увязки логической структуры и физической среды хранения.

Таким образом, основные этапы проектирования в детализированном виде представлены этапами:

• инфологического проектирования,
• формирования требований к операционной обстановке
• выбора системы управления и программных средств БД,
• логического проектирования,
• физического проектирования

Ключевые из них ниже будут рассмотрены подробнее.

Инфологическое проектирование

Идентификация сущностей составляет смысловую основу инфологического проектирования. Сущность здесь – это такой объект (абстрактный или конкретный), информация о котором будет накапливаться в системе. В инфологической модели предметной области в понятных пользователю терминах, которые не зависят от конкретной реализации БД, описывается структура и динамические свойства предметной области. Но термины, при этом берутся в типовых масштабах. То есть, описание выражается не через отдельные объекты предметной области и их взаимосвязи, а через:

• описание типов объектов,
• ограничения целостности, связанные с описанным типом,
• процессы, приводящие к эволюции предметной области – переходу её в другое состояние.

Инфологическую модель можно создавать с помощью нескольких методов и подходов:

1. Функциональный подход отталкивается от поставленных задач. Функциональным он называется, потому что применяется, если известны функции и задачи лиц, которые с помощью проектируемой базы данных будут обслуживать свои информационные потребности.
2. Предметный подход во главу угла ставит сведения об информации, которая будет содержаться в базе данных, при том, что структура запросов может не быть определена. В этом случае в исследованиях предметной области ориентируются на её максимально адекватное отображение в базе данных в контексте полного спектра предполагаемых информационных запросов.
3. Комплексный подход по методу «сущность-связь» объединяет достоинства двух предыдущих. Метод сводится к разделению всей предметной области на локальные части, которые моделируются по отдельности, а затем вновь объединяются в цельную область.

Поскольку использование метода «сущность-связь» является комбинированным способом проектирования на данном этапе, он чаще других становится приоритетным.

Локальные представления при методическом разделении должны, по возможности, включать в себя информацию, которой бы хватило для решения обособленной задачи или для обеспечения запросов какой-то группы потенциальных пользователей. Каждая из этих областей содержит порядка 6-7 сущностей и соответствует какому-либо отдельному внешнему приложению.

Зависимость сущностей отражается в разделении их на сильные (базовые, родительские) и слабые (дочерние). Сильная сущность (например, читатель в библиотеке) может существовать в БД сама по себе, а слабая сущность (например, абонемент этого читателя) «привязывается» к сильной и отдельно не существует.

Следует разделять понятия «экземпляр сущности» (объект, характеризующийся конкретными значениями свойств) и понятие «тип сущности» – объект, для которого характерно общее имя и список свойств.

Для каждой отдельной сущности выбираются атрибуты (набор свойств), которые в зависимости от критерия могут быть:

• идентифицирующими (с уникальным значением для сущностей этого типа, что делает их потенциальными ключами) или описательными;
• однозначными или многозначными (с соответствующим количеством значений для экземпляра сущности);
• основными (независимыми от остальных атрибутов) или производными (вычисляемыми, исходя из значений иных атрибутов);
• простыми (неделимыми однокомпонентными) или составными (скомбинированными из нескольких компонентов).

После этого производится спецификация атрибута, спецификация связей в локальном представлении (с разделением на факультативные и обязательные) и объединение локальных представлений.При числе локальных областей до 4-5 их можно объединить за один шаг. В случае увеличения числа, бинарное объединение областей происходит в несколько этапов.

В ходе этого и других промежуточных этапов находит своё отражение итерационная природа проектирования, выражающаяся здесь в том, что для устранения противоречий необходимо возвращаться на этап моделирования локальных представлений для уточнения и изменения (например, для изменения одинаковых названий семантически разных объектов или для согласования атрибутов целостности на одинаковые атрибуты в разных приложениях).

Выбор системы управления и программных средств БД

От выбора системы управления БД зависит практическая реализация информационной системы. Наиболее значимыми критериями в процессе выбора становятся параметры:

• типа модели данных и её соответствие потребностям предметной области,
• запас возможностей в случае расширения информационной системы,
• характеристики производительности выбранной системы,
• эксплуатационная надёжность и удобство СУБД,
• инструментальная оснащённость, ориентированная на персонал администрирования данных,
• стоимость самой СУБД и дополнительного софта.

Ошибки в выборе СУБД практически наверняка впоследствии спровоцируют необходимость корректировать концептуальную и логическую модели.

Логическое проектирование БД

Логическая структура БД должна соответствовать логической модели предметной области и учитывать связь модели данных с поддерживаемой СУБД. Поэтому этап начинается с выбора модели данных, где важно учесть её простоту и наглядность.

Предпочтительнее, когда естественная структура данных совпадает с представляющей её моделью. Так, например, если в данные представлены в виде иерархической структуры, то и модель лучше выбирать иерархическую. Однако на практике такой выбор чаще определяется системой управления БД, а не моделью данных. Поэтому концептуальная модель фактически транслируется в такую модель данных, которая совместима с выбранной системой управления БД.

Здесь тоже находит отражение природа проектирования, которая допускает возможность (или необходимость) вернуться к концептуальной модели для её изменения в случае, если отражённые там взаимосвязи между объектами (или атрибуты объектов) не удастся реализовать средствами выбранной СУБД.

По завершению этапа должны быть сформированы схемы баз данных обоих уровней архитектуры (концептуального и внешнего), созданные на языке определения данных, поддерживаемых выбранной СУБД.

Схемы базы данных формируются с помощью одного из двух разнонаправленных подходов:

• либо с помощью восходящего подхода, когда работа идёт с нижних уровней определения атрибутов, сгруппированных в отношения, представляющие объекты, на основе существующих между атрибутами связей;
• либо с помощью обратного, нисходящего, подхода, применяемого при значительном (до сотен и тысяч) увеличении числа атрибутов.

Второй подход предполагает определение ряда высокоуровневых сущностей и их взаимосвязей с последующей детализацией до нужного уровня, что и отражает, например, модель, созданная на основе метода «сущность-связь». Но на практике оба подхода, как правило, комбинируются.

Физическое проектирование БД

На следующем этапе физического проектирования БД логическая структура отображается в виде структуры хранения БД, то есть увязывается с такой физической средой хранения, где данные будут размещены максимально эффективно. Здесь детально расписывается схема данных с указанием всех типов, полей, размеров и ограничений. Помимо разработки индексов и таблиц, производится определение основных запросов.

Построение физической модели сопряжено с решением во многом противоречивых задач:

1. задачи минимизации места хранения данных,
2. задачи достижения целостности, безопасности и максимальной производительности.

Вторая задача вступает в конфликт с первой, поскольку, например:

• для эффективного функционирования транзакций нужно резервировать дисковое место под временные объекты,
• для увеличения скорости поиска нужно создавать индексы, число которых определяется числом всех возможных комбинаций участвующих в поиске полей,
• для восстановления данных будут создаваться резервные копии базы данных и вестись журнал всех изменений.

Всё это увеличивает размер базы данных, поэтому проектировщик ищет разумный баланс, при котором задачи решаются оптимально путём грамотного размещения данных в пространстве памяти, но не за счёт средств защиты базы дынных, куда входит как защита от несанкционированного доступа, так и защита от сбоев.

Для завершения создания физической модели проводят оценку её эксплуатационных характеристик (скорость поиска, эффективность выполнения запросов и расхода ресурсов, правильность операций). Иногда этот этап, как и этапы реализации базы данных, тестирования и оптимизации, а также сопровождения и эксплуатации, выносят за пределы непосредственного проектирования БД.