Модели проектирования систем на основе баз данных. Этапы проектирования баз данных. V этап. Синтез компьютерной модели объекта

Можно выделить следующие этапы разработки баз данных:

· проектирование;

· программная реализация;

· заполнение и эксплуатация.

Этап проектирования – это теоретическое построение исходной информационной модели базы данных. Он включает в себя:

· сбор информации о предметной области, ее структуре, входных и выходных информационных потоках данных, изучение задач автоматизации, анализ и выделение объектов исходной системы, и определение связей между ними;

· определение свойств и характеристик для каждого объекта в БД, которым назначаются поля (атрибуты), составляются исходные таблицы и отношения между ними, выполняется определение элементов данных, включаемых в базу данных, ограничения на значения данных и т.п.

· назначение первичных ключей (полей) для каждого объекта и нормализация (разбиение) исходных таблиц;

· проверку корректности проекта, который должен все выделенные объекты, их атрибуты и описываемые процессы отображать на требуемом уровне детализации, отображать предметную область, требующую решения задачи;

· определение логической структуры базы данных;

· решение вопросов защиты и поддержки целостности базы данных. Под обеспечением целостности данных понимается система мер, направленных на поддержание правильности данных в базе в любой момент времени.

Этап программной реализации связан с разработкой приложений на компьютере, для чего необходимо выполнить следующие действия:

· описать полученные таблицы средствами СУБД и ввести их в компьютер;

· для пользователей информационной системы разработать интерфейсы работы с БД, то есть экранные формы для ввода и отображения данных, отчеты для печати сводных данных, запросы для получения данных;

· выработать порядок ведения и поддержания базы данных в рабочем состоянии, работы конечных пользователей;

· провести тестирование системы, составить инструкции по работе с ней и обучить персонал.

Этап эксплуатации и заполнения начинается с наполнения базы данных конкретными данными. Он включает в себя непосредственное ведение базы данных и её сопровождение.

При разработке БД для крупных предприятий и корпораций анализ и моделирование выполняется с использованием специальных программных средств, например CASE-средств, которые позволяют промоделировать потоки данных, процессы и функции предприятия, выявить узкие места и дать рекомендации по эффективной организации структуры и бизнес-процессов на предприятии.

Кроме построения моделей текущего состояния предприятия и анализа программные средства моделирования позволяют сформировать спецификации и построить проект будущей системы, более того, может быть получен программный код для наиболее распространенных СУБД. Таким образом, стадия моделирования может захватывать этап проектирования и часть этапа реализации информационной системы.

Концептуальное проектирование базы данных

Первая фаза процесса проектирования базы данных называется концептуальным проектированием базы данных. Она заключается в создании концептуальной модели данных для анализируемой части объектов исследуемой системы. Эта модель данных создается на основе информации, записанной в спецификациях требований пользователей. Концептуальное проектирование базы данных абсолютно не зависит от таких подробностей ее реализации, как тип выбранной СУБД, набор создаваемых прикладных программ, используемые языки программирования, тип выбранной вычислительной платформы, а также от любых других особенностей физической реализации. Созданная концептуальная модель данных является источником информации для фазы логического проектирования базы данных.

Логическое проектирование базы данных

Вторая фаза проектирования базы данных называется логическим проектированием базы данных. Ее цель состоит в создании логической модели данных. Концептуальная модель данных, созданная на предыдущем этапе, уточняется и преобразуется в логическую модель данных. Логическая модель данных учитывает особенности выбранной модели организации данных в СУБД (например, реляционная или сетевая модель).

Если концептуальная модель данных не зависит от любых физических аспектов реализации, то логическая модель данных создается на основе выбранной модели организации данных в СУБД. Иначе говоря, на этом этапе уже должно быть известно, какая СУБД будет использоваться - реляционная, сетевая, иерархическая или объектно-ориентированная. Однако на этом этапе игнорируются все остальные аспекты выбранной СУБД - например, любые особенности физической организации ее структур хранения данных и построения индексов.

В процессе разработки логическая модель данных постоянно тестируется и проверяется на соответствие требованиям пользователей. Для проверки корректности логической модели данных используется метод нормализации. Нормализация гарантирует, что выведенные из существующей модели данных отношения не будут обладать избыточностью данных, способной вызвать аномалии обновления после их физической реализации. Помимо всего прочего, логическая модель данных должна обеспечивать поддержку всех необходимых пользователям транзакций.

Построенная логическая модель данных является источником информации для этапа физического проектирования и обеспечивает разработчика физической базы данных средствами нахождения компромиссов, необходимых для достижения поставленных целей, что очень важно для эффективного проектирования. Логическая модель данных также играет важную роль на этапе эксплуатации и сопровождения уже готовой системы. При правильно организованном сопровождении поддерживаемая в актуальном состоянии модель данных позволяет точно и наглядно представить любые вносимые в базу данных изменения и производить оценку их влияния на прикладные программы.

Нормализация базы данных

При проектировании баз данных наиболее важным является определение структур таблиц и связей между ними. Ошибки в структуре данных трудно, а чаще вообще невозможно исправить программным путем. Чем лучше структура данных, тем легче программировать БД. Теория проектирования БД содержит концепцию нормальных форм, предназначенных для оптимизации структуры БД. Нормальные формы - это линейная последовательность правил, применяемых к БД, причем, чем выше номер нормальной формы, тем совершеннее структура БД. Нормализация - это многоступенчатый процесс, при котором таблицы БД организуются, разъединяются и данные приводятся в порядок. Задача нормализации - устранить из БД некоторые нежелательные характеристики. В частности, ставится задача устранить некоторые виды избыточности данных и благодаря этому избежать аномалий при изменении данных. Аномалии изменения данных - это сложности при операциях вставки, изменения и удаления данных, возникающие из-за структуры БД. Хотя существует много уровней, обычно достаточно выполнить нормализацию до Третьей нормальной формы.

Рассмотрим пример нормализации БД управления доставкой заказов. Неупорядоченная БД «Продажи» состояла бы из одной таблицы (рис.7).

Рис.7. БД «Продажи»

В таблице каждая запись содержит сведения о нескольких заказах одного клиента. Поскольку столбец со сведениями о товаре содержит слишком много данных, получить упорядоченную информацию из этой таблицы сложно (например, составить отчет о суммарных закупках по различным видам товаров).

Первая нормальная форма

Первая нормальная форма предопределяет атомарность всех данных, содержащихся в столбцах. Слово "атом" происходит от латинского "atomis", что буквально означает "не подлежащий разделению". Первая нормальная форма задает существование в каждой позиции, определяемой строкой и столбцом, только одного значения, а не массива или списка значений. Преимущества этого требования очевидны: если в одном столбце хранятся списки значений, то не существует простого способа манипулировать этими значениями. Конечно, при этом увеличивается количество записей в таблице.

Выполним нормализацию БД " Продажи" до первой нормальной формы (рис.8).

Рис.8. Первая нормальная форма

3.3.2. Вторая нормальная форма

Ко Второй нормальной форме можно перейти от таблицы, которая уже соответствует первой нормальной форме. Дополнительно должно выполняться следующее условие: каждое не ключевое поле должно полностью зависеть от первичного ключа.

Выполним нормализацию БД " Продажи" до второй нормальной формы. Все сведения, не связанные с отдельными заказами, выделим в отдельную таблицу. В итоге получим вместо одной таблицы " Продажи" получим две - таблицу "Заказы" (рис.9) и таблицу "Товары" (рис.10).

Рис.9. Таблица "Заказы"

Рис.10. Таблица "Товары"

Таким образом, вид товара хранится только в одной таблице. Следует обратить внимание, что при нормализации информация не теряется.

3.3.3. Третья нормальная форма

Считается, что таблица соответствует Третьей нормальной форме, если она соответствует второй нормальной форме и все не ключевые столбцы взаимно независимы. Столбец, значения которого получаются вычислением на основе данных из других столбцов, представляет собой один из примеров зависимости.

Выполним нормализацию БД "Продажи" до третьей нормальной формы. Для этого следует удалить из таблицы "Заказы" столбец "Всего". Значения в этом столбце не зависят ни от одного ключа и могут быть вычислены по формуле ("Цена")*("Количество"). Таким образом, получена БД "Продажи" с оптимальной структурой, которая состоит из двух таблиц (рис.11).

Рис. 11. Нормализованная БД "Продажи"

3.2 Программная реализация базы данных

Программная реализация базы данных осуществляется посредством создания целевой СУБД на языке определения данных (DDL). Команды DDL-языка компилируются и используются для создания схем и пустых файлов базы данных. На этом же этапе определяются и все специфические пользовательские представления.

Прикладные программы реализуются с помощью языков третьего или четвертого поколения. Некоторые элементы этих прикладных программ будут представлять собой транзакции обработки базы данных, записываемые на языке манипулирования данными (DML) целевой СУБД и вызываемые из программ на базовом языке программирования - например, на Visual Basic, С++, Java. Кроме того, на этом этапе создаются другие компоненты проекта приложения - например, экраны меню, формы ввода данных и отчеты. Следует учитывать, что многие существующие СУБД имеют свои собственные инструменты разработки, позволяющие быстро создавать приложения с помощью непроцедурных языков запросов, разнообразных генераторов отчетов, генераторов форм, генераторов графических изображений и генераторов приложений.

На этом этапе также реализуются используемые приложением средства защиты базы данных и поддержки ее целостности. Одни из них описываются с помощью языка DDL, а другие, возможно, потребуется определить иными средствами - например, с помощью дополнительных утилит СУБД или посредством создания прикладных программ, реализующих требуемые функции.

3.2.1. Разработка приложений

Разработка приложений – это проектирование интерфейса пользователя и прикладных программ, предназначенных для работы с базой данных. В большинстве случаев проектирование приложений нельзя завершить до окончания проектирования базы данных. С другой стороны, база данных предназначена для поддержки приложений, а потому между фазами проектирования базы данных и проектирования приложений для этой базы данных должен постоянно происходить обмен информацией.

Необходимо убедиться, что все функциональные возможности, предусмотренные в спецификациях требований пользователей, обеспечиваются интерфейсом пользователя соответствующих приложений. Это относится как к проектированию прикладных программ доступа к информации в базе данных, так и к проектированию транзакций, т.е. проектированию методов доступа к базе данных.

Помимо проектирования способов, с помощью которых пользователь сможет получить доступ к необходимым ему функциональным возможностям, следует также разработать соответствующий пользовательский интерфейс приложений базы данных. Этот интерфейс должен предоставлять необходимую пользователю информацию самым удобным для него образом.

3.2.2 Тестирование базы данных

Тестирование - процесс выполнения прикладных программ с целью поиска ошибок. Прежде чем использовать новую систему на практике, ее следует тщательно проверить. Этого можно добиться путем разработки продуманного алгоритма тестирования с использованием реальных данных, который должен быть построен таким образом, чтобы весь процесс тестирования выполнялся строго последовательно и методически правильно. Задачей тестирования не является процесс демонстрации отсутствия ошибок, оно вряд ли сможет продемонстрировать отсутствие ошибок в программном обеспечении - скорее, наоборот, оно способно лишь показать их наличие. Если тестирование проведено успешно, то обязательно вскроются имеющиеся в прикладных программах и структурах базы данных ошибки. В качестве побочного результата тестирование может лишь показать, что база данных и прикладные программы работают в соответствии с их спецификациями и удовлетворяют при этом существующим требованиям, предъявляемым к производительности. Кроме того, сбор статистических данных на стадии тестирования позволяет установить показатели надежности и качества созданного программного обеспечения.

Как и при проектировании баз данных, пользователи новой системы должны быть вовлечены в процесс ее тестирования. В идеале, тестирование системы должно проводиться на отдельном комплекте оборудования, но зачастую это просто невозможно. При использовании реальных данных важно предварительно создать их резервные копии, на случай их повреждения в результате ошибок. По завершении тестирования процесс создания прикладной системы считается законченным, и она может быть передана в промышленную эксплуатацию.

3.3 Эксплуатация и сопровождение базы данных

Эксплуатация и сопровождение - поддержка нормального функционирования БД.

На предыдущих этапах приложение базы данных было полностью реализовано и протестировано. Теперь система входит в последний этап своего жизненного цикла, называемый эксплуатацией и сопровождением. Он включает выполнение таких действий, как:

· контроль производительности системы. Если производительность падает ниже приемлемого уровня, то может потребоваться дополнительная реорганизация базы данных;

· сопровождение и модернизация (в случае необходимости) приложений баз данных. Новые требования включаются в приложение базы данных при повторном выполнении предыдущих этапов жизненного цикла.

Как только база данных будет введена в эксплуатации, следует постоянно контролировать процесс ее функционирования - это позволит убедиться, что производительность и другие показатели соответствуют предъявляемым требованиям. Типичная СУБД обычно предоставляет различные утилиты администрирования базы данных, включая утилиты загрузки данных и контроля за функционированием системы. Подобные утилиты способны отслеживать работу системы и предоставлять информацию о различных показателях, таких как уровень использования базы данных, эффективность системы блокировок (включая сведения о количестве имевших место взаимных блокировок), а также выбираемые стратегии выполнения запросов. Администратор базы данных может использовать эту информацию для настройки системы с целью повышения ее производительности (например, за счет создания дополнительных индексов), ускорения выполнения запросов, изменения структур хранения, объединения или разбиения отдельных таблиц.

Процесс мониторинга должен поддерживаться на протяжении всего процесса эксплуатации приложений, что позволит в любой момент времени провести эффективную реорганизацию базы данных с целью удовлетворения изменяющихся требований. Подобные изменения предоставляют информацию о наиболее вероятном совершенствовании БД и ресурсах, которые могут потребоваться в будущем. Если в используемой СУБД нет некоторых нужных утилит, то администратору придется либо разработать их самостоятельно, либо приобрести требуемые дополнительные инструменты у сторонних разработчиков.

4. СУБД Microsoft Access

4.1.Назначение и общие сведения о СУБД Microsoft Access

Система Microsoft Access является системой управления БД, использует реляционную модель данных и входит в состав пакета прикладных программ Microsoft Office. Она предназначена для хранения, ввода, поиска и редактирования данных, а также выдачи их в удобном виде.

К областям применения Microsoft Access можно отнести следующие:

· в малом бизнесе (бухгалтерский учет, ввод заказов, ведение информации о клиентах, ведение информации о деловых контактах);

· в крупных корпорациях (приложения для рабочих групп, системы обработки информации);

· в качестве персональной СУБД (справочник по адресам, ведение инвестиционного портфеля, поваренная книга, каталоги книг, пластинок, видеофильмов и т. п.).

Access является одной из самых мощных, удобных и простых систем управления базами данных. Поскольку Access входит в состав Microsoft Office, она обладает многими чертами, характерными для приложений Office, и может обмениваться с ними информацией. Например, работая в Access, можно открывать и редактировать файлы, а также использовать буфер обмена для копирования данных из других приложений.

Средствами разработки объектов в Access являются «мастера» и «конструкторы». Это специальные программы, которые служат для создания и редактирования таблиц, запросов, различных типов форм и отчетов. Как правило «мастер» используется для создания, а «конструктор» - для редактирования объектов. Процесс редактирования предполагает изменение вида некоторого объекта с целью его улучшения. При редактировании формы можно изменить названия и порядок расположения полей, увеличить или уменьшить размер области ввода данных, и т.д. Можно использовать «конструктор» и для создания форм, но это очень трудоемкая работа. В Access включены специальные программные средства, помогающие производить анализ структуры данных, импортировать электронные таблицы и текстовые данные, повышать быстродействие приложений, создавать и настраивать приложения с использованием встроенных шаблонов. Чтобы полностью автоматизировать работу приложений, можно использовать макросы для связывания данных с формами и отчетами.

В Access реализовано управление реляционными базами данных. Система поддерживает первичные и внешние ключи. Обеспечивает целостность данных на уровне ядра, что не разрешает несовместимые операции обновления или удаления данных. Таблицы в Access снабжены средствами проверки допустимости данных, т.е. не разрешается некорректный ввод. Каждое поле таблицы имеет свой формат и стандартные описания, что облегчает ввод данных. Access поддерживает следующие типы полей, в том числе: вкладка, текстовый, числовой, счетчик, денежный, дата/время, MEMO, логический, гиперссылка, поля объектов OLE, вложение и вычисляемый. Если в полях не оказывается никаких значений, система обеспечивает полную поддержку пустых значений.

В Access можно использовать графические средства, как и в Microsoft Word, Excel, PowerPoint и других приложениях, позволяющие создавать различные виды графиков и диаграмм. Можно создавать гистограммы, двухмерные и трехмерные диаграммы. В формы и отчеты Access можно добавлять всевозможные объекты: рисунки, диаграммы, аудио- и видеоклипы. Связывая эти объекты с разработанной базой данных, можно создавать динамические формы и отчеты. Также в Access можно использовать макросы, позволяющие автоматизировать выполнение некоторых задач. Они позволяют открывать и закрывать формы и отчеты, создавать меню и диалоговые окна с целью автоматизации создания различных прикладных задач.

В Access можно получить контекстно-зависимую справку, для получения которой надо нажать , и на экране появится справочная информация по тому вопросу, который интересует пользователя в текущий момент. При этом можно легко перейти к оглавлению справочной системы, конкретной информации, журналу предыдущих обращений и закладкам. Информация базы данных хранится в файле с расширением.accdb.

4.2. Объекты Microsoft Access

При запуске СУБД Access появляется окно для создания новой базы данных или для работы с ранее созданными БД, или уже имеющимися шаблонами (рис.12).

Рис. 12. Запуск Access

Шаблоны представляют собой пустые структуры баз данных, в которых определены типы полей, созданы основные объекты, осуществлена связь между таблицами и т.п.

При создании новой базы данных Access откроет пустую таблицу, содержащую одну строку и два столбца (рис 13).

Рис.13. Окно новой базы данных

В левой части окна (область переходов) показаны все созданные объекты БД, пока мы лишь видим, пустую таблицу, т.к. созданных объектов в новой базе данных больше нет (рис. 13). К основным объектам СУБД Access относятся следующие.

Таблицы . Таблицы являются основными объектами баз данных, так как в них хранятся все данные, и они определяют структуру базы данных. База данных может содержать тысячи таблиц, размеры которых ограничиваются только доступным пространством на жестком диске компьютера. Количество записей в таблицах определяется объемом жесткого диска, а количество полей не более 255.

Таблицы в Access могут быть созданы следующим образом:

· в режиме «конструктора»;

· в режиме ввода данных в таблицу.

Создать таблицу можно путем импорта данных, хранящихся в другом месте, или создания связи с ними. Это можно сделать, например, с данными, хранящимися в файле Excel, в списке Windows SharePoint Services, XML-файле, другой базе данных MS ACCESS. Список SharePoint позволяет предоставить доступ к данным пользователям, у которых не установлено приложение MS ACCESS. При импорте данных создается их копия в новой таблице текущей базы данных. Последующие изменения, вносимые в исходные данные, не будут влиять на импортированные данные, и наоборот. Если осуществляется связывание с данными, в текущей базе данных создается связанная таблица, обеспечивающая динамическое подключение к данным, хранящимся в другом месте. Изменения данных в связанной таблице отражаются в источнике, а изменения в источнике - в связанной таблице.

В режиме таблицы отображаются данные, которые хранятся в таблице, а в режиме «конструктора» отображается структура таблицы.

Если таблицы имеют общие поля, можно воспользоваться подчиненной таблицей, чтобы вставить в одну таблицу записи из другой. Такой подход позволяет одновременно просматривать данные из нескольких таблиц.

Запросы . Запросы - это специальные средства, предназначенные для поиска и анализа информации в таблицах базы данных, отвечающей определенным критериям. Найденные записи, называемые результатами запроса, можно просматривать, редактировать и анализировать различными способами. Кроме того, результаты запроса могут использоваться в качестве основы для создания других объектов Access. Существуют различные типы запросов, наиболее распространенными из которых являются запросы на выборку, параметрические и перекрестные запросы, запросы на удаление записи, изменение и другие. Реже используются запросы на действие и запросы SQL (Structured Query Language). Если нужного запроса нет, то его можно создать дополнительно.

Запросы формируются различными способами, например, с помощью «мастера», также можно создать запрос вручную в режиме «конструктора». Простейшим и наиболее часто используемым видом запросов является запрос на выборку. Эти запросы выбирают данные из одной или нескольких таблиц и формируют из них новую таблицу, записи в которой можно изменять. Запросы на выборку нужны для вычисления сумм, средних значений и нахождения других итоговых значений. Таким образом, запросы используют данные из основных таблиц и создают временные таблицы.

Формы . Формы используются для ввода и редактирования записей в таблицах базы данных. Формы можно отображать в трех режимах: в режиме, предназначенном для ввода данных, в режиме таблицы, где данные представлены в табличном формате, и в режимах «макета» и «конструктора», позволяющих вносить изменения и дополнения в формы.

Основными элементами формы являются надписи, в которых указан текст, непосредственно отображающийся в форме, и поля, содержащие значения полей таблицы. Хотя режим «конструктора» позволяет создать форму с нуля, обычно он используется для доработки и совершенствования форм, созданных с помощью «мастера». Помимо вышеперечисленных средств формы также можно создавать с помощью следующих инструментов:

· «форма»;

· «разделенная форма»;

· «несколько элементов»;

· «пустая форма».

Наиболее эффективно использовать формы для ввода данных в виде специальных бланков, так как форма может иметь вид бланка. Применение форм позволяет вводить данные в удобном для пользователя виде привычных документов. Формы ввода-вывода позволяют вводить данные в базу, просматривать их, изменять значения полей, добавлять и удалять записи. Форма может содержать кнопку, используемую для печати отчета, открытия других объектов или автоматического выполнения других задач.

Отчеты . Отчеты используются для отображения информации в таблицах в отформатированном виде, который наглядно представляется как на экране монитора, так и на бумаге. Отчет является эффективным средством для вывода данных на печать из базы данных в форме, требуемой для пользователя (в виде справок, экзаменационных ведомостей, таблиц и т.д.). Помимо данных, извлеченных из нескольких таблиц и запросов, отчеты могут включать элементы оформления, свойственные печатным документам, как, например, названия, заголовки и колонтитулы.

Отчет можно отобразить в четырех режимах: в режиме «конструктора», позволяющем изменить внешний вид отчета, в режиме просмотра образца, в котором можно отобразить все элементы готового отчета, но в сокращенном виде, в режиме «макета», позволяющем более наглядно отображать (по сравнению с режимом конструктора) и форматировать отчет, и в режиме предварительного просмотра, где отчет отображается в том виде, в каком будет напечатан.

Таблицы, запросы, формы и отчеты представляют собой объекты, которые наиболее широко используются при разработке баз данных Access.

Однако возможности базы данных можно существенно расширить, если воспользоваться страницами доступа, макросами и модулями.

Страницы. Чтобы предоставить пользователям Интернета доступ к информации, в базе данных можно создать специальные страницы доступа к данным. С помощью страниц доступа к данным можно просматривать, добавлять, изменять и обрабатывать данные, хранящиеся в базе данных. Страницы доступа к данным могут также содержать данные из других источников, например, из Excel. Для публикации информации из базы данных в Web Access включают «мастер», который обеспечивает создание страницы доступа.

Макросы. Макросы представляют собой небольшие программы из одной или более макрокоманд, выполняющих определенные операции, с помощью которых обеспечивается, например, открытие формы, печать отчетов, щелчок кнопки и т.п. Это особенно удобно, если предполагается передать базу данных неквалифицированным пользователям. Например, можно написать макросы, содержащие последовательность команд, выполняющих рутинные задачи, или связать такие действия, как открытие формы или печать отчета, с кнопками кнопочной формы.

Модули. Модуль - объект базы данных, который позволяет создавать библиотеки подпрограмм и функций, используемых во всем приложении. Используя коды модулей можно решать такие задачи, как обработка ошибок ввода, объявление и применение переменных, организация циклов и т.п.

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.

Следуя принципам, описанным в этой статье, можно создать базу данных, которая работает надлежащим образом и в будущем может быть адаптирована под новые требования. Мы рассмотрим основные принципы проектирования базы данных , а также способы ее оптимизации.

Процесс проектирования базы данных

Надлежащим образом структурированная база данных:

• Помогает сэкономить дисковое пространство за счет исключения лишних данных;
• Поддерживает точность и целостность данных;
• Обеспечивает удобный доступ к данным.

Разработка БД включает в себя следующие этапы:

1. Анализ требований или определение цели базы данных;
2. Организация данных в таблицах;
3. Указание первичных ключей и анализ связей;
4. Нормализация таблиц.

Рассмотрим каждый этап проектирования баз данных подробнее. Обратите внимание, что в этом руководстве рассматривается реляционная модель базы данных Эдгара Кодда , написанная на языке SQL (а не иерархическая, сетевая или объектная модели ).

Анализ требований: определение цели базы данных

Например, если вы создаете базу данных для публичной библиотеки, нужно продумать, каким образом и читатели, и библиотекари должны получать доступ к БД .

Вот несколько способов сбора информации перед созданием базы данных:

• Опрос людей, которые будут ее использовать;
• Анализ бизнес-форм, таких как счета-фактуры, расписания, опросы;
• Рассмотрение всех существующих систем данных (включая физические и цифровые файлы ).

Начните со сбора существующих данных, которые будут включены в базу. Затем определите типы данных, которые нужно сохранить. А также объекты, которые описывают эти данные. Например:

Клиенты

• Адрес;
• Город, штат, почтовый индекс;
• Адрес электронной почты.

Товары

• Название;
• Цена;
• Количество в наличии;
• Количество под заказ.

Заказы

• Номер заказа;
• Торговый представитель;
• Дата;
• Товар;
• Количество;
• Цена;
• Стоимость.

При проектировании реляционной базы данных эта информация позже станет частью словаря данных, в котором описаны таблицы и поля БД . Разбейте информацию на минимально возможные части. Например, подумайте о том, чтобы разделить поле почтового адреса и штата, чтобы можно было фильтровать людей по штату, в котором они проживают.

После того, как вы определились с тем, какие данные будут включены в базу, откуда эти данные будут поступать, и как они будут использоваться, можно приступить к планированию фактической БД .

Структура базы данных: построение блоков

Следующим шагом будет визуальное представление базы данных. Для этого нужно точно знать, как структурируются реляционные БД . Внутри базы связанные данные группируются в таблицы, каждая из которых состоит из строк и столбцов.

Чтобы преобразовать списки данных в таблицы, начните с создания таблицы для каждого типа объектов, таких как товары, продажи, клиенты и заказы. Вот пример:

Каждая строка таблицы называется записью. Записи включают в себя информацию о чем-то или о ком-то, например, о конкретном клиенте. Столбцы (также называемые полями или атрибутами) содержат информацию одного типа, которая отображается для каждой записи, например, адреса всех клиентов, перечисленных в таблице.

Чтобы при проектировании модели базы данных обеспечить согласованность разных записей, назначьте соответствующий тип данных для каждого столбца. К общим типам данных относятся:

• CHAR — конкретная длина текста;
• VARCHAR — текст различной длины;
• TEXT — большой объем текста;
• INT — положительное или отрицательное целое число;
• FLOAT , DOUBLE — числа с плавающей запятой;
• BLOB — двоичные данные.

Некоторые СУБД также предлагают тип данных Autonumber , который автоматически генерирует уникальный номер в каждой строке.

В визуальном представлении БД каждая таблица будет представлена блоком на диаграмме. В заголовке каждого блока должно быть указано, что описывают данные в этой таблице, а ниже должны быть перечислены атрибуты:

При проектировании информационной базы данных необходимо решить, какие атрибуты будут служить в качестве первичного ключа для каждой таблицы, если таковые будут. Первичный ключ (PK ) — это уникальный идентификатор для данного объекта. С его помощью вы можете выбрать данные конкретного клиента, даже если знаете только это значение.

Атрибуты, выбранные в качестве первичных ключей, должны быть уникальными, неизменяемыми и для них не может быть задано значение NULL (они не могут быть пустыми ). По этой причине номера заказов и имена пользователей являются подходящими первичными ключами, а номера телефонов или адреса — нет. Также можно использовать в качестве первичного ключа несколько полей одновременно (это называется составным ключом ).

Когда придет время создавать фактическую БД , вы реализуете как логическую, так и физическую структуру через язык определения данных, поддерживаемый вашей СУБД .

Также необходимо оценить размер БД , чтобы убедиться, что можно получить требуемый уровень производительности и у вас достаточно места для хранения данных.

Создание связей между сущностями

Теперь, когда данные преобразованы в таблицы, нужно проанализировать связи между ними. Сложность базы данных определяется количеством элементов, взаимодействующих между двумя связанными таблицами. Определение сложности помогает убедиться, что вы разделили данные на таблицы наиболее эффективно.

Каждый объект может быть взаимосвязан с другим с помощью одного из трех типов связи:

Связь «один-к одному»

Когда существует только один экземпляр объекта A для каждого экземпляра объекта B, говорят, что между ними существует связь «один-к одному » (часто обозначается 1:1 ). Можно указать этот тип связи в ER-диаграмме линией с тире на каждом конце:

Если при проектировании и разработке баз данных у вас нет оснований разделять эти данные, связь 1:1 обычно указывает на то, что в лучше объединить эти таблицы в одну.

Но при определенных обстоятельствах целесообразнее создавать таблицы со связями 1:1 . Если есть поле с необязательными данными, например «описание», которое не заполнено для многих записей, можно переместить все описания в отдельную таблицу, исключая пустые поля и улучшая производительность базы данных.

Чтобы гарантировать, что данные соотносятся правильно, в нужно будет включить, по крайней мере, один идентичный столбец в каждой таблице. Скорее всего, это будет первичный ключ.

Связь «один-ко-многим»

Эта связи возникают, когда запись в одной таблице связана с несколькими записями в другой. Например, один клиент мог разместить много заказов, или у читателя может быть сразу несколько книг, взятых в библиотеке. Связи «один- ко-многим » (1:M ) обозначаются так называемой «меткой ноги вороны», как в этом примере:

Чтобы реализовать связь 1:M , добавьте первичный ключ из «одной » таблицы в качестве атрибута в другую таблицу. Если первичный ключ таким образом указан в другой таблице, он называется внешним ключом. Таблица со стороны связи «1 » представляет собой родительскую таблицу для дочерней таблицы на другой стороне.

Связь «многие-ко-многим»

Когда несколько объектов таблицы могут быть связаны с несколькими объектами другой. Говорят, что они имеют связь «многие-ко-многим » (M:N ). Например, в случае студентов и курсов, поскольку студент может посещать много курсов, и каждый курс могут посещать много студентов.

На ER-диаграмме эти связи отображаются с помощью следующих строк:

При проектировании структуры базы данных реализовать такого рода связи невозможно. Вместо этого нужно разбить их на две связи «один-ко-многим ».

Для этого нужно создать между этими двумя таблицами новую сущность. Если между продажами и продуктами существует связь M:N , можно назвать этот новый объект «sold_products », так как он будет содержать данные для каждой продажи. И таблица продаж, и таблица товаров будут иметь связь 1:M с sold_products . Этот вид промежуточного объекта в различных моделях называется таблицей ссылок, ассоциативным объектом или таблицей связей.

Каждая запись в таблице связей будет соответствовать двум сущностям из соседних таблиц. Например, таблица связей между студентами и курсами может выглядеть следующим образом:

Обязательно или нет?

Другим способом анализа связей является рассмотрение того, какая сторона связи должна существовать, чтобы существовала другая. Необязательная сторона может быть отмечена кружком на линии. Например, страна должна существовать для того, чтобы иметь представителя в Организации Объединенных Наций, а не наоборот:

Два объекта могут быть взаимозависимыми (один не может существовать без другого ).

Рекурсивные связи

Иногда при проектировании базы данных таблица указывает на себя саму. Например, таблица сотрудников может иметь атрибут «руководитель», который ссылается на другое лицо в этой же таблице. Это называется рекурсивными связями.

Лишние связи

Лишние связи — это те, которые выражены более одного раза. Как правило, можно удалить одну из таких связей без потери какой-либо важной информации. Например, если объект «ученики » имеет прямую связь с другим объектом, называемым «учителя », но также имеет косвенные отношения с учителями через «предметы », нужно удалить связь между «учениками » и «учителями ». Так как единственный способ, которым ученикам назначают учителей — это предметы.

Нормализация базы данных

После предварительного проектирования базы данных можно применить правила нормализации, чтобы убедиться, что таблицы структурированы правильно.

В то же время не все базы данных необходимо нормализовать. В целом, базы с обработкой транзакций в реальном времени (OLTP ), должны быть нормализованы.

Базы данных с интерактивной аналитической обработкой (OLAP ), позволяющие проще и быстрее выполнять анализ данных, могут быть более эффективными с определенной степенью денормализации. Основным критерием здесь является скорость вычислений. Каждая форма или уровень нормализации включает правила, связанные с нижними формами.

Первая форма нормализации

Первая форма нормализации (сокращенно 1NF ) гласит, что во время логического проектирования базы данных каждая ячейка в таблице может иметь только одно значение, а не список значений. Поэтому таблица, подобная той, которая приведена ниже, не соответствует 1NF :

Возможно, у вас возникнет желание обойти это ограничение, разделив данные на дополнительные столбцы. Но это также противоречит правилам: таблица с группами повторяющихся или тесно связанных атрибутов не соответствует первой форме нормализации. Например, приведенная ниже таблица не соответствует 1NF :

Вместо этого во время физического проектирования базы данных разделите данные на несколько таблиц или записей, пока каждая ячейка не будет содержать только одно значение, и дополнительных столбцов не будет. Такие данные считаются разбитыми до наименьшего полезного размера. В приведенной выше таблице можно создать дополнительную таблицу «Реквизиты продаж », которая будет соответствовать конкретным продуктам с продажами. «Продажи » будут иметь связь 1:M с «Реквизитами продаж ».

Вторая форма нормализации

Вторая форма нормализации (2NF ) предусматривает, что каждый из атрибутов должен полностью зависеть от первичного ключа. Каждый атрибут должен напрямую зависеть от всего первичного ключа, а не косвенно через другой атрибут.

Например, атрибут «возраст » зависит от «дня рождения », который, в свою очередь, зависит от «ID студента », имеет частичную функциональную зависимость. Таблица, содержащая эти атрибуты, не будет соответствовать второй форме нормализации.

Кроме этого таблица с первичным ключом, состоящим из нескольких полей, нарушает вторую форму нормализации, если одно или несколько полей не зависят от каждой части ключа.

Таким образом, таблица с этими полями не будет соответствовать второй форме нормализации, поскольку атрибут «название товара » зависит от идентификатора продукта, но не от номера заказа:

• Номер заказа (первичный ключ );
• ID товара (первичный ключ );
• Название товара.

Третья форма нормализации

Третья форма нормализации (3NF ) : каждый не ключевой столбец должен быть независим от любого другого столбца. Если при проектировании реляционной базы данных изменение значения в одном не ключевом столбце вызывает изменение другого значения, эта таблица не соответствует третьей форме нормализации.

В соответствии с 3NF , нельзя хранить в таблице любые производные данные, такие как столбец «Налог », который в приведенном ниже примере, напрямую зависит от общей стоимости заказа:

В свое время были предложены дополнительные формы нормализации. В том числе форма нормализации Бойса-Кодда , четвертая-шестая формы и нормализации доменного ключа, но первые три являются наиболее распространенными.

Многомерные данные

Некоторым пользователям может потребоваться доступ к нескольким разрезам одного типа данных, особенно в базах данных OLAP. Например, им может потребоваться узнать продажи по клиенту, стране и месяцу. В этой ситуации лучше создать центральную таблицу, на которую могут ссылаться таблицы клиентов, стран и месяцев. Например:

Правила целостности данных

Также с помощью средств проектирования баз данных необходимо настроить БД с учетом возможности проверки данных на соответствие определенным правилам. Многие СУБД , такие как Microsoft Access , автоматически применяют некоторые из этих правил.

Правило целостности гласит, что первичный ключ никогда не может быть равен NULL . Если ключ состоит из нескольких столбцов, ни один из них не может быть равен NULL . В противном случае он может неоднозначно идентифицировать запись.

Правило целостности ссылок требует, чтобы каждый внешний ключ, указанный в одной таблице, сопоставлялся с одним первичным ключом в таблице, на которую он ссылается. Если первичный ключ изменяется или удаляется, эти изменения необходимо реализовать во всех объектах, на которые ссылается этот ключ в базе данных.

Правила целостности бизнес-логики обеспечивают соответствие данных определенным логическим параметрам. Например, время встречи должно быть в пределах стандартных рабочих часов.

Добавление индексов и представлений

Индекс — это отсортированная копия одного или нескольких столбцов со значениями в возрастающем или убывающем порядке. Добавление индекса позволяет быстрее находить записи. Вместо повторной сортировки для каждого запроса система может обращаться к записям в порядке, указанном индексом.

Хотя индексы ускоряют извлечение данных, они могут замедлять добавление, обновление и удаление данных, поскольку индекс нужно перестраивать всякий раз, когда изменяется запись.

Представление — это сохраненный запрос данных. Представления могут включать в себя данные из нескольких таблиц или отображать часть таблицы.

Расширенные свойства

После проектирования модели базы данных можно уточнить БД с помощью расширенных свойств, таких как справочный текст, маски ввода и правила форматирования, которые применяются к конкретной схеме, представлению или столбцу. Преимущество этого метода заключается в том, что, поскольку эти правила хранятся в самой базе, представление данных будет согласовано между несколькими программами, которые обращаются к данным.

SQL и UML

Унифицированный язык моделирования (UML ) — это еще один визуальный способ выражения сложных систем, созданных на объектно-ориентированном языке. Некоторые из концепций, упомянутых в этом руководстве, известны в UML под разными названиями. Например, объект в UML известен, как класс.

Сейчас UML используется не так часто. В наши дни он применяется академически и в общении между разработчиками программного обеспечения и их клиентами.

Системы управления базами данных

Структура проектируемой базы данных зависит от того, какую СУБД вы используете. Некоторые из наиболее распространенных:

• Oracle DB ;
• MySQL ;
• Microsoft SQL Server ;
• PostgreSQL ;
• IBM DB2 .

Подходящую систему управления базами данных можно выбирать исходя из стоимости, установленной операционной системы, наличия различных функций и т. д.

Перевод статьи «Database Structure and Design Tutorial » дружной командой проекта

В первой статье из цикла «Данные в WordPress» я привела обзорные сведения об использовании реляционных баз данных в WordPress: какие таблицы используются, и какие данные…

Для защиты конфиденциальных данных в MySQL 5.7 появилась возможность шифрования данных с помощью движка InnoDB. В этой статье я объясню принципы шифрования баз данных,…

Основные задачи проектирования баз данных

Основные задачи:

• Обеспечение хранения в БД всей необходимой информации.
• Обеспечение возможности получения данных по всем необходимым запросам.
• Сокращение избыточности и дублирования данных.
• Обеспечение целостности данных (правильности их содержания): исключение противоречий в содержании данных, исключение их потери и т.д..

Основные этапы проектирования баз данных

Концептуальное (инфологическое) проектирование - построение семантической модели предметной области, то есть информационной модели наиболее высокого уровня абстракции. Такая модель создаётся без ориентации на какую-либо конкретную СУБД и модель данных . Термины «семантическая модель», «концептуальная модель» и «инфологическая модель» являются синонимами. Кроме того, в этом контексте равноправно могут использоваться слова «модель базы данных» и «модель предметной области» (например, «концептуальная модель базы данных» и «концептуальная модель предметной области»), поскольку такая модель является как образом реальности, так и образом проектируемой базы данных для этой реальности.

Конкретный вид и содержание концептуальной модели базы данных определяется выбранным для этого формальным аппаратом. Обычно используются графические нотации, подобные ER-диаграммам .

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 (даталогическое) проектирование - создание схемы базы данных на основе конкретной модели данных , например, реляционной модели данных . Для реляционной модели данных даталогическая 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

Физическое проектирование - создание схемы базы данных для конкретной 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), создание индексов и т.д.

Нормализация

При проектировании реляционных баз данных обычно выполняется так называемая нормализация.

Модели «сущность-связь»

Модель «сущность-связь» (англ. “Entity-Relationship model” ), или ER-модель, предложенная П. Ченом в 1976 г., является наиболее известным представителем класса семантических (концептуальных, инфологических) моделей предметной области. ER-модель обычно представляется в графической форме, с использованием оригинальной нотации П. Чена, называемой ER-диаграмма , либо с использованием других графических нотаций (Crow"s Foot , Information Engineering и др.).

Основные преимущества ER-моделей:

• наглядность;
• модели позволяют проектировать базы данных с большим количеством объектов и атрибутов;
• ER-модели реализованы во многих системах автоматизированного проектирования баз данных (например, ERWin).

Основные элементы ER-моделей:

• объекты (сущности);
• атрибуты объектов;
• связи между объектами.

Сущность - объект предметной области, имеющий атрибуты.

Связь между сущностями характеризуется:

• типом связи (1:1, 1:N, N:М);
• классом принадлежности. Класс может быть обязательным и необязательным. Если каждый экземпляр сущности участвует в связи, то класс принадлежности - обязательный, иначе - необязательный.

Семантические модели

Семантическая модель (концептуальная модель, инфологическая модель) – модель предметной области, предназначенная для представления семантики предметной области на самом высоком уровне абстракции. Это означает, что устранена или минимизирована необходимость использовать понятия «низкого уровня», связанные со спецификой физического представления и хранения данных.

Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. - 8-е изд. - М.: «Вильямс», 2006:

Семантическое моделирование стало предметом интенсивных исследований с конца 1970-х годов. Основным побудительным мотивом подобных исследований (т.е. проблемой, которую пытались разрешить исследователи) был следующий факт. Дело в том, что системы баз данных обычно обладают весьма ограниченными сведениями о смысле хранящихся в них данных. Чаще всего они позволяют лишь манипулировать данными определенных простых типов и определяют некоторые простейшие ограничения целостности, наложенные на эти данные. Любая более сложная интерпретация возлагается на пользователя. Однако было бы замечательно, если бы системы могли обладать немного более широким объемом сведений и несколько интеллектуальнее отвечать на запросы пользователя, а также поддерживать более сложные (т.е. более высокоуровневые) интерфейсы пользователя.
[…]
Идеи семантического моделирования могут быть полезны как средство проектирования базы данных даже при отсутствии их непосредственной поддержки в СУБД.

Наиболее известным представителем класса семантических моделей является модель «сущность-связь» (ER-модель).

Литература

• Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных = Introduction to Database Systems. - 8-е изд. - М .: «Вильямс», 2006. - 1328 с. - ISBN 0-321-19784-4
• Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. - М .: ДМК Пресс; Компания АйТи, 2003. - 288 с. - ISBN 5-279-02276-4
• Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. - М .: Финансы и статистика, 2002. - 800 с. - ISBN 5-279-02276-4
• Кузнецов С. Д. Основы баз данных. - 2-е изд. - М .: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. - 484 с. - ISBN 978-5-94774-736-2
• Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика = Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. - 3-е изд. - М .: «Вильямс», 2003. - 1436 с. - ISBN 0-201-70857-4
• Гарсиа-Молина Г., Ульман Дж., Уидом Дж. Системы баз данных. Полный курс. - М .: «Вильямс», 2003. - 1088 с. - ISBN 5-8459-0384-X

См. также

• Методы проектирования

Ссылки

• Модель "сущность-связь" – шаг к единому представлению о данных - Citforum
• Расширение реляционной модели для лучшего отражения семантики - Citforum
• Пособие по проектированию баз данных сайтов "для начинающих"
• Метод проектирования логической структуры реляционной БД без нормализации таблиц

Примечания

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Проектирование баз данных" в других словарях:

Администратор базы данных лицо, отвечающее за выработку требований к базе данных, её проектирование, реализацию, эффективное использование и сопровождение, включая управление учётными записями пользователей БД и защиту от несанкционированного… … Википедия

- (англ. database refactoring) это простое изменение в схеме базы данных, которое способствует улучшению ее проекта при сохранении функциональной и информационной семантики. Иными словами, следствием рефакторинга базы данных не может быть… … Википедия

ПРОЕКТИРОВАНИЕ - одна из форм опережающего отражения действительности, процесс создания прообраза (прототипа) предполагаемого объекта, явления или процесса посредством специфич. методов. П. является конкретной формой проявления прогностич. функции управления,… … Российская социологическая энциклопедия

Запрос «БД» перенаправляется сюда; см. также другие значения. База данных представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов),… … Википедия

Этапы проектирования базы данных

Процесс проектирования включает в себя следующие этапы:

• 1. Инфологическое проектирование.
• 2. Определение требований к операционной обстановке, в которой будет функционировать информационная система.
• 3. Выбор системы управления базой данных (СУБД) и других инструментальных программных средств.
• 4. Даталогическое(логическое) проектирование БД.
• 5. Физическое проектирование БД.

На первом этапе разработчик (администратор базы данных), объединяя частные представления о содержимом базы данных, полученные в результате опроса пользователей, и свои собственные представления о данных, которые могут потребоваться в будущих приложениях, создает обобщенное неформальное описание базы данных . Это описание выполняется с использованием естественного языка, математических формул, таблиц, графиков и других средств, понятных всем людям, работающих над проектированием базы данных. Такое описание предметной области называется инфологической моделью данных.

Инфологическая модель данных является человеко-ориентированной моделью и полностью независима от физических параметров среды хранения данных. Такой средой хранения данных может быть память человека, а не компьютер. Поэтому инфологическая модель не изменяется до тех пор, пока какие-то изменения в реальном мире не потребуют внесения в нее соответствующих изменений так, чтобы эта модель продолжала отражать предметную область.

Остальные модели, даталогическая и физическая, являются компьютеро-ориентированными. С их помощью СУБД дает возможность программам и пользователям осуществлять доступ к хранимым данным лишь по их именам, не заботясь о физическом расположении этих данных. Нужные данные отыскиваются СУБД на внешних запоминающих устройствах по физической модели данных .

Так как указанный доступ осуществляется с помощью конкретной СУБД, то модели должны быть описаны на языке описания данных этой СУБД. Такое описание называют даталогической моделью данных .

Трехуровневая архитектура (инфологический, даталогический и физический уровни) позволяет обеспечить независимость хранимых данных от использующих их программ. Разработчик может при необходимости переписать хранимые данные на другие носители информации или реорганизовать их физическую структуру, изменив лишь физическую модель данных. АБД может подключить к системе любое число новых пользователей (новых приложений), дополнив, если надо, даталогическую модель. Указанные изменения физической и даталогической моделей не будут замечены существующими пользователями системы (окажутся "прозрачными" для них), так же как не будут замечены и новые пользователи. Следовательно, независимость данных обеспечивает возможность развития системы баз данных без разрушения существующих приложений.

Инфологическая (информационно-логическая) модель. Цель инфологического этапа проектирования состоит в получении семантических (концептуальных) моделей, отражающих предметную область и информационные потребности пользователей. Поэтому этот этап называют еще как семантическое моделирование. Семантическое моделирование представляет собой моделирование структуры данных, опираясь на смысл этих данных.

Понятие “Предметная область” - базисное в теории БД и не имеет строгого определения. Оно вытекает из понятий “объект” и “предмет”. Предметная область (ПО) - часть реального мира, подлежащая изучению с целью организации управления и, в конечном итоге, автоматизации. ПО представляется множеством фрагментов , которые характеризуются множеством объектов , множеством процессов, использующих объекты, а также множеством пользователей, характеризуемых единым взглядом на предметную область.

Объектом называется явление внешнего мира. Это либо нечто реально существующее - человек, товар, изделие, либо процесс - учет рождаемости, получение товаров, выпуск изделий. Каждый объект обладает огромным количеством свойств.

Примеры.

Объект "Человек " обладает свойствами: рост, имя, дата рождения … ,

объект - "Изделие " обладает свойствами: качество, дата изготовления, внешний вид….

Между объектами существуют многочисленные связи. Например:

• · Человек покупает, продает, производит Изделие
• · Изделие создается, покупается, продается Человеком .

Предмет - модель реального объекта, в котором зафиксированы лишь выделенные для ИС свойства и связи. Совокупность отобранных предметов образует объектное ядро предметной области, а совокупность их взаимосвязей - структуру фрагмента действительности . Т.о. понятие “Предметная область” соответствует точке зрения потребителя на объектное ядро: в ней выделены только те объекты, свойства объектов и связи между объектами, которые представляют ценность для ИС и должны быть сохранены в БД.

Все действия по выявлению ядра предметной области производятся на этапе анализа ИС.

Объектное ядро системы в течение ЖЦ ИС не остается постоянным: пропадают и возникают объекты, меняются их свойства и взаимосвязи. Зафиксированные во времени цепочки этих изменений называются траекториями предметной области, а совокупность общих свойств траекторией - семантикой предметной области

Имеется целый ряд методик моделирования предметной области. Одна из наиболее популярных в настоящее время методик базируется на использовании графических диаграмм, включающих небольшое число разнородных компонентов ERD (Entity-Relationship Diagrams). В русскоязычной литературе эти диаграммы называют "объект - отношение" либо "сущность - связь".

Модель ERD была предложена в 1976 г. Питером Пин-Шэн Ченом . В дальнейшем многими авторами были разработаны свои варианты подобных моделей: нотация (notation - система обозначения, записи) Мартина, нотация IDEF1X, нотация Баркера), но все они базируются на графических диаграммах, предложенных Ченом.

На использовании разновидностей ER-модели основано большинство современных подходов к проектированию реляционных баз данных.

По сути, все варианты диаграмм сущность-связь исходят из одной идеи - рисунок всегда нагляднее текстового описания. Все такие диаграммы используют графическое изображение сущностей предметной области, их свойств (атрибутов), и взаимосвязей между сущностями.

Мы познакомимся с ER-диаграммами в нотации Баркера, как довольно легкой в понимании основных идей.

Основные понятия ER-диаграмм. Основными понятиями ER-модели являются сущность, связь и атрибут.

Для большей выразительности и лучшего понимания имя сущности может сопровождаться примерами конкретных объектов этого типа.

Определение 1 . Сущность - это реальный или представляемый объект, информация о котором должна сохраняться и быть доступна. Сущностями могут быть люди, места, самолеты, рейсы, вкус, цвет и т.д.

Каждая сущность должна иметь наименование, выраженное существительным в единственном числе. При этом имя сущности - это имя типа, а не некоторого конкретного экземпляра этого типа. Понятие тип сущности относится к набору однородных личностей, предметов, событий или идей, выступающих как целое.

Примерами сущностей могут быть такие классы объектов как "Поставщик", "Сотрудник", "Накладная".

Каждая сущность в модели изображается в виде прямоугольника, содержащего имя сущности:

Определение 2 . Экземпляр сущности - это конкретный представитель данной сущности.

Например, представителем сущности "Сотрудник" может быть "Сотрудник Иванов".

Экземпляры сущностей должны быть различимы , т.е. сущности должны иметь некоторые свойства, уникальные для каждого экземпляра этой сущности.

Определение 3 . Атрибут сущности - это поименованная характеристика сущности. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности, но может быть одинаковым для различного типа сущностей (например, ЦВЕТ может быть определен для многих сущностей: СОБАКА, АВТОМОБИЛЬ, КРАСКА и т.д.). Атрибуты используются для определения того, какая информация должна быть собрана о сущности. Примерами атрибутов для сущности АВТОМОБИЛЬ являются ТИП, МАРКА, НОМЕРНОЙ ЗНАК, ЦВЕТ и т.д.

Здесь также существует различие между типом атрибута и экземпляром. Тип атрибута ЦВЕТ имеет много экземпляров или значений: Красный, Синий, Банановый, Белая ночь и т.д., однако каждому экземпляру сущности присваивается только одно значение атрибута.

Абсолютное различие между типами сущностей и атрибутами отсутствует. Атрибут является таковым только в связи с типом сущности. В другом контексте атрибут может выступать как самостоятельная сущность. Например, для автомобильного завода цвет - это только атрибут продукта производства, а для лакокрасочной фабрики цвет - тип сущности.

Каждый атрибут обеспечивается именем, уникальным в пределах сущности. Наименование атрибута должно быть выражено существительным в единственном числе (возможно, с характеризующими прилагательными).

Примерами атрибутов сущности "Сотрудник" могут быть такие атрибуты как "Табельный номер", "Фамилия", "Имя", "Отчество", "Должность", "Зарплата" и т.п.

Атрибуты изображаются в пределах прямоугольника, определяющего сущность:

Атрибуты могут классифицироваться по принадлежности к одному из трех различных типов: описательные, указывающие, вспомогательные.

Описательные атрибуты представляют факты, внутренне присущие каждому экземпляру сущности.

Указывающие атрибуты используются для присвоения имени или обозначения экземплярам сущности.

Вспомогательные атрибуты используются для связи экземпляра одной сущности с экземпляром другого. Атрибуты подчиняются строго определенным правилам.

Определение 4 . Ключ сущности - минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый экземпляр сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать сущность по оставшимся.

Например, для сущности Расписание ключом является атрибут Номер_рейса или набор: Пункт_отправления , Время_вылета и Пункт_назначения (при условии, что из пункта в пункт вылетает в каждый момент времени один самолет).

Сущность может иметь несколько различных ключей.

Ключевые атрибуты изображаются на диаграмме подчеркиванием:

Определение 5 . Связь - это некоторая ассоциация между двумя сущностями. Одна сущность может быть связана с другой сущностью или сама с собою. Связи позволяют по одной сущности находить другие сущности, связанные с нею.

Если бы назначением базы данных было только хранение отдельных, не связанных между собой данных, то ее структура могла бы быть очень простой. Однако одно из основных требований к организации базы данных - это обеспечение возможности отыскания одних сущностей по значениям других, для чего необходимо установить между ними определенные связи. А так как в реальных базах данных нередко содержатся сотни или даже тысячи сущностей, то теоретически между ними может быть установлено более миллиона связей. Наличие такого множества связей и определяет сложность инфологических моделей.

Например, связи между сущностями могут выражаться следующими фразами - "СОТРУДНИК может иметь несколько ДЕТЕЙ", "каждый СОТРУДНИК обязан числиться ровно в одном ОТДЕЛЕ".

Графически связь изображается линией, соединяющей две сущности:

Каждая связь имеет два конца и одно или два наименования. Наименование обычно выражается в неопределенной глагольной форме: "иметь", "принадлежать" и т.п. Каждое из наименований относится к своему концу связи. Иногда наименования не пишутся ввиду их очевидности.

Каждая связь может иметь один из следующих типов связи :

Связь типа один-к-одному означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с одним экземпляром второй сущности (правой). Связь один-к-одному чаще всего свидетельствует о том, что на самом деле мы имеем всего одну сущность, неправильно разделенную на две.

Связь типа один-ко-многим означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с несколькими экземплярами второй сущности (правой). Это наиболее часто используемый тип связи. Левая сущность (со стороны "один") называется родительской , правая (со стороны "много") - дочерней . (см. рис. графического изображения связи)

Связь типа много-ко-многим означает, что каждый экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и каждый экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности. Тип связи много-ко-многим является временным типом связи, допустимым на ранних этапах разработки модели. В дальнейшем этот тип связи должен быть заменен двумя связями типа один-ко-многим путем создания промежуточной сущности.

Каждая связь может иметь одну из двух модальностей связи :

Модальность "может может быть связан с одним или несколькими экземплярами другой сущности, а может быть и не связан ни с одним экземпляром.

Модальность "должен " означает, что экземпляр одной сущности обязан быть связан не менее чем с одним экземпляром другой сущности.

Связь может иметь разную модальность с разных концов.

Описанный графический синтаксис позволяет однозначно читать диаграммы, пользуясь следующей схемой построения фраз:

<Каждый экземпляр СУЩНОСТИ 1> <МОДАЛЬНОСТЬ СВЯЗИ> <НАИМЕНОВАНИЕ СВЯЗИ> <ТИП СВЯЗИ> <экземпляр СУЩНОСТИ 2>.

Каждая связь может быть прочитана как слева направо, так и справа налево. Например, связь, представленная на рисунке выше 4 читается так:

Слева направо: "каждый сотрудник может иметь несколько детей".

Справа налево: "Каждый ребенок обязан принадлежать ровно одному сотруднику".

Нормальные формы ER-схем. Как и в реляционных схемах баз данных, в ER-диаграмах вводится понятие нормальных форм, причем их смысл очень близко соответствует смыслу реляционных нормальных форм. Приведем только очень краткие и неформальные определения трех первых нормальных форм.

В первой нормальной форме ER-диаграммы устраняются повторяющиеся атрибуты или группы атрибутов, т.е. производится выявление неявных сущностей, "замаскированных" под атрибуты.

Во второй нормальной форме устраняются атрибуты, зависящие только от части уникального идентификатора (ключа сущности). Эта часть уникального идентификатора определяет отдельную сущность.

В третьей нормальной форме устраняются атрибуты, зависящие от атрибутов, не входящих в уникальный идентификатор (ключ сущности). Эти атрибуты являются основой отдельной сущности.

При правильном определении сущностей, полученные таблицы будут сразу находиться в 3НФ. Основное достоинство метода состоит в том, модель строится методом последовательных уточнений первоначальных диаграмм.

Получение реляционной схемы из ER-схемы:

Шаг 1. Каждая простая сущность превращается в таблицу. Простая сущность - сущность, не являющаяся подтипом и не имеющая подтипов. Имя сущности становится именем таблицы.

Шаг 2. Каждый атрибут становится возможным столбцом с тем же именем; может выбираться более точный формат. Столбцы, соответствующие необязательным атрибутам, могут содержать неопределенные значения; столбцы, соответствующие обязательным атрибутам, - не могут.

Шаг 3. Компоненты уникального идентификатора сущности превращаются в первичный ключ таблицы. Если имеется несколько возможных уникальных идентификатора, выбирается наиболее используемый. Если в состав уникального идентификатора входят связи, к числу столбцов первичного ключа добавляется копия уникального идентификатора сущности, находящейся на дальнем конце связи (этот процесс может продолжаться рекурсивно). Для именования этих столбцов используются имена концов связей и/или имена сущностей.

Шаг 4. Связи многие-к-одному (и один-к-одному) становятся внешними ключами. Т.е. делается копия уникального идентификатора с конца связи "один", и соответствующие столбцы составляют внешний ключ. Необязательные связи соответствуют столбцам, допускающим неопределенные значения; обязательные связи - столбцам, не допускающим неопределенные значения.

Шаг 5. Индексы создаются для первичного ключа (уникальный индекс), внешних ключей и тех атрибутов, на которых предполагается в основном базировать запросы.

Шаг 6. Если в концептуальной схеме присутствовали подтипы, то возможны два способа:

• · все подтипы в одной таблице (а)
• · для каждого подтипа - отдельная таблица (б)

При применении способа (а) таблица создается для наиболее внешнего супертипа, а для подтипов могут создаваться представления. В таблицу добавляется по крайней мере один столбец, содержащий код ТИПА; он становится частью первичного ключа.

При использовании метода (б) для каждого подтипа первого уровня (для более нижних - представления) супертип воссоздается с помощью представления UNION (из всех таблиц подтипов выбираются общие столбцы - столбцы супертипа).

Все в одной таблице	Таблица - на подтип
Преимущества
Все хранится вместе Легкий доступ к супертипу и подтипам Требуется меньше таблиц	Более ясны правила подтипов Программы работают только с нужными таблицами
Недостатки
Слишком общее решение Требуется дополнительная логика работы с разными наборами столбцов и разными ограничениями Потенциальное узкое место (в связи с блокировками) Столбцы подтипов должны быть необязательными В некоторых СУБД для хранения неопределенных значений требуется дополнительная память	Слишком много таблиц Смущающие столбцы в представлении UNION Потенциальная потеря производительности при работе через UNION Над супертипом невозможны модификации

Шаг 7. Имеется два способа работы при наличии исключающих связей:

• · общий домен (а)
• · явные внешние ключи (б)

Если остающиеся внешние ключи все в одном домене, т.е. имеют общий формат (способ (а)), то создаются два столбца: идентификатор связи и идентификатор сущности. Столбец идентификатора связи используется для различения связей, покрываемых дугой исключения. Столбец идентификатора сущности используется для хранения значений уникального идентификатора сущности на дальнем конце соответствующей связи.

Если результирующие внешние ключи не относятся к одному домену, то для каждой связи, покрываемой дугой исключения, создаются явные столбцы внешних ключей; все эти столбцы могут содержать неопределенные значения.

Пример разработки простой ER-модели. При разработке ER-моделей мы должны получить следующую информацию о предметной области:

• 1. Список сущностей предметной области.
• 2. Список атрибутов сущностей.
• 3. Описание взаимосвязей между сущностями.

ER-диаграммы удобны тем, что процесс выделения сущностей, атрибутов и связей является итерационным. Разработав первый приближенный вариант диаграмм, мы уточняем их, опрашивая экспертов предметной области. При этом документацией, в которой фиксируются результаты бесед, являются сами ER-диаграммы.

Предположим, что перед нами стоит задача разработать информационную систему по заказу некоторой оптовой торговой фирмы. В первую очередь мы должны изучить предметную область и процессы, происходящие в ней. Для этого мы опрашиваем сотрудников фирмы, читаем документацию, изучаем формы заказов, накладных и т.п.

Например, в ходе беседы с менеджером по продажам, выяснилось, что он (менеджер) считает, что проектируемая система должна выполнять следующие действия:

• · Хранить информацию о покупателях.
• · Печатать накладные на отпущенные товары.
• · Следить за наличием товаров на складе.

Выделим все существительные в этих предложениях - это будут потенциальные кандидаты на сущности и атрибуты, и проанализируем их (непонятные термины будем выделять знаком вопроса):

• · Покупатель
• · Накладная - явный кандидат на сущность.
• · Товар - явный кандидат на сущность
• · (?)Склад - а вообще, сколько складов имеет фирма? Если несколько, то это будет кандидатом на новую сущность.
• · (?)Наличие товара - это, скорее всего, атрибут, но атрибут какой сущности?

Сразу возникает очевидная связь между сущностями - "покупатели могут покупать много товаров" и "товары могут продаваться многим покупателям". Первый вариант диаграммы выглядит так:

Задав дополнительные вопросы менеджеру, мы выяснили, что фирма имеет несколько складов. Причем, каждый товар может храниться на нескольких складах и быть проданным с любого склада.

Куда поместить сущности "Накладная" и "Склад" и с чем их связать? Спросим себя, как связаны эти сущности между собой и с сущностями "Покупатель" и "Товар"?

• · Покупатели покупают товары, получая при этом накладные, в которые внесены данные о количестве и цене купленного товара.
• · Каждый покупатель может получить несколько накладных.
• · Каждая накладная обязана выписываться на одного покупателя.
• · Каждая накладная обязана содержать несколько товаров (не бывает пустых накладных). Каждый товар, в свою очередь, может быть продан нескольким покупателям через несколько накладных.
• · Кроме того, каждая накладная должна быть выписана с определенного склада, и с любого склада может быть выписано много накладных.

Таким образом, после уточнения, диаграмма будет выглядеть следующим образом:

инфологический атрибут информационный отображение

Пора подумать об атрибутах сущностей. Беседуя с сотрудниками фирмы, мы выяснили следующее:

• · Каждый покупатель является юридическим лицом и имеет наименование, адрес, банковские реквизиты.
• · Каждый товар имеет наименование, цену, а также характеризуется единицами измерения.
• · Каждая накладная имеет уникальный номер, дату выписки, список товаров с количествами и ценами, а также общую сумму накладной. Накладная выписывается с определенного склада и на определенного покупателя.
• · Каждый склад имеет свое наименование.

Снова выпишем все существительные, которые будут потенциальными атрибутами, и проанализируем их:

• · Юридическое лицо - термин риторический, мы не работаем с физическими лицами. Не обращаем внимания.
• · Наименование покупателя
• · Адрес - явная характеристика покупателя.
• · Банковские реквизиты - явная характеристика покупателя.
• · Наименование товара
• · (?)Цена товара - похоже, что это характеристика товара. Отличается ли эта характеристика от цены в накладной?
• · Единица измерения - явная характеристика товара.
• · Номер накладной - явная уникальная характеристика накладной.
• · Дата накладной - явная характеристика накладной.
• · (?)Список товаров в накладной - список не может быть атрибутом. Вероятно, нужно выделить этот список в отдельную сущность.
• · (?)Количество товара в накладной - это явная характеристика, но характеристика чего? Это характеристика не просто "товара", а "товара в накладной".
• · (?)Цена товара в накладной - опять же это должна быть не просто характеристика товара, а характеристика товара в накладной. Но цена товара уже встречалась выше - это одно и то же?
• · Сумма накладной - явная характеристика накладной. Эта характеристика не является независимой. Сумма накладной равна сумме стоимостей всех товаров, входящих в накладную.
• · Наименование склада - явная характеристика склада.

В ходе дополнительной беседы с менеджером удалось прояснить различные понятия цен. Оказалось, что каждый товар имеет некоторую текущую цену. Эта цена, по которой товар продается в данный момент. Естественно, что эта цена может меняться со временем. Цена одного и того же товара в разных накладных, выписанных в разное время, может быть различной. Таким образом, имеется две цены - цена товара в накладной и текущая цена товара.

С возникающим понятием "Список товаров в накладной" все довольно ясно.

Сущности "Накладная" и "Товар" связаны друг с другом отношением типа много-ко-многим . Такая связь, как мы отмечали ранее, должна быть расщеплена на две связи типа один-ко-многим. Для этого требуется дополнительная сущность.

Этой сущностью и будет сущность "Список товаров в накладной". Связь ее с сущностями "Накладная" и "Товар" характеризуется следующими фразами

- "каждая накладная обязана иметь несколько записей из списка товаров в накладной",

• - "каждая запись из списка товаров в накладной обязана включаться ровно в одну накладную",
• -"каждый товар может включаться в несколько записей из списка товаров в накладной",
• - "каждая запись из списка товаров в накладной обязана быть связана ровно с одним товаром".

Атрибуты "Количество товара в накладной" и "Цена товара в накладной" являются атрибутами сущности " Список товаров в накладной".

Точно также поступим со связью, соединяющей сущности "Склад" и "Товар". Введем дополнительную сущность "Товар на складе". Атрибутом этой сущности будет "Количество товара на складе". Таким образом, товар будет числиться на любом складе и количество его на каждом складе будет свое.

Теперь можно внести все это в диаграмму:

Концептуальные и физические ER-модели. Разработанный выше пример ER-диаграммы является примером концептуальной диаграммы . Это означает, что диаграмма не учитывает особенности конкретной СУБД. По данной концептуальной диаграмме можно построить физическую диаграмму , которая уже будут учитываться такие особенности СУБД, как допустимые типы и наименования полей и таблиц, ограничения целостности и т.п. Физический вариант приведенной диаграммы может выглядеть, например, следующим образом:

На данной диаграмме каждая сущность представляет собой таблицу базы данных, каждый атрибут становится колонкой соответствующей таблицы. Обращаем внимание на то, что во многих таблицах, например, "CUST_DETAIL" и "PROD_IN_SKLAD", соответствующих сущностям "Запись списка накладной" и "Товар на складе", появились новые атрибуты, которых не было в концептуальной модели - это ключевые атрибуты родительских таблиц, мигрировавших в дочерние таблицы для того, чтобы обеспечить связь между таблицами посредством внешних ключей.

Полученные таблицы находятся в 3НФ.

Диаграммы сущность-связь позволяют использовать наглядные графические обозначения для моделирования сущностей и их взаимосвязей.

Различают концептуальные и физические ER-диаграммы. Концептуальные диаграммы не учитывают особенностей конкретных СУБД. Физические диаграммы строятся по концептуальным и представляют собой прообраз конкретной базы данных. Сущности, определенные в концептуальной диаграмме становятся таблицами, атрибуты становятся колонками таблиц (при этом учитываются допустимые для данной СУБД типы данных и наименования столбцов), связи реализуются путем миграции ключевых атрибутов родительских сущностей и создания внешних ключей.

Более сложные элементы ER-модели. Мы остановились только на самых основных и наиболее очевидных понятиях ER-модели данных. К числу более сложных элементов модели относятся следующие:

· Подтипы и супертипы сущностей. Как в языках программирования с развитыми типовыми системами (например, в языках объектно-ориентированного программирования), вводится возможность наследования типа сущности, исходя из одного или нескольких супертипов.

Сущность может быть расщеплена на два или более взаимно исключающих подтипа, каждый из которых включает общие атрибуты и/или связи. Эти общие атрибуты и/или связи явно определяются один раз на более высоком уровне. В подтипах могут определяться собственные атрибуты и/или связи. В принципе подтипизация может продолжаться на более низких уровнях, но опыт показывает, что в большинстве случаев оказывается достаточно двух-трех уровней.

Сущность, на основе которой определяются подтипы, называется супертипом. Подтипы должны образовывать полное множество, т.е. любой экземпляр супертипа должен относиться к некоторому подтипу. Иногда для полноты приходится определять дополнительный подтип ПРОЧИЕ.

Пример: Супертип ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ

Как полагается это читать? От супертипа: ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ, который должен быть АЭРОПЛАНОМ, ВЕРТОЛЕТОМ, ПТИЦЕЛЕТОМ или ДРУГИМ ЛЕТАТЕЛЬНЫМ АППАРАТОМ. От подтипа: ВЕРТОЛЕТ, который относится к типу ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА. От подтипа, который является одновременно супертипа: АЭРОПЛАН, который относится к типу ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА и должен быть ПЛАНЕРОМ или МОТОРНЫМ САМОЛЕТОМ.

Иногда удобно иметь два или более разных разбиения сущности на подтипы. Например, сущность ЧЕЛОВЕК может быть разбита на подтипы по профессиональному признаку (ПРОГРАММИСТ, ДОЯРКА и т.д.), а может - по половому признаку (МУЖЧИНА, ЖЕНЩИНА).

• · Связи "many-to-many". Иногда бывает необходимо связывать сущности таким образом, что с обоих концов связи могут присутствовать несколько экземпляров сущности (например, все члены кооператива сообща владеют имуществом кооператива). Для этого вводится разновидность связи "многие-со-многими".
• · Уточняемые степени связи. Иногда бывает полезно определить возможное количество экземпляров сущности, участвующих в данной связи (например, служащему разрешается участвовать не более, чем в трех проектах одновременно). Для выражения этого семантического ограничения разрешается указывать на конце связи ее максимальную или обязательную степень.
• · Каскадные удаления экземпляров сущностей. Некоторые связи бывают настолько сильными (конечно, в случае связи "один-ко-многим"), что при удалении опорного экземпляра сущности (соответствующего концу связи "один") нужно удалить и все экземпляры сущности, соответствующие концу связи "многие". Соответствующее требование "каскадного удаления" можно сформулировать при определении сущности.
• · Домены . Как и в случае реляционной модели данных бывает полезна возможность определения потенциально допустимого множества значений атрибута сущности (домена).

Наиболее правильной интуитивной трактовкой понятия домена является понимание домена как допустимого потенциального множества значений данного типа. Например, домен "Имена" определен на базовом типе строк символов, но в число его значений могут входить только те строки, которые могут изображать имя (в частности, такие строки не могут начинаться с мягкого знака).

Следует отметить также семантическую нагрузку понятия домена: данные считаются сравнимыми только в том случае, когда они относятся к одному домену. В нашем примере значения доменов "Номера пропусков" и "Номера групп" относятся к типу целых чисел, но не являются сравнимыми.

Эти и другие более сложные элементы модели данных "Сущность-Связи" делают ее существенно более мощной, но одновременно несколько усложняют ее использование.