Типы моделей баз данных. Основные классификации БД. Практически все рассматриваемые субд предназначены для работы в многопользовательских средах, но обладают для этого различными возможностями

Это БД, основанная на древовидной структуре. По принципу построения она чем-то схожа с файловой системой компьютера. У использования такой модели есть свои достоинства и недостатки, которые будут рассмотрены в этой статье, вместе с подробными примерами.

Виды баз данных

Как известно, различают четыре вида посторения БД:

• Реляционные - табличные СУБД, где информация представлена в виде строк-столбцов. По этому принципу строятся в "Аксесе", к примеру.
• Объектно-ориентированные - тесно связаны с в котором идет работа с объектами), и это их главный плюс, но, учитывая их небольшую производительность, они пока значительно уступают в распространенности реляционным.
• Гибридные - СУБД, вмещающие в себе сразу два указанных выше вида.
• Иерархические - объект внимания данной статьи. характеризирующиеся древообразной структурой.

Наиболее известным примером иерархической базы данных является продукт, созданный компанией IBM ("АйБиЭм"), под названием Information Management System (переводится как "Информационная система управления"), сокращенно IMS. Первая версия IMS вышла еще в прошлом, двадцатом веке, в шестьдесят восьмом году. Она используется для хранения и контроля данных и поныне.

Принцип построения иерархической модели

Иерархическая модель данных строится по следующему принципу:

• для каждого узла древовидной структуры ставится в соответствие некий сегмент;
• под сегментом понимаются поля данных с присвоенным каждому полю именем и выстроенные в один линейный кортеж;
• еще одно соответствие: один входной и несколько выходных сегментов для каждого исходного поля;
• для каждого структурного элемента существует одно и только одно место в системе иерархии;
• древовидная структура начинается с корневого элемента;
• у каждого подчиненного узла только один предок, но у каждого исходного может быть несколько потомков.

Применение иерархической структуры данных

Иерархическая база данных - это хранилище, применимое для тех систем, которым изначально свойственна древовидная структура. Для них выбирать подобное моделирование - логично.

Пример иерархической базы данных с изначально систематизированными степенями - воинское подразделение, в котором, как известно, четко определены ранги. Также это могут быть сложные механизмы, состоящие из все более упрощающихся к низу иерархии частичек. Для моделирования таких систем и приведения их к виду рассматриваемой БД нет необходимости в декомпозиции. Тем не менее такая ситуация складывается не всегда.

Кроме того, существует тенденция, при которой направленный вниз по структуре запрос проще, чем аналогичный вверх.

Основные операции над БД, построенными на иерархической модели

Структура иерархической базы данных позволяет успешно и практически беспроблемно (в зависимости от навыков и умений) совершать следующие операции (представлены самые основные, список всегда можно расширить мелкими дополнениями):

• поиск по базе данных того или иного элемента;
• переход по базе данных - от дерева к дереву;
• переход по дереву - от ветви к ветви;
• соответственно, переход по ветвям - поэлементно;
• работа с записями: вставка новой и/или удаление текущей, копирование, вырезание и т. д.

Обобщенное описание структуры

Термин "древовидная" для описания структуры упоминается в этой статье уже далеко не единожды. Пора рассказать, откуда он произошел. Все потому что иерархическая база данных - это такая БД, которая использует тип данных "дерево". Рассмотрим подробнее, что он из себя представляет.

Это составной тип: в каждый из элементов (узлов) вкладывается несколько последующих (один или более). А начинается все с одного корневого элемента. Суть в том, что каждый из кусочков типа "дерево", является подтипом, тоже "деревом". Много-много разветвленных, и все также упорядоченных структур.

Элементарные типы могут быть простыми и составными, но по существу это всегда записи. Но в простом записи присутствует один а в составном - целая их совокупность.

Иерархической модели свойственен принцип потомков, когда каждый предыдущий сегмент является предком для последующего. Кроме того, потомок по отношению к вышестоящему типу является типом подчиненным, в то время как равнозначные один другому записи считаются близнецами.

Наполнение БД

Основными данными иерархической БД являются значения (числа или символы), которые хранятся в записях. Обходят такую базу данных обычно снизу вверх и слева направо.

Достоинства

Иерархическая база данных - это имеющая корневую папку БД, постепенно разветвляющаяся книзу. Учитывая, что подобная структура весьма схожа с файловой системой, такие базы успешно применяются для выполнения различных операций над данными ЭВМ. Итог: рациональное распределение ее памяти, а также весьма достойные показатели времени, затраченного на работу.

Иерархическая модель идеальна для применения ее для упорядоченной информации.

Недостатки

Однако те же особенности рассматриваемых СУБД, которые стали их основными достоинствами, определяют также и их недостатки. К примеру, громоздкость и сложность логических связей - опытному специалисту при работе с ранее неизвестной базой будет трудно разобраться, а простой пользователь и вовсе в ней "заблудится". Эта сложность понимания приводит к тому, что на самом деле не так много СУБД построены на иерархической модели. Примером иерархической базы данных является, кроме уже описанного продукта компании "АйБиЭм", "Ока" и МИРИС (производство России), а также Data Edge и Team-UP (от зарубежных корпораций).

Примеры

Иерархическая база данных - это многообразие различных уровней, на которых строятся взаимосвязи. Схематично она выглядит как перевернутый граф. Пример иерархической базы данных - любое государственное административное учреждение. Взять, допустим, школу.

На самом верхней уровне будет располагаться "лидер" администрации - директор. В его подчинении завучи, у завучей - преподаватели, который руководят параллелями классов. В каждой параллели энное их количество, а в каждом классе есть некоторое число учеников.

По такому же принципу можно расписать и управление какой-нибудь корпорацией. Глава компании или даже совет директоров на самом верху. Далее - все большее количество подразделений, в каждом из которых действует своя структура. Есть и общие черты: начальник в каждом отделе, его помощник, его секретарь, собственно, офисные сотрудники и так далее.

Применение в ЭВМ

Могут быть и более серьезные области применения. Яркий пример иерархической базы данных- это файловая система. Всем привычный "Проводник" строится в самом ядре операционной системы "Виндоус" именно по такой схеме, так же, как и многие другие файловые менеджеры.

Сетевые базы данных

Существуют:

• реляционные;
• иерархические;
• сетевые базы данных.

Почему мы вновь вспомнили о классификации? Поскольку, в отличие от реляционной, сетевая БД имеет с иерархической схожие черты.

Время вспомнить в базах данных. Есть связи "один-к-одному", "один-ко-многим" и "многие-ко-многим". Нас интересует последняя. В сетевой БД она проявляется следующим образом: у одного узла-наследника может быть сразу несколько предков. Свойство иметь несколько потомков также сохраняется. Можно сказать, что иерархические базы данных, сетевые базы данных сами по себе уже пример такого наследования. Предком в данном случае является именно иерархическая БД, так как принцип построения структуры в сетевых БД остается прежним.

Иерархия и реляционность

Название "реляционная" произошло от английского слова "отношение". Как уже упоминалось в начале статьи, они часто выражаются таблично. Но в предыдущем пункте мы указали, что иерархическая БД также может организовывать связи, значит ли это, что и между этими двумя типами есть некая объединяющая их тонкая ниточка?

Да. Помимо того, что и первый, и второй вид все еще относятся к базам данных, кроме этого признака есть еще одно общее свойство. Например, иерархическую БД (и сетевую заодно с ней) можно выразить в таблице. Суть здесь не в том, в каком виде представить информацию конечному пользователю (это уже вопрос юзабилити интерфейса), но по какому принципу была структурирована информация. Так, четкое деление на отделы со своими начальниками, подразделениями и прочим по-прежнему будет выражено в иерархии, но для удобства занесено в таблицу.

Лекция 5

Базы данных информационных систем

База данных. Классификация и характеристика СУБД.

Основные модели баз данных.

Базы данных в экономических системах

База данных определяется как совокупность взаимосвязанных данных, характеризующихся: возможностью использования для большого количества приложений; возможностью быстрого получения и модификации необходимой информации; минимальной избыточностью информации; независимостью от прикладных программ; общим управляемым способом поиска.

СУБД – это программа, с помощью которой реализуется централизованное управление данными, хранимыми в базе, а также доступ к ним, поддержка их в актуальном режиме.

Задачами СУБД являются:

Хранение информации в структурированном виде;

Обновление информации по мере необходимости;

Поиск нужной информации по определенным критериям;

Выдача информации пользователю в удобном для него виде;

Устранение избыточности данных;

Поддержка языков БД.

Для работы с базами данных используются специальные языки, в целом называемые языками баз данных. В современных СУБД обычно поддерживается единый интегрированный язык, содержащий все необходимые средства для работы с БД, начиная от ее создания, и обеспечивающий базовый пользовательский интерфейс с базами данных.

По технологии работы с базами данных существуют:

Централизованные СУБД;

Распределенные СУБД.

Централизованная СУБД - система управления базой данных, которая хранится в памяти одной вычислительной системы.

Системы централизованных баз данных с сетевым доступа предполагают две основные архитектуры:

¾ архитектура файл-сервер предполагает выделение одной из машин сети в качестве центральной (главный сервер файлов), где хранится совместно используемая централизованная база данных. Все другие машины сети исполняют роль рабочих станций. Файлы базы данных в соответствии с пользовательскими запросами передаются на рабочие станции, где в основном и производится их обработка. При большой интенсивности доступа к одним и тем же данным производительность информационной системы падает;

¾ архитектура клиент-сервер . Каждый из подключенных к сети и составляющих эту архитектуру компьютеров играет свою роль: сервер владеет и распоряжается информационными ресурсами системы, клиент имеет возможность пользоваться ими.

Сервер базы данных представляет собой СУБД, параллельно обрабатывающую запросы, поступившие со всех рабочих станций. Как правило, клиент и сервер территориально отдалены друг от друга, и в этом случае они образуют систему распределенной обработки данных.

В распределенной СУБД значительная часть программно-аппаратных средств централизована и находится на одном достаточно мощном компьютере (сервере), в то время как компьютеры пользователей несут относительно небольшую часть СУБД, которую называют клиентом.

Распределенная база данных состоит из нескольких, возможно, пересекающихся или даже дублирующих друг друга частей, хранимых в различных ЭВМ вычислительной сети. Однако пользователь распределенной базы данных не обязан знать, каким образом ее компоненты размещены в узлах сети, и представляет себе эту базу данных как единое целое. Работа с такой базой данных осуществляется с помощью системы управления распределенной базой данных (СУРБД).

Безопасность данных в базе данных достигается:

¾ шифрованием прикладных программ;

¾ шифрованием данных;

¾ защитой данных паролем;

¾ ограничением доступа к базе данных.

Основные модели баз данных

Основное различие между моделями баз данных состоит в характере описания взаимосвязи и взаимодействия между объектами и атрибутами базы данных. Связи объектов могут быть следующих типов:

¾ "один к одному";

¾ "один ко многим";

¾ "многие ко многим".

"Один к одному" - это взаимно однозначное соответствие, которое устанавливается между одним объектом и одним атрибутом. Связь "один-к-одному" определяет такое отношение между таблицами, когда каждой записи в подчиненной таблице соответствует только одна запись в главной таблице. Наличие связей между таблицами "один-к-одному" обычно не говорит о хорошей структуре базе данных, поскольку свидетельствует о том, что две таблицы имеют полностью совпадающие поля, а это ведет к нерациональному расходу дискового пространства.

Связь "один-ко-многим" в структурах баз данных является наиболее общепринятой. При этом типе связи каждой записи главной таблицы соответствует одна или несколько записей в подчиненной таблице. Структура связей типа "один-ко-многим" позволяет избежать избыточности данных и дублирования записей.

Связь типа "многие-ко-многим" выражает такое отношение между таблицами, когда многие записи одной таблицы могут быть связаны со многими записями другой таблицы.

Иерархическая модель баз данных (ИМД) основана на графическом способе и предусматривает поиск данных по одной из ветвей «дерева», в котором каждая вершина имеет только одну связь с вершиной более высокого уровня. Для осуществления поиска необходимо указать полный путь к данным, начиная с корневого элемента.

Рис. 1 – Иерархическая модель баз данных

Сетевая модель баз данных (СМД) также основана на графическом способе, но допускает усложнение «дерева» без ограничения количества связей, входящих в вершину. Это позволяет строить сложные поисковые структуры.

Рис. 2 – Сетевая модель баз данных

Реляционная модель баз данных (РМД) реализует табличный способ.

В реляционной модели базы данных взаимосвязи между элементами данных представляются в виде двумерных таблиц, называемых отношениями .

Отношения обладают следующими свойствами :

¾ каждый элемент таблицы представляет собой один элемент данных (повторяющиеся группы отсутствуют);

¾ элементы столбца имеют одинаковую природу, и столбцам однозначно присвоены имена;

¾ в таблице нет двух одинаковых строк;

¾ строки и столбцы могут просматриваться в любом порядке вне зависимости от их информационного содержания.

Реляционная модель БД имеет дело с тремя аспектами данных: со структурой данных, с целостностью данных и с манипулированием данными. Под структурой понимается логическая организация данных в БД, под целостностью данных понимают безошибочность и точность информации, хранящейся в БД, под манипулированием данными - действия, совершаемые над данными в БД.

Достоинства реляционной модели :

¾ простота построения;

¾ доступность понимания;

¾ возможность эксплуатации базы данных без знания методов и способов ее построения;

¾ независимость данных;

¾ гибкость структуры и др.

Недостатки реляционной модели :

¾ низкая производительность по сравнению с иерархической и сетевой модели;

¾ сложность программного обеспечения;

¾ избыточность элементов.

В последние годы все большее признание и развитие получают объектные базы данных (ОБД), появление которых обусловлено развитием объектно-ориентированного программирования.

Объектом называют почти все, что представляет интерес для решения поставленной задачи на компьютере. Это может быть экранное окно, кнопка в окне поле для ввода данных, пользователь программы, сама программа и т.д. Тогда любые действия можно привязать к такому объекту, а также описать, что произойдет с объектом при выполнении опреде6ленных действий (например, при „нажатии“ кнопки). Многократно используемый объект можно сохранить и применять его в различных программах.

Объектом называется программно связанный набор методов (функций) и свойств, выполняющих одну функциональную задачу.

Свойство - это характеристика, с помощью которой описывается внешний вид и работа объекта.

Событие - это действие, которое связанно с объектом. Событие может быть вызвано пользователем (щелчок мышью), инициировано прикладной программой или операционной системой.

Метод - это функция или процедура, управляющая работой объекта при его реакции на событие.

Объекты могут быть как визуальными, т.е. которые можно увидеть на экране дисплея (окно, пиктограмма, текст и т.д.), так и невизуальные (например, программа решения какой-либо функциональной задачи).

Как отмечалось, инфологическая модель отображает реальный мир в некоторые понятные человеку концепции, полностью независимые от параметров среды хранения данных. Существует множество подходов к построению таких моделей: графовые модели, семантические сети, модель "сущность-связь" и т.д. Наиболее популярной из них оказалась модель "сущность-связь", которая будет рассмотрена в главе 2.

Инфологическая модель должна быть отображена в компьютеро-ориентированную даталогическую модель, "понятную" СУБД. В процессе развития теории и практического использования баз данных, а также средств вычислительной техники создавались СУБД, поддерживающие различные даталогические модели.

Сначала стали использовать иерархические даталогические модели. Простота организации, наличие заранее заданных связей между сущностями, сходство с физическими моделями данных позволяли добиваться приемлемой производительности иерархических СУБД на медленных ЭВМ с весьма ограниченными объемами памяти. Но, если данные не имели древовидной структуры, то возникала масса сложностей при построении иерархической модели и желании добиться нужной производительности.

Сетевые модели также создавались для мало ресурсных ЭВМ. Это достаточно сложные структуры, состоящие из "наборов" – поименованных двухуровневых деревьев. "Наборы" соединяются с помощью "записей-связок", образуя цепочки и т.д. При разработке сетевых моделей было выдумано множество "маленьких хитростей", позволяющих увеличить производительность СУБД, но существенно усложнивших последние. Прикладной программист должен знать массу терминов, изучить несколько внутренних языков СУБД, детально представлять логическую структуру базы данных для осуществления навигации среди различных экземпляров, наборов, записей и т.п. Один из разработчиков операционной системы UNIX сказал "Сетевая база – это самый верный способ потерять данные".

Сложность практического использования иерархических и и сетевых СУБД заставляла искать иные способы представления данных. В конце 60-х годов появились СУБД на основе инвертированных файлов, отличающиеся простотой организации и наличием весьма удобных языков манипулирования данными. Однако такие СУБД обладают рядом ограничений на количество файлов для хранения данных, количество связей между ними, длину записи и количество ее полей.

Сегодня наиболее распространены реляционные модели, которые будут подробно рассмотрены в главе 3.

Физическая организация данных оказывает основное влияние на эксплуатационные характеристики БД. Разработчики СУБД пытаются создать наиболее производительные физические модели данных, предлагая пользователям тот или иной инструментарий для поднастройки модели под конкретную БД. Разнообразие способов корректировки физических моделей современных промышленных СУБД не позволяет рассмотреть их в этом разделе.

Модели организации баз данных

1. Иерархический подход к организации баз данных. Иерархические базы данных имеют форму деревьев с дугами-связями и узлами-элементами данных. Иерархическая структура предполагала неравноправие между данными – одни жестко подчинены другим. Подобные структуры, безусловно, четко удовлетворяют требованиям многих, но далеко не всех реальных задач.

2. Сетевая модель данных. В сетевых БД наряду с вертикальными реализованы и горизонтальные связи. Однако унаследованы многие недостатки иерархической и главный из них, необходимость четко определять на физическом уровне связи данных и столь же четко следовать этой структуре связей при запросах к базе.

3. Реляционная модель. Реляционная модель появилась вследствие стремления сделать базу данных как можно более гибкой. Данная модель предоставила простой и эффективный механизм поддержания связей данных.

Во-первых , все данные в модели представляются в виде таблиц и только таблиц. Реляционная модель – единственная из всех обеспечивает единообразие представления данных. И сущности, и связи этих самых сущностей представляются в модели совершенно одинаково – таблицами . Правда, такой подход усложняет понимание смысла хранящейся в базе данных информации, и, как следствие, манипулирование этой информацией.

Избежать трудностей манипулирования позволяет второй элемент модели – реляционно-полный язык (отметим, что язык является неотъемлемой частью любой модели данных, без него модель не существует). Полнота языка в приложении к реляционной модели означает, что он должен выполнять любую операцию реляционной алгебры или реляционного исчисления (полнота последних доказана математически Э.Ф. Коддом). Более того, язык должен описывать любой запрос в виде операций с таблицами, а не с их строками. Одним из таких языков является SQL.

Третий элемент реляционной модели требует от реляционной модели поддержания некоторых ограничений целостности. Одно из таких ограничений утверждает, что каждая строка в таблице должна иметь некий уникальный идентификатор, называемый первичным ключом . Второе ограничение накладывается на целостность ссылок между таблицами. Оно утверждает, что атрибуты таблицы, ссылающиеся на первичные ключи других таблиц, должны иметь одно из значений этих первичных ключей.

4. Объектно-ориентированная модель. Новые области использования вычислительной техники, такие как научные исследования, автоматизированное проектирование и автоматизация учреждений, потребовали от баз данных способности хранить и обрабатывать новые объекты – текст, аудио- и видеоинформацию, а также документы. Основные трудности объектно-ориентированного моделирования данных проистекают из того, что такого развитого математического аппарата, на который могла бы опираться общая объектно-ориентированная модель данных, не существует. В большой степени поэтому до сих пор нет базовой объектно-ориентированной модели. С другой стороны, некоторые авторы утверждают, что общая объектно-ориентированная модель данных в классическом смысле и не может быть определена по причине непригодности классического понятия модели данных к парадигме объектной ориентированности. Несмотря на преимущества объектно-ориентированных систем – реализация сложных типов данных, связь с языками программирования и т.п. – на ближайшее время превосходство реляционных СУБД гарантировано.

5.3.3 Модели данных и концептуальное моделирование

Выше уже упоминалось, что схема создается с помощью некоторого языка определения данных. На самом деле она создается на основе языка определения данных конкретной целевой СУБД, являющегося языком относительно низкого уровня; с его помощью трудно описать требования к данным так, чтобы созданная схема была доступна пониманию пользователей самых разных категорий. Чтобы достичь такого понимания, требуется составить описание схемы на некотором, более высоком уровне, которое будем называть моделью данных. При этом под моделью данных мы будем понимать интегрированный набор понятий для описания данных, связей между ними и ограничений, накладываемых на данные в пределах некоторой предметной области.

Модель является представлением объектов и событий предметной области, а также существующих между ними связей. Модель данных можно рассматривать как сочетание трех указанных ниже компонентов.

· Структурная часть, т.е. набор правил, по которым может быть построена база данных.

· Управляющая часть, определяющая типы допустимых операций с данными (сюда относятся операции обновления и извлечения данных, а также операции изменения структуры базы данных).

· Набор ограничений поддержки целостности данных, гарантирующих корректность используемых данных.

Цель построения модели данных заключается в представлении данных в понятном виде. Если такое представление возможно, то модель данных можно будет легко применить при проектировании базы данных. Для отображения архитектуры ANSI-SPARC можно определить следующие три связанные модели данных:

· внешнюю модель данных, отображающую представления каждого существующего в организации типа пользователей;

· концептуальную модель данных, отображающую логическое (или обобщенное) представление о данных, независимое от типа выбранной СУБД;

· внутреннюю модель данных, отображающую концептуальную схему определенным образом, понятным выбранной целевой СУБД.

В литературе предложено и опубликовано достаточно много моделей данных. Они подразделяются на три категории: объектные (object-based) модели данных, модели данных на основе записей (record-based) и физические модели данных. Первые две используются для описания данных на концептуальном и внешнем уровнях, а последняя - на внутреннем уровне.

Объектные модели данных. При построении объектных моделей данных используются такие понятия как сущности, атрибуты и связи. Сущность - это отдельный элемент (сотрудник, изделие, понятие или событие) предметной области, который должен быть представлен в базе данных. Атрибут - это свойство, которое описывает некоторый аспект объекта и значение которого следует зафиксировать, а связь является ассоциативным отношением между сущностями. Ниже перечислены некоторые наиболее общие типы объектных моделей данных.

• Модель типа "сущность-связь", или ER-модель (Entity-Relationship model).
• Семантическая модель.
• Функциональная модель.
• Объектно-ориентированная модель.

В настоящее время ER-модель стала одним из основных методов концептуального проектирования баз данных. Объектно-ориентированная модель расширяет определение сущности с целью включения в него не только атрибутов, которые описывают состояние объекта, но и действий, которые с ним связаны, т.е. его поведение. В таком случае говорят, что объект инкапсулирует состояние и поведение.

Модели данных на основе записей. В модели на основе записей база данных состоит из нескольких записей фиксированного формата, которые могут иметь разные типы. Каждый тип записи определяет фиксированное количество полей, каждое из которых имеет фиксированную длину. Существует три основных типа логических моделей данных на основе записей: реляционная модель данных (relational data model), сетевая модель данных (network data model) и иерархическая модель данных (hierarchical data model).

Известны три типа моделей описания баз данных (рис.3.7):

ü иерархическая;

ü сетевая;

ü реляционная.

Основное различие между ними состоит в характере описания взаимосвязей и взаимодействия между объектами и атрибутами базы данных.

Рис 3.7. Основные типы моделей данных

1. Иерархическую модель БД изображают в виде дерева. Каждой вершине соответствует множество экземпляров записей, составляющих логический файл. Вершины расположены по уровням и связаны между собой отношениями подчиненностями. Одна-единственная вершина верхнего уровня является корневой (рис.3.8).

Достоинством модели является:

· простота ее построения;

· легкость понимания сути принципа иерархии;

· наличие промышленных СУБД, поддерживающих данную модель.

Недостатком является сложность операций по включению в иерархию информации о новых объектах базы данных и удалению устаревшей информации.

Рис. 3.8. Иерархическая модель данных

2. Сетевая модель описывает элементарные данные и отношения между ними в виде ориентированной сети. Это такие отношения между объектами, когда каждый порожденный элемент имеет более одного исходного и может быть связан с любым другим элементом структуры рис.3.9).

Сетевые структуры могут быть многоуровневыми, иметь разную степень сложности.

База данных, описываемая сетевой моделью, состоит из областей (области - из записей, а записи - из полей).

Недостатком сетевой модели является ее сложность, возможность потери независимости данных при реорганизации базы данных. При появлении новых пользователей, новых приложений и новых видов запросов происходит рост базы данных, что может привести к нарушению логического представления данных.

Рис.3.9. Сетевая модель данных

3. Реляционная модель БД представляет объекты и взаимосвязи между ними в виде таблиц, а все операции над данными сводятся к операциям над этими таблицами. На этой модели базируются практически все современные СУБД.

Реляционная модель имеет в своей основе понятие «отношения», и ее данные формируются в виде таблиц. Отношение - это двумерная таблица, имеющая свое название, в которой минимальным объектом действий, сохраняющим ее структуру, является строка таблицы (кортеж), состоящая из ячеек таблицы - полей.

Каждый столбец таблицы соответствует только одному компоненту этого отношения. С логической точки зрения реляционная база данных представляется множеством двумерных таблиц различного предметного наполнения.

В реляционной базе данных СУБД поддерживает извлечение информации из БД на основе логических связей. При работе с БД не надо программировать связи с файлами, что позволяет одной командой обрабатывать все файлы данных и повышать эффективность программирования БД. Благодаря снижению требований к квалификации разработчиков существенно расширяется круг пользователей баз данных, информационные базы данных стали стандартом СУБД для информационных систем.

Рис.3.10 Реляционная модель данных

В зависимости от содержания отношения реляционные базы данных бывают:

ü объектными, в которых хранятся данные о каком-либо одном объекте, экземпляре сущности. В них один из атрибутов однозначно определяет объект и называется ключом отношения, или первичным атрибутом. Остальные атрибуты функционально зависят от этого ключа;

ü связными, в которых хранятся ключи нескольких объектных отношений, по которым между ними устанавливаются связи.

Достоинства реляционной модели:

· простота построения;

· доступность понимания;

· возможность эксплуатации базы данных без знания методов и способов ее построения;

· независимость данных;

· гибкость структуры и др.

Недостатки реляционной модели:

· низкая производительность по сравнению с иерархической и сетевой моделями;

· сложность программного обеспечения;

· избыточность элементов.

В последние годы все большее признание и развитие получают объектно-ориентированные базы данных (ООБД).

Принципиальное отличие реляционных и объектно-ориентированных баз данных заключается в следующем : в ООБД модель данных более близка сущностям реального мира, объекты можно сохранить и использовать непосредственно, не раскладывая их по таблицам, типы данных определяются разработчиком и не ограничены набором предопределенных типов.

Традиционными областями применения объектных СУБД являются системы автоматизированного проектирования (САПР), моделирование, мультимедиа.

К объектным СУБД можно отнести СУБД ONTOS - одного из лидеров направляя ООБД, Jasmine. ODB-Jupiter - первый российский продукт такого рода, ORACLE 8.0.

Базы знаний - это специальные компьютерные системы, основанные на обобщении, анализе и оценке знаний высококвалифицированных специалистов-экспертов.

Например, «КонсультантПлюс», «Гарант Сервис».

Основными элементами информационной технологии, используемой в БЗ являются:

Интерфейс пользователя,

База знаний,

Интерпретатор,

Модуль создания системы,

Интерфейс используется для ввода запросов и команд в экспертную систему и получает выходную информацию из нее.

Выходная информация включает не только само решение, но необходимые объяснения, которые могут быть двух видов:

1) по запросам, т.е. те, которые пользователь может получить в любой момент;

2) которые пользователь получает уже при выдаче решения, т.е. то, каким образом получается решение (например, каким образом влияет на прибыль и издержки выбранная цена и т.д.).

К базе знаний относятся факты, характеризующие проблемную область, а также их логическая взаимосвязь. Центральным звеном здесь являются правила, которые даже в простейшей задаче экспертных систем могут насчитывать тысячи. Правила определяют порядок действий в конкретной ситуации при выполнении того или другого условия.

Интерпретатор в определенном порядке проводит обработку знаний, находящихся в базе. Используются также и дополнительные блоки: база данных, блоки расчета, ввода, корректировки данных.

Модуль создания системы служит для создания набора правил, внесения в них изменений. Здесь могут использоваться как специальные алгоритмические языки (ЛИСП, Пролог), так и оболочки экспертных систем.

Более совершенным считается использование оболочек экспертных систем, т.е. программных средств, ориентированных на решение определенной проблемы путем создания соответствующей ей базы знаний. Этот путь, как правило, более быстрый и менее трудоемкий.

Контрольные вопросы

1. В чем различие между информацией и данными?

2. Как выражается адекватность информации?

3. Назовите признаки классификации экономической информации.

4. Что такое структура информации?

5. Чем показатель отличается от реквизита?

6. Укажите основные свойства информации.

7. Что входит в состав информационного обеспечения?

8. Чем внемашинное информационное обеспечение отличается от внуримашинного?

9. Какие бывают классификаторы и с какой целью разрабатываются классификаторы?

10. Каково назначение штрихового кодирования? В чем его особенности?

11. Определите понятия «классификаторы» и «коды».

12. Чем автоматизированные банки данных отличаются от баз знаний?

13. Что входит в состав автоматизированных банков данных?

14. Чем клиент-серверная архитектура отличается от файл-серверной?

15. Укажите основные характеристики СУБД.

16. Что подразумевает обеспечение целостности данных?

17. Охарактеризуйте типы моделей описания баз данных.

4. информационные технологии в управлении и экономике

Любая БД отражает информацию об определенной предметной области. В зависимости от уровня абстракции, на котором представляется предметная область, существуют различные уровни моделей данных. Под информационной моделью данных подразумевается способ описания информации, содержащейся в предметной области. В дальнейшем будут рассматриваться структурированные модели данных. Для этих моделей существует четыре основных уровня моделей: инфологический (концептуальный), даталогический или логический, физический и уровень внешних моделей.

На первом уровне описание предметной области строится так, чтобы оно было как можно более общим, не зависело от особенностей выбираемой впоследствии СУБД, а информация была бы доступна широкой категории пользователей: от заказчиков до системных программистов, которые будут заниматься проектированием БД на основе этой модели. Для этого исходная информация о предметной области анализируется и представляется в некотором формализованном виде. Это формализованное описание предметной области должно отражать ее специфику и использоваться на следующих этапах проектирования структуры БД в контексте особенностей выбранной конкретной СУБД. Такое формализованное описание предметной области называется инфологической или концептуальной моделью.

Затем строится модель в терминах конкретной СУБД, выбранной для проектирования БД. Этот уровень называется даталогической (логической) моделью. Описание даталогической структуры БД на языке выбранной СУБД называется ее схемой.

Следующим уровнем является физическая модель данных. В рамках этой модели определяются способы физического размещения данных в среде хранения, разрабатывается так называемая схема хранения данных. Поскольку в разных СУБД имеются различные возможности и особенности физической организации данных, то физическое моделирование проводится только после разработки даталогической модели.

Ряд современных СУБД обладают возможностями описания структуры БД с точки зрения конкретного пользователя. Такое описание называется внешней моделью. Для каждого типа пользователей внешнее моделирование позволяет разработать подсхему БД исходя из потребностей различных категорий пользователей. Этот подход является удобным с точки зрения облегчения работы пользователей с БД, поскольку пользователь при этом может, не зная о всей структуры БД, работать только с той ее частью, которая имеет к нему непосредственное отношение. Кроме того, механизм создания подсхем служит дополнительным средством защиты информации, хранимой в БД.

Таким образом, если СУБД поддерживает возможность создания подсхем, то архитектура БД становится трехуровневой: уровень схемы хранения, уровень схемы и уровень подсхем.

Рассмотрим теперь основные типы моделей данных.

Иерархическая модель БД является одной из первых моделей БД. Это обусловлено прежде всего тем, что именно такая модель наиболее естественным образом отражает множественные связи между объектами реального мира, когда один объект выступает в качестве родительского, с которым связано большое количество подчиненных объектов.

Принцип иерархической модели БД заключается в том, что все связи между данными описываются с помощью построения упорядоченного графа (дерева). Дерево является упорядоченным в соответствии с иерархией наборов элементов, которые называются узлами. Все узлы связаны между собой ветвями. При этом для описания схемы иерархической БД понятие “дерево” используется как определенный тип данных. Этот тип данных является составным и может включать в себя подтипы или поддеревья. БД является совокупностью деревьев, каждое из которых на языке иерархической модели называется физической базой данных. Каждое дерево состоит из единственного корневого (главного, родительского) типа и связанного с ним упорядоченного множества подчиненных (дочерних) типов. Корневой тип - это такой тип, который имеет подчиненные типы и не имеет родительских. Дочерние типы, имеющие один и тот же родительский тип, называются близнецами. Каждый из подчиненных типов для данного корневого типа может являться как простым, так и составным типом “запись”.

Различают три вида деревьев - сбалансированные, несбалансированные и двоичные деревья. В сбалансированном дереве каждый узел имеет одно и то же количество ветвей. Такая организация данных физически является наиболее простой, однако часто логическая структура данных требует переменного количества ветвей в каждом узле, что соответствует несбалансированному дереву. Двоичные деревья допускают наличие не более двух ветвей для одного узла.

Таким образом, иерархическая модель БД может быть интерпретирована как упорядоченная совокупность экземпляров деревьев, каждое из которых содержит экземпляры записей. Собственно содержание БД хранится в полях записей. Под полем записи понимается минимальная, неделимая единица данных.

При построении иерархической модели БД всегда необходимо помнить о поддержке целостностей связей, подразумевая под этим, что:

• - всегда имеется по крайней мере один родительский тип, который может иметь произвольное количество подчиненных типов;
• - дочерние типы не могут существовать без наличия родительского типа, причем для каждого подчиненного типа в БД имеется единственный корневой тир;
• - у корневого типа не обязательно должны иметься подчиненные типы.

Необходимо отметить, что в ряде нотаций может использоваться иная терминология. Так, в нотации Американской Ассоциации по базам данных DBTG (Data Base Task Group) термину “запись” соответствует термин “сегмент”, а записью называется все множество записей, которые относятся к одному экземпляру типа “дерево”.

Основным достоинством иерархической модели БД является относительно высокая скорость обработки информации при обращении к данным. К недостаткам следует отнести ее громоздкость при наличии сложных логических связей между данными.

Сетевая модель БД является в некотором смысле обобщением иерархической модели. Основное отличие сетевой модели от иерархической заключается в том, что в сетевой модели подчиненный тип может иметь произвольное количество родительских типов. Основными понятиями сетевой модели являются набор, агрегат, запись и элемент данных. Под элементом данных в данном случае следует подразумевать то же самое, что и в иерархической модели - минимальную единицу данных. Агрегаты данных бывают двух типов: агрегат типа вектор и агрегат типа повторяющаяся группа. Агрегат типа вектор соответствует набору элементов данных. Агрегат типа повторяющаяся группа соответствует совокупности векторов данных. Записью называется совокупность агрегатов данных. Каждая запись имеет определенный тип и состоит из совокупности экземпляров записи. Набором называется граф, связывающий два типа записи. Таким образом, набор отражает иерархическую связь между двумя типами записей. Родительский тип записи в данном наборе называется владельцем набора, а дочерний тип записи -- членом того же набора. Для каких-либо любых двух типов записей может быть задано любое количество связывающих их наборов. При этом между двумя типами записей может быть определено различное количество наборов. Однако один и тот же тип записи не может быть одновременно владельцем и членом набора.

Несомненным достоинством сетевой модели данных является возможность более гибкого отображения множественных связей между объектами. Один из наиболее существенных недостатков заключается в высокой сложности схемы построения БД, что усугубляется ослаблением контроля за целостностью связей ввиду их многочисленности.

В основе реляционной модели данных лежит понятие отношения, которое является двумерной таблицей, содержащей множество строк (кортежей) и столбцов (полей или атрибутов). Таблица соответствует определенному объекту предметной области, ее поля описывают свойство данного объекта, а строки - конкретным экземплярам объекта. В каждом отношении всегда должен присутствовать атрибут или набор атрибутов, однозначно определяющий единственный кортеж этого отношения - первичный ключ. Для отражения связи между объектами используется связывание таблиц по определенным правилам с использованием так называемых внешних ключей, которые будут подробно рассмотрены в следующих разделах.

Основное достоинство реляционной модели заключается в ее простоте и логической замкнутости, а недостатком является сложность системы описания различных связей между таблицами.

Развитие реляционной модели привело к появлению так называемой постреляционной модели данных, основным отличием которой является допустимость многозначных полей (полей, значения которых состоят из множества подзначений). Многозначные поля можно интерпретировать как самостоятельные таблицы, встроенные в исходную таблицу. Кроме того, в постреляционной модели поддерживаются множественные ассоциированные поля, в совокупности образующих ассоциацию: в каждой строке первое значение одного столбца ассоциации соответствует первым значениям всех остальных столбцов ассоциации.

Основное достоинство постреляционной модели заключается в том, что она позволяет более эффективно хранить данные, а количество таблиц в этой модели заметно меньше по сравнению с реляционной. Недостатком является сложность обеспечения поддержания логической согласованности данных.

Теория многомерных моделей данных активно развивается в последнее время. Понятие многомерной модели означает многомерность логического представления структуры информации. Основными понятиями многомерной модели являются измерение и ячейка.

Измерением называется множество данных одного типа, которые образуют грань n-мерного куба. Ячейкой является поле, значение которого определяется всей совокупностью измерений. Значение ячейки может быть переменной или формулой.

Для работы с многомерными моделями данных используются специальные многомерные СУБД, в основе которых лежат понятия агрегируемости, историчности и прогнозируемости. Под агрегируемостью данных подразумеваются различные уровни обобщения информации. Историчность данных означает высокий уровень статичности как самих данных, так и связей между ними, а также упорядочение данных во времени в процессе их обработки и представления пользователям. Обеспечение прогнозируемости задается использованием специальных функций прогнозирования.

Многомерные СУБД используют две схемы организации данных - поликубическую и гиперкубическую. В поликубической модели n-мерные кубы могут иметь как различные размерности, так и различные измерения-грани. В гиперкубической модели все размерности кубов одинаковы, а измерения различных кубов совпадают.

Срезом называется некоторое подмножество n-мерного куба, задаваемое фиксацией заданного количества измерений. Срез имеет размерность, меньшую n, и используется, в частности, для представления информации пользователям в виде читаемых двумерных таблиц. Вращение также часто используется для двумерного представления данных и заключается в изменении порядка измерений. Операции агрегации и детализации означают более общее или более детальное представление информации.

Многомерные модели данных особенно удобны для работы с большими БД, поскольку позволяют эффективно обрабатывать значительные объемы информации, и это является их несомненным достоинством.

Основным отличием объектно-ориентированной модели от рассмотренных выше является использование объектно-ориентированных методов манипулирования данными - инкапсуляции, наследования и полиформизма.

Инкапсуляция означает возможность разграничения доступа различных программ, приложений, методов и функций (в более широком смысле и доступа различных категорий пользователей) к различным свойствам объектов данных. В контексте термина “инкапсуляция” часто используется понятие видимости - степень доступности отдельных свойств объекта. В современных объектно-ориентированных системах программирования (таких как Delphi или С++ Builder) имеются следующие уровни инкапсуляции (видимости), которые принято называть разделами:

• 1. Разделы Public, Published и Automated - с незначительными отличительными особенностями свойства объекта, описанные как принадлежащие к данным разделам, полностью доступны.
• 2. Раздел Private - этот раздел накладывает наиболее жесткие ограничения на видимость свойств объекта. Как правило, такие свойства оказываются доступными только владельцу данного объекта (программному модулю, в котором этот объект создан).
• 3. Раздел Protected - в отличие от раздела Private свойства объекта становятся доступными наследникам владельца объекта.

В отличие от инкапсуляции наследование предполагает полную передачу всех свойств родительского объекта дочерним объектам. При необходимости наследование свойств одного объекта можно распространить и на объекты, не являющиеся по отношению к нему дочерними.

Полиморфизм означает возможность одного и того же приложения манипулировать с данными разных типов - приложения (методы, процедуры и функции), обрабатывающие объекты различных типов, могут иметь одно и то же имя.

Основным достоинством объектно-ориентированых моделей является возможность моделировать разнообразные сложные взаимосвязи между объектами.