Этапы проектирования базы данных. Основные этапы разработки баз данных

(ассоциация)

(характеристика)

После того, как созданы локальные представления, выполняется их объединение. При небольшом количестве локальных областей (не более пяти) они объединяются за один шаг. В противном случае обычно выполняют бинарное объединение в несколько этапов.

При объединении проектировщик может формировать конструкции, производные по отношению к тем, которые были использованы в локальных представлениях. Такой подход может преследовать следующие цели:

объединение в единое целое фрагментарных представлений о различных свойствах одного и того же объекта;

введение абстрактных понятий, удобных для решения задач системы, установление их связи с конкретными понятиями, использованными в модели;

образование классов и подклассов подобных объектов (например, класс "изделие" и подклассы типов изделий, производимых на предприятии).

На этапе объединения необходимо выявить и устранить все противоречия. Например, одинаковые названия семантически различных объектов или связей или несогласованные ограничения целостности на одни и те же атрибуты в разных приложениях. Устранение противоречий вызывает необходимость возврата к этапу моделирования локальных представлений с целью внесения в них соответствующих изменений.

По завершении объединения результаты проектирования являют собой концептуальную инфологическую модель предметной области. Модели локальных представлений – это внешние инфологические модели.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТРЕБОВАНИЙ К ОПЕРАЦИОННОЙ

ОБСТАНОВКЕ.

На этом этапе производится оценка требований к вычислительным ресурсам, необходимым для функционирования системы, определение типа и конфигурации конкретной ЭВМ, выбор типа и версии операционной системы. Объём вычислительных ресурсов зависит от предполагаемого объёма проектируемой базы данных и от интенсивности их использования. Если БД будет работать в многопользовательском режиме, то требуется подключение её к сети и наличие соответствующей многозадачной операционной системы.

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

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

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

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

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

Этапы проектирования и создания базы данных определяются следующей последовательностью:

Построение информационно-логической модели данных предметной области;

Определение логической структуры реляционной базы данных;

Конструирование таблиц базы данных;

Создание схемы данных;

Ввод данных в таблицы (создание записей);

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

Разработка пользовательского интерфейса.

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

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

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

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

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

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

Определить функциональные зависимости между атрибутами;

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

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

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

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

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

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

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

Проектирование базы данных на основе модели типа объект — отношение

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

Рассмотрим используемую терминологию и обозначения.

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

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

Каждая сущность должна обладать некоторыми свойствами:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Продавец может получить вознаграждение за один или более Контрактов;

Контракт должен быть инициирован ровно одним Продавцом.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

В IDEF1X могут быть выражены следующие мощности связей:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Содержание проектирования баз данных и этапность

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ключевые из них ниже будут рассмотрены подробнее.

Инфологическое проектирование

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

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

Инфологическую модель можно создавать с помощью нескольких методов и подходов:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Выбор системы управления и программных средств БД

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

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

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

Логическое проектирование БД

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

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

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

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

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

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

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

Физическое проектирование БД

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

Построение физической модели сопряжено с решением во многом противоречивых задач:

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

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

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

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

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

Лекция

Проектирование БД.

Модели многоуровневой архитектуры систем баз данных. Средства автоматизации проектирования

1. Модели многоуровневой архитектуры систем баз данных

В области проектирования и разработки систем баз данных используются различные средства моделирования, причем даже в рамках одной конкретной системы необходим целый комплекс моделей разного назначения.

Опубликованный в 1975 году отчет ANSI/X3/SPARC зафиксировал не только широкое признание концепций многоуровневой архитектуры систем баз данных, но и необходимость явного выделения специального концептуального уровня представления базы данных, единого для всех ее приложений и независимого от них. Кроме этого уровня предусматривались еще два уровня: внутренний уровень, который должен обеспечивать поддержку представления хранимой базы данных, и внешний, поддерживающий представления базы данных “с точки зрения” приложений. На каждом архитектурном уровне предполагалось использование той или иной модели данных. Кроме того, на внешнем (прикладном, пользовательском) уровне таких моделей может быть несколько. Модели, а также схемы, специфицируемые на их основе, называются, соответственно, внешней, концептуальной и внутренней.

Как очевидно конечной целью проектирования является построение конкретной базы данных, в той или иной степени воплощающей представление проектировщика о предметной области и задачах, решаемых пользователями с использованием созданной базы. Рассматривая базу данных как конкретную реализацию модели , мы по существу устанавливаем порядок процесса, отделяя этап определения принципов (то, какой база должна быть) от этапа воплощения этих принципов при реализации базы данных в конкретной среде СУБД, ОС и языках программирования. И, как показывает практика, между реализациями баз данных и принципами их построения всегда есть расхождения. Различия являются следствием разных причин, но чаще всего - это явный или неявный отказ от некоторых принципиальных ограничений, налагаемых, например, моделью данных или базовыми (встроенными) алгоритмами обработки, в пользу частного решения, которое, по мнению проектировщика, будет более эффективно, например, для понимания или обработки данных.

Важность отделения проектирования на абстрактном уровне от физической реализации состоит в том что, объявляя принципы, мы конструктивно ограничиваем область применения. Во-первых, размерность и сложность задачи должна быть сокращена до такого уровня, чтобы реализация стала возможной в данных конкретных условиях – ресурсах среды, профессионализме проектировщика, подготовленности пользователя и т.д. Во-вторых, поскольку база данных по определению предназначена для многофункционального использования различными пользователями, и в тоже время - для обслуживания запросов, не предвиденных при проектировании, такое явное объявление принципов позволит не вводить в заблуждение пользователя и не создавать приложения для решения задач, которые в силу своего принципиального отличия от тех, которые рассматривались при проектировании, обусловят неэффективную обработку данных . В-третьих, проектирование – это процесс своеобразного согласования точек зрения двух основных субъектов: пользователя и проектировщика базы данных. Для пользователя характерны требования высокой степени общности и широты представления (и не громоздкость детальных описаний), позволяющих ему получить достаточно сведений без затраты значительных временных или интеллектуальных ресурсов. Для администратора, выполняющего проектирование и оптимизацию системы баз данных, необходима высокая степень детализации и формализации, обеспечивающих обоснованность технических решений, а также возможность автоматизации проектирования.

7.2. Типология моделей

Основные отличия любых методов представления информации заключаются в том, каким способом фиксируется семантика предметной области. Но, следует особо отметить, что для всех уровней и для любого метода представления предметной области (но для нас важно, что в контексте создания и использования машинных баз данных ) в основе отображения (т.е., собственно формирования представления) лежит кодирование понятий и отношений между понятиями. Многоуровневая система моделей представления информации иллюстрируется слайдами 2, 3, 4 (Типология моделей) .

Ключевым этапом при разработке любой информационной системы является проведение системного анализа: формализация предметной области и представление системы как совокупности компонент. Системный анализ позволяет, с одной стороны лучше понять «что надо делать» и «кому надо делать» (аналитику, разработчику, руководителю, пользователю), а с другой - отслеживать во времени изменения рассматриваемой модели и обновлять проект.

Декомпозиция, как основа системного анализа, может быть функциональной (построение иерархий функций) или объектной.

Однако в большинстве систем, если говорить, например, о базах данных, типы данных являются более статичным элементом, чем способы их обработки. Поэтому получили интенсивное развитие такие методы системного анализа, как диаграммы массивов данных (Data Flow Diagram). Развитие реляционных баз данных в свою очередь стимулировало развитие методик построения моделей данных, и в частности, ER -диаграмм (Entity Relationship Diagram ). Но и функциональная декомпозиция и диаграммы данных дают только некоторый срез исследуемой предметной области, но не позволяют получить представление системы в целом.

Различаются и методы отображения, используемые на этапе построения даталогических моделей, отражающих способ идентификации элементов и связей, но, что особенно важно, в контексте их будущего представления в одномерном пространстве памяти вычислительной машины. Модели подразделяются на фактографические - ориентированные на представление хорошо структурированной информации, и документальные - представляющие наиболее распространенный способ отражения слабоструктурированной информации. Если в первом случае говорят о реляционной, иерархической или сетевой моделях данных, то во втором – о семантических сетях и документальных моделях. Хотя, разделение на фактографические и документальные в этой группе моделей является достаточно условным. Документ, как последовательность полей может быть представлен, в том числе, и реляционной моделью. И в этом случае выбор специализированного решения чаще всего обуславливается требованием общей эффективности.

При проектировании информационных систем свойства объектов (их характеристики) задаются атрибутами. Именно значения атрибутов позволяют выделить в предметной области как различные объекты (типы объектов), так и среди объектов одного типа – их различные экземпляры. Представление атрибутов удобнее всего моделируетсятеоретико-множественными отношениями. Отношение наглядно представляется как таблица, где каждая строка – кортеж отношения, а каждый столбец (домен) представляет множество значений атрибута. Список имен атрибутов отношения образует схему отношения, а совокупность схем отношений, ис­пользуемых для представления БД, в свою очередь образует схему базы данных.

Представление схем БД в виде схем отношений упрощает процедуру проектирования БД. Этим объясняется создание си стем, в которых проектирование БД ведется в терминах реляционной модели данных, а работа с БД поддерживается СУБД одного из описанных в данном пособии типов.

Модель данных должна, так или иначе, дать основу для описания данных и манипулирования данными, а также дать средства анализа и синтеза структур данных. Любая модель, построенная более или менее аккуратно с точки зрения математики, сама создает объекты для исследования и начинает жить как бы параллельно с практикой.

Реляционная модель дан ных в качестве основы отображения непосредственно использует понятие отношения. Она ближе всего находится к так называемой концептуальной модели предметной среды и часто лежит в основе последней.

В отличие от теоретико-графовых моделей в реляционной модели связи между отношениями реализуются неявным образом, для чего используются ключи отношений . Например, отношения иерархического типа реализуется механизмом первичных / внешних ключей, когда в подчиненном отношении должен присутствовать набор атрибутов, связывающих это отношение с основным. Такой набор атрибутов в основном отношении будет называться первичным ключом, а в подчиненном – вторичным.

Прогресс в области разработки языков программирования, связанный, в первую очередь с типизацией данных и появлением объектно-ориентированных языков, позволил подойти к анализу сложных систем с точки зрения иерархических представлений - классам объектов со свойствами инкапсуляции, наследования и полиморфизма, схемы которых отображают не только данные и их взаимосвязи, но и методы обработки данных.

В этом смысле объектно-ориентированный подход является гибридным методом и позволяет получить более естественную формализацию системы в целом. В итоге это позволяет снизить существующий барьер между аналитиками и разработчиками (проектировщиками и программистами), повысить надежность системы и упростить сопровождение, в частности, интеграцию с другими системами.

7.3. Этапы проектирования и объекты моделирования

Проектирование базы данных - это упорядоченный формализованный процесс создания системы взаимосвязанных описаний, т.е. таких моделей предметной области, которые связывают (фиксируют) хранимые в базе данные с объектами предметной области, описываемыми этими данными. Прикладное назначение таких описаний состоит в том, чтобы пользователь, практически не имеющий представления об организации данных в БД (физическом размещении в памяти данных и механизмах их поиска), обращая запрос к базе, имел бы практическую возможность получить адекватную информацию о состоянии объекта предметной области. (Слайд 5 - Стадии и объекты)

Проектирование начинается с анализа предметной области и выявления функциональных и других требований к проектируемой системе. Подробнее этот процесс будет рассмотрен ниже, а здесь отметим, что проектирование обычно выполняется человеком (группой людей) – системным аналитиком (а на практике чаще администратором базы данных), которым может быть как специально выделенный сотрудник, так и будущий пользователь базы данных, достаточно хорошо знакомый с машинной обработкой данных.

Объединяя отдельные представления о содержимом базы данных, полученные в результате опроса пользователей, и свои представления о данных, которые могут потребоваться для решения практических задач, системный аналитик сначала создает обобщенное неформальное описание создаваемой базы данных. Это описание, выполненное с использованием естественного языка, математических выражений, таблиц, графов и других средств, понятных всем людям, работающим над проектированием базы данных, называют инфологической моделью.

Такая человеко-ориентированная модель практически полностью независима от физических параметров среды хранения данных, которой может быть как память человека, так и ЭВМ. Поэтому инфологическая модель не изменяется до тех пор, пока какие-то изменения в реальном мире (той его части, которая отнесена к предметной области) не потребуют изменения в модели соответствующего фрагмента описания, чтобы эта модель продолжала адекватно отражать предметную область.

Остальные модели являются машинно-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.

Так как доступ к данным осуществляется с помощью конкретной СУБД, то модели должны быть представлены на языке описания данных этой СУБД. Такое описание, создаваемое по инфологической модели данных, называют даталогической моделью данных.

Для размещения и поиска данных на внешних запоминающих устройствах СУБД использует физическую модель данных.

Представленная трехуровневая архитектура (инфологический, даталогический и физический уровни) позволяет обеспечить независимость хранимых данных от использующих их программ. Хранимые данные могут быть переписаны на другие носители или может быть реорганизована их физическая структура, в том числе дополнена полями для новых приложений, но это повлечет лишь изменение физической и, возможно, даталогической модели данных. Главное, такие изменения физической и даталогической моделей не будут замечены пользователями системы (окажутся "прозрачными" для них). Кроме того, независимость данных обеспечивает возможность создания новых приложений для решения новых задач без разрушения существующих.

Приведенная цитата (Слайд 6 ) по-прежнему актуальна, хотя книга издана более 20 лет назад. Действительно, средства проектирования непрерывно развиваются, но и задачи, решение которых пользователь предполагает автоматизировать с помощью систем баз данных, существенно усложнились и для эффективного применения средств формализации и автоматизации необходимо понимать природу системы моделей.

С точки зрения объектов моделирования необходимо различать модели предметной области и модели базы данных. Эти модели взаимосвязаны, поскольку представляют собой образы одного и того же оригинала – некоторого множества предметов реального мира, информацию о которых мы предполагаем хранить и обрабатывать с помощью проектируемой БД. Характер взаимосвязей (и, соответственно, отличий) проявляется и в процессе проектирования системы баз данных. Модель предметной области скорее ассоциируется с неформальным уровнем семантического моделирования, а модель базы данных – с формализованным уровнем системы (и в частности, СУБД).

Разнообразие моделей связано также и с различием используемых парадигм моделирования, по существу определяющих способ представления взаимосвязи объектов на уровне структур данных . С этой точки зрения, различаются реляционные, сетевые, иерархические, объектные, объектно-реляционные, документальные и другие виды моделей. Соответственно различаются и описываемые их средствами схемы баз данных.

7.4. Подходы к проектированию базы данных

Можно выделить два основных подхода к проектированию баз данных: нисходящий и восходящий (слайд 7)

При восходящем подходе работа начинается с самого нижнего уровня атрибутов (т.е. свойств сущностей и связей), которые на основе анализа существующих между ними связей группируются в отношения, пред ставляющие типы сущностей и связи между ними. Далее будет подробно рассмотрен процесс нормализации отношений, который представляет собой вариант восходя щего подхода при проектировании баз данных. Нормализация предусматривает создание норма лизованных отношений, основанных на функциональных зависимостях между выделенными атрибутами.

Восходящий подход в наибольшей степени приемлем для проектирования простых баз данных с относительно небольшим количеством атрибутов. Однако использование этого подхода существенно усложняется при проектировании баз данных с большим количеством атрибутов, установить среди которых все суще­ ствующие функциональные зависимости затруднительно. Поскольку концептуальная и логическая модели данных для сложных баз данных могут содержать от сотен до тысяч атрибутов, очень важно выбрать подход, который помог бы упростить этап проектирования. Кроме того, на начальных стадиях формулирования требований к данным бывает труд но установить все атрибуты , которые должны быть включены в модель данных.

Более подходящей стратегией проектирования сложных баз данных является использование нисходящего подхода, который предопределяет приоритетность разработки концептуальной модели ПрО. Эта модель содержит несколько высокоуровневых сущностей и связей, которые уточняются (детализируются и расширяются) до тех пор, пока не будут выявлены все объекты, их атрибуты и связи между ними, отражающие специфику задач конкретной ПрО.

Восходящий подход часто, например, в случае сложных ПрО, представляет собой очень неудобный процесс для самого проектировщика. Более того, здесь проявляется ограниченность реляционной модели , в частности:(слайд 8)

- реляционная модель не предоставляет достаточных средств для фиксации смысла данных, т.е. семантика предметной области не фиксируется непосредственно в отношениях;

- для многих приложений трудно моделировать предметную область на основе плоских таблиц;

- хотя весь процесс проектирования происходит на основе учета зависимостей, реляционная модель не имеет средств представления (отражения семантики) этих зависимостей;

- несмотря на то, что процесс проектирования начинается с выделения некоторых существенных для приложения объектов предметной области ("сущностей") и выявления связей между этими сущностями, реляционная модель данных не предлагает какого-либо аппарата для различения сущностей и связей.

Кроме этих подходов для проектирования могут применяться другие подходы, например, подход «от общего к частному» или «смешанная стратегия проектирования». Подход «от общего к частному » напоминает нисхо дящий подход, но отличается от него тем, что вначале выявляется набор основ ных сущностей с последующим расширением круга рассматриваемых сущностей, связей и атрибутов, которые взаимодействуют с первоначально определенными сущностями. В смешанной стратегии сначала используются восходящий и нис ходящий подходы для создания разных частей модели, после чего все фрагменты собираются в единое целое.

Забегая несколько вперед, отметим взаимосвязь двух известных методов моделирования инфологического уровня - ER -диаграммы и метод нормализации, воспринимаемых зачастую как альтернативные. На самом деле нормализация с помощью хорошо формализованных методов обеспечивает декомпозицию исходных отношений (переменных) большой размерности к возможно большему набору отношений, но меньшей размерности. Эти методы не зависят от особенностей предметной области , но вследствие этого и не позволяют определить исходное отношение и, соответственно, семантику обрабатываемых данных. Для этого удобнее использовать методики, подобные ER -диаграммам - для них свойственны подходы технологии нисходящего проектирования, и которые дают представление «в целом», но именно поэтому (из-за сравнительной простоты) не позволяют провести полноценное проектирование базы.То есть, можно сказать, что метод нормализации и ER -диаграммы по существу являются взаимодополняющими.

7.5. Инфологические модели (системный анализ) предметной области

Базы данных сами по себе представляют относительную ценность. Базы данных это всегда важнейшая, но только одна из составляющих некоторой информационной системы. И надо отметить, что любая ИС, предназначенная, например, для оперативного управления предприятием или архивного хранения и поиска документов – это не только программы, данные и коммуникации, но также и люди (заказчики, пользователи, аналитики, разработчики), организационные структуры, а также цели, стимулы работы предприятия или отдельных людей. И все эти компоненты должны быть понятным как проектировщику, так и пользователю, а, кроме того, непротиворечивым образом соединены в одну систему.

Главная идея процесса такого согласования состоит в том, что его надо начинать с анализа самых главных характеристик предметной области, рассматривая самые главные содержательные аспекты. И проводить его не "мысленно" и не "на словах", а на явно изложенных описаниях (моделях) объектов предметной области, позволяющих видеть все существенные взаимосвязи. Но следует отметить, что попытки использования привычных нотаций формальных моделей (структурных, объектных или каких либо других) на этом этапе приводят к более низкому (более детальному и в тоже время ограниченному) уровню представления предметной области, чем это необходимо для общего понимания.

В общем случае существуют два подхода к определению состава и структуры предметной области.(Слайд 9 Функциональный – объектный подходы)

Функциональный подход предполагает, что проектирование начинается с анализа задач и, соответственно, функций, обеспечивающих реализацию информационных потребностей.

При объектном (предметном) подходе информационные потребности пользователей (задачи) жестко не фиксируются, а основное внимание сосредотачивается на выделении существенных объектов – предметов и связей, информация о которых может быть использована в прикладных задачах пользователя.

Условность такого деления достаточно очевидна, поэтому на практике используются компромиссные варианты, предполагающие по мере развития системы расширение как состава объектов, так и спектра прикладных задач.

Цель системного анализа предметной области как этапа проектирования – выделить предметную область как систему объектов и их взаимосвязей, определив при этом функционально-информационные требования к их последующему представлению в виде системы взаимосвязанных данных.

Главным результатом этапа системного анализа является определение парадигмы информационной (инфологической) модели: требования к средствам представления системы определяются на основании анализа уровня структурированности информации и характера восприятия ее семантики пользователем (точная/приблизительная, четкая/неопределенная).

Например, выбор атрибутивной формы представления объектов предметной области приведет, соответственно, к выбору парадигмы фактографических баз данных , а вербальной - к необходимости выбора документальных БД . В дальнейшем изложении процесс и средства проектирования мы будем рассматривать только для случая фактографических баз данных, использующих реляционную модель.

Полученный результат - концептуальная схема базы данных (в терминах семантической модели) затем преобразуется к реляционной схеме.

7.6. Даталогические модели

Задачей следующей стадии проектирования системы базы данных является выбор подходящей СУБД и отображение в ее среду (структур данных) спецификаций инфологической модели предметной области. Другими словами, модель предметной области разрабатываемой системы должна быть представлена в терминах модели данных концептуального уровня выбранной конкретной СУБД. Эту стадию называют логическим (или даталогическим) проектированием базы данных, а ее результатом является концептуальная схема базы данных, включающая определение всех информационных элементов (единиц) и связей, в том числе задание типов, характеристик и имен.

Хотя даталогическое проектирование оперирует не физическими записями, а логическими понятиями, связанными со структурой базы данных, тем не менее, особенности представления данных, правила и языки агрегирования и манипулирования данными имеют определяющее влияние. Не все виды связей, например, «многие ко многим», могут быть непосредственно отображены в логической модели.

Кроме того, может быть много вариантов отображения инфологической модели предметной области в даталогическую модель базы. Здесь следует учитывать влияние двух следующих значимых факторов, связанных с практикой разработки базы данных.

Во-первых, связи предметной области могут отображаться двумя путями, как декларативным - в логической схеме, так и процедурным – отработкой связей через программные модули, обрабатывающие (связывающие) соответствующие хранимые данные.

Во-вторых, существенным фактором может оказаться характер обработки информации. Например, частые обращения к совместно обрабатываемым данным очевидно предполагают их совместное хранение, а данные (особенно большой размерности), к которым обращаются редко, целесообразно хранить отдельно от часто используемых.

7.7. Физические модели

Стадия физического проектирования базы данных в общем случае включает:

- выбор способа организации базы данных;

- разработку спецификации внутренней схемы средствами модели данных ее внутреннего уровня;

- описание отображения концептуальной схемы во внутреннюю.

Важно заметить, что в отличие от ранних СУБД, многие современные системы не предоставляют разработчику какого-либо выбора на этой стадии. Реально к вопросам проектирования физической модели можно отнести выбор схемы размещения данных (разделение по файлам или тип RAID -массива) и определение числа и типа индексов (например, кластеризованный или некластеризованный в случае MS SQL Server ).

Способ хранения базы данных определяется механизмами СУБД автоматически “по умолчанию” на основе спецификаций концептуальной схемы базы данных, и внутренняя схема в явном виде в таких системах не используется.

Следует также отметить, что внешние схемы базы данных обычно конструируются на стадии разработки приложений.

7.8. Средства автоматизации проектирования

Формализованные знания о предметной области в общем случае могут быть представлены в виде текстовых описаний: наборов должностных инструкций, правил ведения дел и т.п. Однако текстовый способ представления модели предметной области не эффективен. Более информативным и полезным при разработке баз данных и информационных систем являются описания предметной области, выполненные при помощи специализированных графических нотаций, реализующих методики представления знаний о предметной области. Наиболее известными на сегодняшний день являются методика структурного анализа SADT (Structured Analysis and Design Technique ) и основанная на ней нотация IDEF 0, диаграммы массивов данных, методика объектно-ориентированного анализа UML (Unified Modeling Language ) и др. Любая из этих моделей описывает, с одной стороны, процессы, происходящие в предметной области, а с другой – данные, используемые этими процессами.

Наиболее полная система моделей, на которую опираются методики функционального, информационного и поведенческого моделирования ПрО, представлена в семействе стандартов IDEF (Integrated DEFinition )(слайд 10).

Методология концептуального проектирования, основанная на наглядной графической технике, предоставила в распоряжение разработчиков информационных систем строгие формализованные методы описания ИС и принимаемых технических решений. Эти модели по существу представляют собой систему соглашений, обеспечивающих взаимопонимание бизнес-аналитика, представляющего реалии предметной области, и программиста (или программного средства), создающего модель данных для отражения состояния этой ПрО. Если соглашения в точности будут реализованы в программных продуктах, основанных на этой методологии, то такая автоматизированная система, умеющая «читать» разработанные аналитиком модели, позволит контролировать синтаксис модели и в итоге сгенерировать схему данных.

Вслед за методологией концептуального проектирования появились специализированные программно-технологические средства специального класса - CASE-средства, реализующие технологию создания и сопровождения ИС.

CASE-технология представляет собой методологию проектирования ИС, а также набор инструментальных средств, позволяющих в наглядной форме моделировать предметную область, анализировать эту модель на всех этапах разработки и сопровождения ИС и разрабатывать приложения в соответствии с информационными потребностями пользователей.

CASE-средства в соответствии с их функциональной ориентацией на те или иные процессы жизненного цикла ИС можно подразделить на следующие группы (слайд 11 – СА SE ).

Применяемые формальные языки представления предметной области не позволяют описывать все отношения, которые проектировщик считает важными. С другой стороны, многие проекты (и, в частности, рассматриваемые примеры ) воспринимаются как достаточно простые, а проектные решения кажутся очевидными. Кроме того, опытный программист всегда может предложить некоторый эмпирический и, возможно, действительно эффективный способ для целевого представления и обработки нужной информации.Однако это означает отказ от единого формализма, что при увеличении количества данных и связей значительно усложняет проблемы управления базой и в частности – понимание пользователем организации и методов доступа.

Правильнее было бы говорить о неформализованности , связанной с невозможностью обоснованного однозначного выбора (из реально существующих) объектов средств, используемых для моделирования.

При разработке БД можно выделить следующие этапы работы.

I этап. Постановка задачи.

На этом этапе формируется задание по созданию БД. В нем подробно описывается состав базы, назначение и цели ее создания, а также перечисляется, какие виды работ предполагается осуществлять в этой базе данных (отбор, дополнение, изменение данных, печать или вывод отчета и т. д).

II этап. Анализ объекта.

На этом этапе рассматривается, из каких объектов может состоять БД, каковы свойства этих объектов. После разбиения БД на отдельные объекты необходимо рассмотреть свойства каждого из этих объектов, или, другими словами, установить, какими параметрами описывается каждый объект. Все эти сведения можно располагать в виде отдельных записей и таблиц. Далее необходимо рассмотреть тип данных каждой отдельной единицы записи. Сведения о типах данных также следует занести в составляемую таблицу.

III этап. Синтез модели.

На этом этапе по проведенному выше анализу необходимо выбрать определенную модель БД. Далее рассматриваются достоинства и недостатки каждой модели и сопоставляются с требованиями и задачами создаваемой БД. После такого анализа выбирают ту модель, которая сможет максимально обеспечить реализацию поставленной задачи. После выбора модели необходимо нарисовать ее схему с указанием связей между таблицами или узлами.

IV этап. Выбор способов представления информации и программного инструментария.

После создания модели необходимо, в зависимости от выбранного программного продукта, определить форму представления информации.

В большинстве СУБД данные можно хранить в двух видах:

• с использованием форм;
• без использования форм.

Форма – это созданный пользователем графический интерфейс для ввода данных в базу.

V этап. Синтез компьютерной модели объекта.

В процессе создания компьютерной модели можно выделить некоторые стадии, типичные для любой СУБД.

Стадия 1. Запуск СУБД, создание нового файла базы данных или открытие созданной ранее базы.

Стадия 2. Создание исходной таблицы или таблиц.

Создавая исходную таблицу, необходимо указать имя и тип каждого поля. Имена полей не должны повторяться внутри одной таблицы. В процессе работы с БД можно дополнять таблицу новыми полями. Созданную таблицу необходимо сохранить, дав ей имя, уникальное в пределах создаваемой базы.

1. Информация в таблице не должна дублироваться. Не должно быть повторений и между таблицами. Когда определенная информация хранится только в одной таблице, то и изменять ее придется только в одном месте. Это делает работу более эффективной, а также исключает возможность несовпадения информации в разных таблицах. Например, в одной таблице должны содержаться адреса и телефоны клиентов.

2. Каждая таблица должна содержать информацию только на одну тему. Сведения на каждую тему обрабатываются намного легче, если они содержатся в независимых друг от друга таблицах. Например, адреса и заказы клиентов лучше хранить в разных таблицах, с тем, чтобы при удалении заказа информация о клиенте осталась в базе данных.

3. Каждая таблица должна содержать необходимые поля. Каждое поле в таблице должно содержать отдельные сведения по теме таблицы. Например, в таблице с данными о клиенте могут содержаться поля с названием компании, адресом, городом, страной и номером телефона. При разработке полей для каждой таблицы необходимо помнить, что каждое поле должно быть связано с темой таблицы. Не рекомендуется включать в таблицу данные, которые являются результатом выражения. В таблице должна присутствовать вся необходимая информация. Информацию следует разбивать на наименьшие логические единицы (Например, поля "Имя" и "Фамилия", а не общее поле "Имя").

4. База данных должна иметь первичный ключ. Это необходимо для того, чтобы СУБД могла связать данные из разных таблиц, например, данные о клиенте и его заказы.

Стадия 3. Создание экранных форм.

Первоначально необходимо указать таблицу, на базе которой будет создаваться форма. Ее можно создавать при помощи мастера форм, указав, какой вид она должна иметь, или самостоятельно. При создании формы можно указывать не все поля, которые содержит таблица, а только некоторые из них. Имя формы может совпадать с именем таблицы, на базе которой она создана. На основе одной таблицы можно создать несколько форм, которые могут отличаться видом или количеством используемых из данной таблицы полей. После создания форму необходимо сохранить. Созданную форму можно редактировать, изменяя местоположение, размеры и формат полей.

Стадия 4. Заполнение БД.

Процесс заполнения БД может проводиться в двух видах: в виде таблицы и в виде формы. Числовые и текстовые поля можно заполнять в виде таблицы, а поля типа МЕМО и OLE – в виде формы.

VI этап. Работа с созданной базой данных.

Работа с БД включает в себя следующие действия:

• поиск необходимых сведений;
• сортировка данных;
• отбор данных;
• вывод на печать;
• изменение и дополнение данных.