Структурой данных в реляционной модели является. Реляционная модель данных

МОДЕЛИ ДАННЫХ

Хранимые в базе данные имеют определенную логическую структуру, описываются некоторой моделью представления данных (моделью данных), поддерживаемой СУБД. К числу классических относятся следующие модели данных:

· иерархическая;

· сетевая;

· реляционная.

Кроме того, в последние годы появились и стали более активно внедряться на практике следующие модели данных:

· постреляционная,

· многомерная,

· объектно-ориентированная.

Разрабатываются также всевозможные системы, основанные на других моделях данных, расширяющих известные модели. В их числе можно назвать объектно-реляционные, дедуктивно-объектно-ориентированные, семантические, концептуальные и ориентированные модели. Некоторые из этих моделей служат для интеграции баз данных, баз знаний и языков программирования. В некоторых СУБД поддерживается одновременно несколько моделей данных.

2.1. Иерархическая модель данных

В иерархической модели данные можно описать с помощью упорядоченного графа (или дерева). Упрощенно представление связей между данными в иерархической модели показано на рис. 2.1.

Рис. 2.1. Представление связей в иерархической модели

Для описания структуры (схемы) иерархической БД на некотором языке программирования используется тип данных «дерево».

Тип «дерево» схож с типом данных «запись» языка Паскаль. Допускается вложенность типов, каждый из которых находится на некотором уровне.

Тип «дерево» является составным. Он включает в себя подтипы («поддеревья»), каждый из которых, в свою очередь, является типом «дерево». Каждый из типов «дерево» состоит из одного «корневого» типа и упорядоченного набора (возможно пустого) подчиненных типов. Каждый из элементарных типов, включенных в тип «дерево», является простым или составным типом «запись». Простая «запись» состоит из одного типа, например, числового. Составная «запись» объединяет некоторую совокупность типов, например, целое, строку символов и указатель (ссылку). Пример типа «дерево» как совокупности типов показан на рис. 2.2.

Корневым называется тип, который имеет подчиненные типы и сам не является подтипом. Подчиненный тип (подтип) является потомком по отношению к типу, который выступает для него в роли предка (родителя). Потомки одного и того же типа являются близнецами по отношению друг к другу.

В целом тип «дерево» представляет собой иерархически организованный набор типов «запись».

Рис. 2.2. Пример типа «дерево»

Иерархическая база данных представляет собой упорядоченную совокупность экземпляров данных типа «дерево» (деревьев), содержащих экземпляры типа «запись» (записи). Часто отношения родства между типами переносят на отношения между самими записями. Поля записей хранят собственно числовые или символьные значения, составляющие основное содержание БД. Обход всех элементов иерархической БД обычно производится сверху вниз и слева направо.

В иерархической СУБД может использоваться терминология, отличающаяся от приведенной. Например, запись могут называть сегментом, а под записью БД понимать всю совокупность записей, относящихся к одному экземпляру типа "«дерево".

Данные в базе с приведенной схемой (рис.2.2.) могут выглядеть, например, как показано на рис.2.3.

Рис. 2.3. Данные в иерархической базе

Для организации физического размещения иерархических данных в памяти компьютера могут использоваться следующие группы методов:

· представление линейным списком с последовательным распределением памяти (адресная арифметика, левосписковые структуры);

· представление связными линейными списками (методы, использующие указатели и справочники).

К основным операциям манипулирования иерархически организованными данными относятся следующие:

· поиск указанного экземпляра БД (например дерева со значением 912 в поле Шифр_группы);

· переход от одного дерева к другому;

· переход от одной записи к другой внутри дерева (например, к следующей записи типа Студенты);

· вставка новой записи в указанную позицию;

· удаление текущей записи и т.д.

В соответствии с определением типа «дерево», можно заключить, что между предками и потомками автоматически поддерживается контроль целостности связей. Основное правило контроля целостности формулируется следующим образом: потомок не может существовать без родителя, а у некоторых родителей может не быть потомков. Механизмы поддержания целостности связей между записями различных деревьев отсутствуют.

К достоинствам иерархической модели данных относятся эффективное использование памяти компьютера и неплохие показатели времени выполнения основных операций над данными. Иерархическая модель данных удобна для работы с иерархически упорядоченной информацией.

Недостатком иерархической модели является ее громоздкость для обработки информации с достаточно сложными логическими связями, а также сложность понимания для обычного пользователя.

На иерархической модели данных основано сравнительно ограниченное количество СУБД, в числе которых можно назвать зарубежные системы IMS, PS/Focus, Team-Up, Data Edge, а также отечественные системы Ока, ИНЭС, МИРИС.

2.2. Сетевая модель

Сетевая модель данных позволяет отображать разнообразные взаимосвязи элементов данных в виде произвольного графа, обобщая тем самым иерархическую модель данных (рис. 2.4). Наиболее полно концепция сетевых БД впервые была изложена в Предложениях группы КОДАСИЛ (KODASYL).

Для описания схемы сетевой БД используется де группы типов: «запись» и «связь». Тип «связь» определяется для двух типов «запись»: предка и потомка. Переменные типа «связь» являются экземплярами связей.

Состоит из студентов

Возглавляется старостой

Рис. 2.5. Пример схемы сетевой БД

В различных СУБД сетевого типа для обозначения одинаковых по сути понятий могут использоваться различные термины. Например, такие, как элементы и агрегаты данных, записи, наборы, области и т.д.

Физическое размещение данных в базах сетевого типа может быть организовано практически теми же методами, что и в иерархических базах данных.

К числу важнейших операций манипулирования данными баз сетевого типа можно отнести следующие:

· поиск записи в БД,

· переход от предка к первому потомку,

· переход от потомка к предку,

· создание новой записи,

· удаление текущей записи,

· обновление текущей записи,

· включение записи в связь,

· исключение записи из связи,

· изменение связей и т.д.

Достоинством сетевой модели данных является возможность эффективной реализации по показателям затрат времени и оперативности. В сравнении с иерархической моделью сетевая модель предоставляет большие возможности в смысле допустимости образования произвольных связей.

Недостатком сетевой модели данных является высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на ее основе, а также сложность для понимания и выполнения операций обработки данных в БД для обычных пользователей. Кроме того, в сетевой модели данных ослаблен контроль целостности связей вследствие допустимости установления произвольных связей между записями.

Системы на основе сетевой модели не получили широкого распространения на практике. Наиболее известными сетевыми СУБД являются следующие: IDMS, db_VistaIII, СЕТЬ, СЕТОР и КОМПАС.

2.3. Реляционная модель

Реляционная модель данных была предложена сотрудником фирмы IBM Эдгаром Коддом и основывается на понятии отношение (relation).

Отношение представляет собой множество элементов, называемых кортежами. Подробно теоретическая основа реляционной модели рассматривается в следующем разделе. Наглядной формой представления отношения является привычная для человеческого восприятия двумерная таблица.

Таблица имеет строки (записи) и столбцы (колонки). Каждая строка таблицы имеет одинаковую структуру и состоит из полей. Строкам таблицы соответствуют кортежи, а столбцам – атрибуты отношения.

С помощью одной таблицы удобно описывать сведения о группах однородных (имеющих одинаковые свойства) объектов, явлений или процессов реального мира. Каждая строка таблицы содержит сведения о конкретном объекте, явлении или процессе. Строка (запись) имеет одинаковую структуру и описывает с помощью полей свойства объектов. Например, таблица может содержать сведения о группе обучаемых, о каждом из которых известны следующие характеристики: фамилия, имя и отчество, пол, дата рождения, адрес проживания. Поскольку в рамках одной таблицы не удается описать все данные из предметной области, то создается несколько таблиц, между которыми устанавливаются связи.

Физическое размещение данных в реляционных базах на внешних носителях легко осуществляется с помощью обычных файлов.

Преимущества реляционной модели данных заключаются в простоте, понятности и удобстве физической реализации на ЭВМ. Именно простота и понятность для пользователя явились основной причиной их широкого использования.

Основными недостатками реляционной модели являются следующие: отсутствие стандартных средств идентификации отдельных записей и сложность описания иерархических и сетевых связей.

Примерами реляционных СУБД являются следующие: dBaseIIIPlus dBaseIV (фирма Ashton-Tate), DB2 (IBM), R:BASE (Microrim), FoxPro ранних версий и FoxBase (Fox Software), Paradox и dBASE for Windows (Borland), FoxPro более поздних версий, Visual FoxPro и Access (Microsoft), Clarion (Clarion Software), Ingres (ASK Computer System) и Oracle (Oracle).

Последние версии реляционных СУБД имеют некоторые свойства объектно-ориентированных систем. Такие СУБД часто называют объектно-реляционными. Примером такой системы можно считать Oracle 8.x.

2.4. Постреляционная модель

Классическая реляционная модель предполагает неделимость данных, хранящихся в полях записей таблиц. Это означает, что информация в таблице представляется в первой нормальной форме. Существует ряд случаев, когда это ограничение мешает эффективной реализации приложений.

Постреляционная модель данных представляет собой расширенную реляционную модель, снимающую ограничение неделимости данных, хранящихся в записях таблиц. Постреляционная модель данных допускает многозначные поля – поля, значения которых состоят из подзначений. Набор значений многозначных полей считается самостоятельной таблицей, встроенной в основную таблицу.

На рис. 2.6 на примере информации о накладных и товарах для сравнения приведено представление одних и тех же данных с помощью реляционной (а) и постреляционной (б) моделей. Таблица Накладные содержит данные о номерах накладных и номерах покупателей. В таблице Накладные_Товары содержатся данные о каждой из накладных: номер накладной, название товара и количество товара. Таблица Накладные связана с таблицей Накладные_Товары по полю Номер накладной.

Как видно из рисунка, по сравнению с реляционной моделью в постреляционной модели данные хранятся более эффективно, а при обработке не требуется выполнять операцию соединения данных их двух таблиц.

Помимо обеспечения вложенности полей постреляционная модель поддерживает ассоциированные многозначные поля (множественные группы). Совокупность ассоциированных полей называется ассоциацией. При этом в строке первое значение одного столбца ассоциации соответствует первым значениям всех других столбцов ассоциации. Аналогичным образом связаны все вторые значения столбцов и т.д.

На длину полей и количество полей в записях таблицы не накладывается требование постоянства. Это означает, что структура данных и таблиц имеют большую гибкость.

Накладные

Накладные_Товары

Накладные

Рис. 2.6. Структуры данных реляционной и постреляционной моделей

Поскольку постреляционная модель допускает хранение в таблицах ненормализованных данных, возникает проблема обеспечения целостности и непротиворечивости данных. Эта проблема решается включением в СУБД механизмов, подобных хранимым процедурам в клиент-серверных системах.

Для описания функций контроля значений в полях имеется возможность создавать процедуры (коды конверсии и коды корреляции), автоматически вызываемые до и после обращения к данным. Коды корреляции выполняются сразу после чтения данных, перед их обработкой. Коды конверсии, наоборот, выполняются после обработки данных.

Преимуществом постреляционной модели является возможность представления совокупности связанных реляционных таблиц одной постреляционной таблицей. Это обеспечивает высокую наглядность представления информации и повышение эффективности ее обработки.

Недостатком постреляционной модели является сложность решения проблемы обеспечения целостности и непротиворечивости хранимых данных.

Рассмотренная постреляционная модель данных поддерживается СУБД uniVers, Bubba, Dasdb.

2.5. Многомерная модель

Многомерный подход к представлению данных в базе появился практически одновременно с реляционным, но реально работающих многомерных СУБД (МСУБД) до настоящего времени было очень мало. С середины 90-х годов интерес к ним стал приобретать массовый характер.

Толчком послужила в 1993 году программная статья одного из основоположников реляционного подхода Э. Кодда. В ней сформулированы 12 основных требований к системам класса OLAP (OnLine Analytical Processing – оперативная аналитическая обработка), важнейшие из которых связаны с возможностями концептуального представления и обработки многомерных данных. Многомерные системы позволяют оперативно обрабатывать информацию для проведения анализа и принятия решения.

В развитии концепции ИС можно выделить следующие два направления:

· системы оперативной (транзакционной) обработки;

· системы аналитической обработки (системы принятия решений).

Реляционные СУБД предназначались для информационных систем оперативной обработки информации и в этой области были весьма эффективны. В системах аналитической обработки они показали себя несколько неповоротливыми и недостаточно гибкими. Более эффективными здесь оказываются многомерные СУБД.

Многомерные СУБД являются узкоспециализированными СУБД, предназначенными для интерактивной аналитической обработки информации. Раскроем основные понятия, используемые в этих СУБД: агрегируемость, историчность, прогнозируемость данных.

Агрегируемость данных означает рассмотрение информации на различных уровнях ее обобщения. В информационных системах степень детальности представления информации для пользователя зависит от его уровня: аналитик, пользователь-оператор, управляющий, руководитель.

Историчность данных предполагает обеспечение высокого уровня статичности(неизменности) собственно данных и их взаимосвязей, а также обязательность привязки данных ко времени.

Статичность данных позволяет использовать при их обработке специализированные методы загрузки, хранения, индексации и выборки.

Временная привязка данных необходима для частого выполнения запросов, имеющих значения времени и даты в составе выборки. Необходимость упорядочения данных по времени в процессе обработки и представления данных пользователю накладывает требования на механизмы хранения и доступа к информации. Так для уменьшения времени обработки запросов желательно, чтобы данные всегда были отсортированы в том порядке, в котором они наиболее часто запрашиваются.

Прогнозируемость данных подразумевает задание функций прогнозирования и применение их к различным временным интервалам.

Многомерность модели данных означает не многомерность визуализации цифровых данных, а многомерное логическое представление структуры информации при описании и в операциях манипулирования данными.

По сравнению с реляционной моделью многомерная организация данных обладает более высокой наглядностью и информативностью.

Если речь идет о многомерной модели с мерностью больше двух, то не обязательно визуально информация представляется в виде многомерных объектов (трех-, четырех- и более мерных гиперкубов). Пользователю и в этих случаях более удобно иметь дело с двумерными таблицами или графиками. Данные при этом представляют собой «вырезки» (точнее «срезы») из многомерного хранилища данных, выполненные с разной степенью детализации.

Рассмотрим основные понятия многомерных моделей данных, к числу которых относятся измерение и ячейка.

Измерение (Dimensiom) – это множество однотипных данных, образующих одну из граней гиперкуба. Примерами наиболее часто используемых временных измерений являются Дни, Месяцы, Кварталы и годы. В качестве географических измерений широко употребляются Города, Районы, Регионы и Страны. В многомерной модели данных измерения играют роль индексов, служащих для идентификации конкретных значений в ячейках гиперкуба.

Ячейка (Cell) или показатель- это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором измерений. Тип поля чаще всего определен как цифровой. В зависимости от того, как формируются значения некоторой ячейки, обычно она может быть переменной (значения изменяются и могут быть загружены из внешнего источника данных или сформированы программно) либо формулой (значения, подобно формульным ячейкам электронной таблицы, вычисляются по заранее заданным формулам).

В примере на рис. 2.8 каждое значение ячейки Объем продаж однозначно определяется комбинацией временного измерения (Месяц продаж) и модели автомобиля. Пример трехмерной модели данных приведен на рис. 2.9.

1999

Петров 9999999вароыоро

Объем продаж

«Жигули» «Москвич»

Измерения:

Время (год) – 1994, 1995, 1996

Менеджер – Петров, Смирнов, Яковлев

Модель – «Волга», «Жигули», «Москвич»

Показатель: Объем продаж

Рис. 2.9. Пример трехмерной модели

В существующих МСУБД используются два основных варианта (схемы) организации данных: гиперкубическая и поликубическая.

В полукубической схеме предполагается, что в СУБД может быть определено несколько гиперкубов с различной размерностью и с различными измерениями в качестве граней. Примером системы, поддерживающей поликубический вариант БД, является сервер Oracle Express Server.

В случае гиперкубической схемы предполагается, что все показатели определяются одним и тем же набором измерений. Это означает, что при наличии нескольких гиперкубов БД все они имеют одинаковую размерность и совпадающие измерения. Очевидно, в некоторых случаях информация в БД может быть избыточной (если требовать обязательное заполнение ячеек).

В случае многомерной модели данных применяется ряд специальных операций, к которым относятся: формирование «среза», «вращение», агрегация и детализация.

«Срез» (Slice) представляет собой подмножество гиперкуба, полученное в результате одного или нескольких измерений. Формирование «срезов» выполняется для ограничения используемых пользователем значений, так как все значения гиперкуба практически никогда одновременно не используются. Например, если ограничить значения измерения Модель автомобиля в гиперкубе (рис.2.9) маркой «Жигули», то получится двухмерная таблица продаж этой марки автомобиля различными менеджерами по годам.

Операция «вращение» (Rotate) применяется при двумерном представлении данных. Суть ее заключается в изменении порядка измерений при визуальном представлении данных. Так, «вращение» двумерной таблицы, показанной на рис.2.8б, приведет к изменению ее вида таким образом, что по оси Х будет марка автомобиля, а по оси Y – время.

Операцию «вращения» можно обощить и на многомерный случай, если под ней понимать процедуру изменения порядка следования измерений. В простейшем случае, это может быть взаимная перестановка двух произвольных измерений.

Операции «агрегация» (Drill Up) и “детализация” (Drill Down) означают соответственно переход к более общему или к более детальному представлению информации пользователю из гиперкуба.

Для иллюстрации смысла операции «агрегация» предположим, что у нас имеется гиперкуб, в котором помимо измерений гиперкуба, приведенного на рис. 2.9, имеются еще измерения: Подразделение, Регион, Фирма, Страна. Заметим, что в этом случае в гиперкубе существует иерархия (снизу вверх) отношений между измерениями: Менеджер, Подразделение, Регион, Фирма, Страна.

Пусть в описанном гиперкубе определено, насколько успешно в 2000 году менеджер Петров продавал автомобили «Жигули» и «Волга». Тогда, поднимаясь на уровень выше по иерархии, с помощью операции «агрегация» можно выяснить, как выглядит соотношение продаж этих же моделей на уровне подразделения, где работает Петров.

Основным достоинством многомерной модели данных является удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных со временем. При организации обработки аналогичных данных на основе реляционной модели происходит нелинейный рост трудоемкости операций в зависимости от размерности БД и существенное увеличение затрат оперативной памяти на индексацию.

Недостатком многомерной модели данных является ее громоздкость при решении простейших задач оперативной обработки информации.

Примерами систем, поддерживающими многомерные модели данных, являются Essbase (Arbor Software), Media Multi-matrix (Speedware), Oracle Express Server (Oracle), Cache (InterSystem). Некоторые программные продукты, например Media/MR (Speedware), позволяют одновременно работать с многомерными и с реляционными БД. В СУБД Oracle, в которой внутренней моделью данных является многомерная модель, реализованы три способа доступа к данным: прямой (на уровне узлов многомерных матриц), объектный и реляционный.

2.6. Объектно-ориентированная модель

В объектно-ориентированной модели при представлении данных имеется возможность идентифицировать отдельные записи базы. Между записями базы данных и функциями их обработки устанавливаются взаимосвязи с помощью механизмов, подобных соответствующим средствам в объектно-ориентированных языках программирования.

Стандартизованная объектно-ориентированная модель описана в рекомендациях стандарта ODMG-93 (Object Database Management Group – группа управления объектно-ориентированными базами данных). Реализовать в полном объеме рекомендации ODMG-93 пока не удается. Для иллюстрации ключевых идей рассмотрим несколько упрощенную модель объектно-ориентированной БД.

Структура объектно-ориентированной БД графически представима в виде дерева, узлами которого являются объекты. Свойства объектов описываются некоторым стандартным типом (например, строковым – string) или типом, конструируемым пользователем (определяется как class).

Значением свойства типа string является строка символов. Значение свойства типа class есть объект, являющийся экземпляром соответствующего класса. Каждый объект-экземпляр класса считается потомком объекта, в котором он определен как свойство. Объект-экземпляр класса принадлежит своему классу и имеет одного родителя. Родовые отношения в БД образуют иерархию объектов.

Пример логической структуры объектно-ориентированной БД библиотечного дела приведен на рис. 2.10.

Здесь объект типа БИБЛИОТЕКА является родительским для объектов-экземпляров классов АБОНЕНТ, КАТАЛОГ и ВЫДАЧА. Различные объекты типа КНИГА могут иметь одного или разных родителей. Объекты типа КНИГА, имеющие одного и того же родителя, должны различаться по крайней мере инвентарным номером (уникален для каждого экземпляра книги), но имеют одинаковые значения свойств шифр книги, УДК, название и автор.

Логическая структура объектно-ориентированной БД внешне похожа на структуру иерархической БД. Основное отличие между ними состоит в методах манипулирования данными.

Для выполнения действий над данными в рассматриваемой модели БД применяются логические операции, усиленные объектно-ориентированными механизмами инкапсуляции, наследования и полиморфизма. Ограниченно могут применяться операции, подобные командам SQL (например, для создания БД).

Создание и модификация базы данных сопровождается автоматическим формированием и последующей корректировкой индексов (индексных таблиц), содержащих информацию для быстрого поика данных.Рассмотрим кратко понятия инкапсуляция, наследования и полиморфизма применительно к объектно-ориентированной модели БД.

Инкапсуляция ограничивает область видимости имени свойства пределами того объекта, в котором оно определено. Так, если в объект типа КАТАЛОГ добавить свойство, задающее телефон автора книги и имеющее название телефон, то мы получим одноименные свойства у объектов АБОНЕНТ и КАТАЛОГ. Смысл такого свойства будет определяться тем объектом, в котором оно инкапсулировано.

Наследование , наоборот, распространяет область видимости свойства на всех потомков объекта. Так, всем объектам типа КНИГА, являющимся потомками объекта типа КАТАЛОГ, можно приписать свойства объекта-родителя: шифр книги, УДК, название, автор. Если необходимо расширить действие механизма наследования на объекты, не являющиеся непосредственно родственниками (например, между двумя потомками одного родителя), то в их общем предке определяется абстрактное свойство типа abs. Так, определение абстрактных свойств билет и номер в объекте БИБЛИОТЕКА приводит к наследованию этих свойств всеми дочерними объектами АБОНЕНТ, КНИГА и ВЫДАЧА. Не случайно поэтому значения свойства билет классов АБОНЕНТ и ВЫДАЧА, показанных на рисунке, будут одинаковыми – 00015.

Полиморфизм в объектно-ориентированных языках программирования означает способность одного и того же программного кода работать с разнотипными данными. Другими словами, он означает допустимость в объектах разных типов иметь методы (процедуры или функции) с одинаковыми именами. Во время выполнения объектной программы одни и те же методы оперируют с разными объектами в зависимости от типа аргумента. Применительно к нашей объектно-ориентированной базе данных полиморфизм означает, что объекты класса КНИГА, имеющие разных родителей из класса КАТАЛОГ, могут иметь разный набор свойств. Следовательно, программы работы с объектами класса КНИГА могут содержать полиморфный код.Поиск в объектно-ориентированной БД состоит в выяснении сходства между объектом, задаваемым пользователем, и объектами, хранящимися в БД. Определяемый пользователем объект, называемый объектом-целью (свойство объекта имеет тип goal), в общем случае может представлять собой подмножество всей хранимой в БД иерархии объектов. Объект-цель, а также результат выполнения запроса могут храниться в самой базе. Пример запроса о читателях, получивших в библиотеке хотя бы одну книгу, показан на рис. 2.11.

Рис. 2.11. Фрагмент БД с объектом-целью

Основным достоинством объектно-ориентированной модели данных в сравнении с реляционной является возможность отображения информации о сложных взаимосвязях объектов. Объектно-ориентированная модель данных позволяет идентифицировать отдельную запись базы данных и определять функции их обработки.

Недостатками объектно-ориентированной модели являются высокая понятийная сложность, неудобство обработки данных и низкая скорость выполнения запросов.

В 90-е годы существовали экспериментальные прототипы объектно-ориентированных систем управления базами данных. В настоящее время такие системы получили широкое распространение, в частности, к ним относятся следующие СУБД: POET (POET Software), Jasmine (Computer Associates), Versant (Versant Technologies), Q2 (Ardent Software), ODB-Jupiter (научно-производственный центр “Интелтек Плюс”), а также Iris, Orion, Postgres.

РЕЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДАННЫХ

3.1. Основные определения

Реляционная модель данных была предложена Е. Коддом в 1970 году. В основе реляционной модели данных лежит понятие отношения.

Математически отношение определяется следующим образом. Пусть даны n множеств D1,D2,…,Dn. Тогда R есть отношение над этими множествами, если R есть множество упорядоченных кортежей длины n вида (d1,d2,…,dn), где d1 – элемент из D1, d2 – элемент из D2, dn – элемент из Dn. D1,D2,…,Dn называют доменами отношения R. Заметим, что данное определение эквивалентно определению декартова произведения множеств D1,D2,…,Dn.

Дадим определение отношения с точки зрения теории обработки данных. Отношение – подмножество декартова произведения одного или более доменов. Домен – множество возможных значений конкретного атрибута. Атрибут – свойство объекта, явления или процесса. Примеры атрибутов: фамилия, имя, отчество, дата рождения. Кортеж - элемент отношения, это отображение имен атрибутов в значения, взятые из соответствующих доменов. Конечное множество кортежей образует отношение. Если отношение создается из n доменов, то каждый кортеж имеет n компонент.

Поясним данные определения на примерах.

Пример 1. Пусть имеется два домена:

D1 = (0,1); D2 = (a,b,c).

Построим декартово произведение доменов D1,D2:

D1 x D2 = {(0,a),(0,b),(0,c),(1,a),(1,b),(1,c)}.

В качестве отношения, построенного на доменах D1, D2, можно выбрать, например, следующее:

R = {(0,a),(0,c),(1,b),(1,c)}.

Отношение R состоит из четырех кортежей, в каждом кортеже по два элемента, первый выбирают из домена D1, второй – из домена D2.

Пример 2. Пусть имеется четыре домена:

D1 – множество целых чисел, например, множество номеров деталей (101, 34, 23, 109, 147).

D2 – множество символьных строк, например, множество названий деталей (втулка, кронштейн, скоба, муфта, болт).

D3 – множество символьных строк, например, множество названий видов обработки (холодная штамповка, металлическое литье, литье из пластмасс, механическая обработка).

D4 – множество вещественных чисел, например, множество весов деталей (45.8, 6.9, 123, 69.3, 5.2, 2.34).

В качестве отношения, построенного на доменах D1, D2, D3, D4, можно выбрать, например, следующее:

R = { (34, втулка, литье из пластмасс, 69.3), (23, кронштейн, холодная штамповка, 45.8), (101, болт, механическая обработка, 5.2)}.

Отношение R состоит из трех кортежей, в каждом кортеже по четыре элемента.

Удобно представить отношение как таблицу, где каждая строка есть кортеж, содержащий данные о конкретном объекте, явлении или процессе. Каждый столбец таблицы – это домен, содержащий возможные значения одного из свойств объекта, процесса или явления.

Например:Детали

Следующие наборы терминов эквивалентны:

отношение, таблица, файл;

кортеж, строка, запись:

атрибут, элемент столбца, поле.

Поименованный список имен атрибутов отношения называют схемой отношения . Пример схемы:

Детали (Номер детали , Название детали, Вид обработки, Вес).

Ключевой атрибут в схеме отношения подчеркивают.

Совокупность схем отношений, используемых для представления информации, называется схемой реляционной базы данных .

Число столбцов в отношении называют степенью . Текущее число кортежей в отношении называют мощностью . Степень отношения обычно не изменяется после создания отношения, но мощность будет колебаться по мере добавления новых и удаления старых кортежей.

Реляционная база данных – это совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна храниться в базе данных.

Пример фрагмента базы данных:

Отношение 1. Радиоэлементы (транзисторы)

Отношение 2. Склад

Каждое отношение имеет ключ. Ключ (первичный ключ, ключ отношения, ключевой атрибут) – это атрибут или группа атрибутов, которые позволяют однозначно идентифицировать кортеж в отношении. Если ключ составной (состоит из двух и более атрибутов), то он должен быть минимальным . Это значит, что если один произвольный атрибут исключить из составного ключа, оставшихся атрибутов будет недостаточно для однозначной идентификации отдельных кортежей. Значения ключа в отношении (таблице) должно быть уникальными, то есть не должны существовать два или более кортежа (записи) с одинаковым значением ключа. Если в отношении нет полей, значения в которых уникальны, для создания ключа вводят обычно дополнительное числовое поле, содержащее порядковые номера записей.

В отношении "Радиоэлементы (транзисторы)" ключом является Тип прибора, в отношении "Склад" - Номер стеллажа, Тип прибора.

Возможны случаи, когда отношение имеет несколько комбинаций атрибутов, каждая из которых однозначно определяет все кортежи отношения. Все эти комбинации атрибутов являются возможными ключами отношения. Любой из возможных ключей может быть выбран как первичный.

Ключи обычно используют для достижения следующих целей:

исключения дублирования значений в ключевых атрибутах;

упорядочения кортежей;

ускорения работы с кортежами отношения;

организации связывания таблиц.

Пусть в отношении R1 имеется не ключевой атрибут А, значения которого являются значениями ключевого атрибута В другого отношения R2. Тогда говорят, что атрибут А отношения R1 (атрибут В отношения R2) есть внешний ключ . С помощью внешних ключей устанавливаются связи между отношениями.

Классы отношений . Отношения реляционной базы данных в зависимости от содержания подразделяются на два класса: объектные отношения и связные отношения.

Объектные отношения хранят данные о группах однородных объектов, явлений или процессов, имеющих однотипные характеристики. В объектном отношении ключ называют первичным, или, просто, ключом отношения.

Связное отношение хранит данные о связях между объектными отношениями. Связное отношение содержит ключи связанных объектных отношений и данные, количественно или качественно характеризующие связь. Ключи связных отношений называют внешними ключами, поскольку они являются первичными ключами других отношений. Реляционная модель накладывает на внешние ключи ограничение, называемое ссылочной целостностью. Это означает, что каждому значению внешнего ключа должен соответствовать кортеж объектного отношения. Без этого возможна ситуация, когда внешний ключ ссылается на объект, о котором ничего не известно.

Рассмотрим пример объектных и связных отношений.

Объектное отношение "Детали"

Объектное отношение "Материалы"

Связное отношение "Технологический процесс"

В отношении "Детали" первичный ключ – номер детали. В отношении "Материал" первичный ключ – код материала. В отношении "Технологический процесс" внешний ключ – номер детали, код материала. Атрибут "Норма расхода материала на деталь" – количественная характеристика связи между деталью и материалом.

Поскольку не всякой таблице можно поставить в соответствие отношение, приведем условия, выполнение которых позволяет считать таблицу отношением.

1. Все строки таблицы должны быть уникальны, т.е. не может быть строк с одинаковыми первичными ключами.

2. Имена столбцов таблицы должны быть различны, а значения их простыми, т.е. недопустима группа значений в одном столбце одной строки.

3. Все строки одной таблицы должны иметь одинаковую структуру, с соответствующими именами и типами столбцов.

4. Порядок размещения строк в таблице может быть произвольным.

Индексирование . Определение ключа для таблицы означает автоматическую сортировку записей, контроль отсутствия повторений значений в ключевых полях записей и повышение скорости выполнения операций поиска в таблице. Для реализации этих функций в СУБД применяют индексирование. Индекс – это средство ускорения операции поиска записей в таблице, а следовательно, и других операций, использующих поиск: извлечение, модификация, сортировка и т.д. Таблицу, для которой используется индекс, называют индексированной. Ключевые поля таблицы во многих СУБД как правило индексируются автоматически. Индексы, созданные для ключей называют первичными индексами .

Индексы, создаваемые пользователем для не ключевых полей, иногда называют вторичными (пользовательскими) индексами . Введение таких индексов не изменяет физического расположения записей таблицы, но влияет на последовательность просмотра записей.

Главная причина повышения скорости выполнения различных операций в индексированных таблицах состоит в том, что основная часть работы производится с небольшими индексными файлами, а не с самими таблицами. Наибольший эффект повышения производительности работы с индексированными таблицами достигается для значительных по объему таблиц. Индексирование требует небольшого дополнительного места на диске и незначительных затрат процессора на изменение индексов в процессе работы.

Связи между отношениями (таблицами). Обычно база данных представляет собой набор связанных таблиц.Связывание таблиц дает следующие преимущества:

многие СУБД при связывании таблиц автоматически выполняют контроль целостности вводимых в базу данных в соответствии с установленными связями, что повышает достоверность хранимой в БД информации;

облегчается доступ к данным. Связывание таблиц при выполнении таких операций как поиск, просмотр, редактирование, выборка и подготовка отчетов с использованием информации из разных таблиц уменьшает количество явных обращений к таблицам данных и число манипуляций в каждой из них.

Существует несколько разновидностей связей между отношениями. Связанные отношения часто взаимодействуют по принципу главная и подчиненная таблицы. Главную таблицу можно еще называть родительской, а подчиненную – дочерней. Одна и та же таблица может быть главной по отношению к одной таблице базы данных и дочерней по отношению к другой.

Связь «один-ко-многим» означает, что одной записи в родительской таблице может соответствовать несколько записей (в том числе и одна) в дочерней таблице. В родительской таблице могут быть записи, для которых в данный момент нет соответствующих записей в дочерней таблице. Различают также жесткую связь «один-ко-многим», когда каждой записи в родительской таблице должны соответствовать записи в дочерней таблице.

Связь «один-ко-многим» является самой распространенной для реляционных баз данных. Пример связи: таблицы «Студенты» и «Экзамены» могут быть связаны связью «один-ко-многим» по полю «Номер Зачетки». Данная связь будет означать, что одна запись о студенте из таблицы «Студенты» может быть связана с несколькими записями о сдаче экзаменов данным студентом в таблице «Экзамены».

Связь «один-к-одному» имеет место, когда одной записи в родительской таблице соответствует только одна запись в дочерней таблице. Данная связь встречается редко и означает, что информация из двух таблиц могла бы быть объединена в одну. Наличие двух таблиц говорит о желании разделить основную и второстепенную информацию на два отношения. Например, информация о студентах может быть разделена на две таблицы «Студенты» и «Дополнительные сведения», которые будут связаны связью «один-к-одному» по полю «Номер зачетки». Связь «один-к-одному» приводит к тому, что для чтения связанной информации в нескольких таблицах приходится производить несколько операций чтения, что замедляет получение нужной информации. Связь «один-к-одному» может быть жесткой и нежесткой.

Третий вид связи – связь «многие-ко-многим» . Данный вид связи означает, что несколько записей одной таблицы связаны с несколькими записями другой таблицы и наоборот. Например: между таблицами «Учебные группы и дисциплины» и «Преподаватели» может существовать связь «многие-ко-многим». Это означает, что каждый преподаватель может вести несколько предметов и, в то же время, один и тот же предмет могут вести несколько преподавателей.

Некоторые СУБД не поддерживают связи «многие-ко-многим» на уровне ссылочной целостности, хотя и позволяют реализовывать ее в таблицах неявным образом. Считается, что базу данных всегда можно перестроить так, чтобы любая связь «многие-ко-многим» была заменена на одну или более связей «один-ко-многим».

Обеспечение целостности данных . Одним из основополагающих понятий в технологии баз данных является понятие целостности. В общем случае это понятие прежде всего связано с тем, что база данных отражает в информационном виде некоторый объект реального мира или совокупность взаимосвязанных объектов реального мира. В реляционной модели объекты реального мира представлены в виде совокупности взаимосвязанных отношений. Под целостностью будем понимать соответствие информационной модели предметной области, хранимой в базе данных, объектам реального мира и их взаимосвязям в каждый момент времени. Любое изменение в предметной области, значимое для построенной модели, должно отражаться в базе данных, и при этом должна сохраняться однозначная интерпретация информационной модели в терминах предметной области.

Поддержка целостности в реляционной модели данных в ее классическом понимании включает в себя 3 аспекта.

Во-первых, это поддержка структурной целостности , которая трактуется как то, что реляционная СУБД должна допускать работу только с однородными структурами данных типа «реляционное отношение». При этом понятие «реляционное отношение» должно удовлетворять всем ограничениям, накладываемым на него в классической теории реляционной БД (отсутствие дубликатов кортежей, обязательное наличие первичного ключа, отсутствие понятия упорядоченности кортежей).

В дополнение к структурной целостности необходимо рассмотреть проблему неопределенных Null значений. Неопределенное значение интерпретируется в реляционной модели как значение, неизвестное на данный момент времени. Это значение при появлении дополнительной информации в любой момент времени может быть заменено на конкретное значение. При сравнении неопределенных значений не действуют стандартные правила сравнения: одно неопределенное значение никогда не считается равным другому неопределенному значению. Для выявления равенства значения некоторого атрибута неопределенному значению применяются специальные стандартные предикаты:

<имя атрибута> IS NULL и <имя атрибута> IS NOT NULL.

Если в данном кортеже (в данной строке) указанный атрибут имеет неопределенное значение, то предикат IS NULL принимает значение TRUE (Истина), а предикат IS NOT NULL – FALSE (Ложь), в противном случае предикат IS NULL принимает значение FALSE, а предикат IS NOT NULL принимает значение TRUE.

Введение Null значений вызвало необходимость модификации классической двузначной логики и превращения ее в трехзначную.

Во-вторых, это поддержка языковой целостности , которая состоит в том, что реляционная СУБД должна обеспечивать языки описания и манипулирования данными не ниже стандарта SQL. Не должны быть доступны иные низкоуровневые средства манипулирования данными, не соответствующие стандарту.

В-третьих, это поддержка ссылочной целостности (Declarative Referential Integrity, DRI).

Ссылочная целостность – это совокупность связей между отдельными таблицами во всей базе данных. Нарушение хотя бы одной такой связи делает информацию в базе данных недостоверной. СУБД обычно блокирует действия, которые нарушают целостность связей между таблицами, т.е. нарушают ссылочную целостность. Обеспечение ссылочной целостности означает, что СУБД при корректировке базы данных обеспечивает для связанных таблиц контроль за соблюдением следующих правил:

в подчиненную таблицу не может быть добавлена запись с несуществующим в главной таблице значением ключа связи;

в главной таблице нельзя удалить запись, если не удалены связанные с ней записи в подчиненной таблице;

изменение значений ключа связи в записи главной таблицы невозможны, если в подчиненной таблице имеются связанные с ней записи.

При попытке пользователя нарушить эти условия в операциях добавления и удаления записей или обновления ключевых данных в связанных таблицах СУБД должна выводить сообщения об ошибке и не допускать выполнения этих операций.

Чтобы предотвратить потерю ссылочной целостности, используется механизм каскадных изменений. Он состоит в обеспечении следующих действий:

при изменении поля связи в записи родительской таблицы следует синхронно изменить значения полей связи в соответствующих записях дочерней таблицы;

при удалении записи в родительской таблице следует удалить соответствующие записи в дочерней таблице.

Структурная, языковая и ссылочная целостности не определяют семантику БД, не касаются содержания базы данных, поэтому вводится понятие семантической поддержки целостности .

Семантическая поддержка может быть обеспечена двумя путями: декларативным и процедурным путем . Декларативный путь связан с наличием механизмов в рамках СУБД, обеспечивающих проверку и выполнение ряда декларативно заданных правил-ограничений, называемых чаще всего «бизнес-правилами» (Business Rules) или декларативными ограничениями целостности.

Выделяются следующие виды декларативных ограничений целостности:

· Ограничения целостности атрибута : значение по умолчанию, задание обязательности или необязательности значений (Null), задание условий на значения атрибутов.

Задание значения по умолчанию означает, что каждый раз при вводе новой строки в отношение, при отсутствии данных в указанном столбце этому атрибуту присваивается именно значение по умолчанию. Например, при вводе новых записей в поле год издания необходимо ввести значение текущего года. Для MS Access это выражение будет иметь вид:

Здесь NOW() – функция, возвращающая значение текущей даты, YEAR(data) – функция, возвращающая значение года для даты, указанной в качестве параметра.

Другой пример, в качестве условия на значение для года издания надо задать выражение, которое будет проверять попадание года издания в интервал от 1960 года до текущего года. Для MS Access это выражение будет выглядеть следующим образом:

Between 1960 AND YEAR(NOW())

В СУБД MS SQL Server значение по умолчанию записывается в качестве «бизнес-правила». В этом случае будет использоваться выражение, в котором явным образом должно быть указано имя соответствующего столбца, например:

YEAR_PUBL>=1960 AND YEAR_PUB<= YEAR(GETDATE())

Здесь GETDATE() – функция MS SQL Server, возвращающая значение текущей даты, YEAR_PUB – имя столбца, соответствующего году издания.

· Ограничения целостности, задаваемые на уровне доменов . Эти ограничения удобны, если в базе данных присутствуют несколько столбцов разных отношений, которые принимают значения из одного и того же множества допустимых значений. Некоторые СУБД разрешают определять отдельно домены, задавать тип данных для каждого домена и задавать соответственно ограничения в виде бизнес-правил для доменов. В этом случае для атрибутов задается принадлежность к тому или иному домену. Иногда доменная структура выражена неявно. Так, например, в MS SQL Server вместо понятия домена вводится понятие типа данных, определенных пользователем, но смысл этого типа данных фактически эквивалентен смыслу домена. Удобно задать ограничение на значение на уровне домена, тогда оно автоматически будет выполняться для всех атрибутов, принимающих значения из этого домена. Если меняется ограничение, то его замена проводится один раз на уровне домена, а все атрибуты, которые принимают значения из этого домена, будут автоматически работать по новому правилу.

· Ограничения целостности, задаваемые на уровне отношения. Некоторые семантические правила невозможно преобразовать в выражения, которые будут применимы только к одному столбцу. Например, при создании отношения Читатели потребовать наличия по крайней мере одного телефонного номера (домашнего или рабочего) для быстрой связи с читателем. Для MS Access или MS SQL Server соответствующее выражение будет следующим:

HOME_PHON IS NOT NULL OR WORK_PHON IS NOT NULL

· Ограничения целостности, задаваемые на уровне связи между отношениями : задание обязательности связи, принципов каскадного удаления и каскадного обновления данных, задание поддержки ограничений по мощности связи. Эти виды ограничений могут быть выражены заданием обязательности или необязательности значений внешних ключей во взаимосвязанных отношениях.

Декларативные ограничения целостности относятся к ограничениям, которые являются немедленно проверяемыми. Есть ограничения целостности, которые являются откладываемыми. Эти ограничения целостности поддерживаются механизмом транзакций и триггеров.

Неверным будет считать, что в информационных системах используются только реляционные базы данных. Зачастую можно встретить реализацию баз данных на основе иерархической, сетевой, реляционной и прочих моделей. Тем не менее, большинство информационных систем основываются на реляционных базах данных, основу которым заложил Э. Кодд в конце 1960-х гг., определив основные правила и операции, которые должны применяться при реализации таких баз данных. Многие модели баз данных, которые можно встретить в информационных системах, так или иначе основываются на принципах реляционных баз данных и используют различные дополнительные инструменты для улучшения работы с отдельными видами данных, например, с географическими данными, данными в реальном режиме времени (потоковые данные), многомерными данными и пр.

Основу в реляционных базах данных составляет реляционная модель данных, строящаяся на базе реляционной алгебры, формирующей базовые правила работы с данными в соответствующих базах данных.

Реляционная модель данных

Построение реляционной модели данных основывается на том понимании, что любой набор данных может быть представлен в виде отношения, оформляемого, но форме таблицы (рис. 1.12), где данные представляются

атрибутами и значениями на пересечении соответствующего атрибута с записью (кортежем).

Под термином "Отношение" понимается множество данных, объединенных в совокупность записей (кортежей) и описанных заголовком, содержащим множество атрибутов.

В представленном выше примере вся совокупность значений должностей и заголовочная часть с именованными атрибутами, по которым размещаются значения, называется отношением. В терминах формальной логики отношение в общем виде может быть представлено следующим образом:

R{A,T},i={1..n} (11)

В данном представлении под A, понимается атрибут, описывающий одну характеристику данных, а под T- тип данных, которому должны соответствовать представляемые в отношении данные. Представленный выше пример является неформальным изложением отношения. В его заголовке не указаны типы данных, которыми описываются представляемые в теле отношения сведения.

Обычно заголовок отношения, где указываются наименования атрибутов и их типов, называют схемой отношения, а совокупность взаимосвязанных схем отношений называется схемой данных. Заголовок отношения содержит стандартизированные типы данных или типы, произведенные из стандартизированных типов, а множество значений, связанных с конкретным атрибутом стандартного или производного типа данных, именуется доменом.

Вод термином "Домен" в теории баз данных понимается допустимое множество поименованных значений одного типа имеющих определенный смысл

Из данного определения следует, что домен характеризуется следующими свойствами:

• домен несет определенную смысловую нагрузку, что выражается в понимании смысла описываемых данных, который обычно совпадает с понимаем данных в предметной области;
• домен определяется простым или производным от простого типа данных, что позволяет воспользоваться простыми логическими операциями над данными;
• домен может содержать логическое условие, которое выделяет определенное подмножество данных, допустимое для этого домена.

Тело отношения строится из множества записей, которые в терминах реляционной алгебры называются кортежами и представляют сведения, существующие в предметной области в рамках рассматриваемого объекта или группы взаимосвязанных объектов.

Таким образом, согласно определению кортежа, в него входят все возможные данные, подчиняющиеся правилам, определенным отдельными доменами. При этом каждый элемент данных кортежа соответствует только одному домену и подчиняется всем свойствам, которые определяются этим доменом.

Описание кортежей использует ряд важных свойств, некоторые из которых представлены ниже:

каждый кортеж содержит только одно значение для каждого из атрибутов, характеризующих отношение;

для компонентов кортежа, аналогично элементам домена, не предполагается какое-либо упорядочивание;

каждое подмножество кортежей представляется гоже кортежем.

Объединяя домены и кортежи, можно сформировать отношение, которое в общем виде определяется следующим образом;

R[<Заголовок>]{<Список кортежей >}. (1.2)

Заголовок отношения представляется разделенным запятыми списком атрибутов. Также важным является тот факт, что второй параметр отношения, при правильном представлении, обозначается термином "Тело", содержащим множество кортежей. Но для упрощения неформального общения и упрощения изложения термин "Тело" заменяют термином "Кортеж", подразумевая, что все кортежи формируют тело отношения. В дополнение к пониманию терминов "Кортеж", "Домен" и "Тело" в теории реляционных баз данных устанавливается ограничение, по которому все кортежи одного отношения относятся к одному и тому же типу кортежа, а он (тип кортежа) должен быть точно таким же, как он определен в заголовке отношения. Таким образом, все правила для представления данных, определенные в заголовке, распространяются на все кортежи отношения.

Учитывая описанные выше определения отношения, кортежа и домена, можно сформулировать основные свойства отношения. Для примера свойств отношения рассмотрим отношение информации о сотрудниках организации, включающее атрибуты кортежей, но ФИО сотрудника, его должности и должностному окладу. Эти атрибуты будут составлять заголовок отношения, формируя домены для отношения. Каждый атрибут заголовка содержит не только название атрибута, но и его тип (рис. 1.13), который определяет возможные типы хранимых данных по их представлению, обработке и ограничениям.

Рис. 1.13. Пример отношения "Сотрудники"

Любое отношение в реляционной базе данных характеризуется следующими свойствами.

1. Каждый кортеж содержит только одно значение соответствующего типа по каждому атрибуту (отношение нормализовано).

Каждому атрибуту в представленном примере в рамках каждого кортежа поставлено в соответствие только одно значение, что видно на пересечении выделенного домена "ФИО сотрудника" и кортежа с ФИО "Петров Петр Петрович". Отношение, которое соответствует этому свойству, является нормализованным , т.е. находится в данном случае в первой нормальной форме, 1НФ.

2. Атрибуты не являются упорядоченными по какому-либо правилу.

Ранее было определено, что компоненты кортежа не являются упорядоченными, а поскольку кортеж должен однозначно соответствовать атрибутам заголовка, то и эти атрибуты также не являются упорядоченными. Нужно понимать, что человек, представляя структуры данных, всегда применяет определенные правила упорядочивания атрибутов и кортежей, но важно помнить, что такое упорядочивание не является важным и не учитывается при работе с реляционными базами данных. Поэтому понятия "Первый атрибут" или "Второй атрибут" к объектам реляционной модели неприменимы, а также не может идти речь о термине "Следующий атрибут" или "Предыдущий атрибут".

Такая ситуация дает определенную жесткость в работе с базами данных, улучшая качество программного кода обработки данных, что зачастую не всегда очевидно при программировании с меньшей жесткостью.

3. Кортежи не являются упорядоченнымии по какому-либо правилу.

Данное свойство следует из того, что тело отношения представляется

множеством, которое по математическим правилам не является упорядоченным. Поскольку реляционные отношения подчиняются правилам работы с математическими множествами, то и применяется математический аппарат работы с множествами.

Конечно, представляя отношение на бумаге, человек попытается его каким-либо образом упорядочить, чтобы легче было обрабатывать. Однако такое отражение отношения не является правилом и является всего лишь представлением отношения. Само же отношение остается неупорядоченным, и представив его в другом порядке расположения кортежей, само отношение не изменить и к нему можно будет применить те же операторы обработки, что и для отношения с другим упорядоченным представлением. Из этого следует, что для реализации в базах данных упорядоченное представление отношения не имеет никакого смысла, а значит, любое отношение в базах данных является неупорядоченным.

4. В отношении отсутствуют дубликаты кортежей.

Это свойство отношения следует из понимания того, что тело отношения представляется множеством, а любое множество, с учетом его математического представления, не содержит дубликатов. Из этого следует, что, взяв любой кортеж, представленный всеми используемыми в отношении атрибутами, невозможно будет найти ни одного кортежа точно с такими же значениями атрибутами.

В то же время, это свойство иллюстрирует различия между отношением и таблицей. Понимая, что таблица данных является физической реализацией отношений в базе данных, там можно разместить записи с одинаковыми значениями, если, конечно, не обеспечить на уровне программной логики построения базы данных такую возможность, а отношение, по определению, никогда не содержит дубликатов кортежей.

Зачастую, когда нет необходимости отражать значения, описываемые в отношении (тело отношения), в реляционной модели ограничиваются только указанием заголовка отношения с прописанием наименования самого отношения или только наименованием отношения. Такие представления реляционной модели данных являются фильтрованными отображениями, которые применяются в специализированных средствах моделирования структур баз данных, как, например, в IBM InfoSphere Data Architect (рис. 1.14).

Основными сведениями, содержащимися в реляционной модели данных, являются наименования отношений (сущностей), атрибутов и типов атрибутов, которыми описываются отношения. Дополнительно в реляционной модели отражаются связи между отношениями (сущностями), которые дают возможность отобразить взаимодействие элементов тел связанных отношений. Каждый из указанных компонентов реляционной модели обладает рядом вспомогательных характеристик, которые уточняют.

вила представления и обработки элементов тела отношения. Хотя эти характеристики явно не визуализируются в модели данных, они учитываются при представлении отношений в полном виде с учетом отображения тела отношения.

Представленная в примере модель данных использует фильтр отображения, учитывающий необходимость показа наименования отношения (сущности), атрибутивного состава каждого отношения и связи между отношениями. Отсутствие в визуализации модели типов атрибутов и прочих характеристик не значит, что они не определены или их нет. Это всего лишь означает, что модель данных представлена для необходимости рассмотрения только указанных параметров, а все остальные характеристики зафиксированы в скрытых компонентах модели. Например, другим вариантом представления может быть случай, показанный на рис. 1.15.

В данном представлении, помимо наименования отношений (сущностей) и атрибутов, отображены типы данных, которые характеризуют тело отношения, хотя само тело в данных моделях не представляется. Нужно учитывать, что модель данных (модель базы данных) в специализированных средствах моделирования ориентирована на дальнейшее представление в виде структуры базы данных и указание тел отношений является нецелесообразным. В связи с этим в моделях баз данных, как правило, тела отношений не показываются. Если же модель строится именно для отражения операций с отношениями, в полном понимании этого термина, то все отношения должны представляться с телами, иллюстрирующими возможные значения, которые впоследствии будут храниться в таблицах базы данных.

Такое разделение зачастую вносит некоторую путаницу в корректность использования той или иной модели данных (модели базы данных), что требует более точного описания их использования. Так, модель данных в виде отношений используется, когда необходимо проиллюстрировать возможные операции над данными отношений и понимать правильность интерпретации в модели предметной области, представленной объектами с их возможными экземплярами. Модель данных в виде сущностей и связей (ЕЛ-модель) используется для формирования логической (инфологической) модели базы данных без указания конкретных значений данных и направлена на дальнейшее представление в форме структуры базы данных. Модель в виде таблиц и связей строится на физическом уровне, отражая особенности представления и обработки данных на уровне СУБД. В результате получается представление реляционной модели данных в трех основных вариантах (табл. 1.3).

Таблица 13

Варианты представления реляционных моделей данных

Вид представления	Используемая терминология	Назначение
Модель с отражением наименования отношения, атрибутивного состава, связей	Сущность Тип данных	Используется для моделирования логической структуры данных для последующего перехода на физический уровень
Модель с отражением заголовка и тела с возможными данными	Отношение Заголовок Атрибут/Домен Тип данных	Используется для представления с указанием возможных значений данных и применения при необходимости анализа возможных операций над отношениями и данными в отношениях
Модель с отображением структур физического представления данных в СУБД	Атрибут/11оле/Колонка Тип данных	Используется для отображения варианта представления структуры, которая будет реализована на физическом уровне в СУБД

Примечание. В данном разделе рассматриваются формы представления модели базы данных, что отражено тремя вариантами. Нужно учитывать, что моделирование базы данных строится на основе реализации уровней моделирования, а, следовательно, существует интерпретация моделей данных в соответствии с этими уровнями, которые представляются другими видами реляционных моделей, о чем речь пойдет позже. В связи с этим не стоит воспринимать описанный выше перечень представления моделей исчерпывающим, понимая, что могут быть другие представления и другие виды моделей.

• Бойко В. В.. Савинков В. М. Проектирование баз ланных информационных систем.
• Типы данных будут рассматриваться в рамках последующих глав.
• Термин "Нормализация" и нормальные формы будут рассматриваться в гл. 2.

Реляционная модель данных

Реляционная модель базируется на теоретико-множественном понятии отношения. В математических дисциплинах существует понятие ʼʼотношение ʼʼ (relation), физическим представлением которого является таблица . Отсюда и произошло название модели – реляционная .

Применительно к БД понятия ʼʼреляционная БДʼʼ и ʼʼтабличная БДʼʼ являются синонимами. Реляционные базы получили наибольшее распространение в мире. Почти всœе продукты БД, созданные с конца 70-х годов, являются реляционными.

В 1970 году появились работы, в которых обсуждались возможности применения различных табличных моделœей данных. Наиболее значительной из них была статья сотрудника фирмы IBM д-ра Э. Кодда (Codd E.F., A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks (Реляционная модель данных для больших совместно используемых банков данных). CACM 13: 6, June 1970), где впервые был применен термин "реляционная модель данных" . Проект System R был разработан в исследовательской лаборатории корпорации IBM. Этот проект был задуман с целью доказать практичность реляционной модели. Реляционные СУБД относятся к СУБД второго поколения.

Цели создания реляционной модели данных:

1. Обеспечение более высокой степени независимости от данных.

2. Создание прочного фундамента для решения проблем непротиворечивости и избыточности данных.

3. Расширение языков управления данными за счёт включения операций над множествами.

Коммерческие системы на базе реляционной модели данных начали появляться в конце 70-х – начале 80-х годов. Сегодня существует несколько сотен типов различных реляционных СУБД.

Реляционная модель является удобной и наиболее привычной формой представления данных в виде таблицы (отношения ). Каждое отношение имеет имя и состоит из поименованных атрибутов (столбцов) данных. Одним из базовых преимуществ реляционной модели является ее однородность . Все данные хранятся в таблицах, в которых каждая строка имеет один и тот же формат. Каждая строка в таблице представляет некоторый объект реального мира или соотношение между объектами.

Основными понятиями, с помощью которых определяется реляционная модель, являются следующие:

1. реляционная БД – набор нормализованных отношений;

2. отношение – файл, плоская таблица, состоящая из столбцов и строк; таблица, в которой каждое поле является атомарным;

3. домен – совокупность допустимых значений, из которой берется значение соответствующего атрибута определœенного отношения. С точки зрения программирования, домен - ϶ᴛᴏ тип данных;

4. универсум – совокупность значений всœех полей или совокупность доменов;

5. кортеж – запись, строка таблицы;

6. кардинальность - количество строк в таблице;

7. атрибуты – поименованныеполя, столбцы таблицы;

8. степень отношения - количество полей (столбцов);

9. схема отношения – упорядоченный список имен атрибутов;

10. схема реляционной БД – совокупность схем отношений;

11. первичный ключ – уникальный идентификатор с неповторяющимися записями – столбец или неĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ подмножество столбцов, которые единственным образом определяют строки.

Первичный ключ, который включает более одного столбца, принято называть множественным , или комбинированным , или составным , или суперключом .

Правило целостности объектов утверждает, что первичный ключ не должна быть полностью или частично пустым.

Соотношение этих понятий иллюстрируется на рис. 4.5.

№	ФИО	Год рожд.	Должность	Кафедра
1.	Иванов И. И.		Зав. каф.	22
2.	Сидоров С. С.		Проф.	22
3.	Андреева Г. Г.		Проф.	22
4.	Цветкова С. С.		Доцент
5.	Козлов К. К.		Доцент	22
6.	Петров П. П.		Ст. преп.	22

		Атрибуты

рис. 4.5. Основные понятия реляционной модели данных.

Иногда в качестве первичного ключа в таблице бывают выбраны разные столбцы. Выделœенный ключ – ключ, явно перечисленный вместе с реляционной схемой. В противном случае говорят о неявном ключе, или возможном ключе, или ключе-кандидате.

12. внешний ключ - ϶ᴛᴏ столбец или подмножество столбцов одной таблицы, которые могут служить в качестве первичного ключа для другой таблицы. Внешний ключ таблицы является ссылкой на первичный ключ другой таблицы. Поскольку целью построения БД является хранение всœех данных, по возможности, в одном экземпляре, то если некий атрибут присутствует в нескольких отношениях, то его наличие обычно отражает определœенную связь между строками этих отношений.

Внешние ключи реализуют связи между таблицами БД.

Внешний ключ, как и первичный ключ, может представлять собой комбинацию столбцов. На практике внешний ключ всœегда будет составным, в случае если он ссылается на составной первичный ключ другой таблицы. Количество столбцов и их типы данных в первичном и внешнем ключах должны совпадать.

В случае если таблица связана с несколькими другими таблицами, она может иметь несколько внешних ключей.

Каждая реляционнаятаблица обладает следующими свойствами :

Имеет имя, ĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ отличается от имен всœех других таблиц;

Данные в ячейках таблицы должны быть структурно неделимыми. Недопустимо, чтобы в ячейке таблицы содержалось более одной порции информации. К примеру , номер и серия паспорта должны располагаться в разных столбцах таблицы;

Всœе столбцы в таблице однородные, ᴛ.ᴇ. всœе элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т.д.) и длину;

Каждый столбец имеет уникальное имя;

Одинаковые строки в таблице отсутствуют;

Порядок следования строк и столбцов должна быть произвольным, независимо от их переупорядочивания отношение будет оставаться одним и тем же, а потому иметь тот же смысл.

Основные понятия реляционной модели данных - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Основные понятия реляционной модели данных" 2017, 2018.

Основы реляционной модели данных были впервые изложены в статье Е.Кодда в 1970 г. Эта работа послужила стимулом для большого количества статей и книг, в которых реляционная модель получила дальнейшее развитие. Наиболее распространенная трактовка реляционной модели данных принадлежит К.Дейту . Согласно Дейту, реляционная модель состоит из трех частей:

Структурной части.

Целостной части.

Манипуляционной части.

Структурная часть описывает, какие объекты рассматриваются реляционной моделью. Постулируется, что единственной структурой данных, используемой в реляционной модели, являются нормализованные n-арные отношения.

Целостная часть описывает ограничения специального вида, которые должны выполняться для любых отношений в любых реляционных базах данных. Это целостность сущностей и целостность внешних ключей .

Манипуляционная часть описывает два эквивалентных способа манипулирования реляционными данными - реляционную алгебру и реляционное исчисление .

В данной главе рассматривается структурная часть реляционной модели.

Типы данных

Любые данные, используемые в программировании, имеют свои типы данных.

Важно! Реляционная модель требует, чтобы типы используемых данных были простыми .

Для уточнения этого утверждения рассмотрим, какие вообще типы данных обычно рассматриваются в программировании. Как правило, типы данных делятся на три группы:

Простые типы данных.

Структурированные типы данных.

Ссылочные типы данных.

Простые типы данных

Простые, или атомарные, типы данных не обладают внутренней структурой. Данные такого типа называют скалярами . К простым типам данных относятся следующие типы:

Логический.

Строковый.

Численный.

Различные языки программирования могут расширять и уточнять этот список, добавляя такие типы как:

• Вещественный.

• Денежный.

  Перечислимый.

  Интервальный.

Конечно, понятие атомарности довольно относительно. Так, строковый тип данных можно рассматривать как одномерный массив символов, а целый тип данных - как набор битов. Важно лишь то, что при переходе на такой низкий уровень теряется семантика (смысл) данных . Если строку, выражающую, например, фамилию сотрудника, разложить в массив символов, то при этом теряется смысл такой строки как единого целого.

Структурированные типы данных

Структурированные типы данных предназначены для задания сложных структур данных. Структурированные типы данных конструируются из составляющих элементов, называемых компонентами, которые, в свою очередь, могут обладать структурой. В качестве структурированных типов данных можно привести следующие типы данных:

• Записи (Структуры)

С математической точки зрения массив представляет собой функцию с конечной областью определения. Например, рассмотрим конечное множество натуральных чисел

называемое множеством индексов. Отображение

из множества во множество вещественных чисел задает одномерный вещественный массив. Значение этой функции для некоторого значения индекса называется элементом массива, соответствующим . Аналогично можно задавать многомерные массивы.

Запись (или структура) представляет собой кортеж из некоторого декартового произведения множеств. Действительно, запись представляет собой именованный упорядоченный набор элементов , каждый из которых принадлежит типу . Таким образом, запись есть элемент множества . Объявляя новые типы записей на основе уже имеющихся типов, пользователь может конструировать сколь угодно сложные типы данных.

Общим для структурированных типов данных является то, что они имеют внутреннюю структуру , используемую на том же уровне абстракции , что и сами типы данных.

Поясним это следующим образом. При работе с массивами или записями можно манипулировать массивом или записью и как с единым целым (создавать, удалять, копировать целые массивы или записи), так и поэлементно. Для структурированных типов данных есть специальные функции - конструкторы типов, позволяющие создавать массивы или записи из элементов более простых типов.

Работая же с простыми типами данных, например с числовыми, мы манипулируем ими как неделимыми целыми объектами. Чтобы "увидеть", что числовой тип данных на самом деле сложен (является набором битов), нужно перейти на более низкий уровень абстракции. На уровне программного кода это будет выглядеть как ассемблерные вставки в код на языке высокого уровня или использование специальных побитных операций.

Ссылочные типы данных

Ссылочный тип данных (указатели ) предназначен для обеспечения возможности указания на другие данные. Указатели характерны для языков процедурного типа, в которых есть понятие области памяти для хранения данных. Ссылочный тип данных предназначен для обработки сложных изменяющихся структур, например деревьев, графов, рекурсивных структур.

Типы данных, используемые в реляционной модели

Собственно, для реляционной модели данных тип используемых данных не важен. Требование, чтобы тип данных был простым , нужно понимать так, что в реляционных операциях не должна учитываться внутренняя структура данных . Конечно, должны быть описаны действия, которые можно производить с данными как с единым целым, например, данные числового типа можно складывать, для строк возможна операция конкатенации и т.д.

С этой точки зрения, если рассматривать массив, например, как единое целое и не использовать поэлементных операций, то массив можно считать простым типом данных. Более того, можно создать свой, сколь угодно сложных тип данных, описать возможные действия с этим типом данных, и, если в операциях не требуется знание внутренней структуры данных, то такой тип данных также будет простым с точки зрения реляционной теории. Например, можно создать новый тип - комплексные числа как запись вида , где . Можно описать функции сложения, умножения, вычитания и деления, и все действия с компонентами и выполнять только внутри этих операций. Тогда, если в действиях с этим типом использовать только описанные операции, то внутренняя структура не играет роли, и тип данных извне выглядит как атомарный.

Именно так в некоторых пост-реляционных СУБД реализована работа со сколь угодно сложными типами данных, создаваемых пользователями.

Домены

В реляционной модели данных с понятием тип данных тесно связано понятие домена, которое можно считать уточнением типа данных.

Домен - это семантическое понятие. Домен можно рассматривать как подмножество значений некоторого типа данных имеющих определенный смысл. Домен характеризуется следующими свойствами:

Домен имеет уникальное имя (в пределах базы данных).

Домен определен на некотором простом типе данных или на другом домене.

Домен может иметь некоторое логическое условие , позволяющее описать подмножество данных, допустимых для данного домена.

Домен несет определенную смысловую нагрузку .

Например, домен , имеющий смысл "возраст сотрудника" можно описать как следующее подмножество множества натуральных чисел:

Отличие домена от понятия подмножества состоит именно в том, что домен отражает семантику , определенную предметной областью. Может быть несколько доменов, совпадающих как подмножества, но несущие различный смысл. Например, домены "Вес детали" и "Имеющееся количество" можно одинаково описать как множество неотрицательных целых чисел, но смысл этих доменов будет различным, и это будут различные домены.

Основное значение доменов состоит в том, что домены ограничивают сравнения . Некорректно, с логической точки зрения, сравнивать значения из различных доменов, даже если они имеют одинаковый тип. В этом проявляется смысловое ограничение доменов. Синтаксически правильный запрос "выдать список всех деталей, у которых вес детали больше имеющегося количества" не соответствует смыслу понятий "количество" и "вес".

Замечание . Понятие домена помогает правильно моделировать предметную область. При работе с реальной системой в принципе возможна ситуация когда требуется ответить на запрос, приведенный выше. Система даст ответ, но, вероятно, он будет бессмысленным.

Замечание . Не все домены обладают логическим условием, ограничивающим возможные значения домена. В таком случае множество возможных значений домена совпадает с множеством возможных значений типа данных.

Замечание . Не всегда очевидно, как задать логическое условие, ограничивающее возможные значения домена. Я буду благодарен тому, кто приведет мне условие на строковый тип данных, задающий домен "Фамилия сотрудника". Ясно, что строки, являющиеся фамилиями не должны начинаться с цифр, служебных символов, с мягкого знака и т.д. Но вот является ли допустимой фамилия "Ггггггыыыыы"? Почему бы нет? Очевидно, нет! А может кто-то назло так себя назовет. Трудности такого рода возникают потому, что смысл реальных явлений далеко не всегда можно формально описать. Просто мы, как все люди, интуитивно понимаем, что такое фамилия, но никто не может дать такое формальное определение, которое отличало бы фамилии от строк, фамилиями не являющимися. Выход из этой ситуации простой - положиться на разум сотрудника, вводящего фамилии в компьютер.

Отношения, атрибуты, кортежи отношения

Определения и примеры

Фундаментальным понятием реляционной модели данных является понятие отношения . В определении понятия отношения будем следовать книге К. Дейта .

Определение 1. Атрибут отношения есть пара вида <Имя_атрибута: Имя_домена>.

Имена атрибутов должны быть уникальны в пределах отношения. Часто имена атрибутов отношения совпадают с именами соответствующих доменов.

Определение 2 . Отношение , определенное на множестве доменов (не обязательно различных), содержит две части: заголовок и тело.

Заголовок отношения содержит фиксированное количество атрибутов отношения:

Тело отношения содержит множество кортежей отношения. Каждый кортеж отношения представляет собой множество пар вида <Имя_атрибута: Значение_атрибута>:

таких что значение атрибута принадлежит домену

Отношение обычно записывается в виде:

или короче

,

или просто

Число атрибутов в отношении называют степенью (или -арностью ) отношения.

Мощность множества кортежей отношения называют мощностью отношения.

Возвращаясь к математическому понятию отношения, введенному в предыдущей главе, можно сделать следующие выводы:

Вывод 1 . Заголовок отношения описывает декартово произведение доменов, на котором задано отношение. Заголовок статичен, он не меняется во время работы с базой данных. Если в отношении изменены, добавлены или удалены атрибуты, то в результате получим уже другое отношение (пусть даже с прежним именем).

Вывод 2 . Тело отношения представляет собой набор кортежей, т.е. подмножество декартового произведения доменов. Таким образом, тело отношения собственно и является отношением в математическом смысле слова. Тело отношения может изменяться во время работы с базой данных - кортежи могут изменяться, добавляться и удаляться.

Пример 1 . Рассмотрим отношение "Сотрудники" заданное на доменах "Номер_сотрудника", "Фамилия", "Зарплата", "Номер_отдела". Т.к. все домены различны, то имена атрибутов отношения удобно назвать так же, как и соответствующие домены. Заголовок отношения имеет вид.

Модель данных - совокупность структур данных и операций по их обработке. С помощью модели данных можно наглядно представить структуру объектов и установленные меж­ду ними связи. Для терминологии моделей данных характерны понятия «эле­мент данных» и «правила связывания». Элемент данных описывает любой на­бор данных, а правила связывания определяют алгоритмы взаимосвязи элементов данных. К настоящему времени разработано множество различных моделей дан­ных, но на практике используется три основных. Выделяют иерархическую, сетевую и реляционную модели данных. Соответственно говорят об иерархичес­ких, сетевых и реляционных СУБД.

О Иерархическая модель данных. Иерархически организованные данные встре­чаются в повседневной жизни очень часто. Например, структура высшего учеб­ного заведения - это многоуровневая иерархическая структура. Иерархичес­кая (древовидная) БД состоит из упорядоченного набора элементов. В этой модели исходные элементы порождают другие элементы, причем эти элементы в свою очередь порождают следующие элементы. Каждый порожденный эле­мент имеет только один порождающий элемент.

Организационные структуры, списки материалов, оглавление в книгах, пла­ны проектов и многие другие совокупности данных могут быть представле­ны в иерархическом виде. Автоматически поддерживается целостность ссы­лок между предками и потомками. Основное правило: никакой потомок не может существовать без своего родителя.

Основным недостатком данной модели является необходимость использова­ния той иерархии, которая была заложена в основу БД при проектировании. Потребность в постоянной реорганизации данных (а часто невозможность этой реорганизации) привели к созданию более общей модели - сетевой.

О Сетевая модель данных. Сетевой подход к организации данных является рас­ширением иерархического подхода. Данная модель отличается от иерахической тем, что каждый порожденный элемент может иметь более одного по­рождающего элемента. ■

Поскольку сетевая БД может представлять непосредственно все виды связей, присущих данным соответствующей организации, по этим данным можно переме­щаться, исследовать и запрашивать их всевозможными способами, то есть сете­вая модель не связана всего лишь одной иерархией. Однако для того чтобы со­ставить запрос к сетевой БД, необходимо достаточно глубоко вникнуть в ее структуру (иметь под рукой схему этой БД) и выработать механизм навигации по базе данных, что является существенным недостатком этой модели БД.

О Реляционная модель данных. Основная идея реляционной модели данных за­ключается в том, чтобы представить любой набор данных в виде двумерной таблицы. В простейшем случае реляционная модель описывает единственную двумерную таблицу, но чаще всего эта модель описывает структуру и взаи­моотношения между несколькими различными таблицами.

Реляционная модель данных

Итак, целью информационной системы является обработка данных об объектах реального мира, с учетом связей между объектами. В теории БД данные часто называют атрибутами, а объекты - сущностями. Объект, атрибут и связь - фундаментальные понятия И.С.

Объект (или сущность) - это нечто существующее и различимое, то есть объектом можно назвать то «нечто», для которого существуют название и спо­соб отличать один подобный объект от другого. Например, каждая школа - это объект. Объектами являются также человек, класс в школе, фирма, сплав, хи­мическое соединение и т. д. Объектами могут быть не только материальные пред­меты, но и более абстрактные понятия, отражающие реальный мир. Например, события, регионы, произведения искусства; книги (не как полиграфическая про­дукция, а как произведения), театральные постановки, кинофильмы; правовые нормы, философские теории и проч.

Атрибут (или данное) - это некоторый показатель, который характеризует некий объект и принимает для конкретного экземпляра объекта некоторое чис­ловое, текстовое или иное значение. Информационная система оперирует на­борами объектов, спроектированными применительно к данной предметной области, используя при этом конкретные значения атрибутов (данных) тех или иных объектах. Например, возьмем в качестве набора объектов классы в школе. Число учеников в классе - это данное, которое принимает числовое значение (у одного класса 28, у другого- 32). Название класса - это данное, принимающее текстовое значение (у одного - 10А, у другого - 9Б и т. д.).

Развитие реляционных баз данных началось в конце 60-х годов, когда по­явились первые работы, в которых обсуждались; возможности использования при проектировании баз данных привычных и естественных способов представле­ния данных - так называемых табличных даталогических моделей.

Основоположником теории реляционных баз данных считается сотрудник фирмы IBM доктор Э. Кодд, опубликовавший 6 (июня 1970 г. статью A Relational Model of Data for Large-Shared Data Banks (Реляционная модель данных для больших коллективных банков данных). В этой статье впервые был использован термин «реляционная модель данных. Теория реляционных баз данных, разработанная в 70-х годах в США докто­ром Э. Коддом, имеет под собой мощную математическую основу, описывающую правила эффективной организации данных. Разработанная Э. Коддом теорети­ческая база стала основой для разработки теории проектирования баз данных.

Э. Кодд, будучи математиком по образованию, предложил использовать для обработки данных аппарат теории множеств (объединение, пересечение, раз­ность, декартово произведение). Он доказал, что любой набор данных можно представить в виде двумерных таблиц особого вида, известных в математике как «отношения».

Реляционной считается такая база данных, в которой все данные представле­ны для пользователя в виде прямоугольных таблиц значений данных, и все операции над базой данных сводятся к манипуляциям с таблицами.

Таблица состоит из столбцов (полей) и строк (записей); имеет имя, уникаль­ное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущ­ность), а каждая ее строка- конкретный объект. Каждый столбец таблицы - это совокупность значений конк­ретного атрибута объекта. Значения выбираются из множества всех возможных значений атрибута объек­та, которое называется доменом (domain) .

В самом общем виде домен определяется заданием некоторого базового типа данных, к которому относятся элементы домена, и произвольного логического выражения, применяемого к элементам данных. Если при вычислении логическо­го условия относительно элемента данных в результате получено значение «исти­на», то этот элемент принадлежит домену. В простейшем случае домен определяется как допустимое потенциальное множество значений одного типа. Например, со­вокупность дат рождения всех сотрудников составляет «домен дат рождения», а имена всех сотрудников составляют «домен имен сотрудников». Домен дат рож­дения имеет тип данных, позволяющий хранить информацию о моментах време­ни, а домен имен сотрудников должен иметь символьный тип данных.

Если два значения берутся из одного и того же домена, то можно выполнять сравнение этих двух значений. Например, если два значения взяты из домена дат рождения, то можно сравнить их и определить, кто из сотрудников старше. Если же значения берутся из разных доменов, то их сравнение не допускается, так как, по всей вероятности, оно не имеет смысла. Например, из сравнения имени и даты рождения сотрудника ничего определенного не выйдет.

Каждый столбец (поле) имеет имя, которое обычно записывается в верхней части таблицы. При проектировании таблиц в рамках конкретной СУБД имеет­ся возможность выбрать для каждого поля его тип, то есть определить набор правил по его отображению, а также определить те операции, которые можно выполнять над данными, хранящимися в этом поле. Наборы типов могут разли­чаться у разных СУБД.

Имя поля должно быть уникальным в таблице, однако различные таблицы могут иметь поля с одинаковыми именами. Любая таблица должна иметь, по крайней мере, одно поле; поля расположены в таблице в соответствии с порядком следования их имен при ее создании. В отличие от полей, строки не имеют имен; порядок их следования в таблице не определен, а количество логически не ограничено.

Так как строки в таблице не упорядочены, невозможно выбрать строку по ее позиции - среди них не существует «первой», «второй», «последней». Любая таблица имеет один или несколько столбцов, значения в которых однозначно идентифицируют каждую ее строку. Такой столбец (или комбинация столбцов) называется первичным ключом (primary key) . Часто вводят искусственное поле, предназначенное для нумерации за­писей в таблице. Таким полем, например, может быть его порядковый, который сможет обеспечить уникальность каж­дой записи в таблице. Ключ должен обладать следующими свойствами.

Уникальностью. В каждый момент времени никакие два различных кортежа отношения не имеют одинакового значения для комбинации входящих в ключ атрибутов. То есть в таблице не может быть двух строк, имеющих одинако­вый идентификационный номер или номер паспорта.

Минимальностью. Ни один из входящих в ключ атрибутов не может быть ис­ключен из ключа без нарушения уникальности. Это означает, что не стоит со­здавать ключ, включающий и номер паспорта, и идентификационный номер. Достаточно использовать любой из этих атрибутов, чтобы однозначно иденти­фицировать кортеж. Не стоит также включать в ключ неуникальный атрибут, то есть запрещается использование в качестве ключа комбинации идентифи­кационного номера и имени служащего. При исключении имени служащего из ключа все равно можно уникально идентифицировать каждую строку.

Каждое отношение имеет, по крайней мере, один возможный ключ, посколь­ку совокупность всех его атрибутов удовлетворяет условию уникальности - это следует из самого определения отношения.

Один из возможных ключей произвольно выбирается в качестве первичного ключа. Остальные возможные ключи, если они есть, принимаются за альтерна­тивные ключи. Например, если в качестве первичного ключа выбрать иденти­фикационный номер, то номер паспорта будет альтернативным ключом.

Взаимосвязь таблиц является важнейшим элементом реляционной модели данных. Она поддерживается внешними ключами (foreign key).

При описании модели реляционной базы данных для одного и того же поня­тия часто употребляют различные термины, что зависит от уровня описания (теория или практика) и системы (Access, SQL Server, dBase). В табл. 2.3 приве­дена сводная информация об используемых терминах.

Таблица 2.3. Терминология баз данных

Теория БД____________ Реляционные БД_________ SQL Server __________

Отношение (Relation) Таблица (Table) Таблица (Table)

Кортеж (Tuple) Запись (Record) Строка (Row)

Атрибут (Attribute)Поле (Field)_______________ Столбец или колонка (Column)

Реляционные базы данных

Реляционная база данных - это совокупность отношений, содержащих всю ин­формацию, которая должна храниться в базе данных. То есть база данных пред­ставляет набор таблиц, необходимых для хранения всех данных. Таблицы реля­ционной базы данных логически связаны между собой.Требования к проектированию реляционной базы данных в общем виде можно свести к нескольким правилам.

О Каждая таблица имеет уникальное в базе данных имя и состоит из однотипных строк.

О Каждая таблица состоит из фиксированного числа столбцов и значений. В одном столбце строки не может быть сохранено более одного значения. Например, если есть таблица с информацией об авторе, дате издания, тираже и т. д., то в столбце с именем автора не может храниться более одной фамилии. Если книга написана двумя и более авторами, придется использовать дополнительные таблицы.

О Ни в какой момент времени в таблице не найдется двух строк, дублирующих друг друга. Строки должны отличаться хотя бы одним значением, чтобы была возможность однозначно идентифицировать любую строку таблицы.

О Каждому столбцу присваивается уникальное в пределах таблицы имя; для него устанавливается конкретный тип данных, чтобы в этом столбце размещались однородные значения (даты, фамилии, телефоны, денежные суммы и т. д.).

О Полное информационное содержание базы данных представляется в виде яв­ных значений самих данных, и такой метод представления является единствен­ным. Например, связь между таблицами осуществляется на основе хранимых в соответствующих столбцах данных, а не на основе каких-либо указателей, искусственно определяющих связи.

О При обработке данных можно свободно обращаться к любой строке или лю­бому столбцу таблицы. Значения, хранимые в таблице, не накладывают ни­каких ограничений на очередность обращения к данным. Описание столбцов,