Основа реляционной бд. Реляционная модель базы данных. Определение типа данных

База данных (БД) - это поименованная совокупность структурированных данных, относящихся к определенной предметной области и предназначенных для хранения, накопления и обработки с помощью ЭВМ.

Реляционная База Данных (РБД) - это набор отношений, имена которых совпадают с именами схемотношений в схеме БД.

Основные понятия реляционных баз данных:

· Тип данных – тип значений конкретного столбца.

· Домен (domain) – множество всех допустимых значений атрибута.

· Атрибут (attribute) – заголовок столбца таблицы, характеризующий поименованное свойство объекта, например, фамилия студента, дата оформления заказа, пол сотрудника и т.п.

· Кортеж – строка таблицы, представляющая собой совокупность значений логически связанных атрибутов.

· Отношение (relation) – таблица, отражающая информацию об объектах реального мира, например, о студентах, заказах, сотрудниках, жителях и т.д.

· Первичный ключ (primary key) – поле (или набор полей) таблицы, однозначно идентифицирующий каждую из ее записей.

· Альтернативный ключ – это поле (или набор полей), несовпадающее с первичным ключом и уникально идентифицирующий экземпляр записи.

· Внешний ключ – это поле (или набор полей), чьи значения совпадают с имеющимися значениями первичного ключа другой таблицы. При связи двух таблиц с первичным ключом первой таблицы связывается внешний ключ второй таблицы.

· Реляционная модель данных (РМД) - организация данных в виде двумерных таблиц.

Каждая реляционная таблица должна обладать следующими свойствами:

1. Каждая запись таблицы уникальна, т.е. совокупность значений по полям не повторяется.

2. Каждое значение, записывается на пересечении строки и столбца - является атомарным (неразделимым).

3. Значения каждого поля должны быть одного типа.

4. Каждое поле имеет уникальное имя.

5. Порядок расположения записей несущественен.

Основные элементы БД:

Поле - элементарная единица логической организации данных. Для описания поля используются следующие характеристики:

· имя, например, Фамилия, Имя, Отчество, Дата рождения;

· тип, например, строковый, символьный, числовой, датовый;

· длина, например, в байтах;

· точность для числовых данных, например, два десятичных знака для отображения дробной части числа.

Запись - совокупность значений логически связанных полей.

Индекс – средство ускорения операции поиска записей, использующееся для установки связей между таблицами. Таблица, для которой используется индекс, называют индексированной. При работе с индексами необходимо обращать внимание на организацию индексов, являющуюся основой для классификации. Простой индекс представлен одним полем или логическим выражением, обрабатывающим одно поле. Составной индекс представлен несколькими полями с возможностью использования различных функций. Индексы таблицы хранятся в индексном файле.

Целостность данных – это средство защиты данных по полям связи, позволяющее поддерживать таблицы в согласованном (непротиворечивом) состоянии (то есть не допускающее существование в подчиненной таблице записей, не имеющих соответствующих записей в родительской таблице).

Запрос – сформулированный вопрос к одной или нескольким взаимосвязанным таблицам, содержащий критерии выборки данных. Запрос осуществляется с помощью структурированного языка запросов SQL (Srtructured Query Language). В результате выборки данных из одной или нескольких таблиц может быть получено множество записей, называемое представлением.

Представление данных – сохраняемый в базе данных именованный запрос на выборку данных (из одной или нескольких таблиц).

Представление, по существу, является временной таблицей, формируемой в результате выполнения запроса. Сам запрос может быть направлен в отдельный файл, отчет, временную таблицу, таблицу на диске и т.п.

Отчет – компонент системы, основное назначение которого – описание и вывод на печать документов на основе информации из БД.

Общая характеристика работы с РБД:

Наиболее распространенная трактовка реляционной модели данных, по-видимому, принадлежит Дейту, который воспроизводит ее (с различными уточнениями) практически во всех своих книгах. Согласно Дейту реляционная модель состоит из трех частей, описывающих разные аспекты реляционного подхода: структурной части, манипуляционной части и целостной части.

В структурной части модели фиксируется, что единственной структурой данных, используемой в реляционных БД, является нормализованное n-арное отношение.

В манипуляционной части модели утверждаются два фундаментальных механизма манипулирования реляционными БД - реляционная алгебра и реляционное исчисление. Первый механизм базируется в основном на классической теории множеств (с некоторыми уточнениями), а второй - на классическом логическом аппарате исчисления предикатов первого порядка. Заметим, что основной функцией манипуляционной части реляционной модели является обеспечение меры реляционности любого конкретного языка реляционных БД: язык называется реляционным, если он обладает не меньшей выразительностью и мощностью, чем реляционная алгебра или реляционное исчисление.

28. АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ЯЗЫКИ. ТРАНСЛЯТОРЫ (ИНТЕРПРЕТАТОРЫ И КОМПИЛЯТОРЫ). АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ ЯЗЫК БЕЙСИК. СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ. ИДЕНТИФИКАТОРЫ. ПЕРЕМЕННЫЕ. ОПЕРАТОРЫ. ОБРАБОТКА ОДНОМЕРНЫХ И ДВУХМЕРНЫХ МАССИВОВ. ФУНКЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ. ПОДПРОГРАММЫ. РАБОТА С ФАЙЛАМИ ДАННЫХ.

Язык высокого уровня - язык программирования, понятия и структура которого удобны для восприятия человеком.

Алгоритмический язык (Algorithmic language) - язык программирования - искусственный (формальный) язык, предназначенный для записи алгоритмов. Язык программирования задается своим описанием и реализуется в виде специальной программы: компилятора или интерпретатора. Примерами алгоритмических языков служат – Borland Pascal, C++, Basic и т.д.

Основные понятия алгоритмического языка:

Состав языка :

Обычный разговорный язык состоит из четырех основных элементов: символов, слов, словосочетаний и предложений. Алгоритмический язык содержит подобные элементы, только слова называют элементарными конструкциями, словосочетания - выражениями, предложения - операторами.

Символы , элементарные конструкции, выражения и операторы составляют иерархическую структуру, поскольку элементарные конструкции образуются из последовательности символов.

Выражения - это последовательность элементарных конструкций и символов,

Оператор - последовательность выражений, элементарных конструкций и символов.

Описание языка:

Описание символов заключается в перечислении допустимых символов языка. Под описанием элементарных конструкций понимают правила их образования. Описание выражений - это правила образования любых выражений, имеющих смысл в данном языке. Описание операторов состоит из рассмотрения всех типов операторов, допустимых в языке. Описание каждого элемента языка задается его СИНТАКСИСОМ и СЕМАНТИКОЙ.

Синтаксические определения устанавливают правила построения элементов языка.

Семантика определяет смысл и правила использования тех элементов языка, для которых были даны синтаксические определения.

Символы языка - это основные неделимые знаки, в терминах которых пишутся все тексты на языке.

Элементарные конструкции - это минимальные единицы языка, имеющие самостоятельный смысл. Они образуются из основных символов языка.

Выражение в алгоритмическом языке состоит из элементарных конструкций и символов, оно задает правило вычисления некоторого значения.

Оператор задает полное описание некоторого действия, которое необходимо выполнить. Для описания сложного действия может потребоваться группа операторов.

В этом случае операторы объединяются в Составной оператор или Блок. Действия , заданные операторами, выполняются над данными. Предложения алгоритмического языка, в которых даются сведения о типах данных, называются описаниями или неисполняемыми операторами. Объединенная единым алгоритмом совокупность описаний и операторов образует программу на алгоритмическом языке. В процессе изучения алгоритмического языка необходимо отличать алгоритмический язык от того языка, с помощью которого осуществляется описание изучаемого алгоритмического языка. Обычно изучаемый язык называют просто языком, а язык, в терминах которого дается описание изучаемого языка - Метаязыком .

Трансляторы - (англ. translator - переводчик) - это программа-переводчик. Она преобразует программу, написанную на одном из языков высокого уровня, в программу, состоящую из машинных команд.

Программа, написанная на каком-либо алгоритмическом языке высокого уровня, не может быть непосредственно выполнена на ЭВМ. ЭВМ понимает только язык машинных команд. Следовательно, программа на алгоритмическом языке должна быть переведена (транслирована) на язык команд конкретной ЭВМ. Такой перевод осуществляется автоматически специальными программами-трансляторами, создаваемыми для каждого алгоритмического языка и для каждого типа компьютеров.

Существуют два основных способа трансляции - компиляция и интерпретация.

1.Компиляция: Компилятор (англ. compiler - составитель, собиратель) читает всю программу целиком, делает ее перевод и создает законченный вариант программы на машинном языке, который затем и выполняется.

При компиляции вся исходная программа сразу превращается в последовательность машинных команд. После этого полученная результирующая программа выполняется ЭВМ с имеющимися исходными данными. Достоинство такого способа состоит в том, что трансляция выполняется один раз, а (многократное) выполнение результирующей программы может осуществляться с большой скоростью. Вместе с тем результирующая программа может занять в памяти ЭВМ очень много места, так как один оператор языка при трансляции заменяется сотнями или даже тысячами команд. Кроме того, отладка и видоизменения транслированной программы весьма затруднены.

2. Интерпретация: Интерпретатор (англ. interpreter - истолкователь, устный переводчик) переводит и выполняет программу строка за строкой.

При интерпретации исходная программа хранится в памяти ЭВМ почти в неизменном виде. Программа-интерпретатор декодирует операторы исходной программы по одному и тут же обеспечивает их выполнение с имеющимися данными. Интерпретируемая программа занимает в памяти компьютера мало места, ее легко отлаживать и видоизменять. Зато выполнение программы происходит достаточно медленно, поскольку при каждом исполнении заново осуществляется поочередная интерпретация всех операторов.

Откомпилированные программы работают быстрее, но интерпретируемые проще исправлять и изменять

Каждый конкретный язык ориентирован либо на компиляцию, либо на интерпретацию - в зависимости от того, для каких целей он создавался. Например, Паскаль обычно используется для решения довольно сложных задач, в которых важна скорость работы программ. Поэтому данный язык обычно реализуется с помощью компилятора.

С другой стороны, Бейсик создавался как язык для начинающих программистов, для которых построчное выполнение программы имеет неоспоримые преимущества.

Иногда для одного языка имеется и компилятор, и интерпретатор. В этом случае для разработки и тестирования программы можно воспользоваться интерпретатором, а затем откомпилировать отлаженную программу, чтобы повысить скорость ее выполнения.

Реляционная модель

Реляционная модель базы данных была предложена в 1969 г. математиком и научным сотрудником фирмы IBM Э.Ф. Коддом (E.F. Codd). Некоторые начальные сведения о реляционных базах данных содержатся в обзорной статье “БД и СУБД ” 2. Поскольку в настоящее время именно реляционные базы данных являются доминирующими, в этой статье (а также в статьях “Описание данных ”, “Обработка данных ” и “Проектирование БД ” 2) подробно рассматриваются наиболее существенные понятия реляционной модели.

Сразу отметим, что теория реляционных баз данных изначально была сформулирована на строгом математическом языке, и именно строгие, формально определенные математические понятия наилучшим образом описывают суть вещей. Вместе с тем в большинстве случаев можно без особого ущерба пожертвовать строгостью терминологии в пользу прозрачности изложения, что мы и будем стараться делать.

Основная идея реляционной модели заключается в следующем. База данных состоит из ряда неупорядоченных таблиц (в простейшем случае - из одной таблицы). Таблицами можно манипулировать посредством непроцедурных (декларативных) операций - запросов , результатами которых также являются таблицы.

Нередко слово “реляционная” (relational ) в термине “реляционная модель” трактуют, основываясь на том, что в реляционной базе данных устанавливаются связи (relate ) между таблицами. Такое объяснение удобно, но оно не является точным. В оригинальной системе терминов Кодда термины связи (relations ), атрибуты (attributes ) и кортежи (tuples ) употреблялись там, где большинство из нас пользуется более привычными терминами таблицы, столбцы (поля) и строки (записи).

При построении инфологической модели предметной области (см. “БД и СУБД ”, “Проектирование БД ” 2) выделяются сущности (объекты), описываются их свойств а (характеристики, атрибуты), существенные для целей моделирования, и устанавливаются связи между сущностями. На этапе перехода от инфологической к даталогической реляционной модели как раз и появляются таблицы. Как правило, каждая сущность представляется одной таблицей. Каждая строка таблицы (одна запись) соответствует одному экземпляру сущности, а каждое поле описывает некоторое свойство (атрибут) .

Например, если нам требуется хранить информацию о людях, включающую фамилию каждого, имя, отчество, ИНН, страну проживания и дату рождения, то сущностью является именно человек, а указанные данные - атрибутами. Сама сущность естественным образом становится названием таблицы.

Таблица “Человек”

Реляционная модель требует, чтобы каждая строка таблицы была уникальной, т.е. чтобы любые две строки различались значением хотя бы одного атрибута.

Традиционная табличная форма удобна, когда требуется представить сами данные. Если же, как в приведенном выше примере, интересует лишь структура - имена полей, то с точки зрения наглядности, удобства использования в схемах и экономии места удобнее изображать ее следующим образом:

Ключи

Ключом таблицы называется поле или группа полей, содержащие уникальные в рамках данной таблицы значения . Ключ однозначно определяет соответствующую строку таблицы. Если ключ состоит из одного поля, его часто называют простым , если из нескольких - составным . В приведенном выше примере ключом является поле ИНН (мы считаем известным тот факт, что ИНН в пределах страны являются уникальными).

Рассмотрим пример таблицы с составным ключом. На сайтах прогнозов погоды нередко представляют информацию следующим образом: для каждой даты указывают прогнозируемую температуру ночью, утром, днем и вечером. Для хранения указанной информации можно использовать таблицу следующего вида:

В этой таблице ни поле Дата, ни Время суток, ни Температура не являются ключами - в каждом из этих полей значения могут повторяться. Зато комбинация полей Дата+Время суток является уникальной и однозначно определяет строку таблицы. Это и есть составной ключ.

Нередко встречается ситуация, в которой выбор ключа не является однозначным. Вернемся к первому примеру. Допустим, в дополнение к фамилии, имени, отчеству, ИНН, дате рождения требуется хранить серию и номер общегражданского паспорта и серию и номер заграничного паспорта. Таблица будет иметь следующий вид.

В этой таблице можно выбрать целых три ключа. Один из них - простой (ИНН), два другие - составные (Серия+Номер общегражданского паспорта и Серия+Номер заграничного паспорта). В такой ситуации разработчик выбирает наиболее удобный с точки зрения организации БД ключ (в общем случае - ключ, на поиск значения которого требуется наименьшее время). Выбранный ключ в этом случае часто называют главным, или первичным , ключом, а другие комбинации столбцов, из которых можно сделать ключ, - возможными , или альтернативными, ключами. Отметим, что хотя бы один возможный ключ в таблице имеется всегда, так как строки не могут повторяться и, следовательно, комбинация всех столбцов гарантированно является возможным ключом.

При изображении таблиц первичные ключи таблиц принято выделять. Например, соответствующие поля часто подчеркивают. А Microsoft Access выделяет ключевые поля полужирным шрифтом.

Еще чаще, чем с неоднозначностью выбора ключа, разработчики сталкиваются с отсутствием ключа среди данных, которые требуется хранить. Подобный факт может быть установлен в процессе анализа предметной области. Например, если требуется хранить простой список людей - имена, фамилии, отчества и даты рождения, то ключа в этом наборе атрибутов нет вовсе - мыслимой является ситуация, когда у двух различных людей указанные данные совпадают полностью. В таком случае приходится искусственно вводить дополнительное поле, например, уникальный номер человека. Такой ключ в литературе иногда называют суррогатным . Нередко суррогатный ключ вводят и из соображений эффективности. Если, например, в таблице имеется длинный составной ключ, то разработчики часто вводят дополнительный короткий числовой суррогатный ключ и именно его делают первичным. Нередко так поступают даже при наличии простого ключа, имеющего “неудобный” (неэффективный для поиска) тип данных, например, строковый. Подобные операции уже не имеют отношения к теории, но сплошь и рядом встречаются на практике.

Внимательный читатель, возможно, обратит внимание на то, что ключ практически всегда можно расширить (если только в него не входят все поля таблицы) за счет включения избыточных полей. Формально такой ключ останется ключом, но с практической точки зрения это лишь игра понятиями. Такие ключи и за возможные-то не считают, поскольку всегда необходимо стремиться к минимизации длины (сложности) ключа.

Нормальные формы, нормализация

Не всякая таблица, которую мы можем нарисовать на бумаге или в Word’е, может быть таблицей реляционной базы данных. И не всякая таблица, которая может использоваться в реляционной базе данных, является правильной с точки зрения требования реляционной модели.

Во-первых, требуется, чтобы все данные в пределах одного столбца имели один и тот же тип (о типах см. “Описание данных ” 2). С этой точки зрения приведенный ниже пример не имеет смысла даже обсуждать:

Во-вторых, требуется, чтобы в таблице был назначен первичный ключ .

Указанные требования являются необходимыми, но недостаточными. В теории реляционных баз данных вводятся понятия так называемых “нормальных форм” - требований к организации данных в таблицах. Нормальные формы нумеруются последовательно, по мере ужесточения требований. В правильно спроектированной БД таблицы находятся как минимум в третьей нормальной форме. Соответственно, мы рассмотрим первые три нормальные формы. Напомним, что мы имеем дело с таблицами, удовлетворяющими двум сформулированным выше основным требованиям.

Первая нормальная форма (1НФ)

Первая нормальная форма предписывает, что все данные, содержащиеся в таблице, должны быть атомарными (неделимыми ). Перечень соответствующих атомарных типов данных определяется СУБД. Требование 1НФ совершенно естественное. Оно означает, что в каждом поле каждой записи должна находиться только одна величина, но не массив и не какая-либо другая структура данных. Приведем осмысленный пример таблицы, которая не находится в 1НФ. Пусть у нас имеются списки оценок учеников по некоторому предмету.

Так как значение поля Оценки не является атомарным, таблица не соответствует требованиям 1НФ.

О возможном способе представления списка оценок написано в методических рекомендациях к статье “Проектирование БД” 2.

Вторая нормальная форма (2НФ)

Говорят, что таблица находится во второй нормальной форме, если она находится в 1НФ и каждый не ключевой столбец полностью зависит от первичного ключа. Другими словами, значение каждого поля должно полностью определяться значением первичного ключа. Важно отметить, что зависимость от первичного ключа понимается именно как зависимость от ключа целиком, а не от отдельной его составляющей (в случае составного ключа). Приведем пример таблицы, которая не находится во 2НФ. Для этого вернемся к примеру прогноза погоды и дополним таблицу еще одним столбцом - временем восхода солнца (это вполне правдоподобный пример, такого рода информация часто приводится на сайтах прогноза погоды).

Как мы помним, данная таблица имеет составной ключ Дата+Время суток. Поле Температура полностью зависит от первичного ключа - с ним проблем нет. А вот поле Восход зависит лишь от поля Дата, Время суток на время восхода естественным образом не влияет.

Здесь уместно задаться вопросом: а в чем практический смысл 2НФ? Какая польза от этих ограничений? Оказывается - большая. Допустим, что в приведенном выше примере разработчик проигнорирует требования 2НФ. Во-первых, скорее всего возникнет так называемая избыточность - хранение лишних данных. Ведь если для одной записи с данной датой уже хранится время восхода, то для всех других записей с данной датой оно должно быть таким же и хранить его, вообще говоря, незачем.

Обратим внимание на слова “должно быть”. А если не будет? Ведь на уровне БД это никак не контролируется - ключ в таблице составной, одинаковые даты могут быть (и по смыслу скорее всего будут). И никакие формальные ограничения (а наше понимание, что “такого не может быть”, к таковым не относится) не запрещают указать разное время восхода для одной и той же даты.

Третья нормальная форма (3НФ)

Говорят, что таблица находится в 3НФ, если она соответствует 2НФ и все не ключевые столбцы взаимно независимы.

Взаимную зависимость столбцов удобно понимать следующим образом: столбцы являются взаимно зависимыми, если нельзя изменить один из них, не изменяя другой.

Приведем пример таблицы, которая не находится в 3НФ. Рассмотрим пример простой записной книжки для хранения домашних телефонов людей, проживающих, возможно, в различных регионах страны.

В этой таблице присутствует зависимость между не ключевыми столбцами Город и Код города, следовательно, таблица не находится в 3НФ.

Отметим, что наличие указанной выше зависимости разработчик определяет, анализируя предметную область, - никакими формальными методами подобную коллизию увидеть нельзя. При изменении свойств предметной области зависимость между столбцами может и исчезнуть. Например, если в пределах одного города вводятся различные коды (как 495 и 499 в Москве), соответствующие столбцы перестают быть связанными с точки зрения нарушения требований 3НФ.

В теории реляционных баз данных рассматриваются и формы высших порядков - нормальная форма Бойса - Кодда, 4НФ, 5НФ и даже выше. Большого практического значения эти формы не имеют, и разработчики, как правило, всегда останавливаются на 3НФ.

Нормализация БД

Нормализация представляет собой процесс приведения таблиц базы данных к выбранной нормальной форме. Нормализация до 2НФ, как правило, сводится к декомпозиции - разбиению одной таблицы на несколько. Нормализация до 3НФ обычно может быть выполнена удалением зависимых (вычисляемых) столбцов. В некоторых случаях при нормализации до 3НФ приходится также производить декомпозицию.

Многотабличные БД, связи между таблицами, внешние ключи

На практике однотабличные базы данных встречаются достаточно редко, поскольку с точки зрения моделирования базой данных предметной области наличие одной таблицы означает наличие одной сущности. В свою очередь, наличие нескольких сущностей обычно означает наличие связей между ними.

Не ставя целью полное проектирование БД, рассмотрим пример, позволяющий продемонстрировать связи в многотабличных БД.

Пусть мы имеем дело со школой, в которой есть ученики, сгруппированные по классам, и учителя, преподающие некоторые предметы. У нас сразу выделяются четыре сущности: ученики, учителя, классы и предметы. Эти сущности уже дают нам четыре таблицы.

Далее нам требуется решить вопрос об атрибутах сущностей - какую именно информацию мы будем хранить. Поскольку наш пример носит исключительно демонстрационный характер, постараемся минимизировать объем хранимой информации. Договоримся для каждого ученика хранить фамилию и имя, для класса - номер параллели и букву, идентифицирующую класс внутри параллели, для учителя - фамилию, имя и отчество, для предмета - только его название.

Теперь нам следует решить вопрос с первичными ключами. Таблицы учеников и учителей в принципе не имеют ключа, поэтому мы введем в них суррогатный числовой ключ - номер. Таблицы классов и предметов, вообще говоря, имеют ключи. В таблице классов ключ составной, его образуют атрибуты Номер параллели+Буква, а в таблице предметов простой ключ состоит из единственного поля - названия предмета. Вспомним, что, говоря о ключах, мы упоминали о том, что суррогатные ключи часто добавляют из соображений эффективности, стремясь избавиться от составных ключей или ключевых полей неудобных типов, например, строковых. Так мы и поступим. Добавим в каждую из таблиц суррогатный числовой ключ.

В результате мы получим следующий набор таблиц, соответствующих описываемым сущностям.

Понимая, с какой предметной областью имеем дело, мы знаем, что наши сущности существуют не сами по себе - они связаны некоторыми отношениями, которые мы обозначили выше. Но как их связать технически? Тут не обойтись без введения дополнительных полей и даже дополнительных таблиц. Разберемся с отношениями между сущностями по порядку.

Чтобы отнести ученика к некоторому классу, заведем в таблице “Ученик” дополнительное поле Номер класса. (Понятно, что его тип должен полностью совпадать с типом поля Номер класса в таблице “Класс”.) Теперь мы можем связать таблицы “Ученик” и “Класс” по совпадающим значениям полей Номер класса (мы не случайно назвали эти поля одинаково, на практике так часто поступают, чтобы легко ориентироваться в связывающих полях). Заметим, что одной записи в таблице “Класс” может соответствовать много записей в таблице “Ученик” (и на практике скорее всего соответствует - трудно представить себе класс из одного ученика). О таких таблицах говорят, что они связаны отношением “один ко многим ”. А поле Номер класса в таблице “Ученик” называют внешним ключом . Как видим, назначение внешних ключей - связывание таблиц. Отметим, что внешний ключ всегда ссылается на первичный ключ связанной таблицы (т.е. внешний ключ находится на стороне “многих”). Связанный с внешним первичный ключ называют родительским , хотя этот термин используется реже.

Проиллюстрируем сказанное схемой в стиле Microsoft Access (подробнее о “Схеме данных” Access написано в статье “Описание данных” 2).

Теперь вспомним об учителях и предметах. Анализируя предметную область (только так - ведь истинное положение вещей из самой формальной модели извлечь невозможно), мы замечаем, что тип связи между сущностями “учитель” и “предмет” иной, нежели рассмотренный выше. Ведь не только один предмет могут вести много учителей, но и один учитель может вести много предметов. Таким образом, между этими сущностями имеется связь “многие ко многим ”. Тут уже не обойтись введением дополнительных полей (попробуйте!). Связи “многие ко многим” всегда разрешаются посредством введения дополнительной таблицы. А именно, организуем таблицу “Учитель-Предмет”, имеющую следующую структуру:

Таблица “Учитель-Предмет”

Эта таблица имеет составной ключ, образованный из двух ее полей. И таблица “Учитель”, и таблица “Предмет” связаны с данной таблицей отношением “один ко многим” (разумеется, в обоих случаях “многие” находятся на стороне “Учитель-Предмет”). Соответственно, в таблице “Учитель-Предмет” имеются два внешних ключа (оба - части составного первичного ключа, что не воспрещается), служащие для связи с соответствующими таблицами.

На практике, помимо рассмотренных отношений “один ко многим” и “многие ко многим”, встречается и отношение “один к одному ”. С точки зрения теории такое отношение интереса не представляет, так как две таблицы, связанные отношением “один к одному”, всегда можно просто объединить в одну. Тем не менее в реальных базах данных отношение “один к одному” применяется для оптимизации обработки данных. Проиллюстрируем сказанное примером.

Допустим, мы храним очень много разнообразной информации о людях - данные их всевозможных документов, телефоны, адреса и пр. Скорее всего боRльшая часть этих данных будет использоваться очень редко. А часто нам потребуются лишь фамилия, имя, отчество и телефон. Тогда имеет смысл организовать две таблицы и связать их отношением “один к одному”. В одной (небольшой) таблице хранить часто используемую информацию, в другой - остальную. Естественно, что таблицы, связанные отношением “один к одному”, имеют один и тот же первичный ключ.

Правила целостности

Реляционная модель определяет два общих правила целостности базы данных: целостность объектов и ссылочная целостность.

Правило целостности объектов очень простое. Оно требует, чтобы первичные ключи таблиц не содержали неопределенных (пустых) значений .

Правило ссылочной целостности требует, чтобы внешние ключи не содержали несогласованных с родительскими ключами значений . Возвращаясь к рассмотренному выше примеру, мы должны потребовать, например, чтобы ученики относились лишь к классу, номер которого указан в таблице “Классы”.

Большинство СУБД умеют следить за целостностью данных (разумеется, это требует соответствующих усилий и от разработчика на этапе описания структур данных). В частности, для поддержания ссылочной целостности используются механизмы каскадирования операций. Каскадирование подразумевает, в частности, то, что при удалении записи из “родительской” таблицы, связанной с другой таблицей отношением “один ко многим”, из таблицы “многих” автоматически (самой СУБД, без участия пользователя) удаляются все связанные записи. И это естественно, ведь такие записи “повисают в воздухе”, они более ни с чем не связаны.

Индексация

Индексация - крайне важная с точки зрения практического применения, но факультативная с позиции чистой теории вещь. Основное назначение индексации - оптимизация (убыстрение) поиска (и, соответственно, некоторых других операций с базой данных). Индексация в любом случае требует дополнительных ресурсов (на физическом уровне чаще всего создаются специальные индексные файлы). Операции, связанные с модификацией данных, индексация может даже замедлять, поэтому индексируют обычно редко изменяемые таблицы, в которых часто производится поиск.

Индексный файл очень похож на индекс обычной книги. Для каждого значения индекса хранится список строк таблицы, в которых содержится данное значение. Соответственно, для поиска не надо просматривать всю таблицу - достаточно заглянуть в индекс. Зато при модификации записей может потребоваться перестроить индекс. И на это уходит дополнительное время.

Разумеется, и речи не идет о том, чтобы излагать теорию реляционных баз данных в рамках базового курса информатики! Тем не менее эта статья очень важна для нашей энциклопедии, поскольку в данном случае мы имеем дело с материалом, который не может быть в полном объеме изложен на уроках, но учитель владеть им должен. Почему?

Во-первых, потому что ряд понятий изучаются как раз в рамках базового курса. Это и табличное представление данных, и ключи таблиц. А все мы знаем, что очень трудно грамотно и точно изложить лишь некоторые понятия, не представляя общей картины.

Во-вторых, выполняя с детьми простые запросы к базам данных (соответствующий материал изложен в статье “Обработка данных” 2), необходимо иметь дело с правильными с точки зрения реляционной теории таблицами. Не требуется объяснять ученикам, что эти таблицы правильные, а “вот если бы…, то таблица была бы неправильной”, но недопустимо использовать плохие примеры.

В профильном курсе информатики ситуация может быть принципиально иной. Важнейшая и крайне продуктивная форма работы в профильных классах - проектная. В рамках учебных проектов можно и нужно разрабатывать несложные базы данных, и здесь не обойтись без основ изложенной теории. Необходимо, однако, учитывать следующее:

Моделируемые предметные области должны быть не слишком большими;

Они должны быть очень хорошо знакомы учащимся (в этом смысле изрядно поднадоевший всем проект “Школа” - не худший выбор!);

Наивно ожидать, что, прослушав основы теории, ученики смогут что-то спроектировать сами. Каждый шаг необходимо проходить вместе с ними, подробно аргументируя свои действия.

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,

Реляционная база данных - основные понятия

Часто, говоря о базе данных, имеют в виду просто некоторое автоматизированное хранилище данных. Такое представление не вполне корректно. Почему это так, будет показано ниже.

Действительно, в узком смысле слова, база данных - это некоторый набор данных, необходимых для работы (актуальные данные). Однако данные - это абстракция; никто никогда не видел "просто данные"; они не возникают и не существуют сами по себе. Данные суть отражение объектов реального мира. Пусть, например, требуется хранить сведения о деталях, поступивших на склад. Как объект реального мира - деталь - будет отображена в базе данных? Для того, чтобы ответить на этот вопрос, необходимо знать, какие признаки или стороны детали будут актуальны, необходимы для работы. Среди них могут быть название детали, ее вес, размеры, цвет, дата изготовления, материал, из которого она сделана и т.д. В традиционной терминологии объекты реального мира, сведения о которых хранятся в базе данных, называются сущностями - entities (пусть это слово не пугает читателя - это общепринятый термин), а их актуальные признаки - атрибутами (attributes).

Каждый признак конкретного объекта есть значение атрибута. Так, деталь "двигатель" имеет значение атрибута "вес", равное "50", что отражает тот факт, что данный двигатель весит 50 килограммов.

Было бы ошибкой считать, что в базе данных отражаются только физические объекты. Она способна вобрать в себя сведения об абстракциях, процессах, явлениях - то есть обо всем, с чем сталкивается человек в своей деятельности. Так, например, в базе данных можно хранить информацию о заказах на поставку деталей на склад (хотя он - не физический объект, а процесс). Атрибутами сущности "заказ" будут название поставляемой детали, количество деталей, название поставщика, срок поставки и т.д.

Объекты реального мира связаны друг с другом множеством сложных зависимостей, которые необходимо учитывать в информационной деятельности. Например, детали на склад поставляются их производителями. Следовательно, в число атрибутов детали необходимо включить атрибут "название фирмы-производителя". Однако этого недостаточно, так как могут понадобиться дополнительные сведения о производителе конкретной детали - его адрес, номер телефона и т.д. Значит, база данных должна содержать не только информацию о деталях и заказах на поставку, но и сведения об их производителях. Более того, база данных должна отражать связи между деталями и производителями (каждая деталь выпускается конкретным производителем) и между заказами и деталями (каждый заказ оформляется на конкретную деталь). Отметим, что в базе данных нужно хранить только актуальные, значимые связи.

Таким образом, в широком смысле слова база данных - это совокупность описаний объектов реального мира и связей между ними, актуальных для конкретной прикладной области. В дальнейшем мы будем исходить из этого определения, уточняя его по ходу изложения.

Реляционная модель данных

Итак, мы получили представление о том, что хранится в базе данных. Теперь необходимо понять, как сущности, атрибуты и связи отображаются на структуры данных. Это определяется моделью данных.

Традиционно все СУБД классифицируются в зависимости от модели данных, которая лежит в их основе. Принято выделять иерархическую, сетевую и реляционную модели данных. Иногда к ним добавляют модель данных на основе инвертированных списков. Соответственно говорят об иерархических, сетевых, реляционных СУБД или о СУБД на базе инвертированных списков.

По распространенности и популярности реляционные СУБД сегодня - вне конкуренции. Они стали фактическим промышленным стандартом, и поэтому отечественному пользователю придется столкнуться в своей практике именно с реляционной СУБД. Кратко рассмотрим реляционную модель данных, не вникая в ее детали.

Она была разработана Коддом еще в 1969-70 годах на основе математической теории отношений и опирается на систему понятий, важнейшими из которых являются таблица, отношение, строка, столбец, первичный ключ, внешний ключ.

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 строк и столбцов и имеет имя, уникальное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущность), а каждая ее строка - конкретный объект. Так, таблица Деталь содержит сведения о всех деталях, хранящихся на складе, а ее строки являются наборами значений атрибутов конкретных деталей. Каждый столбец таблицы - это совокупность значений конкретного атрибута объекта. Так, столбец Материал представляет собой множество значений "Сталь", "Олово", "Цинк", "Никель" и т.д. В столбце Количество содержатся целые неотрицательные числа. Значения в столбце Вес - вещественные числа, равные весу детали в килограммах.

Эти значения не появляются из воздуха. Они выбираются из множества всех возможных значений атрибута объекта, которое называется доменом (domain). Так, значения в столбце материал выбираются из множества имен всех возможных материалов - пластмасс, древесины, металлов и т.д. Следовательно, в столбце Материал принципиально невозможно появление значения, которого нет в соответствующем домене, например, "вода" или "песок".

Каждый столбец имеет имя, которое обычно записывается в верхней части таблицы (Рис. 1 ). Оно должно быть уникальным в таблице, однако различные таблицы могут иметь столбцы с одинаковыми именами. Любая таблица должна иметь по крайней мере один столбец; столбцы расположены в таблице в соответствии с порядком следования их имен при ее создании. В отличие от столбцов, строки не имеют имен; порядок их следования в таблице не определен, а количество логически не ограничено.

Рисунок 1. Основные понятия базы данных.

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). В таблице Деталь первичный ключ - это столбец Номер детали. В нашем примере каждая деталь на складе имеет единственный номер, по которому из таблицы Деталь извлекается необходимая информация. Следовательно, в этой таблице первичный ключ - это столбец Номер детали. В этом столбце значения не могут дублироваться - в таблице Деталь не должно быть строк, имеющих одно и то же значение в столбце Номер детали. Если таблица удовлетворяет этому требованию, она называется отношением (relation).

Взаимосвязь таблиц является важнейшим элементом реляционной модели данных. Она поддерживается внешними ключами (foreign key). Рассмотрим пример, в котором база данных хранит информацию о рядовых служащих (таблица Служащий) и руководителях (таблица Руководитель) в некоторой организации (Рис. 2 ). Первичный ключ таблицы Руководитель - столбец Номер (например, табельный номер). Столбец Фамилия не может выполнять роль первичного ключа, так как в одной организации могут работать два руководителя с одинаковыми фамилиями. Любой служащий подчинен единственному руководителю, что должно быть отражено в базе данных. Таблица Служащий содержит столбец Номер руководителя, и значения в этом столбце выбираются из столбца Номер таблицы Руководитель (см. Рис. 2 ). Столбец Номер Руководителя является внешним ключом в таблице Служащий.

Рисунок 2. Взаимосвязь таблиц базы данных.

Таблицы невозможно хранить и обрабатывать, если в базе данных отсутствуют "данные о данных", например, описатели таблиц, столбцов и т.д. Их называют обычно метаданными. Метаданные также представлены в табличной форме и хранятся в словаре данных (data dictionary).

Помимо таблиц, в базе данных могут храниться и другие объекты, такие как экранные формы, отчеты (reports), представления (views) и даже прикладные программы, работающие с базой данных.

Для пользователей информационной системы недостаточно, чтобы база данных просто отражала объекты реального мира. Важно, чтобы такое отражение было однозначным и непротиворечивым. В этом случае говорят, что база данных удовлетворяет условию целостности (integrity).

Для того, чтобы гарантировать корректность и взаимную непротиворечивость данных, на базу данных накладываются некоторые ограничения, которые называют ограничениями целостности (data integrity constraints).

Существует несколько типов ограничений целостности. Требуется, например, чтобы значения в столбце таблицы выбирались только из соответствующего домена. На практике учитывают и более сложные ограничения целостности, например, целостность по ссылкам (referential integrity). Ее суть заключается в том, что внешний ключ не может быть указателем на несуществующую строку в таблице. Ограничения целостности реализуются с помощью специальных средств, о которых речь пойдет в Разд. Сервер базы данных .

Язык SQL

Сами по себе данные в компьютерной форме не представляют интерес для пользователя, если отсутствуют средства доступа к ним. Доступ к данным осуществляется в виде запросов к базе данных, которые формулируются на стандартном языке запросов. Сегодня для большинства СУБД таким языком является SQL.

Появление и развития этого языка как средства описания доступа к базе данных связано с созданием теории реляционных баз данных. Прообраз языка SQL возник в 1970 году в рамках научно-исследовательского проекта System/R, работа над которым велась в лаборатории Санта-Тереза фирмы IBM. Ныне SQL - это стандарт интерфейса с реляционными СУБД. Популярность его настолько велика, что разработчики нереляционных СУБД (например, Adabas), снабжают свои системы SQL-интерейсом.

Язык SQL имеет официальный стандарт - ANSI/ISO. Большинство разработчиков СУБД придерживаются этого стандарта, однако часто расширяют его для реализации новых возможностей обработки данных. Новые механизмы управления данными, которые будут описаны в Разд. Сервер базы данных , могут быть использованы только через специальные операторы SQL, в общем случае не включенные в стандарт языка.

SQL не является языком программирования в традиционном представлении. На нем пишутся не программы, а запросы к базе данных. Поэтому SQL - декларативный язык. Это означает, что с его помощью можно сформулировать, что необходимо получить, но нельзя указать, как это следует сделать. В частности, в отличие от процедурных языков программирования (Си, Паскаль, Ада), в языке SQL отсутствуют такие операторы, как if-then-else, for, while и т.д.

Мы не будем подробно рассматривать синтаксис языка. Коснемся его лишь в той мере, которая необходима для понимания простых примеров. С их помощью будут проиллюстрированы наиболее интересные механизмы обработки данных.

Запрос на языке SQL состоит из одного или нескольких операторов, следующих один за другим и разделенных точкой с запятой. Ниже в таблице 1перечислены наиболее важные операторы, которые входят в стандарт ANSI/ISO SQL.

Таблица 1. Основные операторы языка SQL.

В запросах на языке SQL используются имена, которые однозначно идентифицируют объекты базы данных. В частности это - имя таблицы (Деталь), имя столбца (Название), а также имена других объектов в базе, которые относятся к дополнительным типам (например, имена процедур и правил), о которых речь пойдет в Разд. Сервер базы данных . Наряду с простыми, используются также сложные имена - например, квалификационное имя столбца (qualified column name) определяет имя столбца и имя таблицы, которой он принадлежит (Деталь.Вес). Для простоты в примерах имена будут записаны на русском языке, хотя на практике этого делать не рекомендуется.

Каждый столбец в любой таблице хранит данные определенных типов. Различают базовые типы данных - строки символов фиксированной длины, целые и вещественные числа, и дополнительные типы данных - строки символов переменной длины, денежные единицы, дату и время, логические данные (два значения - "ИСТИНА" и "ЛОЖЬ"). В языке SQL можно использовать числовые, строковые, символьные константы и константы типа "дата" и "время".

Рассмотрим несколько примеров.

Запрос "определить количество деталей на складе для всех типов деталей" реализуется следующим образом:

SELECT Название, Количество

FROM Деталь;

Результатом запроса будет таблица с двумя столбцами - Название и Количество, которые взяты из исходной таблицы Деталь. По сути, этот запрос позволяет получить вертикальную проекцию исходной таблицы (более строго, вертикальное подмножество множества строк таблицы). Из всех строк таблицы Деталь образуются строки, которые включают значения, взятые из двух столбцов - Название и Количество.

Запрос "какие детали, изготовленные из стали, хранятся на складе?", сформулированный на языке SQL, выглядит так:

FROM Деталь

WHERE Материал = "Сталь";

Результатом этого запроса также будет таблица, содержащая только те строки исходной таблицы, которые имеют в столбце Материал значение "Сталь". Этот запрос позволяет получить горизонтальную проекцию таблицы Деталь (звездочка в операторе SELECT означает выбор всех столбцов из таблицы).

Запрос "определить название и количество деталей на складе, которые изготовлены из пластмассы и весят меньше пяти килограммов" будет записан следующим образом:

SELECT Название, Количество

FROM Деталь

WHERE Материал = "Пластмасса"

AND Вес < 5;

Результат запроса - таблица из двух столбцов - Название, Количество, которая содержит название и число деталей, изготовленных из пластмассы и весящих менее 5 кг. По сути, операция выборки является операцией образования сначала горизонтальной проекции (найти все строки таблицы Деталь, у которых Материал = "Пластмасса" и Вес < 5), а затем вертикальной проекции (извлечь Название и Количество из выбранных ранее строк).

Одним из средств, обеспечивающих быстрый доступ к таблицам, являются индексы. Индекс - это структура базы данных, представляющая собой указатель на конкретную строку таблицы. Индекс базы данных используется так же, как индексный указатель в книге. Он содержит значения, взятые из одного или нескольких столбцов конкретной строки таблицы, и ссылку на эту строку. Значения в индексе упорядочены, что позволяет СУБД выполнять быстрый поиск в таблице.

Допустим, что сформулирован запрос к базе данных Склад:

SELECT Название Количество, Материал

FROM Деталь

WHERE Номер = "Т145-А8";

Если индексов для данной таблицы не существует, то для выполнения этого запроса СУБД должна просмотреть всю таблицу Деталь, последовательно выбирая из нее строки и проверяя для каждой из них условие выбора. Для больших таблиц такой запрос будет выполняться очень долго.

Если же был предварительно создан индекс по столбцу Номер таблицы Деталь, то время поиска в таблице будет сокращено до минимума. Индекс будет содержать значения из столбца Номер и ссылку на строку с этим значением в таблице Деталь. При выполнении запроса СУБД вначале найдет в индексе значение "Т145-А8" (и сделает это быстро, так как индекс упорядочен, а его строки невелики), а затем по ссылке в индексе определит физическое расположение искомой строки.

Индекс создается оператором SQL CREATE INDEX (СОЗДАТЬ ИНДЕКС). В данном примере оператор

CREATE UNIQUE INDEX Индекс детали

ON Деталь (Номер);

позволит создать индекс с именем "Индекс детали" по столбцу Номер таблицы Деталь.

Для пользователя СУБД интерес представляют не отдельные операторы языка SQL, а некоторая их последовательность, оформленная как единое целое и имеющая смысл с его точки зрения. Каждая такая последовательность операторов языка SQL реализует определенное действие над базой данных. Оно осуществляется за несколько шагов, на каждом из которых над таблицами базы данных выполняются некоторые операции. Так, в банковской системе перевод некоторой суммы с краткосрочного счета на долгосрочный выполняется в несколько операций. Среди них - снятие суммы с краткосрочного счета, зачисление на долгосрочный счет.

Если в процессе выполнения этого действия произойдет сбой, например, когда первая операция будет выполнена, а вторая - нет, то деньги будут потеряны. Следовательно, любое действие над базой данных должно быть выполнено целиком, или не выполняться вовсе. Такое действие получило название транзакции.

Обработка транзакций опирается на журнал, который используется для отката транзакций и восстановления состояния базы данных. Более подробно о транзакциях будет сказано в Разд. Обработка транзакций .

Завершая обсуждение языка SQL, еще раз подчеркнем, что это - язык запросов. На нем нельзя написать сколько-нибудь сложную прикладную программу, которая работает с базой данных. Для этой цели в современных СУБД используется язык четвертого поколения (Forth Generation Language - 4GL), обладающий как основными возможностями процедурных языков третьего поколения (3GL), таких как Си, Паскаль, Ада, так и возможностью встроить в текст программы операторы SQL, а также средствами управления интерфейсом пользователя (меню, формами, вводом пользователя и т.д.). Сегодня язык 4GL - это один из фактических стандартов средств разработки приложений, работающих с базами данных.

А также рассмотрел при помощи команды SET NAMES и файла конфигураций my.ini. Сегодня будет краткая и если можно так сказать теоретическая статья, посвященная вопросу — что такое базы данных и какие базы данных бывают .

В этой статье я постараюсь изложить кратко какие виды и типы баз данных бывают и остановлюсь на некоторых из них более подробно. Мы поговорим о структуре иерархических баз данных , уделим внимание структуре сетевых баз данных , и более подробно остановимся на структуре реляционных базах данных , рассмотрим особенности реляционных баз данных . И в конце статьи немного затронем тему проектирования баз данных , естественно реляционных, так сервер MySQL это по сути математическая модель реляционных баз данных. Проектирование баз данных и типы данных, с которыми может работать MySQL сервер — это темы для последующих публикаций.

База данных. Математические модели, структура, определение.

Я хоть и не собираюсь на своем блоге подробно рассказывать про математические законы и теории описывающие реляционные базы данных, но принцип того, как они устроены я рассказать должен, если вас заинтересует данная тема, то вы всегда можете посетить специализированный математический ресурс или почитать соответствующую литературу, а можете всегда задать вопрос в комментариях к данной публикации, и я по мере своих возможностей постараюсь вам ответить. Как я уже говорил, тема данной статьи – реляционные базы данных . Я постараюсь ответить на вопрос, что такое реляционные базы данных простым и понятным языком. Затрону основные понятия, относящиеся к реляционным базам данных, терминологию, историю возникновения баз данных вообще и реляционных в частности.

Виды и типы баз данных

Как я уже говорил, видов и типов баз данных очень и очень много и описать их все в данной публикации я просто не смогу, но самые распространенные виды хранения информации или виды баз данных я постараюсь описать. Понятно, что база данных хранит в себе информацию о каких-то объектах, например, информацию о товаре в интернет-магазине. Любой товар в базе данных – это объект с какими-то определенными параметрами и свойствами. Перейдем к конкретным примерам.

Иерархическая база данных, структура иерархических баз данных

Иерархическая база данных – каждый объект при таком хранение информации представляется в виде определенной сущности, то есть, у этой сущности могут быть дочерние элементы, родительские элементы, а у тех дочерних могут быть еще дочерние элементы, но есть один объект, с которого все начинается. Получается своеобразное дерево. Примером иерархической базы данных может быть, или файловая система компьютера, пример с файловой системой компьютера я приводил, когда рассматривал структуру XML документа, в рубрике Заметки о XML.

Следует сказать, что базы данных подобного вида оптимизированы под чтение информации , то есть, базы данных, имеющие иерархическую структуру умеют очень быстро выбирать, запрашиваемую информацию и отдавать ее пользователям. Но такая структура не позволяет столь же быстро перебирать информацию, тут можно привести пример из жизни, компьютер может легко работать с каким-либо конкретным файлом или папкой (которые, по сути являются объектами иерархической структуры) но проверка компьютера антивирусам осуществляется очень долго. Второй пример – реестр Windows.

На рисунке вы можете увидеть структуру иерархической базы данных , в самом верху находится родитель или корневой элемент , ниже находятся дочерние элементы , элементы, находящиеся на одном уровне называются братьями , ну или соседними элементами. Соответственно чем ниже уровень элемента, тем вложенность этого элемента больше.

Сетевая база данных, структура сетевых баз данных

Сетевые базы данных , являются своеобразной модификацией иерархических баз данных . Если вы внимательно смотрели на рисунок выше, то наверное обратили внимание, что к каждому нижнему элементу идет только одна стрелочка от верхнего элемента. То есть у иерархических баз данных у каждого дочернего элемента может быть только один потомок. Сетевые базы данных отличаются от иерархических тем, что у дочернего элемента может быть несколько предков, то есть, элементов стоящих выше него. Для большей наглядности и понимания структуры сетевых баз данных обратите внимание на рисунок:

Стоит заметить, что сетевые базы данных обладают примерно теми же характеристиками, что и иерархические базы данных. Но, в данной рубрике нас не сильно интересуют иерархические и сетевые базы данных, данная тема больше относится к формату XML , и возможно в рубрике посвященной языку расширяемой разметки, я постараюсь более подробно рассмотреть эту тему. А в рубрике посвященной MySQL нас интересуют реляционные базы данных , на которых мы и остановимся более подробно.

Реляционные базы данных, структура реляционных баз данных

Реляционные базы данных получили очень широкое распространение и многие пытаются писать огромные статьи, посвященные вопросу – почему реляционные базы данных получили такое широкое распространение , делают глубокомысленные выводы и замечания. Но на самом деле все очень просто – реляционные базы данных очень легко описываются в математике , то есть, под них очень хорошо написана математика.

Был когда-то такой математик – Эдгар Франк Кодд , умерший в 2003 году, который в восьмидесятых годах очень подробно описал структуру реляционных баз данных математическим языком . А если есть хорошо написанная математика, то соответственно есть и программная реализация. Останавливаться на биографии Э.Ф. Кодда я не буду, для этого есть различные энциклопедии. Именно благодаря Кодду реляционные базы данных стали активно развиваться. Поэтому-то, когда мы говорим базы данных, чаще всего мы подразумеваем именно реляционные базы данных .

Особенности реляционных баз данных

Главной особенностью реляционных баз данных является, то, что объекты внутри таких баз данных хранятся в виде набора двумерных таблиц . То есть, таблица состоит из набора столбцов, в котором может указываться: название, тип данных(дата, число, строка, текст и т.д.). Еще одной важной особенность реляционных БД является, то, что число столбцов фиксировано, то есть, структура базы данных известна заранее , а вот число строк или рядов в реляционных базах данных ничем не ограничено, если говорить грубо, то строки в реляционных базах данных и есть объекты , которые хранятся в базе данных.

На самом деле, базы данных – это абстрактное понятие, таблица – это всего лишь способ хранения информации, набор таблиц может быть связан логически и этот набор называют база данных. Поэтому неправильно говорить, что MySQL это база данных, база данных – это хранящаяся информация. А вот такое понятие, как СУБД – система управления базами данных , это и есть MySQL сервер , именно при помощи него мы управляем хранящимися данными. Или иначе математических идей.

Самой трудной задачей при работе с реляционными базами данных , является проектирование структуры баз данных . Проектирование структуры базы данных, заключается не только в том, чтобы создать таблицу и указать тип данных и наименование столбцов. На самом деле проектирование – это самый сложный этап при работе с базами данных . Потому что мощности ваших компьютеров ограничены. Пока данных мало, мало таблиц и строк в этих таблицах, машина будет их обрабатывать очень и очень быстро. Но, со временем количество информации будет увеличиваться, и мы получим замедление, которое будет увеличиваться, поскольку машине необходимо время на обработку тех или иных запросов(обработка информации). В прошлой статье я уже писал, что реляционные БД прежде всего ориентированы на модификацию(OLTP) , то есть, добавить новую запись в таблицу – это очень простая операция для реляционной СУБД , а вот сделать выборку данных, это уже трудоемкая операция. Также есть и изменение данных, это как бы промежуточное звено между чтением и добавлением. Хотя .

Проектирование базы данных

Ну что же, мы немного поговорили о достоинствах и недостатках реляционных баз данных . И теперь, вкратце, я затрону вопрос проектирования баз данных . Под проектированием я понимаю следующее: садится человек за стол, берет бумагу и ручку, и исходя из поставленной задачи, а также, исходя из достоинств и недостатков той или иной системы, в нашем случае СУБД MySQL начинает составлять структуру будущей базы данных. Требование к проектируемой базе данных обычно ставятся следующее:

1. База данных должна быть как можно более компактна, то есть, неизыбыточна.
2. База данных должна быть простой с точки зрения обработки.

И как вы, наверное, поняли, данные требования противоречат друг другу. Проектирование — это самый важный аспект при работе с базами данных. Обычно, проектировщик – это опытный администратор сервера баз данных, либо архитектор баз данных, с большим опытом работы. В серьезных проектах может быть несколько десятков, а то и сотен таблиц, которые связаны между собой самыми замысловатыми способами связи. Конечно, я не собираюсь углубляться в проектирование баз данных , да и не смогу это сделать, но, кое какие основы проектирования баз данных я попытаюсь осветить на страницах своего блога. Прежде чем приступить к проектированию базы данных, нужно понять, а что мы вообще собираемся проектировать. То есть, должны понять, что у нас должно получиться на выходе.

А на выходе мы должны получить так называемую диаграмму или как ее еще называют схема . Диаграмма – это определение: какая информация будет храниться, в какой таблице она будет храниться, в каком столбце какой тип данных, как называется таблица, сколько столбцов в таблице и их тип, как связаны между собой таблицы. Да, типы данных в столбцах могут быть разными, например, номер телефона или индекс можно записать, как с помощью символов, так и с помощью числового типа данных. Но появляется вопрос: какой тип данных лучше для хранения номера телефона или почтового индекса ? Чисто интуитивно на этот вопрос чаще всего отвечают правильно – номер телефона в базе данных должен иметь символьный тип, а вот объяснить, почему именно символьный тип могут немногие. Объяснение очень простое, например, нам потребовались все почтовые индексы, начинающиеся на 637 или номера телефонов начинающиеся на 952, так вот, сделать такую выборку из данных имеющих числовой тип задача довольно проблематичная, а сделать такую же выборку из данных символьного типа довольно легко.