Этапы проектирования баз данных. Этапы проектирования и объекты моделирования. Ведение каталога читателей

Время от времени я заглядываю на Toster.ru и иногда даже отвечаю там на вопросы. Чаще всего люди спрашивают две вещи — как стать программистом и как правильно спроектировать схему базы данных. Мне лично кажется очень странным, что так много людей задают последний вопрос. Мне почему-то всегда казалось, что это такая простая вещь, которую умеют вообще все. Но, раз так много людей интересуются, здесь я постараюсь дать достаточно развернутый и в то же время краткий ответ.

Я предполагаю, что SQL вы знаете. То есть, объяснять, что такое таблицы, строки, индексы, первичные ключи и ссылочная целостность, не требуется. Если это не так, боюсь, я вынужден отправить вас к соответствующей литературе. Благо, ее сейчас очень много.

Рисуем диаграмму

Допустим, требуется спроектировать схему базы данных, в которой хранится информация о музыкальных исполнителях, альбомах и песнях. На начальном этапе, когда у нас еще совсем ничего нет, удобно начать с рисования диаграммы будущей схемы. Можно начать с наброска ручкой на листе бумаги, можно сразу взять специализированный редактор. Их сейчас очень много , все они устроены довольно похожим образом. При подготовке этой заметки я воспользовался DbSchema . Это платная программа, но мне кажется, что она стоит своих денег. К тому же, в нормальных компаниях обычно оплачивают стоимость софта, необходимого для работы. Триал у DbSchema, если что, составляет две недели.

Нарисовать следюущую диаграмму заняло у меня порядко десяти минут:

Если раньше вам не доводилось работать с такими диаграммами, не пугайтесь, тут все просто. Прямоугольнички — это таблицы, строки в прямоугольничках — имена столбцов, стрелочками обозначаются внешние ключи, а ключиками — первичные ключи. При желании тут можно разглядеть даже индексы, типы столбцов и обязательность их заполнения (null / not null), но для нас сейчас это не так важно.

Генерируем SQL и скармливаем его СУБД

Нетрудно заметить, что данная диаграмма легко отображается в код для создания схемы базы данных на языке SQL. В DbSchema сгенерировать SQL можно, сказав Schema → Generate Schema and Data Script. Затем полученный скрипт можно скормить используемой вами СУБД:

cat music.sql | psql -hlocalhost test_database test_user

Я использовал PostgreSQL. Информацию о том, как установить эту СУБД, вы найдете в этой заметке .

Итак, чем же я руководствовался при проектировании схемы?

Нормальные формы

Процесс устранения избыточности и ликвидации противоречивости базы данных называется нормализацией . Выделяют так называемые нормальные формы, из которых на практике редко кто помнит больше первых трех.

Грубо говоря, таблица находится в первой нормальной форме (1НФ), если на пересечении любой строки и любого столбца в таблице находится ровно одно значение. В современных РСУБД это условие всегда выполняется. Даже если СУБД поддерживает множества или массивы, на пересечении строки и столбца хранится ровно одно значение типа множество или массив. Но в таблице (user varchar(100), phone integer) не может быть строки alex - 1234, 5678 . В 1НФ может быть только две сроки — alex - 1234 и alex - 5678 .

Вторая нормальная форма (2НФ) означает, что таблица находится в первой нормальной форме, и каждый неключевой атрибут неприводимо зависит от значения первичного ключа. Неприводимость означает следующее. Если первичный ключ состоит из одного атрибута, то любая функциональная зависимость от него неприводима. Если первичный ключ является составным, то в таблице не может быть атрибута, значение которого однозначно определяется значением подмножества атрибутов первичного ключа.

Таблица находится в третьей нормальной форме, если она находится в 2НФ и ни один неключевой атрибут не находится в транзитивной функциональной зависимости от первичного ключа. Например, рассмотрим таблицу (employee varchar(100) primary key, department varchar(100), department_phone integer) . Очевидно, что она находится в 2НФ. Но телефон отдела находится в транзитивной функциональной зависимости от имени сотрудника, так как сотрудник однозначно задает отдел, а отдел однозначно задает телефон отдела. Для приведения таблицы в 3НФ нужно разбить ее на две таблицы — employee - department и departmnet - phone .

Легко видеть, что нормализация уменьшает избыточность базы данных и препятствует внесению случайных ошибок. Например, если оставить таблицу из последнего примера в 2НФ, то можно по ошибке прописать одному и тому же отделу разные телефоны. Или рассмотрим компанию с пятью отделами и 1000 сотрудниками. Если у отдела поменялся номер телефона, то для его обновления в базе данных в случае 2НФ потребуется просканировать 1000 строк, а в случае с 3НФ только пять.

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

Содержание проектирования баз данных и этапность

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ключевые из них ниже будут рассмотрены подробнее.

Инфологическое проектирование

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

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

Инфологическую модель можно создавать с помощью нескольких методов и подходов:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Выбор системы управления и программных средств БД

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

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

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

Логическое проектирование БД

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

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

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

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

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

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

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

Физическое проектирование БД

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

Построение физической модели сопряжено с решением во многом противоречивых задач:

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

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

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

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

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

30.03.17 3351

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

Процесс проектирования базы данных

Надлежащим образом структурированная база данных:

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

Разработка БД включает в себя следующие этапы:

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

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

Анализ требований: определение цели базы данных

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

Вот несколько способов сбора информации перед созданием базы данных:

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

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

Клиенты

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

Товары

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

Заказы

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

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

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

Структура базы данных: построение блоков

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Создание связей между сущностями

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

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

Связь «один-к одному»

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

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

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

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

Связь «один-ко-многим»

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

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

Связь «многие-ко-многим»

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

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

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

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

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

Обязательно или нет?

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

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

Рекурсивные связи

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

Лишние связи

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

Нормализация базы данных

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

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

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

Первая форма нормализации

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

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

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

Вторая форма нормализации

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

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

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

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

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

Третья форма нормализации

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

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

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

Многомерные данные

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

Правила целостности данных

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

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

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

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

Добавление индексов и представлений

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

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

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

Расширенные свойства

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

SQL и UML

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

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

Системы управления базами данных

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

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

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

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

Хорошо Плохо

Этапы проектирования базы данных

Все тонкости построения информационной модели некоторой предметной области деятельности человека преследуют одну цель – получить хорошую БД. Поясним термин – хорошая БД и сформулируем требования, которым должна удовлетворять такая БД:

1. БД должна удовлетворять информационным потребностям пользователей (организаций) и по структуре и содержанию соответствовать решаемым задачам;

2. БД должна обеспечивать получение требуемых данных за приемлемое время, т.е. отвечать требованиям производительности;

3. БД должна легко расширяться при реорганизации предметной области;

4. БД должна легко изменяться при изменении программной и аппаратной среды;

5. Корректные данные, загруженные в БД, должны оставаться корректными (данные должны проверяться на корректность при их вводе).

Рассмотрим основные этапы проектирования (рис. 3.5):

Первый этап . Планирование разработки базы данных. На этом этапе выделятся наиболее эффективный способ реализации этапов жизненного цикла системы.

Второй этап . Определение требований к системе. Производится определение диапазона действий и границ приложения базы данных, а также производится сбор и анализ требований пользователей.

Третий этап . Проектирование концептуальной модели БД. Процесс создания БД начинается с определения концептуальной модели, представляющей объекты и их взаимосвязи без указания способов их физического хранения. Усилия на этом этапе должны быть направлены на структуризацию данных и выявление взаимосвязей между ними. Этот процесс можно разбить еще на несколько подэтапов:

a) Уточнение задачи. Еще перед началом работы над конкретным приложением у разработчика обычно имеются некоторые представления о том, что он будет разрабатывать. В иных случаях, когда разрабатывается небольшая персональная БД, такие представления могут быть достаточно полными. В других случаях, когда разрабатывается большая БД под заказ, таких представлений может быть очень мало, или они наверняка будут поверхностными. Сразу начинать разработку с определения таблиц, полей и связей между ними явно рановато. Такой подход может привести к полной переделке большей части приложения. Поэтому следует затратить некоторое время на составление списка всех основных задач, которые в принципе должны решаться этим приложением, включая и те, которые могут возникнуть в будущем.

Рис. 3.5. Схема проектирования БД

b) Уточнение последовательности выполнения задач. Чтобы приложение работало логично и удобно, лучше всего объединить основные задачи в группы и затем упорядочить задачи каждой группы так, чтобы они располагались в порядке их выполнения. Группировка и графическое представление последовательности их выполнения поможет определить естественный порядок выполнения задач.

c) Анализ данных. После определения списка задач необходимо для каждой задачи составить подробный перечень данных, требуемых для ее решения. После этапа анализа данных можно приступать к разработке концептуальной модели, т.е. к выделению объектов, атрибутов и связей.

Четвертый этап . Построение логической модели. Построение логической модели начинается с выбора модели данных. При выборе модели важную роль играет ее простота, наглядность и сравнение естественной структуры данных с моделью, ее представляющей. Например, если иерархическая структура присуща самим данным, то выбор иерархической модели будет предпочтительнее. Но зачастую этот выбор определяется успехом (или наличием) той или иной СУБД. То есть разработчик выбирает СУБД, а не модель данных. Таким образом, на этом этапе концептуальная модель транслируется в модель данных, совместимую с выбранной СУБД. Возможно, что отображенные в концептуальной модели взаимосвязи между объектами либо некоторые атрибуты объектов окажутся впоследствии нереализуемыми средствами выбранной СУБД. Это потребует изменения концептуальной модели. Версия концептуальной модели, которая может быть обеспечена конкретной СУБД, называется логической моделью . Иногда процесс определения концептуальной и логической моделей называется определением структуры данных.

Пятый этап . Построение физической модели. Физическая модель определяет размещение данных, методы доступа и технику индексирования. На этапе физического проектирования мы привязываемся к конкретной СУБД и расписываем схему данных более детально, с указанием типов, размеров полей и ограничений. Кроме разработки таблиц и индексов, на этом этапе производится также определение основных запросов.

При построении физической модели приходится решать две взаимно противоположные по своей сути задачи. Первой из них является минимизация места хранения данных, а второй – достижение максимальной производительности, целостности и безопасности данных. Например, для обеспечения высокой скорости поиска необходимо создание индексов, причем их число будет определяться всеми возможными комбинациями полей, участвующими в поиске; для восстановления данных требуется ведения журнала всех изменений и создание резервных копий БД; для эффективной работы транзакций требуется резервирование места на диске под временные объекты и т.д., что приводит к увеличению (иногда значительному) размера БД.

Шестой этап . Оценка физической модели. На этом этапе проводится оценка эксплуатационных характеристик. Здесь можно проверить эффективность выполнения запросов, скорость поиска, правильность и удобство выполнения операций с БД, целостность данных и эффективность расхода ресурсов компьютера. При неудовлетворительных эксплуатационных характеристиках возможен возврат к пересмотру физической и логической моделей данных, выбору СУБД и типа компьютера.

Седьмой этап . Реализация БД. При удовлетворительных эксплуатационных характеристиках можно перейти к созданию макета приложения, то есть набору основных таблиц, запросов, форм и отчетов. Этот предварительный макет можно продемонстрировать перед заказчиком и получить его одобрение перед детальной реализацией приложения.

Восьмой этап . Тестирование и оптимизация. Обязательным этапом является тестирование и оптимизация разработанного приложения.

Этап девятый, заключительный . Сопровождение и эксплуатация. Так как выявить и устранить все ошибки на этапе тестирования не получается, то этап сопровождения является обычным для баз данных.

Существует два основных подхода к проектированию схемы данных: нисходящий и восходящий. При восходящем подходе работа начинается с нижнего уровня – уровня определения атрибутов, которые на основе анализа существующих между ними связей группируются в отношения, представляющие объекты, и связи между ними. Процесс нормализации таблиц для реляционной модели данных является типичным примером этого подхода. Этот подход хорошо подходит для проектирования относительно небольших БД. При увеличении числа атрибутов до нескольких сотен и даже тысяч более подходящей стратегией проектирования является нисходящий подход. Начинается этот подход с определения нескольких высокоуровневых сущностей и связей между ними. Затем эти объекты детализируются до необходимого уровня. Примером такого подхода проектирования является использование модели «сущность-связь». На практике эти подходы обычно комбинируются. В этом случае можно говорить о смешанном подходе проектирования.

Проектирование баз данных

Основные понятия о базах данных и СУБД

Информационная система (ИС) – это система, построенная на базе компьютерной техники, предназначенная для хранения, поиска, обработки и передачи значительных объемов информации, имеющая определенную практическую сферу применения.

База данных – это ИС, которая хранится в электронном виде.

База данных (БД) – организованная совокупность данных, предназначенная для длительного хранения во внешней памяти ЭВМ, постоянного обновления и использования.

БД служат для хранения и поиска большого объёма информации. Примеры баз данных: записная книжка, словари, справочники, энциклопедии и т.д.

Классификация баз данных:

1. По характеру хранимой информации:

- Фактографические – содержат краткие сведения об описываемых объектах, представленных в строго определённом формате (картотеки, н-р: БД книжного фонда библиотеки, БД кадрового состава учреждения),

- Документальные – содержат документы (информацию) самого разног типа: текстового, графического, звукового, мультимедийного (архивы, н-р: справочники, словари, БД законодательных актов в области уголовного права и др.)

2. По способу хранения данных:

- Централизованные (хранятся на одном компьютере),

- Распределенные (используются в локальных и глобальных компьютерных сетях).

3. По структуре организации данных:

- Реляционные (табличные),

- Нереляционные.

Термин «реляционный» (от лат. relatio – отношение) указывает на то, что такая модель хранения данных построена на взаимоотношении составляющих её частей. Реляционная база данных, по сути, представляет собой двумерную таблицу . Каждая строка такой таблицы называется записью. Столбцы таблицы называются полями: каждое поле характеризуется своим именем и топом данных. Поле БД – это столбец таблицы, содержащий значения определенного свойства.

Свойства реляционной модели данных:

Каждый элемент таблицы – один элемент данных;

Все поля таблицы являются однородными, т.е. имеют один тип;

Одинаковые записи в таблице отсутствуют;

Порядок записей в таблице может быть произвольным и может характеризоваться количеством полей, типом данных.

Иерархической называется БД, в которой информация упорядоченная следующим образом: один элемент считается главным, остальные – подчинёнными. В иерархической базе данных записи упорядочиваются в определенную последовательность, как ступеньки лестницы, и поиск данных может осуществляться последовательным «спуском» со ступени на ступень. Данная модель характеризуется такими параметрами, как уровни, узлы, связи. Принцип работы модели таков, что несколько узлов более низкого уровня соединяются при помощи связи с одним узлом более высокого уровня.

Узел – информационная модель элемента, находящегося на данном уровне иерархии.

Свойства иерархической модели данных:

Несколько узлов низшего уровня связано только с одним узлом высшего уровня;

Иерархическое дерево имеет только одну вершину (корень), не подчинено никакой другой вершине;

Каждый узел имеет своё имя (идентификатор);

Существует только один путь от корневой записи к более частной записи данных.

Иерархической базой данных является Каталог папок Windows, с которым можно работать, запустив Проводник. Верхний уровень занимает папка Рабочий стол. На втором уровне находятся папки Мой компьютер, Мои документы, Сетевое окружение и Корзина, которые представляют собой потомков папки Рабочий стол, будучи между собой близнецами. В свою очередь, папка Мой компьютер – предок по отношению к папкам третьего уровня, папкам дисков (Диск 3,5(А:), С:, D:, E:, F:) и системным папкам (Принтеры, Панель управления и др.).

Сетевой называется БД, в которой к вертикальным иерархическим связям добавляются горизонтальные связи. Любой объект может быть главным и подчинённым.

Сетевой базой данных фактически является Всемирная паутина глобальной компьютерной сети Интернет. Гиперссылки связывают между собой сотни миллионов документов в единую распределенную сетевую базу данных.

Программное обеспечение, предназначенное для работы с базами данных, называется система управления базами данных (СУБД). СУБД используются для упорядоченного хранения и обработки больших объемов информации.

Система управления базами данных (СУБД) – это система, обеспечивающая поиск, хранение, корректировку данных, формирование ответов на запросы. Система обеспечивает сохранность данных, их конфиденциальность, перемещение и связь с другими программными средствами.

Основные действия, которые пользователь может выполнять с помощью СУБД:

Создание структуры БД;

Заполнение БД информацией;

Изменение (редактирование) структуры и содержания БД;

Поиск информации в БД;

Сортировка данных;

Защита БД;

Проверка целостности БД.

Современные СУБД дают возможность включать в них не только текстовую и графическую информацию, но и звуковые фрагменты и даже видеоклипы.

Простота использования СУБД позволяет создавать новые базы данных, не прибегая к программированию, а пользуясь только встроенными функциями. СУБД обеспечивают правильность, полноту и непротиворечивость данных, а также удобный доступ к ним.

Популярные СУБД - FoxPro, Access for Windows, Paradox.

Таким образом, необходимо различать собственно базы данных (БД) – упорядоченные наборы данных, и системы управления базами данных (СУБД) – программы, управляющие хранением и обработкой данных. Например, приложение Access, входящее в офисный пакет программ Microsoft Office, является СУБД, позволяющей пользователю создавать и обрабатывать табличные базы данных.

Принципы построения систем управления баз данных следуют из требований, которым должна удовлетворять организация баз данных:

- Производительность и готовность. Запросы от пользователя базой данных удовлетворяются с такой скоростью, которая требуется для использования данных. Пользователь быстро получает данные всякий раз, когда они ему необходимы.

- Минимальные затраты. Низкая стоимость хранения и использования данных, минимизация затрат на внесение изменений.

- Простота и легкость использования. Пользователи могут легко узнать и понять, какие данные имеются в их распоряжении. Доступ к данным должен быть простым, исключающим возможные ошибки со стороны пользователя.

- Простота внесения изменений. База данных может увеличиваться и изменяться без нарушения имеющихся способов использования данных.



- Возможностьпоиска. Пользователь базы данных может обращаться с самыми различными запросами по поводу хранимых в ней данных. Для реализации этого служит так называемый язык запросов.

- Целостность . Современные базы данных могут содержать данные, используемые многими пользователями. Очень важно, чтобы в процессе работы элементы данных и связи между ними не нарушались. Кроме того, аппаратные ошибки и различного рода случайные сбои не должны приводить к необратимым потерям данных. Значит, система управления данными должна содержать механизм восстановления данных.

- Безопасность и секретность. Под безопасностью данных понимают защиту данных от случайного или преднамеренного доступа к ним лиц, не имеющих на это права, от неавторизированной модификации (изменения) данных или их разрушения. Секретность определяется как право отдельных лиц или организаций решать, когда, как какое количество информации может быть передано другим лицам или организациям.

Далее на примере одной из самых распространенных систем управления базами данных – Microsoft Access входит в состав популярного пакета Microsoft Office – мы познакомимся с основными типами данных, способами создания баз данных и с приемами работы с базами данных.

Проектирование баз данных

Как и любой программный продукт, база данных обладает собственным жизненным циклом (ЖЦБД). Главной составляющей в жизненном цикле БД является создание единой базы данных и программ, необходимых для ее работы.

ЖЦБД включает в себя следующие основные этапы:

1. Планирование разработки базы данных;

2. Определение требований к системе;

3. Сбор и анализ требований пользователей:

4. Проектирование базы данных:

Концептуальное проектирование базы данных – создание концептуальной модели данных, то есть информационной модели. Такая модель создаётся без ориентации на какую-либо конкретную СУБД и модель данных. Чаще всего концептуальная модель базы данных включает в себя: описание информационных объектов, или понятий предметной области и связей между ними; описание ограничений целостности, т.е. требований к допустимым значениям данных и к связям между ними;

Логическое проектирование базы данных – создание логической модели данных; создание схемы базы данных на основе конкретной модели данных, например, реляционной модели данных. Для реляционной модели данных логическая модель - набор схем отношений, обычно с указанием первичных ключей, а также «связей» между отношениями, представляющих собой внешние ключи.

Преобразование концептуальной модели в логическую модель, как правило, осуществляется по формальным правилам. Этот этап может быть в значительной степени автоматизирован.

На этапе логического проектирования учитывается специфика конкретной модели данных, но может не учитываться специфика конкретной СУБД.

Физическое проектирование базы данных – создание схемы базы данных для конкретной СУБД, создание описания СУБД. Специфика конкретной СУБД может включать в себя ограничения на именование объектов базы данных, ограничения на поддерживаемые типы данных и т.п. Кроме того, специфика конкретной СУБД при физическом проектировании включает выбор решений, связанных с физической средой хранения данных (выбор методов управления дисковой памятью, разделение БД по файлам и устройствам, методов доступа к данным, разработка средств защиты данных), создание индексов и т.д.;

5. Разработка приложений:

Проектирование транзакций (группа инструкций SQL (набор команд), исполняемых как единое целое);

Проектирование пользовательского интерфейса;

6. Реализация;

8. Тестирование;

9. Эксплуатация и сопровождение:

Анализ функционирования и поддержка исходного варианта БД;

Адаптация, модернизация и поддержка переработанных вариантов.

Проектирование баз данных – процесс создания схемы базы данных и определения необходимых ограничений целостности (соответствие имеющейся в базе данных информации её внутренней логике, структуре и всем явно заданным правилам).

Основные задачи проектирования баз данных:

Обеспечение хранения в БД всей необходимой информации.

Обеспечение возможности получения данных по всем необходимым запросам.

Сокращение избыточности и дублирования данных.

Обеспечение целостности базы данных.