Системы управления базами данных. средства реализации меню, экранных форм ввода-вывода данных и генерации отчетов. Типы моделей баз данных
Типы моделей баз данных
СУБД используют различные модели данных . Самые старые системы можно разделить на иерархические и сетевые базы данных - это пререляционные модели.
Иерархическая модель
В иерархической модели элементы организованы в структуры, связанные между собой иерархическими или древовидными связями. Родительский элемент может иметь несколько дочерних элементов. Но у дочернего элемента может быть только один предок.
«Система управления информацией » (Information Management System ) компании IMB - пример иерархической СУБД.
Иерархическая модель организует данные в форме дерева с иерархией родительских и дочерних сегментов. Такая модель подразумевает возможность существования одинаковых (преимущественно дочерних ) элементов. Данные здесь хранятся в серии записей с прикреплёнными к ним полями значений. Модель собирает вместе все экземпляры определённой записи в виде «типов записей » - они эквивалентны таблицам в реляционной модели, а отдельные записи — столбцам таблицы. Для создания связей между типами записей иерархическая модель использует отношения типа «родитель-потомок » вида 1:N . Это достигается путём использования древовидной структуры - она «позаимствована » из математики, как и теория множеств, используемая в реляционной модели.
Иерархические системы баз данных
Рассмотрим в качестве примера иерархической модели данных организацию, хранящую информацию о своём работнике: имя, номер сотрудника, отдел и зарплату. Организация также может хранить информацию о его детях, их имена и даты рождения.
Данные о сотруднике и его детях формируют иерархическую структуру, где информация о сотруднике – это родительский элемент, а информация о детях — дочерний элемент. Если у сотрудника три ребёнка, то с родительским элементом будут связаны три дочерних. В иерархической базе данных отношение «родитель-потомок » - это отношение «один ко многим ». То есть у дочернего элемента не может быть больше одного предка.
Иерархические БД были популярны, начиная с конца 1960-х годов, когда компания IBM представила свою СУБД «Система управления информацией. Иерархическая схема состоит из типов записей и типов «родитель-потомок »:
- Запись - это набор значений полей.
- Записи одного типа группируются в типы записей.
- Отношения «родитель-потомок» - это отношения вида 1:N между двумя типами записей.
- Схема иерархической базы данных состоит из нескольких иерархических схем.
Сетевая модель
В сетевой модели данных у родительского элемента может быть несколько потомков, а у дочернего элемента - несколько предков. Записи в такой модели связаны списками с указателями. IDMS («Интегрированная система управления данными ») от компании Computer Associates international Inc. - пример сетевой СУБД.
Иерархическая модель структурирует данные в виде древа записей, где есть один родительский элемент и несколько дочерних. Сетевая модель позволяет иметь несколько предков и потомков, формирующих решётчатую структуру.
Сетевая модель позволяет более естественно моделировать отношения между элементами. И хотя эта модель широко применялась на практике, она так и не стала доминантной по двум основным причинам. Во-первых, компания IBM решила не отказываться от иерархической модели в расширениях для своих продуктов, таких как IMS и DL/I . Во-вторых, через некоторое время её сменила реляционная модель, предлагавшая более высокоуровневый, декларативный интерфейс.
Популярность сетевой модели совпала с популярностью иерархической модели. Некоторые данные намного естественнее моделировать с несколькими предками для одного дочернего элемента. Сетевая модель как раз и позволяла моделировать отношения «многие ко многим». Её стандарты были формально определены в 1971 году на конференции по языкам систем обработки данных (CODASYL ).
Основной элемент сетевой модели данных - набор, который состоит из типа «запись-владелец », имени набора и типа «запись-член ». Запись подчинённого уровня («запись-член ») может выполнять свою роль в нескольких наборах. Соответственно, поддерживается концепция нескольких родительских элементов.
Запись старшего уровня («запись-владелец ») также может быть «членом » или «владельцем » в других наборах. Модель данных - это простая сеть, связи, типы пересечения записей (в IDMS они называются junction records , то есть «перекрёстные записи ). А также наборы, которые могут их объединять. Таким образом, полная сеть представлена несколькими парными наборами.
В каждом из них один тип записи является «владельцем » (от него отходит «стрелка» связи ), и один или более типов записи являются «членами » (на них указывает «стрелка» ). Обычно в наборе существует отношение 1:М , но разрешено и отношение 1:1 . Сетевая модель данных CODASYL основана на математической теории множеств.
Известные сетевые базы данных:
- TurboIMAGE;
- IDMS;
- Встроенная RDM;
- Серверная RDM.
Реляционная модель
В реляционной модели, в отличие от иерархической или сетевой, не существует физических отношений. Вся информация хранится в виде таблиц (отношений ) , состоящих из рядов и столбцов. А данные двух таблиц связаны общими столбцами, а не физическими ссылками или указателями. Для манипуляций с рядами данных существуют специальные операторы.
В отличие от двух других типов СУБД, в реляционных моделях данных нет необходимости просматривать все указатели, что облегчает выполнение запросов на выборку информации по сравнению с сетевыми и иерархическими СУБД. Это одна из основных причин, почему реляционная модель оказалась более удобна. Распространённые реляционные СУБД: Oracle , Sybase , DB2 , Ingres , Informix и MS-SQL Server .
«В реляционной модели, как объекты, так и их отношения представлены только таблицами, и ничем более ».
РСУБД - реляционная система управления базами данных, основанная на реляционной модели Э. Ф. Кодда. Она позволяет определять структурные аспекты данных, обработки отношений и их целостности. В такой базе информационное наполнение и отношения внутри него представлены в виде таблиц - наборов записей с общими полями.
Реляционные таблицы обладают следующими свойствами:
- Все значения атомарны.
- Каждый ряд уникален.
- Порядок столбцов не важен.
- Порядок рядов не важен.
- У каждого столбца есть своё уникальное имя.
Некоторые поля могут быть определены как ключевые. Это значит, что для ускорения поиска конкретных значений будет использоваться индексация. Когда поля двух различных таблиц получают данные из одного набора, можно использовать оператор JOIN для выбора связанных записей двух таблиц, сопоставив значения полей.
Часто у полей будет одно и то же имя в обеих таблицах. Например, таблица «Заказы » может содержать пары «ID-покупателя » и «код-товара ». А в таблице «Товар » могут быть пары «код-товара » и «цена ». Поэтому чтобы рассчитать чек для определённого покупателя, необходимо суммировать цену всех купленных им товаров, использовав JOIN в полях «код-товара » этих двух таблиц. Такие действия можно расширить до объединения нескольких полей в нескольких таблицах.
Поскольку отношения здесь определяются только временем поиска, реляционные базы данных классифицируются как динамические системы.
Сравнение трёх моделей
Первая модель данных, иерархическая, имеет древовидную структуру («родитель-потомок »), и поддерживает только отношения типа «один к одному » или «один ко многим ». Эта модель позволяет быстро получать данные, но не отличается гибкостью. Иногда роль элемента (родителя или потомка ) неясна и не подходит для иерархической модели.
Вторая, сетевая модель данных , имеет более гибкую структуру, чем иерархическая, и поддерживает отношения «многие ко многим ». Но быстро становится слишком сложной и неудобной для управления.
Третья модель - реляционная - более гибкая, чем иерархическая и проще для управления, чем сетевая. Реляционная модель сегодня используется чаще всего.
Объект в реляционной модели определяется как позиция информации, хранимой в базе данных. Объект может быть осязаемым или неосязаемым. Примером осязаемого объекта может быть сотрудник организации, а примером неосязаемой сущности - учётная запись покупателя. Объекты определяются атрибутами - информационным отображением свойств объекта. Эти атрибуты также известны как столбцы, а группа столбцов - как ряд. Ряд также можно определить как экземпляр объекта.
Объекты связываются отношениями, основные типы которых можно определить следующим образом:
«Один к одному»
В этом виде отношений один объект связан с другим. Например, Менеджер -> Отдел .
У каждого менеджера может быть только один отдел, и наоборот.
«Один ко многим»
В моделях данных отношение одного объекта с несколькими. Например, Сотрудник -> Отдел .
Каждый сотрудник может быть только в одном отделе, но в самом отделе может быть больше одного сотрудника.
«Многие ко многим»
В заданный момент времени объект может быть связан с любым другим. Например, Сотрудник -> Проект .
Сотрудник может участвовать в нескольких проектах, и каждый проект может объединять несколько сотрудников.
В реляционной модели объекты и их отношения представлены двухмерным массивом или таблицей.
Каждая таблица представляет объект.
Каждая таблица состоит из рядов и столбцов.
Отношения между объектами представлены столбцами.
Каждый столбец представляет атрибут объекта.
Значения столбцов выбираются из области или набора всех возможных значений.
Столбцы, которые используются для связи объектов, называются ключевыми. Есть два типа ключей - первичные и внешние.
Первичные служат для однозначного определения объекта. Внешний ключ - это первичный ключ одного объекта, существующий как атрибут в другой таблице.
Преимущества реляционной модели данных:
- Простота использования.
- Гибкость.
- Независимость данных.
- Безопасность.
- Простота практического применения.
- Слияние данных.
- Целостность данных.
Недостатки:
- Избыточность данных.
- Низкая производительность.
Другие модели баз данных (ООСУБД)
В последнее время на рынке СУБД появились продукты, представленные объектными и объектно-ориентированной моделью данных, такие как Gem Stone и Versant ОСУБД. Также производятся исследования в области многомерных и логических моделей данных.
Особенности объектно-ориентированных систем управления базами данных (ООСУБД):
- При интеграции возможностей базы данных с объектно-ориентированным языком программирования получается объектно-ориентированная СУБД.
- ООСУБД представляет данные как объекты одного или нескольких языков программирования.
- Такая система должна отвечать двум критериям: являться СУБД и должна быть объектно-ориентированной. То есть должна насколько это возможно соответствовать современным объектно-ориентированным языкам программирования. Первый критерий подразумевает: длительное хранение данных, управление вторичным хранилищем, параллельный доступ к данным, возможность восстановления, а также поддержку нерегламентированных запросов. Второй критерий подразумевает: сложные объекты, идентичность объектов, инкапсуляцию, типы или классы, механизм наследования, переопределение в сочетании с динамическим связыванием, расширяемость и вычислительную полноту.
- ООСУБД дают возможность моделирования данных в виде объектов.
А также поддержку классов объектов и наследование свойств и методов классов подклассами и их объектами.
Ядром любой базы данных является модель данных. Модель данных - совокупность структур данных и операций их обработки.
СУБД основывается на использовании иерархической, сетевой или реляционной модели, на комбинации этих моделей или не некотором их подмножестве.
Иерархическая модель данных.
К основным понятиям иерархической структуры относятся: уровень, элемент, связь. Узел это совокупность атрибутов данных, описывающих некоторый объект. На схеме иерархического дерева узлы представляются вершинами графа. Каждый узел на более низком уровне связан только с одним узлом, находящимся на более высоком уровне. Иерархическое дерево имеет только одну вершину (корень дерева), не подчиненную никакой другой вершине и находящуюся на самом верхнем (первом) уровне (см. рис. 5).
Рис. 5. Иерархическая модель данных
К каждой записи базы данных существует только один (иерархический) путь от корневой записи. Например, для записи С4 путь проходит через записи А и В3.
Пример иерархической структуры. Каждый студент учится в определенной (только одной) группе, которая относится к определенному (только одному) факультету (см. рис. 6).
Рис. 6. Пример иерархической организации данных
Сетевая модель данных
В сетевой структуре каждый элемент может быть связан с любым другим элементом (см. рис 7).
Рис. 7. Сетевая модель данных
Пример сетевой структуры. База данных, содержащая сведения о студентах, участвующих в научно-исследовательских работах (НИРС). Возможно участие одного студента в нескольких НИРС, а также участие нескольких студентов в разработке одной НИРС (см. рис. 8).
Рис. 8. Пример сетевой организации данных
Реляционная модель данных
Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений.
Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица (отношение) представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:
· каждый элемент таблицы - один элемент данных;
· все столбцы в таблице однородные, т.е. все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т.д.) и длину;
· каждый столбец имеет уникальное имя;
· одинаковые строки в таблице отсутствуют;
· порядок следования строк и столбцов может быть произвольным.
Пример. Реляционной таблицей можно представить информацию о студентах, обучающихся в вузе.
Поле, каждое значение которого однозначно определяет соответствующую запись, называется простым ключом (ключевым полем). Если записи однозначно определяются значениями нескольких полей, то такая таблица базы данных имеет составной ключ.
Чтобы связать две реляционные таблицы, необходимо ключ первой таблицы ввести в состав ключа второй таблицы (возможно совпадение ключей); в противном случае нужно ввести в структуру первой таблицы внешний ключ - ключ второй таблицы.
Одни и те же данные могут группироваться в таблицы различными способами. Группировка атрибутов в таблицах должна быть рациональной, т.е. минимизирующей дублирование данных и упрощающей процедуры их обработки.
Нормализация отношений - формальный аппарат ограничений на формирование отношений (таблиц), который позволяет устранить дублирование, обеспечивает непротиворечивость хранимых в базе данных, уменьшает трудозатраты на ведение (ввод, корректировку) базы данных.
Выделяют пять нормальных форм отношений. Эти формы предназначены для уменьшения избыточности информации от первой до пятой нормальных форм. Поэтому каждая последующая нормальная форма должна удовлетворять требованиям предыдущей формы и некоторым дополнительным условиям. При практическом проектировании баз данных четвертая и пятая формы, как правило, не используются.
Процедуру нормализации рассмотрим на примере проектирования многотабличной БД Продажи , содержащей следующую информацию:
· Сведения о покупателях.
· Дату заказа и количество заказанного товара.
· Дату выполнения заказа и количество проданного товара.
· Характеристику проданного товара (наименование, стоимость, марка).
Таблица 2. Структура таблицы Продажи
Таблицу Продажи можно рассматривать как однотабличную БД. Основная проблема заключается в том, что в ней содержится значительное количество повторяющейся информации. Такая структура данных является причиной следующих проблем, возникающих при работе с БД:
· Приходится тратить значительное время на ввод повторяющихся данных. Например, для всех заказов, сделанных одним покупателем, придется каждый раз вводить одни и те же данные о покупателе.
· При изменении адреса или телефона покупателя необходимо корректировать все записи, содержащие сведения о заказах этого покупателя.
· Наличие повторяющейся информации приведет к неоправданному увеличению размера БД. В результате снизится скорость выполнения запросов. Кроме того, повторяющиеся данные нерационально используют дисковое пространство компьютера.
· Любые нештатные ситуации потребуют значительного времени для получения требуемой информации.
Любая БД отражает информацию об определенной предметной области. В зависимости от уровня абстракции, на котором представляется предметная область, существуют различные уровни моделей данных. Под информационной моделью данных подразумевается способ описания информации, содержащейся в предметной области. В дальнейшем будут рассматриваться структурированные модели данных. Для этих моделей существует четыре основных уровня моделей: инфологический (концептуальный), даталогический или логический, физический и уровень внешних моделей.
На первом уровне описание предметной области строится так, чтобы оно было как можно более общим, не зависело от особенностей выбираемой впоследствии СУБД, а информация была бы доступна широкой категории пользователей: от заказчиков до системных программистов, которые будут заниматься проектированием БД на основе этой модели. Для этого исходная информация о предметной области анализируется и представляется в некотором формализованном виде. Это формализованное описание предметной области должно отражать ее специфику и использоваться на следующих этапах проектирования структуры БД в контексте особенностей выбранной конкретной СУБД. Такое формализованное описание предметной области называется инфологической или концептуальной моделью.
Затем строится модель в терминах конкретной СУБД, выбранной для проектирования БД. Этот уровень называется даталогической (логической) моделью. Описание даталогической структуры БД на языке выбранной СУБД называется ее схемой.
Следующим уровнем является физическая модель данных. В рамках этой модели определяются способы физического размещения данных в среде хранения, разрабатывается так называемая схема хранения данных. Поскольку в разных СУБД имеются различные возможности и особенности физической организации данных, то физическое моделирование проводится только после разработки даталогической модели.
Ряд современных СУБД обладают возможностями описания структуры БД с точки зрения конкретного пользователя. Такое описание называется внешней моделью. Для каждого типа пользователей внешнее моделирование позволяет разработать подсхему БД исходя из потребностей различных категорий пользователей. Этот подход является удобным с точки зрения облегчения работы пользователей с БД, поскольку пользователь при этом может, не зная о всей структуры БД, работать только с той ее частью, которая имеет к нему непосредственное отношение. Кроме того, механизм создания подсхем служит дополнительным средством защиты информации, хранимой в БД.
Таким образом, если СУБД поддерживает возможность создания подсхем, то архитектура БД становится трехуровневой: уровень схемы хранения, уровень схемы и уровень подсхем.
Рассмотрим теперь основные типы моделей данных.
Иерархическая модель БД является одной из первых моделей БД. Это обусловлено прежде всего тем, что именно такая модель наиболее естественным образом отражает множественные связи между объектами реального мира, когда один объект выступает в качестве родительского, с которым связано большое количество подчиненных объектов.
Принцип иерархической модели БД заключается в том, что все связи между данными описываются с помощью построения упорядоченного графа (дерева). Дерево является упорядоченным в соответствии с иерархией наборов элементов, которые называются узлами. Все узлы связаны между собой ветвями. При этом для описания схемы иерархической БД понятие “дерево” используется как определенный тип данных. Этот тип данных является составным и может включать в себя подтипы или поддеревья. БД является совокупностью деревьев, каждое из которых на языке иерархической модели называется физической базой данных. Каждое дерево состоит из единственного корневого (главного, родительского) типа и связанного с ним упорядоченного множества подчиненных (дочерних) типов. Корневой тип - это такой тип, который имеет подчиненные типы и не имеет родительских. Дочерние типы, имеющие один и тот же родительский тип, называются близнецами. Каждый из подчиненных типов для данного корневого типа может являться как простым, так и составным типом “запись”.
Различают три вида деревьев - сбалансированные, несбалансированные и двоичные деревья. В сбалансированном дереве каждый узел имеет одно и то же количество ветвей. Такая организация данных физически является наиболее простой, однако часто логическая структура данных требует переменного количества ветвей в каждом узле, что соответствует несбалансированному дереву. Двоичные деревья допускают наличие не более двух ветвей для одного узла.
Таким образом, иерархическая модель БД может быть интерпретирована как упорядоченная совокупность экземпляров деревьев, каждое из которых содержит экземпляры записей. Собственно содержание БД хранится в полях записей. Под полем записи понимается минимальная, неделимая единица данных.
При построении иерархической модели БД всегда необходимо помнить о поддержке целостностей связей, подразумевая под этим, что:
- - всегда имеется по крайней мере один родительский тип, который может иметь произвольное количество подчиненных типов;
- - дочерние типы не могут существовать без наличия родительского типа, причем для каждого подчиненного типа в БД имеется единственный корневой тир;
- - у корневого типа не обязательно должны иметься подчиненные типы.
Необходимо отметить, что в ряде нотаций может использоваться иная терминология. Так, в нотации Американской Ассоциации по базам данных DBTG (Data Base Task Group) термину “запись” соответствует термин “сегмент”, а записью называется все множество записей, которые относятся к одному экземпляру типа “дерево”.
Основным достоинством иерархической модели БД является относительно высокая скорость обработки информации при обращении к данным. К недостаткам следует отнести ее громоздкость при наличии сложных логических связей между данными.
Сетевая модель БД является в некотором смысле обобщением иерархической модели. Основное отличие сетевой модели от иерархической заключается в том, что в сетевой модели подчиненный тип может иметь произвольное количество родительских типов. Основными понятиями сетевой модели являются набор, агрегат, запись и элемент данных. Под элементом данных в данном случае следует подразумевать то же самое, что и в иерархической модели - минимальную единицу данных. Агрегаты данных бывают двух типов: агрегат типа вектор и агрегат типа повторяющаяся группа. Агрегат типа вектор соответствует набору элементов данных. Агрегат типа повторяющаяся группа соответствует совокупности векторов данных. Записью называется совокупность агрегатов данных. Каждая запись имеет определенный тип и состоит из совокупности экземпляров записи. Набором называется граф, связывающий два типа записи. Таким образом, набор отражает иерархическую связь между двумя типами записей. Родительский тип записи в данном наборе называется владельцем набора, а дочерний тип записи -- членом того же набора. Для каких-либо любых двух типов записей может быть задано любое количество связывающих их наборов. При этом между двумя типами записей может быть определено различное количество наборов. Однако один и тот же тип записи не может быть одновременно владельцем и членом набора.
Несомненным достоинством сетевой модели данных является возможность более гибкого отображения множественных связей между объектами. Один из наиболее существенных недостатков заключается в высокой сложности схемы построения БД, что усугубляется ослаблением контроля за целостностью связей ввиду их многочисленности.
В основе реляционной модели данных лежит понятие отношения, которое является двумерной таблицей, содержащей множество строк (кортежей) и столбцов (полей или атрибутов). Таблица соответствует определенному объекту предметной области, ее поля описывают свойство данного объекта, а строки - конкретным экземплярам объекта. В каждом отношении всегда должен присутствовать атрибут или набор атрибутов, однозначно определяющий единственный кортеж этого отношения - первичный ключ. Для отражения связи между объектами используется связывание таблиц по определенным правилам с использованием так называемых внешних ключей, которые будут подробно рассмотрены в следующих разделах.
Основное достоинство реляционной модели заключается в ее простоте и логической замкнутости, а недостатком является сложность системы описания различных связей между таблицами.
Развитие реляционной модели привело к появлению так называемой постреляционной модели данных, основным отличием которой является допустимость многозначных полей (полей, значения которых состоят из множества подзначений). Многозначные поля можно интерпретировать как самостоятельные таблицы, встроенные в исходную таблицу. Кроме того, в постреляционной модели поддерживаются множественные ассоциированные поля, в совокупности образующих ассоциацию: в каждой строке первое значение одного столбца ассоциации соответствует первым значениям всех остальных столбцов ассоциации.
Основное достоинство постреляционной модели заключается в том, что она позволяет более эффективно хранить данные, а количество таблиц в этой модели заметно меньше по сравнению с реляционной. Недостатком является сложность обеспечения поддержания логической согласованности данных.
Теория многомерных моделей данных активно развивается в последнее время. Понятие многомерной модели означает многомерность логического представления структуры информации. Основными понятиями многомерной модели являются измерение и ячейка.
Измерением называется множество данных одного типа, которые образуют грань n-мерного куба. Ячейкой является поле, значение которого определяется всей совокупностью измерений. Значение ячейки может быть переменной или формулой.
Для работы с многомерными моделями данных используются специальные многомерные СУБД, в основе которых лежат понятия агрегируемости, историчности и прогнозируемости. Под агрегируемостью данных подразумеваются различные уровни обобщения информации. Историчность данных означает высокий уровень статичности как самих данных, так и связей между ними, а также упорядочение данных во времени в процессе их обработки и представления пользователям. Обеспечение прогнозируемости задается использованием специальных функций прогнозирования.
Многомерные СУБД используют две схемы организации данных - поликубическую и гиперкубическую. В поликубической модели n-мерные кубы могут иметь как различные размерности, так и различные измерения-грани. В гиперкубической модели все размерности кубов одинаковы, а измерения различных кубов совпадают.
Срезом называется некоторое подмножество n-мерного куба, задаваемое фиксацией заданного количества измерений. Срез имеет размерность, меньшую n, и используется, в частности, для представления информации пользователям в виде читаемых двумерных таблиц. Вращение также часто используется для двумерного представления данных и заключается в изменении порядка измерений. Операции агрегации и детализации означают более общее или более детальное представление информации.
Многомерные модели данных особенно удобны для работы с большими БД, поскольку позволяют эффективно обрабатывать значительные объемы информации, и это является их несомненным достоинством.
Основным отличием объектно-ориентированной модели от рассмотренных выше является использование объектно-ориентированных методов манипулирования данными - инкапсуляции, наследования и полиформизма.
Инкапсуляция означает возможность разграничения доступа различных программ, приложений, методов и функций (в более широком смысле и доступа различных категорий пользователей) к различным свойствам объектов данных. В контексте термина “инкапсуляция” часто используется понятие видимости - степень доступности отдельных свойств объекта. В современных объектно-ориентированных системах программирования (таких как Delphi или С++ Builder) имеются следующие уровни инкапсуляции (видимости), которые принято называть разделами:
- 1. Разделы Public, Published и Automated - с незначительными отличительными особенностями свойства объекта, описанные как принадлежащие к данным разделам, полностью доступны.
- 2. Раздел Private - этот раздел накладывает наиболее жесткие ограничения на видимость свойств объекта. Как правило, такие свойства оказываются доступными только владельцу данного объекта (программному модулю, в котором этот объект создан).
- 3. Раздел Protected - в отличие от раздела Private свойства объекта становятся доступными наследникам владельца объекта.
В отличие от инкапсуляции наследование предполагает полную передачу всех свойств родительского объекта дочерним объектам. При необходимости наследование свойств одного объекта можно распространить и на объекты, не являющиеся по отношению к нему дочерними.
Полиморфизм означает возможность одного и того же приложения манипулировать с данными разных типов - приложения (методы, процедуры и функции), обрабатывающие объекты различных типов, могут иметь одно и то же имя.
Основным достоинством объектно-ориентированых моделей является возможность моделировать разнообразные сложные взаимосвязи между объектами.
Для логического представления взаимосвязей объектов базы данных используется информационно-логическая (инфологическая) модель.
Известны три разновидности инфологических моделей баз данных:
· иерархическая;
· сетевая;
· реляционная.
Иерархическая модель данных представляет собой древовидную структуру, где каждому элементу (объекту) соответствует только одна связь с элементом (объектом) более высокого уровня. Примером иерархической модели может служить реестр Windows, демонстрирующий размещение файлов и папок разного уровня вложенности на дисках компьютера, а также генеалогическое дерево.
Достоинствами иерархической модели являются простота и быстродействие. Запрос к такой базе обрабатывается быстро, поскольку поиск данных происходит по одной из ветвей дерева, опускаясь от родительских объектов к дочерним или наоборот (поиск вверх по дереву обрабатывается дольше).
Если структура данных предполагает более сложные взаимосвязи, чем обычная иерархия, то для организации информации применяют иные модели.
Сетевая модель данных позволяет, в целях объединения родственной информации, обеспечивать связи одних элементов с любыми другими, не обязательно родительскими. Эта модель подобна иерархической и является улучшенным её вариантом.
В сетевой модели данных каждый элемент может иметь более одного порождающего его элемента, а графическое представление модели напоминает сеть. Она допускает усложнение «дерева» без ограничения количества связей, входящих в его вершину.
Особенностью иерархических и сетевых баз данных является задаваемая заранее, ещё на стадии проектирования, жесткая структура записей и наборы отношений, а изменение структуры базы данных требует перестройки всей базы. Кроме того, поскольку логика процедуры выборки данных зависит от физической организации этих данных, то эта модель является зависимой от приложения. Иными словами, если необходимо изменить структуру данных, то может потребоваться и изменение приложения.
Сетевые базы считаются инструментами программистов. Так, например, чтобы получить ответ на запрос: «Какой товар наиболее часто заказывает компания X?», нужно написать некоторый программный код для навигации по базе данных. Реализация пользовательских запросов может затянуться, и к моменту появления запрошенной информации она перестанет быть актуальной.
Реляционная модель достаточно универсальна, она значительно упрощает структуру базы данных и облегчает работу с ней. В реляционной базе данных все данные, доступные пользователю, организованы в виде таблиц. У каждой таблицы имеется свое уникальное имя, соответствующее характеру ее содержимого. Столбцы таблицы, называемые полями , описывают определённые атрибуты информации, например: фамилию, имя, пол, возраст, номер телефона, социальное положение респондентов. Строки реляционной таблицы содержат записи и хранят информацию об одном экземпляре объекта данных, представленного в таблице, например данные об одном человеке. Одинаковых записей в таблице быть не должно.
Основное требование к реляционной базе данных состоит в том, чтобы значения полей (столбцов таблицы) были элементарными и неделимыми информационными единицами (то есть для записи адреса потребуется не одно, а несколько полей, содержащих неделимую информацию – улица, номер дома, номер квартиры). Это позволяет применять для обработки информации математический аппарат реляционной алгебры. Наиболее популярны реляционные СУБД - Access, FoxPro, dBase, Oracle, и др.
В реляционной БД содержится, как правило, несколько таблиц с различными сведениями. Разработчик БД устанавливает связи между отдельными таблицами . При создании связей используют ключевые поля .
После установления связей появляется возможность создания запросов, форм и отчетов, в которые помещаются данные из нескольких связанных между собой таблиц.
Все данные, доступные пользователю в реляционной БД, организованы в виде таблиц-отношений, представляющих собой двумерный массив, где каждая таблица имеет свое уникальное имя, соответствующее характеру ее содержимого.
В настоящее время большинство СУБД использует табличную (реляционную) модель данных.
Достоинства реляционной модели:
· Простота и доступность для понимания конечным пользователем, так как единственной информационной конструкцией является наглядная таблица.
· Полная независимость данных. При изменении структуры БД не требуется значительных изменений в прикладной программе.
Недостатки реляционной модели:
· Предметную область не всегда можно представить в виде совокупности таблиц.
· Низкая скорость обработки запросов по сравнению с другими моделями, а также требование большего объема внешней памяти.
Примером простой реляционной базы данных может служить таблица «Респонденты», где одна строка (запись) - сведения об одном из участников телефонного опроса.
 |
Ядром любой базы данных есть модель данных. Модель данных представляет собой великое множество структур данных, ограничений целостности и операций манипулирования данными. С помощью модели данных могут быть представленные объекты предметной области, взаимосвязи между ними. Модель данных - это совокупность структур данных и операций их обработки. Современная СУБД базируется на использовании иерархической, сетевой, реляционной и объектно-ориентированной моделях данных, комбинации этих моделей или на некотором их подмножестве.
Рассмотрим три основных типа моделей данных: иерархическую, сетевую, реляционнную и объектно-ориентированную.
Иерархическая модель данных. Иерархическая структура представляет совокупность элементов, связанных между собою по определенным правилам. Объекты, связанные иерархическими отношениями, образовывают ориентированный граф (перевернутое дерево). К основным понятиям иерархической структуры относятся: уровень, элемент (узел), связь. Иерархическую модель организовывает данные в виде древовидной структуры. Узел - это совокупность атрибутов данных, которые описывают некоторый объект. На схеме иерархического дерева узлы имеют вид вершин графа. Каждый узел на более низком уровне связан только с одним узлом, который находится на более высоком уровне. Иерархическое дерево имеет только одну вершину (корень дерева), которая не подчинена никакой другой вершине. Зависимые (подчиненные) узлы находятся на втором, третьем и других уровнях. Количество деревьев в базе данных определяется числом корневых записей.
Сетевая модель данных.
Сетевая модель означает представление данных в виде произвольного графа. Достоинством сетевой и иерархической моделей данных является возможность их эффективной реализации по показателям затрат памяти и оперативности. Недостатком сетевой модели данных является высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на ее основе.
Реляционная модель данных. Понятие реляционный (англ. relation - отношение) связан с разработками известного американского специалиста в области систем баз данных Э.Ф. Кодда. Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобной для пользователя формой представления в виде таблиц и возможностью использования аппарата алгебры отношений и реляционного вычисления для обработки данных.
На
языке математики отношение
определяется таким образом. Пусть задано
n
множеств D1,D2, ...,Dn.
Тогда R есть отношение
над этими множествами, если R есть
множеством упорядоченных наборов вида
Итак, реляционнная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц, любая из которых имеет следующие свойства:
Каждый элемент таблицы - это один элемент данных;
Все столбцы в таблицы - однородные, т.е все элементы в столбце имеют одинаковый тип (символьный, числовой и т.п.);
Каждый столбец носит уникальное имя;
Одинаковые строки в таблицы отсутствуют.
Таблицы имеют строки, которые отвечают записям (или кортежам), а столбцы -атрибутам отношений (доменам, полям).
Следующие термины являются эквивалентными:
отношение , таблица, файл (для локальных БД );
кортеж, строка , запись;
атрибут, столбик, поле.
Объектно-ориентированные БД объединяют в себе две модели данных, реляционную и сетевую, и используются для создания крупных БД со сложными структурами данных.
Реляционная БД есть совокупностью отношений, которые содержат всю необходимую информацию и объединенную разными связями.
БД считается нормализованной , если выполняются следующие условия:
Каждая таблица имеет главный ключ;
Все поля каждой таблицы зависят только от главного ключа;
В таблицах отсутствуют группы повторных значений.
Для успешной работы с многотабличными БД, как правило, надо установить между ними связи. При этом пользуются терминами “базовая таблица» (главная) и “подчиненная таблица». Связь между таблицами получается благодаря двум полям, одно из которых находится в базовой таблице, а второе - в подчиненной. Эти поля могут иметь значение, которое повторяются. Если значение в связанном поле записи базовой таблицы и в поле подчиненной совпадают, то эти записи называются связанными.
Существуют четыре типа отношений между таблицами: один к одному , один ко многим, много к одному, много ко многим .
Отношение один к одному означает, что каждая запись в одной таблице соответствует только одной записи в другой таблице.
Отношение один ко многим означает, что одна запись из первой таблицы может быть связана более чем с одной записью из другой таблицы.
Главная таблица – это таблица, которая содержит первичный ключ и составляет часть один в отношении один ко многим .
Внешний ключ – это поле, содержащее такой же тип информации в таблице со стороны много .
Практическая работа
