Базы данных. Лекции - База данных, лекционный курс. Базы данных лекционный курс
 Скачать 1.23 Mb.
|
1.2. Компоненты банка данныхБнД является сложной человеко-машинной системой, включающей в свой состав различные взаимосвязанные и взаимозависимые компоненты, а именно: информационная компонента; программные средства; языковые средства; технические средства; организационно–методические средства; администраторы БнД. Ядром БнД является база данных (БД). Базаданных – это поименованная совокупность взаимосвязанных данных, находящихся под управлением системы управления базой данных (СУБД). Системойуправлениябазойданных называется совокупность языковых и программных средств, облегчающих для пользователей выполнение всех операций, связанных с организацией хранения данных, их корректировки и доступа к ним. В качестве технических средств для БнД используется ЭВМ. Организационно – методические средства представляют собой различные инструкции, методические и регламентирующие материалы, предназначенные для пользователей разных категорий, взаимодействующих с БнД. Функционирование БнД невозможно без администраторов БнД - специалистов, обеспечивающих создание, функционирование и развитие БнД. 1.3. Классификация банков данных Классификация банков данных может быть произведена по разным признакам (одни признаки относят к БнД в целом, другие – к отдельным его компонентам, третьи могут быть отнесены как к отдельному компоненту, так и к нескольким компонентам или банку в целом). Классификация БД. Рассмотрим классификацию БД по типу используемой модели. Хранимые в базе данные имеют определенную логическую структуру – иными словами, описываются некоторой моделью представления данных (моделью данных), поддерживаемой СУБД. К числу классических относят следующие модели данных: иерархическую; сетевую; реляционную. Кроме того, в последние годы появились и стали активно внедряться на практике следующие модели данных: постреляционная; многомерная; объектно-ориентированная. Разрабатываются также всевозможные системы, основанные на других моделях данных, расширяющих известные модели. Классификация по типу модели распространяется не только на БД, но и на СУБД и БнД в целом. Классификация СУБД. Рассмотрим классификацию СУБД по числу уровней в архитектуре. Под архитектурным уровнем СУБД понимают функциональный компонент, механизмы которого служат для поддержки некоторого уровня абстракции данных (логический, физический, внешний уровень). По числу уровней в архитектуре различают одноуровневые, двухуровневые и трехуровневые системы.  Рис. 1.1. Классификация СУБД по числу уровней в архитектуре (пример трехуровневой архитектуры) На рис. 1.1 сделана попытка совместить терминологию, встречающуюся в разных литературных источниках. Нумерация уровней на рисунке условна, но, тем не менее, отражает их значимость (физическая модель может быть построена только на основе даталогической; эти два уровня могут быть совмещены, но поддерживаются СУБД всегда; внешний уровень в архитектуре СУБД может отсутствовать). Тесты для самоконтроля  1. Базой данных называют: а) функциональный компонент, механизмы которого служат для поддержки некоторого уровня абстракции; б) совокупность языковых и программных средств, облегчающих для пользователей выполнение всех операций, связанных с хранением и изменением данных; в) совокупность взаимосвязанных данных, находящихся под управлением системы управления базой данных. 2. Система управления базой данных является: а) компонентом банка данных; б) системой специальным образом организованных данных; в) современной формой организации хранения и доступа к информации. 3. Различаются следующие модели данных: а) даталогическая, физическая, внешняя; б) иерархическая, сетевая, реляционная; в) одноуровневая, двухуровневая, трехуровневая. 4. Понятия базы данных и банка данных: а) нельзя отождествлять; б) тождественны. 2. МОДЕЛИ ДАННЫХ 2.1. Иерархическая модель Иерархическая структура представляет совокупность элементов, связанных между собой по определенным правилам. Графическим способом представления иерархической структуры является дерево (рис. 2.1). Д  ерево представляет собой иерархию элементов, называемых узлами. Под элементами понимается совокупность атрибутов, описывающих объекты. В модели имеется корневой узел (корень дерева), который находится на самом верхнем уровне и не имеет узлов, стоящих выше него. У одного дерева может быть только один корень. Остальные узлы, называемые порожденными, связаны между собой следующим образом: каждый узел имеет только один исходный, находящийся на более высоком уровне, и любое число (один, два или более, либо ни одного) подчиненных узлов на следующем уровне.П  римером простого иерархического представления может служить административная структура высшего учебного заведения: институт – отделение – факультет – студенческая группа (рис. 2.2).Рис. 2.2. Пример иерархической структуры К достоинствам иерархической модели данных относятся эффективное использование памяти ЭВМ и неплохие показатели времени выполнения операций над данными. Недостатком иерархической модели является ее громоздкость для обработки информации с достаточно сложными логическими связями. На иерархической модели данных основано сравнительно ограниченное количество СУБД, в числе которых можно назвать зарубежные системы IMS, PC/Focus, Team-Up и Data Edge, а также отечественные системы Ока, ИНЭС и МИРИС. 2.2. Сетевая модель данных Отличие сетевой структуры от иерархической заключается в том, что каждый элемент в сетевой структуре может быть связан с любым другим элементом (рис. 2.3). Пример простой сетевой структуры показан на рис. 2.4.   Достоинством сетевой модели данных является возможность эффективной реализации по показателям затрат памяти и оперативности. Недостатком сетевой модели данных являются высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на ее основе. Наиболее известными сетевыми СУБД являются IDMS, db_VistaIII, СЕТЬ, СЕТОР и КОМПАС. 2.3. Реляционная модель данных Реляционная модель данных была предложена Е.Ф. Коддом, известным исследователем в области баз данных, в 1969 году, когда он был сотрудником фирмы IBM. Впервые основные концепции этой модели были опубликованы в 1970. Реляционная база данных представляет собой хранилище данных, организованных в виде двумерных таблиц (рис. 2.5). Любая таблица реляционной базы данных состоит из строк (называемых также записями) и столбцов (называемых также полями). Строки таблицы содержат сведения о представленных в ней фактах (или документах, или людях, одним словом, - об однотипных объектах). На пересечении столбца и строки находятся конкретные значения содержащихся в таблице данных. Данные в таблицах удовлетворяют следующим принципам: 1) Каждое значение, содержащееся на пересечении строки и столбца, должно быть атомарным1. 2) Значения данных в одном и том же столбце должны принадлежать к одному и тому же типу, доступному для использования в данной СУБД. 3) Каждая запись в таблице уникальна, то есть в таблице не существует двух записей с полностью совпадающим набором значений ее полей. 4) Каждое поле имеет уникальное имя. 5) Последовательность полей в таблице несущественна. 6) Последовательность записей в таблице несущественна. Несмотря на то, что строки таблиц считаются неупорядоченными, любая система управления базами данных позволяет сортировать строки и столбцы в выборках из нее нужным пользователю способом. Поскольку последовательность полей в таблице несущественна, обращение к ним производится по имени, и эти имена для данной таблицы уникальны (но не обязаны быть уникальными для всей базы данных). Поле или комбинацию полей, значения которых однозначно идентифицируют каждую запись таблицы, называют возможным ключом (или просто ключом). Если таблица имеет более одного возможного ключа, тогда один ключ выделяют в качестве первичного. Первичный ключ любой таблицы обязан содержать уникальные непустые значения для каждой строки. Поле, указывающее на запись в другой таблице, связанную с данной записью, называется внешним ключом. Иначе говоря, внешний ключ - это поле или набор полей, чьи значения совпадают с имеющимися значениями первичного ключа другой таблицы. Подобное взаимоотношение между таблицами называется связью. Связь между двумя таблицами устанавливается путем присвоения значений внешнего ключа одной таблицы значениям первичного ключа другой. Группа связанных таблиц называется схемойбазыданных. Информация о таблицах, их полях, первичных и внешних ключах, а также иных объектах базы данных, называется метаданными. Достоинство реляционной модели данных заключается в простоте, понятности и удобстве физической реализации на ЭВМ. Именно простота и понятность для пользователя явились основной причиной ее широкого использования.  Рис. 2.5. Схема реляционной модели данных К основным недостаткам реляционной модели относятся отсутствие стандартных средств идентификации отдельных записей и сложность описания иерархических и сетевых связей. Примерами зарубежных реляционных СУБД для ПЭВМ являются: DB2, Paradox, FoxPro, Access, Clarion, Ingres, Oracle. К отечественным СУБД реляционного типа относятся системы ПАЛЬМА и HyTech. 2.4. Постреляционная модель Классическая реляционная модель предполагает неделимость данных, хранящихся в полях записей таблиц. Постреляционная модель представляет собой расширенную реляционную модель, снимающую ограничение неделимости данных. Модель допускает многозначные поля – поля, значения которых состоят из подзначений. Набор значений многозначных полей считается самостоятельной таблицей, встроенной в основную таблицу. На рис. 2.6 на примере информации о накладных и товарах для сравнения приведено представление одних и тех же данных с помощью реляционной и постреляционной моделей. Из рис. 2.6 видно, что по сравнению с реляционной моделью в постреляционной модели данные хранятся более эффективно, а при обработке не потребуется выполнять операцию соединения данных из двух таблиц. а) Накладные Накладные-товары
б) Накладные
Рис. 2.6. Структуры данных реляционной (а) и постреляционной (б) моделей Поскольку постреляционная модель допускает хранение в таблицах ненормализованных данных, возникает проблема обеспечения целостности и непротиворечивости данных. Эта проблема решается включением в СУБД соответствующих механизмов. Достоинством постреляционной модели является возможность представления совокупности связанных реляционных таблиц одной постреляционной таблицей. Это обеспечивает высокую наглядность представления информации и повышение эффективности ее обработки. Недостатком постреляционной модели является сложность решения проблемы обеспечения целостности и непротиворечивости хранимых данных. Рассмотренная постреляционная модель данных поддерживается СУБД uniVers. К числу других СУБД, основанных на постреляционной модели данных, относятся также системы Bubba и Dasdb. 2.5. Многомерная модель Многомерный подход к представлению данных появился практически одновременно с реляционным, но интерес к многомерным СУБД стал приобретать массовый характер с середины 90-х годов. Толчком послужила в 1993 году статья Э. Кодда. В ней были сформулированы 12 основных требований к системам класса OLAP (OnLine Analytical Processing – оперативная аналитическая обработка), важнейшие из которых связаны с возможностями концептуального представления и обработки многомерных данных. В развитии концепций информационных систем можно выделить следующие два направления: 1) системы оперативной (транзакционной) обработки; 2) системы аналитической обработки (системы поддержки принятия решений). Реляционные СУБД предназначались для информационных систем оперативной обработки информации и в этой области весьма эффективны. В системах аналитической обработки они показали себя несколько неповоротливыми и недостаточно гибкими. Более эффективными здесь оказываются многомерные СУБД. Многомерные СУБД являются узкоспециализированными СУБД, предназначенными для интерактивной аналитической обработки информации. Основные понятия, используемые в этих СУБД: агрегируемость, историчность и прогнозируемость. Агрегируемость данных означает рассмотрение информации на различных уровнях ее обобщения. В информационных системах степень детальности представления информации для пользователя зависит от его уровня: аналитик, пользователь, управляющий, руководитель. Историчность данных предполагает обеспечение высокого уровня статичности собственно данных и их взаимосвязей, а также обязательность привязки данных ко времени. Прогнозируемость данных подразумевает задание функций прогнозирования и применение их к различным временным интервалам. Многомерность модели данных означает не многомерность визуализации цифровых данных, а многомерное логическое представление структуры информации при описании и в операциях манипулирования данными. По сравнению с реляционной моделью многомерная организация данных обладает более высокой наглядностью и информативностью. Для иллюстрации на рис. 2.7 приведены реляционное (а) и многомерное (б) представления одних и тех же данных об объемах продаж автомобилей. Если речь идет о многомерной модели с мерностью больше двух, то не обязательно визуально информация представляется в виде многомерных объектов (трех-, четырех- и более мерных гиперкубов). Пользователю и в этих случаях более удобно иметь дело с двумерными таблицами или графиками. Данные при этом представляют собой «вырезки» из многомерного хранилища данных, выполненные с разной степенью детализации. а) б)
Рис. 2.7. Реляционное (а) и многомерное (б) представление данных Основные понятия многомерных моделей данных: измерение и ячейка. Измерение – это множество однотипных данных, образующих одну из граней гиперкуба. В многомерной модели измерения играют роль индексов, служащих для идентификации конкретных значений в ячейках гиперкуба. Ячейка – это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором измерений. Тип поля чаще всего определен как цифровой. В зависимости от того, как формируются значения некоторой ячейки, она может быть переменной (значения изменяются и могут быть загружены из внешнего источника данных или сформированы программно) либо формулой (значения, подобно формульным ячейкам электронных таблиц, вычисляются по заранее заданным формулам). В примере на рис. 2.7, б каждое значение ячейки Объем продаж однозначно определяется комбинацией временного измерения Месяц продаж и модели автомобиля. На практике зачастую требуется большее количество измерений. Пример трехмерной модели данных приведен на рис. 2.8.  Рис. 2.8. Пример трехмерной модели В существующих многомерных СУБД используются две основные схемы организации данных: гиперкубическая и поликубическая. В поликубической схеме предполагается, что в БД может быть определено несколько гиперкубов с различной размерностью и с различными измерениями в качестве граней. Примером системы, поддерживающей поликубический вариант БД, является сервер Oracle Express Server. В случае гиперкубической схемы предполагается, что все ячейки определяются одним и тем же набором измерений. Это означает, что при наличии нескольких гиперкубов в БД, все они имеют одинаковую размерность и совпадающие измерения. Основным достоинством многомерной модели данных является удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных со временем. Недостатком многомерной модели данных является ее громоздкость для простейших задач обычной оперативной обработки информации. Примерами систем, поддерживающими многомерные модели данных, является Essbase, Media Multi-matrix, Oracle Express Server, Cache. Существуют программные продукты, например Media/MR, позволяющие одновременно работать с многомерными и с реляционными БД. |