Темы: этапы проектирования баз данных, проектирование базы данных на основе модели типа объект — отношение.

Перед созданием базы данных разработчик должен определить, изкаких таблиц должна состоять база данных, какие данные нужно поместить в каждую таблицу, как связать таблицы. Эти вопросы решаются на этапе проектирования базы данных.

В результате проектирования должна быть определена логическая структура базы данных, то есть состав реляционных таблиц, их структура и межтабличные связи.

Перед созданием базы данных необходимо располагать описанием выбранной предметной области, которое должно охватывать реальные объекты и процессы, определить все необходимые источники информации для удовлетворения предполагаемых запросов пользователей и определить потребности в обработке данных.

На основе такого описания на этапе проектирования базы данных определяются состав и структура данных предметной области, которые должны находиться в БД и обеспечивать выполнение необходимых запросов и задач пользователей. Структура данных предметной области может отображаться информационно-логической моделью. На основе этой модели легко создается реляционная база данных.

Этапы проектирования и создания базы данных определяются следующей последовательностью:

Построение информационно-логической модели данных предметной области;

Определение логической структуры реляционной базы данных;

Конструирование таблиц базы данных;

Создание схемы данных;

Ввод данных в таблицы (создание записей);

Разработка необходимых форм, запросов, макросов, модулей, отчетов;

Разработка пользовательского интерфейса.

В процессе разработки модели данных необходимо выделить информационные объекты, соответствующие требованиям нормализации данных, и определить связи между ними. Эта модель позволяет создать реляционную базу данных без дублирования, в которой обеспечивается однократный ввод данных при первоначальной загрузке и корректировках, а также целостность данных при внесении изменений.

При разработке модели данных могут использоваться два подхода. В первом подходе сначала определяются основные задачи, для решения которых строится база, выявляются потребности задач в данных и соответственно определяются состав и структура информационных объектов. При втором подходе сразу устанавливаются типовые объекты предметной области. Наиболее рационально сочетание обоих подходов. Это связано с тем, что на начальном этапе, как правило, нет исчерпывающих сведений обо всех задачах. Использование такой технологии тем более оправдано, что гибкие средства создания реляционных баз данных позволяют на любом этапе разработки внести изменения в базу данных и модифицировать ее структуру без ущерба для введенных ранее данных.

Процесс выделения информационных объектов предметной области, отвечающих требованиям нормализации, может производиться на основе интуитивного или формального подхода. Теоретические основы формального подхода были разработаны и полно изложены в монографиях по организации баз данных известного американского ученого Дж. Мартина.

При интуитивном подходе легко могут быть выявлены информационные объекты, соответствующие реальным объектам. Однако получаемая при этом информационно-логическая модель, как правило, требует дальнейших преобразований, в частности преобразования много-многозначных связей между объектами. При таком подходе возможны существенные ошибки, если отсутствует достаточный опыт. Последующая проверка выполнения требований нормализации обычно показывает необходимость уточнения информационных объектов.

Рассмотрим формальные правила, которые могут быть использованы для выделения информационных объектов:

На основе описания предметной области выявить документы и их атрибуты, подлежащие хранению в базе данных;

Определить функциональные зависимости между атрибутами;

Выбрать все зависимые атрибуты и указать для каждого все его ключевые атрибуты, т. е. те, от которых он зависит;

Сгруппировать атрибуты, одинаково зависимые от ключевых атрибутов. Полученные группы зависимых атрибутов вместе с их ключевыми атрибутами образуют информационные объекты.

При определении логической структуры реляционной базы данных на основе модели каждый информационный объект адекватно отображается реляционной таблицей, а связи между таблицами соответствуют связям между информационными объектами.

В процессе создания сначала конструируются таблицы базы данных, соответствующие информационным объектам построенной модели данных. Далее может создаваться схема данных, в которой фиксируются существующие логические связи между таблицами. Эти связи соответствуют связям информационных объектов. В схеме данных могут быть заданы параметры поддержания целостности базы данных, если модель данных была разработана в соответствии с требованиями нормализации. Целостность данных означает, что в БД установлены и корректно поддерживаются взаимосвязи между записями разных таблиц при загрузке, добавлении и удалении записей в связанных таблицах, а также при изменении значений ключевых полей.

После формирования схемы данных осуществляется ввод непротиворечивых данных из документов предметной области.

На основе созданной базы данных формируются необходимые запросы, формы, макросы, модули, отчеты, производящие требуемую обработку данных базы и их представление.

С помощью встроенных средств и инструментов базы данных создается пользовательский интерфейс, позволяющий управлять процессами ввода, хранения, обработки, обновления и представления информации базы данных.

Проектирование базы данных на основе модели типа объект — отношение

Имеется целый ряд методик создания информационно-логических моделей. Одна из наиболее популярных в настоящее время методик при разработке моделей использует ERD (Entity-Relationship Diagrams). В русскоязычной литературе эти диаграммы называют «объект — отношение» либо «сущность — связь». Модель ERD была предложена Питером Пин Шен Ченом в 1976 г. К настоящему времени разработано несколько ее разновидностей, но все они базируются на графических диаграммах, предложенных Ченом. Диаграммы конструируются из небольшого числа компонентов. Благодаря наглядности представления они широко используются в CASE-средствах (Computer Aided Software Engineering).

Рассмотрим используемую терминологию и обозначения.

Сущность (Entity) — реальный либо воображаемый объект, имеющий существенное значение для рассматриваемой предметной области, информация о котором подлежит хранению.

Каждая сущность должна обладать уникальным идентификатором. Каждый экземпляр сущности должен однозначно идентифицироваться и отличаться от всех других экземпляров данного типа (сущности).

Каждая сущность должна обладать некоторыми свойствами:

Иметь уникальное имя; причем к этому имени должна всегда применяться одна и та же интерпретация (определение сущности). И наоборот: одна и та же интерпретация не может применяться к различным именам, если только они не являются псевдонимами;

Обладать одним или несколькими атрибутами, которые либо принадлежат сущности, либо наследуются ею через связь;

Обладать одним или несколькими атрибутами, которые однозначно идентифицируют каждый экземпляр сущности.

Сущность может быть независимой либо зависимой. Признаком зависимой сущности служит наличие у нее наследуемых через связь атрибутов (рис. 1.).

Каждая сущность может обладать любым количеством связей с другими сущностями модели.

Связь (Relationship) — поименованная ассоциация между двумя сущностями, значимая для рассматриваемой предметной области. Одна из участвующих в связи сущностей — независимая, называется родительской сущностью, другая — зависимая, называется дочерней или сущностью-потомком. Как правило, каждый экземпляр родительской сущности ассоциирован с произвольным (в том числе нулевым) количеством экземпляров дочерней сущности. Каждый экземпляр сущности-потомка ассоциирован в точности с одним экземпляром сущности-родителя. Таким образом, экземпляр сущности-потомка может существовать только при существовании сущности-родителя.

Связи дается имя, выражаемое грамматическим оборотом глагола и помещаемое возле линии связи.

Имя каждой связи между двумя данными сущностями должно быть уникальным, но имена связей в модели не обязаны быть уникальными. Каждая связь имеет определение. Определение связи образуют соединением имени сущности-родителя, имени связи, выражения степени связи и имени сущности-потомка.

Например, связь продавца с контрактом может быть определена следующим образом:

Продавец может получить вознаграждение за один или более Контрактов;

Контракт должен быть инициирован ровно одним Продавцом.

На диаграмме связь изображается отрезком (ломаной). Концы отрезка с помощью специальных обозначений (рис. 2) указывают степень связи. Кроме того, характер линии — штриховая или сплошная, указывает обязательность связи.

Атрибут — любая характеристика сущности, значимая для рассматриваемой предметной области. Он предназначен для квалификации, идентификации, классификации, количественной характеристики или выражения состояния сущности. Атрибут представляет тип характеристик (свойств), ассоциированных с множеством реальных или абстрактных объектов (людей, мест, событий, состояний, идей, пар предметов и т. д.) (рис. 3).

Экземпляр атрибута — это определенная характеристика конкретного экземпляра сущности. Экземпляр атрибута определяется типом характеристики (например, «Цвет») и ее значением (например, «лиловый»), называемым значением атрибута. В ER-модели атрибуты ассоциируются с конкретными сущностями. Каждый экземпляр сущности должен обладать одним конкретным значением для каждого своего атрибута.

Атрибут может быть либо обязательным , либо необязательным . Обязательность означает, что атрибут не может принимать неопределенных значений (null values). Атрибут может быть либо описательным (т. е. обычным дескриптором сущности), либо входить в состав уникального идентификатора (первичного ключа).

Уникальный идентификатор — это атрибут или совокупность атрибутов и/или связей, однозначно характеризующая каждый экземпляр данного типа сущности. В случае полной идентификации экземпляр данного типа сущности полностью идентифицируется своими собственными ключевыми атрибутами, в противном случае в идентификации участвуют также атрибуты другой сущности — родителя.

Характер идентификации отображается в диаграмме на линии связи (рис. 4).

Каждый атрибут идентифицируется уникальным именем, выражаемым грамматическим оборотом существительного, описывающим представляемую атрибутом характеристику. Атрибуты изображаются в виде списка имен внутри блока ассоциированной сущности, причем каждый атрибут занимает отдельную строку. Атрибуты, определяющие первичный ключ, размещаются наверху списка и выделяются знаком «#».

Каждая сущность должна обладать хотя бы одним возможным ключом. Возможный ключ сущности — это один или несколько атрибутов, чьи значения однозначно определяют каждый экземпляр сущности. При существовании нескольких возможных ключей один из них обозначается в качестве первичного ключа, а остальные — как альтернативные ключи.

В настоящее время на основе подхода Чена создана методология IDEF1X , которая разработана с учетом таких требований, как простота изучения и возможность автоматизации. IDEFlX-диаграммы используются рядом распространенных CASE-средств (в частности, ERwin, Design/IDEF).

Сущность в методологии IDEF1X называется независимой от идентификаторов или просто независимой, если каждый экземпляр сущности может быть однозначно идентифицирован без определения его отношений с другими сущностями. Сущность называется зависимой от идентификаторов или просто зависимой, если однозначная идентификация экземпляра сущности зависит от его отношения к другой сущности (рис. 5).

Каждой сущности присваивается уникальное имя и номер, разделяемые косой чертой «/» и помещаемые над блоком.

Если экземпляр сущности-потомка однозначно определяется своей связью с сущностью-родителем, то связь называется идентифицирующей, в противном случае — неидентифицируюшей.

Идентифицирующая связь между сущностью-родителем и сущностью-потомком изображается сплошной линией. На рис. 5: №2 — зависимая сущность, Связь 1 — идентифицирующая связь. Сущность-потомок в идентифицирующей связи является зависимой от идентификатора сущностью. Сущность-родитель в идентифицирующей связи может быть как независимой, так и зависимой от идентификатора сущностью (это определяется ее связями с другими сущностями).

Штриховая линия изображает неидентифицирующую связь. На рис. 5: №4 — независимая сущность, Связь 2 — неидентифицирующая связь. Сущность-потомок в неидентифицируюшей связи будет независимой от идентификатора, если она не является также сущностью-потомком в какой-либо идентифицирующей связи.

Связь может дополнительно определяться с помощью указания степени или мощности (количества экземпляров сущности-потомка, которое может существовать для каждого экземпляра сущности-родителя).

В IDEF1X могут быть выражены следующие мощности связей:

Каждый экземпляр сущности-родителя может иметь ноль, один или более связанных с ним экземпляров сущности-потомка;

Каждый экземпляр сущности-родителя должен иметь не менее одного связанного с ним экземпляра сущности-потомка;

Каждый экземпляр сущности-родителя должен иметь не более одного связанного с ним экземпляра сущности-потомка;

Каждый экземпляр сущности-родителя связан с некоторым фиксированным числом экземпляров сущности-потомка.

Мощность связи обозначается, как показано на рис. 6 (мощность по умолчанию — N).

Атрибуты изображаются в виде списка имен внутри блока сущности. Атрибуты, определяющие первичный ключ, размещаются наверху списка и отделяются от других атрибутов горизонтальной чертой (рис. 7).

В результате получается информационно-логическая модель, которая используется рядом распространенных CASE-средств, таких, как ERwin, Design/IDEF. В свою очередь, CASE-технологии имеют высокие потенциальные возможности при разработке баз данных и информационных систем, а именно, увеличение производительности труда, улучшение качества программных продуктов, поддержка унифицированного и согласованного стиля работы.

Сущности могут иметь также внешние ключи (Foreign Key). При идентифицирующей связи они используются в качестве части или целого первичного ключа, при неидентифицирующей — служат неключевыми атрибутами. В списке атрибутов внешний ключ отмечается буквами FK в скобках.

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

В первой статье из цикла «Данные в WordPress» я привела обзорные сведения об использовании реляционных баз данных в WordPress: какие таблицы используются, и какие данные…

Для защиты конфиденциальных данных в MySQL 5.7 появилась возможность шифрования данных с помощью движка InnoDB. В этой статье я объясню принципы шифрования баз данных,…

Этапы проектирования базы данных

Процесс проектирования включает в себя следующие этапы:

• 1. Инфологическое проектирование.
• 2. Определение требований к операционной обстановке, в которой будет функционировать информационная система.
• 3. Выбор системы управления базой данных (СУБД) и других инструментальных программных средств.
• 4. Даталогическое(логическое) проектирование БД.
• 5. Физическое проектирование БД.

На первом этапе разработчик (администратор базы данных), объединяя частные представления о содержимом базы данных, полученные в результате опроса пользователей, и свои собственные представления о данных, которые могут потребоваться в будущих приложениях, создает обобщенное неформальное описание базы данных . Это описание выполняется с использованием естественного языка, математических формул, таблиц, графиков и других средств, понятных всем людям, работающих над проектированием базы данных. Такое описание предметной области называется инфологической моделью данных.

Инфологическая модель данных является человеко-ориентированной моделью и полностью независима от физических параметров среды хранения данных. Такой средой хранения данных может быть память человека, а не компьютер. Поэтому инфологическая модель не изменяется до тех пор, пока какие-то изменения в реальном мире не потребуют внесения в нее соответствующих изменений так, чтобы эта модель продолжала отражать предметную область.

Остальные модели, даталогическая и физическая, являются компьютеро-ориентированными. С их помощью СУБД дает возможность программам и пользователям осуществлять доступ к хранимым данным лишь по их именам, не заботясь о физическом расположении этих данных. Нужные данные отыскиваются СУБД на внешних запоминающих устройствах по физической модели данных .

Так как указанный доступ осуществляется с помощью конкретной СУБД, то модели должны быть описаны на языке описания данных этой СУБД. Такое описание называют даталогической моделью данных .

Трехуровневая архитектура (инфологический, даталогический и физический уровни) позволяет обеспечить независимость хранимых данных от использующих их программ. Разработчик может при необходимости переписать хранимые данные на другие носители информации или реорганизовать их физическую структуру, изменив лишь физическую модель данных. АБД может подключить к системе любое число новых пользователей (новых приложений), дополнив, если надо, даталогическую модель. Указанные изменения физической и даталогической моделей не будут замечены существующими пользователями системы (окажутся "прозрачными" для них), так же как не будут замечены и новые пользователи. Следовательно, независимость данных обеспечивает возможность развития системы баз данных без разрушения существующих приложений.

Инфологическая (информационно-логическая) модель. Цель инфологического этапа проектирования состоит в получении семантических (концептуальных) моделей, отражающих предметную область и информационные потребности пользователей. Поэтому этот этап называют еще как семантическое моделирование. Семантическое моделирование представляет собой моделирование структуры данных, опираясь на смысл этих данных.

Понятие “Предметная область” - базисное в теории БД и не имеет строгого определения. Оно вытекает из понятий “объект” и “предмет”. Предметная область (ПО) - часть реального мира, подлежащая изучению с целью организации управления и, в конечном итоге, автоматизации. ПО представляется множеством фрагментов , которые характеризуются множеством объектов , множеством процессов, использующих объекты, а также множеством пользователей, характеризуемых единым взглядом на предметную область.

Объектом называется явление внешнего мира. Это либо нечто реально существующее - человек, товар, изделие, либо процесс - учет рождаемости, получение товаров, выпуск изделий. Каждый объект обладает огромным количеством свойств.

Примеры.

Объект "Человек " обладает свойствами: рост, имя, дата рождения … ,

объект - "Изделие " обладает свойствами: качество, дата изготовления, внешний вид….

Между объектами существуют многочисленные связи. Например:

• · Человек покупает, продает, производит Изделие
• · Изделие создается, покупается, продается Человеком .

Предмет - модель реального объекта, в котором зафиксированы лишь выделенные для ИС свойства и связи. Совокупность отобранных предметов образует объектное ядро предметной области, а совокупность их взаимосвязей - структуру фрагмента действительности . Т.о. понятие “Предметная область” соответствует точке зрения потребителя на объектное ядро: в ней выделены только те объекты, свойства объектов и связи между объектами, которые представляют ценность для ИС и должны быть сохранены в БД.

Все действия по выявлению ядра предметной области производятся на этапе анализа ИС.

Объектное ядро системы в течение ЖЦ ИС не остается постоянным: пропадают и возникают объекты, меняются их свойства и взаимосвязи. Зафиксированные во времени цепочки этих изменений называются траекториями предметной области, а совокупность общих свойств траекторией - семантикой предметной области

Имеется целый ряд методик моделирования предметной области. Одна из наиболее популярных в настоящее время методик базируется на использовании графических диаграмм, включающих небольшое число разнородных компонентов ERD (Entity-Relationship Diagrams). В русскоязычной литературе эти диаграммы называют "объект - отношение" либо "сущность - связь".

Модель ERD была предложена в 1976 г. Питером Пин-Шэн Ченом . В дальнейшем многими авторами были разработаны свои варианты подобных моделей: нотация (notation - система обозначения, записи) Мартина, нотация IDEF1X, нотация Баркера), но все они базируются на графических диаграммах, предложенных Ченом.

На использовании разновидностей ER-модели основано большинство современных подходов к проектированию реляционных баз данных.

По сути, все варианты диаграмм сущность-связь исходят из одной идеи - рисунок всегда нагляднее текстового описания. Все такие диаграммы используют графическое изображение сущностей предметной области, их свойств (атрибутов), и взаимосвязей между сущностями.

Мы познакомимся с ER-диаграммами в нотации Баркера, как довольно легкой в понимании основных идей.

Основные понятия ER-диаграмм. Основными понятиями ER-модели являются сущность, связь и атрибут.

Для большей выразительности и лучшего понимания имя сущности может сопровождаться примерами конкретных объектов этого типа.

Определение 1 . Сущность - это реальный или представляемый объект, информация о котором должна сохраняться и быть доступна. Сущностями могут быть люди, места, самолеты, рейсы, вкус, цвет и т.д.

Каждая сущность должна иметь наименование, выраженное существительным в единственном числе. При этом имя сущности - это имя типа, а не некоторого конкретного экземпляра этого типа. Понятие тип сущности относится к набору однородных личностей, предметов, событий или идей, выступающих как целое.

Примерами сущностей могут быть такие классы объектов как "Поставщик", "Сотрудник", "Накладная".

Каждая сущность в модели изображается в виде прямоугольника, содержащего имя сущности:

Определение 2 . Экземпляр сущности - это конкретный представитель данной сущности.

Например, представителем сущности "Сотрудник" может быть "Сотрудник Иванов".

Экземпляры сущностей должны быть различимы , т.е. сущности должны иметь некоторые свойства, уникальные для каждого экземпляра этой сущности.

Определение 3 . Атрибут сущности - это поименованная характеристика сущности. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности, но может быть одинаковым для различного типа сущностей (например, ЦВЕТ может быть определен для многих сущностей: СОБАКА, АВТОМОБИЛЬ, КРАСКА и т.д.). Атрибуты используются для определения того, какая информация должна быть собрана о сущности. Примерами атрибутов для сущности АВТОМОБИЛЬ являются ТИП, МАРКА, НОМЕРНОЙ ЗНАК, ЦВЕТ и т.д.

Здесь также существует различие между типом атрибута и экземпляром. Тип атрибута ЦВЕТ имеет много экземпляров или значений: Красный, Синий, Банановый, Белая ночь и т.д., однако каждому экземпляру сущности присваивается только одно значение атрибута.

Абсолютное различие между типами сущностей и атрибутами отсутствует. Атрибут является таковым только в связи с типом сущности. В другом контексте атрибут может выступать как самостоятельная сущность. Например, для автомобильного завода цвет - это только атрибут продукта производства, а для лакокрасочной фабрики цвет - тип сущности.

Каждый атрибут обеспечивается именем, уникальным в пределах сущности. Наименование атрибута должно быть выражено существительным в единственном числе (возможно, с характеризующими прилагательными).

Примерами атрибутов сущности "Сотрудник" могут быть такие атрибуты как "Табельный номер", "Фамилия", "Имя", "Отчество", "Должность", "Зарплата" и т.п.

Атрибуты изображаются в пределах прямоугольника, определяющего сущность:

Атрибуты могут классифицироваться по принадлежности к одному из трех различных типов: описательные, указывающие, вспомогательные.

Описательные атрибуты представляют факты, внутренне присущие каждому экземпляру сущности.

Указывающие атрибуты используются для присвоения имени или обозначения экземплярам сущности.

Вспомогательные атрибуты используются для связи экземпляра одной сущности с экземпляром другого. Атрибуты подчиняются строго определенным правилам.

Определение 4 . Ключ сущности - минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый экземпляр сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать сущность по оставшимся.

Например, для сущности Расписание ключом является атрибут Номер_рейса или набор: Пункт_отправления , Время_вылета и Пункт_назначения (при условии, что из пункта в пункт вылетает в каждый момент времени один самолет).

Сущность может иметь несколько различных ключей.

Ключевые атрибуты изображаются на диаграмме подчеркиванием:

Определение 5 . Связь - это некоторая ассоциация между двумя сущностями. Одна сущность может быть связана с другой сущностью или сама с собою. Связи позволяют по одной сущности находить другие сущности, связанные с нею.

Если бы назначением базы данных было только хранение отдельных, не связанных между собой данных, то ее структура могла бы быть очень простой. Однако одно из основных требований к организации базы данных - это обеспечение возможности отыскания одних сущностей по значениям других, для чего необходимо установить между ними определенные связи. А так как в реальных базах данных нередко содержатся сотни или даже тысячи сущностей, то теоретически между ними может быть установлено более миллиона связей. Наличие такого множества связей и определяет сложность инфологических моделей.

Например, связи между сущностями могут выражаться следующими фразами - "СОТРУДНИК может иметь несколько ДЕТЕЙ", "каждый СОТРУДНИК обязан числиться ровно в одном ОТДЕЛЕ".

Графически связь изображается линией, соединяющей две сущности:

Каждая связь имеет два конца и одно или два наименования. Наименование обычно выражается в неопределенной глагольной форме: "иметь", "принадлежать" и т.п. Каждое из наименований относится к своему концу связи. Иногда наименования не пишутся ввиду их очевидности.

Каждая связь может иметь один из следующих типов связи :

Связь типа один-к-одному означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с одним экземпляром второй сущности (правой). Связь один-к-одному чаще всего свидетельствует о том, что на самом деле мы имеем всего одну сущность, неправильно разделенную на две.

Связь типа один-ко-многим означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с несколькими экземплярами второй сущности (правой). Это наиболее часто используемый тип связи. Левая сущность (со стороны "один") называется родительской , правая (со стороны "много") - дочерней . (см. рис. графического изображения связи)

Связь типа много-ко-многим означает, что каждый экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и каждый экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности. Тип связи много-ко-многим является временным типом связи, допустимым на ранних этапах разработки модели. В дальнейшем этот тип связи должен быть заменен двумя связями типа один-ко-многим путем создания промежуточной сущности.

Каждая связь может иметь одну из двух модальностей связи :

Модальность "может может быть связан с одним или несколькими экземплярами другой сущности, а может быть и не связан ни с одним экземпляром.

Модальность "должен " означает, что экземпляр одной сущности обязан быть связан не менее чем с одним экземпляром другой сущности.

Связь может иметь разную модальность с разных концов.

Описанный графический синтаксис позволяет однозначно читать диаграммы, пользуясь следующей схемой построения фраз:

<Каждый экземпляр СУЩНОСТИ 1> <МОДАЛЬНОСТЬ СВЯЗИ> <НАИМЕНОВАНИЕ СВЯЗИ> <ТИП СВЯЗИ> <экземпляр СУЩНОСТИ 2>.

Каждая связь может быть прочитана как слева направо, так и справа налево. Например, связь, представленная на рисунке выше 4 читается так:

Слева направо: "каждый сотрудник может иметь несколько детей".

Справа налево: "Каждый ребенок обязан принадлежать ровно одному сотруднику".

Нормальные формы ER-схем. Как и в реляционных схемах баз данных, в ER-диаграмах вводится понятие нормальных форм, причем их смысл очень близко соответствует смыслу реляционных нормальных форм. Приведем только очень краткие и неформальные определения трех первых нормальных форм.

В первой нормальной форме ER-диаграммы устраняются повторяющиеся атрибуты или группы атрибутов, т.е. производится выявление неявных сущностей, "замаскированных" под атрибуты.

Во второй нормальной форме устраняются атрибуты, зависящие только от части уникального идентификатора (ключа сущности). Эта часть уникального идентификатора определяет отдельную сущность.

В третьей нормальной форме устраняются атрибуты, зависящие от атрибутов, не входящих в уникальный идентификатор (ключ сущности). Эти атрибуты являются основой отдельной сущности.

При правильном определении сущностей, полученные таблицы будут сразу находиться в 3НФ. Основное достоинство метода состоит в том, модель строится методом последовательных уточнений первоначальных диаграмм.

Получение реляционной схемы из ER-схемы:

Шаг 1. Каждая простая сущность превращается в таблицу. Простая сущность - сущность, не являющаяся подтипом и не имеющая подтипов. Имя сущности становится именем таблицы.

Шаг 2. Каждый атрибут становится возможным столбцом с тем же именем; может выбираться более точный формат. Столбцы, соответствующие необязательным атрибутам, могут содержать неопределенные значения; столбцы, соответствующие обязательным атрибутам, - не могут.

Шаг 3. Компоненты уникального идентификатора сущности превращаются в первичный ключ таблицы. Если имеется несколько возможных уникальных идентификатора, выбирается наиболее используемый. Если в состав уникального идентификатора входят связи, к числу столбцов первичного ключа добавляется копия уникального идентификатора сущности, находящейся на дальнем конце связи (этот процесс может продолжаться рекурсивно). Для именования этих столбцов используются имена концов связей и/или имена сущностей.

Шаг 4. Связи многие-к-одному (и один-к-одному) становятся внешними ключами. Т.е. делается копия уникального идентификатора с конца связи "один", и соответствующие столбцы составляют внешний ключ. Необязательные связи соответствуют столбцам, допускающим неопределенные значения; обязательные связи - столбцам, не допускающим неопределенные значения.

Шаг 5. Индексы создаются для первичного ключа (уникальный индекс), внешних ключей и тех атрибутов, на которых предполагается в основном базировать запросы.

Шаг 6. Если в концептуальной схеме присутствовали подтипы, то возможны два способа:

• · все подтипы в одной таблице (а)
• · для каждого подтипа - отдельная таблица (б)

При применении способа (а) таблица создается для наиболее внешнего супертипа, а для подтипов могут создаваться представления. В таблицу добавляется по крайней мере один столбец, содержащий код ТИПА; он становится частью первичного ключа.

При использовании метода (б) для каждого подтипа первого уровня (для более нижних - представления) супертип воссоздается с помощью представления UNION (из всех таблиц подтипов выбираются общие столбцы - столбцы супертипа).

Все в одной таблице	Таблица - на подтип
Преимущества
Все хранится вместе Легкий доступ к супертипу и подтипам Требуется меньше таблиц	Более ясны правила подтипов Программы работают только с нужными таблицами
Недостатки
Слишком общее решение Требуется дополнительная логика работы с разными наборами столбцов и разными ограничениями Потенциальное узкое место (в связи с блокировками) Столбцы подтипов должны быть необязательными В некоторых СУБД для хранения неопределенных значений требуется дополнительная память	Слишком много таблиц Смущающие столбцы в представлении UNION Потенциальная потеря производительности при работе через UNION Над супертипом невозможны модификации

Шаг 7. Имеется два способа работы при наличии исключающих связей:

• · общий домен (а)
• · явные внешние ключи (б)

Если остающиеся внешние ключи все в одном домене, т.е. имеют общий формат (способ (а)), то создаются два столбца: идентификатор связи и идентификатор сущности. Столбец идентификатора связи используется для различения связей, покрываемых дугой исключения. Столбец идентификатора сущности используется для хранения значений уникального идентификатора сущности на дальнем конце соответствующей связи.

Если результирующие внешние ключи не относятся к одному домену, то для каждой связи, покрываемой дугой исключения, создаются явные столбцы внешних ключей; все эти столбцы могут содержать неопределенные значения.

Пример разработки простой ER-модели. При разработке ER-моделей мы должны получить следующую информацию о предметной области:

• 1. Список сущностей предметной области.
• 2. Список атрибутов сущностей.
• 3. Описание взаимосвязей между сущностями.

ER-диаграммы удобны тем, что процесс выделения сущностей, атрибутов и связей является итерационным. Разработав первый приближенный вариант диаграмм, мы уточняем их, опрашивая экспертов предметной области. При этом документацией, в которой фиксируются результаты бесед, являются сами ER-диаграммы.

Предположим, что перед нами стоит задача разработать информационную систему по заказу некоторой оптовой торговой фирмы. В первую очередь мы должны изучить предметную область и процессы, происходящие в ней. Для этого мы опрашиваем сотрудников фирмы, читаем документацию, изучаем формы заказов, накладных и т.п.

Например, в ходе беседы с менеджером по продажам, выяснилось, что он (менеджер) считает, что проектируемая система должна выполнять следующие действия:

• · Хранить информацию о покупателях.
• · Печатать накладные на отпущенные товары.
• · Следить за наличием товаров на складе.

Выделим все существительные в этих предложениях - это будут потенциальные кандидаты на сущности и атрибуты, и проанализируем их (непонятные термины будем выделять знаком вопроса):

• · Покупатель
• · Накладная - явный кандидат на сущность.
• · Товар - явный кандидат на сущность
• · (?)Склад - а вообще, сколько складов имеет фирма? Если несколько, то это будет кандидатом на новую сущность.
• · (?)Наличие товара - это, скорее всего, атрибут, но атрибут какой сущности?

Сразу возникает очевидная связь между сущностями - "покупатели могут покупать много товаров" и "товары могут продаваться многим покупателям". Первый вариант диаграммы выглядит так:

Задав дополнительные вопросы менеджеру, мы выяснили, что фирма имеет несколько складов. Причем, каждый товар может храниться на нескольких складах и быть проданным с любого склада.

Куда поместить сущности "Накладная" и "Склад" и с чем их связать? Спросим себя, как связаны эти сущности между собой и с сущностями "Покупатель" и "Товар"?

• · Покупатели покупают товары, получая при этом накладные, в которые внесены данные о количестве и цене купленного товара.
• · Каждый покупатель может получить несколько накладных.
• · Каждая накладная обязана выписываться на одного покупателя.
• · Каждая накладная обязана содержать несколько товаров (не бывает пустых накладных). Каждый товар, в свою очередь, может быть продан нескольким покупателям через несколько накладных.
• · Кроме того, каждая накладная должна быть выписана с определенного склада, и с любого склада может быть выписано много накладных.

Таким образом, после уточнения, диаграмма будет выглядеть следующим образом:

инфологический атрибут информационный отображение

Пора подумать об атрибутах сущностей. Беседуя с сотрудниками фирмы, мы выяснили следующее:

• · Каждый покупатель является юридическим лицом и имеет наименование, адрес, банковские реквизиты.
• · Каждый товар имеет наименование, цену, а также характеризуется единицами измерения.
• · Каждая накладная имеет уникальный номер, дату выписки, список товаров с количествами и ценами, а также общую сумму накладной. Накладная выписывается с определенного склада и на определенного покупателя.
• · Каждый склад имеет свое наименование.

Снова выпишем все существительные, которые будут потенциальными атрибутами, и проанализируем их:

• · Юридическое лицо - термин риторический, мы не работаем с физическими лицами. Не обращаем внимания.
• · Наименование покупателя
• · Адрес - явная характеристика покупателя.
• · Банковские реквизиты - явная характеристика покупателя.
• · Наименование товара
• · (?)Цена товара - похоже, что это характеристика товара. Отличается ли эта характеристика от цены в накладной?
• · Единица измерения - явная характеристика товара.
• · Номер накладной - явная уникальная характеристика накладной.
• · Дата накладной - явная характеристика накладной.
• · (?)Список товаров в накладной - список не может быть атрибутом. Вероятно, нужно выделить этот список в отдельную сущность.
• · (?)Количество товара в накладной - это явная характеристика, но характеристика чего? Это характеристика не просто "товара", а "товара в накладной".
• · (?)Цена товара в накладной - опять же это должна быть не просто характеристика товара, а характеристика товара в накладной. Но цена товара уже встречалась выше - это одно и то же?
• · Сумма накладной - явная характеристика накладной. Эта характеристика не является независимой. Сумма накладной равна сумме стоимостей всех товаров, входящих в накладную.
• · Наименование склада - явная характеристика склада.

В ходе дополнительной беседы с менеджером удалось прояснить различные понятия цен. Оказалось, что каждый товар имеет некоторую текущую цену. Эта цена, по которой товар продается в данный момент. Естественно, что эта цена может меняться со временем. Цена одного и того же товара в разных накладных, выписанных в разное время, может быть различной. Таким образом, имеется две цены - цена товара в накладной и текущая цена товара.

С возникающим понятием "Список товаров в накладной" все довольно ясно.

Сущности "Накладная" и "Товар" связаны друг с другом отношением типа много-ко-многим . Такая связь, как мы отмечали ранее, должна быть расщеплена на две связи типа один-ко-многим. Для этого требуется дополнительная сущность.

Этой сущностью и будет сущность "Список товаров в накладной". Связь ее с сущностями "Накладная" и "Товар" характеризуется следующими фразами

- "каждая накладная обязана иметь несколько записей из списка товаров в накладной",

• - "каждая запись из списка товаров в накладной обязана включаться ровно в одну накладную",
• -"каждый товар может включаться в несколько записей из списка товаров в накладной",
• - "каждая запись из списка товаров в накладной обязана быть связана ровно с одним товаром".

Атрибуты "Количество товара в накладной" и "Цена товара в накладной" являются атрибутами сущности " Список товаров в накладной".

Точно также поступим со связью, соединяющей сущности "Склад" и "Товар". Введем дополнительную сущность "Товар на складе". Атрибутом этой сущности будет "Количество товара на складе". Таким образом, товар будет числиться на любом складе и количество его на каждом складе будет свое.

Теперь можно внести все это в диаграмму:

Концептуальные и физические ER-модели. Разработанный выше пример ER-диаграммы является примером концептуальной диаграммы . Это означает, что диаграмма не учитывает особенности конкретной СУБД. По данной концептуальной диаграмме можно построить физическую диаграмму , которая уже будут учитываться такие особенности СУБД, как допустимые типы и наименования полей и таблиц, ограничения целостности и т.п. Физический вариант приведенной диаграммы может выглядеть, например, следующим образом:

На данной диаграмме каждая сущность представляет собой таблицу базы данных, каждый атрибут становится колонкой соответствующей таблицы. Обращаем внимание на то, что во многих таблицах, например, "CUST_DETAIL" и "PROD_IN_SKLAD", соответствующих сущностям "Запись списка накладной" и "Товар на складе", появились новые атрибуты, которых не было в концептуальной модели - это ключевые атрибуты родительских таблиц, мигрировавших в дочерние таблицы для того, чтобы обеспечить связь между таблицами посредством внешних ключей.

Полученные таблицы находятся в 3НФ.

Диаграммы сущность-связь позволяют использовать наглядные графические обозначения для моделирования сущностей и их взаимосвязей.

Различают концептуальные и физические ER-диаграммы. Концептуальные диаграммы не учитывают особенностей конкретных СУБД. Физические диаграммы строятся по концептуальным и представляют собой прообраз конкретной базы данных. Сущности, определенные в концептуальной диаграмме становятся таблицами, атрибуты становятся колонками таблиц (при этом учитываются допустимые для данной СУБД типы данных и наименования столбцов), связи реализуются путем миграции ключевых атрибутов родительских сущностей и создания внешних ключей.

Более сложные элементы ER-модели. Мы остановились только на самых основных и наиболее очевидных понятиях ER-модели данных. К числу более сложных элементов модели относятся следующие:

· Подтипы и супертипы сущностей. Как в языках программирования с развитыми типовыми системами (например, в языках объектно-ориентированного программирования), вводится возможность наследования типа сущности, исходя из одного или нескольких супертипов.

Сущность может быть расщеплена на два или более взаимно исключающих подтипа, каждый из которых включает общие атрибуты и/или связи. Эти общие атрибуты и/или связи явно определяются один раз на более высоком уровне. В подтипах могут определяться собственные атрибуты и/или связи. В принципе подтипизация может продолжаться на более низких уровнях, но опыт показывает, что в большинстве случаев оказывается достаточно двух-трех уровней.

Сущность, на основе которой определяются подтипы, называется супертипом. Подтипы должны образовывать полное множество, т.е. любой экземпляр супертипа должен относиться к некоторому подтипу. Иногда для полноты приходится определять дополнительный подтип ПРОЧИЕ.

Пример: Супертип ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ

Как полагается это читать? От супертипа: ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ, который должен быть АЭРОПЛАНОМ, ВЕРТОЛЕТОМ, ПТИЦЕЛЕТОМ или ДРУГИМ ЛЕТАТЕЛЬНЫМ АППАРАТОМ. От подтипа: ВЕРТОЛЕТ, который относится к типу ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА. От подтипа, который является одновременно супертипа: АЭРОПЛАН, который относится к типу ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА и должен быть ПЛАНЕРОМ или МОТОРНЫМ САМОЛЕТОМ.

Иногда удобно иметь два или более разных разбиения сущности на подтипы. Например, сущность ЧЕЛОВЕК может быть разбита на подтипы по профессиональному признаку (ПРОГРАММИСТ, ДОЯРКА и т.д.), а может - по половому признаку (МУЖЧИНА, ЖЕНЩИНА).

• · Связи "many-to-many". Иногда бывает необходимо связывать сущности таким образом, что с обоих концов связи могут присутствовать несколько экземпляров сущности (например, все члены кооператива сообща владеют имуществом кооператива). Для этого вводится разновидность связи "многие-со-многими".
• · Уточняемые степени связи. Иногда бывает полезно определить возможное количество экземпляров сущности, участвующих в данной связи (например, служащему разрешается участвовать не более, чем в трех проектах одновременно). Для выражения этого семантического ограничения разрешается указывать на конце связи ее максимальную или обязательную степень.
• · Каскадные удаления экземпляров сущностей. Некоторые связи бывают настолько сильными (конечно, в случае связи "один-ко-многим"), что при удалении опорного экземпляра сущности (соответствующего концу связи "один") нужно удалить и все экземпляры сущности, соответствующие концу связи "многие". Соответствующее требование "каскадного удаления" можно сформулировать при определении сущности.
• · Домены . Как и в случае реляционной модели данных бывает полезна возможность определения потенциально допустимого множества значений атрибута сущности (домена).

Наиболее правильной интуитивной трактовкой понятия домена является понимание домена как допустимого потенциального множества значений данного типа. Например, домен "Имена" определен на базовом типе строк символов, но в число его значений могут входить только те строки, которые могут изображать имя (в частности, такие строки не могут начинаться с мягкого знака).

Следует отметить также семантическую нагрузку понятия домена: данные считаются сравнимыми только в том случае, когда они относятся к одному домену. В нашем примере значения доменов "Номера пропусков" и "Номера групп" относятся к типу целых чисел, но не являются сравнимыми.

Эти и другие более сложные элементы модели данных "Сущность-Связи" делают ее существенно более мощной, но одновременно несколько усложняют ее использование.

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.

Перевод цикла из 15 статей о проектировании баз данных.
Информация предназначена для новичков.
Помогло мне. Возможно, что поможет еще кому-то восполнить пробелы.

Руководство по проектированию баз данных.

1. Вступление.

Если вы собираетесь создавать собственные базы данных, то неплохо было бы придерживаться правил проектирования баз данных, так как это обеспечит долговременную целостность и простоту обслуживания ваших данных. Данное руководство расскажет вам что представляют из себя базы данных и как спроектировать базу данных, которая подчиняется правилам проектирования реляционных баз данных.

Базы данных – это программы, которые позволяют сохранять и получать большие объемы связанной информации. Базы данных состоят из таблиц , которые содержат информацию . Когда вы создаете базу данных необходимо подумать о том, какие таблицы вам нужно создать и какие связи существуют между информацией в таблицах. Иначе говоря, вам нужно подумать о проекте вашей базы данных. Хороший проект базы данных, как было сказано ранее, обеспечит целостность данных и простоту их обслуживания.

База данных создается для хранения в ней информации и получения этой информации при необходимости. Это значит, что мы должны иметь возможность помещать, вставлять (INSERT ) информацию в базу данных и мы хотим иметь возможность делать выборку информации из базы данных (SELECT ).
Язык запросов к базам данных был придуман для этих целей и был назван Структурированный язык запросов или SQL. Операции вставки данных (INSERT) и их выборки (SELECT) – части этого самого языка. Ниже приведен пример запроса на выборку данных и его результат.

SQL – большая тема для повествования и его рассмотрение выходит за рамки данного руководства. Данная статья строго сфокусирована на изложении процесса проектирования баз данных . Позднее, в отдельном руководстве, я расскажу об основах SQL.

Реляционная модель.

В этом руководстве я покажу вам как создавать реляционную модель данных. Реляционная модель – это модель, которая описывает как организовать данные в таблицах и как определить связи между этими таблицами.

Правила реляционной модели диктуют, как информация должна быть организована в таблицах и как таблицы связаны друг с другом. В конечном счете результат можно предоставить в виде диаграммы базы данных или, если точнее, диаграммы «сущность-связь», как на рисунке (Пример взят из MySQL Workbench).

Примеры.

В качестве примеров в руководстве я использовал ряд приложений.

РСУБД.

РСУБД, которую я использовал для создания таблиц примеров – MySQL. MySQL – наиболее популярная РСУБД и она бесплатна.

Утилита для администрирования БД.

После установки MySQL вы получаете только интерфейс командной строки для взаимодействия с MySQL. Лично я предпочитаю графический интерфейс для управления моими базами данных. Я часто использую SQLyog. Это бесплатная утилита с графическим интерфейсом. Изображения таблиц в данном руководстве взяты оттуда.

Визуальное моделирование.

Существует отличное бесплатное приложение MySQL Workbench. Оно позволяет спроектировать вашу базу данных графически. Изображения диаграмм в руководстве сделаны в этой программе.

Проектирование независимо от РСУБД.

Важно знать, что хотя в данном руководстве и приведены примеры для MySQL, проектирование баз данных независимо от РСУБД. Это значит, что информация применима к реляционным базам данных в общем, не только к MySQL. Вы можете применить знания из этого руководства к любым реляционным базам данных, подобным Mysql, Postgresql, Microsoft Access, Microsoft Sql or Oracle.

В следующей части я коротко расскажу об эволюции баз данных. Вы узнаете откуда взялись базы данных и реляционная модель данных.

2. История.

В 70-х – 80-х годах, когда компьютерные ученые все еще носили коричневые смокинги и очки с большими, квадратными оправами, данные хранились бесструктурно в файлах, которые представляли собой текстовый документ с данными, разделенными (обычно) запятыми или табуляциями.

Так выглядели профессионалы в сфере информационных технологий в 70-е. (Слева внизу находится Билл Гейтс).

Текстовые файлы и сегодня все еще используются для хранения малых объемов простой информации. Comma-Separated Values (CSV) - значения, разделённые запятыми, очень популярны и широко поддерживаются сегодня различным программным обеспечением и операционными системами. Microsoft Excel – один из примеров программ, которые могут работать с CSV–файлами. Данные, сохраненные в таком файле могут быть считаны компьютерной программой.

Выше приведен пример того, как такой файл мог бы выглядеть. Программа, производящая чтение данного файла, должна быть уведомлена о том, что данные разделены запятыми. Если программа хочет выбрать и вывести категорию, в которой находится урок "Database Design Tutorial" , то она должна строчка за строчкой производить чтение до тех пор, пока не будут найдены слова "Database Design Tutorial" и затем ей нужно будет прочитать следующее за запятой слово для того, чтобы вывести категорию Software .

Таблицы баз данных.

Чтение файла строчка за строчкой не является очень эффективным. В реляционной базе данных данные хранятся в таблицах. Таблица ниже содержит те же самые данные, что и файл. Каждая строка или “запись” содержит один урок. Каждый столбец содержит какое-то свойство урока. В данном случае это заголовок (title) и его категория (category).

Компьютерная программа могла бы осуществить поиск в столбце tutorial_id данной таблицы по специфическому идентификатору tutorial_id для того, чтобы быстро найти соответствующие ему заголовок и категорию. Это намного быстрее, чем поиск по файлу строка за строкой, подобно тому, как это делает программа в текстовом файле.

Современные реляционные базы данных созданы так, чтобы позволять делать выборку данных из специфических строк, столбцов и множественных таблиц, за раз, очень быстро.

История реляционной модели.

Реляционная модель баз данных была изобретена в 70-х Эдгаром Коддом (Ted Codd), британским ученым. Он хотел преодолеть недостатки сетевой модели баз данных и иерархической модели. И он очень в этом преуспел. Реляционная модель баз данных сегодня всеобще принята и считается мощной моделью для эффективной организации данных.

Сегодня доступен широкий выбор систем управления базами данных: от небольших десктопных приложений до многофункциональных серверных систем с высокооптимизированными методами поиска. Вот некоторые из наиболее известных систем управления реляционными базами данных (РСУБД):

- Oracle – используется преимущественно для профессиональных, больших приложений.
- Microsoft SQL server – РСУБД компании Microsoft. Доступна только для операционной системы Windows.
- Mysql – очень популярная РСУБД с открытым исходным кодом. Широко используется как профессионалами, так и новичками. Что еще нужно?! Она бесплатна.
- IBM – имеет ряд РСУБД, наиболее известна DB2.
- Microsoft Access – РСУБД, которая используется в офисе и дома. На самом деле – это больше, чем просто база данных. MS Access позволяет создавать базы данных с пользовательским интерфейсом.
В следующей части я расскажу кое-что о характеристиках реляционных баз данных.

3. Характеристики реляционных баз данных.

Реляционные базы данных разработаны для быстрого сохранения и получения больших объемов информации. Ниже приведены некоторые характеристики реляционных баз данных и реляционной модели данных.

Использование ключей.

Каждая строка данных в таблице идентифицируется уникальным “ключом”, который называется первичным ключом. Зачастую, первичный ключ это автоматически увеличиваемое (автоинкрементное) число (1,2,3,4 и т.д). Данные в различных таблицах могут быть связаны вместе при использовании ключей. Значения первичного ключа одной таблицы могут быть добавлены в строки (записи) другой таблицы, тем самым, связывая эти записи вместе.

Используя структурированный язык запросов (SQL), данные из разных таблиц, которые связаны ключом, могут быть выбраны за один раз. Для примера вы можете создать запрос, который выберет все заказы из таблицы заказов (orders), которые принадлежат пользователю с идентификатором (id) 3 (Mike) из таблицы пользователей (users). О ключах мы поговорим далее, в следующих частях.

Столбец id в данной таблице является первичным ключом. Каждая запись имеет уникальный первичный ключ, часто число. Столбец usergroup (группы пользователей) является внешним ключом. Судя по ее названию, она видимо ссылается на таблицу, которая содержит группы пользователей.

Отсутствие избыточности данных.

В проекте базы данных, которая создана с учетом правил реляционной модели данных, каждый кусочек информации, например, имя пользователя, хранится только в одном месте. Это позволяет устранить необходимость работы с данными в нескольких местах. Дублирование данных называется избыточностью данных и этого следует избегать в хорошем проекте базы данных.

Ограничение ввода.

Используя реляционную базу данных вы можете определить какой вид данных позволено сохранять в столбце. Вы можете создать поле, которое содержит целые числа, десятичные числа, небольшие фрагменты текста, большие фрагменты текста, даты и т.д.

Когда вы создаете таблицу базы данных вы предоставляете тип данных для каждого столбца. К примеру, varchar – это тип данных для небольших фрагментов текста с максимальным количеством знаков, равным 255, а int – это числа.

Помимо типов данных РСУБД позволяет вам еще больше ограничить возможные для ввода данные. Например, ограничить длину или принудительно указать на уникальность значения записей в данном столбце. Последнее ограничение часто используется для полей, которые содержат регистрационные имена пользователей (логины), или адреса электронной почты.

Эти ограничения дают вам контроль над целостностью ваших данных и предотвращают ситуации, подобные следующим:

Ввод адреса (текста) в поле, в котором вы ожидаете увидеть число
- ввод индекса региона с длинной этого самого индекса в сотню символов
- создание пользователей с одним и тем же именем
- создание пользователей с одним и тем же адресом электронной почты
- ввод веса (числа) в поле дня рождения (дата)

Поддержание целостности данных.

Настраивая свойства полей, связывая таблицы между собой и настраивая ограничения, вы можете увеличить надежность ваших данных.

Назначение прав.

Большинство РСУБД предлагают настройку прав доступа, которая позволяет назначать определенные права определенным пользователям. Некоторые действия, которые могут быть позволены или запрещены пользователю: SELECT (выборка), INSERT (вставка), DELETE (удаление), ALTER (изменение), CREATE (создание) и т.д. Это операции, которые могут быть выполнены с помощью структурированного языка запросов (SQL).

Структурированный язык запросов (SQL).

Для того, чтобы выполнять определенные операции над базой данных, такие, как сохранение данных, их выборка, изменение, используется структурированный язык запросов (SQL). SQL относительно легок для понимания и позволяет в т.ч. и уложненные выборки, например, выборка связанных данных из нескольких таблиц с помощью оператора SQL JOIN. Как и упоминалось ранее, SQL в данном руководстве обсуждаться не будет. Я сосредоточусь на проектировании баз данных.

То, как вы спроектируете базу данных будет оказывать непосредственное влияние на запросы, которые вам будет необходимо выполнить, чтобы получить данные из базы данных. Это еще одна причина, почему вам необходимо задуматься о том, какой должна быть ваша база. С хорошо спроектированной базой данных ваши запросы могут быть чище и проще.

Переносимость.

Реляционная модель данных стандартна. Следуя правилам реляционной модели данных вы можете быть уверены, что ваши данные могут быть перенесены в другую РСУБД относительно просто.

Как говорилось ранее, проектирование базы данных – это вопрос идентификации данных, их связи и помещение результатов решения данного вопроса на бумагу (или в компьютерную программу). Проектирование базы данных независимо от РСУБД, которую вы собираетесь использовать для ее создания.

В следующей части подробнее рассмотрим первичные ключи.