Какие бд называются реляционными. Базы данных реляционные. Понятие реляционной базы данных. Основные положения реляционной модели БД

Реляционные базы данных позволяют хранить информацию в нескольких «плоских» (двухмерных) таблицах, связанных между собой посредством совместно используемых полей данных, называемых ключами. Реляционные базы данных предоставляют более простой доступ к оперативно составляемым отчетам (обычно через SQL) и обеспечивают повышенную надежность и целостность данных благодаря отсутствию избыточной информации

Всем известно, что представляет собой простая база данных: телефонные справочники, каталоги товаров и словари - все это базы данных. Они могут быть структурированными или организованными каким-то иным образом: как плоские файлы, как иерархические или сетевые структуры или как реляционные таблицы. Чаще всего в организациях для хранения информации используются именно реляционные базы данных.

База данных - это набор таблиц, состоящих из столбцов и строк, аналогично электронной таблице. Каждая строка содержит одну запись; каждый столбец содержит все экземпляры конкретного фрагмента данных всех строк. Например, обычный телефонный справочник состоит из столбцов, содержащих телефонные номера, имена абонентов и адреса абонентов. Каждая строка содержит номер, имя и адрес. Эта простая форма называется плоским файлом в силу его двухмерной природы, а также того, что все данные хранятся в одном файле.

В идеале каждая база данных имеет по крайней мере один столбец с уникальным идентификатором, или ключом. Рассмотрим телефонную книгу. В ней может быть несколько записей с абонентом Джон Смит, но ни один из телефонных номеров не повторяется. Телефонный номер и служит ключом.

На самом деле все не так просто. Два или несколько человек, использующих один и тот же телефонный номер, могут быть перечислены в телефонном справочнике по отдельности, в силу чего телефонный номер появляется в двух или более местах, поэтому существует несколько строк с ключами, которые не являются уникальными.

Данные создают проблемы

В самых простых базах данных каждая запись занимает одну строку, иными словами, телефонной компании необходимо заводить отдельный столбец для каждого фрагмента бухгалтерской информации. То есть одну - для второго абонента «спаренного» телефона, еще одну - для третьего и т. д., в зависимости от того, сколько дополнительных абонентов понадобится.

Это значит, что каждая запись в базе данных должна иметь все эти дополнительные колонки, даже если больше они нигде не используются. Это также означает, что база данных должна быть реорганизована всякий раз, когда компания предлагает новую услугу. Вводится обслуживание тонального набора - и меняется структура базы, поскольку добавляется новая колонка. Вводится поддержка идентификации номера звонящего абонента, ожидания звонка и т. д. - и база данных перестраивается снова и снова.

В 60-е годы только самые крупные компании могли позволить себе приобретать компьютеры для управления своими данными. Более того, базы данных, построенные на статических моделях данных и с помощью процедурных языков программирования, таких как Кобол, могут оказаться слишком дорогими в том, что касается поддержки, и не всегда надежными. Процедурные языки определяют последовательность событий, через которую компьютер должен пройти, чтобы выполнить задачу. Программирование таких последовательностей было сложным делом, особенно если требовалось менять структуру базы данных или составлять новый вид отчетов.

Мощные связи

Эдгар Кодд, сотрудник исследовательской лаборатории корпорации IBM в Сан-Хосе, по существу, создал и описал концепцию реляционных баз данных в своей основополагающей работе «Реляционная модель для крупных, совместно используемых банков данных» (A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM, июнь 1970).

Кодд предложил модель, которая позволяет разработчикам разделять свои базы данных на отдельные, но взаимосвязанные таблицы, что увеличивает производительность, но при этом внешнее представление остается тем же, что и у исходной базы данных. С тех пор Кодд считается отцом-основателем отрасли реляционных баз данных.

Эта модель работает следующим образом. Телефонная компания может создать основную таблицу, используя в качестве первичного ключа номер телефона, и хранить его с другой базовой информацией о потребителях. Компания может определить отдельную таблицу со столбцами для этого первичного ключа и для дополнительных служб, таких как поддержка идентификации номера звонящего абонента и ожидание звонка. Она также может создать еще одну таблицу для контроля счетов за переговоры, где каждая запись состоит из номера телефона и данных об оплате звонков.

Конечные пользователи могут легко получить ту информацию, которую они хотят, и в том виде, в каком она им требуется, хотя эти данные хранятся в различных таблицах. Поэтому представитель службы поддержки потребителей телефонной компании может отобразить на одном и том же экране информацию о счетах абонента, а также о состоянии специальных служб или о том, когда была получена последняя оплата.

Кодд сформулировал 12 правил для реляционных баз данных, большинство которых касаются целостности и обновления данных, а также доступа к ним. Первые два достаточно понятны даже пользователям, не обладающим техническими навыками.

Правило 1, информационное правило, указывает, что вся информация в реляционной базе данных представляется как набор значений, хранящихся в таблицах.

Правило 2, правило гарантии доступа, определяет, что доступ к каждому элементу данных в реляционной базе данных можно получить с помощью имени таблицы, первичного ключа и названия столбца. Другими словами, все данные хранятся в таблицах, и, если известно название таблицы, первичный ключ и столбец, где находится требуемый элемент данных, его всегда можно извлечь.

Суть работы Кодда заключалась в том, что предлагалось с реляционными базами данных использовать декларативные, а не процедурные языки программирования. Декларативные языки, такие как язык запросов SQL (Structured Query Language), дают пользователям возможность, по существу, сообщить компьютеру: «Я хочу получить следующие биты данных из всех записей, которые удовлетворяют определенному набору критериев». Компьютер сам «поймет», какие необходимо совершить шаги, чтобы получить эту информацию из базы данных.

Для работы с огромным количеством активно используемых баз данных применяются программные системы управления реляционными базами данных, созданные такими авторитетными производителями, как Oracle, Sybase, IBM, Informix и Microsoft.

Хотя большую часть вариантов реализаций SQL можно назвать интероперабельными лишь с известным приближением, этот утвержденный в качестве международного стандарта механизм позволяет создавать сложные системы, основу которых составляют базы данных. Удобный для программирования интерфейс между Web-сайтами и реляционными базами данных дает конечным пользователям возможность добавлять новые записи и обновлять существующие, а также создавать отчеты для самых разных служб, таких как выполнение интерактивных торговых операций и доступ к интерактивным библиотечным каталогам.

Реляционная модель

Реляционная база данных использует набор таблиц, связанных друг с другом посредством определенного ключа (в данном случае это поле PhoneNumber)

Модель данных - совокупность структур данных и операций по их обработке. С помощью модели данных можно наглядно представить структуру объектов и установленные меж­ду ними связи. Для терминологии моделей данных характерны понятия «эле­мент данных» и «правила связывания». Элемент данных описывает любой на­бор данных, а правила связывания определяют алгоритмы взаимосвязи элементов данных. К настоящему времени разработано множество различных моделей дан­ных, но на практике используется три основных. Выделяют иерархическую, сетевую и реляционную модели данных. Соответственно говорят об иерархичес­ких, сетевых и реляционных СУБД.

О Иерархическая модель данных. Иерархически организованные данные встре­чаются в повседневной жизни очень часто. Например, структура высшего учеб­ного заведения - это многоуровневая иерархическая структура. Иерархичес­кая (древовидная) БД состоит из упорядоченного набора элементов. В этой модели исходные элементы порождают другие элементы, причем эти элементы в свою очередь порождают следующие элементы. Каждый порожденный эле­мент имеет только один порождающий элемент.

Организационные структуры, списки материалов, оглавление в книгах, пла­ны проектов и многие другие совокупности данных могут быть представле­ны в иерархическом виде. Автоматически поддерживается целостность ссы­лок между предками и потомками. Основное правило: никакой потомок не может существовать без своего родителя.

Основным недостатком данной модели является необходимость использова­ния той иерархии, которая была заложена в основу БД при проектировании. Потребность в постоянной реорганизации данных (а часто невозможность этой реорганизации) привели к созданию более общей модели - сетевой.

О Сетевая модель данных. Сетевой подход к организации данных является рас­ширением иерархического подхода. Данная модель отличается от иерахической тем, что каждый порожденный элемент может иметь более одного по­рождающего элемента. ■

Поскольку сетевая БД может представлять непосредственно все виды связей, присущих данным соответствующей организации, по этим данным можно переме­щаться, исследовать и запрашивать их всевозможными способами, то есть сете­вая модель не связана всего лишь одной иерархией. Однако для того чтобы со­ставить запрос к сетевой БД, необходимо достаточно глубоко вникнуть в ее структуру (иметь под рукой схему этой БД) и выработать механизм навигации по базе данных, что является существенным недостатком этой модели БД.

О Реляционная модель данных. Основная идея реляционной модели данных за­ключается в том, чтобы представить любой набор данных в виде двумерной таблицы. В простейшем случае реляционная модель описывает единственную двумерную таблицу, но чаще всего эта модель описывает структуру и взаи­моотношения между несколькими различными таблицами.

Реляционная модель данных

Итак, целью информационной системы является обработка данных об объектах реального мира, с учетом связей между объектами. В теории БД данные часто называют атрибутами, а объекты - сущностями. Объект, атрибут и связь - фундаментальные понятия И.С.

Объект (или сущность) - это нечто существующее и различимое, то есть объектом можно назвать то «нечто», для которого существуют название и спо­соб отличать один подобный объект от другого. Например, каждая школа - это объект. Объектами являются также человек, класс в школе, фирма, сплав, хи­мическое соединение и т. д. Объектами могут быть не только материальные пред­меты, но и более абстрактные понятия, отражающие реальный мир. Например, события, регионы, произведения искусства; книги (не как полиграфическая про­дукция, а как произведения), театральные постановки, кинофильмы; правовые нормы, философские теории и проч.

Атрибут (или данное) - это некоторый показатель, который характеризует некий объект и принимает для конкретного экземпляра объекта некоторое чис­ловое, текстовое или иное значение. Информационная система оперирует на­борами объектов, спроектированными применительно к данной предметной области, используя при этом конкретные значения атрибутов (данных) тех или иных объектах. Например, возьмем в качестве набора объектов классы в школе. Число учеников в классе - это данное, которое принимает числовое значение (у одного класса 28, у другого- 32). Название класса - это данное, принимающее текстовое значение (у одного - 10А, у другого - 9Б и т. д.).

Развитие реляционных баз данных началось в конце 60-х годов, когда по­явились первые работы, в которых обсуждались; возможности использования при проектировании баз данных привычных и естественных способов представле­ния данных - так называемых табличных даталогических моделей.

Основоположником теории реляционных баз данных считается сотрудник фирмы IBM доктор Э. Кодд, опубликовавший 6 (июня 1970 г. статью A Relational Model of Data for Large-Shared Data Banks (Реляционная модель данных для больших коллективных банков данных). В этой статье впервые был использован термин «реляционная модель данных. Теория реляционных баз данных, разработанная в 70-х годах в США докто­ром Э. Коддом, имеет под собой мощную математическую основу, описывающую правила эффективной организации данных. Разработанная Э. Коддом теорети­ческая база стала основой для разработки теории проектирования баз данных.

Э. Кодд, будучи математиком по образованию, предложил использовать для обработки данных аппарат теории множеств (объединение, пересечение, раз­ность, декартово произведение). Он доказал, что любой набор данных можно представить в виде двумерных таблиц особого вида, известных в математике как «отношения».

Реляционной считается такая база данных, в которой все данные представле­ны для пользователя в виде прямоугольных таблиц значений данных, и все операции над базой данных сводятся к манипуляциям с таблицами.

Таблица состоит из столбцов (полей) и строк (записей); имеет имя, уникаль­ное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущ­ность), а каждая ее строка- конкретный объект. Каждый столбец таблицы - это совокупность значений конк­ретного атрибута объекта. Значения выбираются из множества всех возможных значений атрибута объек­та, которое называется доменом (domain) .

В самом общем виде домен определяется заданием некоторого базового типа данных, к которому относятся элементы домена, и произвольного логического выражения, применяемого к элементам данных. Если при вычислении логическо­го условия относительно элемента данных в результате получено значение «исти­на», то этот элемент принадлежит домену. В простейшем случае домен определяется как допустимое потенциальное множество значений одного типа. Например, со­вокупность дат рождения всех сотрудников составляет «домен дат рождения», а имена всех сотрудников составляют «домен имен сотрудников». Домен дат рож­дения имеет тип данных, позволяющий хранить информацию о моментах време­ни, а домен имен сотрудников должен иметь символьный тип данных.

Если два значения берутся из одного и того же домена, то можно выполнять сравнение этих двух значений. Например, если два значения взяты из домена дат рождения, то можно сравнить их и определить, кто из сотрудников старше. Если же значения берутся из разных доменов, то их сравнение не допускается, так как, по всей вероятности, оно не имеет смысла. Например, из сравнения имени и даты рождения сотрудника ничего определенного не выйдет.

Каждый столбец (поле) имеет имя, которое обычно записывается в верхней части таблицы. При проектировании таблиц в рамках конкретной СУБД имеет­ся возможность выбрать для каждого поля его тип, то есть определить набор правил по его отображению, а также определить те операции, которые можно выполнять над данными, хранящимися в этом поле. Наборы типов могут разли­чаться у разных СУБД.

Имя поля должно быть уникальным в таблице, однако различные таблицы могут иметь поля с одинаковыми именами. Любая таблица должна иметь, по крайней мере, одно поле; поля расположены в таблице в соответствии с порядком следования их имен при ее создании. В отличие от полей, строки не имеют имен; порядок их следования в таблице не определен, а количество логически не ограничено.

Так как строки в таблице не упорядочены, невозможно выбрать строку по ее позиции - среди них не существует «первой», «второй», «последней». Любая таблица имеет один или несколько столбцов, значения в которых однозначно идентифицируют каждую ее строку. Такой столбец (или комбинация столбцов) называется первичным ключом (primary key) . Часто вводят искусственное поле, предназначенное для нумерации за­писей в таблице. Таким полем, например, может быть его порядковый, который сможет обеспечить уникальность каж­дой записи в таблице. Ключ должен обладать следующими свойствами.

Уникальностью. В каждый момент времени никакие два различных кортежа отношения не имеют одинакового значения для комбинации входящих в ключ атрибутов. То есть в таблице не может быть двух строк, имеющих одинако­вый идентификационный номер или номер паспорта.

Минимальностью. Ни один из входящих в ключ атрибутов не может быть ис­ключен из ключа без нарушения уникальности. Это означает, что не стоит со­здавать ключ, включающий и номер паспорта, и идентификационный номер. Достаточно использовать любой из этих атрибутов, чтобы однозначно иденти­фицировать кортеж. Не стоит также включать в ключ неуникальный атрибут, то есть запрещается использование в качестве ключа комбинации идентифи­кационного номера и имени служащего. При исключении имени служащего из ключа все равно можно уникально идентифицировать каждую строку.

Каждое отношение имеет, по крайней мере, один возможный ключ, посколь­ку совокупность всех его атрибутов удовлетворяет условию уникальности - это следует из самого определения отношения.

Один из возможных ключей произвольно выбирается в качестве первичного ключа. Остальные возможные ключи, если они есть, принимаются за альтерна­тивные ключи. Например, если в качестве первичного ключа выбрать иденти­фикационный номер, то номер паспорта будет альтернативным ключом.

Взаимосвязь таблиц является важнейшим элементом реляционной модели данных. Она поддерживается внешними ключами (foreign key).

При описании модели реляционной базы данных для одного и того же поня­тия часто употребляют различные термины, что зависит от уровня описания (теория или практика) и системы (Access, SQL Server, dBase). В табл. 2.3 приве­дена сводная информация об используемых терминах.

Таблица 2.3. Терминология баз данных

Теория БД____________ Реляционные БД_________ SQL Server __________

Отношение (Relation) Таблица (Table) Таблица (Table)

Кортеж (Tuple) Запись (Record) Строка (Row)

Атрибут (Attribute)Поле (Field)_______________ Столбец или колонка (Column)

Реляционные базы данных

Реляционная база данных - это совокупность отношений, содержащих всю ин­формацию, которая должна храниться в базе данных. То есть база данных пред­ставляет набор таблиц, необходимых для хранения всех данных. Таблицы реля­ционной базы данных логически связаны между собой.Требования к проектированию реляционной базы данных в общем виде можно свести к нескольким правилам.

О Каждая таблица имеет уникальное в базе данных имя и состоит из однотипных строк.

О Каждая таблица состоит из фиксированного числа столбцов и значений. В одном столбце строки не может быть сохранено более одного значения. Например, если есть таблица с информацией об авторе, дате издания, тираже и т. д., то в столбце с именем автора не может храниться более одной фамилии. Если книга написана двумя и более авторами, придется использовать дополнительные таблицы.

О Ни в какой момент времени в таблице не найдется двух строк, дублирующих друг друга. Строки должны отличаться хотя бы одним значением, чтобы была возможность однозначно идентифицировать любую строку таблицы.

О Каждому столбцу присваивается уникальное в пределах таблицы имя; для него устанавливается конкретный тип данных, чтобы в этом столбце размещались однородные значения (даты, фамилии, телефоны, денежные суммы и т. д.).

О Полное информационное содержание базы данных представляется в виде яв­ных значений самих данных, и такой метод представления является единствен­ным. Например, связь между таблицами осуществляется на основе хранимых в соответствующих столбцах данных, а не на основе каких-либо указателей, искусственно определяющих связи.

О При обработке данных можно свободно обращаться к любой строке или лю­бому столбцу таблицы. Значения, хранимые в таблице, не накладывают ни­каких ограничений на очередность обращения к данным. Описание столбцов,

• Перевод

Примечание переводчика: хоть статья довольно старая (опубликована 2 года назад) и носит громкое название, в ней все же дается хорошее представление о различиях реляционных БД и NoSQL БД, их преимуществах и недостатках, а также приводится краткий обзор нереляционных хранилищ.

В последнее время появилось много нереляционных баз данных. Это говорит о том, что если вам нужна практически неограниченная масштабируемость по требованию, вам нужна нереляционная БД.

Если это правда, значит ли это, что могучие реляционные БД стали уязвимы? Значит ли это, что дни реляционных БД проходят и скоро совсем пройдут? В этой статье мы рассмотрим популярное течение нереляционных баз данных применительно к различным ситуациям и посмотрим, повлияет ли это на будущее реляционных БД.

Реляционные базы данных существуют уже около 30 лет. За это время вспыхивало несколько революций, которые должны были положить конец реляционным хранилищам. Конечно, ни одна из этих революций не состоялась, и одна из них ни на йоту не поколебала позиции реляционных БД.

Начнем с основ

Реляционная база данных представляет собой набор таблиц (сущностей). Таблицы состоят из колонок и строк (кортежей). Внутри таблиц могут быть определены ограничения, между таблицами существуют отношения. При помощи SQL можно выполнять запросы, которые возвращают наборы данных, получаемых из одной или нескольких таблиц. В рамках одного запроса данные получаются из нескольких таблиц путем их соединения (JOIN), чаще всего для соединения используются те же колонки, которые определяют отношения между таблицами. Нормализация - это процесс структурирования модели данных, обеспечивающий связность и отсутствие избыточности в данных.

Доступ к реляционным базам данных осуществляется через реляционные системы управления базами данных (РСУБД). Почти все системы баз данных, которые мы используем, являются реляционными, такие как Oracle, SQL Server, MySQL, Sybase, DB2, TeraData и так далее.

Причины такого доминирования неочевидны. На протяжении всего существования реляционных БД они постоянно предлагали наилучшую смесь простоты, устойчивости, гибкости, производительности, масштабируемости и совместимости в сфере управлении данными.

Однако чтобы обеспечить все эти особенности, реляционные хранилища невероятно сложны внутри. Например, простой SELECT запрос может иметь сотни потенциальных путей выполнения, которые оптимизатор оценит непосредственно во время выполнения запроса. Все это скрыто от пользователей, однако внутри РСУБД создает план выполнения, основывающийся на вещах вроде алгоритмов оценки стоимости и наилучшим образом отвечающий запросу.

Проблемы реляционных БД

Хотя реляционные хранилища и обеспечивают наилучшую смесь простоты, устойчивости, гибкости, производительности, масштабируемости и совместимости, их показатели по каждому из этих пунктов не обязательно выше, чем у аналогичных систем, ориентированных на какую-то одну особенность. Это не являлось большой проблемой, поскольку всеобщее доминирование реляционных СУБД перевешивало какие-либо недочеты. Тем не менее, если обычные РБД не отвечали потребностям, всегда существовали альтернативы.

Сегодня ситуация немного другая. Разнообразие приложений растет, а с ним растет и важность перечисленных особенностей. И с ростом количества баз данных, одна особенность начинает затмевать все другие. Это масштабируемость. Поскольку все больше приложений работают в условиях высокой нагрузки, например, таких как веб-сервисы, их требования к масштабируемости могут очень быстро меняться и сильно расти. Первую проблему может быть очень сложно разрешить, если у вас есть реляционная БД, расположенная на собственном сервере. Предположим, нагрузка на сервер за ночь увеличилась втрое. Как быстро вы сможете проапгрейдить железо? Решение второй проблемы также вызывает трудности в случае использования реляционных БД.

Реляционные БД хорошо масштабируются только в том случае, если располагаются на единственном сервере. Когда ресурсы этого сервера закончатся, вам необходимо будет добавить больше машин и распределить нагрузку между ними. И вот тут сложность реляционных БД начинает играть против масштабируемости. Если вы попробуете увеличить количество серверов не до нескольких штук, а до сотни или тысячи, сложность возрастет на порядок, и характеристики, которые делают реляционные БД такими привлекательными, стремительно снижают к нулю шансы использовать их в качестве платформы для больших распределенных систем.

Чтобы оставаться конкурентоспособными, вендорам облачных сервисов приходится как-то бороться с этим ограничением, потому что какая ж это облачная платформа без масштабируемого хранилища данных. Поэтому у вендоров остается только один вариант, если они хотят предоставлять пользователям масштабируемое место для хранения данных. Нужно применять другие типы баз данных, которые обладают более высокой способностью к масштабированию, пусть и ценой других возможностей, доступных в реляционных БД.

Эти преимущества, а также существующий спрос на них, привел к волне новых систем управления базами данных.

Новая волна

Такой тип баз данных принято называть хранилище типа ключ-значение (key-value store). Фактически, никакого официального названия не существует, поэтому вы можете встретить его в контексте документо-ориентированных, атрибутно-ориентированных, распределенных баз данных (хотя они также могут быть реляционными), шардированных упорядоченных массивов (sharded sorted arrays), распределенных хэш-таблиц и хранилищ типа ключ-значения. И хотя каждое из этих названий указывает на конкретные особенности системы, все они являются вариациями на тему, которую мы будем назвать хранилище типа ключ-значение.

Впрочем, как бы вы его не называли, этот «новый» тип баз данных не такой уж новый и всегда применялся в основном для приложений, для которых использование реляционных БД было бы непригодно. Однако без потребности веба и «облака» в масштабируемости, эти системы оставались не сильно востребованными. Теперь же задача состоит в том, чтобы определить, какой тип хранилища больше подходит для конкретной системы.
Реляционные БД и хранилища типа ключ-значение отличаются коренным образом и предназначены для решения разных задач. Сравнение характеристик позволит всего лишь понять разницу между ними, однако начнем с этого:

Характеристики хранилищ

Реляционная БД	Хранилище типа ключ-значение
База данных состоит из таблиц, таблицы содержат колонки и строки, а строки состоят из значений колонок. Все строки одной таблицы имеют единую структуру.	Для доменов можно провести аналогию с таблицами, однако в отличие от таблиц для доменов не определяется структура данных. Домен – это такая коробка, в которую вы можете складывать все что угодно. Записи внутри одного домена могут иметь разную структуру.
Модель данных 1 определена заранее. Является строго типизированной, содержит ограничения и отношения для обеспечения целостности данных.	Записи идентифицируются по ключу, при этом каждая запись имеет динамический набор атрибутов, связанных с ней.
Модель данных основана на естественном представлении содержащихся данных, а не на функциональности приложения.	В некоторых реализация атрибуты могут быть только строковыми. В других реализациях атрибуты имеют простые типы данных, которые отражают типы, использующиеся в программировании: целые числа, массива строк и списки.
Модель данных подвергается нормализации, чтобы избежать дублирования данных. Нормализация порождает отношения между таблицами. Отношения связывают данные разных таблиц.	Между доменами, также как и внутри одного домена, отношения явно не определены.

Никаких join’ов

Хранилища типа ключ-значение ориентированы на работу с записями. Это значит, что вся информация, относящаяся к данной записи, хранится вместе с ней. Домен (о котором вы можете думать как о таблице) может содержать бессчетное количество различных записей. Например, домен может содержать информацию о клиентах и о заказах. Это означает, что данные, как правило, дублируются между разными доменами. Это приемлемый подход, поскольку дисковое пространство дешево. Главное, что он позволяет все связанные данные хранить в одном месте, что улучшает масштабируемость, поскольку исчезает необходимость соединять данные из различных таблиц. При использовании реляционной БД, потребовалось бы использовать соединения, чтобы сгруппировать в одном месте нужную информацию.

Хотя для хранения пар ключ-значение потребность в отношения резко падает, отношения все же нужны. Такие отношения обычно существуют между основными сущностями. Например, система заказов имела бы записи, которые содержат данные о покупателях, товарах и заказах. При этом неважно, находятся ли эти данные в одном домене или в нескольких. Суть в том, что когда покупатель размещает заказ, вам скорее всего не захочется хранить информацию о покупателе и о заказе в одной записи.
Вместо этого, запись о заказе должна содержать ключи, которые указывают на соответствующие записи о покупателе и товаре. Поскольку в записях можно хранить любую информацию, а отношения не определены в самой модели данных, система управления базой данных не сможет проконтролировать целостность отношений. Это значит, что вы можете удалять покупателей и товары, которые они заказывали. Обеспечение целостности данных целиком ложится на приложение.

Доступ к данным

Реляционная БД	Хранилище типа ключ-значение
Данные создаются, обновляются, удаляются и запрашиваются с использованием языка структурированных запросов (SQL).	Данные создаются, обновляются, удаляются и запрашиваются с использованием вызова API методов.
SQL-запросы могут извлекать данные как из одиночной таблица, так и из нескольких таблиц, используя при этом соединения (join’ы).	Некоторые реализации предоставляют SQL-подобный синтаксис для задания условий фильтрации.
SQL-запросы могут включать агрегации и сложные фильтры.	Зачастую можно использовать только базовые операторы сравнений (=, !=, <, >, <= и =>).
Реляционная БД обычно содержит встроенную логику, такую как триггеры, хранимые процедуры и функции.	Вся бизнес-логика и логика для поддержки целостности данных содержится в коде приложений.

Взаимодействие с приложениями

Хранилища типа ключ-значение: преимущества

Есть два четких преимущества таких систем перед реляционными хранилищами.

Подходят для облачных сервисов

Первое преимущество хранилищ типа ключ-значение состоит в том, что они проще, а значит обладают большей масштабируемостью, чем реляционные БД. Если вы размещаете вместе собственную систему, и планируете разместить дюжину или сотню серверов, которым потребуется справляться с возрастающей нагрузкой, за вашим хранилищем данных, тогда ваш выбор – хранилища типа ключ-значение.

Благодаря тому, что такие хранилища легко и динамически расширяются, они также пригодятся вендорам, которые предоставляют многопользовательскую веб-платформу хранения данных. Такая база представляет относительно дешевое средство хранения данных с большим потенциалом к масштабируемости. Пользователи обычно платят только за то, что они используют, однако их потребности могут вырасти. Вендор сможет динамически и практически без ограничений увеличить размер платформы, исходя из нагрузки.

Более естественная интеграция с кодом

Реляционная модель данных и объектная модель кода обычно строятся по-разному, что ведет к некоторой несовместимости. Разработчики решают эту проблему при помощи написания кода, который отображает реляционную модель в объектную модель. Этот процесс не имеет четкой и быстро достижимой ценности и может занять довольно значительное время, которое могло быть потрачено на разработку самого приложения. Тем временем многие хранилища типа ключ-значение хранят данные в такой структуре, которая отображается в объекты более естественно. Это может существенно уменьшить время разработки.

Другие аргументы в пользу использования хранилищ типа ключ-значение, наподобие «Реляционные базы могут стать неуклюжими» (кстати, я без понятия, что это значит), являются менее убедительными. Но прежде чем стать сторонником таких хранилищ, ознакомьтесь со следующим разделом.

Хранилища типа ключ-значение: недостатки

Ограничения в реляционных БД гарантируют целостность данных на самом низком уровне. Данные, которые не удовлетворяют ограничениям, физически не могут попасть в базу. В хранилищах типа ключ-значение таких ограничений нет, поэтому контроль целостности данных полностью лежит на приложениях. Однако в любом коде есть ошибки. Если ошибки в правильно спроектированной реляционной БД обычно не ведут к проблемам целостности данных, то ошибки в хранилищах типа ключ-значение обычно приводят к таким проблемам.

Другое преимущество реляционных БД заключается в том, что они вынуждают вас пройти через процесс разработки модели данных. Если вы хорошо спроектировали модель, то база данных будет содержать логическую структуру, которая полностью отражает структуру хранимых данных, однако расходится со структурой приложения. Таким образом, данные становятся независимы от приложения. Это значит, что другое приложение сможет использовать те же самые данные и логика приложения может быть изменена без каких-либо изменений в модели базы. Чтобы проделать то же самое с хранилищем типа ключ-значение, попробуйте заменить процесс проектирования реляционной модели проектированием классов, при котором создаются общие классы, основанные на естественной структуре данных.

И не забудьте о совместимости. В отличие от реляционных БД, хранилища, ориентированные на использование в «облаке», имеют гораздо меньше общих стандартов. Хоть концептуально они и не отличаются, они все имеют разные API, интерфейсы запросов и свою специфику. Поэтому вам лучше доверять вашему вендору, потому что в случае чего, вы не сможете легко переключиться на другого поставщика услуг. А учитывая тот факт, что почти все современные хранилища типа ключ-значение находятся в стадии бета-версий 2 , доверять становится еще рискованнее, чем в случае использования реляционных БД.

Ограниченная аналитика данных

Обычно все облачные хранилища строятся по типу множественной аренды , что означает, что одну и ту же систему использует большое количество пользователей и приложений. Чтобы предотвратить «захват» общей системы, вендоры обычно каким-то образом ограничивают выполнение запросов. Например, в SimpleDB запрос не может выполняться дольше 5 секунд. В Google AppEngine Datastore за один запрос нельзя получить больше, чем 1000 записей 3 .

Эти ограничения не страшны для простой логики (создание, обновление, удаление и извлечение небольшого количества записей). Но что если ваше приложение становится популярным? Вы получили много новых пользователей и много новых данных, и теперь хотите сделать новые возможности для пользователей или каким-то образом извлечь выгоду из данных. Тут вы можете жестко обломаться с выполнением даже простых запросов для анализа данных. Фичи наподобие отслеживания шаблонов использования приложения или системы рекомендаций, основанной на истории пользователя, в лучшем случае могут оказаться сложны в реализации. А в худшем - просто невозможны.

В таком случае для аналитики лучше сделать отдельную базу данных, которая будет заполняться данными из вашего хранилища типа ключ-значение. Продумайте заранее, каким образом это можно будет сделать. Будете ли вы размещать сервер в облаке или у себя? Не будет ли проблем из-за задержек сигнала между вами и вашим провайдером? Поддерживает ли ваше хранилище такой перенос данных? Если у вас 100 миллионов записей, а за один раз вы можете взять 1000 записей, сколько потребуется на перенос всех данных?

Однако не ставьте масштабируемость превыше всего. Она будет бесполезна, если ваши пользователи решат пользоваться услугами другого сервиса, потому что тот предоставляет больше возможностей и настроек.

Облачные хранилища

Множество поставщиков веб-сервисов предлагают многопользовательские хранилища типа ключ-значение. Большинство из них удовлетворяют критериям, перечисленным выше, однако каждое обладает своими отличительными фичами и отличается от стандартов, описанных выше. Давайте взглянем на конкретные пример хранилищ, такие как SimpleDB, Google AppEngine Datastore и SQL Data Services.

Amazon: SimpleDB

SimpleDB - это атрибутно-ориентированное хранилище типа ключ-значение, входящее в состав Amazon WebServices. SimpleDB находится в стадии бета-версии; пользователи могут пользовать ей бесплатно - до тех пор пока их потребности не превысят определенный предел.

У SimpleDB есть несколько ограничений. Первое - время выполнения запроса ограничено 5-ю секундами. Второе - нет никаких типов данных, кроме строк. Все хранится, извлекается и сравнивается как строка, поэтому для того, чтобы сравнить даты, вам нужно будет преобразовать их в формат ISO8601. Третье - максимальные размер любой строки составляет 1024 байта, что ограничивает размер текста (например, описание товара), который вы можете хранить в качестве атрибута. Однако поскольку структура данных гибкая, вы можете обойти это ограничения, добавляя атрибуты «ОписаниеТовара1», «Описание товара2» и т.д. Но количество атрибутов также ограничено - максимум 256 атрибутов. Пока SimpleDB находится в стадии бета-версии, размер домена ограничен 10-ю гигабайтами, а вся база не может занимать больше 1-го терабайта.

Одной из ключевых особенностей SimpleDB является использование модели конечной констистенции (eventual consistency model). Эта модель подходит для многопоточной работы, однако следует иметь в виду, что после того, как вы изменили значение атрибута в какой-то записи, при последующих операциях чтения эти изменения могут быть не видны. Вероятность такого развития событий достаточно низкая, тем не менее, о ней нужно помнить. Вы же не хотите продать последний билет пяти покупателям только потому, что ваши данные были неконсистентны в момент продажи.

Google AppEngine Data Store

Google"s AppEngine Datastore построен на основе BigTable, внутренней системе хранения структурированных данных от Google. AppEngine Datastore не предоставляет прямой доступ к BigTable, но может восприниматься как упрощенный интерфейс взаимодействия с BigTable.

AppEngine Datastore поддерживает большее число типов данных внутри одной записи, нежели SimpleDB. Например, списки, которые могут содержать коллекции внутри записи.

Скорее всего вы будете использовать именно это хранилище данных при разработке с помощью Google AppEngine. Однако в отличии от SimpleDB, вы не сможете использовать AppEngine Datastore (или BigTable) вне веб-сервисов Google.

Microsoft: SQL Data Services

SQL Data Services является частью платформы Microsoft Azure . SQL Data Services является бесплатной, находится в стадии бета-версии и имеет ограничения на размер базы. SQL Data Services представляет собой отдельное приложение - надстройку над множеством SQL серверов, которые и хранят данные. Эти хранилища могут быть реляционными, однако для вас SDS является хранилищем типа ключ-значение, как и описанные выше продукты.

Необлачные хранилища

Существует также ряд хранилищ, которыми вы можете воспользоваться вне облака, установив их у себя. Почти все эти проекты являются молодыми, находятся в стадии альфа- или бета-версии, и имеют открытый код. С открытыми исходниками вы, возможно, будете больше осведомлены о возможных проблемах и ограничениях, нежели в случае использования закрытых продуктов.

CouchDB

CouchDB - это свободно распространяемая документо-ориентированная БД с открытым исходным кодом. В качестве формата хранения данных используется JSON. CouchDB призвана заполнить пробел между документо-ориентированными и реляционными базами данных с помощью «представлений». Такие представления содержат данные из документов в виде, схожим с табличным, и позволяют строить индексы и выполнять запросы.

В настоящее время CouchDB не является по-настоящему распределенной БД. В ней есть функции репликации, позволяющие синхронизировать данные между серверами, однако это не та распределенность, которая нужна для построения высокомасштабируемого окружения. Однако разработчики CouchDB работают над этим.

Проект Voldemort

Проект Voldemort - это распределенная база данных типа ключ-значение, предназначенная для горизонтального масштабирования на большом количестве серверов. Он родилась в процессе разработки LinkedIn и использовалась для нескольких систем, имеющих высокие требования к масштабируемости. В проекте Voldemort также используется модель конечной консистенции.

Mongo

Mongo - это база данных, разрабатываемая в 10gen Гейром Магнуссоном и Дуайтом Меррименом (которого вы можете знать по DoubleClick). Как и CouchDB, Mongo - это документо-ориентированная база данных, хранящая данные в JSON формате. Однако Mongo скорее является объектной базой, нежели чистым хранилищем типа ключ-значение.

Drizzle

Drizzle представляет совсем другой подход к решению проблем, с которыми призваны бороться хранилища типа ключ-значение. Drizzle начинался как одна из веток MySQL 6.0. Позже разработчики удалили ряд функций (включая представления, триггеры, скомпилированные выражения, хранимые процедуры, кэш запросов, ACL, и часть типов данных), с целью создания более простой и быстрой СУБД. Тем не менее, Drizzle все еще можно использовать для хранения реляционных данных. Цель разработчиков - построить полуреляционную платформу, предназначенную для веб-приложений и облачных приложений, работающих на системах с 16-ю и более ядрами.

Решение

В конечном счете, есть четыре причины, по которым вы можете выбрать нереляционное хранилище типа ключ-значение для своего приложения:

1. Ваши данные сильно документо-ориентированны, и больше подходят для модели данных ключ-значение, чем для реляционной модели.
2. Ваша доменная модель сильно объектно-ориентированна, поэтому использования хранилища типа ключ-значение уменьшит размер дополнительного кода для преобразования данных.
3. Хранилище данных дешево и легко интегрируется с веб-сервисами вашего вендора.
4. Ваша главная проблема - высокая масштабируемость по запросу.

Однако принимая решение, помните об ограничениях конкретных БД и о рисках, которые вы встретите, пойдя по пути использования нереляционных БД.

Для всех остальных требований лучше выбрать старые добрые реляционные СУБД. Так обречены ли они? Конечно, нет. По крайней мере, пока.

1 - по моему мнению, здесь больше подходит термин «структура данных», однако оставил оригинальное data model.
2 - скорее всего, автор имел в виду, что по своим возможностям нереляционные БД уступают реляционным.
3 - возможно, данные уже устарели, статья датируется февралем 2009 года.

Добавить метки

II. Сетевая модель

III. Реляционная модель

запись поле

иерархических и сетевых моделей внешних ключей

4. Реляционная модель данных

Реляционная БД

* Отношение

* Атрибут столбца (поля) таблицы.

* Тип данных

* Связь ключом.

* Объединение

Основными функциями РСУБД являются:

· Определение данных

· Обработка данных

· Управление данными

Microsoft Access

Окно БД в Access

Режимы работы с объектами

Кнопки для работы с объектами БД расположены на Панели инструментов окна БД:

Открыть – позволяет перейти в режим редактирования таблицы, выполнения запроса, загрузки формы, построения отчета, запуска макроса.

Конструктор – обеспечивает переход к режиму настройки выбранного объекта.

Создать – позволяет приступить к созданию нового объекта выбранного типа.

7. Работа с таблицами

Чтобы создать таблицу, нужно перейти к списку таблиц и нажать кнопку Создать . Появится новое диалоговое окно Новая таблица :

Таблицу в Access можно создать несколькими способами:

· построить новую таблицу «с нуля», воспользовавшись Конструктором ;

· запустить Мастер таблиц – специальную программу, предлагающую создать таблицу в пошаговом режиме на базе типовых решений, имеющихся в Access;

· импортировать таблицу БД из файла какой-либо программы, например, FoxPro или Excel.

Задание имени поля

Имя поля задается в столбце Имя поля . Имя может содержать не более 64 знаков, при этом допустимы любые символы, кроме точки, восклицательного знака и угловых скобок. Повторение имен полей не допускается.

Определение типа данных

Для каждого поля необходимо указать тип данных, содержащихся в нем. Тип данных выбирается из списка, который можно вызвать щелчком мыши в столбце Тип данных . Access оперирует следующими типами данных:

Ø Текстовый – для хранения обычного текста с максимальным количеством символов 255.

Ø Поле MEMO – для хранения больших объемов текста до 65 535 символов.

Ø Числовой – для хранения действительных чисел.

Ø Дата/время – для хранения календарных дат и текущего времени.

Ø Денежный – эти поля содержат денежные суммы.

Ø Счетчик – для определения уникального системного ключа таблицы. Обычно используется для порядковой нумерации записей. При добавлении в таблицу новой записи значение этого поля увеличивается на 1 (единицу). Значения в таких полях не обновляются.

Ø Логический – для хранения данных, принимающих значения: Да или Нет.

Ø Поле объекта OLE – для хранения объектов, созданных в других приложениях.

Описание свойств полей

Как уже отмечалось, характеристики отдельных полей определяются в области свойств поля (вкладка Общие ). Каждое поле имеет определенный набор свойств – в зависимости от типа поля. Некоторые типы полей имеют схожие наборы свойств полей. Ниже перечислены основные свойства полей.

Ø Размер поля – максимальная длина текстового поля (по умолчанию 50 знаков) или тип данных числового поля. Рекомендуется задавать минимально допустимое значение этого свойства, потому что обработка данных меньшего размера выполняется быстрее.

Если тип данных – числовой, допустимы следующие значения свойства Размер поля :

Замечание . В случае преобразования поля в меньшее по размеру, может произойти потеря данных.

Ø Формат поля – формат отображения данных на экране или печати. Как правило, используется формат, заданный по умолчанию.

Ø Число десятичных знаков – задает для числового и денежного типа данных число десятичных знаков после запятой.

Ø Маска ввода – определяет форму, в которой данные вводятся в поле (средство автоматизации ввода данных).

Ø Подпись – обозначение для поля, которое будет использоваться для отображения поля в таблице, форме или отчете. Если это значение не определено, в качестве подписи будет взято имя поля.

Ø Значение по умолчанию – стандартное значение, которое автоматически вводится в поле при формировании новой записи данных.

Ø Условие на значение – задает ограничения на вводимые значения, тем самым позволяет осуществлять контроль над правильностью ввода данных.

Ø Сообщение об ошибке – задает текст сообщения, выводимый на экран в случае нарушения условия на значение.

Ø Обязательное поле – определяет, может ли данное поле содержать значения Null (т.е. оставаться пустым), или нужно обязательно вводить в это поле данные.

Ø Индексированное поле – используется для операций поиска и сортировки записей по значению, хранящемуся в данном поле, а также для автоматического исключения дублирования записей. Поля типа MEMO , Объект OLE и Гиперссылка не могут индексироваться.

Определение ключевого поля

После задания характеристик всех полей следует выбрать, по крайней мере, одно ключевое поле. Как правило, в качестве ключевых полей указываются поля, которые имеют неповторяющиеся данные или создаются поля с типом данных Счетчик . В любом случае, поле ключа не должно содержать повторяющихся данных. Чтобы определить ключ, необходимо выделить нужное поле (или поля) и нажать кнопку Ключевое поле Правка . Слева от маркера появится изображение ключа.

Сохранение таблицы

Перед вводом информации спроектированную таблицу необходимо сохранить: нажать кнопку Сохранить на панели инструментов или соответствующую команду в п. м. Файл и ввести название таблицы, после чего на экране появляется вопрос «Создать ключевое поле сейчас?» (Да или Нет)

Если выбирается ответ «Да », то Access создаст автоматически поле с именем «Код» и типом данных Счетчик , если «Нет », – то таблица будет создана без ключевого поля. В этом случае необходимо открыть созданную таблицу в режиме Конструктора и определить «вручную» ключевое поле.

Ввод данных

Чтобы перевести таблицу в режим ввода информации, нужно перейти в режим Таблицы . Поля заполняются последовательно. Переход от одного поля к другому удобно выполнять клавишей Tab (или комбинацией Shift+Tab – в обратном направлении). Если при проектировании таблицы для некоторых полей были предусмотрены значения по умолчанию, эти значения автоматически появятся в соответствующих полях. Записи в таблице можно перемещать, копировать и удалять теми же способами, что и в электронных таблицах, то есть сначала выделить строки, а потом выполнить необходимую операцию. Столбец можно выделить щелчком мыши по заголовку. Столбцы можно перемещать вправо и влево, пользуясь методом drag and drop (перетащить и бросить).

При необходимости можно вернуться в режим Конструктора . Это дает возможность что-либо подправить в структуре таблицы.

Сортировка данных в таблице

Данные, находящиеся в таблице, можно отсортировать в порядке возрастания или убывания. Для этого нужно поместить курсор мыши в любую ячейку столбца, значения которого будут отсортированы и из п. м. Записи выбрать команду Сортировка или нажать на панели соответствующую кнопку.

8. Создание связей между таблицами БД

Связь между таблицами устанавливается путем определения в одной таблице (подчиненной ) поля, соответствующего ключу другой таблицы (главной ). Установленная связь свяжет записи, содержащие в заданном поле одинаковые значения. Созданные связи позднее Access будет использовать в запросах, формах или отчетах.

Замечания.

Ø Оба связываемых поля должны иметь одинаковый тип данных .

Ø Свойства Размер поля для обоих связываемых полей числового типа должны быть одинаковыми.

Ø Если ключевым полем главной таблицы является поле с типом данных Счетчик , то это поле можно связать с числовым полем подчиненной таблицы. При этом для числового поля связанной таблицы для свойства Размер поля должно быть задано значение Длинное целое .

Целостность данных

Целостность данных – это набор правил, которые поддерживают корректность связей между записями в связанных таблицах и обеспечивают защиту данных от случайных изменений или удалений.

Эти правила включают:

Ø В подчиненной таблице нельзя вводить записи, которые не связаны с записью главной таблицы.

Ø В главной таблице нельзя изменять значение ключевого поля, если в подчиненной таблице существуют записи, которые с ней связаны.

Ø В главной таблице нельзя удалять записи, если в подчиненной таблице существуют связанные с ней записи.

Каскадные операции

Целостность данных в связанных таблицах обеспечивают каскадные операции двух видов:

Ø операции каскадного обновления;

Ø операции каскадного удаления.

Эти операции можно включать и выключать путем установки соответствующих флажков: «Каскадное обновление связанных полей» и «Каскадное удаление связанных полей».

Если установлен флажок «Каскадное обновление связанных полей», то любые изменения в значении ключевого поля в главной таблице, которая стоит на стороне «один» в отношениях 1:М, ведут к автоматическому обновлению соответствующих значений во всех связанных записях.

При установке флажка «Каскадное удаление связанных таблиц» при удалении записи из главной таблицы обеспечивается автоматическое удаление связанных записей в подчиненных таблицах.

Удаление (изменение) связей

Ø Открыть окно Схема данных ;

Ø активизировать левой кнопкой мыши связь, которую необходимо удалить (изменить);

Ø правой кнопкой мыши вызвать контекстно-зависимое меню и выбрать команду Удалить (Изменить ) соответственно.

9. Типы отношений между таблицами

Существует три типа отношений между таблицами:

Один-к-одному (1:1). Значению ключа в каждой записи в главной таблице могут соответствовать значения в связанном поле только в одной записи подчиненной таблицы. В этом случае связь между таблицами может быть установлена только через ключевые поля обеих таблиц.

Один-ко-многим (1:М). Значению ключа в каждой записи в главной таблице могут соответствовать значения в связанном поле (полях) в нескольких записях подчиненной таблицы. Этот тип отношения довольно часто используется в реляционных БД.

Много-ко-многим (М:М). Возникает между двумя таблицами, когда одна запись с первой таблицы А (выходная связь) может быть связана больше чем с одной записью другой таблицы В (принимающая), в свою очередь, одна запись с другой таблицы может быть связана больше чем с одной записью первой таблицы. Эта схема реализуется только при помощи третьей соединительной таблицы, ключ связи которой состоит, как минимум, из двух полей. Эти поля являются полями внешнего ключа в таблицах А и В. Первичный ключ для соединительной таблицы – это обычно комбинация из внешних ключей.

Если между таблицами имеются связи типа М:М, создается дополнительная таблица пересечений, с помощью которой связь М:М будет сведена к двум связям типа 1:М. Accеss не позволяет определить прямую связь М:М между двумя таблицами.

10. Формирование запросов

Запуск запроса

Для запуска запроса на исполнение из окна Конструктора надо на панели инструментов нажать кнопку «Запуск » ! или выполнить команду Запрос/Запуск . Результаты выборки данных по запросу выводятся на экран в режиме таблицы.

Формирование Условий отбора

Список операторов используемых при задании выражений следующий:

Ø операторысравнения:

= (равно)

<> (не равно)

> (больше)

>= (не меньше)

< (меньше)

<= (не больше)

BETWEEN – позволяет задать диапазон значений. Синтаксис: Between «Выражение»And «Выражение» (например: BETWEEN 10 And 20 означает тоже, что и логическое выражение>= 10 AND <= 20).

IN – позволяет задавать используемый для сравнения список значений (операндом является список, заключенный в круглые скобки). Например: IN ("Брест", "Минск", "Гродно") означает тоже самое, что и логическое выражение "Брест" OR "Минск" OR "Гродно".

Ø логические операторы:

АND (например: >=10 AND <=20)

OR (например: <50 OR >100)

NOT (например: Is Not Null – поле, содержащее какое-либо значение).

Ø операторLIKE – проверяет соответствие текстового или Memo поля по заданному шаблону символов.

Таблица символов шаблона

Примеры использования оператора Like :

LIKE "С *" – строки, начинающиеся с символа С;

LIKE "[ A - Z ] #" – любой символ от А до Z и цифра;

LIKE "[! 0 - 9 ABC] * # #" – строки, начинающиеся с любого символа кроме цифры или букв А, В, С и заканчивающиеся на 2 цифры;

Сложные критерии выборки

Часто приходится выбирать записи по условию, которое задается для нескольких полей таблицы или по нескольким условиям для одного поля. В этом случае применяются «И-запросы» (выбор записей только при условии выполнения всех условий) и«ИЛИ-запросы» (выбор записей при выполнении хотя бы одного из условий).

При задании «ИЛИ-запроса » каждое условие выборки должно размещаться на отдельной строке Бланка запроса .

При задании «И-запроса » каждое условие выборки должно размещаться на одной строке, но в разных полях Бланка запроса .

Эти операции могут быть заданы явно с помощью операторовOR иAND соответственно.

Функции Iif() и Format()

Функция IIf(условие; еслиИстина; еслиЛожь) – возвращает один из двух аргументов в зависимости от результата вычисления выражения.

Функция Format(выражение; инструкция форматирования) – возвращает строку, содержащую выражение, отформатированное согласно инструкциям форматирования.

Для выражений даты/времени можно применять следующие символы в инструкции форматирования:

I. Иерархическая модель

II. Сетевая модель

III. Реляционная модель

В реляционной модели информация представляется в виде прямоугольных таблиц. Каждая таблица состоит из строк и столбцов и имеет имя, уникальное внутри БД. В свою очередь, каждая строка (запись ) такой таблицы содержит информацию, относящуюся только к одному конкретному объекту, а каждый столбец (поле ) таблицы имеет уникальное для своей таблицы имя.

Реляционные базы данных (РБД), в отличие от иерархических и сетевых моделей , позволяют организовывать связи между таблицами в любой момент. Для этого в РБД реализован механизм внешних ключей . В каждой таблице БД имеется хотя бы одно поле, служащее ссылкой для другой таблицы. В терминологии РБД такие поля называются полями внешних ключей. С помощью внешних ключей можно связывать любые таблицы БД на любом этапе работы с БД.

4. Реляционная модель данных

Реляционная БД (РБД) – это совокупность простейших двумерных логически взаимосвязанных таблиц-отношений, состоящих из множества полей и записей, отражающих некоторую предметную область.

Реляционная модель данных была предложена Е. Коддом, известным американским специалистом в области баз данных. Основные концепции этой модели были впервые опубликованы в 1970 г. Будучи математиком по образованию, Кодд предложил использовать для обработки данных аппарат теории множеств (объединение, пересечение, разность, декартово произведение). Он показал, что любое представление данных сводится к совокупности двумерных таблиц особого вида, известного в математике как отношение (по-английски – relation, отсюда и название – реляционные базы данных).

Одна из главных идей Кодда заключалась в том, что связь между данными должны устанавливаться в соответствии с их внутренними логическими взаимоотношениями. Второй важный принцип, предложенный Коддом, заключается в том, что в реляционных системах одной командой могут обрабатываться целые файлы данных, в то время как ранее одной командой обрабатывалась только одна запись.

Базовые понятия реляционных баз данных (РБД)

* Отношение – информация об объектах одного типа, например, о клиентах, заказах, сотрудниках. В реляционной БД отношение хранится в виде таблицы.

* Атрибут – определенная часть информации о некотором объекте – например, адрес клиента или зарплата сотрудника. Атрибут обычно хранится в виде столбца (поля) таблицы.

* Тип данных – понятие, которое в реляционной модели полностью эквивалентно соответствующему понятию в алгоритмических языках. Набор поддерживаемых типов данных определяется СУБД и может сильно различаться в разных системах.

* Связь – способ, которым связана информация в одной таблице с информацией в другой таблице. Связи осуществляются с помощью совпадающих полей, которые называются ключом.

* Объединение – процесс объединения таблиц или запросов на основе совпадающих значений определенных атрибутов.

Правила (нормализации) построения реляционной БД

Нормализация представляет собой процесс реорганизации данных путем ликвидации повторяющихся групп и иных противоречий с целью приведения таблиц к виду, позволяющему осуществлять непротиворечивое и корректное редактирование данных. Окончательная цель нормализации сводится к получению такого проекта БД, в котором каждый факт появляется только в одном месте, т.е. исключена избыточность информации.

1. Каждое поле любой таблицы должно быть уникальным.

2. Каждая таблица должна иметь уникальный идентификатор (первичный ключ ), который может состоять из одного или нескольких полей таблицы.

3. Для каждого значения первичного ключа должно быть одно и только одно значение любого из столбцов данных, и это значение должно относиться к объекту таблицы (т.е. в таблице не должно быть данных, которые не относятся к объекту, определяемому первичным ключом, а также информация в таблице должна полностью описывать объект).

4. Должна иметься возможность изменять значения любого поля (не входящего в первичный ключ), и это не должно повлечь за собой изменения другого поля (т.е. не должно быть вычисляемых полей).

5. Системы управления базами данных (СУБД)

Поддержание баз данных в компьютерной среде осуществляют программные средства – системы управления базами данных (database management system), которые представляют собой совокупность программных и языковых средств общего или специализированного назначения, необходимых для создания баз данных на машинных носителях, поддержания их в актуальном состоянии и организации доступа к ним различных пользователей в условиях принятой технологии обработки данных.

СУБД – это управляющие программы, которые обеспечивают все манипуляции с базами данных: создание базы, ее ведение, ее использование многими пользователями и др., т. е. реализуют сложный комплекс функций по централизованному управлению базой данных и обслуживают интересы пользователей.

СУБД можно рассматривать как программную оболочку, которая находится между базой данных и пользователем. Она обеспечивает централизованный контроль защиты и целостности данных, доступ к данным, их обработку, формирование отчетов на основе базы данных и другие операции и процедуры.

Реляционная система управления базами данных (РСУБД)

Набор средств для управления РБД называется реляционной системой управления базами данных , которая может содержать утилиты, приложения, службы, библиотеки, средства создания приложений и другие компоненты. Будучи связанной посредством общих ключевых полей, информация в РБД может объединяться из множества таблиц в единый результирующий набор.

Основными функциями РСУБД являются:

· Определение данных – какая информация будет храниться, задать структуру БД и их тип.

· Обработка данных – можно выбирать любые поля, сортировать и фильтровать данные. Можно объединять данные и подводить итоги.

· Управление данными – корректировать и добавлять данные.

6. Общая характеристика СУБД ACCESS

Microsoft Access – это функционально полная реляционная СУБД, в которой предусмотрены все необходимые средства для определения и обработки данных, а также для управления ими при работе с большими объемами информации. Различные ее версии входят в состав программного пакета MS Office и работают в среде Windows (3.11/95/98/2000/XP).

Окно БД в Access

После создания нового файла БД или открытия существующего в рабочей области окна Access появляется окно базы данных:

Реляционная база данных - основные понятия

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

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

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

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

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

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

Реляционная модель данных

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

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

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

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

Реляционной считается такая база данных, в которой все данные представлены для пользователя в виде прямоугольных таблиц значений данных, и все операции над базой данных сводятся к манипуляциям с таблицами. Таблица состоит из строк и столбцов и имеет имя, уникальное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущность), а каждая ее строка - конкретный объект. Так, таблица Деталь содержит сведения о всех деталях, хранящихся на складе, а ее строки являются наборами значений атрибутов конкретных деталей. Каждый столбец таблицы - это совокупность значений конкретного атрибута объекта. Так, столбец Материал представляет собой множество значений "Сталь", "Олово", "Цинк", "Никель" и т.д. В столбце Количество содержатся целые неотрицательные числа. Значения в столбце Вес - вещественные числа, равные весу детали в килограммах.

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

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

Рисунок 1. Основные понятия базы данных.

Так как строки в таблице не упорядочены, невозможно выбрать строку по ее позиции - среди них не существует "первой", "второй", "последней". Любая таблица имеет один или несколько столбцов, значения в которых однозначно идентифицируют каждую ее строку. Такой столбец (или комбинация столбцов) называется первичным ключом (primary key). В таблице Деталь первичный ключ - это столбец Номер детали. В нашем примере каждая деталь на складе имеет единственный номер, по которому из таблицы Деталь извлекается необходимая информация. Следовательно, в этой таблице первичный ключ - это столбец Номер детали. В этом столбце значения не могут дублироваться - в таблице Деталь не должно быть строк, имеющих одно и то же значение в столбце Номер детали. Если таблица удовлетворяет этому требованию, она называется отношением (relation).

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

Рисунок 2. Взаимосвязь таблиц базы данных.

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

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

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

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

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

Язык SQL

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

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

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

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

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

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

Таблица 1. Основные операторы языка SQL.

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

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

Рассмотрим несколько примеров.

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

SELECT Название, Количество

FROM Деталь;

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

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

FROM Деталь

WHERE Материал = "Сталь";

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

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

SELECT Название, Количество

FROM Деталь

WHERE Материал = "Пластмасса"

AND Вес < 5;

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

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

Допустим, что сформулирован запрос к базе данных Склад:

SELECT Название Количество, Материал

FROM Деталь

WHERE Номер = "Т145-А8";

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

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

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

CREATE UNIQUE INDEX Индекс детали

ON Деталь (Номер);

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

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

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

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

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