Основные понятия о реляционных базах данных. Реляционные базы данных

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,

РЕЛЯЦИОННАЯ БАЗА ДАННЫХ И ЕЕ ОСОБЕННОСТИ. ВИДЫ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ РЕЛЯЦИОННЫМИ ТАБЛИЦАМИ

Реляционная база данных - это совокупность взаимосвязанных таблиц, каждая из которых содержит информацию об объектах определенного типа. Строка таблицы содержит данные об одном объекте (например, товаре, клиенте), а столбцы таблицы описывают различные характеристики этих объектов - атрибутов (например, наименование, код товара, сведения о клиенте). Записи, т. е. строки таблицы, имеют одинаковую структуру - они состоят из полей, хранящих атрибуты объекта. Каждое поле, т. е. столбец, описывает только одну характеристику объекта и имеет строго определенный тип данных. Все записи имеют одни и те же поля, только в них отображаются различные информационные свойства объекта.

В реляционной базе данных каждая таблица должна иметь первичный ключ - поле или комбинацию полей, которые единственным образом идентифицируют каждую строку таблицы. Если ключ состоит из нескольких полей, он называется составным. Ключ должен быть уникальным и однозначно определять запись. По значению ключа можно отыскать единственную запись. Ключи служат также для упорядочивания информации в БД.

Таблицы реляционной БД должны отвечать требованиям нормализации отношений. Нормализация отношений - это формальный аппарат ограничений на формирование таблиц, который позволяет устранить дублирование, обеспечивает непротиворечивость хранимых в базе данных, уменьшает трудозатраты на ведение базы данных.

Пусть создана таблица Студент, содержащая следу-рэщие поля: № группы, ФИО, № зачетки, дата рождения, шазвание специальности, название факультета. Такая организация хранения информации будет иметь ряд недостатков:

• дублирование информации (наименование специальности и факультета повторяются для каждого студента), следовательно, увеличится объем БД;
• процедура обновления информации в таблице затрудняется из-за необходимости редактирования каждой записи таблицы.

Нормализация таблиц предназначена для устранения этих недостатков. Имеется три нормальные формы отношений .

Первая нормальная форма. Реляционная таблица приведена к первой нормальной форме тогда и только тогда, когда ни одна из ее строк не содержит в любом своем поле более одного значения и ни одно из ее ключевых полей не пусто. Так, если из таблицы Студент требуется получать сведения по имени студента, то поле ФИО следует разбить на части Фамилия, Имя, Отчество.

Вторая нормальная форма . Реляционная таблица задана во второй нормальной форме, если она удовлетворяет требованиям первой нормальной формы и все ее поля, не входящие в первичный ключ, связаны полной функциональной зависимостью с первичным ключом. Чтобы привести таблицу ко второй нормальной форме, необходимо определить функциональную зависимость полей. Функциональная зависимость полей - это зависимость, при крторой в экземпляре информационного объекта определенному значению ключевого реквизита соответствует только одно значение описательного реквизита.

Третья нормальная форма. Таблица находится в третьей нормальной форме, если она удовлетворяет требованиям второй нормальной формы, ни одно из ее неключевых полей не зависит функционально от любого другого неключевого поля. Например, в таблице Студент (№ группы, ФИО, № зачетной книжки, Дата рождения, Староста) три поля - № зачетной книжки, № группы, Староста находятся в транзитивной зависимости. № группы зависит от № зачетной книжки, а Староста зависит от № группы. Для устранения транзитивной зависимости необходимо часть полей таблицы Студент перенести в другую таблицу Группа. Таблицы примут следующий вид: Студент (№ группы, ФИО, № зачетной книжки, Дата рождения), Группа (№ группы, Староста).

Над реляционными таблицами возможны следующие операции:

• Объединение таблиц с одинаковой структурой. Результат- общая таблица: сначала первая, затем вторая (конкатенация).
• Пересечение таблиц с одинаковой структурой. Результат - выбираются те записи, которые находятся в обеих таблицах.
• Вычитание таблиц с одинаковой структурой. Результат - выбираются те записи, которых нет в вычитаемом.
• Выборка (горизонтальное подмножество). Результат - выбираются записи, отвечающие определенным условиям.
• Проекция (вертикальное подмножество). Результат - отношение, содержащее часть полей из исходных таблиц.
• Декартово произведение двух таблиц Записи результирующей таблицы получаются путем объединения каждой записи первой таблицы с каждой записью другой таблицы.

Реляционные таблицы могут быть связаны друг с другом, следовательно, данные могут извлекаться одновременно из нескольких таблиц. Таблицы связываются между собой для того, чтобы в конечном счете уменьшить объем БД. Связь каждой пары таблиц обеспечивается при наличии в них одинаковых столбцов.

Существуют следующие типы информационных связей:

• один-к-одному;
• один-ко-многим;
• многие-ко-многим.

Связь один-к-одному предполагает, что одному атрибуту первой таблицы соответствует только один атрибут второй таблицы и наоборот.

Связь один-ко-многим предполагает, что одному атрибуту первой таблицы соответствует несколько атрибутов второй таблицы.

Связь многие-ко-многим предполагает, что одному атрибуту первой таблицы соответствует несколько атрибутов второй таблицы и наоборот.

Базой данных (БД) называется организованная в соответствии с определенными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность сведений об объектах, процессах, событиях или явлениях, относящихся к некоторой предметной области, теме или задаче. Она организована таким образом, чтобы обеспечить информационные потребности пользователей, а также удобное хранение этой совокупности данных, как в целом, так и любой ее части.

Реляционная база данных представляет собой множество взаимосвязанных таблиц, каждая из которых содержит информацию об объектах определенного вида. Каждая строка таблицы содержит данные об одном объекте (например, автомобиле, компьютере, клиенте), а столбцы таблицы содержат различные характеристики этих объектов - атрибуты (например, номер двигателя, марка процессора, телефоны фирм или клиентов).

Строки таблицы называются записями. Все записи таблицы имеют одинаковую структуру - они состоят из полей (элементов данных), в которых хранятся атрибуты объекта (рис. 1). Каждое поле записи содержит одну характеристику объекта и представляет собой заданный тип данных (например, текстовая строка, число, дата). Для идентификации записей используется первичный ключ. Первичным ключом называется набор полей таблицы, комбинация значений которых однозначно определяет каждую запись в таблице.

Рис. 1. Названия объектов в таблице

Для работы с данными используются системы управления базами данных (СУБД). Основные функции СУБД:

Определение данных (описание структуры баз данных);

Обработка данных;

Управление данными.

Разработка структуры БД - важнейшая задача, решаемая при проектировании БД. Структура БД (набор, форма и связи ее таблиц) - это одно из основных проектных решений при создании приложений с использованием БД. Созданная разработчиком структура БД описывается на языке определения данных СУБД.

Любая СУБД позволяет выполнять следующие операции с данными:

Добавление записей в таблицы;

Удаление записей из таблицы;

Обновление значений некоторых полей в одной или нескольких записях в таблицах БД;

Поиск одной или нескольких записей, удовлетворяющих заданному условию.

Для выполнения этих операций применяется механизм запросов. Результатом выполнения запросов является либо отобранное по определенным критериям множество записей, либо изменения в таблицах. Запросы к базе формируются на специально созданном для этого языке, который так и называется «язык структурированных запросов» (SQL - Structured Query Language).

Под управлением данными обычно понимают защиту данных от несанкционированного доступа, поддержку многопользовательского режима работы с данными и обеспечение целостности и согласованности данных.

• 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

Уровень 1: Уровень внешних моделей – это самый верхний уровень где каждая модель имеет свое видение данных. Этот уровень определяет точку зрения базы данных отдельных приложений.

Концептуальный уровень: Центральное управляющее звено, где здесь БД представлена в наиболее общем виде, который объединяет данные используемые всеми приложениями. Фактически концептуальный уровень отражает обобщённую модель предметной область.

Физический уровень (База данных): Это сами данные расположенные в файлах или в страничных структурах, расположенных навнешних носителях информации.

Модели данных

Выделяют следующие модели данных:

1. Инфологические

2. Дата логические

3. Физические

Процесс проектирования баз данных начинается с проектирования инфологической модели. Инфологическая модель данных это обобщённое неформальное описание создаваемой БД, выполненное с использованием естественного языка, математических формул, таблиц, графиков и др. средств понятных всем людям работающим над проектированием БД.

Кортеж доменов

Инфологическая модель отображает реальный мир в некоторой понятной человеку концепции, полностью независимой от среды хранения данных. Поэтому Инфологическая модель не должна изменяться до тех пор, пока какие то изменения в реальном мире не потребуют изменения вне определения, чтобы эта модель продолжала отображать предметную область.

Существует множество подходов к построению этой модели: графовые модели, семантические сети, сущность – связь и другие.

Даталогическая модель

Инфологическая модель должна быть отображена в даталогической модели, понятной СУБД. Даталогическая модель это формальное описание инфологической модели на языке СУБД.

Иерархическая модель

Эта модель представляет собой совокупность связанных элементов, образующих иерархическую структуру. К основным понятиям иерархии относятся уровень, узел и связь.

связь уровень

Узлом называется совокупность атрибутов данных описывающих некоторый объект. Каждый узел связан с одним узлом более высокого уровня и с любым количеством узлов нижнего уровня. Исключением является узел самого высокого уровня. Количество деревьев в базе данных определяется количеством корней деревьев. К каждой записи базы данных существует единственный путь от корневой записи. Простым примером может служить система доменных имен в интернете\ адрес. На первом уровне (корень дерева) лежит наша планета земля, на втором Страна, на третьем- Регион, на четвёртом – населённый пункт, улица, дом,квартира. Типичным представителем является СУБД от IBM - IMS.

Все экземпляры данного типа потомка с общим экземпляром типа предка называется близнецами. Для базы данных определён полный порядок обхода. Сверху вниз и с права на лево.

Физическая модель

На основе даталогической модели строится физическая модель. Физическая организация данных оказывает основное влияние на эксплуатационные характеристики базы данных. Разработчики СУБД пытаются создать наиболее производительные физические модели данных, предлагая пользователям тот или иной инструментарий, для под настройки модели для конкретной БД.

Пример: В частности для реляционной БД она уже учитывает:

1. Физические аспекты хранения таблиц в определённых файлах.

2. Создание индексов оптимизирующих скорости операций над данными с помощью приложения.

3. Выполнения различных действий над данными при определённых событиях, определяемых пользователям с помощь триггеров и хранимых процедур.

Инфологические модели Х

Физические модели

Для всех уровней и для любого метода представления предметной области, лежит кодирование понятий отношений между понятиями. Ключевым этапом при разработке любой информационной системы является проведение системного анализа:

Формализация предметной области и представление системы как совокупности компонентов.

Композиция как основа системного анализа может быть функциональной (построение иерархия).

Однако в большинстве систем, если говорить о базах данных, типы данных являются более статичным элементом чем способы их обработки. Поэтому получили интенсивное развитие такие методы системного анализа как диаграмма потоков data flown diagram. Развитие реляционных БД. Стимулировала развитие построения методик развития данных в частности ER диаграмм ER. Реляционная модель данных в качестве отображения непосредственно использует понятие отношения. Она ближе всего находится к концептуальной модели представления данных. И часто лежит в основе её.

В отличие от теоретика графовых моделей, в реляционной модели связи между отношениями реализуются не явным способом для чего используют ключи отношений. Например, отношения иерархического типа реализуется механизмом первичных и внешних ключей, когда в подчинённом отношении должен присутствовать факт атрибутов.

Такой атрибут отношений в основном отношений будет называться первичным ключом, а в подчинённом вторичным.

Прогресс в области разработки языков программирования связанных в первую очередь с типизацией данных и появлением объектно-ориентированных языков позволило подойти к анализу сложных систем с точки зрения иерархических представлений то есть с помощью классов объектов со свойствами полиморфизма, наследование, инкапсуляция.

ОТНОШЕНИЕ ЭТО ТАБЛИЦА.

Редактирование таблиц, записей…

Удаление то что создали и

Редактирование.

Реляционная модель базы данных

Реляционные модели данных в настоящее время приобрели наибольшую популярность именно за такое представление данных.

Реляционную модель можно представить как особый метод представления данных, содержащий собственные данные (в виде таблиц), и способы работы и манипуляции с ними (в виде связей). Реляционная модель предполагает три концептуальных элемента: Структура, Целостность и Обработка данных. В этих элементах есть свои обязательные понятия которые для дальнейшего изложения необходимо пояснить.

Таблица рассматривается как непосредственное хранилище данных. Традиционно в реляционных системах таблицу называют отношением. Строку таблицы называют кортежем , а столбец атрибутом . При этом атрибуты имеют уникальные имена (в пределах отношения).

Количество кортежей в таблице называют кардинальным числом . Количество атрибутов степенью. Для отношения устанавливают уникальный идентификатор, то есть один или несколько атрибутов, значения которых в одно и то же время не бывают одинаковыми – идентификатор называют первичным ключом.Домен это множество допустимых однородных значений для того или иного атрибута. Таким образом домен можно рассмотреть как именованное множество данных причём составные части этого множества являются логически не делимыми единицами (в качестве домена могут выступать например перечень фамилий сотрудников учреждения однако не все фамилии могут присутствовать в таблице).

SUMM Киреева 25.50 Мотылёва 17.05 … …. …

Отношение

атрибуты

Поля KOD, NAME, SUMM это атрибуты таблицы содержащиеся в заголовке.

Пары KOD 5216, NAME Киреева, SUMM 25.50 являются элементами тела отношения.

В Реляционных базах данных в отличие от других моделей пользователь указывает какие данные для него необходимы а не то как это делать. По этой причине процесс перемещения и навигации по базе данных в реляционных системах является автоматическим, а эту задачу в СУБД выполняет оптимизатор. Его работа заключается в том чтобы наиболее эффективным способом произвести выборку данных из базы данных по запросу. Таким образом, оптимизатор по крайней мере должен суметь определить из каких таблиц выбираются данные насколько много информации в этих таблицах и каков физический порядок записи в таблицах и как они сгруппированы.

Кроме того реляционная БД выполняет и функции каталога. В каталоге хранится описание всех объектов из которых состоит база данных: таблиц, индексов, триггеров и т.п. Очевидно, что жизненно необходимо для правильной работы всей системы, такой компонент как оптимизатор. Оптимизатор использует информацию хранящуюся в каталоге. Интересен тот факт что каталог сам является набором таблиц, поэтому СУБД может манипулировать им традиционными способами, не прибегая к каким либо особым приёмам и методам.

Домены и отношения

Основные определения: Домены, виды отношений, предикаты.

Отношения имеет ряд основных свойств:

1. В самом общем случае в отношениях не бывает общих кортежей – это следует из самого определения отношений. Однако для некоторых СУБД в ряде случаев допускается отступление от этого свойства. По сколько в отношений имеет место первичный ключ, одинаковые кортежи – исключены.

2. Кортежи не упорядочены сверху вниз – в отношении просто отсутствует понятие позиционного номера. В отношений без потери информации можно с успехом расположить кортежи в любом порядке.

3. Атрибуты не упорядочены слева на право. Атрибуты в заголовке отношений можно располагаетесь в любом порядке, при этом целостность данных не нарушается. Поэтому понятие позиционного номера в отношении атрибута тоже не существует.

4. Значение атрибутов состоят из логически не делимых единиц – это следует из того, что значения берутся из доменов иначе можно сказать, что отношения не содержат групп повторений. То есть являются нормализованными.

В реляционных системах поддерживается несколько видов отношений:

1. Именованные представляют собой переменные отношения определяемые в СУБД путём операторов создания и как правило необходимые для более удобного представления информации для пользователя.

2. Базовые отношения являются непосредственно важной частью БД, поэтому при проектировании им дают собственное название.

3. Производное отношение это то которое было определено через другие, как правило базовые, отношения путём использования средств СУБД.

4. Представление это фактически является именованным производным отношением, при этом представление выражается исключительно через операторы СУБД, применённые к именованным отношениям, поэтому их физически в БД не существует.

5. Результат запросов это не именованное производное отношение содержащее данные(результат конкретного запроса). Результат в БД не хранится а существует до тех пор пока он необходим пользователю.

6. Хранимое отношение это то которое физически поддерживаются в памяти отношений, к хранимым отношениям чаше всего относятся база отношений. Исходя из вышесказанного, можно определить реляционную базу данных как набор отношений, связанных между собой.

Связь в данном случае это ассоциирование двух или более отношений.

KOD	ADRES

1 1 Связь один ко многим состоит в том что в каждый момент времени каждому элементу (кортежу А) соответствует несколько элементов кортежей Б
∞ Бинарная связь

Студенты

Преподы

Расписание занятий

∞

∞

∞

Студенты

Тернарные связи

Целостность данных

В реляционных моделях вопросу целостности данных отводят особое место. Напомним, что ключ или потенциальный ключ это минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый кортеж, минимальность означает что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать кортеж по оставшимся атрибутам.

Каждое отношение обладает хотя бы одним возможным ключом. Один из них принимается за первичный ключ.

При выборе первичного ключа следует отдавать предпочтение не составным ключам или ключам, составленных из минимального набора атрибутов. Нежелательно также использовать ключи с длинными текстовыми значениями (Предпочтительней использовать в качестве ключей целочисленные атрибуты) . Так для идентификации работника можно использовать либо уникальный табельный номер, или номер паспорта, либо набор из фамилий имени отчества и номера отдела. Не допускается что бы первичный ключ отношения, то есть любой атрибут участвующий в первичном ключе принимал неопределённые значения. В этом случае возникнет противоречивая ситуация (коллизия ): Появится не обладающий уникальностью элемент первичного ключа. Поэтому при проектировании базы данных за этим следует тщательно следить.

О внешних ключах. Стоит отметить ввиду что отношение С связывает отношения B и А, то оно должно включать внешние ключи, соответствующий первичным ключам отношениям А и В.

Внешний ключ таблицы формируется с помощью нескольких первичных ключей других таблиц.

Таким образом при рассмотрении проблемы выбора способа связи отношения в базе данных возникает вопрос о том каковы же должны быть внешние ключи. При этом для каждого внешнего ключа необходимо решить проблему связанную с возможностью (или невозможностью) появления во внешних ключах неопределённых значений(NULL – значений- значение атрибута для отсутствующей информации). Другими словами может ли существовать некоторый кортеж в отношений, для которого не известен кортеж в связанных с ним отношении?

С другой стороны необходимо заранее обдумать вопрос о том что произойдёт при удаления кортежей из отношения на который ссылается внешний ключ. При этом существуют следующие вероятные возможности:

· Операция каскадируется – то есть удаление кортежей в отношениях приводит к удалению кортежей связанных отношением. Например удаление информации о фамилии имени и т.п. сотрудника в одном отношении приводит к удалению о его заработной плате в другом отношении;

· Операция ограничивается - то есть удаляются лишь те кортежи для которых связанной информации в другом отношении нет. Не вся информация удаляется (не во всех отношениях) так как она может быть использована в другом отношении, удаление информации в котором ведёт к нарушению целостности данных. Если такова информация имеется то удаление осуществить нельзя, например, удаление информации о имени, фамилии и т.п. сотрудника возможно лишь в том случае если информация в связанном отношении о его заработной плате отсутствует.

Нужно предусмотреть технологию того что будет происходить при попытке обновления первичного ключа отношения, на которые ссылается некоторый внешний ключ. Здесь имеются те же возможности как и при удалении:

· Операция каскадируется то есть при обновлении первичного ключа происходит обновление внешнего ключа в связанном отношении. Например обновление первичного ключа в отношении, где хранится информация о сотруднике приводит к обновлению внешнего ключа в отношении с информацией о заработной плате.

· Операция ограничивается то есть обновляются лишь те первичные ключи для которых связанной информации в другом отношении нет. Если таковая информация имеется то обновление сделать нельзя. Например обновление первичного ключа в отношении, где хранится информация о сотруднике, возможна лишь в том случае, если информация о его заработной плате в связанном отношении отсутсвует.1

Реляционная алгебра

Формальной основой базы реляционной модели БД является реляционная алгебра, основанное на теории множеств и рассматривающая специальный оператор над отношениями, и реляционное исчисление базирующиеся на математической логике.

Произведение

А А А Б В В

Г Г Д

Г Д

А

А Б В

Г Г Д

Ж Ж З

Надо отметить что реляционная алгебра обладает большой мощностью - сложные запросы к базе данных могут быть выражены с помощью одного выражения. Именно по этой причине эти механизмы включены в реляционную модель данных. Любой запрос выражаемый с помощью одного выражения реляционной алгебры, или одной формулой реляционного исчисления, может быть выражен с помощью одного оператора этого языка.

Реляционная алгебра обладает важным свойством - она замкнута относительно понятия отношения. Это означает что выражение реляционной алгебры выполняется над отношениями реляционных баз данных и результаты их вычисления также представляют собой отношения.

Основная идея реляционной алгебры состоит в том что средства манипулирования отношениями, рассматриваемыми как множество основаны на традиционных множественных операциях дополненных некоторыми специфическими операциями для БД.

Опишем вариант алгебры который был предложен КОДДОМ. Операция состоит из 8 основных операторов:

· Выборка отношения (унарная операция)

· Проекция отношения (унарная операция)

· Объединения отношений

· Пересечение отношений(бинарная операция)

· Вычитание отношений

· Произведение отношений

· Соединение отношений

· Деление отношений

Эти операции можно объяснить следующим образом:

· Результатом выборки отношения по некоторому условию является отношение который включает только те кортежи первоначального отношения которые удовлетворяют этому условию.

· При осуществлении проекции отношения на заданный набор его атрибутов будет получено отношение кортежи которого взяты из соответствующих кортежей первого отношения.

· При выполнении операции объединения двух отношений будет получено отношение включающее все кортежи входящие в хотя бы одно из участвующих в операции отношений.

· При выполнении операции пересечения двух отношений будет получено отношение включающее все кортежи входящие в оба первоначальных отношения.

· При выполнении операции вычитания двух отношений будет получено отношение включающее все кортежи входящие в первое отношение, кроме тех которые также входят и во второе отношение.

· При выполнении прямого произведения двух отношений получается отношение кортежи которого являются сочетанием кортежей первого и второго отношения.

· При соединении двух отношений по некоторому условию образуется результирующее отношение кортежей которого является сочетанием кортежей первого и второго отношений, удовлетворяющим этому условию.

· Операция реляционного деления имеет два операнда – бинарная то есть (состоящее из двух атрибутов) и унарная (состоящая из одного атрибута) отношения. Результат операции является отношение состоящее из кортежей включающие отношение первого атрибута кортежей первого отношения, причем таких что множество значений второго атрибута совпадает со множеством значений второго отношения.

Помимо выше перечисленных есть ряд особых операций характерных для работы с базами данных:

· В результате операции переименования получается отношение набор кортежей, которого совпадает с телом первоначального отношения, но имена атрибутов изменены.

Отсюда следует что результатом реляционной операции является некоторое отношение то имеется возможность образовывать реляционные выражения в которых вместо первоначального отношения (операнда), будет использоваться вложенное реляционное выражение. Это происходит благодаря тому факту что операция реляционной алгебры действительно замкнуты относительно понятия отношения. Начнём с операции объединения отношений , однако это в равной мере относится и к операциям пересечения и сочетания, то есть в реляционной алгебры результатом операции объединения является отношение. Если допустить в реляционной алгебре возможность объединения произвольных двух отношений с разными наборами атрибутов, то результатом такой операции будет множество, однако множество разнотипных кортежей, то есть вообще говоря не отношение. Если исходить из требования замкнутости реляционной алгебры относительно понятия отношения то такая операция объединения является бессмысленной. Это приводит к появлению понятия совместимости отношений по объединению : два отношения совместимы только в том случае, когда обладают одинаковыми заголовками, то есть имеет тот же набор имён атрибутов, и одноимённые атрибуты определены в том же домене.

При условии что два отношения совместимы по объединению, при обычном выполнении над ними операции объединения пересечения вычитания результатом операции является отношение с корректно определённым заголовком совпадающим с заголовком каждого из отношений – операндов. Если же два отношения не полностью совместимы по объединению, то есть совместимы во всем кроме имён атрибутов, то до выполнения операции типа соединения, эти отношения можно сделать полностью совместимыми по объединению путём применения операции переименования.

Операция прямого произведения двух отношений вызывает новые проблемы. В Теории множеств прямое произведение может быть получено для любых множеств. Элементы результирующего множества будут являться пары, составленные из элементов первого и второго множества. Поскольку отношения являются множествами то для любых двух отношений возможно получение прямого произведения. Однако результат не будет отношением. Элементами результата будут являться не кортежи, а пары кортежей. Поэтому в реляционной алгебре используется специальная форма операции взятия прямого произведения - расширенное прямое произведение отношений. При взятии расширенного прямого произведения двух отношений элементом результирующего отношения является кортеж, формирующийся при слиянии одного кортежа первого отношения, и одного кортежа второго отношения. Тут же возникает вторая проблема, связанная с получением корректно сформированного заголовка результирующего отношения, это приводит к необходимости ввода понятия совместимости отношений, по взятию расширенного прямого произведения.

Два отношения совместимы по взятию прямого произведения только в том случае, если множество имен атрибутов этих отношений не пересекаются. Любые два отношения могут быть преобразованы к совместимому виду по взятию прямого произведения путём применения операции переименования к одному из этих отношений.

Операция выборки требует наличия двух отношений: первоначального отношения – операнда, и простого условия ограничения. В результате выполнения операции выборки производится отношение заголовок которого совпадает с заголовком отношения операнда, а в тело входят те кортежи отношения операнда, которые удовлетворяют значениям условия ограничения.

Введём ряд операторов.

Пусть union означает операцию объединения, intersect – операция пересечение, minus – операция вычитания. Для обозначения операции выборки будем использовать конструкцию A where B , где А – отношение операнд, а В простое условие сравнения. Пусть С1 и С2 два простых условия выборки

A where C1 AND C2 идентично (A where C1) intersect (A where C2)

A where C1 OR C2 идентично (A where C1) union (A where C2)

A where C1 not C2 идентично (A where C1) minus (A where C2)

С использованием этих определений можно реализовать операции выборки, в которых условием выборки является произвольное логическое выражение составленное из простых условий с использованием логических связей (and, or, not) . Операция взятия проекций отношение А оп списку атрибутов а1, а2,…,an будет отношение заголовком которого является множество атрибутов, а1,а2,…,an. Тело результата будет состоять из кортежей для которых в отношении А имеется кортеж, атрибут а1 имеет значение b1, атрибут а2 значение b2< и так далее атрибут an – bn. По сути при выполнении операции проекции определяется «Вертикальная» вырезка отношения - операнда с удалением возникающих кортежей –дубликатов.

Операция соединения, называемая иногда соединением по условию требует наличия двух операндов – соединяемых отношений, и третьего операнда – простое условие. Пусть соединяется отношение А и В. Как и в случае операции выборки, условие соединения С имеет вид, (а comp –op b) либо (а comp –op const) где А и В имена атрибутов отношений А и В, const- литерально заданная константа. Comp-op – допустимая в данном контексте операция сравнения. Тогда по определению результатом операции соединения является отношение, получаемое путём, выполнения операции ограничения, по условию С прямого произведения отношения А и В.

Имеется важный частный случай соединения, естественное соединение. Операция соединения называется операцией естественного соединения, если условия соединения имеет вид (а=в) где а и в атрибуты разных операндов соединения. Этот случай важен потому что он особо часто встречается на практике и для него существуют эффективные алгоритмы реализации в СУБД. Операция естественного соединения применяется к паре отношений А и В, обладающих общим атрибутом Р, то есть атрибутом с одним и тем же именем и определённым на одном и том же домене. Пусть ав обозначает объединение заголовков отношений А и В. Тогда естественное соединение это спроецированный на ав результат соединения А и В. Операции естественного соединения не включается прямо в состав набора операций реляционной алгебры, но она имеет очень важное практическое значение.

Операция деления отношений нуждается в более подробном объяснении поскольку трудна для понимания. Пусть заданы два отношение А {a1,a2,..,an,b1,b2,…,bm}

B {b1,b2,…,bn} Будем полагать что атрибут b1 отношения A и атрибут b1 отношения B определены на одном и том же домене. Назавём множество атрибутов {aj} составным атрибутом а, множество {bj} cсоставным атрибутом b. После этого будем говорить о реляционном делении бинарного отношения А (а,b) на унарное отношение B (b).

Результатом деления А на В является унарное отношение С (а), состоящее из таких кортежей v что в отношении А имеются кортежи которые во множестве значений {w} включают множество значений b в отношении B.

Поскольку деление наиболее трудная операция поясним её примером. Пусть в БД студентов имеется два отношения: СТУДЕНТЫ (ФИО, НОМЕР) и ИМЕНА (ФИО), причем унарное отношение ИМЕНА содержит все фамилии которыми обладают студенты института. Тогда после выполнения операции реляционного деления отношения СТУДЕНТЫ на отношения ИМЕНА, будет получено унарное отношение содержащее номера студенческих билетов принадлежащих студентам со всеми возможными в этом институте фамилиями.

Реляционное счисление

Допустим имеется база данных обладающая структурой СТУДЕНТЫ (номер, имя, стипендия, код группы), и отношение ГРУППЫ(гр_ном, гр_кол, гр стар) Предположим что необходимо узнать имена и номера студ. билетов у студентов являющимися старостами групп с количеством человек больше 25. В реляционной алгебре нужно предпринять следующие действия для такого запроса:

1. Выполнить соединение отношений СТУДЕНТЫ и ГРУППЫ, по условию «студ_ номер =гр_стар»;

2. Ограничить полученное отношение по условию гр_кол>25.

3. Cпроецировать результат предыдущей операции на атрибут студ_имя, студ_номер.

Здесь пошагово сформулирована последовательность выполнения запроса в базе данных, каждый из которых соответствует одной реляционной операции. если же сформулировать тот же запрос с использование реляционного исчисления То мы получили бы формулу которую можно прочитать: Выдать СТУД_ИМЯ и СТУД_НОМЕР для таких студентов чтобы сосуществовала такая группа ГР_СТАР и значением ГР_КОЛ>25. Во второй формулировке мы указали лишь характеристики результирующего отношения но ничего не сказали о способе его формирования. В этом случае СУБД должна сама решить что за операции и в каком порядке нужно выполнить над отношениями СТУДЕНТЫ и ГРУППЫ. Оба рассмотренных в примере способа на самом деле эквиваленты и существует не очень сложные преобразования из одного в другой.

Базисными понятиями реляционного счисления являются понятия переменной с определённой область её значения, и понятия правильно построенной формулы, опирающиеся на переменные и спец. Функции. Что является областью определения переменной различаются исчисление кортежей, и исчисления доменов то есть вдоль или поперёк. В исчислении кортежей областями определения переменных является отношение баз данных, то есть допустимым значением каждой переменной является кортеж некоторого отношения. В исчислении доменов областями определения переменных являются домены на которых определены атрибуты отношений баз данных то есть допустимым значением каждой переменной является значение каждой переменной.

Byte	Integer	String	Char
			M
			N
			K

Для определения кортежи используется команда RANGE. Например чтобы определить переменную СТУДЕНТ областью определения которой является СТУДЕНТЫ нужно употребить конструкцию RANGE СТУДЕНТ IS СТУДЕНТЫ. Из этого определения следует что в любой момент времени переменная студент представляет некоторый кортеж отношения СТУДЕНТЫ. При использовании кортежных переменных в формулах можно ссылать на значения атрибута переменных. Например для того чтобы сослаться на значение атрибута СТУД_ИМЯ переменной СТУДЕНТ нужно употребить конструкцию СТУДЕНТ.СТУД_ИМЯ.

Правильно построенные формулы служат для выражения условий, накладываемых на кортежные переменные. В основе таких формул лежат простые сравнения, представляющие собой, операции сравнения значений атрибутов переменных и литерально заданных констант. Например конструкция СТУДЕНТ.СТУД_НОМ=123456. Является простым сравнением. Более сложным вариантом составных формул является с помощью логических связей AND, OR, NOT, IF…THEN. Наконец допускается построение правильно построенных формул с помощью кванторов. Если F это правильно построенная формула в которой участвует переменная var то конструкция EXIST (квантор существования) var (F) и FORALL(для всех кортежей) var (F) являются правильными.

Переменные, входящие в правильно построенные формулы могут быть свободными или связанными. Все переменные входящие в их состав при построение которых не использовались кванторы являются свободными. Это означает что если для какого то набора значений свободных кортежных переменных при вычислении формул получено значение «истина», то эти значения могут входить в результирующие отношение. Если же при построении формул используется квантор то переменные являются связанными. При вычислении значения такой правильно построенной формулы используется ни одно значение связанной переменной а вся её область определения.

1)EXISTS СТУД2 (CТУД.1СТУД_СТИП> СТУД2.СТУД_СТИП)

2)FORALL СТУД2 (CТУД.1СТУД_СТИП> СТУД2.СТУД_СТИП)

Пусть СТУД1 и СТУД2 две кортежные переменные определённые на отношение студенты, тогда формула, для текущего кортежа переменной СТУД1 принимает значение истина только в том случае если во всём отношении студенты найдётся такой кортеж связанный с переменной СТУД2 что значение его атрибута СТУД_СТИП удовлетворяет внутреннему условию сравнения. Правильно построенная формула №2 для построенного кортежа СТУД 1 принимает значение истина если для всех кортежей отношение СТУДЕНТЫ связанных с переменной СТУД 2 значение атрибута СТУД.СТИП удовлетворяет внутреннему условию.

Таким образом правильно построенные формулы обеспечивают средства выражения условия выборки из отношения баз данных. Чтобы можно было использовать реляционное исчисление для реальной работы с БД, требуется ещё один компонент который определяет набор и имена столбцов результирующего отношения. Этот компонент называется целевым списком.

Целевой список имеет вид:

· Var.attr –имя свободной переменной, атр имя атрибута отношения на котором определена переменная var.

· Var что эквивалентно отношению от списка, Var.attr1, Var.attr1… Var.attr№ включает имена всех атрибутов определяющего отношения.

· New_name = var.attr; новое имя соответствующего атрибута результирующего отношения.

Последний вариант требуется в тех случаях кода в формуле используется несколько свободных переменных с одинаковой областью определения. В исчислении доменов областью определения доменов являются не отношения а домены. Применительно к бд СТУДЕНТЫ ГРУППЫ можно говорить о доменных переменных ИМЯ (Значения домена – допустимые имена или НОМ СТУД). (Значения домена допустимые номера студентов).

Основным отличием исчисления доменов от исчисления кортежей является наличие дополнительного набора предикатов, позволяющих выражать так называемые условия членства. Если R это n- арное отношение с атрибутами (a1, a2, … an) то условие членства имеет вид R(ai1:Vi1,ai2:Vi2,…aim:Vim) где (m<=n). Где в Vij это либо литерально заданная константа либо имя кортежной переменной. Условие членства принимает значение истина, только в том случае если в отношении R существует кортеж, содержащий следующие значения указанных атрибутов. Если от Vij константа то на атрибут aij накладывается жёсткое условие независящее от текущих доменных переменных. Если же Vij имя доменной переменной то условие членства может принимать различные значения при разных значениях этой переменной.

Предикатом называют логическую функцию, которая для некоторого аргумента возвращает значение истина или ложь. Отношение может быть рассмотрено как предикат с аргументами, являющимися атрибутами рассматриваемого отношения. Если заданный конкретный набор кортежей присутствует в отношении, то предикат выдаст истинный результат в противном случае – ложный.

Вов всех остальных отношениях формулы и выражения исчисление доменов выглядит похожими на формулы и выражения исчисления кортежей. Реляционное счисление доменов положено в основу большинства языковых запросов, основанных на использовании форм.

Похожая информация.