Этапы проектирования бд. Этапы проектирования базы данных

Лекция 8. Этапы проектирования баз данных

Невозможно создать БД без подробного ее описания, также как и не возможно сделать какое-либо сложное изделие без чертежа и подробного описания технологий его изготовления. Другими словами, нужен проект. Проектом принято считать эскиз некоторого устройства, который в дальнейшем будет воплощен в реальность.

Процесс проектирования БД представляет собой процесс переходов от неформального словесного описания информационной структуры предметной области к формализованному описанию объектов предметной области в терминах некоторой модели. Конечной целью проектирования является построение конкретной БД. Очевидно, что процесс проектирования сложен и поэтому имеет смысл разделить его на логически завершенные части – этапы.

Можно выделить пять основных этапов проектирования БД:

1. Сбор сведений и системный анализ предметной области.

2. Инфологическое проектирование.

3. Выбор СУБД.

4. Даталогическое проектирование.

5. Физическое проектирование.

Сбор сведений и системный анализ предметной области - это первый и важнейший этап при проектировании БД. В нем необходимо провести подробное словесное описание объектов предметной области и реальных связей, присутствующих между реальными объектами. Желательно чтобы в описании определялись взаимосвязи между объектами предметной области.

В общем случае выделяют два подхода к выбору состава и структуры предметной области:

· Функциональный подход – применяется тогда, когда заранее известны функции некоторой группы лиц и комплексы задач, для обслуживания которых создается эта БД, т.е. четко выделяется минимальный необходимый набор объектов предметной области под описание.

· Предметный подход – когда информационные потребности заказчиков БД четко не фиксируются и могут быть многоаспектными и динамичными. В данном случае минимальный набор объектов предметной области выделить сложно. В описание предметной области включаются такие объекты и взаимосвязи, которые наиболее характерны и существенны для нее. При этом БД становится предметной, и подходит для решения множества задач (что кажется наиболее заманчивым). Однако трудность всеобщего охвата предметной области и невозможность конкретизации потребностей пользователей приводит к избыточно сложной схеме БД, которая для некоторых задач будет неэффективной.

Системный анализ должен заканчиваться подробным описанием информации об объектах предметной области, которая должна храниться в БД, формулировкой конкретных задач, которые будут решаться с использованием данной БД с кратким описанием алгоритмов их решения, описанием выходных и входных документов при работе с БД.

Инфологическое проектирование – частично формализованное описание объектов предметной области в терминах некоторой семантической модели.

Зачем нужна инфологическая модель, и какую пользу она дает проектировщикам? Дело в том, что процесс проектирования длительный, требует обсуждений с заказчиком и специалистами в предметной области. Кроме того, при разработке серьезных корпоративных информационных систем проект базы данных является фундаментом, на котором строится вся система в целом, и вопрос о возможности кредитования часто решается экспертами банка на основании именно грамотно сделанного инфологического проекта БД. Следовательно, инфологическая модель должна включать такое формализованное описание предметной области, которое легко будет восприниматься не только специалистами в области БД. Описание должно быть настолько емким, чтобы можно было оценить глубину и корректность проработки проекта БД.

На сегодняшний день наиболее широкое распространение получила модель Чена «Сущность-связь» ( Entity Relationship ), она стала фактическим стандартом в инфологическом моделировании, и получило название ER – модель.

Выбор СУБД осуществляется на основе различных требований к БД и, соответственно, возможностей СУБД, а также в зависимости от имеющегося опыта разработчиков.

Даталогическое проектирование есть описание БД в терминах принятой даталогической модели данных. В реляционных БД даталогическое или логическое проектирование приводит к разработке схемы БД, т.е. совокупности схем отношений, которые адекватно моделируют объекты предметной области и семантические связи между объектами. Основой анализа корректности схемы являются функциональные зависимости между атрибутами БД. В некоторых случаях между атрибутами отношений могут появиться нежелательные зависимости, которые вызывают побочные эффекты и аномалии при модификации БД. Под модификацией понимают внесение новых данных в БД, удаление данных из БД, а также обновление значений некоторых атрибутов. Для ликвидации возможных аномалий предполагается проведение нормализации отношений БД.

Этап логического проектирования не заключается только в проектировании схемы отношений. В результате выполнения этого этапа, как правило, должны быть получены следующие результирующие документы:

· Описание концептуальной схемы БД в терминах выбранной СУБД.

· Описание внешних моделей в терминах выбранной СУБД.

· Описание декларативных правил поддержки целостности БД.

· Разработка процедур поддержки семантической целостности БД.

Физическое проектирование заключается в увязке логической структуры БД и физической среды хранения с целью наиболее эффективного размещения данных, т.е. отображение логической структуры БД в структуру хранения. Решается вопрос размещения хранимых данных в пространстве памяти, выбора эффективных методов доступа к различным компонентам «физической» БД, решаются вопросы обеспечения безопасности и сохранности данных. Ограничения, имеющиеся в логической модели данных, реализуются различными средствами СУБД, например, при помощи индексов, декларативных ограничений целостности, триггеров, хранимых процедур. При этом опять-таки решения, принятые на уровне логического моделирования определяют некоторые границы, в пределах которых можно развивать физическую модель данных. Точно также, в пределах этих границ можно принимать различные решения. Например, отношения, содержащиеся в логической модели данных, должны быть преобразованы в таблицы, но для каждой таблицы можно дополнительно объявить различные индексы, повышающие скорость обращения к данным.

Кроме того , для повышения производительности могут использоваться возможности параллельной обработки данных. В результате БД может размещаться на нескольких сетевых компьютерах. С другой стороны могут использоваться преимущества многопроцессорных систем.

Для обеспечения безопасности и сохранности данных решаются вопросы способы восстановления после сбоев, резервного копирования информации, настройка систем защиты под выбранную политику безопасности и т.д.

Необходимо отметить, что некоторые современные реляционные СУБД в основном используют физические структуры и методы доступа, опирающиеся на технологию проектирования файла, что по существу практически снимает вопрос о физическом проектировании.

Таким образом, ясно, что решения, принятые на каждом этапе моделирования и разработки базы данных, будут сказываться на дальнейших этапах. Поэтому особую роль играет принятие правильных решений на ранних этапах моделирования .

Контрольные вопросы

1. Что такое проект?

2. Какие этапы проектирования БД принято выделять?

3. В чем назначение системного анализа?

4. Какие подходы могут применяться в системном анализе предметной области?

5. Что представляет собой этап инфологическое проектирование?

6. В чем различие инфологического и даталогического этапов проектирования?

7. Какие документы и модели необходимо получить при завершении этапа даталогического проектирования?

8. Назовите результаты физического проектирования.

Задания для самостоятельной работы

Внимательно прочитайте пример описания предметной области и определите, какие основные моменты определены в описании, а какие, возможно, нет. Сделайте выводы.

Пример описания предметной области проекта «Библиотека»

Пусть требуется разработать информационную систему для автоматизации учета получения и выдачи книг в библиотеке. Система должна предусматривать режимы ведения системного каталога, отражающего перечень областей знаний, по которым имеются книги в библиотеке. Внутри библиотеки области знаний в систематическом каталоге могут иметь уникальный внутренний номер и полное наименование. Каждая книга может содержать сведения из нескольких областей знаний. Каждая книга в библиотеке может присутствовать в нескольких экземплярах. Каждая книга, хранящаяся в библиотеке, характеризуется следующими параметрами:

· уникальный шифр;

· название;

· место издания (город);

· издательство;

· год издания;

· количество страниц;

· стоимость книги;

· количество экземпляров книги в библиотеке.

Книги могут иметь одинаковые названия, но они различаются по своему уникальному шифру (ISBN).

В библиотеке ведется картотека читателей.

На каждого читателя в картотеку заносятся следующие сведения:

· фамилия, имя, отчество;

· домашний адрес;

· дата рождения.

Каждому читателю присваивается уникальный номер читательского билета. Каждый читатель может одновременно держать на руках не более 5 книг. Читатель не должен одновременно держать более одного экземпляра книги одного названия.

Каждая книга в библиотеке может присутствовать в нескольких экземплярах. Каждый экземпляр имеет следующие характеристики:

· уникальный инвентарный номер;

· шифр книги, который совпадает с уникальным шифром из описания книг;

· место размещения в библиотеке.

В случае выдачи экземпляра книги читателю в библиотеке хранится специальный вкладыш, в котором должны быть записаны следующие сведения:

· номер билета читателя, который взял книгу;

· дата выдачи книги;

· дата возврата.

Предусмотреть следующие ограничения на информацию в системе:

2. В библиотеке должны быть записаны читатели не моложе 17 лет.

3. В библиотеке присутствуют книги, изданные начиная с 1960 по текущий год.

4. Каждый читатель может держать на руках не более 5 книг.

5. Каждый читатель при регистрации в библиотеке должен дать телефон для связи: он может быть рабочим или домашним.

6. Каждая область знаний может содержать ссылки на множество книг, но каждая книга может относиться к различным областям знаний.

С данной информационной системой должны работать следующие группы пользователей:

· библиотекари;

· читатели;

· администрация библиотеки,

При работе с системой библиотекарь должен иметь возможность решать следующие задачи:

1. Принимать новые книги и регистрировать их в библиотеке.

2. Относить книги к одной или к нескольким областям знаний.

3. Проводить каталогизацию книг, то есть назначение новых инвентарных номеров вновь принятым книгам, и, помещая их на полки библиотеки, запоминать место размещения каждого экземпляра.

4. Проводить дополнительную каталогизацию, если поступило несколько экземпляров книги, которая уже есть в библиотеке, при этом информация о книге в предметный каталог не вносится, а каждому новому экземпляру присваивается новый инвентарный номер и для него определяется место на полке библиотеки.

5. Проводить списание старых и не пользующихся спросом книг. Списывать можно только книги, ни один экземпляр которых не находится у читателей. Списание проводится по специальному акту списания, который утверждается администрацией библиотеки.

6. Вести учет выданных книг читателям, при этом предполагается два режима работы: выдача книг читателю и прием от него возвращаемых им книг обратно в библиотеку. При выдаче книг фиксируется, когда и какой экземпляр книги был выдан данному читателю и к какому сроку читатель должен вернуть этот экземпляр книги. При выдаче книг наличие свободного экземпляра и его конкретный номер могут определяться по заданному уникальному шифру книги или инвентарный номер может быть известен заранее. Не требуется вести «историю» чтения книг, то есть требуется отражать только текущее состояние библиотеки. При приеме книги, возвращаемой читателем, проверяется соответствие возвращаемого инвентарного номера книги выданному инвентарному номеру, и она ставится на свое старое место на полку библиотеки.

7. Проводить списание утерянных читателем книг по специальному акту списания или замены, подписанному администрацией библиотеки.

8. Проводить закрытие абонемента читателя, то есть уничтожение данных о нем, если читатель хочет выписаться из библиотеки и не является ее должником, то есть за ним не числится ни одной библиотечной книги.

Читатель должен иметь возможность решать следующие задачи:

1. Просматривать системный каталог, то есть перечень всех областей знаний, книги по которым есть в библиотеке.

2. По выбранной области знаний получить полный перечень книг, которые числятся в библиотеке.

3. Для выбранной книги получить инвентарный номер свободного экземпляра книги или сообщение о том, что свободных экземпляров книги нет. В случае отсутствия свободных экземпляров книги читатель должен иметь возможность узнать дату ближайшего предполагаемого возврата экземпляра данной книги. Читатель не может узнать данные о том, у кого в настоящий момент экземпляры данной книги находятся на руках (в целях обеспечения личной безопасности держателей требуемой книги).

Администрация библиотеки должна иметь возможность получать сведения о должниках-читателях библиотеки, которые не вернули вовремя взятые книги; сведения о книгах, которые не являются популярными, т. е. ни один экземпляр

которых не находится на руках у читателей; сведения о стоимости конкретной книги, для того чтобы установить возможность возмещения стоимости утерянной книги или возможность замены ее другой книгой; сведения о наиболее популярных книгах, то есть таких, все экземпляры которых находятся на руках у читателей.

Этот совсем небольшой пример показывает, что перед началом разработки необходимо иметь точное представление о том, что же должно выполняться в нашей системе, какие пользователи в ней будут работать, какие задачи будет решать каждый пользователь. И это правильно, ведь когда мы строим здание, мы тоже заранее предполагаем; для каких целей оно предназначено, в каком климате оно будет стоять, на какой почве, и в зависимости от этого проектировщики могут предложить нам тот или иной проект. Но, к сожалению, очень часто по отношению к базам данных считается, что все можно определить потом, когда проект системы уже создан. Отсутствие четких целей создания БД может свести на нет все усилия разработчиков, и проект БД получится «плохим», неудобным, не соответствующим ни реально моделируемому объекту, ни задачам, которые должны решаться с использованием данной БД.


Рис. 3.5.

На этапе формулирования и анализа требований устанавливаются цели организации, определяются требования к БД . Они состоят из общих требований, определенных выше, и специфических требований. Для формирования специфических требований обычно используется методика интервьюирования персонала различных уровней управления. Все требования документируются в форме, доступной конечному пользователю и проектировщику БД .

Этап концептуального проектирования заключается в описании и синтезе информационных требований пользователей в первоначальный проект БД . Исходными данными могут быть совокупность документов пользователя ( рис. 3.3) при классическом подходе или алгоритмы приложений (алгоритмы бизнеса) при современном подходе. Результатом этого этапа является высокоуровневое представление (в виде системы таблиц БД ) информационных требований пользователей на основе различных подходов.

Сначала выбирается модель БД . Затем с помощью ЯОД создается структура БД , которая заполняется данными с помощью команд ЯМД, систем меню , экранных форм или в режиме просмотра таблиц БД . Здесь же обеспечивается защита и целостность (в том числе ссылочная) данных с помощью СУБД или путем построения триггеров.

В процессе логического проектирования высокоуровневое представление данных преобразуется в структуру используемой СУБД . Основной целью этапа является устранение избыточности данных с использованием специальных правил нормализации.

Цель нормализации - минимизировать повторения данных и возможные структурные изменения БД при процедурах обновления. Это достигается разделением (декомпозицией) одной таблицы в две или несколько с последующим использованием при запросах операции навигации. Полученная логическая структура БД может быть оценена количественно с помощью различных характеристик (число обращений к логическим записям, объем данных в каждом приложении, общий объем данных). На основе этих оценок логическая структура может быть усовершенствована с целью достижения большей эффективности.

Специального обсуждения заслуживает процедура управления БД . Она наиболее проста в однопользовательском режиме. В многопользовательском режиме и в распределенных БД процедура сильно усложняется. При одновременном доступе нескольких пользователей без принятия специальных мер, возможно, нарушение целостности . Для устранения этого явления используют систему транзакций и режим блокировки таблиц или отдельных записей.

Транзакция - процесс изменения файла, записи или базы данных , вызванный передачей одного входного сообщения.

На этапе физического проектирования решаются вопросы, связанные с производительностью системы, определяются структуры хранения данных и методы доступа.

Взаимодействие между этапами проектирования и словарной системой необходимо рассматривать отдельно. Процедуры проектирования могут использоваться независимо в случае отсутствия словарной системы. Сама словарная система может рассматриваться как элемент автоматизации проектирования.

Средства проектирования и оценочные критерии используются на всех стадиях разработки. В настоящее время неопределенность при выборе критериев является наиболее слабым местом в проектировании БД . Это связано с трудностью описания и идентификации большого числа альтернативных решений.

Проще обстоит дело при работе с количественными критериями, к которым относятся время ответа на запрос , стоимость модификации, стоимость памяти, время на создание, стоимость на реорганизацию. Затруднение может вызывать противоречие критериев друг другу.

В то же время существует много критериев оптимальности , являющихся неизмеримыми свойствами, трудно выразимыми в количественном представлении или в виде целевой функции .

К качественным критериям могут относиться гибкость, адаптивность, доступность для новых пользователей, совместимость с другими системами, возможность конвертирования в другую вычислительную среду, возможность восстановления, возможность распределения и расширения.

Процесс проектирования является длительным и трудоемким и обычно продолжается несколько месяцев. Основными ресурсами проектировщика БД являются его собственная интуиция и опыт , поэтому качество решения во многих случаях может оказаться низким.

Основными причинами низкой эффективности проектируемых БД могут быть:

  • недостаточно глубокий анализ требований (начальные этапы проектирования), включая их семантику и взаимосвязь данных;
  • большая длительность процесса структурирования, делающая этот процесс утомительным и трудно выполняемым при ручной обработке.

В этих условиях вопросы автоматизации разработки становятся первостепенными.

Основные этапы разработки БД

Этап 1. Уточнение задач

На первом этапе составляется список всех основных задач, которые в принципе должны решаться этим приложением, - включая и те, которые не нужны сегодня, но могут появиться в будущем. Под "основными" задачами понимаются функции, которые должны быть представлены в формах или отчетах приложения.

Этап 2. Последовательность выполнения задач

Для того, чтобы приложение работало логично и удобно, лучше всего объединить основные задачи в тематические группы и затем упорядочить задачи каждой группы так, чтобы они располагались в порядке их выполнения. Может получиться так, что некоторые задачи будут связаны с разными группами или, что выполнение некоторой задачи должно предшествовать выполнению другой, принадлежащей к иной группе.

Этап 3. Анализ данных

После формирования списка задач, наиболее важным этапом является составление подробного перечня всех данных, необходимых для решения каждой задачи. Некоторые данные понадобятся в качестве исходных и меняться не будут. Другие данные будут проверяться и изменяться в ходе выполнения задачи. Некоторые элементы данных могут быть удалены или добавлены. И наконец, некоторые данные будут получены с помощью вычислений: их вывод будет частью задачи, но в базу данных вноситься они не будут.

Этап 4. Определение структуры данных

После предварительного анализа всех необходимых элементов данных нужно упорядочить их по объектам и соотнести объекты с таблицами и запросами базы данных. Для реляционных баз данных типа Access используется процесс, называемый нормализацией, в результате которого вырабатывается наиболее эффективный и гибкий способ хранения данных.

Этап 5. Разработка макета приложения и пользовательского интерфейса

После задания структуры таблиц приложения, в Microsoft Access легко создать его макет с помощью форм и связать их между собой, используя несложные макросы или процедуры обработки событий. Предварительный рабочий макет легко продемонстрировать заказчику и получить его одобрение еще до детальной реализации задач приложения.

Этап 6. Создание приложения

В случае очень простых задач созданный макет является практически законченным приложением. Однако довольно часто приходится писать процедуры, позволяющие полностью автоматизировать решение всех намеченных в проекте задач. Поэтому, понадобится создать специальные связующие формы, которые обеспечивают переход от одной задачи к другой.

Этап 7. Тестирование и усовершенствование

После завершения работ по отдельным компонентам приложения необходимо проверить функционирование приложения в каждом из возможных режимов. Необходимо проверить работу макросов, для этого использовав пошаговый режим отладки , при котором будет выполняться одна конкретная макрокоманда . При использовании Visual Basic для приложений в вашем распоряжении имеются разнообразные средства отладки, позволяющие проверить работу приложения, выявить и исправить ошибки.

По мере разработки автономных разделов приложения желательно передать их заказчику для проверки их функционирования и получения мнения о необходимости внесения тех или иных изменений. После того как заказчик ознакомится с работой приложения, у него практически всегда возникают дополнительные предложения по усовершенствованию, какой бы тщательной не была предварительная проработка проекта. Пользователи часто обнаруживают, что некоторые моменты, о которых в процессе постановки задач, они говорили как об очень важных и необходимых, на самом деле не играют существенной роли при практическом использовании приложения. Выявление необходимых изменений на ранних стадиях разработки приложения позволяет существенно сократить время на последующие переделки.

Этапы проектирования базы данных

Процесс проектирования включает в себя следующие этапы:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Примеры.

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

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

Между объектами существуют многочисленные связи. Например:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Атрибуты изображаются в пределах прямоугольника, определяющего сущность:

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

Описательные атрибуты представляют факты, внутренне присущие каждому экземпляру сущности.

Указывающие атрибуты используются для присвоения имени или обозначения экземплярам сущности.

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

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

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

Сущность может иметь несколько различных ключей.

Ключевые атрибуты изображаются на диаграмме подчеркиванием:

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

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

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

Графически связь изображается линией, соединяющей две сущности:

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

Каждая связь может иметь один из следующих типов связи :

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

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

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

Каждая связь может иметь одну из двух модальностей связи :

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

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

Связь может иметь разную модальность с разных концов.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Получение реляционной схемы из ER-схемы:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Все в одной таблице

Таблица - на подтип

Преимущества

Все хранится вместе

Легкий доступ к супертипу и подтипам

Требуется меньше таблиц

Более ясны правила подтипов

Программы работают только с нужными таблицами

Недостатки

Слишком общее решение

Требуется дополнительная логика работы с разными наборами столбцов и разными ограничениями

Потенциальное узкое место (в связи с блокировками)

Столбцы подтипов должны быть необязательными

В некоторых СУБД для хранения неопределенных значений требуется дополнительная память

Слишком много таблиц

Смущающие столбцы в представлении UNION

Потенциальная потеря производительности при работе через UNION

Над супертипом невозможны модификации

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

инфологический атрибут информационный отображение

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Теперь можно внести все это в диаграмму:

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


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

Полученные таблицы находятся в 3НФ.

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

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

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

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

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

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

Пример: Супертип ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ

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

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

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

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

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

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

Суть проектирования баз данных (БД), как и любого другого процесса проектирования, в создании описания новой, прежде не существовавшей в таком виде системы, которая при её реализации способна предполагаемо функционировать в соответствующих условиях. Из этого следует, что этапы проектирования базы данных должны последовательно и логически связано отражать суть этого процесса.

Содержание проектирования баз данных и этапность

Замысел проектирования основывается на какой-либо сформулированной общественной потребности. У этой потребности есть среда её возникновения и целевая аудитория потребителей, которые будут пользоваться результатом проектирования. Следовательно, процесс проектирования баз данных начинается с изучения данной потребности с точки зрения потребителей и функциональной среды её предполагаемого размещения. То есть, первым этапом становится сбор информации и определение модели предметной области системы, а также – взгляда на неё с точки зрения целевой аудитории. В целом, для определения требований к системе производится определение диапазона действий, а также границ приложений БД.

Далее проектировщик, уже имеющий определённые представления о том, что ему нужно создать, уточняет предположительно решаемые приложением задачи, формирует их список (особенно, если в проектной разработке большая и сложная БД), уточняет последовательность решения задач и производит анализ данных. Такой процесс – тоже этапная проектная работа, но обычно в структуре проектирования эти шаги поглощаются этапом концептуального проектирования – этапом выделения объектов, атрибутов, связей.

Создание концептуальной (информационной модели) предполагает предварительное формирование концептуальных требований пользователей, включая требования в отношении приложений, которые могут и не быть сразу реализованным, но учёт которых позволит в будущем повысить функциональность системы. Имея дело с представлениями объектов-абстракций множества (без указания способов физического хранения) и их взаимосвязями, концептуальная модель содержательно соответствует модели предметной области. Поэтому в литературе первый этап проектирования БД называется инфологическим проектированием.

Далее отдельным этапом (либо дополнением к предыдущему) следует этап формирования требований к операционной обстановке, где оцениваются требования к вычислительным ресурсам, способным обеспечить функционирование системы. Соответственно, чем больше объем проектируемой БД, чем выше пользовательская активность и интенсивность обращений, тем выше требования предъявляются к ресурсам: к конфигурации компьютера к типу и версии операционной системы. Например, многопользовательский режим работы будущей базы данных требует сетевого подключения с использованием операционной системы, соответствующей многозадачности.

Следующим этапом проектировщик должен выбрать систему управления базой данных (СУБД), а также инструментальные средства программного характера. После этого концептуальную модель необходимо перенести в совместимую с выбранной системой управления модель данных. Но нередко это сопряжено с внесением поправок и изменений в концептуальную модель, поскольку не всегда взаимосвязи объектов между собой, отражённые концептуальной моделью, могут быть реализованы средствами данной СУБД.

Это обстоятельство определяет возникновение следующего этапа – появления обеспеченной средствами конкретной СУБД концептуальной модели. Данный шаг соответствует этапу логического проектирования (создания логической модели).

Наконец, финальным этапом проектирования БД становится физическое проектирование – этап увязки логической структуры и физической среды хранения.

Таким образом, основные этапы проектирования в детализированном виде представлены этапами:

  • инфологического проектирования,
  • формирования требований к операционной обстановке
  • выбора системы управления и программных средств БД,
  • логического проектирования,
  • физического проектирования

Ключевые из них ниже будут рассмотрены подробнее.

Инфологическое проектирование

Идентификация сущностей составляет смысловую основу инфологического проектирования. Сущность здесь – это такой объект (абстрактный или конкретный), информация о котором будет накапливаться в системе. В инфологической модели предметной области в понятных пользователю терминах, которые не зависят от конкретной реализации БД, описывается структура и динамические свойства предметной области. Но термины, при этом берутся в типовых масштабах. То есть, описание выражается не через отдельные объекты предметной области и их взаимосвязи, а через:

  • описание типов объектов,
  • ограничения целостности, связанные с описанным типом,
  • процессы, приводящие к эволюции предметной области – переходу её в другое состояние.

Инфологическую модель можно создавать с помощью нескольких методов и подходов:

  1. Функциональный подход отталкивается от поставленных задач. Функциональным он называется, потому что применяется, если известны функции и задачи лиц, которые с помощью проектируемой базы данных будут обслуживать свои информационные потребности.
  2. Предметный подход во главу угла ставит сведения об информации, которая будет содержаться в базе данных, при том, что структура запросов может не быть определена. В этом случае в исследованиях предметной области ориентируются на её максимально адекватное отображение в базе данных в контексте полного спектра предполагаемых информационных запросов.
  3. Комплексный подход по методу «сущность-связь» объединяет достоинства двух предыдущих. Метод сводится к разделению всей предметной области на локальные части, которые моделируются по отдельности, а затем вновь объединяются в цельную область.

Поскольку использование метода «сущность-связь» является комбинированным способом проектирования на данном этапе, он чаще других становится приоритетным.

Локальные представления при методическом разделении должны, по возможности, включать в себя информацию, которой бы хватило для решения обособленной задачи или для обеспечения запросов какой-то группы потенциальных пользователей. Каждая из этих областей содержит порядка 6-7 сущностей и соответствует какому-либо отдельному внешнему приложению.

Зависимость сущностей отражается в разделении их на сильные (базовые, родительские) и слабые (дочерние). Сильная сущность (например, читатель в библиотеке) может существовать в БД сама по себе, а слабая сущность (например, абонемент этого читателя) «привязывается» к сильной и отдельно не существует.

Следует разделять понятия «экземпляр сущности» (объект, характеризующийся конкретными значениями свойств) и понятие «тип сущности» – объект, для которого характерно общее имя и список свойств.

Для каждой отдельной сущности выбираются атрибуты (набор свойств), которые в зависимости от критерия могут быть:

  • идентифицирующими (с уникальным значением для сущностей этого типа, что делает их потенциальными ключами) или описательными;
  • однозначными или многозначными (с соответствующим количеством значений для экземпляра сущности);
  • основными (независимыми от остальных атрибутов) или производными (вычисляемыми, исходя из значений иных атрибутов);
  • простыми (неделимыми однокомпонентными) или составными (скомбинированными из нескольких компонентов).

После этого производится спецификация атрибута, спецификация связей в локальном представлении (с разделением на факультативные и обязательные) и объединение локальных представлений.При числе локальных областей до 4-5 их можно объединить за один шаг. В случае увеличения числа, бинарное объединение областей происходит в несколько этапов.

В ходе этого и других промежуточных этапов находит своё отражение итерационная природа проектирования, выражающаяся здесь в том, что для устранения противоречий необходимо возвращаться на этап моделирования локальных представлений для уточнения и изменения (например, для изменения одинаковых названий семантически разных объектов или для согласования атрибутов целостности на одинаковые атрибуты в разных приложениях).

Выбор системы управления и программных средств БД

От выбора системы управления БД зависит практическая реализация информационной системы. Наиболее значимыми критериями в процессе выбора становятся параметры:

  • типа модели данных и её соответствие потребностям предметной области,
  • запас возможностей в случае расширения информационной системы,
  • характеристики производительности выбранной системы,
  • эксплуатационная надёжность и удобство СУБД,
  • инструментальная оснащённость, ориентированная на персонал администрирования данных,
  • стоимость самой СУБД и дополнительного софта.

Ошибки в выборе СУБД практически наверняка впоследствии спровоцируют необходимость корректировать концептуальную и логическую модели.

Логическое проектирование БД

Логическая структура БД должна соответствовать логической модели предметной области и учитывать связь модели данных с поддерживаемой СУБД. Поэтому этап начинается с выбора модели данных, где важно учесть её простоту и наглядность.

Предпочтительнее, когда естественная структура данных совпадает с представляющей её моделью. Так, например, если в данные представлены в виде иерархической структуры, то и модель лучше выбирать иерархическую. Однако на практике такой выбор чаще определяется системой управления БД, а не моделью данных. Поэтому концептуальная модель фактически транслируется в такую модель данных, которая совместима с выбранной системой управления БД.

Здесь тоже находит отражение природа проектирования, которая допускает возможность (или необходимость) вернуться к концептуальной модели для её изменения в случае, если отражённые там взаимосвязи между объектами (или атрибуты объектов) не удастся реализовать средствами выбранной СУБД.

По завершению этапа должны быть сформированы схемы баз данных обоих уровней архитектуры (концептуального и внешнего), созданные на языке определения данных, поддерживаемых выбранной СУБД.

Схемы базы данных формируются с помощью одного из двух разнонаправленных подходов:

  • либо с помощью восходящего подхода, когда работа идёт с нижних уровней определения атрибутов, сгруппированных в отношения, представляющие объекты, на основе существующих между атрибутами связей;
  • либо с помощью обратного, нисходящего, подхода, применяемого при значительном (до сотен и тысяч) увеличении числа атрибутов.

Второй подход предполагает определение ряда высокоуровневых сущностей и их взаимосвязей с последующей детализацией до нужного уровня, что и отражает, например, модель, созданная на основе метода «сущность-связь». Но на практике оба подхода, как правило, комбинируются.

Физическое проектирование БД

На следующем этапе физического проектирования БД логическая структура отображается в виде структуры хранения БД, то есть увязывается с такой физической средой хранения, где данные будут размещены максимально эффективно. Здесь детально расписывается схема данных с указанием всех типов, полей, размеров и ограничений. Помимо разработки индексов и таблиц, производится определение основных запросов.

Построение физической модели сопряжено с решением во многом противоречивых задач:

  1. задачи минимизации места хранения данных,
  2. задачи достижения целостности, безопасности и максимальной производительности.

Вторая задача вступает в конфликт с первой, поскольку, например:

  • для эффективного функционирования транзакций нужно резервировать дисковое место под временные объекты,
  • для увеличения скорости поиска нужно создавать индексы, число которых определяется числом всех возможных комбинаций участвующих в поиске полей,
  • для восстановления данных будут создаваться резервные копии базы данных и вестись журнал всех изменений.

Всё это увеличивает размер базы данных, поэтому проектировщик ищет разумный баланс, при котором задачи решаются оптимально путём грамотного размещения данных в пространстве памяти, но не за счёт средств защиты базы дынных, куда входит как защита от несанкционированного доступа, так и защита от сбоев.

Для завершения создания физической модели проводят оценку её эксплуатационных характеристик (скорость поиска, эффективность выполнения запросов и расхода ресурсов, правильность операций). Иногда этот этап, как и этапы реализации базы данных, тестирования и оптимизации, а также сопровождения и эксплуатации, выносят за пределы непосредственного проектирования БД.

Основные задачи проектирования баз данных

Основные задачи:

  • Обеспечение хранения в БД всей необходимой информации.
  • Обеспечение возможности получения данных по всем необходимым запросам.
  • Сокращение избыточности и дублирования данных.
  • Обеспечение целостности данных (правильности их содержания): исключение противоречий в содержании данных, исключение их потери и т.д..

Основные этапы проектирования баз данных

Концептуальное (инфологическое) проектирование - построение семантической модели предметной области, то есть информационной модели наиболее высокого уровня абстракции. Такая модель создаётся без ориентации на какую-либо конкретную СУБД и модель данных . Термины «семантическая модель», «концептуальная модель» и «инфологическая модель» являются синонимами. Кроме того, в этом контексте равноправно могут использоваться слова «модель базы данных» и «модель предметной области» (например, «концептуальная модель базы данных» и «концептуальная модель предметной области»), поскольку такая модель является как образом реальности, так и образом проектируемой базы данных для этой реальности.

Конкретный вид и содержание концептуальной модели базы данных определяется выбранным для этого формальным аппаратом. Обычно используются графические нотации, подобные ER-диаграммам .

Чаще всего концептуальная модель базы данных включает в себя:

  • описание информационных объектов, или понятий предметной области и связей между ними.
  • описание ограничений целостности, т.е. требований к допустимым значениям данных и к связям между ними.

Логическое (даталогическое) проектирование - создание схемы базы данных на основе конкретной модели данных , например, реляционной модели данных . Для реляционной модели данных даталогическая модель - набор схем отношений , обычно с указанием первичных ключей , а также «связей» между отношениями, представляющих собой внешние ключи .

Преобразование концептуальной модели в логическую модель, как правило, осуществляется по формальным правилам. Этот этап может быть в значительной степени автоматизирован.

На этапе логического проектирования учитывается специфика конкретной модели данных, но может не учитываться специфика конкретной СУБД.

Физическое проектирование

Физическое проектирование - создание схемы базы данных для конкретной СУБД . Специфика конкретной СУБД может включать в себя ограничения на именование объектов базы данных, ограничения на поддерживаемые типы данных и т.п. Кроме того, специфика конкретной СУБД при физическом проектировании включает выбор решений, связанных с физической средой хранения данных (выбор методов управления дисковой памятью, разделение БД по файлам и устройствам, методов доступа к данным), создание индексов и т.д.

Нормализация

При проектировании реляционных баз данных обычно выполняется так называемая нормализация.

Модели «сущность-связь»

Модель «сущность-связь» (англ. “Entity-Relationship model” ), или ER-модель, предложенная П. Ченом в 1976 г., является наиболее известным представителем класса семантических (концептуальных, инфологических) моделей предметной области. ER-модель обычно представляется в графической форме, с использованием оригинальной нотации П. Чена, называемой ER-диаграмма , либо с использованием других графических нотаций (Crow"s Foot , Information Engineering и др.).

Основные преимущества ER-моделей:

  • наглядность;
  • модели позволяют проектировать базы данных с большим количеством объектов и атрибутов;
  • ER-модели реализованы во многих системах автоматизированного проектирования баз данных (например, ERWin).

Основные элементы ER-моделей:

  • объекты (сущности);
  • атрибуты объектов;
  • связи между объектами.

Сущность - объект предметной области, имеющий атрибуты.

Связь между сущностями характеризуется:

  • типом связи (1:1, 1:N, N:М);
  • классом принадлежности. Класс может быть обязательным и необязательным. Если каждый экземпляр сущности участвует в связи, то класс принадлежности - обязательный, иначе - необязательный.

Семантические модели

Семантическая модель (концептуальная модель, инфологическая модель) – модель предметной области, предназначенная для представления семантики предметной области на самом высоком уровне абстракции. Это означает, что устранена или минимизирована необходимость использовать понятия «низкого уровня», связанные со спецификой физического представления и хранения данных.

Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. - 8-е изд. - М.: «Вильямс», 2006:

Семантическое моделирование стало предметом интенсивных исследований с конца 1970-х годов. Основным побудительным мотивом подобных исследований (т.е. проблемой, которую пытались разрешить исследователи) был следующий факт. Дело в том, что системы баз данных обычно обладают весьма ограниченными сведениями о смысле хранящихся в них данных. Чаще всего они позволяют лишь манипулировать данными определенных простых типов и определяют некоторые простейшие ограничения целостности, наложенные на эти данные. Любая более сложная интерпретация возлагается на пользователя. Однако было бы замечательно, если бы системы могли обладать немного более широким объемом сведений и несколько интеллектуальнее отвечать на запросы пользователя, а также поддерживать более сложные (т.е. более высокоуровневые) интерфейсы пользователя.
[…]
Идеи семантического моделирования могут быть полезны как средство проектирования базы данных даже при отсутствии их непосредственной поддержки в СУБД.

Наиболее известным представителем класса семантических моделей является модель «сущность-связь» (ER-модель).

Литература

  • Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных = Introduction to Database Systems. - 8-е изд. - М .: «Вильямс», 2006. - 1328 с. - ISBN 0-321-19784-4
  • Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. - М .: ДМК Пресс; Компания АйТи, 2003. - 288 с. - ISBN 5-279-02276-4
  • Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. - М .: Финансы и статистика, 2002. - 800 с. - ISBN 5-279-02276-4
  • Кузнецов С. Д. Основы баз данных. - 2-е изд. - М .: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. - 484 с. - ISBN 978-5-94774-736-2
  • Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика = Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. - 3-е изд. - М .: «Вильямс», 2003. - 1436 с. - ISBN 0-201-70857-4
  • Гарсиа-Молина Г., Ульман Дж., Уидом Дж. Системы баз данных. Полный курс. - М .: «Вильямс», 2003. - 1088 с. - ISBN 5-8459-0384-X

См. также

  • Методы проектирования

Ссылки

  • Модель "сущность-связь" – шаг к единому представлению о данных - Citforum
  • Расширение реляционной модели для лучшего отражения семантики - Citforum
  • Пособие по проектированию баз данных сайтов "для начинающих"
  • Метод проектирования логической структуры реляционной БД без нормализации таблиц

Примечания


Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Проектирование баз данных" в других словарях:

    Администратор базы данных лицо, отвечающее за выработку требований к базе данных, её проектирование, реализацию, эффективное использование и сопровождение, включая управление учётными записями пользователей БД и защиту от несанкционированного… … Википедия

    - (англ. database refactoring) это простое изменение в схеме базы данных, которое способствует улучшению ее проекта при сохранении функциональной и информационной семантики. Иными словами, следствием рефакторинга базы данных не может быть… … Википедия

    ПРОЕКТИРОВАНИЕ - одна из форм опережающего отражения действительности, процесс создания прообраза (прототипа) предполагаемого объекта, явления или процесса посредством специфич. методов. П. является конкретной формой проявления прогностич. функции управления,… … Российская социологическая энциклопедия

    Запрос «БД» перенаправляется сюда; см. также другие значения. База данных представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов),… … Википедия

    Администрирование данных управление информационными ресурсами, включая планирование базы данных, разработку и внедрение стандартов, определение ограничений и процедур, а также концептуальное и логическое проектирование баз данных.… … Википедия

Статьи по теме: