Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Этапы проектирования баз данных

Читайте также:
  1. C. Этап 3. Подготовка данных
  2. CASE-средства проектирования ИС
  3. Corporate Information Factory, Корпоративное хранилище данных
  4. D. Очистка данных
  5. Data Mart - Витрины данных
  6. Data Mining (DM) - интеллектуальный анализ данных
  7. Data Warehouse – хранилище данных - ХД - систем обработки данных
  8. I. Основные этапы развития знаний об эндокринных железах.
  9. I. Создание баз данных
  10. I. Этапы проектирования разработки газового месторождения.
  11. I. Этапы процесса принятия решения
  12. I.5. Этапы развития науки.

 

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

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

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

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

Этапы проектирования и создания базы данных определяются сле­дующей последовательностью:

• построение информационно-логической модели данных пред­метной области;

• определение логической структуры реляционной базы данных;

• конструирование таблиц базы данных;

• создание схемы данных;

• ввод данных в таблицы (создание записей);

• разработка необходимых форм, запросов, макросов, модулей, отчетов;

• разработка пользовательского интерфейса.

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

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



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

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

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

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

• определить функциональные зависимости между атрибутами;

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

• сгруппировать атрибуты, одинаково зависимые от ключевых атрибутов. Полученные группы зависимых атрибутов вместе

• с их ключевыми атрибутами образуют информационные объ­екты. При определении логической структуры реляционной базы дан­ных на основе модели каждый информационный объект адекватно отображается реляционной таблицей, а связи между таблицами со­ответствуют связям между информационными объектами.

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

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

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

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

 

Классификация моделей данных

 

Одними из основополагающих в концепции баз данных являются обобщенные категории "данные" и "модель данных".

 

Понятие "данные" в концепции баз данных — это набор конкретных значений, параметров, характеризующих объект, условие, ситуацию или любые другие факторы. Примеры данных: Петров Николай Степанович, $30 и т. д. Данные не обладают определенной структурой, данные становятся информацией тогда, когда пользователь задает им определенную структуру, то есть осознает их смысловое содержание. Поэтому центральным понятием в области баз данных является понятие модели. Не существует однозначного определения этого термина, у разных авторов эта абстракция определяется с некоторыми различиями, но тем не менее можно выделить нечто общее в этих определениях.

 

Модель данных - это некоторая абстракция, которая, будучи приложима к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязь между ними.

 

На рис. 2.3 представлена классификация моделей данных.

 

 

Рис. 2.3. Классификация моделей данных

 

 

В соответствии с рассмотренной ранее трехуровневой архитектурой мы сталкиваемся с понятием модели данных по отношению к каждому уровню. И действительно, физическая модель данных оперирует категориями, касающимися организации внешней памяти и структур хранения, используемых в данной операционной среде. В настоящий момент в качестве физических моделей используются различные методы размещения данных, основанные на файловых структурах: это организация файлов прямого и последовательного доступа, индексных файлов и инвертированных файлов, файлов, использующих различные методы хэширования, взаимосвязанных файлов. Кроме того, современные СУБД широко используют страничную организацию данных. Физические модели данных, основанные на страничной организации, являются наиболее перспективными.

 

Наибольший интерес вызывают модели данных, используемые на концептуальном уровне. По отношению к ним внешние модели называются подсхемами и используют те же абстрактные категории, что и концептуальные модели данных.

 

Кроме трех рассмотренных уровней абстракции при проектировании БД существует еще один уровень, предшествующий им. Модель этого уровня должна выражать информацию о предметной области в виде, независимом от используемой СУБД. Эти модели называются инфологическими, или семантическими, и отражают в естественной и удобной для разработчиков и других пользователей форме информационно-логический уровень абстрагирования, связанный с фиксацией и описанием объектов предметной области, их свойств и их взаимосвязей.

 

Инфологические модели данных используются на ранних стадиях проектирования для описания структур данных в процессе разработки приложения, а даталогические модели уже поддерживаются конкретной СУБД.

 

Документальные модели данных соответствуют представлению о слабоструктурированной информации, ориентированной в основном на свободные форматы документов, текстов на естественном языке.

 

Модели, основанные на языках разметки документов, связаны прежде всего со стандартным общим языком разметки — SGML (Standart Generalised Markup Language), который был утвержден ISO в качестве стандарта еще в 80-х годах.

 

Этот язык предназначен для создания других языков разметки, он определяет допустимый набор тегов (ссылок), их атрибуты и внутреннюю структуру документа. Контроль за правильностью использования тегов осуществляется при помощи специального набора правил, называемых DTD-описаниями, которые используются программой клиента при разборе документа. Для каждого класса документов определяется свой набор правил, описывающих грамматику соответствующего языка разметки. С помощью SGML можно описывать структурированные данные, организовывать информацию, содержащуюся в документах, представлять эту информацию в некотором стандартизованном формате. Но ввиду некоторой своей сложности SGML использовался в основном для описания синтаксиса других языков (наиболее известным из которых является HTML), и немногие приложения работали с SGML-документами напрямую.

 

Гораздо более простой и удобный, чем SGML, язык HTML позволяет определять оформление элементов документа и имеет некий ограниченный набор инструкций — тегов, при помощи которых осуществляется процесс разметки. Инструкции HTML в первую очередь предназначены для управления процессом вывода содержимого документа на экране программы-клиента и определяют этим самым способ представления документа, но не его структуру. В качестве элемента гипертекстовой базы данных, описываемой HTML, используется текстовый файл, который может легко передаваться по сети с использованием протокола HTTP. Эта особенность, а также то, что HTML является открытым стандартом и огромное количество пользователей имеет возможность применять возможности этого языка для оформления своих документов, безусловно, повлияли на рост популярности HTML и сделали его сегодня главным механизмом представления информации в Интернете.

 

Однако HTML сегодня уже не удовлетворяет в полной мере требованиям, предъявляемым современными разработчиками к языкам подобного рода. И ему на смену был предложен новый язык гипертекстовой разметки, мощный, гибкий и, одновременно с этим, удобный язык XML. В чем же заключаются его достоинства?

 

XML (Extensible Markup Language) — это язык разметки, описывающий целый класс объектов данных, называемых XML-документами. Он используется в качестве средства для описания грамматики других языков и контроля за правильностью составления документов. То есть сам по себе XML не содержит никаких тегов, предназначенных для разметки, он просто определяет порядок их создания.

 

Тезаурусные модели основаны на принципе организации словарей, содержат определенные языковые конструкции и принципы их взаимодействия в заданной грамматике. Эти модели эффективно используются в системах-переводчиках, особенно многоязыковых переводчиках. Принцип хранения информации в этих системах и подчиняется тезаурусным моделям.

 

Дескрипторные модели — самые простые из документальных моделей, они широко использовались на ранних стадиях использования документальных баз данных. В этих моделях каждому документу соответствовал дескриптор — описатель. Этот дескриптор имел жесткую структуру и описывал документ в соответствии с теми характеристиками, которые требуются для работы с документами в разрабатываемой документальной БД. Например, для БД, содержащей описание патентов, дескриптор содержал название области, к которой относился патент, номер патента, дату выдачи патента и еще ряд ключевых параметров, которые заполнялись для каждого патента. Обработка информации в таких базах данных велась исключительно по дескрипторам, то есть по тем параметрам, которые характеризовали патент, а не по самому тексту патента.

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Нормализация баз данных | Инфологическое моделирование предметной области

Дата добавления: 2014-01-11; Просмотров: 2241; Нарушение авторских прав?;


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



ПОИСК ПО САЙТУ:


Рекомендуемые страницы:

Читайте также:
studopedia.su - Студопедия (2013 - 2019) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление
Генерация страницы за: 0.004 сек.