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) |
Лекция 15. Концептуальные модели данных
В отличие от инфологической модели предметной области, описывающей по некоторым правилам сведения об объектах материального мира и связи между ними, которые следует иметь в БД, концептуальная модель описывает хранимые в ЭВМ данные и связи. В силу этого каждая модель данных неразрывно связана с языком описания данных конкретной СУБД. По существу, модель данных — это совокупность трех составляющих: типов структур данных, операций над данными, ограничений целостности. Другими словами, модель данных представляет собой некоторое интеллектуальное средство проектировщика, позволяющее реализовать интерпретацию сведений о предметной области в виде формализованных данных в соответствии с определенными требованиями, т. е. средство абстракции, которое дает возможность увидеть «лес» (информационное содержание данных), а не отдельные «деревья» (конкретные значения данных). Типы структур данных Среди широкого множества определений, обозначающих типы структур данных, наиболее распространена терминология CODASYL (Conference of DAta SYstems Language) — международной ассоциации по языкам систем обработки данных, созданной в 1959 г. В соответствии с этой терминологией используют пять типовых структур (в порядке усложнения): 1. элемент данных; 2. агрегат данных; 3. запись; 4. набор; 5. база данных. Дадим краткие определения этих структур. Элемент данных — наименьшая поименованная единица данных, к которой СУБД может адресоваться непосредственно и с помощью которой выполняется построение всех остальных структур данных. Агрегат данных — поименованная совокупность элементов данных, которую можно рассматривать как единое целое. Агрегат может быть простым или составным (если он включает в себя другие агрегаты). Запись — поименованная совокупность элементов данных и (или) агрегатов. Таким образом, запись — это агрегат, не входящий в другие агрегаты. Запись может иметь сложную иерархическую структуру, поскольку допускает многократное применение агрегации. Набор — поименованная совокупность записей, образующих двухуровневую иерархическую структуру. Каждый тип набора представляет собой связь между двумя типами записей. Набор определяется путем объявления одного типа записи «записью-владельцем», а других типов записей — «записями-членами». При этом каждый экземпляр набора должен содержать один экземпляр «записи-владельца» и любое количество «записей-членов». Если запись представляет в модели данных сущность, то набор — связь между сущностями. Например, если рассматривать связь «учится» между сущностями «учебная группа» и «студент», то первая из сущностей объявляется «записью-владельцем» (она в экземпляре набора одна), а вторая — «записью-членом» (их в экземпляре набора может быть несколько). База данных — поименованная совокупность экземпляров записей различного типа, содержащая ссылки между записями, представленные экземплярами наборов. Отметим, что структуры БД строятся на основании следующих основных композиционных правил: 1. БД может содержать любое количество типов записей и типов наборов; 2. между двумя типами записей может быть определено любое количество наборов; 3. тип записи может быть владельцем и одновременно членом нескольких типов наборов. Следование данным правилам позволяет моделировать данные о сколь угодно сложной предметной области с требуемым уровнем полноты и детализации. Рассмотренные типы структур данных могут быть представлены в различной форме — графовой; табличной; в виде исходного текста языка описания данных конкретной СУБД. Операции над данными Операции, реализуемые СУБД, включают селекцию (поиск) данных и действия над ними. Селекция данных выполняется с помощью критерия, основанного на использовании или логической позиции данного (элемента, агрегата, записи) или значения данного, либо связей между данными. Селекция на основе логической позиции данного базируется на упорядоченности данных в памяти системы. При этом критерии поиска могут формулироваться следующим образом: 1. найти следующее данное (запись); 2. найти предыдущее данное; 3. найти п- еданное; 4. найти первое (последнее) данное. Этот тип селекции называют селекцией посредством текущей селекции, в качестве которой используется индикатор текущего состояния, автоматически поддерживаемый СУБД и, как правило, указывающий на некоторый экземпляр записи БД. Критерий селекции по значениям данных формируется из простых или булевых условий отбора. Примерами простых условий поиска являются: 1. ВОЕННО-УЧЕТНАЯ СПЕЦИАЛЬНОСТЬ = 200100; 2. ВОЗРАСТ > 20; 3. ДАТА < 19.04.2002 и т.п. Булево условие отбора формируется путем объединения простых условий с применением логических операций, например: 1. (ДАТА_РОЖДЕНИЯ < 28.12.1963) И (СТАЖ > 10); 2. (УЧЕНОЕ_ЗВАНИЕ = ДОЦЕНТ) ИЛИ (УЧЕНОЕ ЗВАНИЕ = ПРОФЕССОР) и т.п. Если модель данных, поддерживаемая некоторой СУБД, позволяет выполнить селекцию данных по связям, то можно найти данные, связанные с текущим значением какого-либо данного. Например, если в модели данных реализована двунаправленная связь «учится» между сущностями «студент» и «учебная группа», можно выявить учебные группы, в которых учатся юноши (если в составе описания студента входит атрибут «пол»). Как правило, большинство современных СУБД позволяют осуществлять различные комбинации описанных выше видов селекции данных. Ограничения целостности. Эти логические ограничения на данные используются для обеспечения непротиворечивости данных некоторым заранее заданным условиям при выполнении операций над ними. По сути ограничения целостности — это набор правил, используемых при создании конкретной модели данных на базе выбранной СУБД. Различают внутренние и явные ограничения. Ограничения, обусловленные возможностями конкретной СУБД, называют внутренними ограничениями целостности. Эти ограничения касаются типов хранимых данных (например, «текстовый элемент данных может состоять не более чем из 256 символов» или «запись может содержать не более 100 полей») и допустимых типов связей (например, СУБД может поддерживать только так называемые функциональные связи, т.е. связи типа 1:1, 1: М или М: 1). Большинство существующих СУБД поддерживают прежде всего именно внутренние ограничения целостности, нарушения которых приводят к некорректности данных и достаточно легко контролируются. Ограничения, обусловленные особенностями хранимых данных о конкретной ПО, называют явными ограничениями целостности. Эти ограничения также поддерживаются средствами выбранной СУБД, но они формируются обязательно с участием разработчика БД путем определения (программирования) специальных процедур, обеспечивающих непротиворечивость данных. Например, если элемент данных «зачетная книжка» в записи «студент» определен как ключ, он должен быть уникальным, т.е. в БД не должно быть двух записей с одинаковыми значениями ключа. Другой пример: пусть в той же записи предусмотрен элемент «военно-учетная специальность» и для него отведено шесть десятичных цифр. Тогда другие представления этого элемента данных в БД невозможны. С помощью явных ограничений целостности можно организовать как «простой» контроль вводимых данных (прежде всего на предмет принадлежности элементов данных фиксированному и заранее заданному множеству значений: например, элемент «ученое звание» не должен принимать значение «почетный доцент», если речь идет о российских ученых), так и более сложные процедуры (например, введение значения «профессор» элемента данных «ученое звание» в запись о преподавателе, имеющем возраст 25 лет, должно требовать, по крайней мере, дополнительного подтверждения). Элементарная единица данных может быть реализована множеством способов, что, в частности, привело к многообразию известных моделей данных. Модель данных определяет правила, в соответствии с которыми структурируются данные. Обычно операции над данными соотносятся с их структурой. Разнообразие существующих моделей данных соответствует разнообразию областей применения и предпочтений пользователей. В специальной литературе встречается описание довольно большого количества различных моделей данных. Хотя наибольшее распространение получили иерархическая, сетевая и, бесспорно, реляционная модели, вместе с ними следует упомянуть и некоторые другие. Используя в качестве классификационного признака особенности логической организации данных, можно привести следующий перечень известных моделей: 1. иерархическая модель данных; 2. сетевая модель данных; 3. реляционная модель данных; 4. бинарная модель данных; 5. семантическая сеть.
Дата добавления: 2014-01-13; Просмотров: 440; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |