Создание логической модели. Логическая модель данных

Разработка информационных систем (ИС) – это про создание средств управления информацией. ИС принимают информацию, по определенным правилам перерабатывают ее и отдают результат потребителям: на печать, на экран, в наушники, передают в другие системы.

Поэтому для того, чтобы создать качественную ИС, не достаточно понять бизнес-процессы и потребности Заказчика. Важно понимать, какой именно информацией система должна управлять. А для этого нужно знать, какие объекты попадают в предметную область проектируемой ИС и какие логические связи между ними существуют. Для формирования такого понимания используются логические модели предметной области.

Что иллюстрирует логическая модель

Целью построения логической модели является получение графического представления логической структуры исследуемой предметной области.

Логическая модель предметной области иллюстрирует сущности, а также их взаимоотношения между собой.

Сущности описывают объекты, являющиеся предметом деятельности предметной области, и субъекты, осуществляющие деятельность в рамках предметной области. Свойства объектов и субъектов реального мира описываются с помощью атрибутов.

Взаимоотношения между сущностями иллюстрируются с помощью связей. Правила и ограничения взаимоотношений описываются с помощью свойств связей. Обычно связи определяют либо зависимости между сущностями, либо влияние одной сущности на другую.

Пример: Заказ пиццы

Клиент оформляет заказ на приобретение пиццы. В общем случае клиент может заказать в разном количестве пиццы разных сортов. Поэтому каждый заказ включает позиции. Каждая позиция указывает сорт пиццы, которую клиент желает получить, а также ее количество.

Основные требования

Основные требования к содержанию модели

1. Логическая модель должна отображать все сущности и связи, значимые для той цели, ради которой мы ее рисуем.

2. Все объекты модели (и сущности, и связи) должны быть именованы. Именование сущностей и связей должно выполняться в терминах предметной области.

3. Для связей должна быть указана кратность (один — многие).

4. Для каждой связи должно быть указано направление чтения.

Пример: на модель добавлены наименования связей, их размерности и направление чтения.

5. Для сущностей должны быть указаны как минимум основные атрибуты.

Пример: для сущностей указаны основные атрибуты

Основные требования к качеству модели:

<Сущность 1> — <отношение / влияние> — <Сущность 2>.

Чтение ранее рассмотренного примера: Клиент оформляет заказ. Заказ включает в себя позиции, в каждой из которых указывается какого сорта пиццу и в каком количестве желает получить клиент.

Клиент может существовать без заказа. Однако заказ невозможно зарегистрировать без указания клиента. Один клиент может оформить неограниченное количество заказов

В соответствии с моделью в одном заказе может быть бесконечное количество позиций. Необходимо уточнить, на сколько это корректно.

2. Модель должна быть структурирована, сущности должны быть сгруппированы по логическому смыслу.

3. Крайне желательно избегать пересечения связей.

4. Расположение объектов модели должно быть таким, чтобы ее удобно было читать.

Есть одно наблюдение — если на модель смотреть приятно, то скорее всего она выполнена качественно.

• Необходимо определить, зачем нам нужна логическая модель. На какие вопросы она должна нам в конце концов ответить? Почему она повлияет на качество выполнения анализа и как поможет решению поставленной перед нами задачи?

Без ответов на эти вопросы разработка модели теряет всякий смысл, поскольку мы будем делать что-то, от чего особо ничего не ожидаем. Соответствующим будет и результат.

Ответы на эти вопросы дают нам требования к модели, а в ходе разработки позволят принимать решения о ее развитии и судить о ее качестве.

• Необходимо определить границы моделирования — какую часть исследуемой предметной области модель должна охватить.

Как правило, ответ на этот вопрос вытекает из понимания стоящей перед бизнес-аналитиком задачи.

В большинстве случаев границы моделирования определяются либо исследуемыми бизнес-процессами, либо фрагментом информационного пространства компании, попадающим под решаемую задачу.

• Разработка логической модели должна начинаться в момент начала исследования предметной области и заканчиваться тогда, когда завершается выполнение задачи. Это едва ли не единственный артефакт, который разрабатывается на протяжении всего анализа предметной области и определения требований к системе.

Разработка логической модели – итеративный процесс. Она должна последовательно, по мере проработки предметной области и поставленной задачи, уточняться и детализироваться.

• В ходе анализа осуществляется выявление и отображение на модели сущностей и связей.

Логическую модель надо строить так, чтобы сущности назывались именами существительными, связи — глаголами, а чтение диаграммы рождало бы пусть и корявые, но предложения, описывающие то, что происходит в предметной области. Если этого удалось добиться, то модель вышла замечательная. Если не удалось такое, то разработчику модели еще есть над чем поработать.

• По мере проработки модели уточняется состав сущностей и связей, а также определяются атрибуты сущностей.

Заключение

Важно помнить, что логическая модель — это не про структуру базы данных, это про логическую структуру предметной области твоей задачи. Исключая ее из разрабатываемых атрибутов, ты лишаешь себя эффективного инструмента анализа и проектирования, позволяющего очень точно учесть аспекты бизнеса, не иллюстрируемые динамическими моделями.

И наоборот — своевременное и грамотное использование логической модели делает ее очень сильным инструментов в руках бизнес- или системного аналитика.

Сергей Калинов

Ведущий бизнес-аналитик

Логические модели реализуются средствами так называемой логики предикатов.

Предикат – функция, принимающая только два значения – «истина» и «ложь» и предназначаемая для выражения свойств объектов и связей между ними.

Выражение, в котором подтверждается или опровергается наличие каких-либо свойств у объекта наз. высказыванием.

Константы логики предикатов служат для именования объектов предметной области.

Логические выражения (или высказывания) образуют атомарные (простейшие) формулы.

Интерпретация предикатов – множество всех допустимых связываний переменных с константами. При этом связывани я – подстановка констант вместо переменных.

Высказывание логически следует из заданных посылок. Оно истинно всегда, когда истинны посылки.

Наиболее простым языком логики является исчисление высказываний, в которых отсутствуют переменные. К каждому высказыванию можно приписать значение «истинно» или «ложно». Отдельные высказывания могут соединяться связками «и», «или», «не», которые называются бумейми операторами.

Основу исчисления высказываний составляют правила образования сложных высказываний из атомарных.

Пример сложных высказываний.

А – истинно и В – ложно.

А и В истинно.

А и В – логические высказывания, о которых можно сказать, что они истинны или ложны. Исчисление высказываний – недостаточно выразительное средство для обработки знаний, так как в нем не могут быть представлены выражения, включающие переменные с кванторами.

Исчисление предикатов с кванторами (логика предикатов) является расширением исчисления высказываний, в которых для выражения отношений предметной области могут использоваться предложения, включающие не только константы, но и переменные.

Предикаты: clear (a), clear (c), ontable (a), ontable (c), on (c,b), cube(a), cube(b), pyram.de(c).

В общем случае модели, основанные на логике предикатов, описываются формальной системой, которая задается четверкой:

М = {Т, Р, А, П}

Т – множество базовых элементов (алфавит)

Р – множество синтаксических правил, на которых можно строить синтаксически корректные предложения

А – множество аксиом или несколько синтаксически правильных предложений, заданных априорно

П – правила продукций (правило вывода или семантическое правило, с помощью которого можно расширить множество А, добавляя в него синтаксически правильные предложения

Главное преимущество логических моделей: возможность непосредственно запрограммировать механизм вывода логически правильных предложений. Однако, с помощью правил, задающих синтаксис языка, нельзя установить истинность или ложность того или иного высказывания. Это распространяется на все языки программирования, реализующие логику предикатов.

Высказывание может быть построено синтаксически правильно, но оказаться совершенно бессмысленным.

Логические модели представления и манипулирования знаний были особенно популярны в 70-х годах 20 века, особенно с появлением языка пролог.

По мере того, как в поле зрения исследователей включались все новые интеллектуальные задачи, стало ясно, что говорить о доказательном выводе можно в небольшом числе случаев, когда проблемная область, в которой решалась задача, формально описана и полностью известна. Но в большинстве задач, где интеллект человека позволяет найти решение, связанное с областями, где знания принципиально не полны, не точны и не корректны. При таких условиях речь может идти только о правдоподобном выводе, при котором окончательный результат получается лишь с некоторой оценкой уверенности в его истинности.

Поэтому дальнейшее развитие баз знаний, использующих логические модели, шло по пути работ в области так называемых индуктивных логик, логик «здравого смысла», логик «веры» и др. логических систем, имеющих мало общего с классической логикой.

ФРЕЙМ

Фрейм – структура данных для представления стереотипных ситуаций. Модель представления данных на основе фреймов использует концепцию организации памяти понимания и обучения человека, предложена в 1979 году М. Минским.

Фрейм (рамка) – единица представления знаний, детали которой могут изменятсяв соответствии с текущей ситуацией. Фрейм в каждый момент времени может быть дополнен различной информацией, касающейся способов его применения, последствий этого применения и т.п.

Структура фрейма – характеристика описываемой стереотипной ситуации и их значения, которые называются слотами и заполнителями слотов .

Структура:

(Имя фрейма: Имя слота 1 (значение слота 1); Имя слота 2 (значение слота2); . . . Имя слота N (значение слотаN))

Значением слота может быть практически что угодно: числа, формулы, тексты на естественном языке, программы, правила вывода или ссылка на другие слоты данного фрейма или других фреймов.

В качестве значения слота может быть значение слота более низкого уровня, что позволяет реализовать «принцип матрешки».

Фрейм – структура данных, представляющая стереотипную ситуацию. К каждому фрейму присоединяется несколько видов информации. Часть этой информации о том, как использовать фрейм, другая часть – о том, что можно ожидать далее, еще одна часть – что следует делать, если ожидания не подтвердятся.

Фрейм можно представить в виде своеобразной таблицы.

В таблице дополнительные столбцы предназначаются для описания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов.

В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма. Так образуются сети фреймов.

Существует несколько способов получения слотом значения во фрейм экземпляре:

1) по умолчанию от фрейма образца;

2) через наследование свойств от фрейма указанного в слоте АКО;

3) по формуле, указанной в слоте;

4) через присоединяющуюся процедуру;

5) явно из диалога с пользователем;

6) из БД.

Важнейшим свойством теории фреймов является так называемое наследование свойств. Это наследование происходит по АКО – связям. A KIND OF (AKO)

Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов.

В сети фреймов на рисунке понятие «ученик» наследует свойства фреймов «ребенок» и «человек», которые находятся на более высоком уровне иерархии. Так, на вопрос «любят ли ученики сладкое», следует ответ «да», так как этим свойством обладают все дети, что указано во фрейме «ребенок».

Наследование может быть частичным, так как возраст учеников не наследуется из фрейма «ребенок», так как указан явно в своем собственном фрейме.

Различают статические и динамические системы фреймов.

В статических системах фреймов фреймы не могут быть изменены в процессе решения задачи, а в динамических системах фреймов этот допустимо.

В системах программирования, основанных на фреймах, говорят, что они являются объектно-ориентированными. Каждый фрейм соответствует некоторому объекту предметной области, а слоты содержат описывающие этот объект данные, т.е. в слотах содержатся значения признаков объекта.

Фрейм может быть представлен в виде списка свойств, а если использовать средства БД, то в виде записи.

Наиболее ярко достоинства фреймовых систем представления знаний проявляются в том случае, когда родовидовые связи изменяются нечасто и предметная область насчитывает немного исключений.

Во фреймовых системах данные о родовидовых связях хранятся явно как и значения других типов.

Значения слотов представляются в системе в единственном экземпляре, так как включаются только в один фрейм, описывающий наиболее общие понятия из всех тех, которые содержит слот с данным именем. Такое свойство систем фреймов обеспечивает экономное размещение базы знаний в памяти компьютера.

Еще одно достоинства фреймов – значение каждого слота может быть вычислено с помощью соответствующих процедур или найдено эвристическими методами. Фреймы позволяют манипулировать как декларативными, так и процедурными знаниями.

Недостатки фреймовых систем: относительно высокая сложность.

ЛЕКЦИЯ

Логические модели данных.

Иерархические, сетевые, реляционные модели данных.

Принципы построения.

Преимущества и недостатки

В процессе развития теории систем баз данных термин «модель данных» имел разное содержание. Для более глубокого понимания существа отдельных понятий рассмотрим некоторые особенности использования этого понятия в контексте эволюции баз данных.

11.1. О понятии «модель данных»

Первоначально понятие модели данных употреблялось как синоним структуры данных в конкретной базе данных. Структурная трактовка полностью согласовывалась с математическим определением понятия модели как множества с заданными на нем отношениями. Но, следует отметить, что объектом моделирования в данном случае являются не данные вообще, а конкретная база данных. Разработки новых архитектурных подходов, основанных на идеях многоуровневой архитектуры СУБД, показали, что уже недостаточно рассматривать отображение представлений конкретной базы данных. Требовалось решение на метауровне, позволяющее оперировать множествами всевозможных допустимых представлений баз данных в рамках заданной СУБД или, что эквивалентно, инструментальными средствами, используемыми для их спецификации. В этой связи возникла потребность в термине, который обозначал бы инструмент, а не результат моделирования, и соответствовал бы, таким образом, множеству всевозможных баз данных некоторого класса. Т.е. инструмент моделирования баз данных должен включать не только средства структурирования данных, но и средства манипулирования данными. Поэтому модель данных в инструментальном смысле стала пониматься как алгебраическая система – множество всевозможных допустимых типов данных, а также определенных на них отношений и операций. Позднее в это понятие стали включать еще и ограничения целостности, которые могут налагаться на данные. В результате проблема отображения данных в многоуровневых СУБД и системах распределенных баз данных стала рассматриваться как проблема отображения моделей данных.

Важно подчеркнуть, что для разработчиков и пользователей СУБД точным определением реализованной в ней модели данных фактически являются языковые средства определения данных и манипулирования данными. Поэтому отождествлять такой язык со схемой базы данных (результатом моделирования) – конкретной спецификацией в этом языке – неправомерно.

Начиная с середины 70-х годов, под влиянием предложенной в тот период концепции абстрактных типов само понятие типа данных в языках программирования стало трансформироваться таким образом, что в него стали вкладывать не только структурные свойства, но и элементы поведения (изменения данных). В дальнейшем это послужило основой для формирования концепции объекта, на которой базируются современные объектные модели.

В связи с этим был предложен новый подход, при котором модель данных рассматривается как система типов. Такой подход обеспечивал естественные возможности интеграции баз данных и языков программирования, способствовал формированию направления, связанного с созданием так называемых систем программирования баз данных. Трактовке модели данных как системы типов соответствуют не только уже существующие широко используемые модели, но также объектные модели, завоевывающие все большее влияние.

Итак, модель данных – модель логического уровня проектирования БД. Ее можно рассматривать как сочетание трех компонентов (слайд 2 ):

1. Структурный компонент, т.е. набор правил, по которым может быть построена БД.

2. Управляющий компонент, определяющий типы допустимых операций с данными (сюда относятся операции обновления и извлечения данных, а также операции изменения структуры БД).

3. Поддержка набора (необязательная) ограничений целостности данных, гарантирующая корректность используемых данных.

С точки зрения структурного компонента выделяют модели на основе записей. В модели на основе записей структуру данных составляет совокупность нескольких типов записей фиксированного формата. Каждый тип записи определяет фиксированное количество полей, каждое из которых имеет фикси рованную длину.

Существуют три основных типа логических моделей данных на основе записей ( слайд 3 ):

- реляционная модель данных ( relational data model );

- сетевая мо дель данных (network data model );

- иерархическая модель данных ( hierarchical data model ).

Иерархическая и сетевая модели данных были созданы почти на десять лет раньше реляционной модели данных, потому их связь с концепциями традиционной обработки файлов более очевидна.

11.2. Реляционная модель данных

Реляционная модель данных основана на понятии математических отношений. В реляционной модели данные и связи представлены в виде таблиц, каждая из которых имеет несколько столбцов с уникальными именами. На слайде (слайд 4 ) показан пример реляционной схемы, содержащей сведения о кафедрах ВУЗа и кадровом составе. Например, из таблицы «Кадровый состав» видно, что сотрудник Иванов И.И. работает в должности заведующего кафедрой 22, которая, согласно данным из таблицы «Структура», расположена в корпусе А, в комнате 322. Здесь важно отметить, что между отношениями «Кадровый состав» и «Структура» существует следующая связь: сотрудник работает на кафедре. Однако между этими двумя отношениями нет явно заданной связи: ее существование можно заметить, только зная, что атрибут Каф в отношении «Кадровый состав» эквивалентен атрибуту Каф в отношении «Структура».

Необходимо отметить, что в реляционной модели данных единственное требова ние состоит в том, чтобы база данных с точки зрения пользователя выглядела как набор таблиц. Однако такое восприятие относится только к логической структуре базы данных, т.е. к внешнему и к концептуальному уровням архитек туры ANSI / SPARC . Оно не относится к физической структуре базы данных, ко торая может быть реализована с помощью разнообразных структур хранения.

На слайдах (слайды 5, 6 ) представлена реляционная модель данных для ПрО «сотрудники-проекты-детали-поставщики».

11.3. Сетевая модель данных

В сетевой модели данные представлены в виде коллекций записей, а связи в виде наборов. В отличие от реляционной модели, связи здесь явным образом моделируются наборами, которые реализуются с помощью указателей (слайд 5 ). Сетевую модель можно представить как граф с записями в виде узлов графа и наборами в виде его ребер. На слайде показан пример сетевой схемы для тех же наборов данных, которые показаны в реляционной модели.

Самой популярной сетевой СУБД является система IDMS / R фирмы Computer Associates .

На слайдах (слайды 8, 9 ) представлены варианты сетевой модели данных для ПрО «сотрудники-проекты-детали-поставщики».

11.4. Иерархическая модель данных

Иерархическая модель является ограниченным подтипом сетевой модели. В ней данные также представлены как коллекции записей, а связи – как наборы. Однако в иерархической модели узел может иметь только одного родителя. Иерархическая модель может быть представлена как древовидный граф с записями в виде узлов (которые также называются сегментами) и множествами в виде ребер (слайд 6 ). На слайде приведен пример иерархической схемы для тех же наборов данных, которые показаны в предыдущих моделях.

Самой распространенной иерархической СУБД является система IMS корпорации IBM , хотя она обладает также некоторыми другими неиерархическими чертами.

На слайдах (слайды 11, 12 ) представлена варианты иерархической модели данных для ПрО «сотрудники-проекты-детали-поставщики».

11.5. Преимущества и недостатки моделей

Основанные на записях (логические) модели данных используются для определения общей структуры базы данных и высокоуровневого описания ее реализации. Их основной недостаток заключается в том, что они не дают адекватных средств для явного указания ограничений, накладываемых на данные. В то же время в объектных моделях данных отсутствуют средства указания их логической структуры, но за счет предоставления пользователю возможности указать ограничения для данных они позволяют в большей мере представить семантическую суть хранимой информации.

Большинство современных коммерческих систем основано на реляционной модели, тогда как самые первые системы баз данных создавались на основе сетевой или иерархической модели. При использовании последних двух моделей от пользователя требуется знание физической организации базы данных, к которой он должен осуществлять доступ. При работе с реляционной моделью независимость от данных обеспечивается в значительно большей степени. Следовательно, если в реляционных системах для обработки информации в базе данных принят декларативный подход (т.е. они указывают, какие данные следует извлечь), то в сетевых и иерархических системах – навигационный подход (т.е. они указывают, как их следует извлечь).

Сетевые и иерархические структуры в основном ориентированы на то, чтобы связи между данными хранились вместе с самими данными. Такое объединение реализовалось, например, агрегированием данных (построением сложных понятийных структур и данных) или введением ссылочного аппарата, фиксирующего семантические связи, непосредственно в записи данных.

Табличная форма представления информации является наиболее распространенной и понятной. Кроме того, такие семантически более сложные формы, как деревья и сети, путем введения некоторой избыточности могут быть сведены к табличным. При этом связи между данными также будут представлены в форме двумерных таблиц.

Реляционный подход, в основе которого лежит принцип разделения данных и связей, обеспечивает с одной стороны независимость данных, а с другой – более простые способы реализации хранения и обновления.

Многомерные модели, коммерческие реализации которых появились в начале 90-х годов для поддержки технологий OLAP представляют собой некоторое расширение модели универсальных отношений новыми операционными возможностями, обеспечивающими, в частности, необходимые для OLAP функции агрегирования данных. Таким образом, многомерные модели представляют собой особую разновидность реляционной модели.

11.6. Документальные системы и интеграция моделей

Приведенные выше положения разрабатывались и действительно широко используются для баз данных хорошо структурированной информации. Однако уже сегодня одной из важнейших проблем становится обеспечение интеграции неоднородных информационных ресурсов, и в частности слабоструктурированных данных. Необходимость ее решения связывается со стремлением к полноценной интеграции систем баз данных в среду Web-технологий. При этом уже недостаточно простого обеспечения доступа к базе данных традиционным способом “из-под” HTML-форм. Нужна интеграция на модельном уровне. И в этом случае проблема семантической интероперабельности информационных ресурсов сводится к задаче разработки средств и технологий, предусматривающих явную спецификацию метаданных для ресурсов слабоструктурированных данных на основе традиционных технологий моделирования из области баз данных.

Именно на достижение этой цели направлены интенсивные разработки WWW -консорциумом языка XML и его инфраструктуры (фактически, новой модели данных для этой среды), объектной модели документов и других средств, которые, как можно ожидать, в близкое время станут основой технологий управления информационными ресурсами. Это направление связано с другой глобальной проблемой - организацией распределенных неоднородных информационных систем на основе построения репозиториев метаданных (этому понятию в классических работах по проектированию баз данных соответствует понятие словарь данных), обеспечивающих возможность семантического отождествления ресурсов и, таким образом, возможность их целенаправленного повторного использования.

ER -диаграммы

Общим способом представления логической модели БД является построение ER-диаграмм (Entity-Relationship - сущность-связь). В этой модели сущность определяется как дискретный объект, для которого сохраняются элементы данных, а связь описывает отношение между двумя объектами.

В примере менеджера турфирмы имеются 5 основных объектов:

Туристы

Путевки

Отношения между этими объектами могут быть определены простыми терминами:

Каждый турист может купить одну или несколько (много) путевок.

Каждой путевке соответствует ее оплата (оплат может быть и несколько, если путевка, например, продана в кредит).

Каждый тур может иметь несколько сезонов.

Путевка продается на один сезон одного тура.

Эти объекты и отношения могут быть представлены ER- диаграммой, как показано на рис 2.

Рис. 2. ER-диаграмма для приложения БД менеджера турфирмы

Объекты, атрибуты и ключи

Далее модель развивается путем определения атрибутов для каждого объекта. Атрибуты объекта - это элементы данных, относящиеся к определенному объекту, которые должны сохраняться. Анализируем составленный словарь данных, выделяем в нем объекты и их атрибуты, расширяем словарь при необходимости. Атрибуты для каждого объекта в рассматриваемом примере представлены в таблице 2.

Таблица 2. Объекты и атрибуты БД

Следует обратить внимание, что несколько элементов отсутствуют. Опущена регистрационная информация, упомянутая в функциональной спецификации. Как ее учесть, вы подумаете самостоятельно и доработаете предложенный пример. Но более важно то, что пока отсутствуют атрибуты, необходимые для связи объектов друг с другом. Эти элементы данных в ER-модели не представляются, так как не являются, собственно, «натуральными» атрибутами объектов. Они обрабатываются по-другому и будут учтены в реляционной модели данных.

Реляционная модель характеризуется использованием ключей и отношений. Существует отличие в контексте реляционной базы данных терминов relation (отношение) и relationship (схема данных). Отношение рассматривается как неупорядоченная, двумерная таблица с несвязанными строками. Схема данных формируется между отношениями (таблицами) через общие атрибуты, которые являются ключами.

Существует несколько типов ключей, и они иногда отличаются только с точки зрения их взаимосвязи с другими атрибутами и отношениями. Первичный ключ уникально идентифицирует строку в отношении (таблице), и каждое отношение может иметь только один первичный ключ, даже если больше чем один атрибут является уникальным. В некоторых случаях требуется более одного атрибута для идентификации строк в отношении. Совокупность этих атрибутов называется составным ключом. В других случаях первичный ключ должен быть специально создан (сгенерирован). Например, в отношение «Туристы» имеет смысл добавить уникальный идентификатор туриста (код туриста) в виде первичного ключа этого отношения для организации связей с другими отношениями БД.

Другой тип ключа, называемый внешним ключом, существует только в терминах схемы данных между двумя отношениями. Внешний ключ в отношении - это атрибут, который является первичным ключом (или частью первичного ключа) в другом отношении. Это - распределенный атрибут, который формирует схему данных между двумя отношениями в БД.

Для проектируемой БД расширим атрибуты объектов кодовыми полями в качестве первичных ключей и используем эти коды в отношениях БД для ссылки на объекты БД следующим образом (табл. 3).

Построенную схему БД еще рано считать законченной, так как требуется ее нормализация. Процесс, известный как нормализация реляционной БД, используется для группировки атрибутов специальными способами, чтобы минимизировать избыточность и функциональную зависимость.

Таблица 3. Объекты и атрибуты БД с расширенными кодовыми полями

Нормализация

Функциональные зависимости проявляются, когда значение одного атрибута может быть определено из значения другого атрибута. Атрибут, который может быть определен, называется функционально зависимым от атрибута, который является детерминантом. Следовательно, по определению, все неключевые (без ключа) атрибуты будут функционально зависеть от первичного ключа в каждом отношении (так как первичный ключ уникально определяет каждую строку). Когда один атрибут отношения уникально не определяет другой атрибут, но ограничивает его набором предопределенных значений, это называется многозначной зависимостью. Частичная зависимость имеет место, когда атрибут отношения функционально зависит от одного атрибута составного ключа. Транзитивные зависимости наблюдаются, когда неключевой атрибут функционально зависит от одного или нескольких других неключевых атрибутов в отношении.

Процесс нормализации состоит в пошаговом построении БД в нормальной форме (НФ).

1. Первая нормальная форма (1НФ) очень проста. Все таблицы БД должны удовлетворять единственному требованию - каждая ячейка в таблицах должна содержать атомарное значение, другими словами, хранимое значение в рамках предметной области приложения БД не должно иметь внутренней структуры, элементы которой могут потребоваться приложению.

2. Вторая нормальная форма (2НФ) создается тогда, когда удалены все частичные зависимости из отношений БД. Если в отношениях не имеется никаких составных ключей, то этот уровень нормализации легко достигается.

3. Третья нормальная форма (3НФ) БД требует удаления всех транзитивных зависимостей.

4. Четвертая нормальная форма (4НФ) создается при удалении всех многозначных зависимостей.

БД нашего примера находится в 1НФ, так как все поля таблиц БД атомарные по своему содержанию. Наша БД также находится и во 2НФ, так как мы искусственно ввели в каждую таблицу уникальные коды для каждого объекта (Код Туриста, Код Путевки и т. д.), за счет чего и добились 2НФ для каждой из таблиц БД и всей базы данных в целом. Осталось разобраться с третьей и четвертой нормальными формами.

Обратите внимание, что они существуют только относительно различных видов зависимостей атрибутов БД. Есть зависимости - нужно стоить НФ БД, нет зависимостей - БД и так находится в НФ. Но последний вариант практически не встречается в реальных приложениях.

Итак, какие же транзитивные и многозначные зависимости присутствуют в нашем примере БД менеджера турфирмы?

Давайте проанализируем отношение «Туристы». Рассмотрим зависимости между атрибутами «Код туриста», «Фамилия», «Имя», «Отчество» и «Паспорт» (рис. 3). Каждый турист, представленный в отношении сочетанием «Фамилия- Имя-Отчество», имеет на время поездки только один паспорт, при этом полные тезки должны иметь разные номера паспортов. Поэтому атрибуты «Фамилия- Имя-Отчество» и «Паспорт» образуют в отношении туристы составной ключ.

Рис. 3. Пример транзитивной зависимости

Как видно из рисунка, атрибут «Паспорт» транзитивно зависит от ключа «Код туриста». Поэтому, чтобы исключить данную транзитивную зависимость, разобьем составной ключ отношения и само отношение на 2 по связям «один-к-одному». В первое отношение, оставим ему имя «Туристы», включаются атрибуты «Код туриста» и «Фамилия», «Имя», «Отчество». Второе отношение, назовем его «Информация о туристах», образуют атрибуты «Код туриста» и все оставшиеся атрибуты отношения «Туристы»: «Паспорт», «Телефон», «Город», «Страна», «Индекс». Эти два новых отношения уже не имеют транзитивной зависимости и находятся в 3НФ.

Многозначные зависимости в нашей упрощенной БД отсутствуют. Для примера предположим, что для каждого туриста должны храниться несколько контактных телефонов (домашний, рабочий, сотовый и пр., что весьма характерно на практике), а не один, как в примере. Получаем многозначную зависимость ключа - «Код туриста» и атрибутов «Тип телефона» и «Телефон», в этой ситуации ключ перестает быть ключом. Что делать? Проблема решается также путем разбиения схемы отношения на 2 новые схемы. Одна из них должна представлять информацию о телефонах (отношение «Телефоны»), а вторая о туристах (отношение «Туристы»), которые связываются по полю «Код туриста». «Код туриста» в отношении «Туристы» будет первичным ключом, а в отношении «Телефоны» - внешним.

В процессе создания БД можно выделить несколько этапов, на каждом из которых конкретизируется и уточняется структура проектируемой БД.

1) Создание концептуальной модели бд.

Процесс создания концептуальной модели в большей степени относится к проектированию всей информационной системы, одной из частей которой является база данных. На данном этапе происходит анализ задач, решаемых в конкретной предметной области, описываются объекты предметной области и взаимосвязи этих объектов. Концептуальная модель также может содержать описание процессов, которые происходят с объектами предметной области, что позволяет наиболее полно учесть все нюансы функционирования разрабатываемой информационной системы. При проектировании концептуальной модели не учитываются особенности реализации определенных частей информационной системы и не рассматриваются вопросы повышения эффективности обработки информации.

2) Создание логической модели бд.

Логическая модель БД представляет собой результат преобразования концептуальной модели, в котором основными объектами становятся информационные объекты. В качестве последних выступают сущности – объекты или события, информацию о которых необходимо сохранять в базе данных. Сущности характеризуются набором некоторых свойств, называемых атрибутами. Логическая модель отражает логические связи между сущностями вне зависимости от того, каким образом будут храниться данные. Логическая модель БД является универсальной, поскольку никак не связана с конкретной реализацией СУБД. Названия сущностей и атрибутов в логической модели могут совпадать с названиями, используемыми в реальной жизни.

Для описания схемы базы данных на логическом уровне проектирования служит диаграмма “сущности-связи” (Entity-Relationship diagram или ER‑diagram). Существуют различные варианты диаграмм “сущности-связи”. Способы изображения элементов ER-диаграмм стали называть нотациями. На них одни и те же элементы графически изображаются по-разному. Известны нотация Мартина, нотация IDEF1X и др. Кроме того, различные программные средства, реализующие одну и ту же нотацию, могут отличаться своими возможностями. 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 .

3) Создание физической модели бд.

Физическая модель является отображением логической модели применительно к конкретной СУБД. Одной и той же логической модели базы данных может соответствовать несколько различных физических моделей, отражающих особенности реализации конкретных СУБД. В физической модели важно описать всю информацию о физических объектах базы данных – таблицах, колонках, индексах, процедурах и т.д.

Современные средства проектирования физической модели БД позволяют на основе созданной модели сформировать необходимые предписания (команды, запросы) для выбранной системы управления базой данных. СУБД на основании полученных предписаний формирует физическую структуру базы данных, предназначенную для хранения реальной информации.

Рассмотрим процесс проектирования БД информационной системы, предназначенной для хранения и сопровождения информации о помещениях университета: аудиториях, лабораториях, вспомогательных помещениях.

1) Создание концептуальной модели БД

Любое помещение характеризуется следующими параметрами: информация о корпусе, в котором расположено помещение; номер помещения; этаж, на котором оно расположено; краткое описание расположения помещения в корпусе; размеры помещения (ширина, длина и высота потолка в метрах).

Необходимо учитывать, что для аудиторий имеют значение такие параметры, как количество мест для слушателей и количество досок; лаборатории характеризуются количеством лабораторных стендов и максимальной потребляемой мощностью лабораторного электрооборудования; вспомогательные помещения должны содержать описание предназначения помещения.

Кроме того, все помещения могут характеризоваться дополнительными необязательными реквизитами, например, фамилия и инициалы ответственного за противопожарную безопасность; контактный телефон ответственного за противопожарную безопасность; периодичность планового осмотра и проверки технического состояния помещения; тип системы вентиляции и кондиционирования воздуха и т.д.

Количество необязательных реквизитов помещения не является конечным множеством и может увеличиваться в процессе эксплуатации информационной системы.

Допустимо использование каждого помещения несколькими подразделениями университета. При этом информационная система должна учитывать, что структура подразделений университета имеет иерархический вид, когда одни подразделения входят в состав других.

2) Создание логической модели БД

Выделим основные информационные объекты, информацию о которых будет храниться в базе данных, атрибуты этих объектов и связи между объектами. Логическую модель представим в виде диаграммы «сущности-связи» в нотации IDEF1X (рис.1).

Рис. 1. Логическая модель БД

3) Создание физической модели БД

Выбрав СУБД Oracle в качестве целевой, преобразуем логическую модель в физическую (рис. 2).

Рис. 2. Физическая модель БД