Глава 2. Базовые понятия реляционной модели данных

Глава 2. Базовые понятия реляционной модели данных

Общая характеристика реляционной модели данных

Основы реляционной модели данных были впервые изложены в статье Е.Кодда [43] в 1970 г. Эта работа послужила стимулом для большого количества статей и книг, в которых реляционная модель получила дальнейшее развитие. Наиболее распространенная трактовка реляционной модели данных принадлежит К.Дейту [11]. Согласно Дейту, реляционная модель состоит из трех частей:

• Структурной части.
• Целостной части.
• Манипуляционной части.

Структурная часть описывает, какие объекты рассматриваются реляционной моделью. Постулируется, что единственной структурой данных, используемой в реляционной модели, являются нормализованные n-арные отношения.

Целостная часть описывает ограничения специального вида, которые должны выполняться для любых отношений в любых реляционных базах данных. Это целостность сущностей и целостность внешних ключей.

Манипуляционная часть описывает два эквивалентных способа манипулирования реляционными данными - реляционную алгебру и реляционное исчисление.

В данной главе рассматривается структурная часть реляционной модели.

Типы данных

Любые данные, используемые в программировании, имеют свои типы данных.

Важно! Реляционная модель требует, чтобы типы используемых данных были простыми.

Для уточнения этого утверждения рассмотрим, какие вообще типы данных обычно рассматриваются в программировании. Как правило, типы данных делятся на три группы:

• Простые типы данных.
• Структурированные типы данных.
• Ссылочные типы данных.

Простые типы данных

Простые, или атомарные, типы данных не обладают внутренней структурой. Данные такого типа называют скалярами. К простым типам данных относятся следующие типы:

• Логический.
• Строковый.
• Численный.

Различные языки программирования могут расширять и уточнять этот список, добавляя такие типы как:

• Целый.
• Вещественный.
• Дата.
• Время.
• Денежный.
• Перечислимый.
• Интервальный.
• И т.д.…

Конечно, понятие атомарности довольно относительно. Так, строковый тип данных можно рассматривать как одномерный массив символов, а целый тип данных - как набор битов. Важно лишь то, что при переходе на такой низкий уровень теряется семантика (смысл) данных. Если строку, выражающую, например, фамилию сотрудника, разложить в массив символов, то при этом теряется смысл такой строки как единого целого.

Ссылочные типы данных

Ссылочный тип данных (указатели) предназначен для обеспечения возможности указания на другие данные. Указатели характерны для языков процедурного типа, в которых есть понятие области памяти для хранения данных. Ссылочный тип данных предназначен для обработки сложных изменяющихся структур, например деревьев, графов, рекурсивных структур.

Типы данных, используемые в реляционной модели

Собственно, для реляционной модели данных тип используемых данных не важен. Требование, чтобы тип данных был простым, нужно понимать так, что в реляционных операциях не должна учитываться внутренняя структура данных. Конечно, должны быть описаны действия, которые можно производить с данными как с единым целым, например, данные числового типа можно складывать, для строк возможна операция конкатенации (слияния) и т.д.

Домены

В реляционной модели данных с понятием тип данных тесно связано понятие домена, которое можно считать уточнением типа данных.

Домен - это семантическое понятие. Домен можно рассматривать как подмножество значений некоторого типа данных имеющих определенный смысл. Домен характеризуется следующими свойствами:

• Домен имеет уникальное имя (в пределах базы данных).
• Домен определен на некотором простом типе данных или на другом домене.

• Домен может иметь некоторое логическое условие, позволяющее описать подмножество данных, допустимых для данного домена.
• Домен несет определенную смысловую нагрузку.

Например, домен , имеющий смысл "возраст сотрудника" можно описать как следующее подмножество множества натуральных чисел:

Если тип данных можно считать множеством всех возможных значений данного типа, то домен напоминает подмножество в этом множестве.

Отличие домена от понятия подмножества состоит именно в том, что домен отражает семантику, определенную предметной областью. Может быть несколько доменов, совпадающих как подмножества, но несущие различный смысл. Например, домены "Вес детали" и "Имеющееся количество" можно одинаково описать как множество неотрицательных целых чисел, но смысл этих доменов будет различным, и это будут различные домены.

Основное значение доменов состоит в том, что домены ограничивают сравнения. Некорректно, с логической точки зрения, сравнивать значения из различных доменов, даже если они имеют одинаковый тип. В этом проявляется смысловое ограничение доменов. Синтаксически правильный запрос "выдать список всех деталей, у которых вес детали больше имеющегося количества" не соответствует смыслу понятий "количество" и "вес".

Замечание. Понятие домена помогает правильно моделировать предметную область. При работе с реальной системой в принципе возможна ситуация когда требуется ответить на запрос, приведенный выше. Система даст ответ, но, вероятно, он будет бессмысленным.

Замечание. Не все домены обладают логическим условием, ограничивающим возможные значения домена. В таком случае множество возможных значений домена совпадает с множеством возможных значений типа данных.

Замечание. Не всегда очевидно, как задать логическое условие, ограничивающее возможные значения домена. Я буду благодарен тому, кто приведет мне условие на строковый тип данных, задающий домен "Фамилия сотрудника". Ясно, что строки, являющиеся фамилиями не должны начинаться с цифр, служебных символов, с мягкого знака и т.д. Но вот является ли допустимой фамилия "Ггггггыыыыы"? Почему бы нет? Очевидно, нет! А может кто-то назло так себя назовет. Трудности такого рода возникают потому, что смысл реальных явлений далеко не всегда можно формально описать. Просто мы, как все люди, интуитивно понимаем, что такое фамилия, но никто не может дать такое формальное определение, которое отличало бы фамилии от строк, фамилиями не являющимися. Выход из этой ситуации простой - положиться на разум сотрудника, вводящего фамилии в компьютер.

Свойства отношений

Свойства отношений непосредственно следуют из приведенного выше определения отношения. В этих свойствах в основном и состоят различия между отношениями и таблицами.

1. В отношении нет одинаковых кортежей. Действительно, тело отношения есть множество кортежей и, как всякое множество, не может содержать неразличимые элементы (см. понятие множества в гл.1.). Таблицы в отличие от отношений могут содержать одинаковые строки.
2. Кортежи не упорядочены (сверху вниз). Действительно, несмотря на то, что мы изобразили отношение "Сотрудники" в виде таблицы, нельзя сказать, что сотрудник Иванов "предшествует" сотруднику Петрову. Причина та же - тело отношения есть множество, а множество не упорядочено. Это вторая причина, по которой нельзя отождествить отношения и таблицы - строки в таблицах упорядочены. Одно и то же отношение может быть изображено разными таблицами, в которых строки идут в различном порядке.
3. Атрибуты не упорядочены (слева направо). Т.к. каждый атрибут имеет уникальное имя в пределах отношения, то порядок атрибутов не имеет значения. Это свойство несколько отличает отношение от математического определения отношения (см. гл.1 - компоненты кортежей там упорядочены). Это также третья причина, по которой нельзя отождествить отношения и таблицы - столбцы в таблице упорядочены. Одно и то же отношение может быть изображено разными таблицами, в которых столбцы идут в различном порядке.
4. Все значения атрибутов атомарны. Это следует из того, что лежащие в их основе атрибуты имеют атомарные значения. Это четвертое отличие отношений от таблиц - в ячейки таблиц можно поместить что угодно - массивы, структуры, и даже другие таблицы.

Замечание. Из свойств отношения следует, что не каждая таблица может задавать отношение. Для того, чтобы некоторая таблица задавала отношение, необходимо, чтобы таблица имела простую структуру (содержала бы только строки и столбцы, причем, в каждой строке было бы одинаковое количество полей), в таблице не должно быть одинаковых строк, любой столбец таблицы должен содержать данные только одного типа, все используемые типы данных должны быть простыми.

Замечание. Каждое отношение можно считать классом эквивалентности таблиц, для которых выполняются следующие условия:

• Таблицы имеют одинаковое количество столбцов.
• Таблицы содержат столбцы с одинаковыми наименованиями.
• Столбцы с одинаковыми наименованиями содержат данные из одних и тех же доменов.
• Таблицы имеют одинаковые строки с учетом того, что порядок столбцов может различаться.

Все такие таблицы есть различные изображения одного и того же отношения.

Первая нормальная форма

Труднее всего дать определение вещей, которые всем понятны. Если давать не строгое, описательное определение, то всегда остается возможность неправильной его трактовки. Если дать строгое формальное определение, то оно, как правило, или тривиально, или слишком громоздко. Именно такая ситуация с определением отношения в Первой Нормальной Форме (1НФ). Совсем не говорить об этом нельзя, т.к. на основе 1НФ строятся более высокие нормальные формы, которые рассматриваются далее в гл. 6 и 7. Дать определение 1НФ сложно ввиду его тривиальности. Поэтому, дадим просто несколько объяснений.

Объяснение 1. Говорят, что отношение находится в 1НФ, если оно удовлетворяет определению 2.

Это, собственно, тавтология, ведь из определения 2 следует, что других отношений не бывает. Действительно, определение 2 описывает, что является отношением, а что - нет, следовательно, отношений в непервой нормальной форме просто нет.

Объяснение 2. Говорят, что отношение находится в 1НФ, если его атрибуты содержат только скалярные (атомарные) значения.

Опять же, определение 2 опирается на понятие домена, а домены определены на простых типах данных.

Непервую нормальную форму можно получить, если допустить, что атрибуты отношения могут быть определены на сложных типах данных - массивах, структурах, или даже на других отношениях. Легко себе представить таблицу, у которой в некоторых ячейках содержатся массивы, в других ячейках - определенные пользователями сложные структуры, а в третьих ячейках - целые реляционные таблицы, которые в свою очередь могут содержать такие же сложные объекты. Именно такие возможности предоставляются некоторыми современными пост-реляционными и объектными СУБД.

Требование, что отношения должны содержать только данные простых типов, объясняет, почему отношения иногда называют плоскими таблицами (plain table). Действительно, таблицы, задающие отношения двумерны. Одно измерение задается списком столбцов, второе измерение задается списком строк. Пара координат (Номер строки, Номер столбца) однозначно идентифицирует ячейку таблицы и содержащееся в ней значение. Если же допустить, что в ячейке таблицы могут содержаться данные сложных типов (массивы, структуры, другие таблицы), то такая таблица будет уже не плоской. Например, если в ячейке таблицы содержится массив, то для обращения к элементу массива нужно знать три параметра (Номер строки, Номер столбца, номер элемента в массиве).

Таким образом появляется третье объяснение Первой Нормальной Формы:

Объяснение 3. Отношение находится в 1НФ, если оно является плоской таблицей.

Мы сознательно ограничиваемся рассмотрением только классической реляционной теории, в которой все отношения имеют только атомарные атрибуты и заведомо находятся в 1НФ.

Выводы

Реляционная модель данных состоит из трех частей:

• Структурной части.
• Целостной части.
• Манипуляционной части.

В классической реляционной модели используются только простые (атомарные) типы данных. Простые типы данных не обладают внутренней структурой.

Домены - это типы данных, имеющие некоторый смысл (семантику). Домены ограничивают сравнения - некорректно, хотя и возможно, сравнивать значения из различных доменов.

Отношение состоит из двух частей - заголовка отношения и тела отношения. Заголовок отношения - это аналог заголовка таблицы. Заголовок отношения состоит из атрибутов. Количество атрибутов называется степенью отношения. Тело отношения - это аналог тела таблицы. Тело отношения состоит из кортежей. Кортеж отношения является аналогом строки таблицы. Количество кортежей отношения называется мощностью отношения.

Отношение обладает следующими свойствами:

• В отношении нет одинаковых кортежей.
• Кортежи не упорядочены (сверху вниз).
• Атрибуты не упорядочены (слева направо).
• Все значения атрибутов атомарны.

Реляционной базой данных называется набор отношений.

Схемой реляционной базы данных называется набор заголовков отношений, входящих в базу данных.

Отношение находится в Первой Нормальной Форме (1НФ), если оно содержит только скалярные (атомарные) значения.

Аномалии обновления

Даже одного взгляда на таблицу отношения СОТРУДНИКИ_ОТДЕЛЫ_ПРОЕКТЫ достаточно, чтобы увидеть, что данные хранятся в ней с большой избыточностью. Во многих строках повторяются фамилии сотрудников, номера телефонов, наименования проектов. Кроме того, в данном отношении хранятся вместе независимые друг от друга данные - и данные о сотрудниках, и об отделах, и о проектах, и о работах по проектам. Пока никаких действий с отношением не производится, это не страшно. Но как только состояние предметной области изменяется, то, при попытках соответствующим образом изменить состояние базы данных, возникает большое количество проблем.

Исторически эти проблемы получили название аномалии обновления. Попытки дать строгое понятие аномалии в базе данных не являются вполне удовлетворительными [51, 7]. В данных работах аномалии определены как противоречие между моделью предметной области и физической моделью данных, поддерживаемых средствами конкретной СУБД. "Аномалии возникают в том случае, когда наши знания о предметной области оказываются, по каким-то причинам, невыразимыми в схеме БД или входящими в противоречие с ней" [7]. Мы придерживаемся другой точки зрения, заключающейся в том, что аномалий в смысле определений упомянутых авторов нет, а есть либо неадекватность модели данных предметной области, либо некоторые дополнительные трудности в реализации ограничений предметной области средствами СУБД. Более глубокое обсуждение проблемы строгого определения понятия аномалий выходит за пределы данной работы.

Таким образом, мы будем придерживаться интуитивного понятия аномалии как неадекватности модели данных предметной области, (что говорит на самом деле о том, что логическая модель данных попросту неверна!) или как необходимости дополнительных усилий для реализации всех ограничений определенных в предметной области (дополнительный программный код в виде триггеров или хранимых процедур).

Т.к. аномалии проявляют себя при выполнении операций, изменяющих состояние базы данных, то различают следующие виды аномалий:

• Аномалии вставки (INSERT)
• Аномалии обновления (UPDATE)
• Аномалии удаления (DELETE)

В отношении СОТРУДНИКИ_ОТДЕЛЫ_ПРОЕКТЫ можно привести примеры следующих аномалий:

Аномалии вставки (INSERT)

В отношение СОТРУДНИКИ_ОТДЕЛЫ_ПРОЕКТЫ нельзя вставить данные о сотруднике, который пока не участвует ни в одном проекте. Действительно, если, например, во втором отделе появляется новый сотрудник, скажем, Пушников, и он пока не участвует ни в одном проекте, то мы должны вставить в отношение кортеж (4, Пушников, 2, 33-22-11, null, null, null). Это сделать невозможно, т.к. атрибут Н_ПРО (номер проекта) входит в состав потенциального ключа, и, следовательно, не может содержать null-значений.

Точно также нельзя вставить данные о проекте, над которым пока не работает ни один сотрудник.

Причина аномалии - хранение в одном отношении разнородной информации (и о сотрудниках, и о проектах, и о работах по проекту).

Вывод - логическая модель данных неадекватна модели предметной области. База данных, основанная на такой модели, будет работать неправильно.

Аномалии удаления (DELETE)

При удалении некоторых данных может произойти потеря другой информации. Например, если закрыть проект "Космос" и удалить все строки, в которых он встречается, то будут потеряны все данные о сотруднике Петрове. Если удалить сотрудника Сидорова, то будет потеряна информация о том, что в отделе номер 2 находится телефон 33-22-11. Если по проекту временно прекращены работы, то при удалении данных о работах по этому проекту будут удалены и данные о самом проекте (наименование проекта). При этом если был сотрудник, который работал только над этим проектом, то будут потеряны и данные об этом сотруднике.

Причина аномалии - хранение в одном отношении разнородной информации (и о сотрудниках, и о проектах, и о работах по проекту).

Вывод - логическая модель данных неадекватна модели предметной области. База данных, основанная на такой модели, будет работать неправильно.

Функциональные зависимости

Отношение СОТРУДНИКИ_ОТДЕЛЫ_ПРОЕКТЫ находится в 1НФ, при этом, как было показано выше, логическая модель данных не адекватна модели предметной области. Таким образом, первой нормальной формы недостаточно для правильного моделирования данных.

Таблица 3 Отношение ПРОЕКТЫ

Отношение ЗАДАНИЯ (Н_СОТР, Н_ПРО, Н_ЗАДАН):

Функциональные зависимости:

{ Н_СОТР, Н_ПРО } Н_ЗАДАН

Н_СОТР	Н_ПРО	Н_ЗАДАН
1	1
1	2
2	1
3	1
3	2

Таблица 4 Отношения ЗАДАНИЯ

Таблица 5 Отношение СОТРУДНИКИ

Отношение ОТДЕЛЫ (Н_ОТД, ТЕЛ):

Функциональные зависимости:

Зависимость номера телефона от номера отдела:

Н_ОТД ТЕЛ

Н_ОТД	ТЕЛ
1	11-22-33
2	33-22-11

Таблица 6 Отношение ОТДЕЛЫ

Обратим внимание на то, что атрибут Н_ОТД, не являвшийся ключевым в отношении СОТРУДНИКИ_ОТДЕЛЫ, становится потенциальным ключом в отношении ОТДЕЛЫ. Именно за счет этого устраняется избыточность, связанная с многократным хранением одних и тех же номеров телефонов.

Вывод. Таким образом, все обнаруженные аномалии обновления устранены. Реляционная модель, состоящая из четырех отношений СОТРУДНИКИ, ОТДЕЛЫ, ПРОЕКТЫ, ЗАДАНИЯ, находящихся в третьей нормальной форме, является адекватной описанной модели предметной области, и требует наличия только тех триггеров, которые поддерживают ссылочную целостность. Такие триггеры являются стандартными и не требуют больших усилий в разработке.

OLTP и OLAP-системы

Можно выделить некоторые классы систем, для которых больше подходят сильно или слабо нормализованные модели данных.

Сильно нормализованные модели данных хорошо подходят для так называемых OLTP-приложений (On-Line Transaction Processing (OLTP)- оперативная обработка транзакций). Типичными примерами OLTP-приложений являются системы складского учета, системы заказов билетов, банковские системы, выполняющие операции по переводу денег, и т.п. Основная функция подобных систем заключается в выполнении большого количества коротких транзакций. Сами транзакции выглядят относительно просто, например, "снять сумму денег со счета А, добавить эту сумму на счет В". Проблема заключается в том, что, во-первых, транзакций очень много, во-вторых, выполняются они одновременно (к системе может быть подключено несколько тысяч одновременно работающих пользователей), в-третьих, при возникновении ошибки, транзакция должна целиком откатиться и вернуть систему к состоянию, которое было до начала транзакции (не должно быть ситуации, когда деньги сняты со счета А, но не поступили на счет В). Практически все запросы к базе данных в OLTP-приложениях состоят из команд вставки, обновления, удаления. Запросы на выборку в основном предназначены для предоставления пользователям возможности выбора из различных справочников. Большая часть запросов, таким образом, известна заранее еще на этапе проектирования системы. Таким образом, критическим для OLTP-приложений является скорость и надежность выполнения коротких операций обновления данных. Чем выше уровень нормализации данных в OLTP-приложении, тем оно, как правило, быстрее и надежнее. Отступления от этого правила могут происходить тогда, когда уже на этапе разработки известны некоторые часто возникающие запросы, требующие соединения отношений и от скорости выполнения которых существенно зависит работа приложений. В этом случае можно пожертвовать нормализацией для ускорения выполнения подобных запросов.

Другим типом приложений являются так называемые OLAP-приложения (On-Line Analitical Processing (OLAP) - оперативная аналитическая обработка данных). Это обобщенный термин, характеризующий принципы построения систем поддержки принятия решений (Decision Support System - DSS), хранилищ данных (Data Warehouse), систем интеллектуального анализа данных (Data Mining). Такие системы предназначены для нахождения зависимостей между данными (например, можно попытаться определить, как связан объем продаж товаров с характеристиками потенциальных покупателей), для проведения анализа "что если…". OLAP-приложения оперируют с большими массивами данных, уже накопленными в OLTP-приложениях, взятыми их электронных таблиц или из других источников данных. Такие системы характеризуются следующими признаками:

• Добавление в систему новых данных происходит относительно редко крупными блоками (например, раз в квартал загружаются данные по итогам квартальных продаж из OLTP-приложения).
• Данные, добавленные в систему, обычно никогда не удаляются.
• Перед загрузкой данные проходят различные процедуры "очистки", связанные с тем, что в одну систему могут поступать данные из многих источников, имеющих различные форматы представления для одних и тех же понятий, данные могут быть некорректны, ошибочны.
• Запросы к системе являются нерегламентированными и, как правило, достаточно сложными. Очень часто новый запрос формулируется аналитиком для уточнения результата, полученного в результате предыдущего запроса.
• Скорость выполнения запросов важна, но не критична.

Данные OLAP-приложений обычно представлены в виде одного или нескольких гиперкубов, измерения которого представляют собой справочные данные, а в ячейках самого гиперкуба хранятся собственно данные. Например, можно построить гиперкуб, измерениями которого являются: время (в кварталах, годах), тип товара и отделения компании, а в ячейках хранятся объемы продаж. Такой гиперкуб будет содержать данных о продажах различных типов товаров по кварталам и подразделениям. Основываясь на этих данных, можно отвечать на вопросы вроде "у какого подразделения самые лучшие объемы продаж в текущем году?", или "каковы тенденции продаж отделений Юго-Западного региона в текущем году по сравнению с предыдущим годом?"

Физически гиперкуб может быть построен на основе специальной многомерной модели данных (MOLAP - Multidimensional OLAP) или построен средствами реляционной модели данных (ROLAP - Relational OLAP).

Возвращаясь к проблеме нормализации данных, можно сказать, что в системах OLAP, использующих реляционную модель данных (ROLAP), данные целесообразно хранить в виде слабо нормализованных отношений, содержащих заранее вычисленные основные итоговые данные. Большая избыточность и связанные с ней проблемы тут не страшны, т.к. обновление происходит только в момент загрузки новой порции данных. При этом происходит как добавление новых данных, так и пересчет итогов.

Выводы

При разработке базы данных можно выделить несколько уровней моделирования:

• Сама предметная область
• Модель предметной области
• Логическая модель данных
• Физическая модель данных
• Собственно база данных и приложения

Ключевые решения, определяющие качество будущей базы данных закладываются на этапе разработки логической модели данных. "Хорошие" модели данных должны удовлетворять определенным критериям:

• Адекватность базы данных предметной области
• Легкость разработки и сопровождения базы данных
• Скорость выполнения операций обновления данных (вставка, обновление, удаление)
• Скорость выполнения операций выборки данных

Первая нормальная форма (1НФ) - это обычное отношение. Отношение в 1НФ обладает следующими свойствами:

• В отношении нет одинаковых кортежей.
• Кортежи не упорядочены.
• Атрибуты не упорядочены.
• Все значения атрибутов атомарны.

Отношения, находящиеся в 1НФ являются "плохими" в том смысле, что они не удовлетворяют выбранным критериям - имеется большое количество аномалий обновления, для поддержания целостности базы данных требуется разработка сложных триггеров.

Отношение находится во второй нормальной форме (2НФ) тогда и только тогда, когда отношение находится в 1НФ и нет неключевых атрибутов, зависящих от части сложного ключа.

Отношения в 2НФ "лучше", чем в 1НФ, но еще недостаточно "хороши" - остается часть аномалий обновления, по-прежнему требуются триггеры, поддерживающие целостность базы данных.

Отношение находится в третьей нормальной форме (3НФ) тогда и только тогда, когда отношение находится в 2НФ и все неключевые атрибуты взаимно независимы.

Отношения в 3НФ являются самыми "хорошими" с точки зрения выбранных нами критериев - устранены аномалии обновления, требуются только стандартные триггеры для поддержания ссылочной целостности.

Переход от ненормализованных отношений к отношениям в 3НФ может быть выполнен при помощи алгоритма нормализации. Алгоритм нормализации заключается в последовательной декомпозиции отношений для устранения функциональных зависимостей атрибутов от части сложного ключа (приведение к 2НФ) и устранения функциональных зависимостей неключевых атрибутов друг от друга (приведение к 3НФ).

Корректность процедуры нормализации (декомпозиция без потери информации) доказывается теоремой Хеза.

 

Глава 8. Элементы модели "сущность-связь"

Моделирование структуры базы данных при помощи алгоритма нормализации, описанного в предыдущих главах, имеет серьезные недостатки:

1. Первоначальное размещение всех атрибутов в одном отношении является очень неестественной операцией. Интуитивно разработчик сразу проектирует несколько отношений в соответствии с обнаруженными сущностями. Даже если совершить насилие над собой и создать одно или несколько отношений, включив в них все предполагаемые атрибуты, то совершенно неясен смысл полученного отношения.
2. Невозможно сразу определить полный список атрибутов. Пользователи имеют привычку называть разными именами одни и те же вещи или наоборот, называть одними именами разные вещи.
3. Для проведения процедуры нормализации необходимо выделить зависимости атрибутов, что тоже очень нелегко, т.к. необходимо явно выписать все зависимости, даже те, которые являются очевидными.

В реальном проектировании структуры базы данных применяются другой метод - так называемое, семантическое моделирование. Семантическое моделирование представляет собой моделирование структуры данных, опираясь на смысл этих данных. В качестве инструмента семантического моделирования используются различные варианты диаграмм сущность-связь (ER - Entity-Relationship).

Первый вариант модели сущность-связь был предложен в 1976 г. Питером Пин-Шэн Ченом [37]. В дальнейшем многими авторами были разработаны свои варианты подобных моделей (нотация Мартина, нотация IDEF1X, нотация Баркера и др.). Кроме того, различные программные средства, реализующие одну и ту же нотацию, могут отличаться своими возможностями. 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 опишем работу с ER-диаграммами близко к нотации Баркера, как довольно легкой в понимании основных идей. Данная глава является скорее иллюстрацией методов семантического моделирования, чем полноценным введением в эту область.

Основные понятия ER-диаграмм

Определение 1. Сущность - это класс однотипных объектов, информация о которых должна быть учтена в модели.

Каждая сущность должна иметь наименование, выраженное существительным в единственном числе.

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

Каждая сущность в модели изображается в виде прямоугольника с наименованием:

Рис. 1

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 именованная характеристика, являющаяся некоторым свойством 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:

Рис. 2

Определение 4. Ключ сущности - это неизбыточный набор атрибутов, значения которых в совокупности являются уникальными для каждого экземпляра сущности. Неизбыточность заключается в том, что удаление любого атрибута из ключа нарушается его уникальность.

Сущность может иметь несколько различных ключей.

Ключевые атрибуты изображаются на диаграмме подчеркиванием:

Рис. 3

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.

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:

Рис. 4

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:

Рис. 5

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. Характерный пример такой связи приведен на Рис. 4.

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:

Рис. 6

Модальность " может " означает, что экземпляр одной сущности 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 (как на Рис. 4).

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. Связь на Рис. 4 читается так:

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

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

Пример разработки простой ER-модели

П