Правила джексона для перехода от модели Чена к реляционной модели

БД есть отражение предметной области реального мира: ее объекты и отношения между ними и отношения в БД должны соответствовать друг другу. Компьютер (и АСУ в частности) оперирует только формальными понятиями (моделями), соответствующими объектам и связям внешнего мира. В настоящее время имеется свыше тридцати моделей представления данных, которые до последнего времени не были систематизированы.

Их можно разделить на две группы:

1) формальные (математические, скорее теоретические), предполагающие разработку БД только человеком;

2) математические представления, рассчитанные на автоматизацию процесса проектирования БД («компьютерное представление»).

Вторая группа будет рассмотрена в следующем параграфе, а первую обсудим здесь. Сразу отметим разницу двух понятий: «модель данных» - средство моделирования; «модель БД» - результат разработки БД. Модель (представление) БД - множество конкретных ограничений над объектами и операциями с ними.

Модель данных (точнее - модель представления данных) есть множество элементов (объектов, типов данных) и связей (отношений) между ними, ограничений (например, целостности, синхронизации многопользовательского доступа, авторизации) операций над типами данных и отношениями.

Множество допустимых типов данных и их отношений образует структуру данных. В модели данных, следовательно, выделяется три компонента: структура данных; ограничения, определяющие допустимое состояние БД; множество операций, применяемых для поиска и обновления данных. Эти компоненты отображаются языковыми и программными средствами описания и манипулирования данными.

Модель сущность-связь – используется для формального представления из предметной области.

Основные понятия:

1. Сущность (объект) – активно действующий субъект в ПО, информация о котором важна с точки зрения данной ПО. Чаще всего сущность называется существительным.

В диаграмме Чена есть 2 варианта:

- ER диаграммы-экземпляров

- ER диаграммы-типов.

Тип объекта – это множество значений, которые могут принимать объекты, и множество операций, которые можно проводить с ними.

Работаем не с каждым объектом отдельно, а объединяем их в типы.

2. Атрибут (свойство) – это характеристика, которая показывает в чем сходство или различие конкретных экземпляров объекта. При этом мы должны использовать столько свойств, чтобы можно было отличить экземпляры.

Ключом называется подмножество атрибутов, которые позволяют однозначно идентифицировать объект и никакое отбрасывание не обладает этим свойством.

Ключей может быть много, все они называются возможными ключами. Из всех возможных выбирают один, который называют первичным ключом. Возможен такой случай, когда набор свойств не позволяет нам отличить объект один от другого, тогда вводят дополнительное свойство, который и будет фиктивным ключом, но в качестве ключа выбирается номер, т.к. сами присваиваем этот ключ.

3. Отношения (связи) между сущностями.

Связи – это глаголы или отглагольные формы.

Так представлены диаграммы – типов:

сущности

атрибуты - первичный подчеркивают

отношения

Из модели Чена, используя эти правила, сразу можно получить нормальную форму.

· Если отношения 1_о:1_о (индекс о означает обязательный класс принадлежности), то достаточно 1 таблицы, чтобы представить данное отношение.

Пример.

Растут деревья на участках леса:

Дерево	Участок	Площадь
Сосна	Бор
Береза	Роща
Осина	Лиственный лес

· Если 1_о:1_н, то для представления информации необходимо 2 таблицы, отдельная таблица для необязательного класса принадлежности.

Например, если в предыдущий пример добавить еще один участок паленину, на которой ничего не растет,но которая занимает некоторую площадь 4.

Участки	Площадь
Бор
Роща
Лиственный лис
Паленина

 

Дерево	Участок
Сосна	Бор
Береза	Роща
Осина	Лиственный лес

 

· Если 1_н:1_н, то потребуется 3 таблицы.

Например, есть деревья, которые нигде не растут и есть участки, на которых ничего не растет.

Тогда 1 таблица описывает участки, 2 таблица описывает породы деревьев, 3 таблица является связующей, она содержит информацию о том, на каком участке какое дерево растет.

· Если 1_{о или н}:М_н, то потребуется 2 таблицы.

В 1 таблицу записываем те объекты, которые относятся к типу связи М. Во вторую таблицу записываем собственно связь.

· Если 1_н:М_н, то потребуется три таблицы.

Первая таблица описывает первый объект, вторая таблица описывает второй объект, а третья таблица описывает связь.

· Если М:М, то всегда потребуется три таблицы.

· Если n-объектных таблиц, и их надо связать, то всегда потребуется n+1 таблица, n таблиц отдельно описывают объекты, а n+1 таблица описывает связь между ними.

Изложенный алгоритм перехода от ER-модели к реляционным структурам данных является одним из наиболее полных. Его использование позволяет получить как минимум правильные решения по составу таблиц любой реляционной базы данных.

В то же время данный алгоритм не дает нескольких вариантов решений по структурам таблиц. Алгоритм не учитывает тот факт, что некоторые реляционные СУБД (особенно для многопользовательские СУБД для больших машин) имеют возможность хранения необязательных полей. Недостатком и ER-модели Джексона и алгоритма перехода можно считать то, что ни в моделях, ни в алгоритме не учтена возможность миграции ключа по связи (ситуация когда экземпляр сущности не может быть идентифицирован вне связи с другой сущностью). Все эти недостатки затрудняют использование моделей и алгоритма Джексона при проектировании баз данных больших систем.