Реляционная СУБД – СУБД, управляющая реляционными базами данных.

Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:

каждый элемент таблицы – один элемент данных.

все ячейки в столбце таблицы однородные, то есть все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т. д.)

каждый столбец имеет уникальное имя

одинаковые строки в таблице отсутствуют

порядок следования строк и столбцов может быть произвольным

Строка таблицы называется записью, колонка – полем.

Первичный ключ (англ. primary key) – минимальное множество атрибутов, являющееся подмножеством заголовка данного отношения, составное значение которых уникально определяет кортеж отношения. На практике термин первичный ключ обозначает поле или группу полей таблицы базы данных, значение которого (или комбинация значений которых) используется в качестве уникального идентификатора записи этой таблицы. В реляционной теории таблица представляет собой неупорядоченный набор записей. Единственный способ идентифицировать определённую запись в этой таблице – это указать набор значений одного или нескольких полей, который был бы уникальным для этой записи. Отсюда и происходит понятие первичного ключа – набора полей таблицы, совокупность значений которых определена для любой записи (строки) этой таблицы и различна для любых двух записей.

Внешний ключ (англ. foreign key) – поле таблицы, предназначенное для хранения значения первичного ключа другой таблицы с целью организации связи между этими таблицами.

Пусть имеются таблицы A и B. Таблица A содержит поля a, b, c, d, из которых поле a – первичный ключ. Таблица B содержит поля x, y, z. В поле y содержится значение поля a одной из записей таблицы A. В таком случае поле y и называется внешним ключом таблицы A в таблице B.

Вот такой SQL-запрос вернёт все связанные пары записей из таблиц A и B:

select * from A, B where A.a = B.y;

Внешний ключ в таблице может ссылаться и на саму эту таблицу. В таких случаях говорят о рекурсивном внешнем ключе. Необходимо для реализации древовидной структуры данных в реляционной таблице.

СУБД поддерживают автоматический контроль ссылочной целостности на внешних ключах.

Виды связей таблиц

Существует три виды связей таблиц.

Связь с отношением «один-ко-многим». Является наиболее часто используемым типом связи между таблицами. В такой связи каждой записи в таблице A могут соответствовать несколько записей в таблице B, а запись в таблице B не может иметь более одной соответствующей ей записи в таблице A. Например, в одном подразделение может работать несколько сотрудников, но ни один сотрудник не может работать сразу в нескольких подразделениях. Принятое обозначение (1 – ∞).

Отношение «многие-ко-многим». При этом отношении одной записи в таблице A могут соответствовать несколько записей в таблице B, а одной записи в таблице B несколько записей в таблице A. Такая схема реализуется только с помощью третьей (связующей) таблицы, ключ которой состоит по крайней мере из двух полей, которые являются полями внешнего ключа в таблицах A и B. Например, между таблицами инспекторов и лиц, пересекающих границу, связь определяется отношением «многие-ко-многим». Один декларант может обсуживаться у нескольких инспекторов, в то же время инспектор может обслуживать несколько лиц. Такая связь определяется путем создания двух связей с отношением «один-ко-многим» для таблицы Инспектор_Декларант, в которой обязательно должны быть поля КлючИнспектора и КлючДекларанта.

При отношении «один-к-одному» запись в таблице A может иметь не более одной связанной записи в таблице B и наоборот. Этот тип связи используют не очень часто, поскольку такие данные могут быть помещены в одну таблицу. Связь с отношением «один-к-одному» используют для разделения очень широких таблиц или для отделения части таблицы по соображениям защиты.

В начало

Базы данных и СУБД

Информационные системы

Одним из важнейших условий обеспечения эффективного функционирования любой организации является наличие развитой информационной системы. Информационная система реализует автоматизированный сбор, обработку и манипулирование данными, содержит технические средства обработки данных, программное обеспечение и обслуживающий персонал.

Современной формой информационных систем являются банки данных, которые включают в свой состав вычислительную систему, одну или несколько баз данных (БД), систему управления базами данных (СУБД) и набор прикладных программ (ПП). Основными функциями банков данных являются:

Хранение данных и их защита;

Изменение (обновление, добавление и удаление) хранимых данных;

Поиск и отбор данных по запросам пользователей;

Обработка данных и вывод результатов.

База данных обеспечивает хранение информации и представляет собой поименованную совокупность данных, организованных по определенным правилам, включающим общие принципы описания, хранения и манипулирования данными.

Система управления базами данных представляет собой пакет прикладных программ и совокупность языковых средств, предназначенных для создания, сопровождения и использования баз данных.

Прикладные программы (приложения) в составе банков данных служат для обработки данных, вычислений и формирования выходных документов по заданной форме.

Приложение представляет собой программу или комплекс программ, использующих БД и обеспечивающих автоматизацию обработки информации из некоторой предметной области. Приложения могут создаваться как в среде СУБД, так и вне СУБД - с помощью системы программирования, к примеру, Delphi или C++ Builder , использующей средства доступа к БД.

Для работы с базой данных во многих случаях можно обойтись только средствам СУБД, скажем, создавая запросы и отчеты. Приложения разрабатывают главным образом в случаях, когда требуется обеспечить удобство работы с БД неквалифицированным пользователям или интерфейс СУБД не устраивает пользователя.

Важнейшим достоинством применения БД в информационных системах является обеспечение независимости данных от прикладных программ. Нет необходимости заниматься вопросами размещения данных в памяти, методами доступа к ним и т. д.

Такая независимость достигается поддерживаемым СУБД многоуровневым представлением данных в БД на логическом (пользовательском) и физическом уровнях.

В качестве основного критерия оптимальности функционирования базы данных, как правило, используются временные характеристики реализации запросов пользователей прикладными программами.

Средства для создания баз данных

Файловые системы

Развитие основных понятий представления данных

Любой вычислительный процесс представляет собой отображение некоторых входных данных в выходные.

Соотношение сложности представления обрабатываемых данных и алгоритма вычислений определяет два класса задач:

- вычислительные задачи – достаточно простое представление данных и сложный процесс вычислений;

- задачи обработки данных (невычислительные задачи) – простой алгоритм обработки данных и сложное представление обрабатываемых данных.

В соответствии с этим приходится уделять внимание как разработке алгоритма решения задачи, так и способам представления обрабатываемых данных.

Начиная с конца 60-х годов компьютеры начинают интенсивно использоваться для решения так называемых невычислительных задач, связанных с обработкой различного рода документов. При использовании файловых систем данные хранятся в файле, предназначенном только для решения этой задачи. В этом случае описание данных включено в прикладную программу. При изменении формата записей файла необходимо изменение прикладной программы. Таким образом, программная система, решающая поставленную задачу, определяет свои собственные данные и управляет ими.

Недостатки файловых систем

1. Структура записи файла известна только программе, в которой он создан. Изменение структуры требует изменения программ, использующих этот файл с данными. Таким образом, программы зависят от данных .

2. Проблемы с авторизацией доступа. Можно использовать средства ОС по разграничению доступа. Такое решение возможно, но неудобно. Нужны централизованные методы доступа к информации.

3. Проблемы с организацией многопользовательского доступа. Системы управления файлами обеспечивают многопользовательский режим, но имеют особенности, затрудняющие применение для БД. При чтении данных несколькими пользователя проблем не возникает. Внесение же изменений требует синхронизации действий пользователей. Обычно при открытии файла указывается режим (чтение/запись). Если к этому моменту файл открыт другим процессом в режиме изменения, то ОС либо сообщает, что файл невозможно открыть, либо действие блокируется до закрытия другого процесса. В любом случае либо одновременно несколько пользователей не могут модифицировать БД, либо процесс выполняется медленно.

В прикладной программе, использующей при решении задачи один или несколько отдельных файлов, за сохранность и достоверность данных отвечал программист, работающий с этой задачей. Использование базы данных предполагает работу с ней нескольких прикладных программ, решающих задачи разных пользователей.

Естественно, что за сохранность и достоверность интегрированных данных программист, решающий одну из прикладных задач, отвечать уже не может. Кроме того, расширение круга решаемых с использованием базы данных задач может приводить к появлению новых типов записей и отношений между ними. Такое изменение структуры базы данных не должно вести к изменению множества ранее разработанных и успешно функционирующих прикладных программных систем, работающих с базой данных. С другой стороны, возможное изменение любой из прикладных программ, в свою очередь, не должно приводить к изменению структуры данных. Все вышесказанное обусловливает необходимость отделения данных от прикладных программ.

Системы управления базами данных

Роль интерфейса между прикладными программами и базой данных, обеспечивающего их независимость, играет программный комплекс – система управления базами данных (СУБД).

СУБД – программный комплекс поддержки интегрированной совокупности данных, предназначенный для создания, ведения и использования базы данных многими пользователями (прикладными программами).

Основные функции системы управления базами данных.

1. Определение структуры создаваемой базы данных, ее инициализация и проведение начальной загрузки

2. Предоставление пользователям возможности манипулирования данными (выборка необходимых данных, выполнение вычислений, разработка интерфейса ввода/вывода, визуализация).

3. Обеспечение независимости прикладных программ и (логической и физической независимости).

4. Защита логической целостности базы данных.

5. Защита физической целостности.

6. Управление полномочиями пользователей на доступ к базе данных.

7. Синхронизация работы нескольких пользователей.

8. Управление ресурсами среды хранения.

9. Поддержка деятельности системного персонала.

1. Определение структуры создаваемой базы данных, ее инициализация и проведение начальной загрузки . В большинстве современных СУБД база данных представляется в виде совокупности таблиц.

2. Предоставление пользователям возможности манипулирования данными (выборка необходимых данных, выполнение вычислений, разработка интерфейса ввода/вывода, визуализация). Такие возможности в СУБД представляются либо на основе использования специального языка программирования, входящего в состав СУБД, либо с помощью графического интерфейса.

3. Обеспечение независимости прикладных программ и данных (логической и физической независимости). Важнейшим свойством СУБД является возможность поддерживать два независимых взгляда на базу данных – «взгляд пользователя», воплощаемый в логическом представлении данных, и его отражения в прикладных программах; и «взгляд системы» – физическое представление данных в памяти ЭВМ. Обеспечение логической независимости данных предоставляет возможность изменения (в определенных пределах) логического представления базы данных без необходимости изменения физических структур хранения данных. Таким образом, изменение логического представления данных в прикладных программах не приводит к изменению структур хранения данных. Обеспечение физической независимости данных предоставляет возможность изменять (в определенных пределах) способы организации базы данных в памяти ЭВМ не вызывая необходимости изменения «логического» представления данных. Таким образом, изменение способов организации базы данных не приводит к изменению прикладных программ.

4. Защита логической целостности базы данных.

Основной целью реализации этой функции является повышение достоверности данных в базе данных. Достоверность данных может быть нарушена при их вводе в БД или при неправомерных действиях процедур обработки данных, получающих и заносящих в БД неправильные данные. Для повышения достоверности данных в системе объявляются так называемые ограничения целостности, которые в определенных случаях «отлавливают» неверные данные. Так, во всех современных СУБД проверяется соответствие вводимых данных их типу, описанному при создании структуры. Система не позволит ввести символ в поле числового типа, не позволит ввести недопустимую дату и т.п. В развитых системах ограничения целостности описывает программист, исходя из содержательного смысла задачи, и их проверка осуществляется при каждом обновлении данных. Более подробно

5. Защита физической целостности . При работе ЭВМ возможны сбои в работе (например, из-за отключения электропитания), повреждение машинных носителей данных. При этом могут быть нарушены связи между данными, что приводит к невозможности дальнейшей работы. Развитые СУБД имеют средства восстановления базы данных. Важнейшим используемым понятием является понятие «транзакции». Транзакция – это единица действий, производимых с базой данных. В состав транзакции может входить несколько операторов изменения базы данных, но либо выполняются все эти операторы, либо не выполняется ни один. СУБД, кроме ведения собственно базы данных, ведет также журнал транзакций.

Необходимость использования транзакций в базах данных проиллюстрируем на упрощенном примере. Предположим, что база данных используется в некотором банке и один из клиентов желает перевести деньги на счет другого клиента банка. В базе данных хранится информация о количестве денег у каждого из клиентов. Нам нужно сделать два изменения в базе данных – уменьшить сумму денег на счете одного из клиентов и, соответственно, увеличить сумму денег на другом счете. Конечно, реальный перевод денег в банке представляет собой гораздо более сложный процесс, затрагивающий много таблиц, а возможно, и много баз данных. Однако суть остается та же – нужно либо совершить все действия (увеличить счет одного клиента и уменьшить счет другого), либо не выполнить ни одно из этих действий. Нельзя уменьшить сумму денег на одном счете, но не увеличить сумму денег на другом.

Предположим также, что после выполнения первого из действий (уменьшения суммы денег на счете первого клиента) произошел сбой. Например, могла прерваться связь клиентского компьютера с базой данных или на клиентском компьютере мог произойти системный сбой, что привело к перезагрузке операционной системы. Что в этом случае стало с базой данных? Команда на уменьшение денег на счете первого клиента была выполнена, а вторая команда – на увеличение денег на другом счете – нет, что привело бы к противоречивому, неактуальному состоянию базы данных.

Использование механизма транзакций позволяет находить решение в этом и подобных случаях. Перед выполнением первого действия выдается команда начала транзакции. В транзакцию включается операция снятия денег на одном счете и увеличения суммы на другом счете. Оператор завершения транзакций обычно называется COMMIT. Поскольку после выполнения первого действия транзакция не была завершена, изменения не будут внесены в базу данных. Изменения вносятся (фиксируются) только после завершения транзакции. До выдачи данного оператора сохранения данных в базе не произойдет. В нашем примере, поскольку оператор фиксации транзакции не был выдан, база данных «откатится» в первоначальное состояние – иными словами, суммы на счетах клиентов останутся те же, что и были до начала транзакции. Администратор базы данных может отслеживать состояние транзакций и в необходимых случаях вручную «откатывать» транзакции.

Кроме того, в очевидных случаях СУБД самостоятельно принимает решение об «откате» транзакции.

Транзакции не обязательно могут быть короткими. Бывают транзакции, которые длятся несколько часов или даже несколько дней. Увеличение количества действий в рамках одной транзакции требует увеличения занимаемых системных ресурсов. Поэтому желательно делать транзакции по возможности короткими. В журнал транзакций заносятся все транзакции – и зафиксированные, и завершившиеся «откатом». Ведение журнала транзакций совместно с созданием резервных копий базы данных позволяет достичь высокой надежности базы данных.

Предположим, что база данных была испорчена в результате аппаратного сбоя компьютера, на котором был установлен сервер СУБД. В этом случае нужно использовать последнюю сделанную резервную копию базы данных и журнал транзакций. Причем применить к базе данных нужно только те транзакции, которые были зафиксированы после создания резервной копии. Большинство современных СУБД позволяют администратору воссоздать базу данных исходя из резервной копии и журнала транзакций. В таких системах в определенный момент БД копируется на резервные носители. Все обращения к БД записываются программно в журнал изменений. Если база данных разрушена, запускается процедура восстановления, в процессе которой в резервную копию из журнала изменений вносятся все произведенные изменения.

6. Управление полномочиями пользователей на доступ к базе данных .

Разные пользователи могут иметь разные полномочия по работе с данными (некоторые данные должны быть недоступны; определенным пользователям не разрешается обновлять данные и т.п.). В СУБД предусматриваются механизмы разграничения полномочий доступа, основанные либо на принципах паролей, либо на описании полномочий.

7. Синхронизация работы нескольких пользователей .

Достаточно часто может иметь место ситуация, когда несколько пользователей одновременно выполняют операцию обновления одних и тех же данных. Такие коллизии могут привести к нарушению логической целостности данных, поэтому система должна предусматривать меры, не допускающие обновление данных другим пользователям, пока работающий с этими данными пользователь полностью не закончит с ними работать. Основным используемым здесь понятием является «блокировка». Блокировки необходимы для того, чтобы запретить различным пользователям возможность одновременно работать с базой данных, поскольку это может привести к ошибкам.

Для реализации этого запрета СУБД устанавливает блокировку на объекты, которые использует транзакция. Существуют разные типы блокировок – табличные, страничные, строчные и другие, которые отличаются друг от друга количеством заблокированных записей.

Чаще других используется строчная блокировка – при обращении транзакции к одной строке блокируется только эта строка, остальные строки остаются доступными для изменения.

Таким образом, процесс внесения изменений в базу данных состоит из следующей последовательности действий: выдается оператор начала транзакции, выдается оператор изменения данных, СУБД анализирует оператор и пытается установить блокировки, необходимые для его выполнения, в случае успешной блокировки оператор выполняется, затем процесс повторяется для следующего оператора транзакции. После успешного выполнения всех операторов внутри транзакции выполняется оператор фиксации транзакции. СУБД фиксирует изменения, сделанные транзакцией, и снимает блокировки. В случае неуспеха выполнения какого-либо из операторов транзакция «откатывается», данные получают прежние значения, блокировки снимаются.

8. Управление ресурсами среды хранения .

БД располагается во внешней памяти ЭВМ. При работе в БД заносятся новые данные (занимается память) и удаляются данные (освобождается память). СУБД выделяет ресурсы памяти для новых данных, перераспределяет освободившуюся память, организует ведение очереди запросов к внешней памяти и т.п.

9. Поддержка деятельности системного персонала .

При эксплуатации базы данных может возникать необходимость изменения параметров СУБД, выбора новых методов доступа, изменения (в определенных пределах) структуры хранимых данных, а также выполнения ряда других общесистемных действий. СУБД предоставляет возможность выполнения этих и других действий для поддержки деятельности БД обслуживающему БД системному персоналу, называемому администратором БД.

Классификация СУБД

СУБД, как правило, разделяют по используемой модели данных (как и базы данных) на следующие типы: иерархические, сетевые, реляционные и объектно-ориентированные.

По характеру использования СУБД делят на персональные (СУБДП) и многопользовательские (СУБДМ).

К персональным СУБД относятся Visual FoxPro , Paradox , Clipper , dBase , Access и др. К многопользовательским СУБД относятся, например, СУБД Oracle и Informix . Многопользовательские СУБД включают в себя сервер БД и клиентскую часть, работают в неоднородной вычислительной среде - допускаются разные типы ЭВМ и различные операционные системы. Поэтому на базе СУБДМ можно создать информационную систему, функционирующую по технологии клиент-сервер. Универсальность многопользовательских СУБД отражается соответственно на высокой цене и компьютерных ресурсах, требуемых для их поддержки.

СУБДП представляет собой совокупность языковых и программных средств, предназначенных для создания, ведения и использования БД.

Персональные СУБД обеспечивают возможность создания персональных БД и недорогих приложений, работающих с ними, и при необходимости создания приложений, работающих с сервером БД.

Управляющим компонентом многих СУБД является ядро, выполняющее следующие функции:

- управление данными во внешней памяти;

- управление буферами оперативной памяти (рабочими областями, в которые осуществляется подкачка данных из базы для повышения скорости работы);

- управление транзакциями.

Транзакция - это последовательность операций над БД, рассматриваемая СУБД как единое целое. Под транзакцией понимается воздействие на БД, переводящее ее из одного целостного состояния в другое. Воздействие выражается в изменении данных в таблицах базы.

Если одно из изменений, вносимых в БД в рамках транзакции, завершается неуспешно, должен быть произведен откат к состоянию базы данных, имевшему место до начала транзакции. Следовательно, все изменения, внесенные в БД в рамках транзакции либо одновременно подтверждаются, либо не подтверждается ни одно из них.

При выполнении транзакция может быть либо успешно завершена, и СУБД зафиксирует произведенные изменения во внешней памяти. При сбое в аппаратной части ПК, ни одно из изменений не отразится в БД. Понятие транзакции необходимо для поддержания логической целостности БД.

Обеспечение целостности БД - необходимое условие успешного функционирования БД. Целостность БД - свойство БД, означающее, что база данных содержит полную и непротиворечивую информацию, необходимую и достаточную для корректного функционирования приложений. Для обеспечения целостности БД накладывают ограничения целостности в виде некоторых условий, которым должны удовлетворять хранимые в базе данные. Примером таких условий может служить ограничение диапазонов возможных значений атрибутов объектов, сведения о которых хранятся в БД, или отсутствие повторяющихся записей в таблицах реляционных БД.

Обеспечение безопасности достигается в СУБД шифрованием прикладных программ, данных, защиты паролем, поддержкой уровней доступа к базе данных, к отдельной таблице.

Расширение возможностей пользователя СУБДП достигается за счет подключения систем построения графиков и диаграмм, а также подключения модулей, написанных на языках программирования.

Поддержка функционирования в сети обеспечивается:

средствами управления доступом пользователей к совместно используемым данным, т. е. средствами блокировки файлов (таблиц), записей, полей, которые в разной степени реализованы в разных СУБДП;

средствами механизма транзакций, обеспечивающими целостность БД при функционировании в сети.

Поддержка взаимодействия с Windows-приложениями позволяет СУБДП внедрять в отчет сведения, хранящиеся в файлах, созданных с помощью других приложений, например, в документе Word или в рабочей книге Excel , включая графику и звук. Для этого в СУБДП поддерживаются механизмы, разработанные для среды Windows , такие как: DDE { Dynamic Data Exchange - динамический обмен данными) и OLE { Object Linking and Embedding - связывание и внедрение объектов).

Уровни представления данных

Современные подходы к созданию БД предполагают их трёхуровневую организацию. Этот способ организации БД был предложен American National Standards Institute (ANSI ) и используется повсеместно.

На самом верхнем (внешнем) уровне может быть множество моделей. Этот уровень определяет точку зрения на БД отдельных пользователей (приложений). Каждое приложение видит и обрабатывает только те данные, которые необходимы именно ему.

На концептуальном уровне БД представлена в наиболее общем виде, который объединяет все внешние представления предметной области. На концептуальном уровне имеем обобщённую модель предметной области, для которой создавалась БД. Концептуальное представление только одно. При разработке концептуальной модели усилия направлены на структуризацию данных и выявление взаимосвязей, без рассмотрения особенностей реализации и эффективности разработки.

Внутренний (физический) уровень – это собственно данные, расположенные на внешних носителях информации. Внутренняя модель определяет размещение данных, методы доступа, технику индексирования.

Трёхуровневая организация БД позволяет обеспечить логическую и физическую независимость при работе с данными. Логическая независимость предполагает возможность изменения одного приложения, без корректировки других приложений, работающих с этой же БД.

Физическая независимость предполагает возможность переноса хранимой информации с одних носителей на другие при сохранении работоспособности всех приложений, использующих эту БД.

Классификация моделей данных

Модель данных – это набор правил, по которым организуются данные.

Это очень простое определение можно уточнить. Модель данных – это некоторая абстракция, которая, будучи приложена к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязи между ними.

Принято выделять три группы моделей данных: инфологические, даталогические и физические.

Рис.1 Модели данных

Инфологическая (семантическая) модель – это обобщённое, не привязанное к какой-либо ЭВМ и СУБД описание предметной области. Это описание, выполненное с использованием естественного языка, математических формул, таблиц, графиков и других средств объединяет частные представления о содержимом базы данных, полученные в результате опроса пользователей, и представления разработчиков о данных, которые могут потребоваться в будущих приложениях.

Такая человеко-ориентированная модель полностью независима от физических параметров среды хранения данных. Поэтому инфологическая модель не должна изменяться до тех пор, пока она адекватно отражает предметную область, то есть до тех пор, пока не произошли изменения в предметной области.

Даталогические модели являются компьютерно-ориентированными, они поддерживаются конкретными СУБД. С их помощью СУБД даёт возможность пользователям осуществлять доступ к хранимым данным не заботясь об их физическом расположении. Так как доступ к данным осуществляется с помощью конкретной СУБД, то даталогические модели описываются на языке описания данных используемой СУБД.

Нужные данные отыскиваются СУБД на внешних запоминающих устройствах по физической модели данных . Физическая модель оперирует категориями, относящимися к организации внешней памяти и структурам хранения данных, которые используются в данной операционной среде.

Даталогические модели

К этой группе относятся такие широко известные модели как иерархическая, сетевая, реляционная и объектно-ориентированная.

Классификация моделей, их описание появились после разработки реляционной модели. До этого разрабатывали БД, используя имеющиеся технологии. И значительно позднее проанализировали существующие базы данных и выполнили их теоретическое описание.

Теоретико-графовые модели отражают совокупность объектов реального мира в виде графа. В зависимости от типа графа различают иерархическую и сетевую модели. Иерархическая и сетевая модели данных стали применяться в СУБД в начале 60-х годов 20 века. В настоящее время они используются реже, чем реляционная модель данных.

Для работы со сложными наборами данных математики разработали иерархическую модель данных. Эта модель появилась раньше других даталогических моделей. Именно эта модель данных использована в первой официально признанной промышленной СУБД фирмы IBM.

Иерархическая модель предполагает хранение данных в виде, похожем на организацию каталогов в MS DOS: все каталоги начинаются с корневого и ветвятся подобно дереву. К каждому файлу есть только один путь, то есть файлу соответствует одно имя каталога.

В реальном мире некоторые объекты по своей сути составляют иерархические структуры: одни объекты являются родительскими, другие – дочерними. Иерархия проста и естественна для отображения взаимосвязей между объектами. Достаточно вспомнить многочисленные классификации, используемые в разных областях знаний, например, приведённую выше классификацию моделей данных. В качестве другого примера можно привести структуру данных предприятия.

В иерархической БД все записи ветвятся от одной корневой. Запись имеет всегда только одного родителя и сама тоже может быть родителем для другой записи.

Главное достоинство иерархической модели – скорость. Поскольку все отношения между таблицами предопределены и являются статическими, поисковые и другие операции над набором данных выполняются очень быстро.

Наиболее существенный недостаток – негибкость. Поскольку отношения хранятся внутри каждой записи, данные имеют смысл только в определённом контексте. Другой недостаток – трудность переноса данных с компьютера на компьютер. Третий недостаток заключается в том, что глобальные изменения данных практически невозможны. При изменении требуется, чтобы каждая запись, включая родительские и дочерние, была модифицирована индивидуально.

Работа с этой моделью данных предполагает значительный объём знаний. Большинство БД, использующих иерархическую модель, требует специально подготовленного персонала для обеспечения правильного функционирования.

Сетевая модель предложена для обеспечения гибкости в управлении данными. На разработку этой модели большое влияние оказал американский ученый Ч.Бахман.

Основные принципы сетевой модели данных были сформулированы в середине 60-х годов. Эталонный вариант сетевой модели данных описан в отчетах рабочей группы по языкам баз данных CODASYL (COnference on DAta SYstem Languages) в середине 70-х годов.

Сетевая модель отличается от иерархической тем, что позволяет определять для записи более чем одно групповое отношение. Эта модели состоит из множества записей, которые могут быть владельцами или членами групповых отношений. Сетевая модель позволяет производить поиск в различных структурах и поддерживает для записей отношение «одна ко многим».

Как и в иерархической БД, информация о связях хранится в записях и должна быть предопределена. Поэтому сетевая модель данных имеет те же ограничения, что и иерархическая.

Реляционная модель данных

Основные понятия и определения реляционной модели

Реляционная модель

В 1970 году Е.Ф. Кодд (E . F . Codd ) представил реляционную модель БД. Концепция этой модели основана на том, что организация данных в базе должна быть гибкой, динамичной, легко используемой. Пользователь должен работать только с логическим представлением данных, а уж система управления БД позаботится о физической структуре данных. Кодд сформулировал основные положения реляционных баз данных.

Реляционная модель использует таблицы и базируется на двух утверждениях:

· база данных должна состоять из таблиц и только из таблиц. Только содержимое таблиц определяет операции БД;

· описание данных и манипуляции над ними должны быть независимыми от способа хранения данных на нижнем уровне. Другими словами, системы управления реляционными базами данных (СУРБД) должны обеспечивать свою собственную систему управления, основанную только на логическом представлении данных.

В своём документе Кодд описал язык для оперирования с реляционными структурами. Со временем этот язык превратился в то, что сейчас называют структурированным языком запросов SQL (Structured Query Language ).

Кодд вывел набор базовых правил, которым должна соответствовать СУБД реляционной модели. Всего их 12. Реально существующие базы данных не удовлетворяют полностью всем правилам Кодда. Каждый разработчик реализует реляционную модель по-своему. В результате свойства реляционных БД сильно варьируются.

В правилах Кодда можно выделить 4 категории:

1) базовые возможности – описание данных и язык программирования;

2) доступ к данным – правила доступа, хранения и поиска,

3) гибкость – правила изменения (модификации) данных;

4) целостность – правила для обеспечения качества и защищённости данных.

При использовании реляционной модели СУБД пользователь работает с логической структурой данных. Для перехода на низший (физический) уровень Кодд предложил концепцию словаря данных.

Словарь данных – это центральная таблица и хранилище информации о базе данных, содержит сведения о расположении данных, имена полей, типы данных, карты отношений. Словарь данных работает с операционной системой и осуществляет связь таблиц (логических данных) с файлами (физическими данными).

Будучи математиком по образованию Э.Кодд предложил использовать для обработки данных аппарат теории множеств (объединение, пересечение, разность, декартово произведение). Он показал, что любое представление данных сводится к совокупности двумерных таблиц особого вида, известного в математике как отношение – relation (англ.) Наименьшая единица данных реляционной модели – это отдельное атомарное (неразложимое) для данной модели значение данных. Так, в одной предметной области фамилия, имя и отчество могут рассматриваться как единое значение, а в другой – как три различных значения.

Доменом называется множество атомарных значений одного и того же типа. Смысл доменов состоит в следующем. Если значения двух атрибутов берутся из одного и того же домена, то, вероятно, имеют смысл сравнения, использующие эти два атрибута Если же значения двух атрибутов берутся из различных доменов, то их сравнение, вероятно, лишено смысла.

Отношение на доменах D1, D2, ..., Dn (не обязательно, чтобы все они были различны) состоит из заголовка и тела.

Заголовок состоит из такого фиксированного множества атрибутов A1, A2, ..., An, что существует взаимно однозначное соответствие между этими атрибутами Ai и определяющими их доменами Di (i=1,2,...,n).

Тело состоит из меняющегося во времени множества кортежей , где каждый кортеж состоит в свою очередь из множества пар атрибут-значение (Ai:Vi), (i=1,2,...,n), по одной такой паре для каждого атрибута Ai в заголовке. Для любой заданной пары атрибут-значение (Ai:Vi) Vi является значением из единственного домена Di, который связан с атрибутом Ai.

Степень отношения – это число его атрибутов. Отношение степени один называют унарным, степени два – бинарным, степени три – тернарным, ..., а степени n – n-арным. Степень отношения

Кардинальное число или мощность отношения – это число его кортежей. Кардинальное число отношения изменяется во времени в отличие от его степени.

Поскольку отношение – это множество, а множества по определению не содержат совпадающих элементов, то никакие два кортежа отношения не могут быть дубликатами друг друга в любой произвольно-заданный момент времени. Пусть R – отношение с атрибутами A1, A2, ..., An. Говорят, что множество атрибутов K=(Ai, Aj, ..., Ak) отношения R является возможным ключом R тогда и только тогда, когда удовлетворяются два независимых от времени условия:

1. Уникальность: в произвольный заданный момент времени никакие два различных кортежа R не имеют одного и того же значения для Ai, Aj, ..., Ak.
2. Минимальность: ни один из атрибутов Ai, Aj, ..., Ak не может быть исключен из K без нарушения уникальности.

Каждое отношение обладает хотя бы одним возможным ключом, поскольку по меньшей мере комбинация всех его атрибутов удовлетворяет условию уникальности. Один из возможных ключей (выбранный произвольным образом) принимается за его первичный ключ. Остальные возможные ключи, если они есть, называются альтернативными ключами.

Вышеупомянутые и некоторые другие математические понятия явились теоретической базой для создания реляционных СУБД, разработки соответствующих языковых средств и программных систем, обеспечивающих их высокую производительность, и создания основ теории проектирования баз данных. Однако для массового пользователя реляционных СУБД можно с успехом использовать неформальные эквиваленты этих понятий:

Отношение – Таблица (иногда Файл),
Кортеж – Строка (иногда Запись),
Атрибут – Столбец, Поле.

При этом принимается, что «запись» означает «экземпляр записи», а «поле» означает «имя и тип поля».

1. Каждая таблица состоит из однотипных строк и имеет уникальное имя.

2. Строки имеют фиксированное число полей (столбцов) и значений (множественные поля и повторяющиеся группы недопустимы). Иначе говоря, в каждой позиции таблицы на пересечении строки и столбца всегда имеется в точности одно значение или ничего.

3. Строки таблицы обязательно отличаются друг от друга хотя бы единственным значением, что позволяет однозначно идентифицировать любую строку такой таблицы.

4. Столбцам таблицы однозначно присваиваются имена, и в каждом из них размещаются однородные значения данных (даты, фамилии, целые числа или денежные суммы).

5. Полное информационное содержание базы данных представляется в виде явных значений данных и такой метод представления является единственным. В частности, не существует каких-либо специальных "связей" или указателей, соединяющих одну таблицу с другой.

6. При выполнении операций с таблицей ее строки и столбцы можно обрабатывать в любом порядке безотносительно к их информационному содержанию. Этому способствует наличие имен таблиц и их столбцов, а также возможность выделения любой их строки или любого набора строк с указанными признаками

Ключи

Реляционная теория требует, чтобы данные унифицировались уникально по трём критериям:

· таблицей, где хранится этот элемент данных;

· названием поля в этой таблице;

· значением первичного ключа для записи.

Первичный ключ – это поле или группа полей, которые гарантируют уникальность записи.

При разработке таблицы в качестве первичного ключа следует выбирать столько полей, сколько требуется для того, чтобы каждая запись таблицы была уникальной. Одни таблицы содержат одно поле, уникально идентифицирующее каждую запись. Другие таблицы могут потребовать составного ключа (composite key ), то есть первичного ключа, состоящего из комбинации полей. Даже если таблица имеет составной первичный ключ, он может быть только один.

Построение первичного ключа является обязательным. Данные часто имеют естественный ключ (natural key ). Например, номер социального страхования идентифицирует любого налогоплательщика США; банки выдают номера счетов своим клиентам; больницы присваивают пациентам номера в картотеке. Всё это – номер социального страхования, счёт в банке, номер в картотеке – лучшие кандидаты на роль первичного ключа, поскольку они уникально идентифицируют налогоплательщиков, клиентов и пациентов соответственно.

При выборе ключа надо проявлять осторожность, так как некоторые данные только кажутся уникальными. Например, фамилия и имя, наименование фирмы и дата заказа.

Если данные не содержат естественного первичного ключа, то он должен быть создан. Существуют две школы, которые предлагают разные способы создания искусственного ключа (artifical key ).

Первая школа утверждает, что ключ должен быть максимально приближен к данным. Например, записи в таблицах Paradox по умолчанию автоматически сортируют и отображаются в порядке, определённом первичным ключом. Если построить ключ по четырём буквам от фамилии плюс две буквы имени, плюс последовательно присвоенное число, то сортировка будет показывать записи в алфавитном порядке. Но у такого ключа есть и неудобства, например, при изменении фамилии придётся обновлять ссылки.

Вторая школа считает, что ключ не должен иметь ничего общего с данными, так называемый суррогатный ключ (surrogate key ).

Первичный ключ следует формировать настолько коротким, насколько это возможно. Длинный ключ приводит к большему числу ошибок при вводе данных. Поскольку реляционная БД использует первичные ключи для организации связей между таблицами, то появление ошибочных связей ухудшает защищённость данных. Если естественный первичный ключ получается слишком длинным, то рекомендуется перейти к использованию суррогатного ключа. Этот подход часто применяется на практике и известен как генерация уникальных идентификаторов.

Ключевым элементом данных называется такой элемент, по которому можно определить значения других элементов данных. Однозначно идентифицировать объект могут два и более элементов данных. Выбирать ключевые элементы данных следует тщательно, поскольку правильный выбор способствует созданию достоверной концептуальной модели данных.

Первичный ключ - это атрибут или группа атрибутов, которые единственным образом идентифицируют каждую строку таблицы.

Альтернативный (вторичный) ключ - это атрибут или группа атрибутов, не совпадающих с первичным ключом и уникально идентифицирующих экземпляр объекта.

Индексы

Индексы являются составной частью структуры базы данных и предназначены для ускорения поиска информации в таблице.

Индекс – структура, связанная с таблицей или представлением и предназначенная для ускорения поиска информации в них. Индекс определяется для одного или нескольких столбцов, называемых индексированными столбцами. Он содержит отсортированные значения индексированного столбца или столбцов со ссылками на соответствующую строку исходной таблицы или представления. Повышение производительности достигается за счет сортировки данных . Использование индексов может существенно повысить производительность поиска, однако для хранения индексов необходимо дополнительное пространство в базе данных .

В качестве примера поиска в таблице представим себе телефонный справочник, где все абоненты расположены по алфавиту. Очевидно, что в таком справочнике очень легко найти номер телефона, если известна фамилия абонента. С другой стороны, найти фамилию абонента по номеру его телефона чрезвычайно сложно, т.к. справочник не упорядочен по номерам телефона, придется искать нужный телефон методом простого перебора. Таким образом, упорядоченность информации значительно облегчает поиск. Этот принцип положен в основу системы индексов.

На рисунке показан телефонный справочник с записями, не упорядоченными по номеру телефона, и индекс, сформированный для этого справочника. Из рисунка видно, что индекс представляет собой массив целых чисел, куда помещены номера записей справочника в порядке возрастания номера телефона. Благодаря этому, записи становятся упорядоченными по номеру телефона, и вместо поиска методом полного перебора можно применить метод половинного деления или метод двоичного дерева.

Рис. 3. Пример индекса по полю «номер телефона».

Связи

Связь – это функциональная зависимость между сущностями. Если между некоторыми сущностями существует связь, то факты из одной сущности ссылаются или некоторым образом связаны с фактами из другой сущности. Поддержание непротиворечивости функциональных зависимостей между сущностями называется ссылочной целостностью. Поскольку связи находятся «внутри» реляционной модели, реализация ссылочной целостности может выполняться как приложением, так и самой СУБД (с помощью механизмов декларативной ссылочной целостности и триггеров).

При описании отношений подразумевается связь между записями разных таблиц. Например, если упоминается связь типа одна-ко-многим, то имеется в виду, что одна запись некоторой таблицы связана со многими записями другой таблицы. Ни в коем случае не имеется в виду связь одной таблицы со многими таблицами.

Простейшая связь между записями таблиц – это одна-к-одной. Связь такого типа осуществляется, когда связываемые таблицы имеют одинаковый первичный ключ. Чаще всего этот тип связи используется при наличии таблицы с большим числом полей, некоторые из которых являются второстепенными (не столь значимыми). Например, запись о человеке в отделе кадров может состоять из фамилии, имени, отчества, паспортных данных, автобиографии и т.п. Автобиография может быть отнесена к второстепенным сведениям и вынесена в дополнительную таблицу с типом связи одна-к-одной.

Наиболее распространён тип связи одна-ко-многим . Например, клиент и заказы: один клиент может сделать много заказов. Поля, по которым осуществляются связи, не являются свободными, то есть не могут иметь произвольные значения. Например, в заказе должен быть упомянут клиент, который есть в таблице «Клиенты». С точки зрения таблицы «Клиенты» поле «ФИО клиента» может быть произвольным, так как не зависит от полей других таблиц.

Если связаны все ключевые поля одной таблицы и часть ключевых полей другой таблицы, то тип связи может быть только одна-ко-многим.

Тип связи много-ко-многим возникает, если связаны поля, частично входящие в первичный ключ одной и другой таблицы. Например, поле «Наименование продукта» в таблице «Заказы» и поле «Наименование продукта» в таблице «Отчисления». Продукт может быть заказан несколькими клиентами, а отчисления по продукту идут разным специалистам за каждую продажу продукта (если таблица «Отчисления» имеет два поля в первичном ключе – название продукта и специалист или название продута и менеджер).

Выше рассмотрены способы связывания таблиц при помощи полей, входящих в первичный ключ. Однако существует другой способ связывания таблиц, в связи с одной стороны могут участвовать поля, не входящие в первичный ключ, а с другой стороны – поля входящие в первичный ключ. Это делается при помощи вторичных или внешних ключей (foreign key ). Вторичный ключ строится по полям, не входящим в первичный ключ.

Таким образом, при определении отношения, одна таблица осуществляет связь используя поля, входящие в первичный ключ, а другая – может использовать все поля первичного ключа, их часть, или поля, не входящие в первичный ключ.

В отличие от отношений, основанных только на первичном ключе, отношения, построенные на использовании вторичного ключа, называются потенциальными. Разработчик БД сам решает, использовать такое связывание или нет.

Отношение много-к-одной по сути является перевёрнутым отношением одна-ко-многим. Значения в полях связи должна определять таблица, в которой используемые поля являются уникальными, то есть только одна запись может определять множество других.

Ссылочная целостность – это обеспечение соответствия значения внешнего ключа экземпляра дочерней сущности значениям первичного ключа в родительской сущности. Ссылочная целостность может контролироваться при всех операциях, изменяющих данные.

Хранимая процедура - это программа, объединяющая запросы, процедурную логику (операторы присваивания, ветвления и т.д.) и хранящиеся в базе данные. Этот механизм позволяет содержать вместе с данными достаточно сложные программы, выполняющие большой объём работ по обработке данных без передачи данных по сети и без взаимодействия с клиентом. В этом случае база данных может представлять собой функционально самостоятельный уровень приложения, который взаимодействует с другими уровнями для получения запросов и обновления данных.

Правила позволяют вызывать выполнение заданных действий при изменении или добавлении данных в БД и тем самым контролировать истинность помещаемых в неё данных. Обычно действие - это вызов определённой процедуры или функции. Правила могут ассоциироваться с полем или записью и, соответственно, срабатывать при изменении данных в конкретном поле или записи таблицы. Нельзя использовать правила при удалении данных. В отличие от ограничений, которые являются лишь средством контроля относительно простых условий корректности ввода данных, правила позволяют проверять и поддерживать сколь угодно сложные соотношения между элементами данных в БД.

Триггер – это предварительно определённое действие или последовательность действий, автоматически осуществляемых при выполнении операций обновления, добавления или удаления данных. Триггер является мощным инструментом контроля за изменением данных в БД, помогает программисту автоматизировать операции, которые должны выполняться в этом случае. Триггер выполняется после проверки правил обновления данных. Ни пользователь, ни приложение не могут активизировать триггер, он запускается автоматически, когда пользователь или приложение выполняют с БД определённые действия. Триггер включает в себя следующие компоненты:

* ограничения, для реализации которых созда1тся триггер;

* событие, которое будет характеризовать возникновение ситуации, требующей проверки ограничений. События чаще всего связаны с изменением состояния БД (например, добавление записи в таблицу), но могут учитываться и дополнительные условия (например, добавление записи только с отрицательным значением);

Использование триггеров при проектировании БД даёт следующие преимущества:

* триггеры всегда выполняются при совершении соответствующих действий. Разработчик продумывает использование триггеров при проектировании БД и может больше не вспоминать о них при разработке приложения для доступа к данным;

* при необходимости триггеры можно изменять централизованно непосредственно в БД. Пользовательские программы, работающие с этой БД не потребуют модернизации;

* система обработки данных, использующая триггеры, обладает лучшей переносимостью в архитектуру клиент-сервер за счёт меньшего объёма требуемых модификаций.

Нормализация отношений - это процесс построения оптимальной структуры таблиц и связей в реляционной БД. В процессе нормализации элементы данных группируются в таблицы, представляющие объекты и их взаимосвязи. Теория нормализации основана на том, что определённый набор таблиц обладает лучшими свойствами при включении, модификации и удалении данных, чем все остальные наборы таблиц, с помощью которых могут быть представлены те же данные.

Реляционные СУБД обладают рядом особенностей, влияющих на организацию внешней памяти. К наиболее важным особенностям можно отнести следующие.

Наличие двух уровней системы:

уровня непосредственного управления данными во внешней памяти (а также обычно управления буферами оперативной памяти, управления транзакциями и журнализацией изменений БД),

языкового уровня (например уровня, реализующего язык SQL).

При такой организации подсистема нижнего уровня должна поддерживать во внешней памяти набор базовых структур, конкретная интерпретация которых входит в число функций подсистемы верхнего уровня.

Поддержка отношений-каталогов (справочников). Информация, связанная с именованием объектов базы данных и их конкретными свойствами (например, структура ключа индекса), поддерживается подсистемой языкового уровня. С точки зрения структур внешней памяти, отношение-каталог ничем не отличается от обычного отношения базы данных.

Регулярность структур данных . Поскольку основным объектом реляционной модели данных является плоская (в 1НФ) таблица, главный набор объектов внешней памяти может иметь очень простую регулярную структуру. При этом необходимо обеспечить возможность эффективного выполнения операторов языкового уровня как над одним отношением (простые операции селекции и проекции), так и над несколькими отношениями (наиболее распространена и трудоемка операция соединения нескольких отношений). Для этого во внешней памяти должны поддерживаться дополнительные индексы.

Для выполнения требования надежного хранения баз данных необходимо поддерживать избыточность хранения данных, что обычно реализуется в виде журнала изменений базы данных.

Соответственно, возникают следующие разновидности объектов во внешней памяти базы данных:

строки отношений - основная часть базы данных, большей частью непосредственно видимая пользователям;

управляющие структуры - индексы, создаваемые по инициативе пользователя (администратора) или верхнего уровня системы из соображений повышения эффективности выполнения запросов и обычно автоматически поддерживаемые нижним уровнем системы;

журнальная информация , поддерживаемая для удовлетворения потребности в надежном хранении данных;

служебная информация , поддерживаемая для удовлетворения внутренних потребностей нижнего уровня системы; набор структур служебной информации зависит от общей организации системы, но обычно требуется поддержание следующих служебных данных:

· внутренние каталоги (справочники), описывающие физические свойства объектов базы данных, например число атрибутов отношения, их размер и, возможно, типы данных;

· описание индексов, определенных для данного отношения;

· описатели свободной и занятой памяти в страницах внешней памяти, распределенных для хранения отношений; такая информация требуется для нахождения свободного места при занесении кортежей.

Базовые структуры памяти

Структура и типы страниц

Основной единицей хранения и манипулирования данными при бесфайловой организации является страница памяти (или блок данных ) - часть пространства памяти среды хранения базы данных, организованного таким образом, что оно состоит из последовательности таких частей (страниц), имеющих одинаковую длину.

Страницаявляется единицей обмена с внешней памятью. Размер страницы фиксирован для базы данных и устанавливается при ее (базы) создании. Страницы памяти имеют уникальные идентификаторы , в качестве которых обычно используются их последовательные номера. Содержимое страницы памяти может быть прочитано в буфер обмена или записано во внешнюю память из буфера за одно обращение к устройству внешней памяти. В некоторых системах страницы памяти могут иметь внутреннюю организацию, например, могут обладать индексом , обеспечивающим прямой доступ к содержащимся на странице хранимым записям. Страницы с простейшей организацией, предусматривающей последовательное размещение в них записей, в некоторых методах доступа называются блоками записей .

Выделяют четыре типа страниц:

· страницы данных,

· страницы индексов,

· страницы blob-объектов,

· битовые страницы.

Страница данных . Основная единица осуществления операций обмена. Структура страницы данных представлена на рис. 32.

Рис. 32. Структура страницы данных

Заголовок страницы включает внутрисистемную информацию, используемую СУБД в механизме управления страницами.

Данные на странице представляются в виде строк . Каждая строка соответствует некоторому кортежу отображаемого отношения.

Слоты характеризуют размещение строк данных на странице. В базе данных каждый кортеж имеет уникальный внутрисистемный идентификатор, включающий номер страницы и номер строки на странице, в которую отображается данный кортеж. Содержимое слота и составляет идентификатор соответствующей ему (по номеру на странице) строки. При упорядочивании кортежей отношения по значению какого-либо атрибута физического перемещения строк на соответствующих страницах не происходит. Вместо этого производится перестройка содержимого слотов.

Страница индексов. Страницы индексов предназначены для хранения индексных структур, используемых СУБД в реализации методов доступа, и организованы в виде В-деревьев.

Страница blob . Страницы blob (B inary L arge Ob ject) предназначены для хранения слабоструктурированной информации, содержащей тексты большого объема, графическую информацию, двоичные коды. Эти данные рассматриваются как потоки байтов произвольного размера, а в страницах данных формируются ссылки на эти страницы. Данные таких типов в ранних СУБД относились к типу MEMO.

Битовая страница . Битовые страницы содержат описатели других типов страниц. Описатель страницы включает две составляющих – тип страницы и ее состояние (свободна /занята ).

Табличные пространства

Общим для СУБД является понятие пространства (для некоторых СУБД табличное пространство ). В табличных пространствах размещены различные логические структуры данных, такие как таблицы и индексы, временные таблицы и словарь данных. Группировка хранимых данных по пространствам производится по ряду признаков: частота изменения данных, характер работы с данными (преимущественно чтение или запись и т.п.), скорость роста объема данных, важность и т.п. Таким образом, например, только читаемые таблицы помещаются в одно пространство, для которого установлены одни параметры хранения, таблицы транзакций размещаются в пространстве с другими параметрами и т.д. (рис. 33).

Рис.33. Физическое размещение данных по устройствам

Одна логическая единица данных (таблица или индекс) размещается точно в одном пространстве, которое может быть отображено на несколько физических устройств или файлов. При этом физически разнесены (располагаться на разных дисках) могут не только логические единицы данных (таблицы отдельно от индексов), но и данные одной логической структуры (таблица на нескольких дисках). Такой способ хранения называется горизонтальной фрагментацией (или секционированием ): таблица делится на фрагменты по строкам. Фрагментация - один из способов повышения производительности.

Могут применяться различные схемы записи данных во фрагментированные таблицы. Одна из них - круговая, когда некоторая часть вставляемых в таблицу строк записывается в первый фрагмент, другая часть - в следующий и так далее по кругу. В данном случае за счет распараллеливания может быть увеличена производительность операций модификации данных и запросов.

Существует и другая схема, включающая логическое разделение строк таблицы по ключу (кластеризация ). Данная схема позволяет избежать перерасхода процессорного времени и уменьшить общий объем операций ввода/вывода. Ее суть в том, что при создании таблицы все пространство значений ключа таблицы разбивается на несколько интервалов, а строкам с ключами, принадлежащими разным интервалам, назначаются различные месторасположения. Впоследствии, при обработке запроса, данная информация учитывается оптимизатором. Если производится поиск по ключу, то оптимизатор может удалять из рассмотрения фрагменты таблицы, не удовлетворяющие условию выборки.

Пусть, например, для таблицы Person создаются два раздела part1 и part2 , каждый из которых размещен в своем табличном пространстве (tblspace1 и tblspace2 ). Записи со значением поля Num от 1 до 499 будут располагаться в первом разделе, а записи с номерами от 500 до 1000 - во втором (рис. 34.).

Тогда при запросе:

SELECT FIO FROM person WHERE Num BETWEEN 10 AND 40

оптимизатор будет производить поиск только в разделе part1, что может дать ощутимый выигрыш в производительности в таблице с десятками тысяч строк.

Подобные механизмы фрагментации данных поддерживают практически все современные СУБД, что часто используется при создании систем высокой производительности.

Рис. 34. Пример кластеризации записей

Под банком данных понимается совокупность баз данных, а также программные, языковые и другие средства, предназначенные для централизованного накопления данных и их использования с помощью электронных вычислительных машин.

В состав банка данных входят одна или несколько баз данных, справочник баз данных, система управления базами данных (СУБД), а также библиотеки запросов и прикладных программ.

Банк данных предназначен для хранения больших массивов информации, быстрого поиска нужных сведений и документов.

Создается банк данных в абонентской системе любой производительности — от персонального компьютера до суперкомпьютера. Но даже самый крупный банк данных ограничен в своих возможностях. Поэтому банки в сети специализируются, собирая информацию в определенных областях науки, технологии, продукции. Ядром банка являются базы данных и базы знаний. База данных - это организованная структура, предназначенная для хранения информации. Данные и информация - понятия взаимосвязанные, но не тождественные, должен заметить несоответствие в этом определении. Сегодня большинство систем управления базами данных (СУБД) позволяют размещать в своих структурах не только данные, но и методы (то есть программный код), с помощью которых происходит взаимодействие с потребителем или с другими программно-аппаратными комплексами. Таким образом, можно говорить, что в современных базах данных хранятся отнюдь не только данные, но и информация.

В БнД имеются специальные средства, облегчающие для пользователей работу с данными (СУБД).

Централизованное управление данными имеет преимущества по сравнению с обычной файловой системой:

— сокращение избыточности хранения данных;

— сокращение трудоемкости разработки, эксплуатации и модернизации ИС;

Обеспечение удобного доступа к данным как пользователям

— профессионалам в области обработки данных, так и конечным пользователям.

Основные требования, предъявляемые к БнД:

— адекватность отображения предметной области (полнота, целостность и — непротиворечивость данных, актуальность информации;

— возможность взаимодействия пользователей разных категорий, высокая эффективность доступа к данным;

— дружелюбность интерфейсов, малое время на обучение;

— обеспечение секретности и разграничение доступа к данным для разных пользователей;

— надежность хранения и защита данных.

Определение термина Банк данных дано во Временном положении о государственном учете и регистрации баз и банков данных, утвержденное постановлением Правительства Российской Федерации от 28.02.96 № 226, п.2 (СЗ РФ, 1996, № 12, ст. 1114)

Первоначально (начало 60-х годов) использовалась файловая система хранения. Для решения преимущественно инженерных задач, характеризующихся небольшим количеством данных и значительным объемом вычислений, данные хранились непосредственно в программе. Применялся последовательный способ организации данных, имелась их высокая избыточность, идентичность логической и физической структур и полная зависимость данных. С появлением экономико-управленческих задач (информационная система руководства — MIS), отличающихся большими объемами данных и малой долей вычислений, указанная организация данных оказалась неэффективной. Требовалось упорядочение данных, которое, как выяснилось, возможно было проводить по двум критериям: использование (информационные массивы); хранение (базы данных). Первоначально применяли информационные массивы, но вскоре стало ясно превосходство баз данных. Использование файлов для хранения только данных было предложено Мак Гри в 1959 году. Были разработаны методы доступа (в том числе произвольного) к таким файлам, при этом физическая и логическая структуры уже различались, а физическое расположение данных можно было менять без изменения логического представления.

В 1963 году С. Бахманом была построена первая промышленная база данных IDS с сетевой моделью данных, которая все еще характеризовалась избыточностью данных и их использованием только для одного приложения. Доступ к данным осуществлялся с помощью соответствующего программного обеспечения. В 1969 году сформировалась группа, создавшая набор стандартов CODASYL для сетевой модели данных.

Фактически начала использоваться современная архитектура базы данных. Под архитектурой понимается разновидность (обобщение) структуры, в которой какой-либо элемент может быть заменен на другой элемент, характеристики входов и выходов которого идентичны первому элементу. Существенный скачок в развитии технологии баз данных дала предложенная М. Коддом в 1970 году парадигма реляционной модели данных. Под парадигмой понимается научная теория, воплощенная в систему понятий, отражающих существенные черты действительности. Теперь логические структуры могли быть получены из одних и тех же физических данных, т.е. доступ к одним и тем же физическим данным мог осуществляться различными приложениями по разным путям. Стало возможным обеспечение целостности и независимости данных.

В конце 70-х годов появились современные СУБД, обеспечивающие физическую и логическую независимость, безопасность данных, обладающие развитыми языками БД. Последнее десятилетие характеризуется появлением распределенных и объектно-ориентированных баз данных, характеристики которых определяются приложениями средств автоматизации проектирования и интеллектуализации БД.

С понятием базы данных тесно связано понятие системы управления базой данных – это комплекс программных средств, предназначенных для создания структуры новой базы, наполнения ее содержимым, редактирования содержимого и визуализации информации. Под визуализацией информации базы понимается отбор отображаемых данных в соответствии с заданным критерием, их упорядочение, оформление и последующая выдача на устройство вывода или передача по каналам связи.

В мире существует множество систем управления базами данных. Несмотря на то, что они могут по-разному работать с разными объектами и предоставляют пользователю различные функции и средства, большинство СУБД опираются на единый устоявшийся комплекс основных понятий. Это дает нам возможность рассмотреть одну систему и обобщить ее понятия, приемы и методы на весь класс СУБД.

СУБД организует хранение информации таким образом, чтобы ее было удобно:

просматривать,

пополнять,

изменять,

искать нужные сведения,

делать любые выборки,

осуществлять сортировку в любом порядке.

Классификация баз данных:

а) по характеру хранимой информации:

Фактографические (картотеки),

Документальные (архивы)

б) по способу хранения данных:

Централизованные (хранятся на одном компьютере),

Распределенные (используются в локальных и глобальных компьютерных сетях).

в) по структуре организации данных:

Табличные (реляционные),

Иерархические,

Современные СУБД дают возможность включать в них не только текстовую и графическую информацию, но и звуковые фрагменты и даже видеоклипы.

Простота использования СУБД позволяет создавать новые базы данных, не прибегая к программированию, а пользуясь только встроенными функциями. СУБД обеспечивают правильность, полноту и непротиворечивость данных, а также удобный доступ к ним.

Популярные СУБД — FoxPro, Access for Windows, Paradox. Для менее сложных применений вместо СУБД используются информационно-поисковые системы (ИПС), которые выполняют следующие функции:

хранение большого объема информации;

быстрый поиск требуемой информации;

добавление, удаление и изменение хранимой информации;

вывод ее в удобном для человека виде.

Информация в базах данных структурирована на отдельные записи, которыми называют группу связанных между собой элементов данных. Характер связи между записями определяет два основных типа организации баз данных: иерархический и реляционный.

Если в базе нет никаких данных (пустая база), то это все равно полноценная база данных. Этот факт имеет методическое значение. Хотя данных в базе и нет, но информация в ней все-таки есть - это структура базы. Она определяет методы занесения данных и хранения их в базе. Простейший «некомпьютерный» вариант базы данных - деловой ежедневник, в котором каждому календарному дню выделено по странице. Даже если в нем не записано ни строки, он не перестает быть ежедневником, поскольку имеет структуру, четко отличающую его от записных книжек, рабочих тетрадей и прочей писчебумажной продукции.

Базы данных могут содержать различные объекты, но основными объектами любой базы данных являются ее таблицы. Простейшая база данных имеет хотя бы одну таблицу. Соответственно, структура простейшей базы данных тождественно равна структуре ее таблицы.

В настоящее время наблюдается стремительный рост числа систем электронной коммерции (СЭК). Электронная коммерция имеет ряд отличительных особенностей, резко выделяющих её от всех ранее известных способов классической коммерции благодаря исключительным коммуникативным характеристикам Интернета

Системы электронной коммерции должны обладать способностью координировать бизнес-транзакции в многочисленных бизнес-приложениях, уметь извлекать отдельные части информации из различных источников, своевременно и беспрепятственно доставлять клиенту необходимую информацию, — все по единственному Web-запросу пользователя.

СЭК обладает набором специфических свойств, которые отличают их от классических систем коммерции (обыкновенные магазины, супермаркеты, биржи и т.п.). В то же время эти свойства необходимо учитывать при построении и анализе моделей процессов в СЭК, поскольку классическая постановка оптимизационной задачи оптимального управления дискретной системой не подходит. Итак, свойства СЭК: Время работы неограниченно в отличие от классических систем, где есть строго регламентированное расписание работы. Можно говорить о том, что поток посетителей распределен равномерно во времени. В отличие от классических систем в СЭК (особенно это характерно для систем класса B2C) посетители приходят не только за покупками, но и за получением некоторой информации: ознакомиться с ассортиментом, ценами, условиями оплаты и доставки товара.

В то же время для классических систем характерна такая особенность, что посетители с очень большой долей вероятности становятся покупателями. Поэтому возможно рассмотрение различных моделей и способов оценки эффективности функционирования СЭК: соотношение числа покупателей к числу посетителей, влияние работы СЭК и обратной связи на входной поток заявок.

Для СЭК характерно, что многие посетители приходят туда несколько раз, чтобы получить некоторую информацию, и только после того, как они будут удовлетворены всеми условиями, они сделают покупку.

СЭК может обслуживать одновременно достаточно большое число посетителей. Эта характеристика ограничена только программно-аппаратными возможностями СЭК. То есть в случае СЭК с точки зрения пользователя нет очередей ожидания обслуживания. Особенно это характерно для полностью или частично автоматизированных СЭК.

В СЭК возможен случай, когда посетитель, набравший продукцию в виртуальную корзину, покидает систему, не совершив покупки (при этом естественно, что вся продукция остаётся в системе, поскольку украсть её просто невозможно). Проводя аналогию с классическими торговыми системами, опять же трудно представить себе ситуацию, когда посетитель, зайдя в магазин, сначала нагружает полную тележку товарами, а потом все разгружает и покидает магазин. В СЭК этот случай возможен, если набор управляющих факторов не является оптимальным (или субоптимальным)

Системы управления базами данных позволяют объединять большие объемы информации и обрабатывать их, сортировать, делать выборки по определённым критериям и т.п.

Современные СУБД дают возможность включать в них не только текстовую и графическую информацию, но и звуковые фрагменты и даже видеоклипы. Простота использования СУБД позволяет создавать новые базы данных, не прибегая к программированию, а пользуясь только встроенными функциями. СУБД обеспечивают правильность, полноту и непротиворечивость данных.

1.2 Реляционные базы данных

Реляционная СУБД (РСУБД; иначе Система управления реляционными базами данных, СУРБД) - СУБД, управляющая реляционными базами данных.

Понятие реляционный (англ. relation - отношение) связано с разработками известного английского специалиста в области систем баз данных Эдгара Кодда (Edgar Codd).

Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных.

Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:

– каждый элемент таблицы - один элемент данных;

– все столбцы в таблице однородные, то есть все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т. д.);

– каждый столбец имеет уникальное имя;

– одинаковые строки в таблице отсутствуют;

– порядок следования строк и столбцов может быть произвольным.

Базовыми понятиями реляционных СУБД являются: 1) атрибут; 2) отношения; 3) кортеж.

База данных, таким образом, это ни что иное, как набор таблиц. RDBS и ориентированные на записи системы организованы на основе стандарта B-Tree или методе доступа, основанном на индексации – Indexed Sequential Access Method (ISAM) и являются стандартными системами, использующимися в большинстве современных программных продуктов. Для обеспечения комбинирования таблиц для определения связей между данными, которые практически полностью отсутствуют в большинстве программных реализаций B-Tree и ISAM, используется языки, подобные SQL (IBM), Quel (Ingres) и RDO (Digital Equipment), причем стандартом отрасли в настоящее время стал язык SQL, поддерживаемый всеми производителями реляционных СУБД.

Оригинальная версия SQL – это интерпретируемый язык, предназначенный для выполнения операций над базами данных. Язык SQL был создан в начале 70х как интерфейс для взаимодействия с базами данных, основанными на новой для того времени реляционной теории. Реальные приложения обычно написаны на других языках, генерирующих код на языке SQL и передающих их в СУБД в виде текста в формате ASCII. Нужно отметить также, что практически все реальные реляционные (и не только реляционные) системы помимо реализации стандарта ANSI SQL, известного сейчас в последней редакции под именем SQL2 (или SQL-92), включают в себя дополнительные расширения, например, поддержка архитектуры клиент-сервер или средства разработки приложений.

Строки таблицы составлены из полей, заранее известных базе данных. В большинстве систем нельзя добавлять новые типы данных. Каждая строка в таблице соответствует одной записи. Положение данной строки может изменяться вместе с удалением или вставкой новых строк.

Чтобы однозначно определить элемент, ему должны быть сопоставлены поле или набор полей, гарантирующих уникальность элемента внутри таблицы. Такое поле или поля называются первичным ключом (primary key) таблицы и часто являются числами. Если одна таблица содержит первичным ключ другой, это позволяет организовать связь между элементами разных таблиц. Это поле называется внешним ключом (foreign key).

Так как все поля одной таблицы должны содержать постоянное число полей заранее определенных типов, приходится создавать дополнительные таблицы, учитывающие индивидуальные особенности элементов, при помощи внешних ключей. Такой подход сильно усложняет создание сколько нибудь сложных взаимосвязей в базе данных. Еще один крупный недостаток реляционных баз данных – это высокая трудоемкость манипулирования информацией и изменения связей.

Несмотря на рассмотренные недостатки реляционных баз данных, они обладают рядом достоинств:

разделение таблиц разными программами;

развернутый «код возврата» при ошибках;

высокая скорость обработки запросов (команда SELECT языка SQL; результатом выборки является таблица, которая содержит поля, удовлетворяющие заданному критерию);

сама концепция объектных баз данных довольно сложна и требует от программистов серьезного и длительного обучения;

относительно высокая скорость при работе с большими объемами данных.

Кроме того, во всем мире значительные средства уже инвестированы в реляционные СУБД. Многие организации не уверены, что затраты, связанные с переходом на объектные базы данных, окупятся.

Поэтому многие пользователи заинтересованы в комбинированном подходе, который бы им позволил воспользоваться достоинствами объектных баз данных, не отказываясь полностью от своих реляционных БД. Такие решения действительно существуют. Если переход от реляционной базы к объектной обходится слишком дорого, то применение последней в качестве расширения и дополнения реляционных СУБД часто является более экономичной альтернативой. Компромиссные решения позволяют соблюсти баланс между объектами и реляционными таблицами.

Объектно-реляционные адаптеры – э тот метод предполагает использование так называемого объектно-реляционного адаптера, который автоматически выделяет программные объекты и сохраняет их в реляционных базах данных. Объектно-ориентированные приложение работает как рядовой пользователь СУБД. Несмотря на некоторое снижение производительности, такой вариант позволяет программистам целиком сконцентрироваться на объектно-ориентированной разработке. Кроме того, все имеющиеся на предприятии приложения по-прежнему могут обращаться к данным, хранящимся в реляционной форме.

Некоторые объектные СУБД, например GemStone компании GemStone Systems, могут сами выполнять роль мощного объектно-реляционного адаптера, позволяя объектно-ориентированным приложениям обращаться к реляционным БД.

Объектно-реляционные адаптеры, такие как Odapter компании Hewlett-Packard для СУБД Oracle, можно с успехом использовать во многих областях, например в качестве связующего ПО, объединяющего объектно-ориентированные приложения с реляционными СУБД.

Объектно-реляционные шлюзы – п ри использовании такого метода пользователь взаимодействует с БД при помощи языка ООСУБД, а шлюз заменяет все объектно-ориентированные элементы этого языка на их реляционные компоненты. За это опять приходиться расплачиваться производительностью. Например, шлюз должен преобразовать объекты в набор связей, сгенерировать оригинальные идентификаторы (original identifier – OID) объектов и передать это в реляционную БД. Затем шлюз должен каждый раз, когда используется интерфейс реляционной СУБД, преобразовывать OID, найденный в базе, в соответствующий объект, сохраненный в РСУБД.

Производительность в рассмотренных двух подходах зависит от способа доступа к реляционной базе данных. Каждая РСУБД состоит из двух уровней: уровня управления данными (data manager layer) и уровня управления носителем (storage manager layer). Первый из них обрабатывает операторы на языке SQL, а второй отображает данные в базу. Шлюз или адаптер могут взаимодействовать как с уровнем данных (то есть обращаться к РСУБД при помощи SQL), так и с уровнем носителя (вызовами процедур низкого уровня). Производительность в первом случае намного ниже (например, система OpenODB фирмы Hewlett-Packard, которая может выполнять роль шлюза, поддерживает только на высоком уровне).

Гибридные СУБД – е ще одним решением может стать создание гибридных объектно-реляционных СУБД, которые могут хранить и традиционные табличные данные, и объекты. Многие аналитики считают, что будущее за такими гибридными БД. Ведущие поставщики реляционных СУБД начинают (или планируют) добавлять к своим продуктам объектно-ориентированные средства. В частности, Sybase и Informix собираются в следующих версиях СУБД ввести поддержку объектов. Подобные разработки намерены вести и независимые фирмы. Например, компания Shores готовится оснастить объектно-ориентированными средствами СУБД Oracle8, выпуск которой намечен на конец 1996 г.

С другой стороны, производители объектных СУБД, такие как компания Object Design, сознают, что объектно-ориентированные базы данных в обозримом будущем не заменят реляционные СУБД. Это вынуждает их создавать шлюзы для поддержки реляционных и иерархических баз данных иди различного рода интерфейсы, характерным примером которых является объектно-реляционный интерфейс Ontos Integration Server фирмы Ontos, применяемый в сочетании с ее ООБД Ontos/DB.

1.3 Многомерные базы данных

Мощная база данных со специальной организацией хранения — кубами, позволяющая пользователям анализировать большие объемы данных. Многомерная база данных позволяет обеспечивать высокую скорость работы с данными, хранящимися как совокупность фактов, измерений и заранее вычисленных агрегатов.

В специализированных СУБД, основанных на многомерном представлении данных, данные организованы не в форме реляционных таблиц, а в виде упорядоченных многомерных массивов:

Гиперкубов – все хранимые в БД ячейки должны иметь одинаковую размерность, то есть находиться в максимально полном базисе измерений

Поликубов – каждая переменная хранится с собственным набором измерений, и все связанные с этим сложности обработки перекладываются на внутренние механизмы системы.

Использование многомерных БД в системах оперативной аналитической обработки имеет следующие достоинства:

высокая производительность. Продукты, относящиеся к этому классу, обычно имеют сервер многомерных БД. Данные в процессе анализа выбираются исключительно из многомерной структуры, а в таком случае поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную базу данных, так как многомерная база данных денормализована, содержит заранее агрегированные показатели и обеспечивает оптимизированный доступ к запрашиваемым ячейкам

поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную базу данных -среднее время ответа на нерегламентированный запрос при использовании многомерной СУБД обычно на один — два порядка меньше, чем в случае реляционной СУБД с нормализованной схемой данных

структура и интерфейсы наилучшим образом соответствуют структуре аналитических запросов. Этот способ более родственен ментальной модели человека, так как аналитик привык оперировать плоскими таблицами. Производя сечение куба двумерной плоскостью в том или ином направлении, легко получить взаимозависимость любой пары величин относительно выбранной меры. Например, как изменялась стоимость изготовления изделия (мера) во времени (измерение) в разрезе по участкам, цехам и производствам (другое измерение)

многомерные СУБД легко справляются с задачами включения в информационную модель разнообразных встроенных функций, тогда как объективно существующие ограничения языка SQL делают выполнение этих задач на основе реляционных СУБД достаточно сложным, а иногда и невозможным.

MOLAP могут работать только со своими собственными многомерными БД и основываются на патентованных технологиях для многомерных СУБД, поэтому являются наиболее дорогими. Эти системы обеспечивают полный цикл OLAP-обработки и либо включают в себя, помимо серверного компонента, собственный интегрированный клиентский интерфейс, либо используют для связи с пользователем внешние программы работы с электронными таблицами. Для обслуживания таких систем требуется специальный штат сотрудников, занимающихся установкой, сопровождением системы, формированием представлений данных для конечных пользователей.

Еще к недостаткам MOLAP-моделей можно отнести:

не позволяют работать с большими БД. На сегодняшний день их реальный предел – 10-20 гигабайт. К тому же за счет денормализации и предварительно выполненной агрегации 20 гигабайт в многомерной базе, как правило, соответствуют (по оценке Кодда) в 2.5-100 раз меньшему объему исходных детализированных данных, то есть в лучшем случае нескольким гигабайтам.

по сравнению с реляционными, очень неэффективно используют внешнюю память. Ячейки гиперкуба хранятся в них в виде логически упорядоченных массивов (блоков фиксированной длины), причем именно такой блок является минимальной индексируемой единицей. Хотя в многомерных СУБД блоки, не содержащие ни одного определенного значения, не хранятся, это решает проблему только частично. Поскольку данные хранятся в упорядоченном виде, неопределенные значения не всегда удаляются полностью, да и то лишь в том случае, когда за счет выбора порядка сортировки данные удается организовать в максимально большие непрерывные группы. Но порядок сортировки, чаще всего используемый в запросах, может не совпадать с порядком, в котором они должны быть отсортированы в целях максимального устранения несуществующих значений. Таким образом, при проектировании многомерной БД часто приходится жертвовать либо быстродействием (а это одно из первых достоинств и главная причина выбора именно многомерной СУБД), либо внешней памятью (хотя, как отмечалось, максимальный размер многомерных БД ограничен)

отсутствуют единые стандарты на интерфейс, языки описания и манипулирования данными

не поддерживают репликацию данных, часто используемую в качестве механизма загрузки. Следовательно, использование многомерных СУБД оправдано только при следующих условиях:

объем исходных данных для анализа не слишком велик (не более нескольких гигабайт), то есть уровень агрегации данных достаточно высок.

набор информационных измерений стабилен (поскольку любое изменение в их структуре почти всегда требует полной перестройки гиперкуба).

время ответа системы на нерегламентированные запросы является наиболее критичным параметром.

требуется широкое использование сложных встроенных функций для выполнения кроссмерных вычислений над ячейками гиперкуба, в том числе возможность написания пользовательских формул и функций.

2. Практическая часть

2.1 Постановка задачи

2.1.1 Цель решения задачи

Руководство предприятия ООО «Строй-дизайн», осуществляющего деятельность, связанную с выполнением работ по ремонту помещений, желает произвести автоматизацию расчетов по вычислению стоимоти выполняемых работ для оперативного предоставления счета клиенту. Это поможет сократить время расчетов, избежать ошибок, связанных с человеческим фактором и повысить степень удовлетворенности клиента оказанными услугами. Поэтому принято решение вести расчет стоимости выполненных работ и создание счета на их оплату, в которых должны быть наименование работ, объем выполняемых работ, цена за единицу продукции, стоимость работы. Задача, которая будет решаться в программной среде MS Excel ежемесячно, называется «Расчет стоимости выполненных работ».

Цель решения данной задачи состоит в своевременности расчетов стоимости работ для оперативного предоставления подробно составленного счета клиентам.

2.1.2 Условие задачи

Входной оперативной информацией служит документ «Расчет стоимости выполняемых работ», который содержит реквизиты: наименование работы, объем выполняемых работ, цена за единицу продукции (руб.), стоимость работы (руб.), последние два реквизита необходимо вычислить и рассчитать. На его основании создается следующая экранная форма:

Наименование работы	Единицы измерения	Объем выполняемых работ		Стоимость работ, руб.
		Q i	C і	S i

Условно-постоянной информацией (справочной) служит прайс-лист организации, содержащий следующие реквизиты (условная форма): наименование работы, цена за единицу продукции (руб). На его основании создается следующая экранная форма:

Прайс-лист

Наименование работы	Цена за единицу продукции, руб.

Латинские буквы в таблице указывают на элементы соответствующих расчетных формул.

В результате следует получить счет со следующими реквизитами: наименование работы, цена за единицу продукции (руб.), объем выполняемых работ, стоимость работы (руб.), № счета (заполняется автоматически). ФИО клиента и дата вписываются вручную. Информация выдается в следующих документах:

Структура результирующего документа «Счет»

	ООО «Стройсервис»
	СЧЕТ №
				Дата		20__
			ФИО клиента
	№ п/п		Наименование работы		Единицы измерения	Объем выполняемых работ		Цена за единицу продукции, руб.	Стоимость работ, руб.
			Замена батарей		шт.
			Наклейка обоев		м 2
			Замена труб
			Настилка паркета		м 2
	ИТОГО:								ΣS i
	НДС:								N
	СУММА С НДС:								SN
		Гл. бухгалтер

Кроме того, информацию, находящуюся в таблицах для анализа, необходимо представить в виде диаграмм.

В технологии организовать межтабличные связи для автоматического формирования документа «Счет» при помощи функций ВПР или ПРОСМОТР.

2.2. Компьютерная модель решения задачи

2.2.1. Информационная модель решения задачи

Информационная модель, отражающая взаимосвязь исходных и результирующих документов, приведена на рис. 2.

2.2.2. Аналитическая модель решения задачи

Для получения документа « Расчет стоимости выполняемых
работ» необходимо рассчитать следующие показатели:

стоимость работ, руб.;


НДС, руб.;


сумма с НДС, руб..


Расчеты выполняются по следующим формулам:


S i = C i ∙Q i ,


N = ΣS i ∙ 0,18,


SN = ΣS i + N,


где S i
- стоимость i -й работы; C i
- цена за i -ю единицу продукции; Q i - обїем выполняемой i -й работы; N - НДС; SN - сумма с НДС.


2.2.3. Технология решения задачи MS Excel


Решение задачи средствами MS Excel


Вызовите Excel:


нажмите кнопку «Пуск»;


выберите в главном меню команду «Программы»;


в меню Microsoft Office выберите MS Excel.

Переименуйте «Лист 1» в «Прайс-лист»:

выберите в контекстном меню команду «Переименовать» и нажмите левую кнопку мыши;


нажмите клавишу «Enter».

Введите заголовок таблицы «Прайс-лист»:

наберите на клавиатуре «Прайс-лист»;


4. Отформатируйте заголовок:





Рис. 2. Пример выделения группы ячеек


на панели инструментов в закладке «Главная» выберите раздел «Выравнивание» и нажмите кнопку .


5. Отформатируйте ячейки А2:B2 под ввод длинных заголовков:


выделите ячейки А2:B2;


выполните команду «Выравнивание» в разделе «Формат ячеек» меню «Главная» на панели инструментов;


выберите закладку «Выравнивание»;


в группе опций «Отображение» установите флажок опции «переносить по словам» (рис. 3);





Рис. 3. Задание переноса слов при вводе в ячейку длинных


заголовков


нажмите кнопку «ОК».


6. Введите в ячейки А2:B2 информацию, представленную на рис. 4.





Рис. 4. Имена полей таблицы «Прайс-лист»


7. Отформатируйте ячейки А3:A8 для ввода текстовых символов:


выделите ячейки А3:A8;


на панели инструментов в меню «Главная» выберите «Ячейки», где в пункте «Формат» выполните команду «Формат ячеек»;


выберите закладку «Число»;


выберите формат «Текстовый» (рис. 5);


нажмите кнопку «ОК».





Рис. 5. Выбор формата ячеек


8. Повторите п. 9 для диапазона ячеек B3:B8, выбрав формат «Числовой».


9. Введите исходные данные (рис. 6).





Рис. 6. Вид таблицы «Прайс-лист»


10. Присвойте имя группе ячеек:


выделите ячейки А3:В8;


выберите команду «Присвоить имя» в разделе «Определенные имена» меню «Формулы» (рис. 7);





Рис. 7. Вид окна «Создание имени»


нажмите кнопку «ОК.».


11. Переименуйте «Лист 2» в «Расчет стоимости работ» (аналогично действиям п. 2).


12. Создайте таблицу «Расчет стоимости выполняемых работ» (аналогично действиям пунктов 3 — 7, 8) (рис. 8).





Рис. 8. Вид таблицы «Расчет стоимости работ»


13. Заполните графы «Наименование работы» и «Цена за единицу продукции, руб.»:


сделайте ячейку А3 активной;


в меню «Данные» выберите команду «Проверка данных», в поле «Тип данных» которой выберите «Список»;


введите значение в поле «Источник», выделив диапазон A3:A8 в «Прайс-лист» (рис. 9);





Рис. 9. Настройка списка плательщиков


нажмите кнопку «ОК»;


для того чтобы ввод наименования работы из списка осуществлялся в каждой ячейке столбца А («Наименование работы»), сделайте ячейку А3 активной и, установив курсор на маркер в правом нижнем углу, щелкните левой клавишей мыши и протяните его до ячейки А6 (рис. 10);





Рис. 10. Вид листа «Расчет стоимости работ» при настройке списка


в поле «Выберите функцию» нажмите «ВПР» (рис. 11);





Рис. 11. Вид первого окна мастера функций


нажмите кнопку «OK»;


введите наименование работы в поле «Искомое_значение», щелкнув по ячейке А3;


нажмите «Enter»;


введите информацию в поле «Таблица»;


воспользуйтесь командой «Использовать в формуле» меню «Формулы», выбрав «Вставить имена»;


выделите «Имя:» «Прайс_лист» (рис. 12);





Рис. 12. Ввод имени массива в качестве аргумента формулы


нажмите кнопку «OK»;


нажмите «Enter»;


введите информацию — цифру 2 в поле «Номер_столбца»;


введите информацию — цифру 0 в поле «Интервальный_просмотр» (рис. 13);





Рис. 13. Вид второго окна мастера функций


Нажмите кнопку «ОК»;


14. Заполните графу «Объем выполняемых работ».


15. Введите наименования работ в ячейки А4:А6:


Сделайте ячейку А4 активной;


Щелкните на кнопку рядом с ячейкой А4 и из предложенного списка выберите наименование работ — Замена батарей, шт. Ячейка С4 — «Цена за единицу продукции, руб.» будет заполнена автоматически (рис. 14);





Рис. 14. Автоматическое заполнение Цены за единицу продукции по ее наименованию


аналогично заполните ячейки А5:А6, ячейки С5:С6 будут также заполнены автоматически.


16. Заполнить графу «Стоимость работы, руб»
таблицы «Расчёт стоимости выполняемых работ».
Для этого:


занести в ячейку D3 формулу =B3*C3;


размножить введённую в ячейку D3 формулу для остальных ячеек D4:D6 данной графы (с помощью функции автозаполнения).


Таким образом, будет выполнен цикл, управляющим параметром которого является номер строки.


17. Заполненная таблица выглядит следующим образом (рис. 15).





Рис. 15. Результат заполнения таблицы «Расчеты стоимости работ»


18. Переименуйте «Лист 3» в « Счет» (аналогично действиям п. 2).


19. На рабочем листе «Счет» создайте необходимую таблицу, рукодствуясь предшествующими пунктами.


20. С помощью функции ПРОСМОТР() создайте межтабличные связи. Однако перед этим отсортируйте значения таблицы «Расчеты стоимости выполняемых работ» в порядке возрастания по столбцу «Наименование работ». Для этого:


выделите диапазон ячеек А2:D6;


выберите пункт «Сортировка и фильтр» на Главной, а там «Настраиваемая сортировка»;


в выпавшем окне выберите «Сортировать по» «Наименованию работ»;


нажмите кнопку «ОК».


воспользуйтесь командой «Вставить функцию» меню «Формулы»;


в поле «Выберите функцию» нажмите «ПРОСМОТР»;


нажмите кнопку «OK»;


введите наименование работы в поле «Искомое_значение», щелкнув по ячейке С9;


нажмите «Enter»;


введите информацию в поле «Просматриваемый вектор», а именно ‘Расчет стоимости работ’!$A$3:$A$6;


нажмите «Enter»;


введите информацию в поле «Искомый вектор», а именно ‘Расчет стоимости работ’!$С$3:$С$6;


нажмите «Enter» (рис. 16);





Рис. 16. Вид второго окна мастера функции ПРОСМОТР


нажмите кнопку «ОК»;


22. Повторите действия, аналогичные п. 22 для ячеек D9:D12, E9:E12.


23. Заполнить графу «ИТОГО» таблицы следующим образом:


занести в ячейку F13 формулу =СУММ(F9:F12) .


24. Заполните графу «НДС». Для этого занести в ячейку F14 формулу =F13*0,18.


25. Заполните графу «СУММА С НДС». Для этого занести в ячейку F15 формулу =F13+F14 .


26. В результате у Вас должна получиться таблица, пркдставленная на рис. 17.





Рис. 17. Форма счета на оплату выполненных работ


27. Для анализа информации о стоимости каждого вида работ по полученному заказу:


сделайте активным лист «Счет»;


выделите диапазон C9:F12;


выберите команду «Гистограмма» в разделе «Диаграммы» меню «Вставка»;


выберите необходимый тип гистограммы;


переименуйте гистограмму в «Cтоимость каждого вида работ» (рис. 18).





Рис. 18. Гистограмма «Стоимость каждого вида работ»


2.3. Результаты компьютерного эксперимента и их анализа


2.3.1. Результаты компьютерного эксперимента


Для тестирования правильности решения задачи заполним входные документы, а затем рассчитаем результаты.


Прайс-лист
Наименование работы	Цена за единицу продукции, руб.
Замена ванны, шт.
Замена труб, м
Наклейка обоев, м2
Настилка паркета, м2
Побелка потолка, м2

Расчет стоимости выполняемых работ
Наименование работы	Объем выполняемых работ	Цена за единицу продукции, руб.	Стоимость работы, руб.
Замена батарей, шт.			1000
Замена труб, м
Наклейка обоев, м2			1400
Настилка паркета, м2			1200

	ООО «Строй-дизайн»
	СЧЕТ №
		Дата		. .20
		ФИО клиента
	№ п/п	Наименование работы	Объем выполняемых работ	Цена за единицу продукции, руб.		Стоимость работ, руб.
		Замена батарей, шт.				1000
		Наклейка обоев, м2				1400
		Замена труб, м
		Настилка паркета, м2				1200
	ИТОГО:					4560
	НДС:					820,8
	СУММА С НДС:					5380,8

В результате решения задачи полученные с помощью компьютера ведомости совпадают с тестовыми.


2.3.2. Анализ полученных результатов


Таким образом, формирование результирующего документа (таблицы) «Счет» позволяет решить поставленную задачу — сократить время на выполнения расчетов стоимости работ, исключить ошибок, обусловленных с человеческим фактором и повысить степень удовлетворенности клиента. Создание различных диаграмм (гистограмм, графиков) на основе данных таблиц средствами MS Excel позволяет не только наглядно представлять результаты обработки информации для проведения анализа с целью принятия решений, но и достаточно быстро осуществлять манипуляции в области их построения в пользу наиболее удобного представления результатов визуализации по задаваемым пользователем (аналитиком) параметрам.


Основные идеи современной информационной технологии базируются на концепции, согласно которой данные должны быть организованы в базы данных с целью адекватного отображения изменяющегося реального мира и удовлетворения информационных потребностей пользователей. Эти базы данных создаются и функционируют под управлением специальных программных комплексов, называемых системами управления базами данных (СУБД).


Увеличение объема и структурной сложности хранимых данных, расширение круга пользователей информационных систем привели к широкому распространению наиболее удобных и сравнительно простых для понимания реляционных (табличных) СУБД. Для обеспечения одновременного доступа к данным множества пользователей, нередко расположенных достаточно далеко друг от друга и от места хранения баз данных, созданы сетевые мультипользовательские версии БД основанных на реляционной структуре. В них тем или иным путем решаются специфические проблемы параллельных процессов, целостности (правильности) и безопасности данных, а также санкционирования доступа.


СУБД должна предоставлять доступ к данным любым пользователям, включая и тех, которые практически не имеют и (или) не хотят иметь представления о: физическом размещении в памяти данных и их описаний; механизмах поиска запрашиваемых данных; проблемах, возникающих при одновременном запросе одних и тех же данных многими пользователями (прикладными программами); способах обеспечения защиты данных от некорректных обновлений и (или) несанкционированного доступа; поддержании баз данных в актуальном состоянии и множестве других функций СУБД.


На сегодняшний день реляционные базы данных остаются самыми распространенными, благодаря своей простоте и наглядности как в процессе создания так и на пользовательском уровне.


Основным достоинством реляционных баз данных совместимость с самым популярным языком запросов SQL. С помощью единственного запроса на этом языке можно соединить несколько таблиц во временную таблицу и вырезать из нее требуемые строки и столбцы (селекция и проекция). Так как табличная структура реляционной базы данных интуитивно понятна пользователям, то и язык SQL является простым и легким для изучения. Реляционная модель имеет солидный теоретический фундамент, на котором были основаны эволюция и реализация реляционных баз данных. На волне популярности, вызванной успехом реляционной модели, SQL стал основным языком для реляционных баз данных.


В процессе анализа вышеизложенной информации выявлены следующие недостатки рассмотренной модели баз данных: так как все поля одной таблицы должны содержать постоянное число полей заранее определенных типов, приходится создавать дополнительные таблицы, учитывающие индивидуальные особенности элементов, при помощи внешних ключей. Такой подход сильно усложняет создание сколько-нибудь сложных взаимосвязей в базе данных; высокая трудоемкость манипулирования информацией и изменения связей.


В практической части была решена средства MS Excel 2010 поставленная задача в отношении условного предприятия – фирмы ООО «Строй-дизайн», которая осуществляет деятельность, связанную с выполнением работ по ремонту помещений. Были построены таблицы по приведенным данным в задании. Выполнен расчет стоимости работ по полученному заказу, данные расчета занести в таблицу. Организованы межтабличные связи с использованием функций ВПР или ПРОСМОТР для автоматического формирования счета, выставляемого клиенту для оплаты выполняемых работ. Сформирован и заполнен документ «Cчет на оплату выполненных работ». Приведены результаты расчета стоимости каждого вида работ по полученному заказу представить в графическом виде.


Компьютерная обучающая программа по дисциплине Информатика» / А.Н. Романов, В.С. Торопцов, Д.Б. Григорович, Л.А. Галкина, А.Ю. Артемьев, Н.И. Лобова, К.Е. Михайлов, Г.А. Жуков, О.Е. Кричевская, С.В. Ясеновский, Л.А. Вдовенко, Б.Е. Одинцов, Г.А. Титоренко, Г.Д. Савичев, В.И. Гусев, С.Е. Смирнов, В.И. Суворова, Г.В. Федорова, Г.Б. Коняшина. – М.: ВЗФЭИ, 2000. Дата обновления 24.11.2010. – Доступ по логину и паролю.


Компьютерная обучающая программа по дисциплине «Информационные системы в экономике» / А.Н. Романов, В.С. Торопцов, Д.Б. Григорович, Л.А. Галкина, А.В. Мортвичев, Б.Е. Одинцов, Г.А. Титоренко, Л.А. Вдовенко, В.В. Брага, Г.Д. Савичев, В.И. Суворова. – М.: ВЗФЭИ, 2005. Дата обновления 15.10.2010. – URL: . Доступ по логину и паролю.


СУБД ПОНЯТИЕ И ВИДЫ МОДЕЛЕЙ БАЗ ДАННЫХ СБОР ДАННЫХ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ХАРАКТЕРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ БАЗ ДАННЫХ. СОЗДАНИЕ ТАБЛИЦ И ФОРМ БД 2013-11-05

База данных (БД) - структурированный организованный набор данных, описывающих характеристики какой-либо физической или виртуальной системы.

База данных - это организованная структура, предназначенная для хранения информации.

СУБД - инструментальное программное обеспечение, предназначенное для организации ведения БД.

По виду модели БД разделяются:

Иерархические БД

В основе иерархических СУБД лежит довольно простая модель данных, которую можно представить себе в виде дерева ациклического ориентированного графа особого вида. Дерево состоит из вершин, каждая из которых, кроме одной, имеет единственную родительскую вершину и несколько (в том числе ни одной) дочерних.

Сетевые СУБД

Подобно иерархической, сетевую модель также можно представить себе в виде ориентированного графа. Но в этом случае граф может содержать циклы, т.е. вершина может иметь несколько родительских.

Реляционные СУБД

Реляционные СУБД являются в настоящий момент самыми распространенными. Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:

Каждый элемент таблицы - один элемент данных;

Все столбцы в таблице однородные, т.е. все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьной и т.д.) и длину;

Каждый столбец имеет уникальное имя.

Немалую роль в успехе реляционных СУБД играет также язык SQL (язык структурированных запросов), разработанный специально для запросов к реляционным БД. Это достаточно простой и в то же время выразительный язык, при помощи которого можно выполнять достаточно изощренные запросы к базе.

Объектно-ориентированные

базы данных, в которой данные оформлены в виде моделей объектов, включающих прикладные программы, которые управляются внешними событиями. В наиболее общей и классической постановке объектно-ориентированный подход базируется на концепциях: объекта и идентификатора объекта; атрибутов и методов; классов; иерархии и наследования классов.

Многомерные

Программное обеспечение OLAP используется при обработке данных из различных источников. Эти программные продукты позволяют реализовать множество различных представлений данных и характеризуются тремя основными чертами: многомерное представление данных; сложные вычисления над данными; вычисления, связанные с изменением данных во времени.

9. Языки программирования. Машинный код. Трансляторы. Двоичное кодирование информации.

Язык программирования - формальная знаковая система, предназначенная для описания алгоритмов в форме, которая удобна для исполнителя (например, компьютера). Язык программирования определяет набор лексических, синтаксических и семантических правил, используемых при составлении компьютерной программы. Он позволяет программисту точно определить то, на какие события будет реагировать компьютер, как будут храниться и передаваться данные, а также какие именно действия следует выполнять над этими данными при различных обстоятельствах.

Машинный код процессора

Процессор компьютера все команды и данные получает в виде электрических сигналов. Их можно представить как совокупности нулей и единиц, то есть числами. Разным командам соответствуют разные числа. Поэтому реально программа, с которой работает процессор, представляет собой последовательность чисел, называемую машинным кодом .

Уровни языков программирования

Если язык программирования ориентирован на конкретный тип процессора и учитывает его особенности, то он называется языком программирования низкого уровня . Имеется в виду, что операторы языка близки к машинному коду и ориентированы на конкретные команды процессора.

Языком самого низкого уровня является язык ассемблера , который просто представляет каждую команду машинного кода, но не в виде чисел, а с помощью символьных условных обозначений, называемых мнемониками.

Языки программирования высокого уровня значительно ближе и понятнее человеку, нежели компьютеру. Особенности конкретных компьютерных архитектур в них не учитываются, поэтому создаваемые программы на уровне исходных текстов легко переносимы на другие платформы, для которых создан транслятор этого языка.

Популярными на сегодня являются языки программирования:

Pascal (Паскаль), создан в конце 70-х годов основоположником множества идей современного программирования Никлаусом Виртом и имеет возможности, позволяющие успешно применять его при создании крупных проектов.

Basic (Бейсик), д ля этого языка имеются и компиляторы, и интерпретаторы, а по популярности он занимает первое место в мире. Он создавался в 60-х годах в качестве учебного языка и очень прост в изучении. Его современная модификация Visual Basic, совместимая с Microsoft office, позволяет расширять возможности пакетов Excel и Access.

С (Си), Данный язык был создан в лаборатории Bell и первоначально не рассматривался как массовый. Он планировался для замены ассемблера, чтобы иметь возможность создавать столь же эффективные и компактные программы, и в то же время не зависеть от конкретного типа процессора. На этом языке в 70-е годы написано множество прикладных и системных программ и ряд известных операционных систем (Unix).

Некоторые языки, например, Java и C#, находятся между компилируемыми и интерпретируемыми. А именно, программа компилируется не в машинный язык, а в машинно-независимый код низкого уровня, байт-код. Далее байт-код выполняется виртуальной машиной. Для выполнения байт-кода обычно используется интерпретация, хотя отдельные его части для ускорения работы программы могут быть транслированы в машинный код непосредственно во время выполнения программы по технологии компиляции «на лету» (Just-in-time compilation, JIT). Для Java байт-код исполняется виртуальной машиной Java (Java Virtual Machine, JVM), для C# - Common Language Runtime.