Mantıksal Veritabanı Modelleri

Ana işlevleri yerine getirirken, DBMS farklı veri açıklamaları kullanmalıdır. Bu açıklamaları oluşturma prosedürünü düşünün.

Bir veritabanı (IP) geliştirirken, özellikle belirli bir DBMS vasıtasıyla konu alanından belirli bir veritabanı uygulamasına geçişi, genellikle tahsis edilir. Aşağıdaki seviyeler ayırt edilebilir: konu alanının kendisi, konu alanının kavramsal modeli, mantıksal veri modeli, fiziksel veri modeli, gerçek veritabanı ve uygulama.

Konu alanı, gerçek dünyanın bir parçası, veritabanında yansıtmak istediğimiz verilerdir. Örneğin, bir konu alanı olarak, herhangi bir işletme, personel departmanı, banka, dükkan vb. Bir muhasebe bölümünü seçebilirsiniz. Konu alanı sonsuzdur ve hem temel kavramları hem de verileri içeriyor ve önemli verileri içermiyor. Öyleyse, stokta malların hisse senetlerini konu alanı olarak seçerseniz, daha sonra "fatura" ve "fatura" kavramları, aslında önemli kavramlardır ve üst üste olan çalışanın iki çocuğu vardır - muhasebe için önemli değildir. Ancak, personel departmanı açısından, çocukların varlığına ilişkin veriler esastır. Böylece verinin önemi konu alanının seçimine bağlıdır.

Konu alanının kavramsal modeli

Konu alanının kavramsal modeli - Bunlar, konservelerimizin konseptleri (kavramlar) biçiminde bilgimizdir. Bilgi hem uzmanın beyninde gayrı resmi bilgi biçiminde olabilir ve aynı zamanda resmi olarak herhangi bir şekilde ifade edilir. Bu tür araçlar, konu alanının metin açıklamaları, iş tanımları kümeleri, şirkette iş yapma kuralları, vb. Deneyim, konu alanının modelini temsil etmenin metin yönteminin son derece yetersiz olduğunu göstermektedir. Veritabanı geliştirmesinde çok daha bilgilendirici ve faydalıdır, özel grafik notasyonları kullanılarak yapılan konu alanının açıklamalarıdır. Konu alanını tanımlayan çok sayıda yöntem var. BD'nin kavramsal modeli - Verilerin bilgi içeriğini temel kavramlar ve aralarında ilişkiler olarak yansıtır. Kavramsal model, veri mimarisi, erişim yöntemleri, fiziksel veri formatları dahil olmak üzere verilerin fiziksel durumunu etkilemez.

İncirde. Şekil 7, "Kurumsal" konusu alanının kavramsal modelinin bir parçasını göstermektedir.

Şekil 7 - IP "Kurumsal" kavramsal modeli

Konu alanlarını incelemek ve kavramsal modeller inşa etmek için en ünlü yöntemlerden oluşan bir sistemik analiz çağrılabilir. Sistem analizi ilkelerini dikkate alan bir dizi yöntemler vardır - SADT Yapısal Analiz Metodolojisi ve IDEF0, Heina-Sarson Veri Akışı Diyagramları, Bir UML Nesneye Yönelik Analiz Tekniği ve diğerleri, Kavramsal Konu alanının modeli, konu alanında meydana gelen işlemleri açıklar. Bu işlemler tarafından kullanılan alanlar ve veriler. Konu alanının ne kadar doğru şekilde modellendiğinden, başvuruların daha da geliştirilmesinin başarısı bağlıdır.

Veri örneği - Konu alanını görüntülemek için araç seti, belirlenen:

İzin verilen veri organizasyonu;

Bütünlük Kısıtlamaları (anlambilim);

Veri modeli nesnelerinin üzerinde izin verilen çeşitli işlemler.

Mantıksal Veri Modeli

Aşağıdaki, düşük seviye, veri alanının mantıksal modelidir.

Mantıksal model, konu alanının kavramlarını, ilişkilerinin yanı sıra konu alanı tarafından uygulanan verilerdeki kısıtlamaları açıklar. Kavramların örnekleri - "Çalışan", "Bölüm", "Proje", "Maaş". Kavramlar arasındaki ilişkilerin örnekleri - "Bir çalışan bir bölümde sorunsuz bir şekildedir", "Bir çalışan birkaç proje yapabilir", "Birkaç çalışan bir proje üzerinde çalışabilir." Kısıtlamaların örnekleri - "bir çalışanın yaşı en az 16 yaş ve en fazla 60 yıldır."

Üç ana mantıksal model biçimi vurgulayabilirsiniz:

Hiyerarşik model;

Ağ modeli;

İlişkisel model.

İlişkisel Tip DBMS için mantıksal veri modeli, Şekil 8'de gösterilen bir veritabanının bir diyagramıdır.

Şekil 8 - Mantıksal bir veri modelinin örneği

Mantıksal veri modeli, gelecekteki veritabanının ilk prototipidir. Mantıksal model bilgi birimleri açısından inşa edilmiştir, ancak belirli bir DBMS'ye bağlanmadan. Mantıksal bir veri modeli geliştirmenin ön yolu, şu anda infolojik (bilgi ve mantıksal) modeller için çeşitli seçeneklerdir - Er diyagram (Varlık ilişkisi. , diyagramlar özü-iletişim ). Aynı ER modeli, hem bir ilişkisel veri modeline hem de hiyerarşik ve ağ veritabanları için bir veri modeline veya bir geciktirme veri modelinde dönüştürülebilir.

Önceki düzeyde alınan kararlar, konu alanının bir infolojik modelinin geliştirilmesinde, bir mantıksal veri modeli geliştirebileceğiniz bazı sınırları belirler, aynı sınırlar içinde çeşitli çözümler alabilirsiniz.

Mantıksal bir veri modeli için, DBMS için tüm temel gereksinimleri yerine getirmenin, fiziksel veri modelinde uygulanan belirli bir DBMS üzerindeki yönelimle desteklenmemesidir.

Fiziksel Veri Modeli

Daha düşük bir düzeyde, fiziksel bir veri modeli var.

Fiziksel Veri Modeli belirli bir DBMS için veri araçlarını açıklar. Mantıksal veri modelinde bulunan sınırlamalar, örneğin endeksler, bildirimsel bütünlük kısıtlamaları, tetikleyiciler, depolanan prosedürlerin yardımı ile çeşitli DBM'ler aracılığıyla uygulanır. Aynı zamanda, yine, mantıksal modelleme düzeyinde benimsenen çözümler, fiziksel veri modelinin geliştirilebileceği bazı sınırları belirler. Benzer şekilde, bu sınırlar dahilinde çeşitli çözümler alabilirsiniz. Örneğin, mantıksal bir veri modelinde yer alan ilişkiler tablolara dönüştürülmelidir, ancak her tablo için, ayrıca verilere referans oranını artıran çeşitli endeksleri ilave edebilirsiniz. Burada çok özel DBMS'ye bağlıdır.

Verilerin fiziksel modeli bir ilişkisel DBM'ler aracılığıyla uygulanırsa, bir mantıksal veri modeli oluşturma aşamasında geliştirilen ilişki tablolara dönüştürülür, nitelikler tabloların sütunları haline gelir, temel özellikler için benzersiz endeksler oluşturulur, etki alanları belirli bir DBMS'de kabul edilen veri türlerine dönüştürülür.

Aslında veritabanı ve bilgi sistemi. Ve son olarak, önceki adımların sonucu olarak, veritabanının kendisi görünür. Veritabanı belirli bir yazılım ve donanım temelinde uygulanır ve bu temel seçimi, veritabanıyla çalışma hızını önemli ölçüde artırmanıza olanak sağlar. Örneğin, farklı bilgisayar türlerini seçebilirsiniz, işlemcilerin sayısını, RAM miktarı, disk alt sistemleri vb. Değiştirebilirsiniz. Seçilen yazılım ve donanım platformu içindeki DBM'lerin kurulumu da çok önemlidir.

Ancak yine daha önceki düzeyde benimsenen çözümler - fiziksel tasarım düzeyi, içinde, yazılım ve donanım platformu seçiminde kararlar verebileceğiniz sınırları belirler ve DBMS'yi ayarlayabilirsiniz. Böylece, modellenmenin her aşamasında alınan kararların ve bir veritabanı geliştirme kararlarının daha fazla aşamayı etkileyeceği açıktır. Bu nedenle, modellemenin erken aşamalarındaki doğru çözümlerin kabul edilmesi özel bir rol oynar.

DERS

Mantıksal veri modelleri.

Hiyerarşik, ağ, ilişkisel veri modelleri.

İnşaat ilkeleri.

Avantajlar ve dezavantajlar

Veritabanı sistemlerinin teorisini geliştirme sürecinde, "Veri Modeli" terimi farklı bir içeriğe sahipti. Bireysel kavramların yaratığının daha derin bir anlayışı için, bu konseptin kullanımının bazı özelliklerini veritabanlarının evrimi bağlamında düşünün.

11.1. "Veri Modeli" kavramında

Başlangıçta, veri modeli kavramı belirli bir veritabanında veri yapısı ile eşanlamlı olarak kullanılmıştır. Yapısal yorumlama, modelin kavramının matematiksel tanımıyla, üzerinde belirtilen ilişkiyle belirlenmiş bir şekilde koordine edildi. Ancak, bu durumda modelleme nesnesinin, tümdeki veriler değil, belirli bir veritabanı olduğu belirtilmelidir. DBMS'nin çok seviyeli mimarisinin fikirlerine dayanan yeni mimari yaklaşımların gelişimi, belirli bir veritabanının sunulmasının gösterilmesini düşünmek için yeterli olmadığını göstermiştir. Bir metaurovna üzerinde bir çözelti, belirli bir DBMS içindeki tüm olası izin verilen veritabanı görünümlerinin setleriyle veya, özellikleri için kullanılan takım araçlarına eşdeğerdir. Bu bağlamda, bir aracı belirleyecek bir terime, modellemenin sonucunu değil, böylece bir sınıfın her türlü veritabanının çok sayıda veritabanının bir süresini ifade eder. Şunlar. Veritabanı modelleme aracı sadece veri yapımı araçlarını değil, aynı zamanda veri manipülasyon araçlarını da içermelidir. Bu nedenle, araçsal anlamda veri modeli bir cebirsel sistem olarak anlaşılmaya başlandı - her türlü izin verilen veri türünün bir dizi ve bunlar üzerindeki belirli ilişkiler ve işlemler. Daha sonra, bu kavram, verilerden etkilenebilecek bütünlükte ayrıca kısıtlamaları da içermeye başladı. Sonuç olarak, çok seviyeli DBMS ve dağıtılmış veritabanı sistemlerinde veri görüntüleme sorunu, veri modellerini görüntüleme sorunu olarak kabul edilir.

Geliştiriciler ve DBMS kullanıcıları için, içinde uygulanan veri modelinin tam olarak tanımlanmasını, gerçekte veri tanımı ve veri manipülasyon araçları olduğunu vurgulamak önemlidir. Bu nedenle, böyle bir dilin veritabanı şeması ile (modellemenin sonucu) tanımlanması - bu dildeki spesifik şartname yasadışıdır.

70'lerin ortalarından itibaren, o dönemde önerilen soyut türlerin etkisi altında, programlama dillerinde veri türü kavramı, yalnızca yapısal özelliklerin yatırım yapmaya başlamadığı şekilde, aynı zamanda davranış unsurları (veri değişimleri). Gelecekte, modern nesne modellerinin dayandığı bir nesnenin kavramının oluşumunun temelini oluşturur.

Bu bağlamda, veri modelinin tür sistemi olarak kabul edildiği yeni bir yaklaşım önerildi. Böyle bir yaklaşım, veritabanlarını ve programlama dillerini entegre etmenin doğal olanaklarının sağlanması, sözde veritabanı programlama sistemlerinin oluşturulmasıyla ilişkili yönün oluşumuna katkıda bulundu. Veri modelinin türleri türleri olarak yorumlanması, yalnızca zaten mevcut yaygın olarak kullanılan modellere uygun değil, aynı zamanda artan bir etkiyi fetheten nesne modellerine de karşılık gelir.

Böylece, veri modeli, veritabanı tasarımının mantıksal tasarımının modelidir. Üç bileşenin bir kombinasyonu olarak görülebilir (Slayt 2):

1. Yapısal bileşen, yani Veritabanının inşa edilebileceği bir dizi kural.

2. İzin verilen veri işlemlerinin türlerini tanımlayan kontrol bileşeni (bu, güncelleme ve veri çıkarma işlemlerini, ayrıca veritabanının yapısını değiştirme işlemlerinin yanı sıra).

3. Kullanılan verilerin doğruluğunu garanti eden bir set (isteğe bağlı) veri bütünlüğü kısıtlamaları.

Yapısal bileşenin bakış açısından, kayıtlara dayalı modeller. Kayıtlara göre modelde, veri yapısı birden fazla fic kayıt türüdür. soyulmuş format. Her kayıt türü, her biri sabit olan sabit alan sayısını belirler.uzunluğu.

Kayıtlara dayalı üç ana tür mantıksal veri modeli vardır (slayt 3):

- İlişkisel Veri Modeli (İlişkisel veri modeli);

- ağ veri modeli;

- hiyerarşik veri modeli (hiyerarşik veri modeli).

Hiyerarşik ve ağ veri modelleri, ilişkisel veri modelinden neredeyse on yıl önce yaratıldı, çünkü kavramlarla bağlantılarıgeleneksel dosya işleme daha belirgindir.

11.2. İlişkisel Veri Modeli

İlişkisel veri modeli konseptine dayanıyor matematiksel ilişkiler.İlişkisel modelde, veri ve iletişim, her biri benzersiz adlarla birkaç sütun olan tablolar şeklinde sunulur. Kaydırak üstünde ( slayt 4. ) İlişkisel şema örneği gösterilmiştir , Üniversite ve personel kompozisyonu bölümleri hakkında bilgi içeren. Örneğin, "Personel Kompozisyonu" tablosundan, Ivanov I.I.'in çalışanı olduğu açıktır. "Yapı" tablosundaki verilere göre, 322 numaralı odada bulunan, "Yapı" tablosundaki verilere göre, Binada bulunduğunu belirtmek için önemlidir. İlişkiler "Personel Kompozisyonu" ve "Yapısı": Bir Çalışan Çalışmabölümde. Bununla birlikte, bu iki ilişki arasında açıkça belirtilmiş bir bağlantı yoktur: Varlığı not edilebilir, sadece niteliği bilmek Kafes Özelliğe eşdeğer "personel kompozisyonu" ile ilgili olarak Kafes "Yapı" ile ilgili olarak.

İlişkisel veri modelinde, tek gereksinimlerde belirtilmelidir.gerçek şu ki, kullanıcının bakış açısındaki veritabanının bir dizi tablo gibi görünmesidir. Ancak, bu tür bir algı sadece mantıksal için geçerlidir.veritabanı yapısı, yani. dış ve mimarların kavramsal seviyelerineaNSI / SPARC TURLARI . Veritabanının fiziksel yapısı için geçerli değildir,toraya çeşitli depolama yapıları kullanılarak uygulanabilir.

Slaytlarda ( slaytlar 5, 6 ) Pro Çalışanlara Ayrıntılar-Tedarikçiler için ilişkisel bir veri modeli sunulmuştur.

11.3. Ağ Veri Modeli

Ağ modelinde, veriler koleksiyonlar biçiminde sunulur. kayıtlarve formdaki ilişkiler setleri.İlişkisel modelin aksine, buradaki bağlantılar açıkça işaretçiler kullanılarak uygulanan setlerle modellenir ( slayt 5. ). Ağ modeli, formdaki kayıtlara sahip bir grafik olarak gösterilebilir. düğümlergrafik ve formunda ayarlar pirzolaSlayt, ilişkisel modelde gösterilen aynı veri kümeleri için bir ağ şemasının bir örneğini gösterir.

En popüler ağ DBMS sistemdirBilgisayar Associates IDMS / R.

Slaytlarda ( slaytlar 8, 9 ) "Proje Çalışanları-Tedarikçiler" için veri modeli varyantları sunulmaktadır.

11.4. Hiyerarşik veri modeli

Hiyerarşik model, bir ağ modeli için sınırlı bir alt tiptir. İçinde, veriler de koleksiyon olarak sunulur. kayıtlarve bağlantılar - olarak setleri.Ancak, hiyerarşik modelde, bir düğüm sadece bir ebeveyne sahip olabilir. Hiyerarşik model, düğümler şeklinde girişli bir ağaç grafiği olarak gösterilebilir (ayrıca) segmentler)ve kaburga şeklinde ( slayt 6. ). Slayt, önceki modellerde gösterilen aynı veri kümeleri için hiyerarşik bir şema örneği sağlar.

En yaygın hiyerarşik DBMS sistemdirIBM Corporation IMS Ayrıca, diğer bazı ersik olmayan özelliklere sahip olmasına rağmen.

Slaytlarda ( slaytlar 11, 12 ) "Proje Detayları - Tedarikçiler" için hiyerarşik veri modelinin varyantlarını sundu.

11.5. Modellerin avantajları ve dezavantajları

Kayıtlara göre (mantıksal) veri modelleri, veritabanının genel yapısını ve uygulanmasının üst düzey açıklamasını belirlemek için kullanılır. Başlıca dezavantajları, verilere dayatılan sınırlamaları açıkça belirtecek şekilde yeterli aletler vermemeleridir. Aynı zamanda, mantıksal yapılarını veri modellerinde belirlemenin hiçbir yolu yoktur, ancak kullanıcının veriler için kısıtlamaları belirleme yeteneğine sahip olmasını sağlar, çoğunlukla kayıtlı bilgilerin anlamsal özünü sunmanıza izin verir.

Çoğu modern ticari sistemler ilişkisel bir modele dayanırken, ilk veritabanı sistemleri bir ağ veya hiyerarşik model temelinde oluşturulmuştur. Son iki modeli kullanırken, kullanıcı erişmesi gereken veritabanının fiziksel organizasyonu hakkında bilgi ister. Bir ilişkisel modelle çalışırken, verilerin bağımsızlığı çok daha büyük bir şekilde sağlanır. Bu nedenle, veritabanındaki bilgileri işlemek için ilişkisel sistemlerde bildirimsel bir yaklaşım kabul edilirse (yani gösterirler. ne türveriler kaldırılmalıdır), ardından ağ ve hiyerarşik sistemlerde - navigasyon yaklaşımı (yani gösterirler. gibikaldırılmaları gerekir).

Ağ ve hiyerarşik yapılar çoğunlukla veriler arasındaki iletişimin verilerin kendileri ile birlikte depolandığından emin olmak için yönlendirilir. Böyle bir dernek, örneğin, veri toplama (karmaşık kavramsal yapıların ve verilerin yapısı) veya referans aparatının doğrudan veri kaydında sabit iletişimin sabitlenmesi için uygulandı.

Bilginin masa şekli en yaygın ve anlaşılır. Ek olarak, bazı artıklıkları tanıtarak ağaçlar ve ağlar gibi anlamsal olarak daha karmaşık formlar, tablolara indirgenebilir. Bu durumda, veriler arasındaki bağlantılar da iki boyutlu tablolar şeklinde sunulacaktır.

Veri ayrımı ve bağlantıları ilkesine dayanan ilişkisel yaklaşım, bir tarafta veri bağımsızlığı sağlar ve diğer tarafta, depolama ve güncellemeleri uygulamanın daha basit yolları sağlar.

1990'lı yılların başlarında, OLAP teknolojilerini desteklemek için ticari uygulamaları ortaya çıkan çok boyutlu modeller, özellikle OLAP veri toplama fonksiyonları için gerekli olan yeni işletme yetenekleriyle evrensel ilişkiler modelinin bazı genişlemesidir. Böylece, çok boyutlu modeller özel bir ilişkiseldir. Modeller.

11.6. Belgesel sistemler ve modellerin entegrasyonu

Yukarıdaki pozisyonlar geliştirildi ve iyi yapılandırılmış bilgilerin veritabanları için çok yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, bugün, en önemli sorunlardan biri, homojen olmayan bilgi kaynaklarının ve özellikle düşük dinlendirilmiş verilerin entegrasyonunu sağlamaktır. Çözüm ihtiyacı, veritabanı sistemlerini web teknolojilerinde tam olarak entegre etme arzusuyla ilişkilidir. Aynı zamanda, veritabanına "altından" HTML formlarında "geleneksel şekilde erişimi sağlamak için yeterli değildir. Model seviyesinde entegrasyona ihtiyacınız var. Ve bu durumda, bilgi kaynaklarının anlamsal bir şekilde birlikte çalışabilirliği sorunu, veritabanı alanından geleneksel modelleme teknolojilerine dayanan düşük yapılandırılmış verilerin kaynakları için meta verilerin belirgin özellikleri için sağlayan fon ve teknolojilerin geliştirilmesi görevine indirgenmiştir.

Yoğun gelişmeler bu hedefe ulaşmaya yöneliktir.Www -Conor XML dili ve altyapısı (aslında, bu çevre için yeni bir veri modeli), belgelerin ve diğer yolların bir nesne modeli ve diğer araçların bir nesne modeli olması beklenebilecek, yakın zamanda bilgi kaynakları yönetim teknolojilerinin temeli olacaktır. Bu yön başka bir küresel problemle ilişkilidir - Meta veri deposunun yapımına dayanan dağıtılmış homojen olmayan bilgi sistemlerinin organizasyonu (Klasik veritabanı tasarım çalışmalarında bu kavram, bir veri sözlüğü kavramına uygundur), anlamsal bir tanımlama olasılığını sağlayan Kaynaklar ve bu nedenle, hedeflenen yeniden kullanım olasılığı.

Geliştirilen veritabanının kalitesi tamamen tasarımının bireysel aşamalarının yürütülmesinin kalitesine bağlıdır. Mantıksal bir veri modelinin yüksek kaliteli gelişimi büyük önem taşımaktadır, çünkü bir yandan, taban alan veritabanının yeterliliğini garanti eder ve diğer yandan, fiziksel veritabanının yapısını belirler ve sonuç olarak, Operasyonel özellikler.

Aynı veriler, çeşitli şekillerde tablo oranlarına göre gruplandırılabilir, yani. Konu alanının birbiriyle ilişkili bilgi nesnelerinin çeşitli ilişkilerini organize etmek mümkündür. İlişkilerdeki özellik gruplandırması rasyonel, son derece azaltılmış verilerin çoğaltılması ve işleme ve güncelleme prosedürlerini basitleştirmelidir.

Belirli bir ilişki, ilişkilerin normalleşmesinin özel gereksinimlerini karşıladığında, verileri etkinleştirdiğinizde, değiştirip sildiğinizde daha iyi özelliklere sahiptir.

İlişkilerin normalleşmesi- Verilerin çoğaltılmasını ortadan kaldırmanıza olanak tanıyan oluşumlarındaki formasyonlar üzerinde resmi bir kısıtlama cihazı, tutarlılıklarını sağlamak ve veritabanını koruma maliyetini azaltmak.

Uygulamada, en sık kullanılan ilk, ikinci ve üçüncü normal formların kavramları.

Oranı denir normalize edilmiş veya ilk normal forma verilen (1nf), tüm öznitelikleri basit veya atomik ise (bundan sonra - bölünmez). İlk normal formdaki oranın aşağıdaki özelliklere sahip olacaktır:

■ Aynı şekilde aynı şekilde aynı renkte yoktur;

■ Kesiciler sipariş edilmez;

■ Öznitelikler sipariş edilmez ve isme göre değişir;

■ Tüm atomik özellik değerleri.

Listelenen özelliklerden görülebileceği gibi, herhangi bir tutum ilk normal biçimde otomatik olarak.

İlk normal formun, heterojen bilgiye bir saygıda depolamaya izin verdiği, konuyla ilgili mantıksal modelin yetersizliğine yol açan verilerin fazlalığı olduğunu göstermek kolaydır. Böylece, ilk normal form verilerin doğru modellenmesi için yeterli değildir.

İlişkiyi ikinci normal formla getirmeyi düşünmek için, fonksiyonel bağımlılık kavramını açıklamak gerekir.

Bir ilişki olmasına izin ver R. Nitelikler kümesine bağlı olarak işlevsel olarak birçok nitelik X Eğer herhangi bir ilişki durumu için R. Herhangi bir tuples için, aşağıdakiler, yani, yani. Tüm yapı değerlerine sahip tüm yapılarda X Öznitelik değerleri ayrıca ilişkinin herhangi bir koşulunda da çakışıyor. R.

Birçok nitelik X. aranan belirleyici fonksiyonel bağımlılıkve pek çok nitelik y - bağımlı kısım.

Uygulamada, bu bağımlılıklar, nesneler nesneleri arasında algılanan ilişkileri yansıtır ve konu alanı tarafından tanımlanan ek kısıtlamalardır. Böylece, fonksiyonel bağımlılık anlamsal bir kavramdır. Diğer verilerin değerleri, konu alanındaki verilerin değerleri ile belirlenebileceği durumlarda ortaya çıkar. Örneğin, çalışanın masa numarasını bilmek, soyadı tanımlayabilirsiniz. İşlevsel Bağımlılık, ilişkilerde depolanabilecek verilerle ilgili ek kısıtlamaları belirtir. Veritabanının doğruluğu için, bir taban modifikasyon işlemi gerçekleştirilirken gereklidir, fonksiyonel bağımlılıklar tarafından tanımlanan tüm sınırlamaları kontrol edin.

İlişkinin özelliklerinin fonksiyonel bağımlılığı, matematiğe bağımlılık kavramına benzer. Matematikte fonksiyonel bağımlılık, X nesnelerinin üst kısmıdır, Y. ve f.Alan tanımı alanını temsil eden X set Y. - Birçok değer ve f. - Her bir unsurun, bu ilişkinin aksine, bağımlı niteliğin değeri, farklı durumlara karşılık gelen farklı durumlarda, farklı durumlarda, farklı durumlarda çeşitli öngörülemeyen değerler sürebilir. konu alanı. Örneğin, hukuki evliliğe girerken aile adının adındaki bir değişiklik, belirleyicinin aynı değerinde tablet numarasını söyleyelim, bağımlı argümanın değeri farklı olacaktır.

Özniteliklerin fonksiyonel bağımlılığı, yalnızca veritabanının her bir özel durumu için bir özelliğin değeri için onaylar, başka bir özelliğin değerini benzersiz bir şekilde belirleyebilirsiniz. Bağımlı parçanın belirli değerleri, veritabanının çeşitli durumlarında farklı olabilir.

Tutum içinde ikinci normal form (2nf), eğer birinci normal biçimde (1NF) ise (1NF) ve kompozit anahtarın bir kısmına bağlı olarak Nexian nitelikleri yoktur.

2NF'nin tanımından, potansiyel anahtarın basit olması durumunda, oranın ikinci normal biçimde otomatik olarak otomatik olarak olduğunu takip eder.

Bununla birlikte, ikinci normal forma verilen ilişkiler hala heterojen bilgi içeriyor ve veritabanının doğru çalışması için tetikleyici biçiminde ek bir program kodunun yazılmasını gerektirir. İlişkinin kalitesini artırmak için bir sonraki adım, bunları üçüncü normal forma getirmektir.

Tutum B. Üçüncü Normal Form (SNF), eğer 2NF ise ve tüm seçim dışı özellikler karşılıklı olarak bağımsızdır.

3 NF'ye verilen ilişkiden oluşan ilişkisel veri modeli, konu alanının yeterli bir modeldir ve yalnızca referans bütünlüğünü destekleyen tetikleyicileri gerektirir. Bu tetikleyiciler standarttır ve gelişmeleri büyük çaba gerektirmez.

Böylece, bir ilişkisel veritabanının mantıksal bir modelinin gelişmesi, konu alanının kavramlarını gösteren ilişkilerin belirlenmesi ve bunları üçüncü normal forma getirmesi olarak temsil edilebilir.

Geliştirme algoritması üç aşama içerir.

Sahne I. 1nf'ye getirme. Burada, konu alanının kavramlarını gösteren ilişkileri belirlemek ve belirlemek gerekir. Tüm ilişkiler 1nf'de otomatik olarak bulunur.

II. 2nf'ye getirme. Karmaşık anahtardaki özellik bağımlılığı bazı açılardan algılanırsa, aşağıdaki gibi ayrıştırılmaları gerekir: karmaşık anahtarın bir kısmına bağlı olan öznitelikler, anahtarın bu kısmıyla birlikte ve kaynakta ayrı bir tutumda yapılır. Tüm kilit özellikler kalır.

. Anahtar, karmaşık bir anahtardır.

- tüm özelliklerin ilişkinin anahtarından bağımlılığı;

- Bazı niteliklerin karmaşık bir anahtarın bir kısmından bağımlılığı.

- İlk ilişkinin kalan kısmı;

- Yeni Tutum.

Aşama III. 3 Newf'e getirme. Bazı açılardan, diğer kıskaç özelliklerinin diğer küme özelliklerinden bağımlılığına bağlı olarak tespit edildi, daha sonra bu ilişkilerin ayrışması gerçekleştirildi: Diğer Nexian özelliklerine bağlı olmayan seçim nitelikleri,

ayrı bir tutum oluşturur. Yeni bir ilişkide, anahtar fonksiyonel bağımlılığın belirleyicisidir.

Örneğin, orijinal tutum olsun. İçin - Anahtar.

Ardından, fonksiyonel bağımlılıklar aşağıdaki gibidir:

Ayrıştırmadıktan sonra, ilişkiyi alırız:

Uygulamada, veritabanının mantıksal bir modelinin geliştirilmesi oldukça nadirdir. Yukarıdaki algoritmaya göre üretilir. Daha sık, karşılık gelen vaka araçları tarafından desteklenen çeşitli ER şemaları kullanın. Er diyagramlarının temel kavramları IDEF1 ve IDEF1X standartlarında belirlenir. Bununla birlikte, yukarıdaki algoritma, zayıf normalleştirilmiş ilişkilerin tasarımının ilk aşamalarında belirlenirken ortaya çıkabilecek sorunların bir gösterimi olarak faydalıdır. Bu sorunları anlamak, yeni varlıklar tanıtıldığında, yeni bağımlılıklar ortaya çıktığında, veritabanının değişiklikleri ve iyileştirilmesi yapılırken özellikle önemlidir.

Bir veritabanı oluşturma işleminde, her biri belirtilen ve belirlenen veritabanının yapısı belirtilen birkaç adım ayırt edilebilir.

1) Kavramsal bir veritabanı modeli oluşturma.

Kavramsal bir model oluşturma süreci, daha büyük ölçüde, bazı bilgileri veritabanından biri olan tüm bilgi sisteminin tasarımını ifade eder. Bu aşamada, belirli bir konu alanında çözülen görevlerin bir analizi, konu alanının nesneleri ve bu nesnelerin ilişkisi açıklanmaktadır. Kavramsal model ayrıca, konu alanının nesneleriyle meydana gelen işlemlerin bir açıklamasını da içerebilir, bu da bilgi sisteminin işleyişinin tüm nüanslarını dikkate almayı mümkün kılar. Kavramsal bir model tasarlarken, bilgi sisteminin belirli parçalarının uygulanmasının özellikleri dikkate alınmaz ve bilgi işlemlerinin verimliliğini artırmanın sorunları dikkate alınmaz.

2) Veritabanının mantıksal bir modelini oluşturma.

BD mantıksal model, bilgi nesnelerinin ana nesneler haline geldiği kavramsal bir modelin dönüştürülmesinin sonucudur. İkincisinin kalitesinde, varlıklar veritabanında tutulması gereken nesneler veya olaylardır. Varlıklar, özellikler denilen belirli özelliklerin bir dizi ile karakterize edilir. Mantıksal model, verilerin nasıl saklanacağına bakılmaksızın, varlıklar arasındaki mantıksal bağlantıları yansıtır. BD'nin mantıksal modeli evrenseldir, çünkü DBMS'nin spesifik uygulanmasıyla ilgili değildir. Mantıksal bir modeldeki varlıkların ve niteliklerin isimleri, gerçek hayatta kullanılan isimlerle çakışabilir.

Mantıksal tasarım seviyesindeki veritabanı diyagramını tanımlamak için "Varlık-İlişki Diyagramı veya ER-Diyagramı) servis edilir. "Essence-Communications" çizelgeleri için çeşitli seçenekler vardır. ER-Diyagramların imaj elemanlarının yollarını aramaya başladı. Yalnızlar ve aynı unsurlar grafiksel olarak farklı şekillerde gösterilmektedir. Martin'in gösterilmesi bilinmektedir, IDEF1X'in gösterimi vb. Ayrıca, aynı notasyonu uygulayan çeşitli yazılım araçları, yeteneklerinde farklı olabilir. "Essence-Communication" diyagramının tüm seçenekleri bir fikrine dayanıyor - çizim her zaman bir metin açıklaması olarak görsel olarak. Tüm bu tür şemalar bir grafik görüntüsü kullanır. varlıklar konu alanı, özellikleri ( Öznitellikler) ve arasındaki ilişki Özler.

3) Veritabanının fiziksel bir modelini oluşturma.

Fiziksel model, belirli bir DBMS ile ilgili olarak mantıksal bir modelin bir görüntüsüdür. Veritabanının aynı mantıksal modeli, belirli DBMS'nin uygulanmasının özelliklerini yansıtan birkaç farklı fiziksel modele karşılık gelebilir. Fiziksel modelde, veritabanının fiziksel nesneleri hakkındaki tüm bilgileri - tablolar, sütunlar, dizinler, prosedürler vb. Hakkında tanımlamak önemlidir.

Modern fiziksel veritabanı modelini tasarlama yöntemleri, seçilen veritabanı yönetim sistemi için oluşturulan model için gerekli düzenlemeleri (komutlar, istekler) oluşturmayı mümkün kılar. Alınan reçetelere dayanan DBMS, gerçek bilgileri saklamak için tasarlanan veritabanının fiziksel yapısını oluşturur.

Üniversite tesisleri hakkında bilgi depolamak ve sürdürmek için tasarlanmış bir bilgi sisteminin veritabanını tasarlama sürecini düşünün: İzleyiciler, Laboratuarlar, Yardımcı Mülkiyetler.

1) Kavramsal bir veritabanı modeli oluşturma

Herhangi bir oda aşağıdaki parametrelerle karakterize edilir: Odanın bulunduğu mahfaza hakkında bilgi; oda numarası; bulunduğu yer; Durumda odanın konumunun kısa açıklaması; Odanın büyüklüğü (metre cinsinden tavanın genişliği, uzunluğu ve yüksekliği).

Dinleyiciler için yer sayısı gibi parametrelerin ve panoların sayısı gibi parametrelerin izleyiciler için önemli olduğu akılda tutulmalıdır; Laboratuvarlar, laboratuar standlarının sayısı ve laboratuvar elektrik ekipmanının tüketilen maksimum gücü ile karakterize edilir; Yardımcı tesisler, odanın yerleştirilmesinin bir açıklamasını içermelidir.

Ek olarak, tüm odalar, yangın güvenliğinden sorumlu olan soyadı ve baş harfler gibi ek isteğe bağlı detaylar ile karakterize edilebilir; Yangın güvenliği için sorumlu telefonla iletişime geçin; planlanan muayenenin sıklığı ve tesislerin teknik durumunun doğrulanması; Havalandırma ve klima sistemi, vb.

İsteğe bağlı tesis detaylarının sayısı sonlu bir set değildir ve bilgi sisteminin çalışması sırasında artacaktır.

Her odayı birkaç üniversite bölümü tarafından kullanmak mümkün değildir. Aynı zamanda, bilgi sistemi, üniversite bölümlerinin yapısının, birim başkalarının bir parçası olduğunda hiyerarşik bir görünüme sahip olduğunu dikkate almalıdır.

2) Mantıksal bir veritabanı modeli oluşturma

Bilgileri veritabanında depolanan ana bilgi nesnelerini, bu nesnelerin özniteliklerini ve nesneler arasındaki bağlantıları vurguluyoruz. Mantıksal model, IDEF1X'in izlenmesinde "özü-iletişim" diyagramı biçiminde sunulacaktır (Şekil 1).

İncir. 1. Mantıksal Model Veritabanı

3) Veritabanının fiziksel bir modelini oluşturma

Oracle DBMS'yi hedef olarak seçerek, mantıksal modeli fiziksel olarak dönüştürürüz (Şekil 2).

İncir. 2. Fiziksel Model Veritabanı

Mantık modeli- Veritabanı yapısının, veritabanı ve donanım platformunun nihai uygulanmasından bağımsız olarak alınan veri modelini (hiyerarşik, ağ, ilişkisel vb.) Dikkate alarak grafiksel gösterimi. Başka bir deyişle, veritabanında depolanır (konu alanının nesneleri, öznitelikleri ve bunlar arasındaki ilişkileri), ancak soruya cevap vermez (Şekil 1).

Konu alanının açıklaması:

Toptan fabrikaoh depo

Tedarikçilerden (kalıcı veya rastgele) çeşitli şehirlerden (kalıcı veya rastgele) bazı malzemelerden (döküm) yapılan detaylar depoya verilir.

Tüzel kişiler ve bireysel girişimciler tedarikçiler olarak tedarik edilebilir ve bu gruplar karakterizasyon özellikleri ile tanımlanır; Tüzel kişiler - sayı ve devlet tarihi. Kayıt, isim, yasal adres, sahip olma şekli; Girişimciler - han, tam isim, sigorta poliçesi, pasaport numarası, doğum tarihi.

Teslimat dikkate alındığında, tarih, miktar ve maliyet, paketleme ve teslimat yöntemi (araçlar, demiryolu taşımacılığı, kendi kendine teslim) ve bir teslimat çeşitli parça türünü içerebilir.

Tedarikçiler, yılda 1.000.000 ruble teslimatını teslim ettikleri takdirde sabit kategorisine girerler.

Tesisin atölyesinde, atölyenin tarihi, miktarını ve sayısını dikkate alarak detaylar verilir. Depodaki mevcut mal miktarı korunur.

İncir. 1. IDEF1X Notasyonunda Mantıksal Veritabanı Modeli

IDEF1 MetodolojisiX.- "Essence - İletişim" kavramına dayanan veri modellemesine yaklaşımlardan biri ( Varlık - İlişki) 1976'da Peter Chen tarafından önerilen)

Tablo 2.1. IDEF1X gösteriminin ana unsurları
ÖzVarlık	Grafik görüntü
Bağımsız öz	İsim vermek Eşsiz tanımlayıcı Öznitellikler
Bağımlı öz	Öznitellikler
İletişim(İlişki)	Grafik görüntü
Tanımlayıcı iletişim
İletişimin tanımlanması
"Çok fazla" iletişim
Miras (genelleme) Tamamlanmamış	Ebeveynist.

Bağımsız Öz - Bu, benzersiz tanımlayıcısı, diğer varlıklardan miras alınmayan bir özdür. Düz kenarları olan bir dikdörtgen biçiminde tasvir edilmiştir.

Bağımlı öz- Bu, benzersiz tanımlayıcının, başka bir varlıkla en az bir ilişki içeren özüdür. Örneğin, belge dizesi belgesiz olması (buna bağlıdır). Yuvarlatılmış kenarları olan bir dikdörtgen biçiminde tasvir edilmiştir.

IDEF1X metodolojisi ilişkisel veritabanı ilişkisel modelleri tasarlamaya odaklanmıştır. İlişkisel model normalleştirilmiş bir ilişki kavramına dayanır (tablo). Bu durumda, konu alanının özü, aşağıdaki özelliklere sahip olan veritabanı tablolarında (Şek. 2) görüntülenir:

İncir.
2. Tablo ilişkisel veritabanı

Anahtarı - Sütun veya sütun grubu, değerleri benzersiz bir şekilde her satırı tanımlayan değerler.

Bir masada birkaç tuş olabilir: bir birincilİlişkinin bağlandığı, diğerleri ise alternatiftir. Temel Özellikler:

benzersizlik (aynı tuşla birlikte sıra yok);

dezavantaj (anahtardan herhangi bir niteliğin kaldırılması, benzersizlik mülkünü mahrum eder).

İlişkisel veritabanı- Bu bir dizi ilgili ilişkilerdir. İletişim, İkincil Anahtarlar (Yabancı Anahtar - FK) kullanılarak ayarlanır, yani. Diğer açılardan olan özellikler birincil tuşlardır (birincil anahtar - PK).

İlişkisel modelin bütünlüğünün ana sınırları:

birincil anahtardan gelen nitelikler belirsiz bir değer (nesne bütünlüğü) yapamaz;

İkincil tuşlar, ilgili tablonun birincil anahtar değerleri arasında olmayan değerler yapamaz: R2 oranı, birincil tuşa (PK) karşılık gelen nitelikleri (FK) arasında bazı harici bir tuşa (FK) sahiptir. R1 oranı, daha sonra FK'nin her değeri PK değerlerinden birine eşit olmalıdır.

Visio'da mantıksal bir veritabanı modeli oluşturma

Visio2013'te mantıksal bir veritabanı modeli oluşturmak için, "Program ve Veritabanı" şablon kategorisini ve içinde veritabanı model şemasını seçin (Şek. 2.3)	İncir. 2.3. Veritabanı modeli diyagramı deseni
Mantıksal bir model oluşturmaya devam etmeden önce, "Veritabanı" sekmesine gidin ve "Seçenekleri Göster" bölümünde aşağıdaki ayarları ayarlayın (Şek. 2.4-2.6).	İncir. 2.4. Belgenin parametreleri (Sekme "Genel")
İncir. 2.6. Belgenin parametreleri (sekme "Tutum")	İncir. 2.5. Belgenin parametreleri (Tablo sekmesi)
Varlık "detay" oluşturmak için, varlığın klişesini ekrandaki araç çubuğundan sürükleyin (Şek. 2.7).	İncir. 2.7. Bir varlık oluşturmak
Ekranın altındaki özelliklerde özel varlık (Şekil 2.8).	İncir. 2.8. Özün Ardışıklığı ("Tanım")
Ardından, sütunlar sekmesinde, varlık niteliklerini oluşturun, benzersiz tanımlayıcıyı (birincil tuşu) PK sütununda bir onay işareti ile işaretleyin ve "OK" düğmesine basın (Şek. 2.9).	İncir. 2.9. Varlığın Esansları ("Sütunlar")
Benzer şekilde, ikinci bir varlık oluşturun, örneğin "malzeme". Aralarında bir bağlantı oluşturmak için, "Tutum" nı "Detay" sınıfının görüntüsüne sürükleyin, çünkü Her malzemeden bir veya daha fazla ayrıntı sıfır yapılır. Ardından, iletişimin ikinci sonu "malzeme" sınıfının görüntüsünü sürükleyin (Şekil 2.10). "Malzeme Kodu (FK)" harici anahtar, işletme niteliklerinin bir parçası olarak otomatik olarak görünecektir. Malzemeden artan eşkenriğin, malzemenin belirtilmediği anlamına gelir. Eşkenar dörtgenini çıkarmak için, varlık "detay" nın özelliklerini açın ve özniteliği "zorunlu" sütuna koyun.	İncir. 2.10. Teklifler ("Tanım")

Görev : yapılandırılmış veritabanı modeli, görev seçeneğinizden konu alanının açıklamasına uygun olarak.