Модели данных. Иерархия и реляционность. По технологии обработки данных базы данных подразделяются на централизованные и распределе нные

Данные в базах данных организуются в соответствии с одной из моделей данных.

С помощью модели данных могут быть представлены объекты предметной области и взаимосвязи между ними. Т.о. основой любой БД является модель данных.

Модель данных – совокупность структур данных и операций по их обработке.

К классическим моделям представления данных относят иерархическую, сетевую и реляционную. Иерархическая и сетевая модели данных стали применяться в системах управления базами данных в начале 60-х годов. В начале 70-х годов была предложена реляционная модель данных. Эти три модели различаются в основном способами представления взаимосвязей между объектами.

Основные модели представления данных:

1. Иерархическая модель данных представляет информационные отображения объектов реального мира – сущности и их связи в виде ориентированного графа или дерева (рис. 2). Узлы и ветви образуют иерархическую древовидную структуру. Узел является совокупностью атрибутов, описывающих объект. Наивысший в иерархии узел называется корневым (это главный тип объекта). Корневой узел находится на первом уровне. Зависимые узлы (подчиненные типы объектов) находятся на втором, третьем и др. уровнях. В такой модели у каждого объекта есть только один исходный (за исключением корневого объекта), но в принципе может быть несколько зависимых (порожденных).

Рис.17. Структура иерархической модели

Ветви между объектами отображают наличие некоторого отношения, причем название отношения пишется на ребре. Например, между объектами «клиент» и «заказ» может быть отношение, которое называется «делает», а между «заказ» и «товары» - отношение «состоит из». Этот тип модели отражает вертикальные связи, подчинение нижнего уровня верхнему, т.е. к каждой записи БД есть только один (иерархический) путь от корневой записи.

Примером такой модели может служить БД, содержащая сведения о ВУЗе (на примере БелГСХА)

2. Сетевая модель – является расширением иерархической модели, нов отличие от нее присутствуют горизонтальные связи (рис. 3). В данной модели данных любой объект может быть и главным и подчиненным. Структура называется сетевой, если в отношениях между данными порожденный элемент имеет более одного исходного. Сетевая модель предоставляет большие возможности по сравнению с иерархической, однако она сложнее в реализации и использовании. Примером может служить структура БД, содержащей сведения о студентах, участвующих в НИРС. Возможно участие одного студента в нескольких темах, а также нескольких студентов в разработке одной темы.

Рис. 18. Представление связей в сетевой модели

3. Реляционная модель. Понятие реляционной модели данных (от английского relation – отношение) связано с разработками Эриха Кодда. Эта модель характеризуется простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования аппарата реляционной алгебры для обработки данных.

Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц, связанных между собой определенными отношениями.

Реляционная таблица обладает следующими свойствами :

ü таблица должна иметь имя;

ü каждый элемент таблицы – один элемент данных;

ü все столбцы в таблице однородные, т.е. все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный или другой) и длину;

ü каждый столбец имеет уникальное имя;

ü одинаковые строки в таблице отсутствуют;

ü порядок следования строк и столбцов может быть произвольным;

ü таблица должна быть простой, т.е. не содержать составных столбцов;

ü должен быть известен первичный ключ.

Таблица реляционной БД состоит из некоторого числа однотипных записей, или кортежей. Слово «однотипных» означает, что все записи обладают одним и тем же набором атрибутов, или полей, хотя для каждой записи атрибут может принимать свое собственное значение.

Рассмотрим таблицу, содержащую данные о сотрудниках предприятия

Это БД, основанная на древовидной структуре. По принципу построения она чем-то схожа с файловой системой компьютера. У использования такой модели есть свои достоинства и недостатки, которые будут рассмотрены в этой статье, вместе с подробными примерами.

Виды баз данных

Как известно, различают четыре вида посторения БД:

• Реляционные - табличные СУБД, где информация представлена в виде строк-столбцов. По этому принципу строятся в "Аксесе", к примеру.
• Объектно-ориентированные - тесно связаны с в котором идет работа с объектами), и это их главный плюс, но, учитывая их небольшую производительность, они пока значительно уступают в распространенности реляционным.
• Гибридные - СУБД, вмещающие в себе сразу два указанных выше вида.
• Иерархические - объект внимания данной статьи. характеризирующиеся древообразной структурой.

Наиболее известным примером иерархической базы данных является продукт, созданный компанией IBM ("АйБиЭм"), под названием Information Management System (переводится как "Информационная система управления"), сокращенно IMS. Первая версия IMS вышла еще в прошлом, двадцатом веке, в шестьдесят восьмом году. Она используется для хранения и контроля данных и поныне.

Принцип построения иерархической модели

Иерархическая модель данных строится по следующему принципу:

• для каждого узла древовидной структуры ставится в соответствие некий сегмент;
• под сегментом понимаются поля данных с присвоенным каждому полю именем и выстроенные в один линейный кортеж;
• еще одно соответствие: один входной и несколько выходных сегментов для каждого исходного поля;
• для каждого структурного элемента существует одно и только одно место в системе иерархии;
• древовидная структура начинается с корневого элемента;
• у каждого подчиненного узла только один предок, но у каждого исходного может быть несколько потомков.

Применение иерархической структуры данных

Иерархическая база данных - это хранилище, применимое для тех систем, которым изначально свойственна древовидная структура. Для них выбирать подобное моделирование - логично.

Пример иерархической базы данных с изначально систематизированными степенями - воинское подразделение, в котором, как известно, четко определены ранги. Также это могут быть сложные механизмы, состоящие из все более упрощающихся к низу иерархии частичек. Для моделирования таких систем и приведения их к виду рассматриваемой БД нет необходимости в декомпозиции. Тем не менее такая ситуация складывается не всегда.

Кроме того, существует тенденция, при которой направленный вниз по структуре запрос проще, чем аналогичный вверх.

Основные операции над БД, построенными на иерархической модели

Структура иерархической базы данных позволяет успешно и практически беспроблемно (в зависимости от навыков и умений) совершать следующие операции (представлены самые основные, список всегда можно расширить мелкими дополнениями):

• поиск по базе данных того или иного элемента;
• переход по базе данных - от дерева к дереву;
• переход по дереву - от ветви к ветви;
• соответственно, переход по ветвям - поэлементно;
• работа с записями: вставка новой и/или удаление текущей, копирование, вырезание и т. д.

Обобщенное описание структуры

Термин "древовидная" для описания структуры упоминается в этой статье уже далеко не единожды. Пора рассказать, откуда он произошел. Все потому что иерархическая база данных - это такая БД, которая использует тип данных "дерево". Рассмотрим подробнее, что он из себя представляет.

Это составной тип: в каждый из элементов (узлов) вкладывается несколько последующих (один или более). А начинается все с одного корневого элемента. Суть в том, что каждый из кусочков типа "дерево", является подтипом, тоже "деревом". Много-много разветвленных, и все также упорядоченных структур.

Элементарные типы могут быть простыми и составными, но по существу это всегда записи. Но в простом записи присутствует один а в составном - целая их совокупность.

Иерархической модели свойственен принцип потомков, когда каждый предыдущий сегмент является предком для последующего. Кроме того, потомок по отношению к вышестоящему типу является типом подчиненным, в то время как равнозначные один другому записи считаются близнецами.

Наполнение БД

Основными данными иерархической БД являются значения (числа или символы), которые хранятся в записях. Обходят такую базу данных обычно снизу вверх и слева направо.

Достоинства

Иерархическая база данных - это имеющая корневую папку БД, постепенно разветвляющаяся книзу. Учитывая, что подобная структура весьма схожа с файловой системой, такие базы успешно применяются для выполнения различных операций над данными ЭВМ. Итог: рациональное распределение ее памяти, а также весьма достойные показатели времени, затраченного на работу.

Иерархическая модель идеальна для применения ее для упорядоченной информации.

Недостатки

Однако те же особенности рассматриваемых СУБД, которые стали их основными достоинствами, определяют также и их недостатки. К примеру, громоздкость и сложность логических связей - опытному специалисту при работе с ранее неизвестной базой будет трудно разобраться, а простой пользователь и вовсе в ней "заблудится". Эта сложность понимания приводит к тому, что на самом деле не так много СУБД построены на иерархической модели. Примером иерархической базы данных является, кроме уже описанного продукта компании "АйБиЭм", "Ока" и МИРИС (производство России), а также Data Edge и Team-UP (от зарубежных корпораций).

Примеры

Иерархическая база данных - это многообразие различных уровней, на которых строятся взаимосвязи. Схематично она выглядит как перевернутый граф. Пример иерархической базы данных - любое государственное административное учреждение. Взять, допустим, школу.

На самом верхней уровне будет располагаться "лидер" администрации - директор. В его подчинении завучи, у завучей - преподаватели, который руководят параллелями классов. В каждой параллели энное их количество, а в каждом классе есть некоторое число учеников.

По такому же принципу можно расписать и управление какой-нибудь корпорацией. Глава компании или даже совет директоров на самом верху. Далее - все большее количество подразделений, в каждом из которых действует своя структура. Есть и общие черты: начальник в каждом отделе, его помощник, его секретарь, собственно, офисные сотрудники и так далее.

Применение в ЭВМ

Могут быть и более серьезные области применения. Яркий пример иерархической базы данных- это файловая система. Всем привычный "Проводник" строится в самом ядре операционной системы "Виндоус" именно по такой схеме, так же, как и многие другие файловые менеджеры.

Сетевые базы данных

Существуют:

• реляционные;
• иерархические;
• сетевые базы данных.

Почему мы вновь вспомнили о классификации? Поскольку, в отличие от реляционной, сетевая БД имеет с иерархической схожие черты.

Время вспомнить в базах данных. Есть связи "один-к-одному", "один-ко-многим" и "многие-ко-многим". Нас интересует последняя. В сетевой БД она проявляется следующим образом: у одного узла-наследника может быть сразу несколько предков. Свойство иметь несколько потомков также сохраняется. Можно сказать, что иерархические базы данных, сетевые базы данных сами по себе уже пример такого наследования. Предком в данном случае является именно иерархическая БД, так как принцип построения структуры в сетевых БД остается прежним.

Иерархия и реляционность

Название "реляционная" произошло от английского слова "отношение". Как уже упоминалось в начале статьи, они часто выражаются таблично. Но в предыдущем пункте мы указали, что иерархическая БД также может организовывать связи, значит ли это, что и между этими двумя типами есть некая объединяющая их тонкая ниточка?

Да. Помимо того, что и первый, и второй вид все еще относятся к базам данных, кроме этого признака есть еще одно общее свойство. Например, иерархическую БД (и сетевую заодно с ней) можно выразить в таблице. Суть здесь не в том, в каком виде представить информацию конечному пользователю (это уже вопрос юзабилити интерфейса), но по какому принципу была структурирована информация. Так, четкое деление на отделы со своими начальниками, подразделениями и прочим по-прежнему будет выражено в иерархии, но для удобства занесено в таблицу.

Классификация баз данных.

По технологии обработки данных базы данных подразделяются на централизованные и распределенные.

Централизованная база данных хранится в памяти одной вычислительной системы. Если эта вычислительная система является компонентом сети ЭВМ, возможен распределённый доступ к такой базе. Такой способ использования баз данных часто применяют в локальных сетях ПК.

Распределённая база данных состоит из нескольких, возможно пересекающихся или даже дублирующих друг друга частей, хранимых в различных ЭВМ вычислительной сети. Работа с такой базой осуществляется с помощью системы управления распределённой базой данных (СУРБД).

По способу доступа к данным базы данных разделяются на базы данных с локальным доступом и базы данных с удаленным (сетевым) доступом.

Ядром любой модели базы данных является модель данных.

Модель данных - совокупность структур данных и операций их обработки. С помощью модели данных могут быть представлены объекты предметной области и взаимосвязи между ними.

На сегодняшний день существует три основных подхода к построению баз данных: иерархический, сетевой и реляционный.

Исторически первой появилась Иерархическая модель данных. Иерархическая модель данных строится по прин­ципу иерархии типов объектов, т.е. один тип объекта яв­ляется главным, а остальные подчиненными.

Данные представлены в виде деревьев. Две вершины дерева связаны отношением подчиненности. Дерево обя­зательно содержит одну вершину, которая не имеет глав­ных. Такая вершина называется корнем. В данном случае это вершина 3. Вершины, которые не имеют подчинен­ных называются листьями, на рисунке это 1, 2, 5, 7, 8, 9.

Рис.1. Иерархическая модель данных

Вершина дерева хранит данные, характеризующие не­который объект и несколько связей с подчиненными вер­шинами.

Между главными и подчиненными объектами установ­лено отношение «один ко многим». Для каждого подчи­ненного типа объекта может быть только один исходный тип объекта.

Главная вершина - Отдел - содержит информацию о названии, бюджете и телефоне отдела. Отдел имеет под­чиненную вершину Руководитель с информацией Фами­лия, Год рождения, Разряд и несколько подчиненных вер­шин сотрудники, каждый сотрудник характеризуется Фамилией, Адресом и т.д. Данное дерево содержит ин­формацию об одном отделе. Для описания второго отдела требуется второе дерево. База данных будет содержать несколько деревьев одинаковой структуры. Возможные операции с иерархической базой данных: переход между деревьями, создание и удаление дерева, поиск вершины дерева, изменение информации в вершинах. Работа с иерархическими базами данных основана на математичес­кой теории графов.

Сетевая модель данных.

Сетевая модель является обобщением иерархичес­кой модели данных. Любой объект может быть главным и подчиненным. Каждый объект может участвовать в любом чис­ле взаимодействий. Единственное ограничение - отно­шение подчиненности не может вернуться обратно к вер­шине, с которой оно начиналось.

Рис.2. Сетевая модель данных

Отдел содержит информацию: Название, Бюджет, Те­лефон и связи с Руководителем и несколькими Сотрудни­ками. Руководитель характеризуется Датой вступления в должность, Годом рождения, Разрядом. Сотрудники ха­рактеризуются фамилией, Адресом. Вершина Руководи­тель связана с одной из вершин Сотрудников, в ней хра­нятся Фамилия и Адрес руководителя.

Реляционная модель данных.

В реляционной модели данных объекты и взаимодей­ствия между ними представляются с помощью таблиц. Каждая таблица должна иметь первичный ключ - поле или комбинацию полей, которая единственным образом идентифицирует каждую строку таблицы.

В настоящее время реляционная модель данных явля­ется наиболее популярной. На ее идеологии построены СУБД FoxPro, Access, Visual C++ и д.р.

Возможные операции в реляционной базе данных: со­здание таблиц и связей, изменение структуры таблиц, добавление, удаление и изменения записей, поиск данных, отбор данных из одной или нескольких таблиц и т.д.

Работа с реляционными базами данных основана на ре­ляционной алгебре.

Ядром любой базы данных является модель данных. Модель данных - совокупность структур данных и операций их обработки.

СУБД основывается на использовании иерархической, сетевой или реляционной модели, на комбинации этих моделей или не некотором их подмножестве.

Иерархическая модель данных.

К основным понятиям иерархической структуры относятся: уровень, элемент, связь. Узел это совокупность атрибутов данных, описывающих некоторый объект. На схеме иерархического дерева узлы представляются вершинами графа. Каждый узел на более низком уровне связан только с одним узлом, находящимся на более высоком уровне. Иерархическое дерево имеет только одну вершину (корень дерева), не подчиненную никакой другой вершине и находящуюся на самом верхнем (первом) уровне (см. рис. 5).

Рис. 5. Иерархическая модель данных

К каждой записи базы данных существует только один (иерархический) путь от корневой записи. Например, для записи С4 путь проходит через записи А и В3.

Пример иерархической структуры. Каждый студент учится в определенной (только одной) группе, которая относится к определенному (только одному) факультету (см. рис. 6).

Рис. 6. Пример иерархической организации данных

Сетевая модель данных

В сетевой структуре каждый элемент может быть связан с любым другим элементом (см. рис 7).

Рис. 7. Сетевая модель данных

Пример сетевой структуры. База данных, содержащая сведения о студентах, участвующих в научно-исследовательских работах (НИРС). Возможно участие одного студента в нескольких НИРС, а также участие нескольких студентов в разработке одной НИРС (см. рис. 8).

Рис. 8. Пример сетевой организации данных

Реляционная модель данных

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

Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица (отношение) 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, символьный и т.д.) и длину;

· каждый столбец имеет уникальное имя;

· одинаковые строки в таблице отсутствуют;

· порядок следования строк и столбцов может быть произвольным.

Пример. Реляционной таблицей можно представить информацию о студентах, обучающихся в вузе.

Поле, каждое значение которого однозначно определяет соответствующую запись, называется простым ключом (ключевым полем). Если записи однозначно определяются значениями нескольких полей, то такая таблица базы данных имеет составной ключ.

Чтобы связать две реляционные таблицы, необходимо ключ первой таблицы ввести в состав ключа второй таблицы (возможно совпадение ключей); в противном случае нужно ввести в структуру первой таблицы внешний ключ - ключ второй таблицы.

Одни и те же данные могут группироваться в таблицы различными способами. Группировка атрибутов в таблицах должна быть рациональной, т.е. минимизирующей дублирование данных и упрощающей процедуры их обработки.

Нормализация отношений - формальный аппарат ограничений на формирование отношений (таблиц), который позволяет устранить дублирование, обеспечивает непротиворечивость хранимых в базе данных, уменьшает трудозатраты на ведение (ввод, корректировку) базы данных.

Выделяют пять нормальных форм отношений. Эти формы предназначены для уменьшения избыточности информации от первой до пятой нормальных форм. Поэтому каждая последующая нормальная форма должна удовлетворять требованиям предыдущей формы и некоторым дополнительным условиям. При практическом проектировании баз данных четвертая и пятая формы, как правило, не используются.

Процедуру нормализации рассмотрим на примере проектирования многотабличной БД Продажи , содержащей следующую информацию:

· Сведения о покупателях.

· Дату заказа и количество заказанного товара.

· Дату выполнения заказа и количество проданного товара.

· Характеристику проданного товара (наименование, стоимость, марка).

Таблица 2. Структура таблицы Продажи

Таблицу Продажи можно рассматривать как однотабличную БД. Основная проблема заключается в том, что в ней содержится значительное количество повторяющейся информации. Такая структура данных является причиной следующих проблем, возникающих при работе с БД:

· Приходится тратить значительное время на ввод повторяющихся данных. Например, для всех заказов, сделанных одним покупателем, придется каждый раз вводить одни и те же данные о покупателе.

· При изменении адреса или телефона покупателя необходимо корректировать все записи, содержащие сведения о заказах этого покупателя.

· Наличие повторяющейся информации приведет к неоправданному увеличению размера БД. В результате снизится скорость выполнения запросов. Кроме того, повторяющиеся данные нерационально используют дисковое пространство компьютера.

· Любые нештатные ситуации потребуют значительного времени для получения требуемой информации.

Как отмечалось, инфологическая модель отображает реальный мир в некоторые понятные человеку концепции, полностью независимые от параметров среды хранения данных. Существует множество подходов к построению таких моделей: графовые модели, семантические сети, модель "сущность-связь" и т.д. Наиболее популярной из них оказалась модель "сущность-связь", которая будет рассмотрена в главе 2.

Инфологическая модель должна быть отображена в компьютеро-ориентированную даталогическую модель, "понятную" СУБД. В процессе развития теории и практического использования баз данных, а также средств вычислительной техники создавались СУБД, поддерживающие различные даталогические модели.

Сначала стали использовать иерархические даталогические модели. Простота организации, наличие заранее заданных связей между сущностями, сходство с физическими моделями данных позволяли добиваться приемлемой производительности иерархических СУБД на медленных ЭВМ с весьма ограниченными объемами памяти. Но, если данные не имели древовидной структуры, то возникала масса сложностей при построении иерархической модели и желании добиться нужной производительности.

Сетевые модели также создавались для мало ресурсных ЭВМ. Это достаточно сложные структуры, состоящие из "наборов" – поименованных двухуровневых деревьев. "Наборы" соединяются с помощью "записей-связок", образуя цепочки и т.д. При разработке сетевых моделей было выдумано множество "маленьких хитростей", позволяющих увеличить производительность СУБД, но существенно усложнивших последние. Прикладной программист должен знать массу терминов, изучить несколько внутренних языков СУБД, детально представлять логическую структуру базы данных для осуществления навигации среди различных экземпляров, наборов, записей и т.п. Один из разработчиков операционной системы UNIX сказал "Сетевая база – это самый верный способ потерять данные".

Сложность практического использования иерархических и и сетевых СУБД заставляла искать иные способы представления данных. В конце 60-х годов появились СУБД на основе инвертированных файлов, отличающиеся простотой организации и наличием весьма удобных языков манипулирования данными. Однако такие СУБД обладают рядом ограничений на количество файлов для хранения данных, количество связей между ними, длину записи и количество ее полей.

Сегодня наиболее распространены реляционные модели, которые будут подробно рассмотрены в главе 3.

Физическая организация данных оказывает основное влияние на эксплуатационные характеристики БД. Разработчики СУБД пытаются создать наиболее производительные физические модели данных, предлагая пользователям тот или иной инструментарий для поднастройки модели под конкретную БД. Разнообразие способов корректировки физических моделей современных промышленных СУБД не позволяет рассмотреть их в этом разделе.

Модели организации баз данных

1. Иерархический подход к организации баз данных. Иерархические базы данных имеют форму деревьев с дугами-связями и узлами-элементами данных. Иерархическая структура предполагала неравноправие между данными – одни жестко подчинены другим. Подобные структуры, безусловно, четко удовлетворяют требованиям многих, но далеко не всех реальных задач.

2. Сетевая модель данных. В сетевых БД наряду с вертикальными реализованы и горизонтальные связи. Однако унаследованы многие недостатки иерархической и главный из них, необходимость четко определять на физическом уровне связи данных и столь же четко следовать этой структуре связей при запросах к базе.

3. Реляционная модель. Реляционная модель появилась вследствие стремления сделать базу данных как можно более гибкой. Данная модель предоставила простой и эффективный механизм поддержания связей данных.

Во-первых , все данные в модели представляются в виде таблиц и только таблиц. Реляционная модель – единственная из всех обеспечивает единообразие представления данных. И сущности, и связи этих самых сущностей представляются в модели совершенно одинаково – таблицами . Правда, такой подход усложняет понимание смысла хранящейся в базе данных информации, и, как следствие, манипулирование этой информацией.

Избежать трудностей манипулирования позволяет второй элемент модели – реляционно-полный язык (отметим, что язык является неотъемлемой частью любой модели данных, без него модель не существует). Полнота языка в приложении к реляционной модели означает, что он должен выполнять любую операцию реляционной алгебры или реляционного исчисления (полнота последних доказана математически Э.Ф. Коддом). Более того, язык должен описывать любой запрос в виде операций с таблицами, а не с их строками. Одним из таких языков является SQL.

Третий элемент реляционной модели требует от реляционной модели поддержания некоторых ограничений целостности. Одно из таких ограничений утверждает, что каждая строка в таблице должна иметь некий уникальный идентификатор, называемый первичным ключом . Второе ограничение накладывается на целостность ссылок между таблицами. Оно утверждает, что атрибуты таблицы, ссылающиеся на первичные ключи других таблиц, должны иметь одно из значений этих первичных ключей.

4. Объектно-ориентированная модель. Новые области использования вычислительной техники, такие как научные исследования, автоматизированное проектирование и автоматизация учреждений, потребовали от баз данных способности хранить и обрабатывать новые объекты – текст, аудио- и видеоинформацию, а также документы. Основные трудности объектно-ориентированного моделирования данных проистекают из того, что такого развитого математического аппарата, на который могла бы опираться общая объектно-ориентированная модель данных, не существует. В большой степени поэтому до сих пор нет базовой объектно-ориентированной модели. С другой стороны, некоторые авторы утверждают, что общая объектно-ориентированная модель данных в классическом смысле и не может быть определена по причине непригодности классического понятия модели данных к парадигме объектной ориентированности. Несмотря на преимущества объектно-ориентированных систем – реализация сложных типов данных, связь с языками программирования и т.п. – на ближайшее время превосходство реляционных СУБД гарантировано.

5.3.3 Модели данных и концептуальное моделирование

Выше уже упоминалось, что схема создается с помощью некоторого языка определения данных. На самом деле она создается на основе языка определения данных конкретной целевой СУБД, являющегося языком относительно низкого уровня; с его помощью трудно описать требования к данным так, чтобы созданная схема была доступна пониманию пользователей самых разных категорий. Чтобы достичь такого понимания, требуется составить описание схемы на некотором, более высоком уровне, которое будем называть моделью данных. При этом под моделью данных мы будем понимать интегрированный набор понятий для описания данных, связей между ними и ограничений, накладываемых на данные в пределах некоторой предметной области.

Модель является представлением объектов и событий предметной области, а также существующих между ними связей. Модель данных можно рассматривать как сочетание трех указанных ниже компонентов.

· Структурная часть, т.е. набор правил, по которым может быть построена база данных.

· Управляющая часть, определяющая типы допустимых операций с данными (сюда относятся операции обновления и извлечения данных, а также операции изменения структуры базы данных).

· Набор ограничений поддержки целостности данных, гарантирующих корректность используемых данных.

Цель построения модели данных заключается в представлении данных в понятном виде. Если такое представление возможно, то модель данных можно будет легко применить при проектировании базы данных. Для отображения архитектуры ANSI-SPARC можно определить следующие три связанные модели данных:

· внешнюю модель данных, отображающую представления каждого существующего в организации типа пользователей;

· концептуальную модель данных, отображающую логическое (или обобщенное) представление о данных, независимое от типа выбранной СУБД;

· внутреннюю модель данных, отображающую концептуальную схему определенным образом, понятным выбранной целевой СУБД.

В литературе предложено и опубликовано достаточно много моделей данных. Они подразделяются на три категории: объектные (object-based) модели данных, модели данных на основе записей (record-based) и физические модели данных. Первые две используются для описания данных на концептуальном и внешнем уровнях, а последняя - на внутреннем уровне.

Объектные модели данных. При построении объектных моделей данных используются такие понятия как сущности, атрибуты и связи. Сущность - это отдельный элемент (сотрудник, изделие, понятие или событие) предметной области, который должен быть представлен в базе данных. Атрибут - это свойство, которое описывает некоторый аспект объекта и значение которого следует зафиксировать, а связь является ассоциативным отношением между сущностями. Ниже перечислены некоторые наиболее общие типы объектных моделей данных.

• Модель типа "сущность-связь", или ER-модель (Entity-Relationship model).
• Семантическая модель.
• Функциональная модель.
• Объектно-ориентированная модель.

В настоящее время ER-модель стала одним из основных методов концептуального проектирования баз данных. Объектно-ориентированная модель расширяет определение сущности с целью включения в него не только атрибутов, которые описывают состояние объекта, но и действий, которые с ним связаны, т.е. его поведение. В таком случае говорят, что объект инкапсулирует состояние и поведение.

Модели данных на основе записей. В модели на основе записей база данных состоит из нескольких записей фиксированного формата, которые могут иметь разные типы. Каждый тип записи определяет фиксированное количество полей, каждое из которых имеет фиксированную длину. Существует три основных типа логических моделей данных на основе записей: реляционная модель данных (relational data model), сетевая модель данных (network data model) и иерархическая модель данных (hierarchical data model).