Какая информация может содержаться в базе данных

Какая информация может содержаться в базе данных thumbnail

Запрос «БД» перенаправляется сюда; см. также другие значения.

Ба́за да́нных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ)[1].

Многие специалисты указывают на распространённую ошибку, состоящую в некорректном использовании термина «база данных» вместо термина «система управления базами данных», и указывают на необходимость различения этих понятий[2].

Проблемы определения[править | править код]

В литературе предлагается множество определений понятия «база данных», отражающих скорее субъективное мнение тех или иных авторов, однако общепризнанная единая формулировка отсутствует.

Определения из международных стандартов и национальных стандартов, разработанных на основе международных:

  • База данных — совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных.[3][4][5]
  • База данных — совокупность данных, организованных в соответствии с концептуальной структурой, описывающей характеристики этих данных и взаимоотношения между ними, которая поддерживает одну или более областей применения[6].

Определения из авторитетных монографий:

  • База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей[7].
  • База данных — некоторый набор перманентных (постоянно хранимых) данных, используемых прикладными программными системами какого-либо предприятия[8].
  • База данных — совместно используемый набор логически связанных данных (и описание этих данных), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей организации[9].

В определениях наиболее часто (явно или неявно) присутствуют следующие отличительные признаки[10]:

  1. БД хранится и обрабатывается в вычислительной системе.
    Таким образом, любые внекомпьютерные хранилища информации (архивы, библиотеки, картотеки и т. п.) базами данных не являются.
  2. Данные в БД логически структурированы (систематизированы) с целью обеспечения возможности их эффективного поиска и обработки в вычислительной системе.
    Структурированность подразумевает явное выделение составных частей (элементов), связей между ними, а также типизацию элементов и связей, при которой с типом элемента (связи) соотносится определённая семантика и допустимые операции[11].
  3. БД включает схему, или метаданные, описывающие логическую структуру БД в формальном виде (в соответствии с некоторой метамоделью).
    В соответствии с ГОСТ Р ИСО МЭК ТО 10032-2007, «постоянные данные в среде базы данных включают в себя схему и базу данных. Схема включает в себя описания содержания, структуры и ограничений целостности, используемые для создания и поддержки базы данных. База данных включает в себя набор постоянных данных, определённых с помощью схемы. Система управления данными использует определения данных в схеме для обеспечения доступа и управления доступом к данным в базе данных»[3].

Из перечисленных признаков только первый является строгим, а другие допускают различные трактовки и различные степени оценки. Можно лишь установить некоторую степень соответствия требованиям к БД.

В такой ситуации не последнюю роль играет общепринятая практика. В соответствии с ней, например, не называют базами данных файловые архивы, Интернет-порталы или электронные таблицы, несмотря на то, что они в некоторой степени обладают признаками БД. Принято считать, что эта степень в большинстве случаев недостаточна (хотя могут быть исключения).

История[править | править код]

История возникновения и развития технологий баз данных может рассматриваться как в широком, так и в узком аспекте.

В широком смысле понятие истории баз данных обобщается до истории любых средств, с помощью которых человечество хранило и обрабатывало данные. В таком контексте упоминаются, например, средства учёта царской казны и налогов в древнем Шумере (4000 г. до н. э.)[12], узелковая письменность инков — кипу, клинописи, содержащие документы Ассирийского царства и т. п. Следует помнить, что недостатком этого подхода является размывание понятия «база данных» и фактическое его слияние с понятиями «архив» и даже «письменность».

История баз данных в узком смысле рассматривает базы данных в традиционном (современном) понимании. Эта история начинается с 1955 года, когда появилось программируемое оборудование обработки записей. Программное обеспечение этого времени поддерживало модель обработки записей на основе файлов. Для хранения данных использовались перфокарты[12].

Оперативные сетевые базы данных появились в середине 1960-х. Операции над оперативными базами данных обрабатывались в интерактивном режиме с помощью терминалов. Простые индексно-последовательные организации записей быстро развились к более мощной модели записей, ориентированной на наборы. За руководство работой Data Base Task Group (DBTG), разработавшей стандартный язык описания данных и манипулирования данными, Чарльз Бахман получил Тьюринговскую премию.

В это же время в сообществе баз данных Кобол была проработана концепция схем баз данных и концепция независимости данных.

Следующий важный этап связан с появлением в начале 1970-х реляционной модели данных, благодаря работам Эдгара Кодда.
Работы Кодда открыли путь к тесной связи прикладной технологии баз данных с математикой и логикой. За свой вклад в теорию и практику Эдгар Ф. Кодд также получил премию Тьюринга.

Сам термин база данных (англ. database) появился в начале 1960-х годов, и был введён в употребление на симпозиумах, организованных компанией SDC в 1964 и 1965 годах, хотя понимался сначала в довольно узком смысле, в контексте систем искусственного интеллекта. В широкое употребление в современном понимании термин вошёл лишь в 1970-е годы[13].

Виды баз данных[править | править код]

Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям. Например, в «Энциклопедии технологий баз данных»[7], по материалам которой написан данный раздел, определяются свыше 50 видов БД.

Основные классификации приведены ниже.

Классификация по модели данных[править | править код]

Примеры:

  • Иерархическая
  • Объектная и объектно-ориентированная
  • Объектно-реляционная
  • Реляционная
  • Сетевая
  • Функциональная.

Классификация по среде постоянного хранения[править | править код]

  • Во вторичной памяти, или традиционная (англ. conventional database): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — как правило жёсткий диск.
    В оперативную память СУБД помещает лишь кэш и данные для текущей обработки.
  • В оперативной памяти (англ. in-memory database, memory-resident database, main memory database): все данные на стадии исполнения находятся в оперативной памяти.
  • В третичной памяти (англ. tertiary database): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило на основе магнитных лент или оптических дисков.
    Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кэш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

Классификация по содержимому[править | править код]

Примеры:

  • Географическая
  • Историческая
  • Научная
  • Мультимедийная
  • Клиентская.

Классификация по степени распределённости[править | править код]

  • Централизованная, или сосредоточенная (англ. centralized database): БД, полностью поддерживаемая на одном компьютере.
  • Распределённая БД (англ. distributed database) — составные части которой размещаются в различных узлах компьютерной сети в соответствии с каким-либо критерием.
    • Неоднородная (англ. heterogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами более одной СУБД.
    • Однородная (англ. homogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами одной и той же СУБД.
    • Фрагментированная, или секционированная (англ. partitioned database): методом распределения данных является фрагментирование (партиционирование, секционирование), вертикальное или горизонтальное.
    • Тиражированная (англ. replicated database): методом распределения данных является тиражирование (репликация).

Другие виды БД[править | править код]

  • Пространственная (англ. spatial database): БД, в которой поддерживаются пространственные свойства сущностей предметной области. Такие БД широко используются в геоинформационных системах.
  • Временная, или темпоральная (англ. temporal database): БД, в которой поддерживается какой-либо аспект времени, не считая времени, определяемого пользователем.
  • Пространственно-временная (англ. spatial-temporal database) БД: БД, в которой одновременно поддерживается одно или более измерений в аспектах как пространства, так и времени.
  • Циклическая (англ. round-robin database): БД, объём хранимых данных которой не меняется со временем, поскольку в процессе сохранения новых данных они заменяют более старые данные. Одни и те же ячейки для данных используются циклически.
Читайте также:  Какие витамины содержится в черной

Сверхбольшие базы данных[править | править код]

Сверхбольшая база данных (англ. Very Large Database, VLDB) — это база данных, которая занимает чрезвычайно большой объём на устройстве физического хранения. Термин подразумевает максимально возможные объёмы БД, которые определяются последними достижениями в технологиях физического хранения данных и в технологиях программного оперирования данными.

Количественное определение понятия «чрезвычайно большой объём» меняется во времени. Так, в 1997 году самой большой в мире была текстовая база данных Knight Ridder’s DIALOG объёмом 7 терабайт[14]. В 2001 году самой большой считалась база данных объёмом 10,5 терабайт, в 2003 году — объёмом 25 терабайт[15]. В 2005 году самыми крупными в мире считались базы данных с объёмом хранилища порядка сотни терабайт[16]. В 2006 году поисковая машина Google использовала базу данных объёмом 850 терабайт[17].

К 2010 году считалось, что объём сверхбольшой базы данных должен измеряться по меньшей мере петабайтами[16].

В 2011 году компания Facebook хранила данные в кластере из 2 тысяч узлов суммарной ёмкостью 21 петабайт[18]; к концу 2012 года объём данных Facebook достиг 100 петабайт[19], а в 2014 году — 300 петабайт[20].

К 2014 году по косвенным оценкам компания Google хранила на своих серверах до 10—15 эксабайт данных в совокупности[21].

По некоторым оценкам, к 2025 году генетики будут располагать данными о геномах от 100 миллионов до 2 миллиардов человек, и для хранения подобного объёма данных потребуется от 2 до 40 эксабайт[22].

В целом, по оценкам компании IDC, суммарный объём данных «цифровой вселенной» удваивается каждые два года и изменится от 4,4 зеттабайта в 2013 году до 44 зеттабайт в 2020 году[23].

Исследования в области хранения и обработки сверхбольших баз данных VLDB всегда находятся на острие теории и практики баз данных. В частности, с 1975 года проходит ежегодная конференция International Conference on Very Large Data Bases («Международная конференция по сверхбольшим базам данных»). Большинство исследований проводится под эгидой некоммерческой организации VLDB Endowment (Фонд целевого капитала «VLDB»), которая обеспечивает продвижение научных работ и обмен информацией в области сверхбольших БД и смежных областях.

См. также[править | править код]

  • Архитектура ANSI — SPARC
  • База знаний
  • Большие данные
  • Информационная система
  • Модель данных
  • Проектирование баз данных
  • Хранилище данных
  • База данных заднего плана
  • Шифрование базы данных

Примечания[править | править код]

  1. ↑ Гражданский кодекс РФ, ст. 1260
  2. «Следует отметить, что термин база данных часто используется даже тогда, когда на самом деле подразумевается СУБД. […]Такое обращение с терминами предосудительно». — К. Дж. Дейт. Введение в системы баз данных. — 8-е изд. — М.: «Вильямс», 2006, стр. 50.
    «Этот термин (база данных) часто ошибочно используется вместо термина ‘система управления базами данных’». — Когаловский М. Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2002., стр. 460.
    «Среди непрофессионалов […] путаница возникает при использовании терминов „база данных“ и „система управления базами данных“. […] Мы будем строго разделять эти термины». —
    Кузнецов С. Д. Основы баз данных: учебное пособие. — 2-е издание, испр. — М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007, стр. 19.
  3. 1 2 ГОСТ Р ИСО МЭК ТО 10032-2007: Эталонная модель управления данными (идентичен ISO/IEC TR 10032:2003 Information technology — Reference model of data management)
  4. ↑ ГОСТ 33707-2016 (ISO/IEC 2382:2015) Информационные технологии (ИТ). Словарь
  5. ↑ ISO/IEC TR 10032:2003 – Information technology — Reference Model of Data Management (англ.). www.iso.org. Дата обращения 9 июля 2018.
  6. ↑ ISO/IEC 2382:2015 – Information technology — Vocabulary (англ.). www.iso.org. Дата обращения 9 июля 2018.
  7. 1 2 Когаловский М. Р., 2002.
  8. ↑ Дейт К. Дж., 2005.
  9. ↑ Коннолли Т., Бегг К., 2003.
  10. ↑ Мирошниченко Е. А. К формальному определению понятия «база данных» // Пробл. информатики. 2011. № 2. С. 83-87.
  11. ↑ Важно понимать, что структурированность базы данных оценивается не на уровне физического хранения (на котором все данные представлены совокупностями битов или байтов), а на уровне некоторой логической модели данных.
  12. 1 2 Грей, Дж. Управление данными: прошлое, настоящее и будущее
  13. ↑ Haigh T. How Data Got its Base: Information Storage Software in the 1950s and 1960s // IEEE Annals of the History of Computing. — 2009. — #4 October-December
  14. ↑ Very Large Database
  15. ↑ Riedewald M., Agrawal D., Abbadi A. Dynamic Multidimensional Data Cubes for Interactive Analysis of Massive Datasets // In: Encyclopedia of Information Science and Technology, First Edition, Idea Group Inc., 2005. ISBN 9781591405535
  16. 1 2 «Экстремальные» базы данных: Самые большие и самые быстрые, 2010 г.
  17. ↑ Alex Chitu. How Much Data Does Google Store?, 2006
  18. Shvachko, Konstantin. Apache Hadoop. The Scalability Update (англ.). — 2011. — Vol. 36, no. 3. — P. 7—13. — ISSN 1044-6397.
  19. ↑ Josh Constine. How Big Is Facebook’s Data? // TechCrunch, 23.08.2012
  20. Wiener, J., Bronson N. Facebook’s Top Open Data Problems, 22.10.2014
  21. ↑ Colin Carson. How Much Data Does Google Store? Архивная копия от 15 сентября 2016 на Wayback Machine, 2014
  22. ↑ Ася Горина. Увеличивающийся объем генетических данных стал проблемой для науки
  23. ↑ Executive Summary: Data Growth, Business Opportunities, and the IT Imperatives

Литература[править | править код]

  • Когаловский М. Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 800 с. — ISBN 5-279-02276-4.
  • Кузнецов С. Д. Основы баз данных. — 2-е изд. — М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 484 с. — ISBN 978-5-94774-736-2.
  • Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных = Introduction to Database Systems. — 8-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — 1328 с. — ISBN 5-8459-0788-8 (рус.) 0-321-19784-4 (англ.).
  • Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика = Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2003. — 1436 с. — ISBN 0-201-70857-4.
  • Гарсиа-Молина Г., Ульман Дж., Уидом Дж. Системы баз данных. Полный курс = Database Systems: The Complete Book. — Вильямс, 2003. — 1088 с. — ISBN 5-8459-0384-X.
  • Date, C. J. Date on Database: Writings 2000–2006. — Apress, 2006. — 566 с. — ISBN 978-1-59059-746-0, 1-59059-746-X.
  • Date, C. J. Database in Depth. — O’Reilly, 2005. — 240 с. — ISBN 0-596-10012-4.
  • Beynon-Davies P. (2004). Database Systems 3rd Edition. Palgrave, Basingstoke, UK. ISBN 1-4039-1601-2

Ссылки[править | править код]

  • CITForum — материалы на сайте Центра информационных технологий
  • Very Large Data Base  — Endowment Inc.
  • ACM SIGMOD — Association for Computing Machinery: Special Interest Group On Management of Data.

Источник

Если всеми нами известный табличный процессор Excel специально создан для решения задач обработки табличных данных, то существуют системы (приложения) для решения иных классов задач. В частности, очень большую роль играют сейчас программы (приложения, системы), цепь которых – хранение данных и выдача данных по запросу пользователя. Использование компьютеров именно для решения этого класса задач становится всё более массовым явлением.

Читайте также:  Какие сведения содержатся в учредительных документах

Смело можно сказать, что такие задачи и необходимость их решения существуют в любой фирме, на любом предприятии. Основное понятие для подобного круга задач – база данных. Базой данных называется файл или группа файлов стандартной структуры, служащая для хранения данных.

Для разработки программ, систем программ, работающих с базами данных, используются специальные средства – системы управления базами данных (СУБД).

СУБД включает, как правило, специальный язык программирования и все прочие средства, необходимые для разработки указанных программ.

В настоящее время наиболее известными СУБД являются: Oracle Database, MS SQL Server, MySQL (MariaDB) и ACCESS. Последняя входит в состав профессионального офисного пакета Microsoft Office.

Это современные системы с большими возможностями, предназначенные для разработки сложных программных комплексов, и знакомство с ними для пользователя ЭВМ исключительно полезно, но в рамках настоящего пособия осуществить его затруднительно.

Понятие базы данных

База данных (БД) – это совокупность массивов и файлов данных, организованная по определённым правилам, предусматривающим стандартные принципы описания, хранения и обработки данных независимо от их вида.

База данных (БД) – совокупность организованной информации, относящейся к определённой предметной области, предназначенная для длительного хранения во внешней памяти компьютера и постоянного применения.

 

Виды баз данных

  1. Фактографическая – содержит краткую информацию об объектах некоторой системы в строго фиксированном формате;
  2. Документальная – содержит документы самого разного типа: текстовые, графические, звуковые, мультимедийные;
  3. Распределённая – база данных, разные части которой хранятся на различных компьютерах, объединённых в сеть;
  4. Централизованная – база данных, хранящихся на одном компьютере;
  5. Реляционная – база данных с табличной организацией данных;
  6. Неструктурированная (NoSQL) – база данных, в которой делается попытка решить проблемы масштабируемости и доступности за счёт атомарности (англ. atomicity) и согласованности данных, но не имеющих четкой (реляционной) структуры.

Одно из основных свойств БД – независимость данных от программы, использующих эти данные. Работа с базой данных требует решения различных задач, основные из них следующие:

  • создание базы;
  • запись данных в базу;
  • корректировка данных;
  • выборка данных из базы по запросам пользователя.

Задачи этого списка называются стандартными.

Следующее понятие, связанное с базой данных: программа для работы с базой данных – это программа, которая обеспечивает решение требуемого комплекса задач. Любая подобная программа должна уметь решать все задачи стандартного набора.

База данных в разных системах имеет различную структуру.

В ПВЭМ обычно используются реляционные БД – в таких базах файл является по структуре таблицей. В ней столбцы называются полями, строки – записями.

В БД содержатся банные некоторого множества объктов. Каждая запись содержит данные одного объекта. Каждая такая БД определяется именем файла, списком полей, шириной полей. Например, БД Школа (Ученик, Класс, Адрес).

Примером БД может служить расписание движения поездов или автобусов. Здесь каждая строчка – запись отражает данные строго одного объекта. База включает поля: номер рейса, маршрута следования, время отправления и т.д.

Классическим примером БД является и телефонный справочник. Запрос к базе данных – это предписание, указывающее, какие данные пользователь желает получить из базы.

Некоторые запросы могут представлять собой серьёзную задачу, для решения которой потребляется составлять сложную программу. Например, запрос к базе – автобусному расписанию: определить разницу в среднем интервале отправления автобусов из Ростова в Таганрог и из Ростова в Шахты.

Объекты для работы с базами данных

Для создания приложения, позволяющего просматривать и редактировать базы данных, нам потребуется три звена:

  • набор данных
  • источник данных
  • визуальные элементы управления

В нашем случае эта триада реализуется в виде:

  • Table
  • DataSource
  • DBGrid

Table подключается непосредственно к таблице в базе данных. Для этого нужно установить псевдоним базы в свойстве DataBaseName и имя таблицы в свойстве TableName, а затем активизировать связь: свойство Active = true.

Однако, поскольку Table является невизуальным компонентом, хотя связь с базой и установлена, пользователь не в состоянии увидеть какие – либо данные. Поэтому необходимо добавить визуальные компоненты, отображающие эти данные. В нашем случае это сетка DBGrid. Сетка сама по себе «не знает», какие данные ей нужно отображать, её нужно подключить к Table, что и делается через компонент – посредник DataSource.

А зачем нужен компонент – посредник? Почему бы сразу не подключаться к Table?

Допустим, несколько визуальных компонентов – таблица, поля ввода и т.п. подключены к таблице. А нам нужно быстро переключить их все на другую подобную таблицу. С DataSource это сделать несложно – достаточно просто поменять свойство DataSet, а вот без DataSource пришлось бы менять указатели у каждого компонента.

Приложения баз данных – нить, связывающая БД и пользователя:

БД => набор данных –=> источник данных => визуальные компоненты => пользователь

Набор данных:

  • Table(таблица, навигационный доступ)
  • Query(запрос, реляционный доступ)

Визуальные компоненты:

  • Сетки DBGrid, DBCtrlGrid
  • Навигатор DBNavigator
  • Всяческие аналоги Lable, Editи т.д.
  • Компоненты подстановки

Типы данных в базах

В Access можно определить следующие типы полей:

  • Текстовый – текстовая строка; максимальная длина задаётся параметром «размер», но не может быть больше 255
  • Поле МЕМО – текст длиной до 65535 символов
  • Числовой – в параметре «Размер поля» можно задать поле: байт, целое, дейсвительное и т.п.
  • Дата/время – поле, хранящее данные о времени.
  • Денежный – специальный формат для финансовых нужд, по сути являющийся числовым
  • Счётчик – автоинкрементное поле. При добавлении новой записи внутренний счётчик таблицы увеличивается на единицу и записывается в данное поле новой записи. Таким образом, значения этого поля гарантированно различны для разных записей. Тип предназначен для ключевого поля
  • Логический – да или нет, правда или ложь, включен или выключен
  • Объект OLE– в этом поле могут храниться документы, картинки, звуки и т.п. Поле является частным случаем BLOB– полей ( Binary Large Object ), встречающихся в различных базах данных
  • Гиперссылка – используется для хранения ссылок на ресурсы Интернета. Встречается не во всех форматах баз данных. К примеру, такого типа нет в dBaseи Paradox
  • Подстановка

Типы данных в таблицах Access 

  • Текстовый
  • Поле МЕМО
  • Числовой
  • Датавремя
  • Денежный
  • Счётчик
  • Логический
  • Объект OLE
  • Гиперссылка

Не надо забывать про индексы. Связывать таблицы. Связь с обеспечением целостности контролирует каскадное удаление и модификацию данных.

Монопольный доступ к БД нужен для того, чтобы производить в ней фундаментальные изменения.

Основные понятия и элементы баз данных

Базы данных понадобились тогда, когда возникла потребность хранить большие объёмы однотипной информации, уметь её оперативно использовать. Базами данных (в широком понимании этого слова) пользовались на протяжении всей истории жрецы, чиновники, купцы, ростовщики, алхимики.

Основное требование к базам данных – удобство доступа к данным, возможность оперативно получить исчерпывающую информацию по любому интересующему вопросу (важно не только то, что информация содержится в базе, важно то, насколько она хорошо структирована и целостна).

Читайте также:  В каких препаратах содержится висмута трикалия дицитрат

Лишь только появились и распространились компьютеры, почти сразу на них возложили тяжёлый и кропотливый труд по обработке и структурированию данных, появились базы данных (БД) в их нынешнем понимании.

Согласно современным требованиям к базам данных, информация, содержащаяся в них, должна быть:

  • непротиворечивой (не должно быть данных, противоречащих друг другу);
  • неизбыточной (следует избегать ненужного дублирования информации в базе, избыточность может привести к противоречивости – например, если какие – то данные изменяют, а их копию в другой части базы забыли изменить);
  • целостной (все данные должны быть связаны, не должно быть ссылок на несуществующие в базе данные)

Реляционная модель баз данных была предложена Эдгаром Коддом в конце 70-х годов. В рамках этой модели база данных представляет собой набор таблиц, связанных друг с другом отношениями. При достаточной простоте (а значит, и удобстве реализации на компьютере) данная модель обладает гибкостью, позволяющей описывать сложно структурированные данные. Кроме того, для этой модели достаточно глубоко проработано теоретическое обоснование, что также даёт возможность эффективнее использовать компьютер при создании базы данных и работе с ней. В плане правил связи в реляционной модели реализуется отношение «один–ко–многим» связи между таблицами. Это значит, что одной записи в главной таблице соответствует несколько записей в подчинённой таблице (в том числе может не соответствовать ни одной записи). Другие типы связей: «один-к-одному», «много-к-одному» и «много-ко-многим» – можно свести к данному типу «один-ко-многим». Реляционные базы данных состоят из связанных таблиц.

Таблица представляет собой двумерный массив, в котором хранятся данные. Столбцы таблицы (в рамках принятых обозначений БД) называются полями, строки – записями. Количество полей таблицы фиксировано, количество записей – нет. Фактически таблица – нефиксированный массив записей с одинаковой структурой полей в каждой записи. Добавить в таблицу новую запись не составляет труда, а то время как добавление нового поля влечёт за собой рестрктуризацию всей таблицы и может вызвать определённые трудности. В качестве значений полей в записях могут храниться числа, строки, картинки и т.д. Таблицы баз данных хранятся на жёстком диске (на локальном компьютере или на сервере баз данных – в зависимости от типа БД). Одной таблице соответствуют обычно несколько файлов – один основной и несколько вспомогательных. Тонкости организации таблиц зависят от используемого формата (dBase, Paradox, InterBase, Microsoft Access и т.д.)

Ключ – поле или комбинация полей таблицы, значения в которых однозначно определяют запись. Ключ потому так и называется, что, имея значения ключевых полей, можно однозначно получить доступ к нужной записи. Таким образом, ключи чрезвычайно полезны для связи таблиц. Записывая значения ключа в отведённые поля подчинённой таблицы и тем самым, задавая ссылку, обеспечиваем связь двух записей – записи в главной таблице и записи в подчинённой таблице. В одной записи подчинённой таблицы может находиться и несколько ссылок на записи главной таблицы. Например, в школьном журнале может быть таблица – список дежурств, где в каждой записи содержатся фамилии и имена (ключ их двух полей) нескольких дежурных. Так осуществляется связь различных записей главной таблицы и реализуется достаточно сложная структура данных. В школьной практике в качестве ключевых полей используются имена и фамилии, но в БД лучше отводить специальные ключевые поля – индивидуальные номера (коды) записей. Это гарантированно уберегает от возможных проблем с однофамильцами. В школе же, где не требуется такая компьютерная чёткость, появление в одном классе двух учеников с одинаковыми именами и фамилиями – очень редкое событие, поэтому можно простить подобное техническое упущение. Кроме связывания, ключи могут использоваться для прямого доступа к записям, ускорения работы с таблицей.

Индекс – поле, так же, как и ключ, специально выделенное в таблице, данные в котором, однако, могут повторяться. Они также служат для ускорения доступа и, кроме того, для сортировки и выборок.

Нормальные формы были придуманы, скорее, для автоматизации процесса создания баз данных, нежели как руководство тем, кто создаёт их вручную (автоматическое проектирование больших баз данных может производиться с помощью специальных систем программ – средств (CASE). Реально при ручной разработке проектировщик сразу же задумывает необходимую структуру, планирует нужные таблицы, а не идёт от одной большой таблицы. Нормальные формы фактически формализуют интуитивно понятые требования к организации данных, помогая, прежде всего, избежать избыточного дублирования данных.

Первая нормальная форма:

  • информация в полях неделимая (к примеру, имя и фамилия должны быть разными полями, а не одним);
  • в таблице нет повторяющихся групп полей

Вторая нормальная форма:

  • выполнена первая форма;
  • любое неключевое поле однозначно идентифицируется ключевыми полями (фактически, требование наличия ключа)

Третья нормальная форма:

  • выполнена вторая форма
  • неключевые поля должны однозначно идентифицироваться только ключевыми полями (это значит, что данные, не зависящие от ключа, должны быть вынесены в отдельную таблицу)

Требование третьей нормальной формы имеет тот смысл, что таблицу с полями (Имя, Фамилия, Класс, Классный руководитель) необходимо разбить на две таблицы (Имя, Фамилия, Класс) и (Класс, Классный руководитель), поскольку поле Класс однозначно определяет поле Классный руководитель (а согласно третьей форме, однозначно определять должны только ключи).

Для более глубокого понимания тонкостей проведения операций с записями в таблицах необходимо иметь понятия о способах доступа, транзакциях и бизнес-правилах.

Способы доступа определяют, как технически производятся операции с записями. Способы доступа выбираются программистом во время разработки приложения. Навигационный способ основан на последовательной обработке нужных записей поодиночке. Он обычно используется для небольших локальных таблиц. Реляционный способ основан на обработке сразу набора записей с помощью SQL-запросов. Он используется для больших удалённых БД.

Транзакции определяют надёжность выполнения операций по отношению к сбоям. В транзакцию объединяется последовательность операций, которая либо должна быть выполнена полностью, либо не выполнена совсем. Если во время выполнения транзакции произошёл сбой, то все результаты всех операций, входящих в неё отменяются. Это гарантирует то, что не нарушается корректность базы данных даже в случае технических (а не программных) сбоев.

Бизнес-правила определяют правила проведения операций и представляют механизмы управления БД. Задавая возможные ограничения на значения полей, они также вносят свой вклад в поддержание корректности базы. Несмотря на возможные ассоциации с бизнесом как коммерцией, бизнес-правила не имеют к нему прямого отношения и просто являются правилами управления базами данных.

Корректная БД:

  • неизбыточная;
  • непротиворечивая;
  • целостная

Реляционная БД:

  • таблицы;
  • связи между таблицами с помощью ключей

Таблица:

  • поля (столбцы) – фиксированы;
  • записи (строки) – легко добавляются и удаляются

Ключ:

  • однозначно определяет запись

Ключи и индексы:

  • служат для связи таблиц, прямого доступа, ускорения обработки и т.п.

Нормальные формы:

  • служат для борьбы с избыточностью данных;
  • много требуют, но из самых благих побуждений

Способы доступа:

  • навигационный;
  • реляционный

Защита корректности БД:

  • транзакции – техническая защита
  • бизнес-правила – логическая защита

Вас заинтересует / Intresting for you:

Источник