Рис. 3.5.

На этапе формулирования и анализа требований устанавливаются цели организации, определяются требования к БД . Они состоят из общих требований, определенных выше, и специфических требований. Для формирования специфических требований обычно используется методика интервьюирования персонала различных уровней управления. Все требования документируются в форме, доступной конечному пользователю и проектировщику БД .

Этап концептуального проектирования заключается в описании и синтезе информационных требований пользователей в первоначальный проект БД . Исходными данными могут быть совокупность документов пользователя ( рис. 3.3) при классическом подходе или алгоритмы приложений (алгоритмы бизнеса) при современном подходе. Результатом этого этапа является высокоуровневое представление (в виде системы таблиц БД ) информационных требований пользователей на основе различных подходов.

Сначала выбирается модель БД . Затем с помощью ЯОД создается структура БД , которая заполняется данными с помощью команд ЯМД, систем меню , экранных форм или в режиме просмотра таблиц БД . Здесь же обеспечивается защита и целостность (в том числе ссылочная) данных с помощью СУБД или путем построения триггеров.

В процессе логического проектирования высокоуровневое представление данных преобразуется в структуру используемой СУБД . Основной целью этапа является устранение избыточности данных с использованием специальных правил нормализации.

Цель нормализации - минимизировать повторения данных и возможные структурные изменения БД при процедурах обновления. Это достигается разделением (декомпозицией) одной таблицы в две или несколько с последующим использованием при запросах операции навигации. Полученная логическая структура БД может быть оценена количественно с помощью различных характеристик (число обращений к логическим записям, объем данных в каждом приложении, общий объем данных). На основе этих оценок логическая структура может быть усовершенствована с целью достижения большей эффективности.

Специального обсуждения заслуживает процедура управления БД . Она наиболее проста в однопользовательском режиме. В многопользовательском режиме и в распределенных БД процедура сильно усложняется. При одновременном доступе нескольких пользователей без принятия специальных мер, возможно, нарушение целостности . Для устранения этого явления используют систему транзакций и режим блокировки таблиц или отдельных записей.

Транзакция - процесс изменения файла, записи или базы данных , вызванный передачей одного входного сообщения.

На этапе физического проектирования решаются вопросы, связанные с производительностью системы, определяются структуры хранения данных и методы доступа.

Взаимодействие между этапами проектирования и словарной системой необходимо рассматривать отдельно. Процедуры проектирования могут использоваться независимо в случае отсутствия словарной системы. Сама словарная система может рассматриваться как элемент автоматизации проектирования.

Средства проектирования и оценочные критерии используются на всех стадиях разработки. В настоящее время неопределенность при выборе критериев является наиболее слабым местом в проектировании БД . Это связано с трудностью описания и идентификации большого числа альтернативных решений.

Проще обстоит дело при работе с количественными критериями, к которым относятся время ответа на запрос , стоимость модификации, стоимость памяти, время на создание, стоимость на реорганизацию. Затруднение может вызывать противоречие критериев друг другу.

В то же время существует много критериев оптимальности , являющихся неизмеримыми свойствами, трудно выразимыми в количественном представлении или в виде целевой функции .

К качественным критериям могут относиться гибкость, адаптивность, доступность для новых пользователей, совместимость с другими системами, возможность конвертирования в другую вычислительную среду, возможность восстановления, возможность распределения и расширения.

Процесс проектирования является длительным и трудоемким и обычно продолжается несколько месяцев. Основными ресурсами проектировщика БД являются его собственная интуиция и опыт , поэтому качество решения во многих случаях может оказаться низким.

Основными причинами низкой эффективности проектируемых БД могут быть:

  • недостаточно глубокий анализ требований (начальные этапы проектирования), включая их семантику и взаимосвязь данных;
  • большая длительность процесса структурирования, делающая этот процесс утомительным и трудно выполняемым при ручной обработке.

В этих условиях вопросы автоматизации разработки становятся первостепенными.

Основные этапы разработки БД

Этап 1. Уточнение задач

На первом этапе составляется список всех основных задач, которые в принципе должны решаться этим приложением, - включая и те, которые не нужны сегодня, но могут появиться в будущем. Под "основными" задачами понимаются функции, которые должны быть представлены в формах или отчетах приложения.

Этап 2. Последовательность выполнения задач

Для того, чтобы приложение работало логично и удобно, лучше всего объединить основные задачи в тематические группы и затем упорядочить задачи каждой группы так, чтобы они располагались в порядке их выполнения. Может получиться так, что некоторые задачи будут связаны с разными группами или, что выполнение некоторой задачи должно предшествовать выполнению другой, принадлежащей к иной группе.

Этап 3. Анализ данных

После формирования списка задач, наиболее важным этапом является составление подробного перечня всех данных, необходимых для решения каждой задачи. Некоторые данные понадобятся в качестве исходных и меняться не будут. Другие данные будут проверяться и изменяться в ходе выполнения задачи. Некоторые элементы данных могут быть удалены или добавлены. И наконец, некоторые данные будут получены с помощью вычислений: их вывод будет частью задачи, но в базу данных вноситься они не будут.

Этап 4. Определение структуры данных

После предварительного анализа всех необходимых элементов данных нужно упорядочить их по объектам и соотнести объекты с таблицами и запросами базы данных. Для реляционных баз данных типа Access используется процесс, называемый нормализацией, в результате которого вырабатывается наиболее эффективный и гибкий способ хранения данных.

Этап 5. Разработка макета приложения и пользовательского интерфейса

После задания структуры таблиц приложения, в Microsoft Access легко создать его макет с помощью форм и связать их между собой, используя несложные макросы или процедуры обработки событий. Предварительный рабочий макет легко продемонстрировать заказчику и получить его одобрение еще до детальной реализации задач приложения.

Этап 6. Создание приложения

В случае очень простых задач созданный макет является практически законченным приложением. Однако довольно часто приходится писать процедуры, позволяющие полностью автоматизировать решение всех намеченных в проекте задач. Поэтому, понадобится создать специальные связующие формы, которые обеспечивают переход от одной задачи к другой.

Этап 7. Тестирование и усовершенствование

После завершения работ по отдельным компонентам приложения необходимо проверить функционирование приложения в каждом из возможных режимов. Необходимо проверить работу макросов, для этого использовав пошаговый режим отладки , при котором будет выполняться одна конкретная макрокоманда . При использовании Visual Basic для приложений в вашем распоряжении имеются разнообразные средства отладки, позволяющие проверить работу приложения, выявить и исправить ошибки.

По мере разработки автономных разделов приложения желательно передать их заказчику для проверки их функционирования и получения мнения о необходимости внесения тех или иных изменений. После того как заказчик ознакомится с работой приложения, у него практически всегда возникают дополнительные предложения по усовершенствованию, какой бы тщательной не была предварительная проработка проекта. Пользователи часто обнаруживают, что некоторые моменты, о которых в процессе постановки задач, они говорили как об очень важных и необходимых, на самом деле не играют существенной роли при практическом использовании приложения. Выявление необходимых изменений на ранних стадиях разработки приложения позволяет существенно сократить время на последующие переделки.

Основные понятия Баз данных

Развития вычислительной техники осуществлялось по двум основным направлениям:

применение вычислительной техники для выполнения численных расчетов;

использование средств вычислительной техники в информационных системах.

Информационная система – это совокупность программно-аппаратных средств, способов и людей, которые обеспечивают сбор, хранение, обработку и выдачу информации для решения поставленных задач. На ранних стадиях использования информационных систем применялась файловая модель обработки. В дальнейшем в информационных системах стали применяться базы данных. Базы данных являются современной формой организации, хранения и доступа к информации. Примерами крупных информационных систем являются банковские системы, системы заказов железнодорожных билетов и т.д.

База данных – это интегрированная совокупность структурированных и взаимосвязанных данных, организованная по определенным правилам, которые предусматривают общие принципы описания, хранения и обработки данных. Обычно база данных создается для предметной области.

Предметная область – это часть реального мира, подлежащая изучению с целью создания базы данных для автоматизации процесса управления.

Наборы принципов, которые определяют организацию логической структуры хранения данных в базе, называются моделями данных.

Существуют 4 основные модели данных – списки (плоские таблицы), реляционные базы данных, иерархические и сетевые структуры.

В течение многих лет преимущественно использовались плоские таблицы (плоские БД) типа списков в Excel. В настоящее время наибольшее распространение при разработке БД получили реляционные модели данных. Реляционная модель данных является совокупностью простейших двумерных таблиц – отношений (англ. relation), т.е. простейшая двумерная таблица определяется как отношение (множество однотипных записей объединенных одной темой).

От термина relation (отношение) происходит название реляционная модель данных. В реляционных БД используется несколько двумерных таблиц, в которых строки называются записями, а столбцы полями, между записями которых устанавливаются связи. Этот способ организации данных позволяет данные (записи) в одной таблице связывать с данными (записями) в других таблицах через уникальные идентификаторы (ключи) или ключевые поля.



Основные понятия реляционных БД: нормализация, связи и ключи

1. Принципы нормализации:

В каждой таблице БД не должно быть повторяющихся полей;

В каждой таблице должен быть уникальный идентификатор (первичный ключ);

Каждому значению первичного ключа должна соответствовать достаточная информация о типе сущности или об объекте таблицы (например, информация об успеваемости, о группе или студентах);

Изменение значений в полях таблицы не должно влиять на информацию в других полях (кроме изменений в полях ключа).

2. Виды логической связи.

Связь устанавливается между двумя общими полями (столбцами) двух таблиц. Существуют связи с отношением «один-к-одному», «один-ко-многим» и «многие-ко-многим».

Отношения, которые могут существовать между записями двух таблиц:

один – к - одному, каждой записи из одной таблицы соответствует одна запись в другой таблице;

один – ко - многим, каждой записи из одной таблицы соответствует несколько записей другой таблице;

многие – к - одному, множеству записей из одной таблице соответствует одна запись в другой таблице;

многие – ко - многим, множеству записей из одной таблицы соответствует несколько записей в другой таблице.

Тип отношения в создаваемой связи зависит от способа определения связываемых полей:

Отношение «один-ко-многим» создается в том случае, когда только одно из полей является полем первичного ключа или уникального индекса.

Отношение «один-к-одному» создается в том случае, когда оба связываемых поля являются ключевыми или имеют уникальные индексы.

Отношение «многие-ко-многим» фактически является двумя отношениями «один-ко-многим» с третьей таблицей, первичный ключ которой состоит из полей внешнего ключа двух других таблиц

3. Ключи. Ключ – это столбец (может быть несколько столбцов), добавляемый к таблице и позволяющий установить связь с записями в другой таблице. Существуют ключи двух типов: первичные и вторичные или внешние.

Первичный ключ – это одно или несколько полей (столбцов), комбинация значений которых однозначно определяет каждую запись в таблице. Первичный ключ не допускает значений Null и всегда должен иметь уникальный индекс. Первичный ключ используется для связывания таблицы с внешними ключами в других таблицах.

Внешний (вторичный) ключ - это одно или несколько полей (столбцов) в таблице, содержащих ссылку на поле или поля первичного ключа в другой таблице. Внешний ключ определяет способ объединения таблиц.

Из двух логически связанных таблиц одну называют таблицей первичного ключа или главной таблицей, а другую таблицей вторичного (внешнего) ключа или подчиненной таблицей. СУБД позволяют сопоставить родственные записи из обеих таблиц и совместно вывести их в форме, отчете или запросе.

Существует три типа первичных ключей: ключевые поля счетчика (счетчик), простой ключ и составной ключ.

Поле счетчика (Тип данных «Счетчик»). Тип данных поля в базе данных, в котором для каждой добавляемой в таблицу записи в поле автоматически заносится уникальное числовое значение.

Простой ключ. Если поле содержит уникальные значения, такие как коды или инвентарные номера, то это поле можно определить как первичный ключ. В качестве ключа можно определить любое поле, содержащее данные, если это поле не содержит повторяющиеся значения или значения Null.

Составной ключ. В случаях, когда невозможно гарантировать уникальность значений каждого поля, существует возможность создать ключ, состоящий из нескольких полей. Чаще всего такая ситуация возникает для таблицы, используемой для связывания двух таблиц многие - ко - многим.

Необходимо еще раз отметить, что в поле первичного ключа должны быть только уникальные значения в каждой строке таблицы, т.е. совпадение не допускается, а в поле вторичного или внешнего ключа совпадение значений в строках таблицы допускается.

Если возникают затруднения с выбором подходящего типа первичного ключа, то в качеcтве ключа целесообразно выбрать поле счетчика.

Программы, которые предназначены для структурирования информации, размещения ее в таблицах и манипулирования данными называются системами управления базами данных (СУБД). Другими словами СУБД предназначены как для создания и ведения базы данных, так и для доступа к данным. В настоящее время насчитывается более 50 типов СУБД для персональных компьютеров. К наиболее распространенным типам СУБД относятся: MS SQL Server, Oracle, Informix, Sybase, DB2, MS Access и т. д.

Создание БД. Этапы проектирования

Создание БД начинается с проектирования.

Этапы проектирования БД:

Исследование предметной области;

Анализ данных (сущностей и их атрибутов);

Определение отношений между сущностями и определение первичных и вторичных (внешних) ключей.

В процессе проектирования определяется структура реляционной БД (состав таблиц, их структура и логические связи). Структура таблицы определяется составом столбцов, типом данных и размерами столбцов, ключами таблицы.

К базовым понятиями модели БД «сущность – связь» относятся: сущности, связи между ними и их атрибуты (свойства).

Сущность – любой конкретный или абстрактный объект в рассматриваемой предметной области. Сущности – это базовые типы информации, которые хранятся в БД (в реляционной БД каждой сущности назначается таблица). К сущностям могут относиться: студенты, клиенты, подразделения и т.д. Экземпляр сущности и тип сущности - это разные понятия. Понятие тип сущности относится к набору однородных личностей, предметов или событий, выступающих как целое (например, студент, клиент и т.д.). Экземпляр сущности относится, например, к конкретной личности в наборе. Типом сущности может быть студент, а экземпляром – Петров, Сидоров и т. д.

Атрибут – это свойство сущности в предметной области. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности. Например, для сущности студент могут быть использованы следующие атрибуты: фамилия, имя, отчество, дата и место рождения, паспортные данные и т.д. В реляционной БД атрибуты хранятся в полях таблиц.

Связь – взаимосвязь между сущностями в предметной области. Связи представляют собой соединения между частями БД (в реляционной БД – это соединение между записями таблиц).

Сущности – это данные, которые классифицируются по типу, а связи показывают, как эти типы данных соотносятся один с другим. Если описать некоторую предметную область в терминах сущности – связь, то получим модель сущность - связь для этой БД.

Рассмотрим предметную область: Деканат (Успеваемость студентов)

В БД «Деканат» должны храниться данные о студентах, группах студентов, об оценках студентов по различным дисциплинам, о преподавателях, о стипендиях и т.д. Ограничимся данными о студентах, группах студентов и об оценках студентов по различным дисциплинам. Определим сущности, атрибуты сущностей и основные требования к функциям БД с ограниченными данными.

Основными предметно-значимыми сущностями БД «Деканат» являются: Студенты, Группы студентов, Дисциплины, Успеваемость.

Основные предметно-значимые атрибуты сущностей:

Студенты – фамилия, имя, отчество, пол, дата и место рождения, группа студентов;

Группы студентов – название, курс, семестр;

Дисциплины – название, количество часов

Успеваемость – оценка, вид контроля.

Основные требования к функциям БД:

Выбрать успеваемость студента по дисциплинам с указанием общего количества часов и вида контроля;

Выбрать успеваемость студентов по группам и дисциплинам;

Выбрать дисциплины, изучаемые группой студентов на определенном курсе или

определенном семестре.

Из анализа данных предметной области следует, что каждой сущности необходимо назначить простейшую двумерную таблицу (отношения). Далее необходимо установить логические связи между таблицами. Между таблицами Студенты и Успеваемость необходимо установить такую связь, чтобы каждой записи из таблицы Студенты соответствовало несколько записей в таблице Успеваемость, т.е. один – ко – многим, так как у каждого студента может быть несколько оценок.

Логическая связь между сущностями Группы – Студенты определена как один – ко – многим исходя из того, что в группе имеется много студентов, а каждый студент входит в состав одной группе. Логическая связь между сущностями Дисциплины – Успеваемость определена как один – ко – многим, потому что по каждой дисциплине может быть поставлено несколько оценок различным студентам.

На основе вышеизложенного составляем модель сущность – связь для БД «Деканат» - стрелка является условным обозначением связи: один – ко – многим.

Для создания БД необходимо применить одну из известных СУБД, например СУБД Access.

Прежде чем приступать к созданию базы данных, необходимо потратить какое-то время на ее проектирование .

Основная цель проектирования баз данных (БД) – это сокращение избыточности хранимых данных, а следовательно, экономия объема используемой памяти, уменьшение затрат на многократные операции обновления избыточных копий и устранение возможности возникновения противоречий из-за хранения в разных местах сведений об одном и том же объекте. Так называемый, «чистый» проект БД («каждый факт в одном месте») можно создать, используя методологию нормализации отношений. Нормализация должна использоваться на завершающей проверочной стадии проектирования БД.

Плохая проработка структуры базы почти всегда приводит к бесполезным затратам времени на ее переработку в дальнейшем. Опытные разработчики уделяют проектированию баз данных не меньше времени, чем их созданию. В целом же разработка базы данных включает следующие этапы:

1. Определение назначения базы данных.

2. Принятие решения о том, какие исходные данные база данных должна содержать.

3. Определение исходных таблиц базы данных.

4. Определение полей, которые будут входить в таблицы, и выбор полей, содержащих уникальные значения.

5. Назначение связей между таблицами и окончательный просмотр получившейся структуры.

6. Создание таблиц, связывание их между собой и экспериментальное наполнение базы пробными данными.

7. Создание форм, отчетов и запросов для операций с введенными данными.

Определение назначения базы данных

Разработка каждой базы данных начинается с изучения проблемы, которую она должна разрешить, или потребности, которую она должна удовлетворить.

В качестве примера попробуем создать простейшую базу данных библиотеки художественной литературы «Библиотека». База данных предназначена для хранения данных о приобретенных библиотекой книгах, информации о местонахождении отдельных экземпляров каждого издания и сведений о читателях.

Выбор информации, включаемой в базу

Для ведения библиотечных каталогов, организации поиска требуемых книг и библиотечной статистики в базе должны храниться сведения, большая часть которых размещаются в аннотированных каталожных карточках. Анализ запросов на литературу показывает, что для поиска подходящих книг (по тематике, автору, издательству и т.п.) и отбора нужного (например, по аннотации) следует выделить следующие атрибуты каталожной карточки:

2. Название книги.

3. Место издания (город).

4. Издательство (название издательства).

5. Год выпуска.

6. Аннотация.

К атрибутам, позволяющим охарактеризовать места хранения отдельных экземпляров книг, можно отнести:


1. Номер комнаты (помещения для хранения книг).

2. Номер стеллажа в комнате.

3. Номер полки на стеллаже.

4. Номер (инвентарный номер книги).

5. Дата приобретения.

6. Дата размещения конкретной книги на конкретном месте.

7. Дата изъятия книги с установленного места.

К атрибутам, позволяющим охарактеризовать читателей, можно отнести:

1. Номер читательского билета (формуляра).

2. Фамилия читателя.

3. Имя читателя.

4. Отчество читателя.

5. Адрес читателя.

6. Телефон читателя.

7. Дата выдачи читателю конкретной книги.

8. Срок, на который конкретная книга выдана читателю.

9. Дата возврата книги.

Определение исходных таблиц

Анализ определенных выше объектов и атрибутов позволяет определить для проектируемой базы данных следующие таблицы для построения базы данных:

2. Книги . Таблица предназначена для хранения сведений о книгах.

3. Издательства .Таблица предназначена для хранения сведений об издательствах.

4. Хранилище . Таблица предназначена для описания места хранения книг.

5. Выдача .Таблица предназначена для хранения сведений о выданных книгах.

6. Читатели .Таблица предназначена для хранения сведений о читателях библиотеки.

Выбор необходимых полей таблиц

Определив набор таблиц, входящих в базу, надо продумать, какая информация о каждом объекте будет входить в каждую из таблиц. Каждое поле должно принадлежать одной отдельной таблице. В то же время информация в каждом поле должна быть структурно-элементарной, то есть она должна храниться в полях в виде наименьших логических компонентов.

Исходя из вышесказанного, определяем поля в выбранных таблицах и тип хранимых данных.

Книги:

· код книги – числовое поле, предназначено для однозначного определения каждой конкретной книги в базе данных;

· название книги

· аннотация – текстовое поле;

· дата издания ;

· дата поступления в библиотеку ;

· место хранения .
Издательства:

· код издательства – числовое поле, предназначено для однозначного определения каждого конкретного издательства в базе данных;

· название издательства – символьное поле, не более 256 символов;

· город, где расположено издательство – символьное поле, не более 25 символов.

Хранилище:

· код места – числовое поле, предназначено для однозначного определения каждой конкретной полки в базе данных;

· номер комнаты – числовое поле;

· номер стеллажа – числовое поле;

· номер полки – числовое поле.

Выдача:

· код выдачи – числовое поле, предназначено для однозначного определения каждой конкретной выдачи в базе данных;

· номер выданной книги – числовое поле;

· код читателя – числовое поле;

· дата выдачи ;

· срок выдачи (количество дней);

· дата возврата .

Читатели:

· номер читательского билета – числовое поле, предназначено для однозначного определения каждого конкретного читателя в базе данных;

· фамилия

· имя – символьное поле, не более 50 символов;

· отчество – символьное поле, не более 50 символов;

· адрес – символьное поле, не более 256 символов;

· телефон – символьное поле, не более 20 символов.

Выбор уникальных полей

В реляционной базе данных таблицы могут быть связаны друг с другом. Эта связь устанавливается с помощью уникальных полей. Уникальные поля – это такие поля, в которых значения не могут повторяться. Например, серия и номер паспорта однозначно идентифицируют любого человека, имеющего паспорт. Такое поле (или комбинация полей), которое однозначно идентифицирует запись в таблице, называется первичным ключом .В качестве поля первичного ключа также может выступать порядковый номер записи в каталоге, табельный номер работника предприятия, артикул товара в розничной торговле.

Для нашей базы данных первичными ключами являются следующие поля:

· Книги – код книги .

· Издательства – код издательства .

· Хранилище – код места .

· Выдача – код выдачи .

· Читатели – номер билета .

Назначение связей между таблицами

Межтабличные связи увязывают две таблицы с помощью общего поля, которое имеется в обеих таблицах. Существуют три типа таких связей:

· один-к-одному – каждая запись таблицы А не может быть связана более чем с одной записью таблицы Б;

· один-ко-многим – одна запись в таблице А может быть связана со многими записями таблицы Б (например, в каждом классе может быть много учеников);

· многие-ко-многим – каждая запись в таблице А может быть связана со многими записями в таблице Б, а каждая запись в таблице Б – со многими записями в таблице А (например, у каждого учащегося может быть несколько преподавателей, а у каждого преподавателя может быть много учеников).

Реляционные базы данных не позволяют создавать связи типа многие-ко-многим напрямую. Однако в реальной жизни такие связи встречаются очень часто, поэтому их реализуют через вспомогательные таблицы, увязывая несколько таблиц связями типа один-ко-многим.

Для того чтобы связать одну таблицу с другой, надо ввести во вторую таблицу поле первичного ключа из первой таблицы, т.е. ввести во вторую таблицу внешний ключ . Связь двух таблиц выполняется подключением первичного ключа главной таблицы (находящейся на стороне отношения «один») к такому же полю внешнего ключа связанной таблицы (находящейся на стороне отношения «многие»). Поле внешнего ключа в связанной таблице должно иметь тот же тип данных, что и первичный ключ в родительской таблице, но с одним исключением. Если первичный ключ главной таблицы имеет тип данных «Счетчик», то поле внешнего ключа в связанной таблице должно иметь тип данных «Числовой».

В нашей базе данных установим следующие типы связей между таблицами:

1. Авторы – Книги. Здесь связь многие-ко-многим , у любого автора может быть более одной книги, и любая книга может быть написана несколькими авторами. Поэтому вводим вспомогательную таблицу «Авторы–книги» со следующими полями:

· код книги .

2. Книги – Издательства. Здесь связь многие-ко-многим , любая книга может быть издана несколькими издательствами и любое издательство издает не одну книгу. Поэтому вводим еще одну вспомогательную таблицу «Книги–издательства» со следующими полями:

· код книги ;

· код издательства .

3. Хранилище – Книги. Здесь связь один-ко-многим , на одной полке можно расставить множество книг, но любая книга может быть только на одной полке в хранилище. Поэтому поле «Место хранения» в таблице «Книги» определяем как внешний ключ, и связываем таблицы «Хранилище» и «Книги» первичным ключом «Код места» и внешним ключом «Место хранения».

4. Книги – Выдача. Здесь связь один-ко-многим , т.е. одна и та же книга может быть выдана несколько раз в разные даты разным читателям. Поэтому поле «Номер выданной книги» в таблице «Выдача» определяем как внешний ключ, и связываем таблицы «Книги» и «Выдача» первичным ключом «Код книги» и внешним ключом «Номер выданной книги».

5. Читатели – Выдача. Здесь связь один-ко-многим , т.е. одна и та же книга может быть выдана несколько раз разным читателям в разные сроки. Поэтому поле «Код читателя» в таблице «Выдача» определяем как внешний ключ, и связываем таблицы «Читатели» и «Выдача» первичным ключом «Номер читательского билета» и внешним ключом «Код читателя».

Нормализация отношений

Закончив проектирование таблиц и выявив связи, существующие между ними, необходимо тщательно перепроверить полученную структуру, прежде чем приступать к созданию таблиц и вводу информации. Нормализация отношений позволяет существенно сократить объем хранимой информации и устранить аномалии в организации хранения данных.

Правило 1: каждое поле таблицы должно представлять уникальный тип информации.

В спроектированной нами базе данных нет полей в разных таблицах, содержащих одну и ту же информацию (за исключением внешних ключей).

Правило 2: каждая таблица должна иметь уникальный идентификатор, или первичный ключ, который может состоять из одного или нескольких полей.

В спроектированной нами базе данных все таблицы (за исключением вспомогательных «Авторы – книги» и «Издательства – книги») содержат первичный ключ.

Правило 3: для каждого значения первичного ключа значения в столбцах данных должны относиться к объекту таблицы и полностью его описывать.

Это правило используется двояко. Во-первых, в таблице не должно быть данных, не относящихся к объекту, определяемому первичным ключом. Например, хотя для каждой книги требуется информация о ее авторе, но автор является самостоятельным объектом, и данные о нем должны находиться в соответствующей таблице. Во-вторых, данные в таблице должны полностью описывать объект.

Правило 4: должна быть возможность изменять значения любого поля (не входящего в первичный ключ) без воздействия на данные других полей.

Последнее правило позволяет проверить, не возникнут ли проблемы при изменении данных в таблицах. Поскольку в спроектированной нами базе данные, содержащиеся в разных полях таблиц, нигде не повторяются, мы имеем возможность корректировать значения любых полей (за исключением первичных ключей).

Наполнение базы данных, создание форм и отчетов

Чтобы определить, насколько структура базы данных соответствует поставленной задаче и насколько удобно с этой базой работать, необходимо ввести несколько простейших записей. Обычно после этого приходится возвращаться к структуре базы и настраивать ее в соответствии с тем, какие результаты были получены в ходе такого теста.

На заключительном этапе создают формы для ввода информации в базу, отчеты для вывода информации и запросы, с помощью которых производится выборка информации из нескольких таблиц. Если база предназначена для передачи другим пользователям, то, скорее всего, необходимо, чтобы кто-то из посторонних людей проверил, насколько удобно работать с формами и отчетами.

Полученная схема данных разработанной БД в MS Access представлена на рис. 4.1.

Рис. 4.1. Схема данных разработанной БД в Microsoft Access

Контрольные вопросы

1. Дайте определение информационной системы.

2. Поясните понятие базы данных.

3. Что такое предметная область?

4. Дайте определение СУБД.

5. Что такое модель данных?

6. Поясните основные принципы реляционной модели данных.

7. Поясните особенности СУБД Microsoft Access.

8. Каковы основные объекты базы данных Access?

9. Поясните структуру таблицы Access.

10. Поясните понятия: запрос, форма, отчет, страница доступа к данных, макрос, модуль.

11. Каковы основные этапы проектирования базы данных?

12. Каким образом осуществляется выбор информации, включаемой в базу данных?

13. Поясните понятия: первичный ключ, внешний ключ.

14. Каково назначение связей между таблицами?

15. Поясните основные типы связей между таблицами.

16. В чем заключается нормализация отношений базы данных?

Лекция

Проектирование БД.

Модели многоуровневой архитектуры систем баз данных. Средства автоматизации проектирования

1. Модели многоуровневой архитектуры систем баз данных

В области проектирования и разработки систем баз данных используются различные средства моделирования, причем даже в рамках одной конкретной системы необходим целый комплекс моделей разного назначения.

Опубликованный в 1975 году отчет ANSI/X3/SPARC зафиксировал не только широкое признание концепций многоуровневой архитектуры систем баз данных, но и необходимость явного выделения специального концептуального уровня представления базы данных, единого для всех ее приложений и независимого от них. Кроме этого уровня предусматривались еще два уровня: внутренний уровень, который должен обеспечивать поддержку представления хранимой базы данных, и внешний, поддерживающий представления базы данных “с точки зрения” приложений. На каждом архитектурном уровне предполагалось использование той или иной модели данных. Кроме того, на внешнем (прикладном, пользовательском) уровне таких моделей может быть несколько. Модели, а также схемы, специфицируемые на их основе, называются, соответственно, внешней, концептуальной и внутренней.

Как очевидно конечной целью проектирования является построение конкретной базы данных, в той или иной степени воплощающей представление проектировщика о предметной области и задачах, решаемых пользователями с использованием созданной базы. Рассматривая базу данных как конкретную реализацию модели , мы по существу устанавливаем порядок процесса, отделяя этап определения принципов (то, какой база должна быть) от этапа воплощения этих принципов при реализации базы данных в конкретной среде СУБД, ОС и языках программирования. И, как показывает практика, между реализациями баз данных и принципами их построения всегда есть расхождения. Различия являются следствием разных причин, но чаще всего - это явный или неявный отказ от некоторых принципиальных ограничений, налагаемых, например, моделью данных или базовыми (встроенными) алгоритмами обработки, в пользу частного решения, которое, по мнению проектировщика, будет более эффективно, например, для понимания или обработки данных.

Важность отделения проектирования на абстрактном уровне от физической реализации состоит в том что, объявляя принципы, мы конструктивно ограничиваем область применения. Во-первых, размерность и сложность задачи должна быть сокращена до такого уровня, чтобы реализация стала возможной в данных конкретных условиях – ресурсах среды, профессионализме проектировщика, подготовленности пользователя и т.д. Во-вторых, поскольку база данных по определению предназначена для многофункционального использования различными пользователями, и в тоже время - для обслуживания запросов, не предвиденных при проектировании, такое явное объявление принципов позволит не вводить в заблуждение пользователя и не создавать приложения для решения задач, которые в силу своего принципиального отличия от тех, которые рассматривались при проектировании, обусловят неэффективную обработку данных . В-третьих, проектирование – это процесс своеобразного согласования точек зрения двух основных субъектов: пользователя и проектировщика базы данных. Для пользователя характерны требования высокой степени общности и широты представления (и не громоздкость детальных описаний), позволяющих ему получить достаточно сведений без затраты значительных временных или интеллектуальных ресурсов. Для администратора, выполняющего проектирование и оптимизацию системы баз данных, необходима высокая степень детализации и формализации, обеспечивающих обоснованность технических решений, а также возможность автоматизации проектирования.

7.2. Типология моделей

Основные отличия любых методов представления информации заключаются в том, каким способом фиксируется семантика предметной области. Но, следует особо отметить, что для всех уровней и для любого метода представления предметной области (но для нас важно, что в контексте создания и использования машинных баз данных ) в основе отображения (т.е., собственно формирования представления) лежит кодирование понятий и отношений между понятиями. Многоуровневая система моделей представления информации иллюстрируется слайдами 2, 3, 4 (Типология моделей) .

Ключевым этапом при разработке любой информационной системы является проведение системного анализа: формализация предметной области и представление системы как совокупности компонент. Системный анализ позволяет, с одной стороны лучше понять «что надо делать» и «кому надо делать» (аналитику, разработчику, руководителю, пользователю), а с другой - отслеживать во времени изменения рассматриваемой модели и обновлять проект.

Декомпозиция, как основа системного анализа, может быть функциональной (построение иерархий функций) или объектной.

Однако в большинстве систем, если говорить, например, о базах данных, типы данных являются более статичным элементом, чем способы их обработки. Поэтому получили интенсивное развитие такие методы системного анализа, как диаграммы массивов данных (Data Flow Diagram). Развитие реляционных баз данных в свою очередь стимулировало развитие методик построения моделей данных, и в частности, ER -диаграмм (Entity Relationship Diagram ). Но и функциональная декомпозиция и диаграммы данных дают только некоторый срез исследуемой предметной области, но не позволяют получить представление системы в целом.

Различаются и методы отображения, используемые на этапе построения даталогических моделей, отражающих способ идентификации элементов и связей, но, что особенно важно, в контексте их будущего представления в одномерном пространстве памяти вычислительной машины. Модели подразделяются на фактографические - ориентированные на представление хорошо структурированной информации, и документальные - представляющие наиболее распространенный способ отражения слабоструктурированной информации. Если в первом случае говорят о реляционной, иерархической или сетевой моделях данных, то во втором – о семантических сетях и документальных моделях. Хотя, разделение на фактографические и документальные в этой группе моделей является достаточно условным. Документ, как последовательность полей может быть представлен, в том числе, и реляционной моделью. И в этом случае выбор специализированного решения чаще всего обуславливается требованием общей эффективности.

При проектировании информационных систем свойства объектов (их характеристики) задаются атрибутами. Именно значения атрибутов позволяют выделить в предметной области как различные объекты (типы объектов), так и среди объектов одного типа – их различные экземпляры. Представление атрибутов удобнее всего моделируетсятеоретико-множественными отношениями. Отношение наглядно представляется как таблица, где каждая строка – кортеж отношения, а каждый столбец (домен) представляет множество значений атрибута. Список имен атрибутов отношения образует схему отношения, а совокупность схем отношений, ис­пользуемых для представления БД, в свою очередь образует схему базы данных.

Представление схем БД в виде схем отношений упрощает процедуру проектирования БД. Этим объясняется создание си стем, в которых проектирование БД ведется в терминах реляционной модели данных, а работа с БД поддерживается СУБД одного из описанных в данном пособии типов.

Модель данных должна, так или иначе, дать основу для описания данных и манипулирования данными, а также дать средства анализа и синтеза структур данных. Любая модель, построенная более или менее аккуратно с точки зрения математики, сама создает объекты для исследования и начинает жить как бы параллельно с практикой.

Реляционная модель дан ных в качестве основы отображения непосредственно использует понятие отношения. Она ближе всего находится к так называемой концептуальной модели предметной среды и часто лежит в основе последней.

В отличие от теоретико-графовых моделей в реляционной модели связи между отношениями реализуются неявным образом, для чего используются ключи отношений . Например, отношения иерархического типа реализуется механизмом первичных / внешних ключей, когда в подчиненном отношении должен присутствовать набор атрибутов, связывающих это отношение с основным. Такой набор атрибутов в основном отношении будет называться первичным ключом, а в подчиненном – вторичным.

Прогресс в области разработки языков программирования, связанный, в первую очередь с типизацией данных и появлением объектно-ориентированных языков, позволил подойти к анализу сложных систем с точки зрения иерархических представлений - классам объектов со свойствами инкапсуляции, наследования и полиморфизма, схемы которых отображают не только данные и их взаимосвязи, но и методы обработки данных.

В этом смысле объектно-ориентированный подход является гибридным методом и позволяет получить более естественную формализацию системы в целом. В итоге это позволяет снизить существующий барьер между аналитиками и разработчиками (проектировщиками и программистами), повысить надежность системы и упростить сопровождение, в частности, интеграцию с другими системами.

7.3. Этапы проектирования и объекты моделирования

Проектирование базы данных - это упорядоченный формализованный процесс создания системы взаимосвязанных описаний, т.е. таких моделей предметной области, которые связывают (фиксируют) хранимые в базе данные с объектами предметной области, описываемыми этими данными. Прикладное назначение таких описаний состоит в том, чтобы пользователь, практически не имеющий представления об организации данных в БД (физическом размещении в памяти данных и механизмах их поиска), обращая запрос к базе, имел бы практическую возможность получить адекватную информацию о состоянии объекта предметной области. (Слайд 5 - Стадии и объекты)

Проектирование начинается с анализа предметной области и выявления функциональных и других требований к проектируемой системе. Подробнее этот процесс будет рассмотрен ниже, а здесь отметим, что проектирование обычно выполняется человеком (группой людей) – системным аналитиком (а на практике чаще администратором базы данных), которым может быть как специально выделенный сотрудник, так и будущий пользователь базы данных, достаточно хорошо знакомый с машинной обработкой данных.

Объединяя отдельные представления о содержимом базы данных, полученные в результате опроса пользователей, и свои представления о данных, которые могут потребоваться для решения практических задач, системный аналитик сначала создает обобщенное неформальное описание создаваемой базы данных. Это описание, выполненное с использованием естественного языка, математических выражений, таблиц, графов и других средств, понятных всем людям, работающим над проектированием базы данных, называют инфологической моделью.

Такая человеко-ориентированная модель практически полностью независима от физических параметров среды хранения данных, которой может быть как память человека, так и ЭВМ. Поэтому инфологическая модель не изменяется до тех пор, пока какие-то изменения в реальном мире (той его части, которая отнесена к предметной области) не потребуют изменения в модели соответствующего фрагмента описания, чтобы эта модель продолжала адекватно отражать предметную область.

Остальные модели являются машинно-ориентированными. С их помощью СУБД дает возможность программам и пользователям осуществлять доступ к хранимым данным лишь по их именам, не заботясь о физическом расположении этих данных.

Так как доступ к данным осуществляется с помощью конкретной СУБД, то модели должны быть представлены на языке описания данных этой СУБД. Такое описание, создаваемое по инфологической модели данных, называют даталогической моделью данных.

Для размещения и поиска данных на внешних запоминающих устройствах СУБД использует физическую модель данных.

Представленная трехуровневая архитектура (инфологический, даталогический и физический уровни) позволяет обеспечить независимость хранимых данных от использующих их программ. Хранимые данные могут быть переписаны на другие носители или может быть реорганизована их физическая структура, в том числе дополнена полями для новых приложений, но это повлечет лишь изменение физической и, возможно, даталогической модели данных. Главное, такие изменения физической и даталогической моделей не будут замечены пользователями системы (окажутся "прозрачными" для них). Кроме того, независимость данных обеспечивает возможность создания новых приложений для решения новых задач без разрушения существующих.

Приведенная цитата (Слайд 6 ) по-прежнему актуальна, хотя книга издана более 20 лет назад. Действительно, средства проектирования непрерывно развиваются, но и задачи, решение которых пользователь предполагает автоматизировать с помощью систем баз данных, существенно усложнились и для эффективного применения средств формализации и автоматизации необходимо понимать природу системы моделей.

С точки зрения объектов моделирования необходимо различать модели предметной области и модели базы данных. Эти модели взаимосвязаны, поскольку представляют собой образы одного и того же оригинала – некоторого множества предметов реального мира, информацию о которых мы предполагаем хранить и обрабатывать с помощью проектируемой БД. Характер взаимосвязей (и, соответственно, отличий) проявляется и в процессе проектирования системы баз данных. Модель предметной области скорее ассоциируется с неформальным уровнем семантического моделирования, а модель базы данных – с формализованным уровнем системы (и в частности, СУБД).

Разнообразие моделей связано также и с различием используемых парадигм моделирования, по существу определяющих способ представления взаимосвязи объектов на уровне структур данных . С этой точки зрения, различаются реляционные, сетевые, иерархические, объектные, объектно-реляционные, документальные и другие виды моделей. Соответственно различаются и описываемые их средствами схемы баз данных.

7.4. Подходы к проектированию базы данных

Можно выделить два основных подхода к проектированию баз данных: нисходящий и восходящий (слайд 7)

При восходящем подходе работа начинается с самого нижнего уровня атрибутов (т.е. свойств сущностей и связей), которые на основе анализа существующих между ними связей группируются в отношения, пред ставляющие типы сущностей и связи между ними. Далее будет подробно рассмотрен процесс нормализации отношений, который представляет собой вариант восходя щего подхода при проектировании баз данных. Нормализация предусматривает создание норма лизованных отношений, основанных на функциональных зависимостях между выделенными атрибутами.

Восходящий подход в наибольшей степени приемлем для проектирования простых баз данных с относительно небольшим количеством атрибутов. Однако использование этого подхода существенно усложняется при проектировании баз данных с большим количеством атрибутов, установить среди которых все суще­ ствующие функциональные зависимости затруднительно. Поскольку концептуальная и логическая модели данных для сложных баз данных могут содержать от сотен до тысяч атрибутов, очень важно выбрать подход, который помог бы упростить этап проектирования. Кроме того, на начальных стадиях формулирования требований к данным бывает труд но установить все атрибуты , которые должны быть включены в модель данных.

Более подходящей стратегией проектирования сложных баз данных является использование нисходящего подхода, который предопределяет приоритетность разработки концептуальной модели ПрО. Эта модель содержит несколько высокоуровневых сущностей и связей, которые уточняются (детализируются и расширяются) до тех пор, пока не будут выявлены все объекты, их атрибуты и связи между ними, отражающие специфику задач конкретной ПрО.

Восходящий подход часто, например, в случае сложных ПрО, представляет собой очень неудобный процесс для самого проектировщика. Более того, здесь проявляется ограниченность реляционной модели , в частности:(слайд 8)

- реляционная модель не предоставляет достаточных средств для фиксации смысла данных, т.е. семантика предметной области не фиксируется непосредственно в отношениях;

- для многих приложений трудно моделировать предметную область на основе плоских таблиц;

- хотя весь процесс проектирования происходит на основе учета зависимостей, реляционная модель не имеет средств представления (отражения семантики) этих зависимостей;

- несмотря на то, что процесс проектирования начинается с выделения некоторых существенных для приложения объектов предметной области ("сущностей") и выявления связей между этими сущностями, реляционная модель данных не предлагает какого-либо аппарата для различения сущностей и связей.

Кроме этих подходов для проектирования могут применяться другие подходы, например, подход «от общего к частному» или «смешанная стратегия проектирования». Подход «от общего к частному » напоминает нисхо дящий подход, но отличается от него тем, что вначале выявляется набор основ ных сущностей с последующим расширением круга рассматриваемых сущностей, связей и атрибутов, которые взаимодействуют с первоначально определенными сущностями. В смешанной стратегии сначала используются восходящий и нис ходящий подходы для создания разных частей модели, после чего все фрагменты собираются в единое целое.

Забегая несколько вперед, отметим взаимосвязь двух известных методов моделирования инфологического уровня - ER -диаграммы и метод нормализации, воспринимаемых зачастую как альтернативные. На самом деле нормализация с помощью хорошо формализованных методов обеспечивает декомпозицию исходных отношений (переменных) большой размерности к возможно большему набору отношений, но меньшей размерности. Эти методы не зависят от особенностей предметной области , но вследствие этого и не позволяют определить исходное отношение и, соответственно, семантику обрабатываемых данных. Для этого удобнее использовать методики, подобные ER -диаграммам - для них свойственны подходы технологии нисходящего проектирования, и которые дают представление «в целом», но именно поэтому (из-за сравнительной простоты) не позволяют провести полноценное проектирование базы.То есть, можно сказать, что метод нормализации и ER -диаграммы по существу являются взаимодополняющими.

7.5. Инфологические модели (системный анализ) предметной области

Базы данных сами по себе представляют относительную ценность. Базы данных это всегда важнейшая, но только одна из составляющих некоторой информационной системы. И надо отметить, что любая ИС, предназначенная, например, для оперативного управления предприятием или архивного хранения и поиска документов – это не только программы, данные и коммуникации, но также и люди (заказчики, пользователи, аналитики, разработчики), организационные структуры, а также цели, стимулы работы предприятия или отдельных людей. И все эти компоненты должны быть понятным как проектировщику, так и пользователю, а, кроме того, непротиворечивым образом соединены в одну систему.

Главная идея процесса такого согласования состоит в том, что его надо начинать с анализа самых главных характеристик предметной области, рассматривая самые главные содержательные аспекты. И проводить его не "мысленно" и не "на словах", а на явно изложенных описаниях (моделях) объектов предметной области, позволяющих видеть все существенные взаимосвязи. Но следует отметить, что попытки использования привычных нотаций формальных моделей (структурных, объектных или каких либо других) на этом этапе приводят к более низкому (более детальному и в тоже время ограниченному) уровню представления предметной области, чем это необходимо для общего понимания.

В общем случае существуют два подхода к определению состава и структуры предметной области.(Слайд 9 Функциональный – объектный подходы)

Функциональный подход предполагает, что проектирование начинается с анализа задач и, соответственно, функций, обеспечивающих реализацию информационных потребностей.

При объектном (предметном) подходе информационные потребности пользователей (задачи) жестко не фиксируются, а основное внимание сосредотачивается на выделении существенных объектов – предметов и связей, информация о которых может быть использована в прикладных задачах пользователя.

Условность такого деления достаточно очевидна, поэтому на практике используются компромиссные варианты, предполагающие по мере развития системы расширение как состава объектов, так и спектра прикладных задач.

Цель системного анализа предметной области как этапа проектирования – выделить предметную область как систему объектов и их взаимосвязей, определив при этом функционально-информационные требования к их последующему представлению в виде системы взаимосвязанных данных.

Главным результатом этапа системного анализа является определение парадигмы информационной (инфологической) модели: требования к средствам представления системы определяются на основании анализа уровня структурированности информации и характера восприятия ее семантики пользователем (точная/приблизительная, четкая/неопределенная).

Например, выбор атрибутивной формы представления объектов предметной области приведет, соответственно, к выбору парадигмы фактографических баз данных , а вербальной - к необходимости выбора документальных БД . В дальнейшем изложении процесс и средства проектирования мы будем рассматривать только для случая фактографических баз данных, использующих реляционную модель.

Полученный результат - концептуальная схема базы данных (в терминах семантической модели) затем преобразуется к реляционной схеме.

7.6. Даталогические модели

Задачей следующей стадии проектирования системы базы данных является выбор подходящей СУБД и отображение в ее среду (структур данных) спецификаций инфологической модели предметной области. Другими словами, модель предметной области разрабатываемой системы должна быть представлена в терминах модели данных концептуального уровня выбранной конкретной СУБД. Эту стадию называют логическим (или даталогическим) проектированием базы данных, а ее результатом является концептуальная схема базы данных, включающая определение всех информационных элементов (единиц) и связей, в том числе задание типов, характеристик и имен.

Хотя даталогическое проектирование оперирует не физическими записями, а логическими понятиями, связанными со структурой базы данных, тем не менее, особенности представления данных, правила и языки агрегирования и манипулирования данными имеют определяющее влияние. Не все виды связей, например, «многие ко многим», могут быть непосредственно отображены в логической модели.

Кроме того, может быть много вариантов отображения инфологической модели предметной области в даталогическую модель базы. Здесь следует учитывать влияние двух следующих значимых факторов, связанных с практикой разработки базы данных.

Во-первых, связи предметной области могут отображаться двумя путями, как декларативным - в логической схеме, так и процедурным – отработкой связей через программные модули, обрабатывающие (связывающие) соответствующие хранимые данные.

Во-вторых, существенным фактором может оказаться характер обработки информации. Например, частые обращения к совместно обрабатываемым данным очевидно предполагают их совместное хранение, а данные (особенно большой размерности), к которым обращаются редко, целесообразно хранить отдельно от часто используемых.

7.7. Физические модели

Стадия физического проектирования базы данных в общем случае включает:

- выбор способа организации базы данных;

- разработку спецификации внутренней схемы средствами модели данных ее внутреннего уровня;

- описание отображения концептуальной схемы во внутреннюю.

Важно заметить, что в отличие от ранних СУБД, многие современные системы не предоставляют разработчику какого-либо выбора на этой стадии. Реально к вопросам проектирования физической модели можно отнести выбор схемы размещения данных (разделение по файлам или тип RAID -массива) и определение числа и типа индексов (например, кластеризованный или некластеризованный в случае MS SQL Server ).

Способ хранения базы данных определяется механизмами СУБД автоматически “по умолчанию” на основе спецификаций концептуальной схемы базы данных, и внутренняя схема в явном виде в таких системах не используется.

Следует также отметить, что внешние схемы базы данных обычно конструируются на стадии разработки приложений.

7.8. Средства автоматизации проектирования

Формализованные знания о предметной области в общем случае могут быть представлены в виде текстовых описаний: наборов должностных инструкций, правил ведения дел и т.п. Однако текстовый способ представления модели предметной области не эффективен. Более информативным и полезным при разработке баз данных и информационных систем являются описания предметной области, выполненные при помощи специализированных графических нотаций, реализующих методики представления знаний о предметной области. Наиболее известными на сегодняшний день являются методика структурного анализа SADT (Structured Analysis and Design Technique ) и основанная на ней нотация IDEF 0, диаграммы массивов данных, методика объектно-ориентированного анализа UML (Unified Modeling Language ) и др. Любая из этих моделей описывает, с одной стороны, процессы, происходящие в предметной области, а с другой – данные, используемые этими процессами.

Наиболее полная система моделей, на которую опираются методики функционального, информационного и поведенческого моделирования ПрО, представлена в семействе стандартов IDEF (Integrated DEFinition )(слайд 10).

Методология концептуального проектирования, основанная на наглядной графической технике, предоставила в распоряжение разработчиков информационных систем строгие формализованные методы описания ИС и принимаемых технических решений. Эти модели по существу представляют собой систему соглашений, обеспечивающих взаимопонимание бизнес-аналитика, представляющего реалии предметной области, и программиста (или программного средства), создающего модель данных для отражения состояния этой ПрО. Если соглашения в точности будут реализованы в программных продуктах, основанных на этой методологии, то такая автоматизированная система, умеющая «читать» разработанные аналитиком модели, позволит контролировать синтаксис модели и в итоге сгенерировать схему данных.

Вслед за методологией концептуального проектирования появились специализированные программно-технологические средства специального класса - CASE-средства, реализующие технологию создания и сопровождения ИС.

CASE-технология представляет собой методологию проектирования ИС, а также набор инструментальных средств, позволяющих в наглядной форме моделировать предметную область, анализировать эту модель на всех этапах разработки и сопровождения ИС и разрабатывать приложения в соответствии с информационными потребностями пользователей.

CASE-средства в соответствии с их функциональной ориентацией на те или иные процессы жизненного цикла ИС можно подразделить на следующие группы (слайд 11 – СА SE ).


Применяемые формальные языки представления предметной области не позволяют описывать все отношения, которые проектировщик считает важными. С другой стороны, многие проекты (и, в частности, рассматриваемые примеры ) воспринимаются как достаточно простые, а проектные решения кажутся очевидными. Кроме того, опытный программист всегда может предложить некоторый эмпирический и, возможно, действительно эффективный способ для целевого представления и обработки нужной информации.Однако это означает отказ от единого формализма, что при увеличении количества данных и связей значительно усложняет проблемы управления базой и в частности – понимание пользователем организации и методов доступа.

Правильнее было бы говорить о неформализованности , связанной с невозможностью обоснованного однозначного выбора (из реально существующих) объектов средств, используемых для моделирования.

Суть проектирования баз данных (БД), как и любого другого процесса проектирования, в создании описания новой, прежде не существовавшей в таком виде системы, которая при её реализации способна предполагаемо функционировать в соответствующих условиях. Из этого следует, что этапы проектирования базы данных должны последовательно и логически связано отражать суть этого процесса.

Содержание проектирования баз данных и этапность

Замысел проектирования основывается на какой-либо сформулированной общественной потребности. У этой потребности есть среда её возникновения и целевая аудитория потребителей, которые будут пользоваться результатом проектирования. Следовательно, процесс проектирования баз данных начинается с изучения данной потребности с точки зрения потребителей и функциональной среды её предполагаемого размещения. То есть, первым этапом становится сбор информации и определение модели предметной области системы, а также – взгляда на неё с точки зрения целевой аудитории. В целом, для определения требований к системе производится определение диапазона действий, а также границ приложений БД.

Далее проектировщик, уже имеющий определённые представления о том, что ему нужно создать, уточняет предположительно решаемые приложением задачи, формирует их список (особенно, если в проектной разработке большая и сложная БД), уточняет последовательность решения задач и производит анализ данных. Такой процесс – тоже этапная проектная работа, но обычно в структуре проектирования эти шаги поглощаются этапом концептуального проектирования – этапом выделения объектов, атрибутов, связей.

Создание концептуальной (информационной модели) предполагает предварительное формирование концептуальных требований пользователей, включая требования в отношении приложений, которые могут и не быть сразу реализованным, но учёт которых позволит в будущем повысить функциональность системы. Имея дело с представлениями объектов-абстракций множества (без указания способов физического хранения) и их взаимосвязями, концептуальная модель содержательно соответствует модели предметной области. Поэтому в литературе первый этап проектирования БД называется инфологическим проектированием.

Далее отдельным этапом (либо дополнением к предыдущему) следует этап формирования требований к операционной обстановке, где оцениваются требования к вычислительным ресурсам, способным обеспечить функционирование системы. Соответственно, чем больше объем проектируемой БД, чем выше пользовательская активность и интенсивность обращений, тем выше требования предъявляются к ресурсам: к конфигурации компьютера к типу и версии операционной системы. Например, многопользовательский режим работы будущей базы данных требует сетевого подключения с использованием операционной системы, соответствующей многозадачности.

Следующим этапом проектировщик должен выбрать систему управления базой данных (СУБД), а также инструментальные средства программного характера. После этого концептуальную модель необходимо перенести в совместимую с выбранной системой управления модель данных. Но нередко это сопряжено с внесением поправок и изменений в концептуальную модель, поскольку не всегда взаимосвязи объектов между собой, отражённые концептуальной моделью, могут быть реализованы средствами данной СУБД.

Это обстоятельство определяет возникновение следующего этапа – появления обеспеченной средствами конкретной СУБД концептуальной модели. Данный шаг соответствует этапу логического проектирования (создания логической модели).

Наконец, финальным этапом проектирования БД становится физическое проектирование – этап увязки логической структуры и физической среды хранения.

Таким образом, основные этапы проектирования в детализированном виде представлены этапами:

  • инфологического проектирования,
  • формирования требований к операционной обстановке
  • выбора системы управления и программных средств БД,
  • логического проектирования,
  • физического проектирования

Ключевые из них ниже будут рассмотрены подробнее.

Инфологическое проектирование

Идентификация сущностей составляет смысловую основу инфологического проектирования. Сущность здесь – это такой объект (абстрактный или конкретный), информация о котором будет накапливаться в системе. В инфологической модели предметной области в понятных пользователю терминах, которые не зависят от конкретной реализации БД, описывается структура и динамические свойства предметной области. Но термины, при этом берутся в типовых масштабах. То есть, описание выражается не через отдельные объекты предметной области и их взаимосвязи, а через:

  • описание типов объектов,
  • ограничения целостности, связанные с описанным типом,
  • процессы, приводящие к эволюции предметной области – переходу её в другое состояние.

Инфологическую модель можно создавать с помощью нескольких методов и подходов:

  1. Функциональный подход отталкивается от поставленных задач. Функциональным он называется, потому что применяется, если известны функции и задачи лиц, которые с помощью проектируемой базы данных будут обслуживать свои информационные потребности.
  2. Предметный подход во главу угла ставит сведения об информации, которая будет содержаться в базе данных, при том, что структура запросов может не быть определена. В этом случае в исследованиях предметной области ориентируются на её максимально адекватное отображение в базе данных в контексте полного спектра предполагаемых информационных запросов.
  3. Комплексный подход по методу «сущность-связь» объединяет достоинства двух предыдущих. Метод сводится к разделению всей предметной области на локальные части, которые моделируются по отдельности, а затем вновь объединяются в цельную область.

Поскольку использование метода «сущность-связь» является комбинированным способом проектирования на данном этапе, он чаще других становится приоритетным.

Локальные представления при методическом разделении должны, по возможности, включать в себя информацию, которой бы хватило для решения обособленной задачи или для обеспечения запросов какой-то группы потенциальных пользователей. Каждая из этих областей содержит порядка 6-7 сущностей и соответствует какому-либо отдельному внешнему приложению.

Зависимость сущностей отражается в разделении их на сильные (базовые, родительские) и слабые (дочерние). Сильная сущность (например, читатель в библиотеке) может существовать в БД сама по себе, а слабая сущность (например, абонемент этого читателя) «привязывается» к сильной и отдельно не существует.

Следует разделять понятия «экземпляр сущности» (объект, характеризующийся конкретными значениями свойств) и понятие «тип сущности» – объект, для которого характерно общее имя и список свойств.

Для каждой отдельной сущности выбираются атрибуты (набор свойств), которые в зависимости от критерия могут быть:

  • идентифицирующими (с уникальным значением для сущностей этого типа, что делает их потенциальными ключами) или описательными;
  • однозначными или многозначными (с соответствующим количеством значений для экземпляра сущности);
  • основными (независимыми от остальных атрибутов) или производными (вычисляемыми, исходя из значений иных атрибутов);
  • простыми (неделимыми однокомпонентными) или составными (скомбинированными из нескольких компонентов).

После этого производится спецификация атрибута, спецификация связей в локальном представлении (с разделением на факультативные и обязательные) и объединение локальных представлений.При числе локальных областей до 4-5 их можно объединить за один шаг. В случае увеличения числа, бинарное объединение областей происходит в несколько этапов.

В ходе этого и других промежуточных этапов находит своё отражение итерационная природа проектирования, выражающаяся здесь в том, что для устранения противоречий необходимо возвращаться на этап моделирования локальных представлений для уточнения и изменения (например, для изменения одинаковых названий семантически разных объектов или для согласования атрибутов целостности на одинаковые атрибуты в разных приложениях).

Выбор системы управления и программных средств БД

От выбора системы управления БД зависит практическая реализация информационной системы. Наиболее значимыми критериями в процессе выбора становятся параметры:

  • типа модели данных и её соответствие потребностям предметной области,
  • запас возможностей в случае расширения информационной системы,
  • характеристики производительности выбранной системы,
  • эксплуатационная надёжность и удобство СУБД,
  • инструментальная оснащённость, ориентированная на персонал администрирования данных,
  • стоимость самой СУБД и дополнительного софта.

Ошибки в выборе СУБД практически наверняка впоследствии спровоцируют необходимость корректировать концептуальную и логическую модели.

Логическое проектирование БД

Логическая структура БД должна соответствовать логической модели предметной области и учитывать связь модели данных с поддерживаемой СУБД. Поэтому этап начинается с выбора модели данных, где важно учесть её простоту и наглядность.

Предпочтительнее, когда естественная структура данных совпадает с представляющей её моделью. Так, например, если в данные представлены в виде иерархической структуры, то и модель лучше выбирать иерархическую. Однако на практике такой выбор чаще определяется системой управления БД, а не моделью данных. Поэтому концептуальная модель фактически транслируется в такую модель данных, которая совместима с выбранной системой управления БД.

Здесь тоже находит отражение природа проектирования, которая допускает возможность (или необходимость) вернуться к концептуальной модели для её изменения в случае, если отражённые там взаимосвязи между объектами (или атрибуты объектов) не удастся реализовать средствами выбранной СУБД.

По завершению этапа должны быть сформированы схемы баз данных обоих уровней архитектуры (концептуального и внешнего), созданные на языке определения данных, поддерживаемых выбранной СУБД.

Схемы базы данных формируются с помощью одного из двух разнонаправленных подходов:

  • либо с помощью восходящего подхода, когда работа идёт с нижних уровней определения атрибутов, сгруппированных в отношения, представляющие объекты, на основе существующих между атрибутами связей;
  • либо с помощью обратного, нисходящего, подхода, применяемого при значительном (до сотен и тысяч) увеличении числа атрибутов.

Второй подход предполагает определение ряда высокоуровневых сущностей и их взаимосвязей с последующей детализацией до нужного уровня, что и отражает, например, модель, созданная на основе метода «сущность-связь». Но на практике оба подхода, как правило, комбинируются.

Физическое проектирование БД

На следующем этапе физического проектирования БД логическая структура отображается в виде структуры хранения БД, то есть увязывается с такой физической средой хранения, где данные будут размещены максимально эффективно. Здесь детально расписывается схема данных с указанием всех типов, полей, размеров и ограничений. Помимо разработки индексов и таблиц, производится определение основных запросов.

Построение физической модели сопряжено с решением во многом противоречивых задач:

  1. задачи минимизации места хранения данных,
  2. задачи достижения целостности, безопасности и максимальной производительности.

Вторая задача вступает в конфликт с первой, поскольку, например:

  • для эффективного функционирования транзакций нужно резервировать дисковое место под временные объекты,
  • для увеличения скорости поиска нужно создавать индексы, число которых определяется числом всех возможных комбинаций участвующих в поиске полей,
  • для восстановления данных будут создаваться резервные копии базы данных и вестись журнал всех изменений.

Всё это увеличивает размер базы данных, поэтому проектировщик ищет разумный баланс, при котором задачи решаются оптимально путём грамотного размещения данных в пространстве памяти, но не за счёт средств защиты базы дынных, куда входит как защита от несанкционированного доступа, так и защита от сбоев.

Для завершения создания физической модели проводят оценку её эксплуатационных характеристик (скорость поиска, эффективность выполнения запросов и расхода ресурсов, правильность операций). Иногда этот этап, как и этапы реализации базы данных, тестирования и оптимизации, а также сопровождения и эксплуатации, выносят за пределы непосредственного проектирования БД.