Уровень 1: Уровень внешних моделей – это самый верхний уровень где каждая модель имеет свое видение данных. Этот уровень определяет точку зрения базы данных отдельных приложений.

Концептуальный уровень: Центральное управляющее звено, где здесь БД представлена в наиболее общем виде, который объединяет данные используемые всеми приложениями. Фактически концептуальный уровень отражает обобщённую модель предметной область.

Физический уровень (База данных): Это сами данные расположенные в файлах или в страничных структурах, расположенных навнешних носителях информации.

Модели данных

Выделяют следующие модели данных:

1. Инфологические

2. Дата логические

3. Физические

Процесс проектирования баз данных начинается с проектирования инфологической модели. Инфологическая модель данных это обобщённое неформальное описание создаваемой БД, выполненное с использованием естественного языка, математических формул, таблиц, графиков и др. средств понятных всем людям работающим над проектированием БД.

Кортеж доменов

Инфологическая модель отображает реальный мир в некоторой понятной человеку концепции, полностью независимой от среды хранения данных. Поэтому Инфологическая модель не должна изменяться до тех пор, пока какие то изменения в реальном мире не потребуют изменения вне определения, чтобы эта модель продолжала отображать предметную область.

Существует множество подходов к построению этой модели: графовые модели, семантические сети, сущность – связь и другие.

Даталогическая модель

Инфологическая модель должна быть отображена в даталогической модели, понятной СУБД. Даталогическая модель это формальное описание инфологической модели на языке СУБД.

Иерархическая модель

Эта модель представляет собой совокупность связанных элементов, образующих иерархическую структуру. К основным понятиям иерархии относятся уровень, узел и связь.

связь уровень

Узлом называется совокупность атрибутов данных описывающих некоторый объект. Каждый узел связан с одним узлом более высокого уровня и с любым количеством узлов нижнего уровня. Исключением является узел самого высокого уровня. Количество деревьев в базе данных определяется количеством корней деревьев. К каждой записи базы данных существует единственный путь от корневой записи. Простым примером может служить система доменных имен в интернете\ адрес. На первом уровне (корень дерева) лежит наша планета земля, на втором Страна, на третьем- Регион, на четвёртом – населённый пункт, улица, дом,квартира. Типичным представителем является СУБД от IBM - IMS.

Все экземпляры данного типа потомка с общим экземпляром типа предка называется близнецами. Для базы данных определён полный порядок обхода. Сверху вниз и с права на лево.

Физическая модель

На основе даталогической модели строится физическая модель. Физическая организация данных оказывает основное влияние на эксплуатационные характеристики базы данных. Разработчики СУБД пытаются создать наиболее производительные физические модели данных, предлагая пользователям тот или иной инструментарий, для под настройки модели для конкретной БД.

Пример: В частности для реляционной БД она уже учитывает:

1. Физические аспекты хранения таблиц в определённых файлах.

2. Создание индексов оптимизирующих скорости операций над данными с помощью приложения.

3. Выполнения различных действий над данными при определённых событиях, определяемых пользователям с помощь триггеров и хранимых процедур.

Инфологические модели Х

Физические модели

Для всех уровней и для любого метода представления предметной области, лежит кодирование понятий отношений между понятиями. Ключевым этапом при разработке любой информационной системы является проведение системного анализа:

Формализация предметной области и представление системы как совокупности компонентов.

Композиция как основа системного анализа может быть функциональной (построение иерархия).

Однако в большинстве систем, если говорить о базах данных, типы данных являются более статичным элементом чем способы их обработки. Поэтому получили интенсивное развитие такие методы системного анализа как диаграмма потоков data flown diagram. Развитие реляционных БД. Стимулировала развитие построения методик развития данных в частности ER диаграмм ER. Реляционная модель данных в качестве отображения непосредственно использует понятие отношения. Она ближе всего находится к концептуальной модели представления данных. И часто лежит в основе её.

В отличие от теоретика графовых моделей, в реляционной модели связи между отношениями реализуются не явным способом для чего используют ключи отношений. Например, отношения иерархического типа реализуется механизмом первичных и внешних ключей, когда в подчинённом отношении должен присутствовать факт атрибутов.

Такой атрибут отношений в основном отношений будет называться первичным ключом, а в подчинённом вторичным.

Прогресс в области разработки языков программирования связанных в первую очередь с типизацией данных и появлением объектно-ориентированных языков позволило подойти к анализу сложных систем с точки зрения иерархических представлений то есть с помощью классов объектов со свойствами полиморфизма, наследование, инкапсуляция.

ОТНОШЕНИЕ ЭТО ТАБЛИЦА.

Редактирование таблиц, записей…

Удаление то что создали и

Редактирование.

Реляционная модель базы данных

Реляционные модели данных в настоящее время приобрели наибольшую популярность именно за такое представление данных.

Реляционную модель можно представить как особый метод представления данных, содержащий собственные данные (в виде таблиц), и способы работы и манипуляции с ними (в виде связей). Реляционная модель предполагает три концептуальных элемента: Структура, Целостность и Обработка данных. В этих элементах есть свои обязательные понятия которые для дальнейшего изложения необходимо пояснить.

Таблица рассматривается как непосредственное хранилище данных. Традиционно в реляционных системах таблицу называют отношением. Строку таблицы называют кортежем , а столбец атрибутом . При этом атрибуты имеют уникальные имена (в пределах отношения).

Количество кортежей в таблице называют кардинальным числом . Количество атрибутов степенью. Для отношения устанавливают уникальный идентификатор, то есть один или несколько атрибутов, значения которых в одно и то же время не бывают одинаковыми – идентификатор называют первичным ключом.Домен это множество допустимых однородных значений для того или иного атрибута. Таким образом домен можно рассмотреть как именованное множество данных причём составные части этого множества являются логически не делимыми единицами (в качестве домена могут выступать например перечень фамилий сотрудников учреждения однако не все фамилии могут присутствовать в таблице).

SUMM Киреева 25.50 Мотылёва 17.05 … …. …

Отношение

атрибуты

Поля KOD, NAME, SUMM это атрибуты таблицы содержащиеся в заголовке.

Пары KOD 5216, NAME Киреева, SUMM 25.50 являются элементами тела отношения.

В Реляционных базах данных в отличие от других моделей пользователь указывает какие данные для него необходимы а не то как это делать. По этой причине процесс перемещения и навигации по базе данных в реляционных системах является автоматическим, а эту задачу в СУБД выполняет оптимизатор. Его работа заключается в том чтобы наиболее эффективным способом произвести выборку данных из базы данных по запросу. Таким образом, оптимизатор по крайней мере должен суметь определить из каких таблиц выбираются данные насколько много информации в этих таблицах и каков физический порядок записи в таблицах и как они сгруппированы.

Кроме того реляционная БД выполняет и функции каталога. В каталоге хранится описание всех объектов из которых состоит база данных: таблиц, индексов, триггеров и т.п. Очевидно, что жизненно необходимо для правильной работы всей системы, такой компонент как оптимизатор. Оптимизатор использует информацию хранящуюся в каталоге. Интересен тот факт что каталог сам является набором таблиц, поэтому СУБД может манипулировать им традиционными способами, не прибегая к каким либо особым приёмам и методам.

Домены и отношения

Основные определения: Домены, виды отношений, предикаты.

Отношения имеет ряд основных свойств:

1. В самом общем случае в отношениях не бывает общих кортежей – это следует из самого определения отношений. Однако для некоторых СУБД в ряде случаев допускается отступление от этого свойства. По сколько в отношений имеет место первичный ключ, одинаковые кортежи – исключены.

2. Кортежи не упорядочены сверху вниз – в отношении просто отсутствует понятие позиционного номера. В отношений без потери информации можно с успехом расположить кортежи в любом порядке.

3. Атрибуты не упорядочены слева на право. Атрибуты в заголовке отношений можно располагаетесь в любом порядке, при этом целостность данных не нарушается. Поэтому понятие позиционного номера в отношении атрибута тоже не существует.

4. Значение атрибутов состоят из логически не делимых единиц – это следует из того, что значения берутся из доменов иначе можно сказать, что отношения не содержат групп повторений. То есть являются нормализованными.

В реляционных системах поддерживается несколько видов отношений:

1. Именованные представляют собой переменные отношения определяемые в СУБД путём операторов создания и как правило необходимые для более удобного представления информации для пользователя.

2. Базовые отношения являются непосредственно важной частью БД, поэтому при проектировании им дают собственное название.

3. Производное отношение это то которое было определено через другие, как правило базовые, отношения путём использования средств СУБД.

4. Представление это фактически является именованным производным отношением, при этом представление выражается исключительно через операторы СУБД, применённые к именованным отношениям, поэтому их физически в БД не существует.

5. Результат запросов это не именованное производное отношение содержащее данные(результат конкретного запроса). Результат в БД не хранится а существует до тех пор пока он необходим пользователю.

6. Хранимое отношение это то которое физически поддерживаются в памяти отношений, к хранимым отношениям чаше всего относятся база отношений. Исходя из вышесказанного, можно определить реляционную базу данных как набор отношений, связанных между собой.

Связь в данном случае это ассоциирование двух или более отношений.

KOD	ADRES

1 1 Связь один ко многим состоит в том что в каждый момент времени каждому элементу (кортежу А) соответствует несколько элементов кортежей Б
∞ Бинарная связь

Студенты

Преподы

Расписание занятий

∞

∞

∞

Студенты

Тернарные связи

Целостность данных

В реляционных моделях вопросу целостности данных отводят особое место. Напомним, что ключ или потенциальный ключ это минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый кортеж, минимальность означает что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать кортеж по оставшимся атрибутам.

Каждое отношение обладает хотя бы одним возможным ключом. Один из них принимается за первичный ключ.

При выборе первичного ключа следует отдавать предпочтение не составным ключам или ключам, составленных из минимального набора атрибутов. Нежелательно также использовать ключи с длинными текстовыми значениями (Предпочтительней использовать в качестве ключей целочисленные атрибуты) . Так для идентификации работника можно использовать либо уникальный табельный номер, или номер паспорта, либо набор из фамилий имени отчества и номера отдела. Не допускается что бы первичный ключ отношения, то есть любой атрибут участвующий в первичном ключе принимал неопределённые значения. В этом случае возникнет противоречивая ситуация (коллизия ): Появится не обладающий уникальностью элемент первичного ключа. Поэтому при проектировании базы данных за этим следует тщательно следить.

О внешних ключах. Стоит отметить ввиду что отношение С связывает отношения B и А, то оно должно включать внешние ключи, соответствующий первичным ключам отношениям А и В.

Внешний ключ таблицы формируется с помощью нескольких первичных ключей других таблиц.

Таким образом при рассмотрении проблемы выбора способа связи отношения в базе данных возникает вопрос о том каковы же должны быть внешние ключи. При этом для каждого внешнего ключа необходимо решить проблему связанную с возможностью (или невозможностью) появления во внешних ключах неопределённых значений(NULL – значений- значение атрибута для отсутствующей информации). Другими словами может ли существовать некоторый кортеж в отношений, для которого не известен кортеж в связанных с ним отношении?

С другой стороны необходимо заранее обдумать вопрос о том что произойдёт при удаления кортежей из отношения на который ссылается внешний ключ. При этом существуют следующие вероятные возможности:

· Операция каскадируется – то есть удаление кортежей в отношениях приводит к удалению кортежей связанных отношением. Например удаление информации о фамилии имени и т.п. сотрудника в одном отношении приводит к удалению о его заработной плате в другом отношении;

· Операция ограничивается - то есть удаляются лишь те кортежи для которых связанной информации в другом отношении нет. Не вся информация удаляется (не во всех отношениях) так как она может быть использована в другом отношении, удаление информации в котором ведёт к нарушению целостности данных. Если такова информация имеется то удаление осуществить нельзя, например, удаление информации о имени, фамилии и т.п. сотрудника возможно лишь в том случае если информация в связанном отношении о его заработной плате отсутствует.

Нужно предусмотреть технологию того что будет происходить при попытке обновления первичного ключа отношения, на которые ссылается некоторый внешний ключ. Здесь имеются те же возможности как и при удалении:

· Операция каскадируется то есть при обновлении первичного ключа происходит обновление внешнего ключа в связанном отношении. Например обновление первичного ключа в отношении, где хранится информация о сотруднике приводит к обновлению внешнего ключа в отношении с информацией о заработной плате.

· Операция ограничивается то есть обновляются лишь те первичные ключи для которых связанной информации в другом отношении нет. Если таковая информация имеется то обновление сделать нельзя. Например обновление первичного ключа в отношении, где хранится информация о сотруднике, возможна лишь в том случае, если информация о его заработной плате в связанном отношении отсутсвует.1

Реляционная алгебра

Формальной основой базы реляционной модели БД является реляционная алгебра, основанное на теории множеств и рассматривающая специальный оператор над отношениями, и реляционное исчисление базирующиеся на математической логике.

Произведение

А А А Б В В

Г Г Д

Г Д

А

А Б В

Г Г Д

Ж Ж З

Надо отметить что реляционная алгебра обладает большой мощностью - сложные запросы к базе данных могут быть выражены с помощью одного выражения. Именно по этой причине эти механизмы включены в реляционную модель данных. Любой запрос выражаемый с помощью одного выражения реляционной алгебры, или одной формулой реляционного исчисления, может быть выражен с помощью одного оператора этого языка.

Реляционная алгебра обладает важным свойством - она замкнута относительно понятия отношения. Это означает что выражение реляционной алгебры выполняется над отношениями реляционных баз данных и результаты их вычисления также представляют собой отношения.

Основная идея реляционной алгебры состоит в том что средства манипулирования отношениями, рассматриваемыми как множество основаны на традиционных множественных операциях дополненных некоторыми специфическими операциями для БД.

Опишем вариант алгебры который был предложен КОДДОМ. Операция состоит из 8 основных операторов:

· Выборка отношения (унарная операция)

· Проекция отношения (унарная операция)

· Объединения отношений

· Пересечение отношений(бинарная операция)

· Вычитание отношений

· Произведение отношений

· Соединение отношений

· Деление отношений

Эти операции можно объяснить следующим образом:

· Результатом выборки отношения по некоторому условию является отношение который включает только те кортежи первоначального отношения которые удовлетворяют этому условию.

· При осуществлении проекции отношения на заданный набор его атрибутов будет получено отношение кортежи которого взяты из соответствующих кортежей первого отношения.

· При выполнении операции объединения двух отношений будет получено отношение включающее все кортежи входящие в хотя бы одно из участвующих в операции отношений.

· При выполнении операции пересечения двух отношений будет получено отношение включающее все кортежи входящие в оба первоначальных отношения.

· При выполнении операции вычитания двух отношений будет получено отношение включающее все кортежи входящие в первое отношение, кроме тех которые также входят и во второе отношение.

· При выполнении прямого произведения двух отношений получается отношение кортежи которого являются сочетанием кортежей первого и второго отношения.

· При соединении двух отношений по некоторому условию образуется результирующее отношение кортежей которого является сочетанием кортежей первого и второго отношений, удовлетворяющим этому условию.

· Операция реляционного деления имеет два операнда – бинарная то есть (состоящее из двух атрибутов) и унарная (состоящая из одного атрибута) отношения. Результат операции является отношение состоящее из кортежей включающие отношение первого атрибута кортежей первого отношения, причем таких что множество значений второго атрибута совпадает со множеством значений второго отношения.

Помимо выше перечисленных есть ряд особых операций характерных для работы с базами данных:

· В результате операции переименования получается отношение набор кортежей, которого совпадает с телом первоначального отношения, но имена атрибутов изменены.

Отсюда следует что результатом реляционной операции является некоторое отношение то имеется возможность образовывать реляционные выражения в которых вместо первоначального отношения (операнда), будет использоваться вложенное реляционное выражение. Это происходит благодаря тому факту что операция реляционной алгебры действительно замкнуты относительно понятия отношения. Начнём с операции объединения отношений , однако это в равной мере относится и к операциям пересечения и сочетания, то есть в реляционной алгебры результатом операции объединения является отношение. Если допустить в реляционной алгебре возможность объединения произвольных двух отношений с разными наборами атрибутов, то результатом такой операции будет множество, однако множество разнотипных кортежей, то есть вообще говоря не отношение. Если исходить из требования замкнутости реляционной алгебры относительно понятия отношения то такая операция объединения является бессмысленной. Это приводит к появлению понятия совместимости отношений по объединению : два отношения совместимы только в том случае, когда обладают одинаковыми заголовками, то есть имеет тот же набор имён атрибутов, и одноимённые атрибуты определены в том же домене.

При условии что два отношения совместимы по объединению, при обычном выполнении над ними операции объединения пересечения вычитания результатом операции является отношение с корректно определённым заголовком совпадающим с заголовком каждого из отношений – операндов. Если же два отношения не полностью совместимы по объединению, то есть совместимы во всем кроме имён атрибутов, то до выполнения операции типа соединения, эти отношения можно сделать полностью совместимыми по объединению путём применения операции переименования.

Операция прямого произведения двух отношений вызывает новые проблемы. В Теории множеств прямое произведение может быть получено для любых множеств. Элементы результирующего множества будут являться пары, составленные из элементов первого и второго множества. Поскольку отношения являются множествами то для любых двух отношений возможно получение прямого произведения. Однако результат не будет отношением. Элементами результата будут являться не кортежи, а пары кортежей. Поэтому в реляционной алгебре используется специальная форма операции взятия прямого произведения - расширенное прямое произведение отношений. При взятии расширенного прямого произведения двух отношений элементом результирующего отношения является кортеж, формирующийся при слиянии одного кортежа первого отношения, и одного кортежа второго отношения. Тут же возникает вторая проблема, связанная с получением корректно сформированного заголовка результирующего отношения, это приводит к необходимости ввода понятия совместимости отношений, по взятию расширенного прямого произведения.

Два отношения совместимы по взятию прямого произведения только в том случае, если множество имен атрибутов этих отношений не пересекаются. Любые два отношения могут быть преобразованы к совместимому виду по взятию прямого произведения путём применения операции переименования к одному из этих отношений.

Операция выборки требует наличия двух отношений: первоначального отношения – операнда, и простого условия ограничения. В результате выполнения операции выборки производится отношение заголовок которого совпадает с заголовком отношения операнда, а в тело входят те кортежи отношения операнда, которые удовлетворяют значениям условия ограничения.

Введём ряд операторов.

Пусть union означает операцию объединения, intersect – операция пересечение, minus – операция вычитания. Для обозначения операции выборки будем использовать конструкцию A where B , где А – отношение операнд, а В простое условие сравнения. Пусть С1 и С2 два простых условия выборки

A where C1 AND C2 идентично (A where C1) intersect (A where C2)

A where C1 OR C2 идентично (A where C1) union (A where C2)

A where C1 not C2 идентично (A where C1) minus (A where C2)

С использованием этих определений можно реализовать операции выборки, в которых условием выборки является произвольное логическое выражение составленное из простых условий с использованием логических связей (and, or, not) . Операция взятия проекций отношение А оп списку атрибутов а1, а2,…,an будет отношение заголовком которого является множество атрибутов, а1,а2,…,an. Тело результата будет состоять из кортежей для которых в отношении А имеется кортеж, атрибут а1 имеет значение b1, атрибут а2 значение b2< и так далее атрибут an – bn. По сути при выполнении операции проекции определяется «Вертикальная» вырезка отношения - операнда с удалением возникающих кортежей –дубликатов.

Операция соединения, называемая иногда соединением по условию требует наличия двух операндов – соединяемых отношений, и третьего операнда – простое условие. Пусть соединяется отношение А и В. Как и в случае операции выборки, условие соединения С имеет вид, (а comp –op b) либо (а comp –op const) где А и В имена атрибутов отношений А и В, const- литерально заданная константа. Comp-op – допустимая в данном контексте операция сравнения. Тогда по определению результатом операции соединения является отношение, получаемое путём, выполнения операции ограничения, по условию С прямого произведения отношения А и В.

Имеется важный частный случай соединения, естественное соединение. Операция соединения называется операцией естественного соединения, если условия соединения имеет вид (а=в) где а и в атрибуты разных операндов соединения. Этот случай важен потому что он особо часто встречается на практике и для него существуют эффективные алгоритмы реализации в СУБД. Операция естественного соединения применяется к паре отношений А и В, обладающих общим атрибутом Р, то есть атрибутом с одним и тем же именем и определённым на одном и том же домене. Пусть ав обозначает объединение заголовков отношений А и В. Тогда естественное соединение это спроецированный на ав результат соединения А и В. Операции естественного соединения не включается прямо в состав набора операций реляционной алгебры, но она имеет очень важное практическое значение.

Операция деления отношений нуждается в более подробном объяснении поскольку трудна для понимания. Пусть заданы два отношение А {a1,a2,..,an,b1,b2,…,bm}

B {b1,b2,…,bn} Будем полагать что атрибут b1 отношения A и атрибут b1 отношения B определены на одном и том же домене. Назавём множество атрибутов {aj} составным атрибутом а, множество {bj} cсоставным атрибутом b. После этого будем говорить о реляционном делении бинарного отношения А (а,b) на унарное отношение B (b).

Результатом деления А на В является унарное отношение С (а), состоящее из таких кортежей v что в отношении А имеются кортежи которые во множестве значений {w} включают множество значений b в отношении B.

Поскольку деление наиболее трудная операция поясним её примером. Пусть в БД студентов имеется два отношения: СТУДЕНТЫ (ФИО, НОМЕР) и ИМЕНА (ФИО), причем унарное отношение ИМЕНА содержит все фамилии которыми обладают студенты института. Тогда после выполнения операции реляционного деления отношения СТУДЕНТЫ на отношения ИМЕНА, будет получено унарное отношение содержащее номера студенческих билетов принадлежащих студентам со всеми возможными в этом институте фамилиями.

Реляционное счисление

Допустим имеется база данных обладающая структурой СТУДЕНТЫ (номер, имя, стипендия, код группы), и отношение ГРУППЫ(гр_ном, гр_кол, гр стар) Предположим что необходимо узнать имена и номера студ. билетов у студентов являющимися старостами групп с количеством человек больше 25. В реляционной алгебре нужно предпринять следующие действия для такого запроса:

1. Выполнить соединение отношений СТУДЕНТЫ и ГРУППЫ, по условию «студ_ номер =гр_стар»;

2. Ограничить полученное отношение по условию гр_кол>25.

3. Cпроецировать результат предыдущей операции на атрибут студ_имя, студ_номер.

Здесь пошагово сформулирована последовательность выполнения запроса в базе данных, каждый из которых соответствует одной реляционной операции. если же сформулировать тот же запрос с использование реляционного исчисления То мы получили бы формулу которую можно прочитать: Выдать СТУД_ИМЯ и СТУД_НОМЕР для таких студентов чтобы сосуществовала такая группа ГР_СТАР и значением ГР_КОЛ>25. Во второй формулировке мы указали лишь характеристики результирующего отношения но ничего не сказали о способе его формирования. В этом случае СУБД должна сама решить что за операции и в каком порядке нужно выполнить над отношениями СТУДЕНТЫ и ГРУППЫ. Оба рассмотренных в примере способа на самом деле эквиваленты и существует не очень сложные преобразования из одного в другой.

Базисными понятиями реляционного счисления являются понятия переменной с определённой область её значения, и понятия правильно построенной формулы, опирающиеся на переменные и спец. Функции. Что является областью определения переменной различаются исчисление кортежей, и исчисления доменов то есть вдоль или поперёк. В исчислении кортежей областями определения переменных является отношение баз данных, то есть допустимым значением каждой переменной является кортеж некоторого отношения. В исчислении доменов областями определения переменных являются домены на которых определены атрибуты отношений баз данных то есть допустимым значением каждой переменной является значение каждой переменной.

Byte	Integer	String	Char
			M
			N
			K

Для определения кортежи используется команда RANGE. Например чтобы определить переменную СТУДЕНТ областью определения которой является СТУДЕНТЫ нужно употребить конструкцию RANGE СТУДЕНТ IS СТУДЕНТЫ. Из этого определения следует что в любой момент времени переменная студент представляет некоторый кортеж отношения СТУДЕНТЫ. При использовании кортежных переменных в формулах можно ссылать на значения атрибута переменных. Например для того чтобы сослаться на значение атрибута СТУД_ИМЯ переменной СТУДЕНТ нужно употребить конструкцию СТУДЕНТ.СТУД_ИМЯ.

Правильно построенные формулы служат для выражения условий, накладываемых на кортежные переменные. В основе таких формул лежат простые сравнения, представляющие собой, операции сравнения значений атрибутов переменных и литерально заданных констант. Например конструкция СТУДЕНТ.СТУД_НОМ=123456. Является простым сравнением. Более сложным вариантом составных формул является с помощью логических связей AND, OR, NOT, IF…THEN. Наконец допускается построение правильно построенных формул с помощью кванторов. Если F это правильно построенная формула в которой участвует переменная var то конструкция EXIST (квантор существования) var (F) и FORALL(для всех кортежей) var (F) являются правильными.

Переменные, входящие в правильно построенные формулы могут быть свободными или связанными. Все переменные входящие в их состав при построение которых не использовались кванторы являются свободными. Это означает что если для какого то набора значений свободных кортежных переменных при вычислении формул получено значение «истина», то эти значения могут входить в результирующие отношение. Если же при построении формул используется квантор то переменные являются связанными. При вычислении значения такой правильно построенной формулы используется ни одно значение связанной переменной а вся её область определения.

1)EXISTS СТУД2 (CТУД.1СТУД_СТИП> СТУД2.СТУД_СТИП)

2)FORALL СТУД2 (CТУД.1СТУД_СТИП> СТУД2.СТУД_СТИП)

Пусть СТУД1 и СТУД2 две кортежные переменные определённые на отношение студенты, тогда формула, для текущего кортежа переменной СТУД1 принимает значение истина только в том случае если во всём отношении студенты найдётся такой кортеж связанный с переменной СТУД2 что значение его атрибута СТУД_СТИП удовлетворяет внутреннему условию сравнения. Правильно построенная формула №2 для построенного кортежа СТУД 1 принимает значение истина если для всех кортежей отношение СТУДЕНТЫ связанных с переменной СТУД 2 значение атрибута СТУД.СТИП удовлетворяет внутреннему условию.

Таким образом правильно построенные формулы обеспечивают средства выражения условия выборки из отношения баз данных. Чтобы можно было использовать реляционное исчисление для реальной работы с БД, требуется ещё один компонент который определяет набор и имена столбцов результирующего отношения. Этот компонент называется целевым списком.

Целевой список имеет вид:

· Var.attr –имя свободной переменной, атр имя атрибута отношения на котором определена переменная var.

· Var что эквивалентно отношению от списка, Var.attr1, Var.attr1… Var.attr№ включает имена всех атрибутов определяющего отношения.

· New_name = var.attr; новое имя соответствующего атрибута результирующего отношения.

Последний вариант требуется в тех случаях кода в формуле используется несколько свободных переменных с одинаковой областью определения. В исчислении доменов областью определения доменов являются не отношения а домены. Применительно к бд СТУДЕНТЫ ГРУППЫ можно говорить о доменных переменных ИМЯ (Значения домена – допустимые имена или НОМ СТУД). (Значения домена допустимые номера студентов).

Основным отличием исчисления доменов от исчисления кортежей является наличие дополнительного набора предикатов, позволяющих выражать так называемые условия членства. Если R это n- арное отношение с атрибутами (a1, a2, … an) то условие членства имеет вид R(ai1:Vi1,ai2:Vi2,…aim:Vim) где (m<=n). Где в Vij это либо литерально заданная константа либо имя кортежной переменной. Условие членства принимает значение истина, только в том случае если в отношении R существует кортеж, содержащий следующие значения указанных атрибутов. Если от Vij константа то на атрибут aij накладывается жёсткое условие независящее от текущих доменных переменных. Если же Vij имя доменной переменной то условие членства может принимать различные значения при разных значениях этой переменной.

Предикатом называют логическую функцию, которая для некоторого аргумента возвращает значение истина или ложь. Отношение может быть рассмотрено как предикат с аргументами, являющимися атрибутами рассматриваемого отношения. Если заданный конкретный набор кортежей присутствует в отношении, то предикат выдаст истинный результат в противном случае – ложный.

Вов всех остальных отношениях формулы и выражения исчисление доменов выглядит похожими на формулы и выражения исчисления кортежей. Реляционное счисление доменов положено в основу большинства языковых запросов, основанных на использовании форм.

Похожая информация.

вующих языковых средств и программных систем, обеспечивающих их высокую производительность, и создания основ теории проектирования баз данных. Однако для массового пользователя реляционных СУБД можно с успехом применять неформальные эквиваленты этих понятий:

«отношение» – «таблица» (иногда файл), «кортеж» – «строка» (иногда запись), «атрибут» – «столбец», «поле».

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

Реляционная база данных

Реляционная база данных – это совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна храниться в БД. Однако пользователи могут воспринимать такую базу данных как совокупность таблиц. Следует отметить:

Каждая таблица состоит из однотипных строк и имеет уникальное имя; Строки имеют фиксированное число полей (столбцов) и значений (мно-

жественные поля и повторяющиеся группы недопустимы). Иначе говоря, в каждой позиции таблицы на пересечении строки и столбца всегда имеется в точности одно значение или ничего;

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

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

Полное информационное содержание базы данных представляется в виде явных значений данных и такой метод представления является единственным; При выполнении операций с таблицей ее строки и столбцы можно обрабатывать в любом порядке безотносительно к их информационному содержанию. Этому способствует наличие имен таблиц и их столбцов, а также возможность выделения любой их строки или любого набора строк с указанными признаками (например, рейсов с пунктом назначения «Париж» и временем прибы-

тия до 12 ч).

Манипулирование реляционными данными

Предложив реляционную модель данных, Э.Ф. Кодд создал и инструмент для удобной работы с отношениями – реляционную алгебру. Каждая операция этой алгебры использует одну или несколько таблиц (отношений) в качестве ее операндов и продуцирует в результате новую таблицу, т.е. позволяет «разрезать» или «склеивать» таблицы (рис. 1.5).

Рис. 1.5. Некоторые операции реляционной алгебры

Созданы языки манипулирования данными, позволяющие реализовать все операции реляционной алгебры и практически любые их сочетания. Среди них наиболее распространены SQL (Structured Query Language – структуриро-

ванный язык запросов) и QBE (Quere-By-Example – запросы по образцу) . Оба от-

носятся к языкам очень высокого уровня, с помощью которых пользователь указывает, какие данные необходимо получить, не уточняя процедуру их получения.

С помощью единственного запроса на любом из этих языков можно соединить несколько таблиц во временную таблицу и вырезать из нее требуемые строки и столбцы (селекция и проекция).

Проектирование реляционных баз данных, цели проектирования

Только небольшие организации могут обобществить данные в одной полностью интегрированной базе данных. Чаще всего практически не возможно охватить и осмыслить все информационные требования сотрудников организации (т.е. будущих пользователей системы). Поэтому информационные системы больших организаций содержат несколько десятков БД, нередко распределенных между несколькими взаимосвязанными ЭВМ различных подразделений. (Так в больших городах создается не одна, а несколько овощных баз, расположенных в разных районах.)

Отдельные БД могут объединять все данные, необходимые для решения одной или нескольких прикладных задач, или данные, относящиеся к какойлибо предметной области (например, финансам, студентам, преподавателям, кулинарии и т.п.). Первые обычно называют прикладными БД , а вторые –предметными БД (соотносящимися с предметами организации, а не с ее информационными приложениями). Первые можно сравнить с базами материальнотехнического снабжения или отдыха, а вторые – с овощными и вещевыми базами.

Предметные БД позволяют обеспечить поддержку любых текущих и будущих приложений, поскольку набор их элементов данных включает в себя наборы элементов данных прикладных БД. Вследствие этого предметные БД соз-

дают основу для обработки неформализованных, изменяющихся и неизвестных запросов и приложений (приложений, для которых невозможно заранее определить требования к данным). Такая гибкость и приспосабливаемость позволяет создавать на основе предметных БД достаточно стабильные информационные системы, т.е. системы, в которых большинство изменений можно осуществить без вынужденного переписывания старых приложений.

Основывая же проектирование БД на текущих и предвидимых приложениях, можно существенно ускорить создание высокоэффективной информационной системы, т.е. системы, структура которой учитывает наиболее часто встречающиеся пути доступа к данным. Поэтому прикладное проектирование до сих пор привлекает некоторых разработчиков. Однако по мере роста числа приложений таких информационных систем быстро увеличивается число прикладных БД, резко возрастает уровень дублирования данных и повышается стоимость их ведения.

Таким образом, каждый из рассмотренных подходов к проектированию воздействует на результаты проектирования в разных направлениях. Желание достичь и гибкости, и эффективности привело к формированию методологии проектирования, использующей как предметный, так и прикладной подходы. В общем случае предметный подход используется для построения первоначальной информационной структуры, а прикладной – для ее совершенствования с целью повышения эффективности обработки данных.

При проектировании информационной системы необходимо провести анализ целей этой системы и выявить требования к ней отдельных пользователей (сотрудников организации). Сбор данных начинается с изучения сущностей организации и процессов, использующих эти сущности. Сущности группируются по «сходству» (частоте их использования для выполнения тех или иных действий) и по количеству ассоциативных связей между ними (самолет – пассажир, преподаватель – дисциплина, студент – сессия и т.д.). Сущности или группы сущностей, обладающие наибольшим сходством и (или) с наибольшей частотой ассоциативных связей объединяются в предметные БД. (Нередко сущности объединяются в предметные БД без использования формальных методик – по «здравому смыслу»).

Основная цель проектирования 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 – это разбиение таблицы на две или более, которые обладают лучшими свойствами при включении, изменении и удалении данных.

Окончательная цель нормализации сводится к получению такого проекта базы данных, в котором каждый факт появляется лишь в одном месте, т.е. исключена избыточность информации. Это делается не столько с целью экономии памяти, сколько для исключения возможной противоречивости хранимых данных.

Каждая таблица в реляционной БД удовлетворяет условию, в соответствии с которым в позиции на пересечении каждой строки и столбца таблицы всегда находится единственное атомарное значение, и никогда не может быть множества таких значений. Любая таблица, удовлетворяющая этому условию, называется нормализованной. Фактически, ненормализованные таблицы, т.е. таблицы, содержащие повторяющиеся группы, даже не допускаются в реляционной БД.

Всякая нормализованная таблица автоматически считается таблицей в первой нормальной форме , сокращенно1НФ . Таким образом, строго говоря, «нормализованная» и «находящаяся в 1НФ» означают одно и то же. Однако на практике термин «нормализованная» часто используется в более узком смысле

– «полностью нормализованная», который означает, что в проекте не нарушаются никакие принципы нормализации.

Теперь в дополнение к 1НФ можно определить дальнейшие уровни нор-

мализации – вторую нормальную форму(2НФ), третью нормальную форму

(3НФ )и т.д. По существу, таблица находится в 2НФ, если она находится в 1НФ

и удовлетворяет, кроме того, некоторому дополнительному условию, суть которого будет рассмотрена ниже. Таблица находится в 3НФ, если она находится в 2НФ и, помимо этого, удовлетворяет еще другому дополнительному условию

и т.д.

Таким образом, каждая нормальная форма является в некотором смысле более ограниченной, но и более желательной , чем предшествующая. Это связано с тем, что «(N+1)-я нормальная форма» не обладает некоторыми непривлекательными особенностями, свойственными «N-й нормальной форме». Общий смысл дополнительного условия, налагаемого на (N+1)-ю нормальную форму по отношению к N-й нормальной форме, состоит в исключении этих непривлекательных особенностей.

Теория нормализации основывается на наличии той или иной зависимости между полями таблицы. Определены два вида таких зависимостей: функ-

циональные и многозначные.

Функциональная зависимость. Поле В таблицы функционально зависит от поля А той же таблицы в том и только в том случае, когда в любой заданный момент для каждого из различных значений поля А обязательно существует только одно из различных значений поля В. Отметим, что здесь допускается, что поля А и В могут быть составными.

Полная функциональная зависимость. Поле В находится в полной функ-

циональной зависимости от составного поля А, если оно функционально зависит от А и не зависит функционально от любого подмножества поля А.

Многозначная зависимость . Поле А многозначно определяет поле В той

Реляционная база данных - основные понятия

Часто, говоря о базе данных, имеют в виду просто некоторое автоматизированное хранилище данных. Такое представление не вполне корректно. Почему это так, будет показано ниже.

Действительно, в узком смысле слова, база данных - это некоторый набор данных, необходимых для работы (актуальные данные). Однако данные - это абстракция; никто никогда не видел "просто данные"; они не возникают и не существуют сами по себе. Данные суть отражение объектов реального мира. Пусть, например, требуется хранить сведения о деталях, поступивших на склад. Как объект реального мира - деталь - будет отображена в базе данных? Для того, чтобы ответить на этот вопрос, необходимо знать, какие признаки или стороны детали будут актуальны, необходимы для работы. Среди них могут быть название детали, ее вес, размеры, цвет, дата изготовления, материал, из которого она сделана и т.д. В традиционной терминологии объекты реального мира, сведения о которых хранятся в базе данных, называются сущностями - entities (пусть это слово не пугает читателя - это общепринятый термин), а их актуальные признаки - атрибутами (attributes).

Каждый признак конкретного объекта есть значение атрибута. Так, деталь "двигатель" имеет значение атрибута "вес", равное "50", что отражает тот факт, что данный двигатель весит 50 килограммов.

Было бы ошибкой считать, что в базе данных отражаются только физические объекты. Она способна вобрать в себя сведения об абстракциях, процессах, явлениях - то есть обо всем, с чем сталкивается человек в своей деятельности. Так, например, в базе данных можно хранить информацию о заказах на поставку деталей на склад (хотя он - не физический объект, а процесс). Атрибутами сущности "заказ" будут название поставляемой детали, количество деталей, название поставщика, срок поставки и т.д.

Объекты реального мира связаны друг с другом множеством сложных зависимостей, которые необходимо учитывать в информационной деятельности. Например, детали на склад поставляются их производителями. Следовательно, в число атрибутов детали необходимо включить атрибут "название фирмы-производителя". Однако этого недостаточно, так как могут понадобиться дополнительные сведения о производителе конкретной детали - его адрес, номер телефона и т.д. Значит, база данных должна содержать не только информацию о деталях и заказах на поставку, но и сведения об их производителях. Более того, база данных должна отражать связи между деталями и производителями (каждая деталь выпускается конкретным производителем) и между заказами и деталями (каждый заказ оформляется на конкретную деталь). Отметим, что в базе данных нужно хранить только актуальные, значимые связи.

Таким образом, в широком смысле слова база данных - это совокупность описаний объектов реального мира и связей между ними, актуальных для конкретной прикладной области. В дальнейшем мы будем исходить из этого определения, уточняя его по ходу изложения.

Реляционная модель данных

Итак, мы получили представление о том, что хранится в базе данных. Теперь необходимо понять, как сущности, атрибуты и связи отображаются на структуры данных. Это определяется моделью данных.

Традиционно все СУБД классифицируются в зависимости от модели данных, которая лежит в их основе. Принято выделять иерархическую, сетевую и реляционную модели данных. Иногда к ним добавляют модель данных на основе инвертированных списков. Соответственно говорят об иерархических, сетевых, реляционных СУБД или о СУБД на базе инвертированных списков.

По распространенности и популярности реляционные СУБД сегодня - вне конкуренции. Они стали фактическим промышленным стандартом, и поэтому отечественному пользователю придется столкнуться в своей практике именно с реляционной СУБД. Кратко рассмотрим реляционную модель данных, не вникая в ее детали.

Она была разработана Коддом еще в 1969-70 годах на основе математической теории отношений и опирается на систему понятий, важнейшими из которых являются таблица, отношение, строка, столбец, первичный ключ, внешний ключ.

Реляционной считается такая база данных, в которой все данные представлены для пользователя в виде прямоугольных таблиц значений данных, и все операции над базой данных сводятся к манипуляциям с таблицами. Таблица состоит из строк и столбцов и имеет имя, уникальное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущность), а каждая ее строка - конкретный объект. Так, таблица Деталь содержит сведения о всех деталях, хранящихся на складе, а ее строки являются наборами значений атрибутов конкретных деталей. Каждый столбец таблицы - это совокупность значений конкретного атрибута объекта. Так, столбец Материал представляет собой множество значений "Сталь", "Олово", "Цинк", "Никель" и т.д. В столбце Количество содержатся целые неотрицательные числа. Значения в столбце Вес - вещественные числа, равные весу детали в килограммах.

Эти значения не появляются из воздуха. Они выбираются из множества всех возможных значений атрибута объекта, которое называется доменом (domain). Так, значения в столбце материал выбираются из множества имен всех возможных материалов - пластмасс, древесины, металлов и т.д. Следовательно, в столбце Материал принципиально невозможно появление значения, которого нет в соответствующем домене, например, "вода" или "песок".

Каждый столбец имеет имя, которое обычно записывается в верхней части таблицы (Рис. 1 ). Оно должно быть уникальным в таблице, однако различные таблицы могут иметь столбцы с одинаковыми именами. Любая таблица должна иметь по крайней мере один столбец; столбцы расположены в таблице в соответствии с порядком следования их имен при ее создании. В отличие от столбцов, строки не имеют имен; порядок их следования в таблице не определен, а количество логически не ограничено.

Рисунок 1. Основные понятия базы данных.

Так как строки в таблице не упорядочены, невозможно выбрать строку по ее позиции - среди них не существует "первой", "второй", "последней". Любая таблица имеет один или несколько столбцов, значения в которых однозначно идентифицируют каждую ее строку. Такой столбец (или комбинация столбцов) называется первичным ключом (primary key). В таблице Деталь первичный ключ - это столбец Номер детали. В нашем примере каждая деталь на складе имеет единственный номер, по которому из таблицы Деталь извлекается необходимая информация. Следовательно, в этой таблице первичный ключ - это столбец Номер детали. В этом столбце значения не могут дублироваться - в таблице Деталь не должно быть строк, имеющих одно и то же значение в столбце Номер детали. Если таблица удовлетворяет этому требованию, она называется отношением (relation).

Взаимосвязь таблиц является важнейшим элементом реляционной модели данных. Она поддерживается внешними ключами (foreign key). Рассмотрим пример, в котором база данных хранит информацию о рядовых служащих (таблица Служащий) и руководителях (таблица Руководитель) в некоторой организации (Рис. 2 ). Первичный ключ таблицы Руководитель - столбец Номер (например, табельный номер). Столбец Фамилия не может выполнять роль первичного ключа, так как в одной организации могут работать два руководителя с одинаковыми фамилиями. Любой служащий подчинен единственному руководителю, что должно быть отражено в базе данных. Таблица Служащий содержит столбец Номер руководителя, и значения в этом столбце выбираются из столбца Номер таблицы Руководитель (см. Рис. 2 ). Столбец Номер Руководителя является внешним ключом в таблице Служащий.

Рисунок 2. Взаимосвязь таблиц базы данных.

Таблицы невозможно хранить и обрабатывать, если в базе данных отсутствуют "данные о данных", например, описатели таблиц, столбцов и т.д. Их называют обычно метаданными. Метаданные также представлены в табличной форме и хранятся в словаре данных (data dictionary).

Помимо таблиц, в базе данных могут храниться и другие объекты, такие как экранные формы, отчеты (reports), представления (views) и даже прикладные программы, работающие с базой данных.

Для пользователей информационной системы недостаточно, чтобы база данных просто отражала объекты реального мира. Важно, чтобы такое отражение было однозначным и непротиворечивым. В этом случае говорят, что база данных удовлетворяет условию целостности (integrity).

Для того, чтобы гарантировать корректность и взаимную непротиворечивость данных, на базу данных накладываются некоторые ограничения, которые называют ограничениями целостности (data integrity constraints).

Существует несколько типов ограничений целостности. Требуется, например, чтобы значения в столбце таблицы выбирались только из соответствующего домена. На практике учитывают и более сложные ограничения целостности, например, целостность по ссылкам (referential integrity). Ее суть заключается в том, что внешний ключ не может быть указателем на несуществующую строку в таблице. Ограничения целостности реализуются с помощью специальных средств, о которых речь пойдет в Разд. Сервер базы данных .

Язык SQL

Сами по себе данные в компьютерной форме не представляют интерес для пользователя, если отсутствуют средства доступа к ним. Доступ к данным осуществляется в виде запросов к базе данных, которые формулируются на стандартном языке запросов. Сегодня для большинства СУБД таким языком является SQL.

Появление и развития этого языка как средства описания доступа к базе данных связано с созданием теории реляционных баз данных. Прообраз языка SQL возник в 1970 году в рамках научно-исследовательского проекта System/R, работа над которым велась в лаборатории Санта-Тереза фирмы IBM. Ныне SQL - это стандарт интерфейса с реляционными СУБД. Популярность его настолько велика, что разработчики нереляционных СУБД (например, Adabas), снабжают свои системы SQL-интерейсом.

Язык SQL имеет официальный стандарт - ANSI/ISO. Большинство разработчиков СУБД придерживаются этого стандарта, однако часто расширяют его для реализации новых возможностей обработки данных. Новые механизмы управления данными, которые будут описаны в Разд. Сервер базы данных , могут быть использованы только через специальные операторы SQL, в общем случае не включенные в стандарт языка.

SQL не является языком программирования в традиционном представлении. На нем пишутся не программы, а запросы к базе данных. Поэтому SQL - декларативный язык. Это означает, что с его помощью можно сформулировать, что необходимо получить, но нельзя указать, как это следует сделать. В частности, в отличие от процедурных языков программирования (Си, Паскаль, Ада), в языке SQL отсутствуют такие операторы, как if-then-else, for, while и т.д.

Мы не будем подробно рассматривать синтаксис языка. Коснемся его лишь в той мере, которая необходима для понимания простых примеров. С их помощью будут проиллюстрированы наиболее интересные механизмы обработки данных.

Запрос на языке SQL состоит из одного или нескольких операторов, следующих один за другим и разделенных точкой с запятой. Ниже в таблице 1перечислены наиболее важные операторы, которые входят в стандарт ANSI/ISO SQL.

Таблица 1. Основные операторы языка SQL.

В запросах на языке SQL используются имена, которые однозначно идентифицируют объекты базы данных. В частности это - имя таблицы (Деталь), имя столбца (Название), а также имена других объектов в базе, которые относятся к дополнительным типам (например, имена процедур и правил), о которых речь пойдет в Разд. Сервер базы данных . Наряду с простыми, используются также сложные имена - например, квалификационное имя столбца (qualified column name) определяет имя столбца и имя таблицы, которой он принадлежит (Деталь.Вес). Для простоты в примерах имена будут записаны на русском языке, хотя на практике этого делать не рекомендуется.

Каждый столбец в любой таблице хранит данные определенных типов. Различают базовые типы данных - строки символов фиксированной длины, целые и вещественные числа, и дополнительные типы данных - строки символов переменной длины, денежные единицы, дату и время, логические данные (два значения - "ИСТИНА" и "ЛОЖЬ"). В языке SQL можно использовать числовые, строковые, символьные константы и константы типа "дата" и "время".

Рассмотрим несколько примеров.

Запрос "определить количество деталей на складе для всех типов деталей" реализуется следующим образом:

SELECT Название, Количество

FROM Деталь;

Результатом запроса будет таблица с двумя столбцами - Название и Количество, которые взяты из исходной таблицы Деталь. По сути, этот запрос позволяет получить вертикальную проекцию исходной таблицы (более строго, вертикальное подмножество множества строк таблицы). Из всех строк таблицы Деталь образуются строки, которые включают значения, взятые из двух столбцов - Название и Количество.

Запрос "какие детали, изготовленные из стали, хранятся на складе?", сформулированный на языке SQL, выглядит так:

FROM Деталь

WHERE Материал = "Сталь";

Результатом этого запроса также будет таблица, содержащая только те строки исходной таблицы, которые имеют в столбце Материал значение "Сталь". Этот запрос позволяет получить горизонтальную проекцию таблицы Деталь (звездочка в операторе SELECT означает выбор всех столбцов из таблицы).

Запрос "определить название и количество деталей на складе, которые изготовлены из пластмассы и весят меньше пяти килограммов" будет записан следующим образом:

SELECT Название, Количество

FROM Деталь

WHERE Материал = "Пластмасса"

AND Вес < 5;

Результат запроса - таблица из двух столбцов - Название, Количество, которая содержит название и число деталей, изготовленных из пластмассы и весящих менее 5 кг. По сути, операция выборки является операцией образования сначала горизонтальной проекции (найти все строки таблицы Деталь, у которых Материал = "Пластмасса" и Вес < 5), а затем вертикальной проекции (извлечь Название и Количество из выбранных ранее строк).

Одним из средств, обеспечивающих быстрый доступ к таблицам, являются индексы. Индекс - это структура базы данных, представляющая собой указатель на конкретную строку таблицы. Индекс базы данных используется так же, как индексный указатель в книге. Он содержит значения, взятые из одного или нескольких столбцов конкретной строки таблицы, и ссылку на эту строку. Значения в индексе упорядочены, что позволяет СУБД выполнять быстрый поиск в таблице.

Допустим, что сформулирован запрос к базе данных Склад:

SELECT Название Количество, Материал

FROM Деталь

WHERE Номер = "Т145-А8";

Если индексов для данной таблицы не существует, то для выполнения этого запроса СУБД должна просмотреть всю таблицу Деталь, последовательно выбирая из нее строки и проверяя для каждой из них условие выбора. Для больших таблиц такой запрос будет выполняться очень долго.

Если же был предварительно создан индекс по столбцу Номер таблицы Деталь, то время поиска в таблице будет сокращено до минимума. Индекс будет содержать значения из столбца Номер и ссылку на строку с этим значением в таблице Деталь. При выполнении запроса СУБД вначале найдет в индексе значение "Т145-А8" (и сделает это быстро, так как индекс упорядочен, а его строки невелики), а затем по ссылке в индексе определит физическое расположение искомой строки.

Индекс создается оператором SQL CREATE INDEX (СОЗДАТЬ ИНДЕКС). В данном примере оператор

CREATE UNIQUE INDEX Индекс детали

ON Деталь (Номер);

позволит создать индекс с именем "Индекс детали" по столбцу Номер таблицы Деталь.

Для пользователя СУБД интерес представляют не отдельные операторы языка SQL, а некоторая их последовательность, оформленная как единое целое и имеющая смысл с его точки зрения. Каждая такая последовательность операторов языка SQL реализует определенное действие над базой данных. Оно осуществляется за несколько шагов, на каждом из которых над таблицами базы данных выполняются некоторые операции. Так, в банковской системе перевод некоторой суммы с краткосрочного счета на долгосрочный выполняется в несколько операций. Среди них - снятие суммы с краткосрочного счета, зачисление на долгосрочный счет.

Если в процессе выполнения этого действия произойдет сбой, например, когда первая операция будет выполнена, а вторая - нет, то деньги будут потеряны. Следовательно, любое действие над базой данных должно быть выполнено целиком, или не выполняться вовсе. Такое действие получило название транзакции.

Обработка транзакций опирается на журнал, который используется для отката транзакций и восстановления состояния базы данных. Более подробно о транзакциях будет сказано в Разд. Обработка транзакций .

Завершая обсуждение языка SQL, еще раз подчеркнем, что это - язык запросов. На нем нельзя написать сколько-нибудь сложную прикладную программу, которая работает с базой данных. Для этой цели в современных СУБД используется язык четвертого поколения (Forth Generation Language - 4GL), обладающий как основными возможностями процедурных языков третьего поколения (3GL), таких как Си, Паскаль, Ада, так и возможностью встроить в текст программы операторы SQL, а также средствами управления интерфейсом пользователя (меню, формами, вводом пользователя и т.д.). Сегодня язык 4GL - это один из фактических стандартов средств разработки приложений, работающих с базами данных.

Реляционные БД

Реляционная база данных состоит из одной или нескольких связанных таблиц, структуру которых образуют столбцы и строки.

В реляционных базах данных приняты следующие обозначения:

Отношение - таблица;

Поле- набор однотипных записей для нескольких объектов (столбец);

Кортеж (запись) - строка таблицы, содержащая набор нескольких записей соответствующих одному объекту;

Атрибут - запись в строке одного поля.

Сущность - любой различимый объект, информация о котором хранится в базе данных.

Ключевые поля

Каждое отношение базы данных должно содержать в себе поле (или совокупность нескольких полей), однозначно идентифицирующее каждую запись отношения. Такие поля, позволяют связывать данные нескольких отношений и в конечном счете сформировать единую базу данных. Эти поля называют ключевыми полями.

Различают следующие виды ключей:

Потенциальный ключ - поле, атрибуты которого обеспечивают уникальность записи (в отношении таких полей может быть несколько).

Первичный ключ - один из потенциальных ключей, выбранный в качестве основного (как правило, имеет минимальную длину атрибута).

Внешний (вторичный) ключ - одно или несколько полей отношения, обеспечивающих связь с первичным ключом другого отношения.

В зависимости от количества полей образующих ключ выделяют:

Простой ключ - состоит из единственного атрибута, однозначно определяющего запись (номер зачетной книжки студента).

Составной ключ - состоит из двух и более атрибутов, совокупность которых однозначно определяет запись (серия и номер паспорта человека).

Если в отношении есть уникальное поле, однозначно определяющий каждую запись отношения, то его можно использовать в качестве первичного ключа, но значения его атрибутов должны быть различными для всех записей. Не следует использовать в качестве первичного ключа имена или фамилии людей, т. к. они могут повторятся и в одном отношении могут оказаться люди с одинаковы именем и фамилией. Даже если на данный момент фамилии всех людей зарегистрированных в базе данных разные, поле фамилия не должно использоваться в качестве ключевого, поскольку записи в отношении со временем могут быть изменены в связи с изменением состава людей учтенных в баз данных.

При выборе первичного ключа следует также учитывать, что атрибуты ключевого поля не могут быть пустыми. Если поле допускает пустые значения, то его не следует использовать в качестве первичного ключа.

Также при выборе первичного ключа следует учитывать, что его значения не должны меняются. Если же он меняется, то необходимо обеспечить обновление информации о данном изменении во всех связанных с данным полем отношениях. Применение первичного ключа с постоянным значением позволяет упростить синхронизацию между отношениями в базе данных.

Часто в качестве первичного ключа выбирают искусственно созданное поле, значения атрибутов которого не имеют фактического смысла. Таки полями могут быть Код или Номер , эти поля содержат только числовое обозначение строки, причем зачастую это обозначение выставляет компьютер при помощи счетчика. Такие коды не подвержены изменениям в отличие от полей содержащих фактические данные, т.к. Фамилия, Номер телефона, Адрес и т.д. могут меняться и повторятся.

В том случае если уникальность записи не может быть обеспечена одним полем применяется составной ключ, образованный двумя или более полями. Примером составного ключа могут являться поля серия и номер паспорта, отдельно серия и номер паспорта не могут гарантировать уникальность записи, т.к. есть паспорта с одинаковой серией, так же как и с одинаковым номером, но одновременное совпадение серии и номера двух паспортов невозможно.

Реляционная модель

Реляционная модель базы данных была предложена в 1969 г. математиком и научным сотрудником фирмы IBM Э.Ф. Коддом (E.F. Codd). Некоторые начальные сведения о реляционных базах данных содержатся в обзорной статье “БД и СУБД ” 2. Поскольку в настоящее время именно реляционные базы данных являются доминирующими, в этой статье (а также в статьях “Описание данных ”, “Обработка данных ” и “Проектирование БД ” 2) подробно рассматриваются наиболее существенные понятия реляционной модели.

Сразу отметим, что теория реляционных баз данных изначально была сформулирована на строгом математическом языке, и именно строгие, формально определенные математические понятия наилучшим образом описывают суть вещей. Вместе с тем в большинстве случаев можно без особого ущерба пожертвовать строгостью терминологии в пользу прозрачности изложения, что мы и будем стараться делать.

Основная идея реляционной модели заключается в следующем. База данных состоит из ряда неупорядоченных таблиц (в простейшем случае - из одной таблицы). Таблицами можно манипулировать посредством непроцедурных (декларативных) операций - запросов , результатами которых также являются таблицы.

Нередко слово “реляционная” (relational ) в термине “реляционная модель” трактуют, основываясь на том, что в реляционной базе данных устанавливаются связи (relate ) между таблицами. Такое объяснение удобно, но оно не является точным. В оригинальной системе терминов Кодда термины связи (relations ), атрибуты (attributes ) и кортежи (tuples ) употреблялись там, где большинство из нас пользуется более привычными терминами таблицы, столбцы (поля) и строки (записи).

При построении инфологической модели предметной области (см. “БД и СУБД ”, “Проектирование БД ” 2) выделяются сущности (объекты), описываются их свойств а (характеристики, атрибуты), существенные для целей моделирования, и устанавливаются связи между сущностями. На этапе перехода от инфологической к даталогической реляционной модели как раз и появляются таблицы. Как правило, каждая сущность представляется одной таблицей. Каждая строка таблицы (одна запись) соответствует одному экземпляру сущности, а каждое поле описывает некоторое свойство (атрибут) .

Например, если нам требуется хранить информацию о людях, включающую фамилию каждого, имя, отчество, ИНН, страну проживания и дату рождения, то сущностью является именно человек, а указанные данные - атрибутами. Сама сущность естественным образом становится названием таблицы.

Таблица “Человек”

Реляционная модель требует, чтобы каждая строка таблицы была уникальной, т.е. чтобы любые две строки различались значением хотя бы одного атрибута.

Традиционная табличная форма удобна, когда требуется представить сами данные. Если же, как в приведенном выше примере, интересует лишь структура - имена полей, то с точки зрения наглядности, удобства использования в схемах и экономии места удобнее изображать ее следующим образом:

Ключи

Ключом таблицы называется поле или группа полей, содержащие уникальные в рамках данной таблицы значения . Ключ однозначно определяет соответствующую строку таблицы. Если ключ состоит из одного поля, его часто называют простым , если из нескольких - составным . В приведенном выше примере ключом является поле ИНН (мы считаем известным тот факт, что ИНН в пределах страны являются уникальными).

Рассмотрим пример таблицы с составным ключом. На сайтах прогнозов погоды нередко представляют информацию следующим образом: для каждой даты указывают прогнозируемую температуру ночью, утром, днем и вечером. Для хранения указанной информации можно использовать таблицу следующего вида:

В этой таблице ни поле Дата, ни Время суток, ни Температура не являются ключами - в каждом из этих полей значения могут повторяться. Зато комбинация полей Дата+Время суток является уникальной и однозначно определяет строку таблицы. Это и есть составной ключ.

Нередко встречается ситуация, в которой выбор ключа не является однозначным. Вернемся к первому примеру. Допустим, в дополнение к фамилии, имени, отчеству, ИНН, дате рождения требуется хранить серию и номер общегражданского паспорта и серию и номер заграничного паспорта. Таблица будет иметь следующий вид.

В этой таблице можно выбрать целых три ключа. Один из них - простой (ИНН), два другие - составные (Серия+Номер общегражданского паспорта и Серия+Номер заграничного паспорта). В такой ситуации разработчик выбирает наиболее удобный с точки зрения организации БД ключ (в общем случае - ключ, на поиск значения которого требуется наименьшее время). Выбранный ключ в этом случае часто называют главным, или первичным , ключом, а другие комбинации столбцов, из которых можно сделать ключ, - возможными , или альтернативными, ключами. Отметим, что хотя бы один возможный ключ в таблице имеется всегда, так как строки не могут повторяться и, следовательно, комбинация всех столбцов гарантированно является возможным ключом.

При изображении таблиц первичные ключи таблиц принято выделять. Например, соответствующие поля часто подчеркивают. А Microsoft Access выделяет ключевые поля полужирным шрифтом.

Еще чаще, чем с неоднозначностью выбора ключа, разработчики сталкиваются с отсутствием ключа среди данных, которые требуется хранить. Подобный факт может быть установлен в процессе анализа предметной области. Например, если требуется хранить простой список людей - имена, фамилии, отчества и даты рождения, то ключа в этом наборе атрибутов нет вовсе - мыслимой является ситуация, когда у двух различных людей указанные данные совпадают полностью. В таком случае приходится искусственно вводить дополнительное поле, например, уникальный номер человека. Такой ключ в литературе иногда называют суррогатным . Нередко суррогатный ключ вводят и из соображений эффективности. Если, например, в таблице имеется длинный составной ключ, то разработчики часто вводят дополнительный короткий числовой суррогатный ключ и именно его делают первичным. Нередко так поступают даже при наличии простого ключа, имеющего “неудобный” (неэффективный для поиска) тип данных, например, строковый. Подобные операции уже не имеют отношения к теории, но сплошь и рядом встречаются на практике.

Внимательный читатель, возможно, обратит внимание на то, что ключ практически всегда можно расширить (если только в него не входят все поля таблицы) за счет включения избыточных полей. Формально такой ключ останется ключом, но с практической точки зрения это лишь игра понятиями. Такие ключи и за возможные-то не считают, поскольку всегда необходимо стремиться к минимизации длины (сложности) ключа.

Нормальные формы, нормализация

Не всякая таблица, которую мы можем нарисовать на бумаге или в Word’е, может быть таблицей реляционной базы данных. И не всякая таблица, которая может использоваться в реляционной базе данных, является правильной с точки зрения требования реляционной модели.

Во-первых, требуется, чтобы все данные в пределах одного столбца имели один и тот же тип (о типах см. “Описание данных ” 2). С этой точки зрения приведенный ниже пример не имеет смысла даже обсуждать:

Во-вторых, требуется, чтобы в таблице был назначен первичный ключ .

Указанные требования являются необходимыми, но недостаточными. В теории реляционных баз данных вводятся понятия так называемых “нормальных форм” - требований к организации данных в таблицах. Нормальные формы нумеруются последовательно, по мере ужесточения требований. В правильно спроектированной БД таблицы находятся как минимум в третьей нормальной форме. Соответственно, мы рассмотрим первые три нормальные формы. Напомним, что мы имеем дело с таблицами, удовлетворяющими двум сформулированным выше основным требованиям.

Первая нормальная форма (1НФ)

Первая нормальная форма предписывает, что все данные, содержащиеся в таблице, должны быть атомарными (неделимыми ). Перечень соответствующих атомарных типов данных определяется СУБД. Требование 1НФ совершенно естественное. Оно означает, что в каждом поле каждой записи должна находиться только одна величина, но не массив и не какая-либо другая структура данных. Приведем осмысленный пример таблицы, которая не находится в 1НФ. Пусть у нас имеются списки оценок учеников по некоторому предмету.

Так как значение поля Оценки не является атомарным, таблица не соответствует требованиям 1НФ.

О возможном способе представления списка оценок написано в методических рекомендациях к статье “Проектирование БД” 2.

Вторая нормальная форма (2НФ)

Говорят, что таблица находится во второй нормальной форме, если она находится в 1НФ и каждый не ключевой столбец полностью зависит от первичного ключа. Другими словами, значение каждого поля должно полностью определяться значением первичного ключа. Важно отметить, что зависимость от первичного ключа понимается именно как зависимость от ключа целиком, а не от отдельной его составляющей (в случае составного ключа). Приведем пример таблицы, которая не находится во 2НФ. Для этого вернемся к примеру прогноза погоды и дополним таблицу еще одним столбцом - временем восхода солнца (это вполне правдоподобный пример, такого рода информация часто приводится на сайтах прогноза погоды).

Как мы помним, данная таблица имеет составной ключ Дата+Время суток. Поле Температура полностью зависит от первичного ключа - с ним проблем нет. А вот поле Восход зависит лишь от поля Дата, Время суток на время восхода естественным образом не влияет.

Здесь уместно задаться вопросом: а в чем практический смысл 2НФ? Какая польза от этих ограничений? Оказывается - большая. Допустим, что в приведенном выше примере разработчик проигнорирует требования 2НФ. Во-первых, скорее всего возникнет так называемая избыточность - хранение лишних данных. Ведь если для одной записи с данной датой уже хранится время восхода, то для всех других записей с данной датой оно должно быть таким же и хранить его, вообще говоря, незачем.

Обратим внимание на слова “должно быть”. А если не будет? Ведь на уровне БД это никак не контролируется - ключ в таблице составной, одинаковые даты могут быть (и по смыслу скорее всего будут). И никакие формальные ограничения (а наше понимание, что “такого не может быть”, к таковым не относится) не запрещают указать разное время восхода для одной и той же даты.

Третья нормальная форма (3НФ)

Говорят, что таблица находится в 3НФ, если она соответствует 2НФ и все не ключевые столбцы взаимно независимы.

Взаимную зависимость столбцов удобно понимать следующим образом: столбцы являются взаимно зависимыми, если нельзя изменить один из них, не изменяя другой.

Приведем пример таблицы, которая не находится в 3НФ. Рассмотрим пример простой записной книжки для хранения домашних телефонов людей, проживающих, возможно, в различных регионах страны.

В этой таблице присутствует зависимость между не ключевыми столбцами Город и Код города, следовательно, таблица не находится в 3НФ.

Отметим, что наличие указанной выше зависимости разработчик определяет, анализируя предметную область, - никакими формальными методами подобную коллизию увидеть нельзя. При изменении свойств предметной области зависимость между столбцами может и исчезнуть. Например, если в пределах одного города вводятся различные коды (как 495 и 499 в Москве), соответствующие столбцы перестают быть связанными с точки зрения нарушения требований 3НФ.

В теории реляционных баз данных рассматриваются и формы высших порядков - нормальная форма Бойса - Кодда, 4НФ, 5НФ и даже выше. Большого практического значения эти формы не имеют, и разработчики, как правило, всегда останавливаются на 3НФ.

Нормализация БД

Нормализация представляет собой процесс приведения таблиц базы данных к выбранной нормальной форме. Нормализация до 2НФ, как правило, сводится к декомпозиции - разбиению одной таблицы на несколько. Нормализация до 3НФ обычно может быть выполнена удалением зависимых (вычисляемых) столбцов. В некоторых случаях при нормализации до 3НФ приходится также производить декомпозицию.

Многотабличные БД, связи между таблицами, внешние ключи

На практике однотабличные базы данных встречаются достаточно редко, поскольку с точки зрения моделирования базой данных предметной области наличие одной таблицы означает наличие одной сущности. В свою очередь, наличие нескольких сущностей обычно означает наличие связей между ними.

Не ставя целью полное проектирование БД, рассмотрим пример, позволяющий продемонстрировать связи в многотабличных БД.

Пусть мы имеем дело со школой, в которой есть ученики, сгруппированные по классам, и учителя, преподающие некоторые предметы. У нас сразу выделяются четыре сущности: ученики, учителя, классы и предметы. Эти сущности уже дают нам четыре таблицы.

Далее нам требуется решить вопрос об атрибутах сущностей - какую именно информацию мы будем хранить. Поскольку наш пример носит исключительно демонстрационный характер, постараемся минимизировать объем хранимой информации. Договоримся для каждого ученика хранить фамилию и имя, для класса - номер параллели и букву, идентифицирующую класс внутри параллели, для учителя - фамилию, имя и отчество, для предмета - только его название.

Теперь нам следует решить вопрос с первичными ключами. Таблицы учеников и учителей в принципе не имеют ключа, поэтому мы введем в них суррогатный числовой ключ - номер. Таблицы классов и предметов, вообще говоря, имеют ключи. В таблице классов ключ составной, его образуют атрибуты Номер параллели+Буква, а в таблице предметов простой ключ состоит из единственного поля - названия предмета. Вспомним, что, говоря о ключах, мы упоминали о том, что суррогатные ключи часто добавляют из соображений эффективности, стремясь избавиться от составных ключей или ключевых полей неудобных типов, например, строковых. Так мы и поступим. Добавим в каждую из таблиц суррогатный числовой ключ.

В результате мы получим следующий набор таблиц, соответствующих описываемым сущностям.

Понимая, с какой предметной областью имеем дело, мы знаем, что наши сущности существуют не сами по себе - они связаны некоторыми отношениями, которые мы обозначили выше. Но как их связать технически? Тут не обойтись без введения дополнительных полей и даже дополнительных таблиц. Разберемся с отношениями между сущностями по порядку.

Чтобы отнести ученика к некоторому классу, заведем в таблице “Ученик” дополнительное поле Номер класса. (Понятно, что его тип должен полностью совпадать с типом поля Номер класса в таблице “Класс”.) Теперь мы можем связать таблицы “Ученик” и “Класс” по совпадающим значениям полей Номер класса (мы не случайно назвали эти поля одинаково, на практике так часто поступают, чтобы легко ориентироваться в связывающих полях). Заметим, что одной записи в таблице “Класс” может соответствовать много записей в таблице “Ученик” (и на практике скорее всего соответствует - трудно представить себе класс из одного ученика). О таких таблицах говорят, что они связаны отношением “один ко многим ”. А поле Номер класса в таблице “Ученик” называют внешним ключом . Как видим, назначение внешних ключей - связывание таблиц. Отметим, что внешний ключ всегда ссылается на первичный ключ связанной таблицы (т.е. внешний ключ находится на стороне “многих”). Связанный с внешним первичный ключ называют родительским , хотя этот термин используется реже.

Проиллюстрируем сказанное схемой в стиле Microsoft Access (подробнее о “Схеме данных” Access написано в статье “Описание данных” 2).

Теперь вспомним об учителях и предметах. Анализируя предметную область (только так - ведь истинное положение вещей из самой формальной модели извлечь невозможно), мы замечаем, что тип связи между сущностями “учитель” и “предмет” иной, нежели рассмотренный выше. Ведь не только один предмет могут вести много учителей, но и один учитель может вести много предметов. Таким образом, между этими сущностями имеется связь “многие ко многим ”. Тут уже не обойтись введением дополнительных полей (попробуйте!). Связи “многие ко многим” всегда разрешаются посредством введения дополнительной таблицы. А именно, организуем таблицу “Учитель-Предмет”, имеющую следующую структуру:

Таблица “Учитель-Предмет”

Эта таблица имеет составной ключ, образованный из двух ее полей. И таблица “Учитель”, и таблица “Предмет” связаны с данной таблицей отношением “один ко многим” (разумеется, в обоих случаях “многие” находятся на стороне “Учитель-Предмет”). Соответственно, в таблице “Учитель-Предмет” имеются два внешних ключа (оба - части составного первичного ключа, что не воспрещается), служащие для связи с соответствующими таблицами.

На практике, помимо рассмотренных отношений “один ко многим” и “многие ко многим”, встречается и отношение “один к одному ”. С точки зрения теории такое отношение интереса не представляет, так как две таблицы, связанные отношением “один к одному”, всегда можно просто объединить в одну. Тем не менее в реальных базах данных отношение “один к одному” применяется для оптимизации обработки данных. Проиллюстрируем сказанное примером.

Допустим, мы храним очень много разнообразной информации о людях - данные их всевозможных документов, телефоны, адреса и пр. Скорее всего боRльшая часть этих данных будет использоваться очень редко. А часто нам потребуются лишь фамилия, имя, отчество и телефон. Тогда имеет смысл организовать две таблицы и связать их отношением “один к одному”. В одной (небольшой) таблице хранить часто используемую информацию, в другой - остальную. Естественно, что таблицы, связанные отношением “один к одному”, имеют один и тот же первичный ключ.

Правила целостности

Реляционная модель определяет два общих правила целостности базы данных: целостность объектов и ссылочная целостность.

Правило целостности объектов очень простое. Оно требует, чтобы первичные ключи таблиц не содержали неопределенных (пустых) значений .

Правило ссылочной целостности требует, чтобы внешние ключи не содержали несогласованных с родительскими ключами значений . Возвращаясь к рассмотренному выше примеру, мы должны потребовать, например, чтобы ученики относились лишь к классу, номер которого указан в таблице “Классы”.

Большинство СУБД умеют следить за целостностью данных (разумеется, это требует соответствующих усилий и от разработчика на этапе описания структур данных). В частности, для поддержания ссылочной целостности используются механизмы каскадирования операций. Каскадирование подразумевает, в частности, то, что при удалении записи из “родительской” таблицы, связанной с другой таблицей отношением “один ко многим”, из таблицы “многих” автоматически (самой СУБД, без участия пользователя) удаляются все связанные записи. И это естественно, ведь такие записи “повисают в воздухе”, они более ни с чем не связаны.

Индексация

Индексация - крайне важная с точки зрения практического применения, но факультативная с позиции чистой теории вещь. Основное назначение индексации - оптимизация (убыстрение) поиска (и, соответственно, некоторых других операций с базой данных). Индексация в любом случае требует дополнительных ресурсов (на физическом уровне чаще всего создаются специальные индексные файлы). Операции, связанные с модификацией данных, индексация может даже замедлять, поэтому индексируют обычно редко изменяемые таблицы, в которых часто производится поиск.

Индексный файл очень похож на индекс обычной книги. Для каждого значения индекса хранится список строк таблицы, в которых содержится данное значение. Соответственно, для поиска не надо просматривать всю таблицу - достаточно заглянуть в индекс. Зато при модификации записей может потребоваться перестроить индекс. И на это уходит дополнительное время.

Разумеется, и речи не идет о том, чтобы излагать теорию реляционных баз данных в рамках базового курса информатики! Тем не менее эта статья очень важна для нашей энциклопедии, поскольку в данном случае мы имеем дело с материалом, который не может быть в полном объеме изложен на уроках, но учитель владеть им должен. Почему?

Во-первых, потому что ряд понятий изучаются как раз в рамках базового курса. Это и табличное представление данных, и ключи таблиц. А все мы знаем, что очень трудно грамотно и точно изложить лишь некоторые понятия, не представляя общей картины.

Во-вторых, выполняя с детьми простые запросы к базам данных (соответствующий материал изложен в статье “Обработка данных” 2), необходимо иметь дело с правильными с точки зрения реляционной теории таблицами. Не требуется объяснять ученикам, что эти таблицы правильные, а “вот если бы…, то таблица была бы неправильной”, но недопустимо использовать плохие примеры.

В профильном курсе информатики ситуация может быть принципиально иной. Важнейшая и крайне продуктивная форма работы в профильных классах - проектная. В рамках учебных проектов можно и нужно разрабатывать несложные базы данных, и здесь не обойтись без основ изложенной теории. Необходимо, однако, учитывать следующее:

Моделируемые предметные области должны быть не слишком большими;

Они должны быть очень хорошо знакомы учащимся (в этом смысле изрядно поднадоевший всем проект “Школа” - не худший выбор!);

Наивно ожидать, что, прослушав основы теории, ученики смогут что-то спроектировать сами. Каждый шаг необходимо проходить вместе с ними, подробно аргументируя свои действия.