Модели данных: особенности, классификация и описание

Реляционная модель данных: кем, когда и для чего создана

Реляционная модель данных — созданная Эдгаром Коддом логическая модель данных, описывающая:

  • структуры данных в виде (изменяющихся во времени) наборов отношений;
  • теоретико-множественные операции над данными: объединение, пересечение разность и декартово произведение;
  • специальные реляционные операции: селекция, проекция, соединение и деление;
  • специальные правила, обеспечивающие целостность данных.

Эдгар Франк «Тед» Кодд — (23 августа 1923 —18 апреля 2003) — британский учёный, работы которого заложили основы теории реляционных баз данных. Работая в компании IBM, он создал реляционную модель данных. В 1970 издал работу «A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks», которая считается первой работой по реляционной модели данных.

Реляционная модель данных — это способ рассмотрения данных, то есть предписание для способа представления данных (посредством таблиц) и для способа работы с таким представлением (посредством операторов). Она связана с тремя аспектами данных: структурой (объекты), целостностью и обработкой данных (операторы).

В 2002 журнал Forbes поместил реляционную модель данных в список важнейших инноваций последних 85 лет.

Цели создания реляционной модели данных:

  • обеспечение более высокой степени независимости от данных;
  • создание прочного фундамента для решения семантических вопросов и проблем непротиворечивости и избыточности данных;
  • засширение языков управления данными за счёт включения операций над множествами.

Структура данных в реляционной модели данных

Реляционная модель данных предусматривает структуру данных, обязательными объектами которой являются:

отношение;атрибут;домен;кортеж;степень;кардинальность;первичный ключ.

Отношение — это плоская (двумерная) таблица, состоящая из столбцов и строк:

ID Фамилия Имя Должность г.р.
1 Петров Игорь Директор 1968
2 Иванов Олег Юрист 1973
3 Ким Елена Бухгалтер 1980
4 Сенин Илья Менеджер 1981
5 Васин Сергей Менеджер 1978

Атрибут — это поименованный столбец отношения.

Домен — это набор допустимых значений для одного или нескольких атрибутов.

Кортеж — это строка отношения.

Степень определяется количеством атрибутов, которое оно содержит

Кардинальность — это количество кортежей, которое содержит отношение.

Первичный ключ — это уникальный идентификатор для таблицы.

Соответствие между формальными терминами реляционной модели данных и неформальными:

  • отношение (формальный термин) — таблица (неформальный термин);
  • атрибут — столбец;
  • кортеж — строка или запись;
  • степень — количество столбцов;
  • кардинальное число — количество строк;
  • первичный ключ — уникальный идентификатор;
  • домен — общая совокупность допустимых значений.

Отношения и их реализация в реляционной модели данных

Отношение R на множестве доменов D1, D2, …, Dn — это подмножество декартова произведения этих доменов:

R ⊆ D1 × D2 × … × Dn

Пример 1. Определены домены: D1 — множество фамилий преподавателей, D2 — множество аудиторий, D3 — множество учебных групп, D4 — множество учебных дисциплин. Записать отношения: 1) закрепление преподавателей за учебными курсами; 2) расписание занятий в группах.

Решение.

1) закрепление преподавателей за учебными курсами:

R ⊆ D1 × D4.

Это отношение определяет множество преподавателей, ведущих множество учебных дисциплин.

2) расписание занятий в группах:

R ⊆ D2 × D3 × D4.

Это отношение определяет множество аудиторий, в которых проводятся занятия по множеству учебных дисциплин для множества учебных групп.

Свойства отношений:

  • уникальное имя отношения;
  • уникальное имя атрибута;
  • нет одинаковых кортежей;
  • кортежи не упорядочены сверху вниз;
  • атрибуты не упорядочены слева направо;
  • все значения атрибутов атомарные (нормализованное отношение).

Таким образом, реляционная база данных — это набор нормализованных отношений. Для того, чтобы перейти к видам отношений, введём понятие переменной отношения. Переменная отношения — это именованный объект, значение которого может изменяться с течением времени. Переменная отношения в разное время — это различные таблицы базы данных, у которых разные строки, но одинаковые столбцы.

Виды отношений:

  • именованное отношение;
  • базовое отношение;
  • производное отношение;
  • выражаемое отношение;
  • представление (view);
  • снимки (snapshot);
  • результат запроса;
  • промежуточный результат.

Именованное отношение — это переменная отношения, определённая в СУБД (системе управления базами данных) посредством оператора CREATE (CREATE TABLE, CREATE BASE RELATION, CREATE VIEW, CREATE SNAPSHOT).

Базовое отношение — это именованное отношение, которое не является производным. Существование базового отношения не зависит от существования других отношений.

Производное отношение — это отношение, которое определено через другие именованные отношения. Производное отношение зависит от существования других — базовых — отношений.

Выражаемое отношение — это отношение, которое можно получить из набора именованных отношений посредством некоторого реляционного выражения. Каждое именованное отношение является выражаемым отношений, но не наоборот. Примеры выражаемых отношений — базовые отношения, представления, снимки, промежуточные и окончательные результаты. Множество всех выражаемых отношений — это множество всех базовых и всех производных отношений.

Представление — это именованное производное отношение. Представлены в базе данных в виде определения. Представление не хранится в физической памяти системы управления базой данных (СУБД), а формируется с использованием других именованных отношений.

Снимки (snapshot) — это то же, что и представление, но с физическим сохранением и с периодическим обновлением.

Результат запроса — это неименованное производное отношение. СУБД не обеспечивает постоянного существования результатов запросов. Для сохранения результата запроса его можно присвоить какому-либо именованному отношению.

Промежуточный результат — это неименованное производное отношение, являющееся результатом подзапроса, вложенного в бОльшее выражение.

Ключи отношения в реляционной модели данных

Ключи отношения могут быть следующми:

  • суперключ;
  • потенциальный ключ;
  • первичный ключ;
  • внешний ключ;
  • суррогатный ключ.

Ключ отношения — это подсхема исходной схемы отношения, состоящая из одного или нескольких атрибутов, для которых декларируется условие уникальности значений в кортежах отношений. При объявлении схемы базового отношения могут быть заданы объявления нескольких ключей.

Ключ отношения может быть простым или составным. Простой ключ – это ключ, состоящий из одного и не более атрибута. Составной ключ -ключ, состоящий из двух и более атрибутов.

Суперключ — это атрибут или множество атрибутов, которое единственным образом идентифицирует кортеж данного отношения. Он может включать дополнительные атрибуты. Суперключ не обладает свойством неизбыточности.

Потенциальный ключ — это подмножество атрибутов отношения, удовлетворяющее требованиям уникальности и неизбыточности. Он обладает следующими свойствами. Уникальность: в таблице нет двух разных строк с одинаковыми значениями в нашем потенциальном ключе. Неизбыточность: нельзя убрать один из столбцов из ключа, так, чтобы он не потерял уникальности. В отношении может быть больше одного потенциального ключа.

Первичный ключ (primary key, PK) — это один из потенциальных ключей отношения, выбранный в качестве основного ключа. Допустимо объявление одного и только одного первичного ключа. Атрибуты первичного ключа не могут принимать значения Null.

Внешний ключ (foreign key, FK) — это ключ, объявленный в базовом отношении, который при этом ссылается на первичный того же самого или какого-то другого базового отношения.

Суррогатный ключ — это служебный атрибут, добавленный к уже имеющимся информационным атрибутам отношения. Предназначение суррогатного ключа — служить первичным ключом отношения. Значение этого атрибута генерируется искусственно.

Пример 2. Есть база данных сети аптек. В ней есть таблица «Аптеки», в которую занесены все аптеки сети, и есть таблица «Препараты». Кроме того, есть таблица «Наличие», в которую заносятся данные о наличии препаратов в каждой аптеке. В таблице наличие есть поля: «Аптека» (в ней — идентификаторы аптек), «Препарат» (в ней — идентификаторы препаратов), «Количество». Возникает проблема: в случае поступления в аптеку некоторого количества препарата можно не заметить, что в той же аптеке тот же препарат уже содержится в некотором количестве и сделать новую записись в таблице, в которой аптека и препарат будут повторяться. Как на уровне ключей избежать этой проблемы?

Решение. Можно объявить первичным ключём таблицы «Наличие» составной ключ, состоящий из идентификатора аптеки и идентификатора препарата. Тогда в таблице невозможно повторение в разных записях сочетания аптеки и прапарата. Первичный ключ может быть не только простым, но и составным.

Целостность данных в реляционной модели данных

Понятия реляционной целостности:

  • определитель NULL;
  • целостность сущностей;
  • ссылочная целостность;
  • корпоративные ограничения целостности.

Определитель NULL. Значение Null обозначает тот факт, что значение не определено. Null не принадлежит никакому типу данных и может присутствовать среди значений любого атрибута, определенного на любом типе данных. Двуместная «арифметическая» операция с Null даёт Null. Операция сравнения с Null даёт UNKNOWN.

Целостность сущностей. Требование целостности сущности означает, что первичный ключ должен полностью идентифицировать каждую сущность, а поэтому в составе любого значения первичного ключа не допускается наличие неопределенных значений. Значение атрибута должно быть атомарным.

Ссылочная целостность. Требование целостности по ссылкам состоит в том, что для каждого значения внешнего ключа, появляющегося в кортеже значения-отношения ссылающейся переменной отношения, либо в значении-отношении переменной отношения, на которую указывает ссылка, должен найтись кортеж с таким же значением первичного ключа, либо значение внешнего ключа должно быть полностью неопределенным. Существуют правила удаления кортежа из отношения, на которое ведет ссылка.

Ссылочная целостность: удаление кортежа. Существует три подхода удаления кортежа из отношения, на которое ведет ссылка.

  1. Ограничение удаления–Delete: Restrict.
  2. Каскадное удаление–Delete: Cascade.
  3. Установка значения NULL, перевод значения внешнего ключа в неопределённое состояние – Delete: Set NULL.

Ограничение удаления. Запрещается производить удаление кортежа, для которого существуют ссылки. Сначала нужно либо удалить ссылающиеся кортежи, либо соответствующим образом изменить значения их внешнего ключа.

Каскадное удаление. При удалении кортежа из отношения, на которое ведет ссылка, из ссылающегося отношения автоматически удаляются все ссылающиеся кортежи.

Установка значения NULL. При удалении кортежа, на который имеются ссылки, во всех ссылающихся кортежах значение внешнего ключа автоматически становится полностью неопределенным.

Пример 3. Есть база данных портала новостей. В ней есть таблица «Рубрики» (политика, экономика, спорт и т.д), есть таблица «Автора» (фамилии и имена авторов). Есть таблица «Тексты», в которой в каждой записи о тексте новости есть поля «Рубрика» (с идентификаторами рубрик из соответствующей таблицы) и «Автор» (с идентификаторами рубрик из соответствующей таблицы). Какими способами можно добиться, чтобы при удалении рубрики и автора была соблюдена ссылочная целостоность данных?

Решение. Первый способ: установить запрет на удаление рубрики или автора из соответствующих таблиц, в случае, если в таблицы «Тексты» есть ссылки на эту рубрику или на этого автора. Второй способ: задать автоматическое удаление из таблицы «Тексты» записей, в которой фигурируют эта рубрика или этот автор. Третий способ: в случае удаления рубрики или автора из соответствующих таблиц в ссылающихся кортежах таблицы «Тексты» значения идентификатора этой рубрики или этого автора становятся неопределёнными (NULL).

Как это делается на уровне языка запросов SQL — в материале SQL ALTER TABLE — изменение таблицы базы данных.

Корпоративные ограничения целостности — это дополнительные правила поддержки целостности данных, определяемые пользователями или администраторами базы данных.

Поделиться с друзьями

Реляционные базы данных и язык SQLК оглавлению

Иерархическая база данных. Иерархическая модель данных

Здравствуйте, уважаемые посетители моего скромного блога для начинающих вебразработчиков и web мастеров ZametkiNaPolyah.ru. Продолжаем рубрику Заметки о MySQL, в которой уже были публикации: Нормальные формы и транзитивная зависимость, избыточность данных в базе данных, типы и виды баз данных, настройка MySQL сервера и файл my.ini, MySQL сервер, установка и настройка, Архитектура СУБД и архитектура баз данных, Сетевая база данных, сетевая модель данных. Я продолжаю рассматривать различные модели данных, и сегодня мы поговорим про иерархическую модель данных или иначе – иерархическую базу данных.

Стоит сказать, что иерархическая база данных является частным случаем сетевой модели данных, о которой мы говорили в предыдущей публикации. Но дело все в том, что и иерархическая модель данных, и сетевые базы данных являются мало эффективными, и постепенно от их использования отказываются. Иерархические и сетевые СУБД остались только в некоторых крупных фирмах, которые наполняли такие базы годами. И сейчас основной проблемой для таких фирм является проблема совместимости иерархических и сетевых баз данных с реляционными базами данных. Ну а сегодня мы просто поговорим про иерархическую базу данных.

Не забываем подписываться на RSS-ленту и на публичную страницу Вконтакте.

Иерархическая модель данных

Иерархическая модель данных является частным случаем сетевой модели данных, структура иерархической базы данных немного проще сетевой и, соответственно, иерархические базы данных даже менее эффективны, чем сетевые. Иерархическая модель данных, как и сетевые БД опирается на теорию графов.

image

Иерархическая база данных. Иерархическая модель данных.

В основе иерархической модели данных лежит один главный элемент (главный узел), с которого все и начинается, такой элемент называет корневым элементом, в теории графов это называется корнем дерева. Вообще, по сути, что сетевая база данных, что иерархическая база данных имеет древовидную структуру. Все элементы или узлы, которые находятся ниже корневого узла иерархической модели, являются потомками корня. Стоит сказать, что и иерархическая база данных, и сетевая база данных оптимизированы на чтение информации из БД, но не на запись информации в базу данных, эта особенность обусловлена самой моделью данных.

Узлы дерева, которые находятся на одном уровне, обычно называются братьями. Узлы, которые находятся ниже какого-то определенного уровня, являются дочерними узлами    по отношению к нему. Иерархическую модель данных можно сравнить с файловой системой компьютера. Компьютер умеет очень быстро работать с отдельными файлами: удалять конкретный файл, редактировать файл, копировать или перемещать файл. Но операция проверки компьютера антивирусом может происходить достаточно длительное время.

Точно такие же особенности присуще иерархической СУБД, то есть базы данных, имеющие иерархическую структуру, умеют очень быстро находить и выбирать информацию и отдавать ее пользователю. Но структура иерархической модели данных не позволяет столь же быстро перебирать информацию. Ну, это видно из рисунка, представленного выше. Допустим, что нам необходимо найти все записи, содержащие слово «сотрудник». Как будет поступать иерархическая СУБД в этом случае? А поступать она будет следующим образом: свой поиск она начнет с корневого элемента иерархической модели данных, проверив его, она начнет проверять его связи, если связей будет несколько, то она пойдет проверять в крайний левый дочерний элемент, расположенный на уровень ниже.

Затем иерархическая СУБД проверит содержимое этого элемента и его связи, если связей опять будет несколько, то она отправится опять-таки в крайний левый дочерний элемент, чтобы проверить его содержимое, проверив его содержимое она увидит, что у этого узла нет дочерних элементов и вернется в родительский узел этого узла, чтобы проверить, есть ли у него еще дочерние элементы. И так постепенно, узел за узлом, спуская и поднимаясь по иерархии узлов СУБД переберет все узлы и выдаст нам все записи, в которых есть слово «сотрудник». Ну, думаю, что с иерархической моделью данных мы более-менее разобрались (если не разобрались, то пишите в комментарии), можно приступить к рассмотрению структуры иерархической базы данных.

Структура иерархической базы данных

Самые первые в мире СУБД использовали иерархическую модель данных, иерархические базы данных появились даже раньше, чем сетевая модель хранения данных. Поэтому структура иерархической базы данных немного проще, чем структура сетевой БД.  И так, основными информационными единицами иерархической модели данных являются сегмент и поле. Поле данных является наименьшей неделимой информационной единицей иерархической базы данных, доступной пользователю. У сегмента данных можно определить его тип и экземпляр сегмента.

image

Иерархическая база данных. Иерархическая модель данных.

Экземпляр сегмента образуется из конкретных значений полей данных. Тип сегмента – это именованная совокупность всех типов полей данных, входящих в данный сегмент. Если ориентироваться по рисунку выше, то тип сегмента – это родительский элемент и все его дочерние элементы. Как я уже говорил: иерархическая модель данных базируется на теории графов, но если структура сетевой БД описывается ориентированным графом (графом со стрелочками), то структура иерархической базы данных описывается неориентированным графом. Характерной особенностью структуры иерархической модели данных является то, что у любого потомка или дочернего элемента может быть только один предок или родительский элемент.

Каждый узел иерархического дерева или каждый элемент иерархической базы данных является сегментом данных. Линии, соединяющие сегменты – это связи между информационными объектами иерархической базы данных. Рисунок должен внести дополнительную ясность:

На концептуальном уровне иерархическая база данных является частным случаем сетевой модели данных.

Преобразование концептуальной модели в иерархическую модель данных

Преобразование концептуальной модели в иерархическую модель данных происходит аналогично преобразованию в сетевую модель данных, но существую некоторые тонкости, о которых мы и поговорим. Эти тонкости связаны с тем, что структура иерархической базы данных должна быть представлена в виде дерева, то есть данные иерархической модели должны быть организованы в виде дерева.

Как вы помните: дуги, соединяющие узлы между собой, – это связи. Связи бывают один к одному и один ко многим. Преобразование связей один ко многим происходит автоматически в том случае, если потомок иерархического дерева имеет только одного предка. Происходит это следующим образом: Каждый объект с его атрибутами, участвующий в такой связи, становится логическим сегментом. Между двумя логическими сегментами устанавливается связь типа «один ко многим». Сегмент со стороны «много» становится потомком, а сегмент со стороны «один» становится предком. Согласитесь, что преобразование в иерархическую модель данных похоже на преобразование в сетевую модель.

Ситуация значительно усложняется, если потомок в связи имеет не одного, а двух и более предков. Так как подобное положение является невозможным для иерархической модели, то отражаемая структура данных нуждается в преобразованиях, которые сводятся к замене одного дерева, например, двумя (если имеется два предка). В результате такого преобразования в базе данных появляется избыточность, так как единственно возможный выход из этой ситуации — дублирование данных.

Управление иерархическими данными

У иерархической модели данных существует два средства управления данными: языковые средства описания данных (ЯОД) и языковые средства манипулирования данными (ЯМД). Физическая структура иерархической базы данных описывает: логическую структуру иерархической модели данных и саму структуру хранения базы данных.

При этом способ доступа устанавливает способ организации взаимосвязи физических записей. Определены следующие способы доступа:

  • иерархически последовательный;
  • иерархически индексно-последовательный;
  • иерархически прямой;
  • иерархически индексно-прямой;
  • индексный.

Помимо того, что обязательно должно быть задано имя иерархической базы данных и способа доступа к каждому элементу иерархической модели данных, описание иерархической БД должно содержать определение типов каждого сегмента данных, входящих в базу данных, в соответствие с выстроенной иерархией. Описание типов сегмента следует начинать с корня иерархической модели. Особенностью иерархических баз данных является то, что каждая физическая база данных может содержать только один корень, но в одной иерархической системе может находиться несколько физических баз данных.

Среди операторов манипулирования данными для иерархической базы данных  можно выделить операторы поиска данных, операторы поиска данных с возможностью модификации, операторы модификации данных. Набор операций манипулирования данными в иерархической модели данных не так уж обширен, но этого набора вполне достаточно для управления и поддержания иерархических баз данных. Примеры типичных операторов поиска данных:

  • найти указанное дерево БД;
  • перейти от одного дерева к другому;
  • найти экземпляр сегмента, удовлетворяющий условию поиска;
  • перейти от одного сегмента к другому внутри дерева;
  • перейти от одного сегмента к другому в порядке обхода иерархии.

Примеры типичных операторов поиска данных с возможностью модификации:

  • найти и удержать для дальнейшей модификации единственный экземпляр сегмента, удовлетворяющий условию поиска;
  • найти и удержать для дальнейшей модификации следующий экземпляр сегмента с теми же условиями поиска;
  • найти и удержать для дальнейшей модификации следующий экземпляр для того же родителя.

Примеры типичных операторов модификации иерархически организованных данных, которые выполняются после выполнения одного из операторов второй группы (поиска данных с возможностью модификации):

  • вставить новый экземпляр сегмента в указанную позицию;
  • обновить текущий экземпляр сегмента;
  • удалить текущий экземпляр сегмента.

В иерархической модели автоматически поддерживается целостность ссылок между предками и потомками. Основное правило: никакой потомок не может существовать без своего родителя. Надеюсь, что я достаточно просто и понятно описал структуру иерархической базы данных, как обычно, если что-то не понятно, то, пожалуйста, задавайте вопросы в комментариях под записью. На этом всё, спасибо за внимание, надеюсь, что был хоть чем-то полезен и до скорых встреч на страницах блога для начинающих вебразработчиков и вебмастеров ZametkiNaPolyah.ru. Не забываем комментировать и делиться с друзьями;)

Возможно, эти записи вам покажутся интересными

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

Основные классификации баз данных

Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям. Основные из них:

  1. Классификация по модели данных

Центральным понятием в области баз данных является понятие модели.

Модель данных — это некоторая абстракция, которая, будучи приложима к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязь между ними.

Виды:

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

1) Иерархическая база данных – каждый объект, при таком хранение информации, представляется в виде определенной сущности, то есть у этой сущности могут быть дочерние элементы, родительские элементы, а у тех дочерних могут быть еще дочерние элементы, но есть один объект, с которого все начинается. Получается своеобразное дерево. Примером иерархической базы данных может быть документ в формате XML или файловая система компьютера.

Следует сказать, что базы данных подобного вида оптимизированы под чтение информации, то есть базы данных, имеющие иерархическую структуру умеют очень быстро выбирать запрашиваемую информацию и отдавать ее пользователям. Но такая структура не позволяет столь же быстро перебирать информацию. Здесь можно привести первый пример из жизни: компьютер может легко работать с каким-либо конкретным файлом или папкой (которые, по сути, являются объектами иерархической структуры), но проверка компьютера антивирусам осуществляется очень долго. Второй пример – реестр Windows.

На изображении Вы можете увидеть структуру иерархической базы данных. В самом верху находится родитель или корневой элемент, ниже находятся дочерние элементы, элементы находящиеся на одном уровне называются братьями или соседними элементами. Соответственно, чем ниже уровень элемента, тем вложенность этого элемента больше.

Объектные базы данных — это модель работы с объектными данными.

Такая модель баз данных, несмотря на то, что она существует уже много лет, считается новой. И её создание открывает большие перспективы, в связи с тем, что использование объектной модели баз данных легко воспринимается пользователем, так как создается высокий уровень абстракции. Объектная модель идеально подходит для трактовки такого рода объектных данных как изображение, музыка, видео, разного вида текст.

Объектно-ориентированная база данных (ООБД) — база данных, в которой данные моделируются в виде объектов, их атрибутов, методов и классов.

Объектно-ориентированные базы данных обычно рекомендованы для тех случаев, когда требуется высокопроизводительная обработка данных, имеющих сложную структуру.

2) Объектно-реляционные СУБД объединяют в себе черты реляционной и объектной моделей. Их возникновение объясняется тем, что реляционные базы данных хорошо работают со встроенными типами данных и гораздо хуже — с пользовательскими, нестандартными. Когда появляется новый важный тип данных, приходится либо включать его поддержку в СУБД, либо заставлять программиста самостоятельно управлять данными в приложении.

Не всякую информацию имеет смысл интерпретировать в виде цепочек символов или цифр. Представим себе музыкальную базу данных. Песню, закодированную в виде аудиофайла, можно поместить в текстовое поле большого размера, но как в таком случае будет ли осуществляться текстовый поиск?

3) Реляционная(или табличная) БД содержит перечень объектов одного типа, т.е. объектов с одинаковым набором свойств.

Такую базу удобно представлять в виде двумерной таблицы (или, чаще всего, нескольких связанных между собой таблиц).

Примером такой таблицы может служить БД «Учащиеся», представляющая собой перечень объектов (учеников), каждый из которых имеет фамилию, имя, отчество, дату рождения, класс, номер личного дела и др.

Столбцы такой таблицы называют полями; каждое поле характеризуется своим именем (названием соответствующего свойства объекта) и типом данных, которые это поле может хранить. Каждое поле обладает определенным набором свойств (размер, формат и т. п.). Т. о., поле БД — это столбец таблицы, содержащий значения определенного свойства объектов.

Строки таблицы являются записями. Записи разбиты на поля. Каждая строка таблицы содержит запись об одном единственном объекте, включая все его свойства.

В каждой таблице должно быть хотя бы одно ключевое поле, содержимое которого уникально для любой записи в этой таблице. Значения ключевого поля однозначно определяют каждую запись в таблице. В приведенном выше примере ключевым полем может являться поле «Номер личного дела». Очень часто в качестве ключевого поля используется поле, содержащее данные типа счетчик.

4) Сетевые базы данных являются своеобразной модификацией иерархических баз данных. Если Вы внимательно смотрели на изображение выше, то наверняка обратили внимание, что к каждому нижнему элементу идет только одна стрелочка от верхнего элемента. То есть у иерархических баз данных у каждого дочернего элемента может быть только один потомок. Сетевые базы данных отличаются от иерархических тем, что у дочернего элемента может быть несколько предков, то есть элементов стоящих выше него. Для большей наглядности и понимания структуры сетевых баз данных обратите внимание на изображение:

Стоит заметить, что сетевые базы данных обладают примерно теми же характеристиками, что и иерархические базы данных. Но сейчас нас не особо интересуют иерархические и сетевые базы данных, данная тема больше относится к формату XML.

5) Функциональные базы данных используются для решения аналитических задач: финансовое моделирование и управление производительностью. Функциональная база данных или функциональная модель отличается от реляционной модели. Функциональная модель также отличается от других аналогично названных концепций, включая модель функциональной базы данных DAPLEX и базы данных функциональных языков.

Функциональная модель является частью категории оперативной аналитической обработки (OLAP электронной таблице,), поскольку она включает многомерное иерархическое объединение. Но она выходит за рамки OLAP, требуя ориентирования ячейки, подобно тому, где ячейки могут быть введены или рассчитаны как функции других ячеек. Также, как и в электронных таблицах, данная модель поддерживает интерактивные вычисления, в которых значения всех зависимых ячеек автоматически обновляются каждый раз, когда изменяется значение ячейки.

  1. Классификация по содержимому

Примеры:

  • Географическая.
  • Историческая.
  • Научная.
  • Мультимедийная.
  • Клиентская.
    1. Классификация по степени распределённости:
  • Централизованная или сосредоточенная (англ. centralized database): БД, которая полностью поддерживается на одном компьютере.
  • Распределённая (англ. distributed database): БД, составные части которой размещаются в различных узлах компьютерной сети в соответствии с каким-либо критерием.
  • Неоднородная (англ. heterogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами более одной СУБД.
  • Однородная (англ. homogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами одной и той же СУБД.
  • Фрагментированная или секционированная (англ. partitioned database): методом распределения данных является фрагментирование (партиционирование, секционирование), вертикальное или горизонтальное.
  • Тиражированная (англ. replicated database): методом распределения данных является тиражирование.
    1. Классификация БД по среде физического хранения:
  • БД во вторичной памяти (традиционные): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — это, как правило, жёсткий диск. В оперативную память СУБД помещает лишь кэш и данные для текущей обработки.
  • БД в оперативной памяти (in-memory databases): все данные находятся в оперативной памяти.
  • БД в третичной памяти (tertiary databases): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило, на основе магнитных лент или оптических дисков. Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кэш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

SQL

SQL — язык структурированных запросов, основной задачей которого является предоставление простого способа считывания и записи информации в базу данных.

Функции языка SQL:

  • Организация данных – создание и изменение структуры баз данных.
  • Чтение данных.
  • Обработка данных – удаление, добавление и корректировка данных.
  • Управление доступа к данным – предоставление привилегий (ограничение возможностей) пользователю для чтения и изменения данных.
  • Совместное использование данных — координация общего пользования данных многими пользователями.
  • Целостность данных – защита данных от разрушения при сбое системы или других обстоятельствах.

СУБД

Большинство современных СУБД построено на реляционной модели данных. Для получения информации из отношений (таблиц) базы данных в качестве языка манипулирования данными в теоретическом плане используется язык SQL

СУБД — система управления базами данных, совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных

Основные функции СУБД:

  • Управление данными во внешней памяти (на дисках).
  • Управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша.
  • Журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев.
  • Поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными).

Типы данных в SQL

Каждый столбец в таблице базы данных должен иметь имя и тип данных.

SQL разработчики должны решить, какие типы данных будут храниться внутри каждого столбца таблицы при создании таблицы SQL. Тип данных представляет собой метку и ориентир для SQL, чтобы понять, какой тип данных, как ожидается, внутри каждого столбца, а также определяет, как SQL будут взаимодействовать с хранимыми данными.

В следующей таблице перечислены общие типы данных в SQL:

SQL Data Type — Краткий справочник в разрезе БД

Тем не менее, различные базы данных предлагают различные варианты для определения типа данных.

В следующей таблице приведены некоторые из общих названий типов данных между различными платформами баз данных:

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Илья Коршунов
Наш эксперт
Написано статей
134
А как считаете Вы?
Напишите в комментариях, что вы думаете – согласны
ли со статьей или есть что добавить?
Добавить комментарий