Типы моделей описания баз данных. Системы управления базами данных

План

База данных (БД)

СУБД

Модель данных

Иерархическая модель базы данных

Сетевая модель базы данных

Строка таблицы - это запись, которая содержит информацию об отдельном объекте таблицы (один ученик).

Структура записей одинакова; совокупность элементов данных, из которых состоит запись, называется полем. Информация записи находится в полях. Поле таблицы - это колонка таблицы.

Одинаковые записи в таблице не допускаются, поскольку во всех записях поля им предоставляют уникальные имена, фамилия СУБД Access позволяет:

Поле должно быть однородным по типу по всем записям в колонке (или текстовые данные, числовые и т.д).

Реляционная модель базы данных, как правило, содержит несколько таблиц, связь между которыми осуществляется с помощью специального поля - ключа .

Примеры реляционных СУБД: dBASE, FoxBase, FoxPro и Access.

Приложение MS Access является системой управления базами данных, которая входит в состав пакета Microsoft Office и предназначена для работы за персональным компьютером или в сети под управлением операционной системы Windows.

База данных СУБД Access является реляционной базой данных, которая состоит из взаимосвязанных двумерных таблиц.

СУБД Access дает возможность:

· Проектировать табличные объекты базы данных;

· Устанавливать связи между таблицами;

· Вводить, хранить, просматривать, сортировать, изменять данные таблицы с использованием аппарата алгебры логики и индексирования;

· Создавать и использовать объекты БД.

Объекты СУБД Access:

Базы данных - файл, который содержит различные объекты сохранения данных.

Таблицы (tables ) - организация хранения данных в виде двумерного массива. Она является основным объектом БД. Остальные - производные от таблицы.

Формы - объекты для отображения данных из таблицы на экране в удобном для просмотра и обработки виде.

Запросы - объекты для выбора и фильтрации данных таблицы по определенным критериям.

Отчет - формирование документа данных из таблицы для печати.

Макросы - описание действий в виде последовательности команд и их автоматического выполнения.

Модули - программы на Visual Basic, которые разрабатывает пользователь для реализации нестандартных процедур.

Обзор реляционной модели данных. Модель «сущность-связь». Понятие отношения, атрибута, ключа, связи. Классификация связей с множественностью и полнотой. Правила построения модели данных предметной области.

Модель "сущность-связь" (ER-модель) (англ. Entity-relationship model или entity-relationship diagram) - модель данных, позволяющая описывать концептуальные схемы с помощью обобщенных конструкций блоков. ER-модель - это метамодель данных, то есть средство описания моделей данных.

ER-модель удобна при проектировании информационных систем, баз данных, архитектур компьютерных приложений и других систем (моделей). С помощью такой модели выделяют существенные элементы (узлы, блоки) модели и устанавливают связи между ними.

Существует ряд моделей для представления знаний. Одним из наиболее удобных инструментов унифицированного представления данных, независимого от реализующего его программного обеспечения, является модель "сущность-связь" (entity - relationship model, ER - model ).

Модель "сущность-связь" основывается на какой-то важной семантической информации о реальном мире и предназначена для логического представления данных. Она определяет значения данных в контексте их взаимосвязи с другими данными. Важным для нас является тот факт, что из модели "сущность-связь" могут быть порождены все существующие модели данных (иерархическая, сетевая, реляционная, объектная), поэтому она является наиболее общей. Любой фрагмент предметной области может быть представлен как множество сущностей, между которыми существует некоторое множество связей.

ER-модель - это одна из наиболее простых визуальных моделей. Она позволяет постичь структуру объекта «крупными мазками», в общих чертах. Такое общее описание структуры называется ER-диаграммой или онтологией выбранной предметной области (area of interest).

Типичные примеры использования ER-модели данных IDEF1x (ICAM DEFinition Language) и dimensional modelling.

Отношение реляционных баз данных .

Отношения реляционной базы данных делятся на два класса: объектные и связные. Объектное отношение хранит данные объекты (экземпляры сущности). В объектном отношении один (или несколько) из атрибутов, однозначно идентифицирующих объект. Такой ключевой атрибут называется (единичным или множественным) ключом отношений или первичным атрибутом. Ключ, как правило, находится в первом столбце. Остальные атрибуты функционально зависят от данного ключа. Ключ может включать несколько атрибутов (сложный ключ). В объектном отношении атрибуты не должны дублироваться. Это основное ограничение в реляционной базе данных для сохранения целостности данных. Связное отношение хранит ключи двух или более объектных отношений, то есть по ключам устанавливаются связи между объектами отношений. Связное отношение может иметь и другие атрибуты, которые функционально зависят от этой связи. Ключи в связных отношениях называются внешними (сторонними) ключами, поскольку они являются первичными ключами других отношений.

Условия и ограничения, которые накладываются на отношения реляционных баз данных на табличном уровне представления, можно сформулировать следующим образом:

· не может быть одинаковых первичных ключей, то есть все строки (записи) должны быть уникальными;

· все строки должны иметь одинаковую типовую структуру;

· имена столбцов таблицы должны быть различны, а значения столбцов должны быть однотиповыми;

· значения столбцов должны быть атомарными, т.е. не могут быть компонентами других отношений;

· должна сохраняться целостность внешних ключей;

· порядок размещения строк в таблице несущественный - он влияет только на скорость доступа к нужной строки.

Обеспечивается поддержка таких типов связей между записями: один ко многим; многие к одному, многие ко многим .

Основные этапы работы с базами данных:

Проектирование таблицы.

После создания нового банка данных с помощью директивы File/New Database (Создать новый банк) или открытие существующего банка с помощью File/Open Database (Открыть банк) на экране в рамках окна Access появляется окно банка данных.

В меню File выберите директиву New (Создать новый объект), а в подменю - опцию Table (Таблица).

Назначение имен полей

Каждая строка спецификации определяет характеристики одного поля записи. В колонку Fіeld Name задается имя поля. Оно может иметь длину до 64 символов и может содержать кириллицу, пробелы и специальные символы, за исключением точек, восклицательного знака и угловых скобок. Естественным ограничением является запрет на наличие в одной таблице двух полей с одинаковыми именами.

Установка типа данного поля

Тип данных вносится в столбец Data Type, причем его можно выбрать из списка доступных типов.

Text. Текстовые поля содержат текст, длина которого не может быть больше 255 символов. Реальная длина поля устанавливается с помощью параметра Fіeld Size (Размер поля)

Memo. В Memo-полях текст длиной до 32000 символов. Поля этого типа данных не могут индексироваться.

Number. Числовые поля содержат произвольные числовые значения. Диапазон допустимых значений определяется параметром Fіeld Size (Размер поля).

Date/Time. Поля даты/времени содержат значения даты и времени в диапазоне от 100 до 9999 года.

Currency. В денежных полях можно хранить числа с точностью до 15 разрядов слева от запятой и четырех десятичных разрядов (обычно достаточно двух) справа от запятой.

Counter. Поле счетчика, содержит число, которое автоматически увеличиваются Access на 1, когда в таблицу добавляется новый блок данных.

Yes/No. В таких полях хранятся значения Yes (Да) или No (Нет). Поля данного типа не могут индексироваться.

OLE Object. В OLE-полях содержатся объекты, такие как, например, Excel-таблица или Microsoft Draw-графика, обработанные OLE-сервером. Размер поля может быть до 128 МБ.

Определение размера поля. Для числовых полей параметр Fіeld Size может иметь одно из следующих значений:

Byte . Хранит числа от 0 до 255 (только целые). Занимает 1 байт.

Іnteger . Хранит числа от -32768 до 32767 (только целые). Занимает 2 байта.

Long Іnteger . Хранит числа от -2147483648 до 2147483647 (только целые). Занимает 4 байта.

Sіngle . Хранит числа с шестиразрядной точностью от 3,402823Е38 до 3.402823Е38. Занимает 4 байта.

Double . Хранит числа с десятиразрядной точностью от -1.79769313486232Е308 до 1,79769313486232Е308. Занимает 8 байтов (стандартная установка).

Определение параметров поля

Характеристики каждого поля определяются рядом параметров. Эти параметры регламентируют способы обработки, хранения и индикации данных.

Fіeld Sіze (Размер поля). Устанавливает максимальную длину текстового поля или способ представления чисел в поле типа Number.

Format (Формат). Определяет способ представления данных. Наряду с определенными форматами допускается использование собственных форматов пользователя.

Decіmal Places (Десятичные разряды). Устанавливает количество разрядов справа от десятичной запятой.

Captіon (Надпись). Определяет надпись, которая будет использоваться в качестве наименования поля в формуляре или отчете. Если для этого параметра не будет задано никакое значение, то, как надпись, будет по умолчанию использовано имя поля.

Default Value (Значение по умолчанию). Устанавливает значение, которое будет автоматически введено в поле при генерации блока данных.

Valіdatіon Rule (Ограничения введения). Правило, которое ограничивает допустимые для ввода в поле данные.

Valіdatіon Text (Сообщение о нарушении). При попытке ввести в поле данные, не удовлетворяющие правилу, сформулированному в Valіdatіon Rule.

Іndexed (Индексированное поле). Признак индексирования.

Добавление и удаление полей

В готовую спецификацию можно вносить изменения. В частности, можно изменять параметры отдельных полей, добавлять поля в запись в нужных местах и удалять лишние. Но при этом стоит постараться внести все исправления в спецификацию до начала заполнения банка данных, потому что попытка изменить параметры полей заполненной базы может вызвать потерю или искажение данных.

1. Если удалить поле, которое содержит данные, то появится предупреждающее сообщение с вопросом о том, действительно ли пользователь хочет выполнить удаление, нажмите на кнопку Cancel.

2. В меню Edit выберите директиву Undo Delete (Отменить удаление). Однако отменить операцию удаления и восстановить исходное состояние таблицы можно только в случае, если после удаления не были сделаны никакие другие изменения в структуре или содержании банка. Access гарантирует возможность отмены, но только для последней выполненной операции.

3. Закройте окно таблицы и нажмите командную кнопку No (Нет) в диалоговом окне запроса о необходимости сохранения изменений. Однако в этом случае будут проигнорированы и все другие изменения, выполненные за этот сеанс работы с таблицей.

Установка первичного ключа

После того как дано определение всем полям, стоит выбрать минимум одно поле для использования как первичный ключ. Объявления первичного ключа препятствует введению повторяющихся блоков данных, поскольку поле таблицы, используемое в качестве первичного ключа, содержит однозначный идентификатор для каждого блока данных. Это поле не может содержать одинаковую величину в двух разных записях.

Первичный ключ может быть определен только в режиме проектирования таблицы. Маркируйте поле, что должно стать полем первичного ключа и вызовите директиву Set Ргімагу Key (Установить ключ) в меню Edit. Маркированная поле немедленно обозначается значком ключа в селекторном столбике (это и есть признак того, что поле объявлено первичным ключом) и соответственно индексируется.

Если к моменту выхода из режима проектирования первичный ключ для создаваемой таблицы не будет объявлен, то Access спросит, стоит ли включить в таблицу поле первичного ключа. Если пользователь ответит положительно (Yes), то Access создаст особое поле с именем ID, в которое для каждого блока данных будет вводиться.

Понятие таблицы, поля, записи. Основные этапы работы с базами данных в среде системы управления базами данных. Отображение модели «сущность-связь» базы данных. Свойства полей, типы данных. Ввод данных в таблицы. Сортировка, поиск и фильтрация данных.

Таблица - это набор именованных полей, в которых описываются свойства объектов.

Таблица предусматривает отражение данных в виде строк и столбцов. Столбец содержит характеристику объектов; строка - совокупность характеристик об одном экземпляре объекта. Записью является строка таблицы базы данных

Поле - столбец таблицы, предназначенный для хранения значений определенного свойства (параметра) объекта.

Запись - строка таблицы. Одна запись содержит данные про отдельный объект, который описывают в базах данных.

СУБД Access позволяет создавать объекты базы данных, в которых будет содержаться информация из различных таблиц. Для этого необходимо установить связь между таблицами. При создании связи будут объединены (связаны) записи в этих таблицах. При этом пользуются условными сроками, говорят о базовой и зависимой таблице. В обеих таблицах должны быть поля, которые имеют одинаковые значения. Тогда связью между таблицами будет эта пара полей (одно - в базовой таблице, второе - в зависимой). Связанные поля могут иметь разные имена, но тип значений этих полей обязательно должен совпадать.

Проектирование баз данных состоит из концептуального, логического и физического этапов. Каждый этап использует свою модель данных.

Существует несколько методов построения концептуальной модели базы данных. Один из наиболее распространенных методов основывается на модели, которая основана на предоставлении предметной области в виде двух типов объектов - сущностей и связей.

Сущность - это объект предметной области, который является множеством элементов. Примеры сущностей - ученики, предметы, кружки. Каждый элемент сущности - это конкретный экземпляр. Сущности представляются в базе данных в виде таблицы. Имя сущности - имя таблицы, характеристики - названия столбцов таблицы, а экземпляры - строки таблицы.

Существует понятие степени связи между сущностями, относящихся к связи.

Степень связи определяет, какое количество экземпляров одной сущности может быть связано с экземплярами другой сущности, принадлежащие к этой связи.

На этапе логического проектирования сущности и связи превращаются в логическую модель данных, построенную по законам логики. Как мы уже упоминали на первом уроке, существует несколько логических моделей данных. Среди них выделяют реляционную, иерархическую и сетевую. Наиболее широко сейчас используется реляционная модель. На английском «relation» - отношение, отсюда и название модели.
Отношение представляется в виде таблицы, состоящей из строк и столбцов. Каждый столбец отношения называют полем, а строку - записью. Названия полей - атрибутов. В отличие от обычной таблицы основное свойство отношения заключается в том, что в нем не должно быть одинаковых записей. Это связано с тем, что отношение отражает название определенного множества объектов, а каждая запись представляет элемент этого множества. Конечно, элементы множества должны быть разными.

Атрибуты (группы атрибутов) обеспечивают уникальность (неповторимость) каждой строки, которая называется ключом отношения. Ключей в отношении может быть несколько.

Существует несколько методов построения концептуальной модели базы данных. Один из наиболее распространенных методов основывается на ER-модели. Эта модель основана на представлении предметной области в виде двух типов объектов - сущностей и связей.

Сущность - это объект предметной области, который является множеством элементов. Примеры сущностей - ученики, предметы, кружки. Каждый элемент сущности - это конкретный экземпляр, например ученик Сидоров или предмет «математика». Как правило, сущности выражаются существительными. Сущности представляются в базе данных в виде таблицы. Имя сущности - имя таблицы, характеристики - названия столбцов таблицы, а экземпляры - строки таблицы. В табл. показано, как понимать основные термины сущности.

Сущность УЧЕНИК - имя сущности.

Мы привыкли, что в таблицу можно помещать любую информацию. Однако таблицы-сущности отличаются от обычных таблиц тем, что в них не может быть двух одинаковых строк.

Например, пусть сущность УЧЕНИК имеет характеристики ФАМИЛИЮ, ИМЯ, ОТЧЕСТВО, ДАТА РОЖДЕНИЯ, ДОМАШНИЙ АДРЕС. Будем записывать это в таком виде: УЧЕНИК (ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ОТЧЕСТВО, ДАТА РОЖДЕНИЯ, ДОМАШНИЙ АДРЕС). Примеры экземпляров этой сущности - (Сидоров, Петр, Васильевич, 01.02.1985, ул. Цветочная 33), (Иванова, Ольга, Борисовна 12.05.1986, просп. Победы, 231, кв. 3).

Связи отражают важные для проектируемой базы данных отношения между сущностями. Это связи - ОБУЧАЕТСЯ (ученик в классе), ИЗЛАГАЕТ (учитель предмет для класса в кабинете) и т.п. Как правило, связи выражаются глаголами.

Связь между сущностями можно изобразить в виде линий между конкретными экземплярами. Ниже иллюстрируется связь ПОСЕЩАЕТ между сущностями УЧЕНИК и КРУЖОК. Если сущность можно представить в виде таблицы, то для представления связей нужно создать дополнительные таблицы, в которые помещают информацию о связываемых данных.

Объекты СУБД Access:

Таблица - организация хранения данных в виде двумерного массива. Она является основным объектом БД. Остальные - производные от таблицы.

Форма - помогает создавать интерфейс пользователя, ее используют для ввода, изменения или отображения данных.

Запросы - объекты для выбора и фильтрации данных таблицы по определенным критериям.

Отчет - формирование документа.

Макросы - описание действий в виде последовательности команд и их автоматического выполнения.

Модули - программы на языке Visual Basic, которые разрабатывает пользователь для реализации нестандартных процедур.

Создание таблиц.

Таблицы - это объекты, в которых непосредственно хранятся данные.

Создать таблицу можно, выбрав в окне БД на вкладке Таблица и используя Конструктор или Мастер. Но есть и другие способы (см. табл.).

Для заполнения таблицы необходимо перейти в режим заполнения таблицы, открыв ее.

Заполнение таблиц.

Таблицы состоят из полей и записей. Полями называют столбцы, а записями - строки. Внести запись в таблице означает заполнить строку. Чтобы создать таблицу, необходимо определить ее поля, типы данных этих полей, а иногда некоторые дополнительные свойства этих полей. Не все данные занимают в компьютере одинаковый объем. Для их компактного хранения необходимо четко определить их тип.

Типы данных.

В таблицах Access можно указать типы данных.

ФОРМА	ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ДЛЯ ОТОБРАЖЕНИЯ
Текст	Короткие буквенно-цифровые значения, например фамилия или адрес.
Число	Числовые значения, например расстояние. Обратите внимание, что для денежных единиц существует отдельный тип данных.
Денежная единица	Денежные значения.
Да/Нет	Значение "Да" и "Нет" и поля, содержащие только одно из двух значений.
Дата и врем	Значения даты и времени для лет от 100 до 9999.
Форматированный текст	Текст или сочетание текста и чисел, которое можно отформатировать с помощью элементов управления цветом и шрифтом.
Вычисляемое поле	Результаты вычисления. В расчетах должны использоваться другие поля той же таблицы. Для создания вычислений используется построитель выражений.
Вложения	Вложенные в записи базы данных, файлы электронных таблиц, документы, диаграммы и другие типы поддерживаемых файлов, подобно вложений в сообщениях электронной почты.
Гиперссылки	Текст или сочетание текста и чисел, которое хранится в виде текста и используется как адрес гиперссылки.
Примечание	Длинные фрагменты текста. Поле типа "Примечание" часто используется для хранения подробного описания продукта.
Подстановка	Список значений из таблицы или запроса, или набор значений, указанных при создании поля. Поле подстановок можно создать с помощью мастера подстановок. Тип данных в поле подстановок текстовый или числовой, в зависимости от того, какие параметры были выбраны в мастере.

Ввод и редактирование.

Ввод и редактирование данных происходит путем переключения между режимами Представления таблицы и Конструктор.

Несмотря на то, что для ввода данных, особенно в базы данных Access с несколькими пользователями, лучше использовать формы, данные можно вводить и изменять непосредственно в таблице.

Тип данных, которые пользователь может вводить в таблицу, зависит от следующих аспектов.

По умолчанию поля в таблицы содержат определенный тип данных, например текст или числа. Следует вводить тот тип данных, который получает соответствующее поле.

Иначе отображается сообщение об ошибке.

Если к полю применена маска ввода, формат, состоящий из постоянных символов (таких как скобки, точки или дефисы) и специальных символов маски, указывающих, в какие позиции, в каком количестве и какого типа данные можно вводить, может возникнуть необходимость вводить данные в определенном формате.

За исключением вложений и многозначных списков в большинство полей можно вводить только один тип данных. Если неизвестно, может ли поле содержать вложения, просмотрите его свойства. Если поле - многозначный список, отображается флажок рядом с каждым элементом списка.

Понятие языка SQL.

Языковой поддержкой проведения транзакций является, как правило, язык SQL. Языки реляционного исчисления основаны на классическом исчислении предикатов. Они предоставляют пользователю набор правил для написания запросов к базам данных. В таком запросе содержится лишь информация о желаемом результате. На основе запроса система управления базами данных автоматически, путем формирования новых отношений, формирует желаемый результат. Языки реляционного исчисления являются непроцедурными. Первый язык реляционного исчисления ALFA была разработана самим Е.Ф.Коддом.

В настоящее время широкое распространение получил язык SQL (Structured Query Language). Язык SQL был разработан фирмой IBM в середине 70-ых годов, а затем одобрен и поддержан многими компаниями как стандарт языка управления реляционными базами данных. Эта речь была разработана на основе стандарта языка, которая использовалась в системе управления базами данных dBase. Международная федерация по обработке информации (AFIP) и международная организация по стандартизации (ISO) формируют и уточняют стандарты для дальнейших разработок языка SQL. Речь ориентирована на проведение операций с данными, которые подаются в виде логически взаимосвязанной совокупности таблиц. Основным отличием от исходного языка dBase является то, что язык SQL разработан для проведения операций с таблицами, в то время как язык dBase ориентирован на работу с записями.

Функции языка SQL.

Использование концепции операций, ориентированных на табличное представление данных, позволило создать компактный язык SQL с небольшим набором команд. Такой подход позволяет достаточно легко определять, выводить и обновлять информацию в базе данных, упростив программирование сложных запросов. Особенностью команд языка SQL является то, что они в большей степени ориентированы на конечный результат обработки данных, чем на процедуру этой обработки. Система определяет оптимальный путь до вывода данных. Язык SQL - это непроцедурная речь. Полный набор команд языка SQL включает около 30 команд.

Таблица языка SQL представляет собой совокупность строк и столбцов, в которых строкам таблицы соответствуют записи, а колонкам - поля. Кроме обычных таблиц, язык SQL позволяет создавать особый вид таблиц - выборку. Выборка - это подмножество строк и столбцов из одной или нескольких таблиц. Часто выборку называют виртуальной таблицей, поскольку она фактически не содержит данных, а лишь позволяет их воспроизводить. Данные в выборке отражают реальные изменения в соответствующих таблицах и наоборот, изменение данных в обновляемых выборках приводит к изменению этих данных в первичных таблицах.

Эффективное использование команд языка SQL реализуется благодаря использованию и созданию специальной информации, которая позволяет ссылаться на каждую таблицу и выборку. Эта информация содержится в файлах, которые называются каталогами таблиц, которые формируются во время создания базы данных. Каждая команда языка SQL заканчивается “;”. Каждая команда SQL, которая называется предложением, начинается глаголом, которое определяет имя базовой операции. В состав многих команд входят ключевые слова и предложения, которые уточняют выполнения базовых операций. Кроме того, в команду SQL нужно включить данные, которые будут обрабатываться и (или) операции, которые нужно над этими данными выполнить.

Язык SQL оперирует с понятием баз данных, содержащих всю информацию, которая необходима для обработки данных в прикладной программе. В полный состав баз данных SQL входят такие компоненты:

· таблицы - основные структуры данных в базах данных;

· выборки - тип виртуальной таблицы, которая обеспечивает ввод-вывод определенных строк и столбцов из одной или нескольких таблиц;

· синонимы - альтернативные имена таблиц и выборок;

· индексные файлы, которые присоединяются к таблицам для обеспечения быстрого поиска данных и поддержания целостности баз данных;

· каталоги - множество таблиц в каждой базе данных, описывающих базы данных и их содержание.

Развитие языка SQL.

Первый стандарт языка SQL появился в 1989 году (SQL-89) и поддерживался практически всеми коммерческими реляционными системами управления баз данных. Он имел общий характер и допускал широкое трактование. Преимуществами SQL-89 можно считать стандартизацию синтаксиса и семантики операторов выборок и манипулирования данными, а также фиксацию средств ограничения целостности базы данных. Однако в этой версии отсутствуют такие разделы, как манипулирования схемой базы данных и динамический SQL .

Неполнота требований SQL -89 привела к созданию в 1992 году следующей версии языка SQL -92, которая охватывала более широкий диапазон функций: манипулирование структурой базы данных, управление транзакциями и сессиями, динамический SQL. В стандартной версии предполагается три уровня: базовый, промежуточный и полный. Только последние версии систем управления базами данных обеспечивают совместимость с полным стандартом. Работа над совершенствованием этого языка не прекращается. Усовершенствования будут, в первую очередь, проводится в направлении включения механизма триггеров, определении произвольного типа данных.

План

1. Понятие модели данных, базы данных. Понятие и назначение систем управления базами данных.
2. Обзор реляционной модели данных. Модель «сущность-связь». Понятие отношения, атрибута, ключа, связи. Классификация связей с множественностью и полнотой. Правила построения модели данных предметной области.

3. Понятие таблицы, поля, записи. Основные этапы работы с базами данных в среде системы управления базами данных. Отображение модели «сущность-связь» базы данных. Свойства полей, типы данных. Ввод данных в таблицы. Сортировка, поиск и фильтрация данных.

4. Понятие запроса к реляционной базе данных. Понятие о языке запросов SQL.

5. Создание таблиц, форм, запросов и отчетов с помощью мастеров.

6. Обмен данными между СУБД и другими программами, предназначенными для обработки документов. Совместное использование базы данных.

Понятие модели данных, базы данных. Понятие и назначение систем управления базами данных.

База данных (БД) - это структурированная совокупность взаимосвязанных данных определенной предметной области (реальных о6ъектов, процессов, явлений и т.п.).

Примеры: БД о наличии медикаментов; БД в системе расписания самолетов, поездов или БД продажи билетов транспорта; БД документов учащихся школы, картотека отдела кадров или в библиотеки и т.д..

Появление компьютерной техники повысило эффективность работы с базами данных. Доступ к данным и управление ими происходит в среде специального программного пакета - системы управления базами данных (СУБД).

СУБД - это программа, с помощью которой осуществляется хранение, обработка и поиск информации в базах данных.

Организация данных во внутренней сфере характеризуется двумя уровнями - логическим и физическим. Физическая организация данных определяет способ размещения данных непосредственно на машинном носителе. Логическая организация данных на машинном носителе зависит от программных средств, организации и ведения данных во внутренней сфере. Метод логической организации данных определяется используемым типом структур данных и видом модели, которая поддерживается программными средствами.

Модель данных - это совокупность взаимосвязанных структур данных и операций над этими структурами. Для размещения одной и той же информации во внутренней сфере могут быть использованы различные структуры и модели данных. Это зависит от пользователя, от технического и программного обеспечения, определяется сложностью автоматизированных задач и объемом информации.

Существуют такие модели данных: иерархическая, реляционная, постреляционная, многомерная, объектно-ориентированная.

По структуре организации информации в БД различают такие модели баз данных: иерархическая, сетевая и реляционная.

Иерархическая модель базы данных . Эта модель представляет собой структуру данных, которые упорядочены по подчинению от общего к конкретному; напоминает «дерево» (граф), поэтому имеет такие же параметры: уровень, узел, связь. Модель работает по такому принципу: несколько узлов низшего уровня соединяются при помощи связи с одним узлом высшего уровня.

Иерархическая модель базы данных имеет такие свойства: несколько узлов низшего уровня связаны только с одним узлом высшего уровня; дерево иерархии имеет только одну вершину, что не подлежит другой; каждый узел имеет имя собственное, есть только один маршрут от вершины дерева (корневого узла) до любого узла структуры.

Сетевая модель базы данных . Общим видом она похожа на иерархическую. Имеет такие же составляющие структуры, отличается характером отношения между ними. Между элементами структуры произвольное, не ограниченное количество элементов-связь.

Реляционная модель базы данных . (Происхождение названия от латинского слова relatio - отношение). Модель построена на взаимоотношениях между составляющими структуры. Представляет собой одну таблицу или совокупность взаимосвязанных двумерных таблиц.

Реляционная модель создана на основе двухмерной таблицы.

Строка таблицы - это запись, которая содержит и

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

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

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

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

Основные модели представления данных:

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

Рис.17. Структура иерархической модели

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

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

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

Рис. 18. Представление связей в сетевой модели

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

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

Реляционная таблица обладает следующими свойствами :

ü таблица должна иметь имя;

ü каждый элемент таблицы – один элемент данных;

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

ü каждый столбец имеет уникальное имя;

ü одинаковые строки в таблице отсутствуют;

ü порядок следования строк и столбцов может быть произвольным;

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

ü должен быть известен первичный ключ.

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

Рассмотрим таблицу, содержащую данные о сотрудниках предприятия

Для логического представления взаимосвязей объектов базы данных используется информационно-логическая (инфологическая) модель.

Известны три разновидности инфологических моделей баз данных:

· иерархическая;

· сетевая;

· реляционная.

Иерархическая модель данных представляет собой древовидную структуру, где каждому элементу (объекту) соответствует только одна связь с элементом (объектом) более высокого уровня. Примером иерархической модели может служить реестр Windows, демонстрирующий размещение файлов и папок разного уровня вложенности на дисках компьютера, а также генеалогическое дерево.

Достоинствами иерархической модели являются простота и быст­родействие. Запрос к такой базе обрабатывается быстро, поскольку поиск данных происходит по одной из ветвей дерева, опускаясь от родительских объектов к дочерним или наоборот (поиск вверх по дереву обрабатывается дольше).

Если структура данных предполагает более сложные взаимосвязи, чем обычная иерархия, то для организации информации применяют иные модели.

Сетевая модель данных позволяет, в целях объединения родственной информации, обеспечивать связи одних элементов с любыми другими, не обязательно родительскими. Эта модель подобна иерархической и является улучшенным её вариантом.

В сетевой модели данных каждый элемент может иметь более одного порождающего его элемента, а графическое представление модели напоминает сеть. Она допускает усложнение «дерева» без ограничения количества связей, входящих в его вершину.

Особенностью иерархических и сетевых баз данных является задаваемая заранее, ещё на стадии проектирования, жесткая структура записей и наборы отношений, а изменение структуры базы данных требует перестройки всей базы. Кроме того, поскольку логика процедуры выборки данных зависит от физической организации этих данных, то эта модель является зависимой от приложения. Иными словами, если необходимо изменить структуру данных, то может потребоваться и изменение приложения.

Сетевые базы считаются инструментами программистов. Так, например, чтобы получить ответ на запрос: «Какой товар наиболее часто заказывает компания X?», нужно написать некоторый программный код для навигации по базе данных. Реализация пользовательских запросов может затянуться, и к моменту появления запрошенной информации она перестанет быть актуальной.

Реляционная модель достаточно универсальна, она значительно упрощает структуру базы данных и облегчает работу с ней. В реляционной базе данных все данные, доступные пользователю, организованы в виде таблиц. У каждой таблицы имеется свое уникальное имя, соответствующее характеру ее содержимого. Столбцы таблицы, называемые полями , описывают определённые атрибуты информации, например: фамилию, имя, пол, возраст, номер телефона, социальное положение респондентов. Строки реляционной таблицы содержат записи и хранят информацию об одном экземпляре объекта данных, представленного в таблице, например данные об одном человеке. Одинаковых записей в таблице быть не должно.

Основное требование к реляционной базе данных состоит в том, чтобы значения полей (столбцов таблицы) были элементарными и неделимыми информационными единицами (то есть для записи адреса потребуется не одно, а несколько полей, содержащих неделимую информацию – улица, номер дома, номер квартиры). Это позволяет применять для обработки информации математический аппарат реляционной алгебры. Наиболее популярны реляционные СУБД - Access, FoxPro, dBase, Oracle, и др.

В реляционной БД содержится, как правило, несколько таблиц с различными сведениями. Разработчик БД устанавливает связи между отдельными таблицами . При создании связей используют ключевые поля .

После установления связей появляется возможность создания запросов, форм и отчетов, в которые помещаются данные из нескольких связанных между собой таблиц.

Все данные, доступные пользователю в реляционной БД, организованы в виде таблиц-отношений, представляющих собой двумерный массив, где каждая таблица имеет свое уникальное имя, соответствующее характеру ее содержимого.

В настоящее время большинство СУБД использует табличную (реляционную) модель данных.

Достоинства реляционной модели:

· Простота и доступность для понимания конечным пользователем, так как единственной информационной конструкцией является наглядная таблица.

· Полная независимость данных. При изменении структуры БД не требуется значительных изменений в прикладной программе.

Недостатки реляционной модели:

· Предметную область не всегда можно представить в виде совокупности таблиц.

· Низкая скорость обработки запросов по сравнению с другими моделями, а также требование большего объема внешней памяти.

Примером простой реляционной базы данных может служить таблица «Респонденты», где одна строка (запись) - сведения об одном из участников телефонного опроса.

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

Виды баз данных

Как известно, различают четыре вида посторения БД:

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

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

Принцип построения иерархической модели

Иерархическая модель данных строится по следующему принципу:

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

Применение иерархической структуры данных

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

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

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

Основные операции над БД, построенными на иерархической модели

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

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

Обобщенное описание структуры

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

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

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

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

Наполнение БД

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

Достоинства

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

Иерархическая модель идеальна для применения ее для упорядоченной информации.

Недостатки

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

Примеры

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

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

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

Применение в ЭВМ

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

Сетевые базы данных

Существуют:

• реляционные;
• иерархические;
• сетевые базы данных.

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

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

Иерархия и реляционность

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

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

Имеется множество способов реализации элементарных единиц данных, и поэтому известны многообразные модели данных. Модель данных дает правила для их структурирования. Как правило, операции над данными соотносятся с их структурой. Разновидности существующих моделей данных соответствуют разнообразию областей применения и предпочтений пользователей.

Для представления данных используются модели, основанные на формах представления информации. Такие модели называются синтаксическими.

В специальной литературе встречается описание довольно большого количества моделей данных . Широкое распространение получили иерархическая, сетевая и реляционная. Кроме них к самым известным относятся еще бинарная модель и семантическая сеть.

Классической, наиболее давно используемой считается модель данных, в основе которой лежит иерархическая структура типа дерева (фрагмент представлен на рис. 10). Часто используется также модель «упорядоченное дерево», в которой значим относительный порядок поддеревьев. В такой модели каждая следующая единица информации связана только с одной предыдущей, а предыдущие могут быть связаны с несколькими последующими.

Сетевая модель данных основана на таком представлении информации, при котором одна единица информации может быть связана с произвольным числом других (рис. 11).

Реляционная модель данных базируется на табличных методах и средствах представления данныхи манипулирования ими. В такой модели информация о предметной области отображается в таблицу, называемую «отношением» (рис. 12). Строка такой таблицы называется кортежем, столбец – атрибутом. Каждый атрибут может принимать некоторое подмножество значений из определенной области – домена.

Подавляющее большинство СУБД, ориентированных на персональные ЭВМ, являются системами, построенными на основе реляционной модели данных, – реляционными СУБД.

Бинарная модель данных – это графовая модель, в которой вершины отражают представления простых однозначных атрибутов, а дуги – представления бинарных связей между атрибутами (рис. 13).

Бинарная модель не получила широкого распространения, но в ряде случаев находит практическое применение. Так, в области искусственного интеллекта уже давно ведутся исследования с целью представления информации в виде бинарных отношений .

Семантические сети в качестве моделей данных были предложены исследователями, работавшими над различными проблемами искусственного интеллекта. Так же, как в сетевой и бинарной моделях, базовые структуры семантической сети могут быть представлены графом, множество вершин и дуг которого образует сеть. Однако семантические сети предназначены для представления и систематизации знаний самого общего характера.

Таким образом, семантической сетью можно считать любую графовую модель (например, помеченный бинарный граф), если изначально четко оговорено, что обозначают вершины и дуги и как они используются.

Семантические сети являются богатыми источниками идей моделирования данных, чрезвычайно полезных в плане решения проблемы представления сложных ситуаций. Они могут применяться независимо или совместно с идеями, положенными в основу других моделей данных. Их интересной особенностью служит то, что расстояние, измеренное на сети (семантическое расстояние, или метрика), играет важную роль, определяя близость взаимосвязанных понятий. При этом предусмотрена возможность в явной форме подчеркнуть, что семантическое расстояние велико. Как показано на рис. 14, МАГАЗИН соотносится с личностью ПРОДАВЕЦ, и в то же время ПРОДАВЦУ присущ ВЕС. Взаимосвязь личности со специальностью очевидна, однако из этого не обязательно следует взаимосвязь МАГАЗИНА и ВЕСА.

Нужно сказать, что моделям данных типа семантической сети при всем богатстве их возможностей в моделировании сложных ситуаций свойственны усложненность и некоторая неэкономичность в концептуальном плане.

Остановимся подробнее на реляционной, иерархической и сетевой моделях данных.

Реляционная модель данных характеризуется следующими компонентами:

– информационной конструкцией: отношением с двухуровневой структурой;

– допустимыми операциями: проекцией, выборкой, соединением и некоторыми другими;

– ограничениями: функциональными зависимостями между атрибутами отношения.

Каждому классу объектов Р материального мира ставится в соответствие некоторое множество атрибутов, например А 1 , А 2 , ..., А n . Отдельный объект класса Р описывается строкой величин (a 1 , а 2 , ..., a n) , где a i – значение атрибута A i .

Строка (a 1 , а 2 , ..., a n ) называется кортежем. Всему классу объектов соответствует множество кортежей, именуемое отношением. Обозначим отношение, описывающее класс объектов Р , также через Р .

Выражение Р (А 1 , А 2 , ..., А n ) называется схемой отношения Р .

Для каждого компонента кортежа должна быть указана его связь с соответствующим атрибутом. В реляционной модели данных для обеспечения этой связи порядок компонентов кортежа совпадает с порядком следования атрибутов в схеме отношения.

Каждое отношение отражает состояние класса объектов в некоторый момент времени. Следовательно, одной схеме отношения в разные моменты времени могут соответствовать разные отношения.

Множество значений отношения можно представить в виде таблицы, в которой соблюдаются следующие соответствия:

– название таблицы и перечень названий граф соответствуют схеме отношения;

– строке таблицы соответствует кортеж отношения;

– все строки таблицы (а значит, все кортежи) различны;

– порядок строк и столбцов произвольный (в частности, реляционная модель данных не предполагает специальную сортировку строк).

Описание процессов обработки отношений может быть выполнено двумя способами:

– указанием перечня операций, выполнение которых приводит к требу­емому результату (процедурный подход),

– описанием свойств, которым должно удовлетворять результирующее отношение (декларативный подход).

Рассмотрим процедурный подход . Множество отношений и операций над ними образует реляционную алгебру. Как правило, список операций содержит проекцию, выборку, объединение, пересечение, вычитание, соединение.

Проекцией называется операция, которая переносит в результирующее отношение столбцы исходного отношения, указанные в условии операции. Алгебраическая запись проекции имеет вид

Т = R [X ],

где R – исходное отношение; Т – результирующее отношение; X – список атрибутов в структуре отношения Т (условие проекции).

Рассмотрим отношение O 1 , содержащее сведения о продаже продукции в 2010 г. (табл. 1).

Таблица 1

Отношение Т 1 , содержащее сведения только о фактическом выпуске продукции, получается в результате выполнения проекции

Т 1 = О 1 [Магазин, Продукция, Факт]

и имеет вид табл. 2.

Таблица 2

Столбцы можно указывать в любом порядке:

Т 1 = О 1 [Продукция, Магазин, Факт].

Выборкой называется операция, переносящая в результирующее отношение те строки из исходного отношения, которые удовлетворяют условию выборки. Условие выборки проверяется в каждой строке отношения по отдельности и не может охватывать информацию из нескольких строк. Существуют две простейшие разновидности условия выборки:

1) Имя атрибута 1 <знак сравнения> Значение, где допускаются знаки сравнения =, #, >, ≥, <, ≤. Например: Цена > 100.

Имена атрибутов должны содержаться в структуре исходного отношения. Алгебраическая запись выборки имеет вид

T = R [p ],

где R – исходное отношение; Т – результирующее отношение; р – условие выборки.

Например, получим значения Т 2 = О 1 [Продукция = «П 1 »] (табл. 3).

Таблица 3

Операции объединения, пересечения и вычитания производятся над двумя исходными отношениями с одинаковой структурой.

Обозначим исходные отношения через R 1 и R 2 , результирующее – через Т .

Объединение Т = U (R 1 , R 2) содержит строки, присутствующие либо в отношении R 1 , либо в R 2 .

Пересечение Т = I (R 1 , R 2) содержит строки, присутствующие в отношениях R 1 и R 2 одновременно.

Вычитание Т = M (R 1 , R 2) содержит те строки из R 1 , которые отсутствуют в R 2 .

Операция соединения отношений выполняется над двумя исходными отношениями и создает одно результирующее. Каждая строка первого исходного отношения сопоставляется по очереди со всеми строками второго отношения, и если для этой пары строк соблюдается условие соединения, то они сцепляются и образуют очередную строку в результирующем отношении. Условие соединения имеет вид

Имя атрибута 1 <знак сравнения> Имя атрибута 2,

где Имя атрибута 1 находится в одном исходном отношении, а Имя атрибута 2 – в другом. Будем использовать следующее обозначение операции соединения:

T = R l [p ] R 2 ,

где R 1 и R 2 – исходные отношения; Т – результирующее отношение; р – условие соединения.

Один из наиболее важных частных случаев соединения называется натуральным соединением и имеет следующие особенности:

– знаком сравнения в условии соединения является «=»;

– Имя атрибута 1 и Имя атрибута 2 должны совпадать, а точнее, содержать пересечение списков атрибутов исходных отношений;

– список атрибутов результирующего отношения образуется в результате объединения списков атрибутов исходных отношений.

Обозначение натурального соединения не содержит условия соединения и имеет вид Т = R l * R 2 .

Декларативный подход к обработке реляционных баз данных основан на интерпретации понятий и методов математической логики . В частности, реляционное исчисление базируется на исчислении предикатов. Назовем необходимые для реляционного исчисления понятия математической логики.

1. Символы переменных и констант. В языковых конструкциях реляционного исчисления им соответствуют имена атрибутов и переменных, а также константы.

2. Логические связки «и», «или», «не» и знаки сравнения =, # (не равно), >, <, ≥, ≤.

3. Термы, т. е. любые константы и переменные, а также функции, аргументами которых служат термы.

4. Элементарные формулы – предикаты, аргументами которых выступают термы. Предикаты, связанные операциями «и», «или», «не», также являются элементарными формулами. Элементарными формулами служат, например, выражения Фамилия = «Петров» и Сумма ≤ Итог.

5. Формулы, т. е. результат применения кванторов общности или суще­ствования к элементарным формулам. Формула соответствует запросу к реляционной базе данных, выраженному средствами реляционного исчисления.

Главная задача проектирования базы данных ЭИС – определение количества отношений (или иных составных единиц информации) и их атрибутного состава.

Задача группировки атрибутов в отношения, набор которых заранее не фиксирован, допускает множество различных вариантов решений. Рациональные варианты группировки должны учитывать следующие требования:

– множество отношений должно обеспечивать минимальную избыточность представления информации;

– корректировка отношений не должна приводить к двусмысленности или потере информации;

– перестройка набора отношений при добавлении в базу данных новых атрибутов должна быть минимальной.

Нормализация представляет собой один из наиболее изученных способов преобразования отношений, позволяющих улучшить характеристики БД по перечисленным критериям .

Ограничения на значения, хранимые в реляционной базе данных, достаточно многочисленны . Соблюдение этих ограничений в конкретных отношениях связано с наличием так называемых нормальных форм. Процесс преобразования отношений базы данных к той или иной нормальной форме именуется нормализацией отношений. Нормальные формы нумеруются последовательно от 1 по возрастанию. Чем больше номер нормальной формы, тем больше ограничений на хранимые значения должно соблюдаться в соответствующем отношении.

Ограничения, типичные для реляционной модели данных, – это функциональные и многозначные зависимости, а также их обобщения. В принципе, множество дополнительных ограничений может расти и, следовательно, будет увеличиваться число нормальных форм. Применяемые ограничения ориентированы на сокращение избыточной информации в реляционной базе данных.

Отношение в первой нормальной форме (1НФ) – это обычное отношение с двухуровневой структурой. Следующие нормальные формы (вторая и третья) используют ограничения, связанные с понятием функциональной зависимости. Функциональные зависимости определяются для атрибутов, находящихся в одном и том же отношении, удовлетворяющем 1НФ.

Простейший случай функциональной зависимости охватывает два атрибута. В отношении R (A , B , ..., J ) атрибут А функционально определяет атрибут В , если в любой момент времени каждому значению А В (обозначается А → В ).

Иначе говоря, В функционально зависит от А (В = f (A )). Первое обозначение оказывается более удобным, когда число функциональных зависимостей растет и их взаимосвязи становятся труднообозримыми; оно и будет использоваться в дальнейшем. Отсутствие функциональной зависимости обозначается как А → В .

Для атрибутов А и В некоторого отношения возможны следующие ситуации:

– отсутствие функциональной зависимости;

– наличие А → В (или В → А ), но не обеих зависимостей вместе;

– наличие взаимно-однозначного соответствия А ↔ В .

Понятие функциональной зависимости распространяется на ситуацию с тремя и более атрибутами в следующей форме. Группа атрибутов (А , В , С ) функционально определяет атрибут D в отношении T (A , B , C , D , ..., J ), если каждому сочетанию значений <а, b , с > соответствует единственное значение d (а – значение A ; b – значение В ; с – значение С ; d – значение D ). Наличие такой функциональной зависимости будем обозначать А , В , С → D .

Существование функциональных зависимостей связано с применяемыми способами кодирования атрибутов. Так, для множества учреждений можно утверждать, что каждый отдел (как объект предметной области) относится к единственному учреждению. Однако этого недостаточно для доказательства функциональной зависимости Отдел → Учреждение. Если в каждом учреждении отделы нумеруются последовательно, начиная с 1, то функциональная зависимость неверна. Если же код отдела, кроме номера, содержит и код учреждения (или уникальность кодов обеспечивается каким-либо другим способом), то функциональная зависимость Отдел → Учреждение справедлива.

Для показателя со множеством атрибутов-признаков Р = (Р 1 , Р 2 , ..., Р n ) и атрибутом-основанием Q справедлива функциональная зависимость Р → Q , хотя нельзя утверждать, что это единственная зависимость на указанных атрибутах.

Вероятным ключом отношения называется такое множество атрибутов, каждое сочетание значений которых встречается только в одной строке отношения, и никакое подмножество атрибутов этим свойством не обладает. Вероятных ключей в отношении может быть несколько. Их важность при обработке данных определяется тем, что выборка по известному значению вероятного ключа дает в результате одну строку отношения либо ни одной.

На практике атрибуты вероятного ключа отношения связываются со свойствами тех объектов и событий, информация о которых хранится в отношении. Если в результате корректировки отношения изменились имена атрибутов, образующих ключ, то информация будет серьезно искажена. Следовательно, систематическая проверка свойств вероятного ключа позволяет контролировать достоверность информации в отношении.

Когда в отношении присутствует несколько вероятных ключей, одновременное наблюдение за ними очень затруднено. Целесообразно выбрать один из них в качестве основного (первичного). Первичным ключом отношения называется такой вероятный ключ, по значениям которого производится контроль достоверности информации в отношении.

Применительно к экономической информации в подавляющем большинстве случаев отношения, полученные из существующих экономических документов, содержат единственный вероятный ключ, который является и первичным ключом. Это объясняется тем, что содержимое экономических документов понимается всеми пользователями одинаково. Далее будем иметь в виду только такие отношения. Присутствие двух и более вероятных ключей в отношениях с осмысленной информацией можно объяснить наличием нескольких возможных способов интерпретации одних и тех же данных. Первичный ключ часто называется просто ключом.

В отношениях с большим числом строк нахождение первичного ключа путем непосредственного применения определения достаточно затруднено. Кроме того, на стадии проектирования ЭИС значения многих отношений просто неизвестны, поэтому практически первичный ключ отношения вычисляется по имеющимся функциональным зависимостям.

Каждое значение первичного ключа встречается только в одной строке отношения. Значение любого атрибута в этой строке также единственное. Если через К обозначить атрибуты первичного ключа в отношении R (A , B , C , ..., J ), то справедливы следующие функциональные зависимости: К → А , К → В , К → С , ..., К → J . Набор атрибутов первичного ключа функционально определяет любой атрибут отношения. Обратное утверждение также верно: если найдена группа атрибутов, которая функционально определяет все атрибуты отношения по отдельности, и эту группу нельзя сократить, то найден первичный ключ отношения.

Для исходного множества функциональных зависимостей существует ряд закономерностей, знание которых позволяет получать производные зависимости. Отметим некоторые из них:

– если А , В → А , то и А , В → В ;

– А → В и А → С тогда и только тогда, когда А → ВС ;

– если А → В и В → С , то А →С ;

– если А → В , то АС → В (С произвольно);

– если А → В , то АС → ВС (С произвольно);

– если А → В и ВС → D , то АС → D .

Если заранее известно, что вероятный ключ в отношении только один, то его можно найти простым способом. Вероятный ключ (если он единственный, т. е. совпадает с первичным ключом) – это набор атрибутов, которые не встречаются в правых частях всех функциональных зависимостей. Иными словами, из полного списка атрибутов отношения необходимо вычеркнуть атрибуты, встречающиеся в правых частях всех функциональных зависимостей. Оставшиеся атрибуты образуют первичный ключ.

Отношение имеет вторую нормальную форму (2НФ), если оно соответ-ствует 1НФ и не содержит неполных функциональных зависимостей.

Неполная функциональная зависимость состоит из двух зависимостей:

– вероятный ключ отношения функционально определяет некоторый неключевой атрибут,

– часть вероятного ключа функционально определяет этот же неключевой атрибут.

Отношение, не соответствующее 2НФ, характеризуется избыточностью хранимых данных. База данных находится в 2НФ, если все ее отношения находятся в 2НФ.

Отношение соответствует 3НФ, если оно соответствует 2НФ и среди его атрибутов отсутствуют транзитивные функциональные зависимости (ФЗ).

Транзитивная ФЗ включает в себя две ФЗ:

– вероятный ключ отношения функционально определяет неключевой атрибут;

– этот атрибут функционально определяет другой неключевой атрибут.

Если К – ключ отношения, А , В – неключевые атрибуты и К → А , А → В – справедливые ФЗ, то они являются транзитивными. Частный случай транзитивной ФЗ – неполная ФЗ, когда К = С , Е и К → Е , Е → А .

База данных находится в 3НФ, если все ее отношения находятся в 3НФ.

Реляционная база данных, в целом соответствующая третьей нормальной форме, характеризуется рядом свойств, знание которых облегчает и упорядочивает процессы обработки данных. Реализацию запросов к базе данных с помощью операторов реляционной алгебры можно описать следующими правилами.

1. В словесной формулировке запроса выделить имена атрибутов, составляющие оболочку, вход и выход запроса, а также условия выборки.

2. Зафиксировать множество атрибутов оболочки. Если все необходимые атрибуты находятся в каком-либо одном отношении, то последующие операции выборки и проекции проводятся только с ним. Если требуемые атрибуты распределены по нескольким отношениям, то эти отношения необходимо соединить. Каждая пара отношений соединяется по условию равенства атрибутов с совпадающими именами (или определенных на общем домене). После каждого соединения с помощью проекции можно отсечь ненужные для последующих операций атрибуты.

4. Если запрос можно разделить на части (подзапросы), то его реализация также разделяется на части, где результатом каждого подзапроса является отдельное отношение.

5. Указанная последовательность действий стандартна, но, возможно, создает промежуточные отношения слишком большого размера. Этот недостаток можно компенсировать, выполняя некоторые выборки и проекции над исходными отношениями (до проведения соединения) и меняя взаимный порядок требуемых соединений.

Сетевая БД представляется как множество отношений и веерных отношений . Отношения разделяются на основные и зависимые.

Веерным отношением W (R , S ) называется пара отношений, состоящая из одного основного (R ), одного зависимого отношения (S ) и связи между ними, при условии, что каждое значение зависимого отношения связано с единственным значением основного отношения . Это условие является ограничением, характерным для сетевой модели данных в целом. Способ реализации этого ограничения в памяти ЭВМ неодинаков у различных сетевых СУБД.

Допустимые в сетевой модели данных операции представляют собой различные варианты выборки.

Сетевые базы данных в зависимости от ограничений на вхождение отношений в веерные отношения разделяются на двухуровневые и многоуровневые сети.

Ограничение двухуровневых сетей состоит в том, что каждое отношение может существовать в одной из перечисленных ниже ролей:

– вне каких-либо веерных отношений;

– в качестве основного отношения в любом количестве веерных отношений;

– в качестве зависимого отношения в любом количестве веерных отношений.

Запрещается существование отношения в качестве основного в одном контексте и одновременно в качестве зависимого – в другом.

Многоуровневые сети не предусматривают никаких ограничений на взаимосвязь веерных отношений, в некоторых сетевых СУБД разрешены даже циклические структуры сети.

Для двухуровневых сетевых СУБД вводятся еще два ограничения (с теоретической точки зрения необязательные):

– первичный ключ основного отношения может быть только одноатрибутным;

– веерное отношение существует, если первичный ключ основного отношения выступает частью первичного ключа зависимого отношения.

Для организации веерного отношения в памяти ЭВМ в структуру основного и зависимого отношений вводится дополнительный атрибут, называемый адресом связи. Значения адресов связи совместно обеспечивают в веерном отношении соответствие каждого значения зависимого отношения S единственному значению основного отношения R .

Значение отношения при хранении в памяти ЭВМ часто называется записью. Адресом связи именуется атрибут в составе записи, в котором хранится начальный адрес или номер следующей обрабатываемой записи.

Связь значений зависимого отношения с единственным значением основного отношения в простейшем случае обеспечивается следующим образом. Адрес связи некоторой записи основного отношения указывает на одну из записей зависимого отношения (значением адреса связи основного отношения служит начальный адрес этой записи зависимого отношения), адрес связи указанной записи зависимого отношения – на следующую запись зависимого отношения, связанную с той же записью основного отношения, и т. д. Последняя запись зависимого отношения в этой цепочке адресует названную выше запись основного отношения. Получается кольцевая структура адресов связи, называемая веером , где роль «ручки» веера играет запись основного отношения. На графических иллюстрациях адрес связи изображается стрелкой, направленной от адреса связи данной записи к той записи, начальный адрес (номер) которой служит значением этого адреса связи.

Существуют стандартные соглашения о способах включения и исключения данных в веерном отношении. Способ включения может характеризоваться как автоматический и неавтоматический.

Автоматический способ указывает на то, что при появлении нового значения основного отношения оно сразу же ставится в соответствие некоторому значению зависимого отношения и образует новый элемент веерного отношения. Несоблюдение этого правила характерно для неавтоматического способа.

Способы исключения могут быть обязательными и необязательными. При обязательном способе после того, как значение включено в основное отношение, оно становится его постоянным членом. Его можно обновлять, но нельзя удалять из отношения. Необязательный способ разрешает удалить любое значение основного отношения.

Из аналогии определений веерного отношения и функциональной зависимости следует утверждение: если существует веерное отношение, то ключ зависимого отношения функционально определяет ключ основного отношения, и наоборот, если ключ одного отношения функционально определяет ключ второго отношения, то первое отношение может быть зависимым, а второе – основным в некотором веерном отношении.

В схеме сетевой БД отношения и веерные отношения часто трактуются как файлы и связи, что позволяет рассматривать сетевую структуру как множество файлов

F = {F l (X 1), F 2 (X 2), ..., F i (X i ), ..., F n (X n )},

где X i – атрибуты ключа в файле F i .

Дополнительно вводится граф сетевой структуры В с вершинами {X l , X 2 , ..., X i , ..., X n }. Дуга <X i , X j > в графе В существует, если X i является частью X j и F j [X i ] представляет собой подмножество F i . Последнее условие имеет тот же смысл, что и синтаксическое включение отношений в реляционной модели данных. Здесь предполагается, что ключ основного файла содержится в зависимом файле. Граф В аналогичен графу соединений для реляционной БД.

База данных DBA называется ациклической , если между любыми двумя вершинами на графе В существует не более одного пути. Двухуровневые сети всегда ациклические.

Для множества файлов F ациклической базы данных DBA вполне применима операция

m (DBA ) = F 1 & F 2 & ... & F i & ...& F n ,

называемая максимальным пересечением . Ее аналогом может служить последовательность соединений в реляционной БД.

В сетевых СУБД количество операций выборки достаточно велико. Функции операции проекции для сетевой СУБД выполняет описание подсхемы сетевой базы данных. Схемой сетевой БД называется описание всех отношений с указанием атрибутного состава и ключей каждого отношения, а также веерных отношений. В прикладной программе имеется возможность объявить часть отношений сетевой базы данных, в каждом отношении – некоторое подмножество атрибутов (с обязательным оставлением атрибутов-ключей) и лишь некоторые веерные отношения. Соответствующее описание данных называется подсхемой. Отношения, веерные отношения и атрибуты, не указанные в подсхеме, становятся недоступными прикладной программе. В отличие от операции проекции база данных, соответствующая подсхеме, создается не физически, а путем ограничения доступа к исходной БД, которая определена в схеме.

Результаты допустимых соединений фактически зафиксированы в сетевой СУБД с помощью цепочек адресов связи. Доступ к результатам возможного соединения начинается от некоторого основного отношения к вееру значений в соответствующем зависимом отношении, достигаемые значения ключей в зависимом отношении запоминаются и используются для поиска в каком-либо другом основном отношении; от этого основного отношения возможен переход к новому зависимому и т. д.

Иерархическая модель данных имеет много общих черт с сетевой моделью данных, хронологически она появилась даже раньше . Допустимыми информационными конструкциями в иерархической модели данных выступают отношение, веерное отношение и иерархическая база данных. В отличие от ранее рассмотренных моделей данных, в которых предполагалось, что информационным отображением одной предметной области является одна база данных, в иерархической модели допускается отображение одной предметной области в несколько иерархических баз данных.

Понятия отношения и веерного отношения в иерархической модели данных не изменяются.

Иерархической базой данных называется множество отношений и веерных отношений, для которых соблюдаются два ограничения :

1) существует единственное отношение, называемое корневым, которое не является зависимым ни в одном веерном отношении;

2) все остальные отношения (за исключением корневого) являются зависимыми отношениями только в одном веерном отношении.

Схема иерархической БД по составу компонентов идентична сетевой БД. Названные выше ограничения поддерживаются иерархическими СУБД.

Ограничение, которое поддерживается в иерархической модели данных, состоит в невозможности нарушения требований, фигурирующих в определении иерархической базы данных. Это ограничение обеспечивается специальной укладкой значений отношений в памяти ЭВМ. Ниже мы рассмотрим одну из простейших реализаций укладки иерархической БД.

Необходимо отметить, что существуют различные возможности прохождения иерархически организованных значений в линейной последовательности. Принцип, применяемый для иерархических баз данных, называется концевым прохождением. Перечислим его правила.

1. Начиная с первого значения корневого отношения перечисляются первые значения соответствующих отношений на каждом уровне вплоть до последнего.

2. Перечисляются все значения в том веерном отношении, на котором остановился шаг 1.

3. Перечисляются значения всех вееров этого веерного отношения.

4. От достигнутого уровня происходит подъем на предыдущий уровень, и если возможно применить шаг 1, то процесс повторяется.

Записью иерархической базы данных называется множество значений, содержащее одно значение корневого отношения и все вееры, отходящие от него в соответствии со структурой иерархической базы данных. В нашем примере одну запись образуют данные, относящиеся к одному факультету (см. рис. 11).

Для веерных отношений в составе иерархической базы данных справедлива уже известная закономерность: если существует веерное отношение, то ключ зависимого отношения функционально определяет ключ основного отношения. И наоборот: если ключ одного отношения функционально определяет ключ второго отношения, то первое отношение может быть зависимым, а второе – основным в некотором веерном отношении.

Кроме того, ограничение на существование единственного корневого отношения в иерархической базе данных трансформируется в требование: первичный ключ каждого некорневого отношения должен функционально определять первичный ключ корневого отношения.

Алгоритм получения структуры иерархической БД составлен А.И. Мишениным .

При сравнении моделей данных очень трудно отделить факторы, характеризующие принципиальные особенности модели, от факторов, связанных с реализацией этих моделей данных средствами конкретных СУБД.

Рассматривая преимущества и недостатки самых известных моделей данных, следует отметить ряд несомненных достоинств реляционного подхода:

– простота: в реляционной модели всего одна информационная конструкция, которая формализует табличное представление данных, привычное для пользователей-экономистов;

– теоретическое обоснование: наличие теоретически аргументированных методов нормализации отношений и проверки ацикличности структуры позволяет получать базы данных с требуемыми характеристиками;

– независимость данных: изменение структуры реляционной БД, как правило, приводит к минимальным изменениям в прикладных программах.

Среди недостатков реляционной модели данных необходимо назвать следующие:

– низкую скорость при выполнении операции соединения;

– большой расход памяти для представления реляционной БД. Хотя проектирование в 3НФ рассчитано на минимальную избыточность (каждый факт представляется в БД один раз), другие модели данных при тех же условиях обеспечивают меньший расход памяти. Например, длина адреса связи обычно намного меньше, чем длина значения атрибута.

Достоинствами иерархической модели данных являются:

– простота: хотя модель использует три информационные конструкции, иерар­хический принцип соподчиненности понятий естественен для многих экономических задач (например, для организации статистической отчетности);

– минимальный расход памяти: для задач, допускающих реализацию с помощью любой из трех моделей данных, иерархическая модель позволяет получить представление с минимально требуемой памятью.

Недостатки иерархической модели:

– неуниверсальность: многие важные варианты взаимосвязи данных невозможно реализовать средствами иерархической модели без повышения избыточности в базе данных;

– допустимость только навигационного принципа доступа к данным;

– доступ к данным производится только через корневое отношение.

Необходимо отметить следующие преимущества сетевой модели данных:

– универсальность: выразительные возможности сетевой модели данных наиболее обширны в сравнении с остальными моделями;

– возможность доступа к данным через значения нескольких отношений (например, через любые основные отношения).

В качестве недостатков сетевой модели данных можно назвать:

– сложность, т. е. обилие понятий, вариантов их взаимосвязей и особенностей реализации;

– допустимость только навигационного принципа доступа к данным.

Результаты, полученные для ациклических баз данных, позволяют говорить о равноценных возможностях представления информации у ациклических реляционных БД, двухуровневых сетевых БД и иерархической БД без логических связей.

При анализе моделей данных не затрагивалась проблема упорядоченности значений в отношениях баз данных. Для реляционной модели эта упорядоченность с теоретической точки зрения необязательна, а в двух других моделях широко используется для повышения эффективности реализации запросов.

На окончательный выбор модели данных влияют многие дополнительные факторы, например, наличие хорошо зарекомендовавших себя СУБД, квалификация прикладных программистов, размер базы данных и др.

В последнее время реляционные СУБД заняли преимущественное положение как средство разработки ЭИС. Недостатки реляционной модели компенсируются ростом быстродействия и ресурсов памяти современных ЭВМ. Вследствие процессов децентрализации управления в экономике многие базы данных ЭИС имеют простую структуру, которая легко трансформируется в понятные системы таблиц (отношений).

Контрольные вопросы и задания

1. Перечислите наиболее известные виды моделей данных.

2. Расскажите об иерархической и сетевой моделях данных. В чем их сходство и различия?

3. Охарактеризуйте реляционную модель.

4. Опишите бинарную модель и область ее применения.

5. Какова специфика семантических сетей и их назначения?

6. Перечислите информационные конструкции для различных технологий.

7. Назовите компоненты реляционной модели данных.

8. Дайте определения кортежа и отношения.

9. Какими способами можно описать процессы обработки отношений?

10. Раскройте сущность процедурного описания процессов обработки данных.

11. Расскажите о декларативном подходе к обработке реляционных баз данных.

12. Что такое нормализация отношений?

13. Сколько атрибутов в простейшей функциональной зависимости?

14. Дайте определение функциональной зависимости атрибутов в терминах реляционного подхода.

15. Что такое вероятный ключ отношения?

16. Что такое первичный ключ? Как по-другому он называется?

17. Расскажите о закономерностях для множества функциональных зависимостей.

18. Охарактеризуйте вторую и третью нормальные формы отношений.

19. Расскажите о доступе к реляционной базе данных.

20. Назовите информационные конструкции в сетевой модели.

21. Что такое «веерное отношение»?

22. Дайте определение двухуровневых сетей.

23. Дайте определение многоуровневых сетей.

24. Что представляет собой «адрес связи»?

25. Что называют «веером»?

26. Какие компоненты содержит схема сетевой БД?

27. Какие стандартные соглашения о способах включения и исключения данных в веерном отношении вам известны?

28. Что такое файлы и связи?

29. Что такое «максимальное пересечение»?

30. Назовите информационные конструкции в иерархической модели.

31. Дайте определение иерархической базы данных.

32. Расскажите о правилах концевого прохождения.

33. Дайте определение записи иерархической базы.

34. Назовите преимущества и недостатки реляционного подхода.

35. Перечислите достоинства и недостатки иерархической модели.

36. Охарактеризуйте сильные и слабые стороны сетевой модели данных.

38. Выполните задания 2.1–2.20 по операциям над отношениями из практикума .

39. Выполните задания 2.21–2.32 по теме «Функциональные зависимости и ключи» из практикума .

40. Выполните задания 2.33–2.60 по теме «Нормальные формы отношений» из практикума .

41. Выполните задания 2.61–2.71 по теме «Ациклические базы данных» из практикума .

42. Выполните задания 2.72–2.93 по теме «Сетевая и иерархическая модели данных» из практикума .