Модель была предложена Петером Пин-Шен Ченом в 1976 г.. На использовании разновидностей ER-модели основано большинство со­временных подходов к проектированию баз данных (главным образом, реляционных). Моделирование предметной области базируется на исполь­зовании графических диаграмм, включающих небольшое число разнород­ных компонентов. В связи с наглядностью представления концептуальных схем баз данных ER-модели получили широкое распространение в CASE-системах, поддерживающих автоматизированное проектирование реляци­онных баз данных.

Базовыми понятиями ER-модели являются сущность, связь и атрибут.

Сущность – это реальный или воображаемый объект, информация о котором представляет интерес. В диаграммах ER-модели сущность представляется в виде прямоугольника, содержащего имя сущности. При этом имя сущности - это имя типа, а не конкретного объекта - экземпляра этого типа. Каждый экземпляр сущности должен быть отличим от любого дру­гого экземпляра той же сущности.

Связь – это графически изображаемая ассоциация, устанавливаемая между двумя сущностями. Эта ассоциация всегда является бинарной и мо­жет существовать между двумя разными сущностями или между сущнос­тью и ей же самой (рекурсивная связь). В любой связи выделяются два кон­ца (в соответствии с парой связываемых сущностей), на каждом из кото­рых указывается имя конца связи, степень конца связи (сколько экземпля­ров данной сущности связывается), обязательность связи (т. е. любой ли экземпляр данной сущности должен участвовать в данной связи).

Связь представляется в виде линии, связывающей две сущности или ведущей от сущности к ней же самой. При этом в месте "стыковки" связи с сущностью используются трёхточечный вход в прямоугольник сущности. Если для этой сущности в связи могут использоваться много экземпляров сущности, и одноточечный вход, если в связи может участвовать только один экземпляр сущности. Обязательный конец связи изображается сплош­ной линией, а необязательный - прерывистой линией.

Как и сущность, связь - это типовое понятие, все экземпляры обеих пар связываемых сущностей подчиняются правилам связывания.

Рис. 12. Пример связи между сущностями

Данная диаграмма может быть интерпретирована следующим образом: Каждый СТУДЕНТ учится только в одной ГРУППЕ; Любая ГРУППА состоит из одного или более СТУДЕНТОВ. На следующем рисунке изображена сущность ЧЕЛОВЕК с рекурсив­ной связью, связывающей ее с ней же самой.

Рис. 13. Пример рекурсивной связи

Лаконичной устной трактовкой изображенной диаграммы является следующая:

Каждый ЧЕЛОВЕК является сыном одного и только одного ЧЕЛО­ВЕКА;

Каждый ЧЕЛОВЕК может являться отцом для одного или более ЛЮ­ДЕЙ ("ЧЕЛОВЕКОВ").

Атрибутом сущности является любая деталь, которая служит для уточ­нения, идентификации, классификации, числовой характеристики или вы­ражения состояния сущности. Имена атрибутов заносятся в прямоуголь­ник, изображающий сущность, под именем сущности и изображаются ма­лыми буквами. Например:

Рис. 14. Изображение сущности с ее атрибутами

Уникальным идентификатором сущности является атрибут, комбина­ция атрибутов, комбинация связей или комбинация связей и атрибутов, уникально отличающая любой экземпляр сущности от других экземпля­ров сущности того же типа.

Как и в реляционных схемах баз данных, в ER-схемах вводится поня­тие нормальных форм, причем их смысл очень близко соответствует смыс­лу реляционных нормальных форм. Заметим, что формулировки нормальных форм ER-схем делают более понятным смысл нормализации реляци­онных схем, Мы рассмотрим только очень краткие и неформальные опре­деления трех первых нормальных форм.

В первой нормальной форме ER-схемы устраняются повторяющиеся ат­рибуты или группы атрибутов, т. е. производится выявление неявных сущ­ностей, "замаскированных" под атрибуты.

Во второй нормальной форме устраняются атрибуты, зависящие только от части уникального идентификатора. Эта часть уникального идентифи­катора определяет отдельную сущность.

В третьей нормальной форме устраняются атрибуты, зависящие от ат­рибутов, не входящих в уникальный идентификатор. Эти атрибуты явля­ются основой отдельной сущности.

Мы остановились только на самых важных понятиях ER-модели дан­ных. К числу более сложных элементов модели относятся следующие:

Подтипы и супертипы сущностей. ER-модель позволяет задавать от­ношение IS-A между типами. При этом если Т, IS-A Т 2 (где Т 1 и Т 2 - типы сущностей), то Т, называется подтипом Т 2 , а Т 2 - супертипом Т.. Т. о., су­ществует возможность наследования типа сущности, исходя из одного или нескольких супертипов.

Связи "многие-со-многими". Иногда бывает необходимо связывать сущ­ности таким образом, что с обоих концов связи могут присутствовать не­сколько экземпляров сущности (например, все члены кооператива сообща владеют имуществом кооператива). Для этого вводится разновидность связи "многие-со-многими".

Уточняемые степени связи. Иногда бывает полезно определить возмож­ное количество экземпляров сущности, участвующих в данной связи (на­пример, служащему разрешается участвовать не более чем в трех проектах одновременно). Для выражения этого семантического ограничения разре­шается указывать на конце связи ее максимальную или обязательную сте­пень.

Каскадные удаления экземпляров сущностей. Некоторые связи бывают настолько сильными (конечно, в случае связи "один-ко-многим"), что при удалении опорного экземпляра сущности (соответствующего концу связи "один") нужно удалить и все экземпляры сущности, соответствующие кон­цу связи "многие". Соответствующее требование "каскадного удаления" можно сформулировать при определении сущности.

Домены. Как и в случае реляционной модели данных, бывает полезна возможность определения потенциально допустимого множества значений атрибута сущности (домена).

Эти и другие, более сложные элементы модели данных "Сущность-Связь", делают ее более мощной, но одновременно несколько усложняют ее использование. Конечно, при реальном использовании ER-диаграмм для проектирования баз данных необходимо ознакомиться со всеми возмож­ностями.

Как любая модель, модель «сущность — связь» имеет несколько базовых понятий, которые образуют исходные кирпичики, из которых строятся уже более сложные объекты по заранее определенным правилам.

Эта модель в наибольшей степени согласуется с концепцией объектно-ориентированного проектирования, которая в настоящий момент несомненно является базовой для разработки сложных программных систем, поэтому многие понятия вам могут показаться знакомыми, и если это действительно так, то тем проще вам будет освоить технологию проектирования баз данных , основанную на ER-модели .

В основе ER-модели лежат следующие базовые понятия:

• Сущность, с помощью которой моделируется класс однотипных объектов. Сущность имеет имя, уникальное в пределах моделируемой системы. Так как сущность соответствует некоторому классу однотипных объектов, то предполагается, что в системе существует множество экземпляров данной сущности. Объект, которому соответствует понятие сущности, имеет свой набор атрибутов — характеристик, определяющих свойства данного представителя класса. При этом набор атрибутов должен быть таким, чтобы можно было различать конкретные экземпляры сущности. Например, у сущности Сотрудник может быть следующий набор атрибутов: Табельный номер, Фамилия, Имя, Отчество, Дата рождения, Количество детей, Наличие родственников за границей. Набор атрибутов, однозначно идентифицирующий конкретный экземпляр сущности, называют ключевым. Для сущности Сотрудник ключевым будет атрибут Табельный номер, поскольку для всех сотрудников данного предприятия табельные номера будут различны. Экземпляром сущности Сотрудник будет описание конкретного сотрудника предприятия. Одно из общепринятых графических обозначений сущности — прямоугольник, в верхней части которого записано имя сущности, а ниже перечисляются атрибуты, причем ключевые атрибуты помечаются, например, подчеркиванием или специальным шрифтом (рис. 7.1):

Рис. 7.1. Пример определения сущности в модели ER

Между сущностями могут быть установлены связи — бинарные ассоциации, показывающие, каким образом сущности соотносятся или взаимодействуют между собой. Связь может существовать между двумя разными сущностями или между сущностью и ей же самой (рекурсивная связь). Она показывает, как связаны экземпляры сущностей между собой. Если связь устанавливается между двумя сущностями, то она определяет взаимосвязь между экземплярами одной и другой сущности. Например, если у нас есть связь между сущностью «Студент» и сущностью «Преподаватель» и эта связь — руководство дипломными проектами, то каждый студент имеет только одного руководителя, но один и тот же преподаватель может руководить множеством.студентов-дипломников. Поэтому это будет связь «один-ко-многим» (1:М), один со стороны «Преподаватель» и многие со стороны «Студент» (см. рис. 7.2).

Рис. 7.2. Пример отношения «один-ко-многим» при связывании сущностей «Студент» и «Преподаватель»

В разных нотациях мощность связи изображается по-разному. В нашем примере мы используем нотацию CASE системы POWER DESIGNER, здесь множественность изображается путем разделения линии связи на 3. Связь имеет общее имя «Дипломное проектирование» и имеет имена ролей со стороны обеих сущностей. Со стороны студента эта роль называется «Пишет диплом под руководством», со стороны преподавателя эта связь называется «Руководит». Графическая интерпретация связи позволяет сразу прочитать смысл взаимосвязи между сущностями, она наглядна и легко интерпретируема. Связи делятся на три типа по множественности: один-к-одному (1:1), од и и-ко-многим (1:М), многие-ко-многим (М:М). Связь один-к-одному означает, что экземпляр одной сущности связан только с одним экземпляром другой сущности.

Связь 1: М означает, что один экземпляр сущности, расположенный слева по связи, может быть связан с несколькими экземплярами сущности, расположенными справа по связи. Связь «один-к-одному» (1:1) означает, что один экземпляр одной сущности связан только с одним экземпляром другой сущности, а связь «многие-ко-мно-гим» (М:М) означает, что один экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и наоборот, один экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности. Например, если мы рассмотрим связь типа «Изучает» между сущностями «Студент» и «Дисциплина», то это связь типа «многие-ко-многим» (М:М), потому что каждый студент может изучать несколько дисциплин, но и каждая дисциплина изучается множеством студентов.ч Такая связь изображена на рис. 7.3.

• Между двумя сущностями может быть задано сколько угодно связей с разными смысловыми нагрузками. Например, между двумя сущностями «Студент» и «Преподаватель» можно установить две смысловые связи, одна — рассмотренная уже ранее «Дипломное проектирование», а вторая может быть условно названа «Лекции», и она определяет, лекции каких преподавателей слушает данный студент и каким студентам данный преподаватель читает лекции. Ясно, что это связь типа многие-ко-многим. Пример этих связей приведен на рис. 7.3.

Рис. 7.3. Пример моделирования связи «многие-ко-многим»

• Связь любого из этих типов может быть обязательной, если в данной связи должен участвовать каждый экземпляр сущности, необязательной — если не каждый экземпляр сущности должен участвовать в данной связи. При этом связь может быть обязательной с одной стороны и необязательной с другой стороны. Обязательность связи тоже по-разному обозначается в разных нотациях. Мы снова используем нотацию POWER DESIGNER. Здесь необязательность связи обозначается пустым кружочком на конце связи, а обязательность перпендикулярной линией, перечеркивающей связь. И эта нотация имеет простую интерпретацию. Кружочек означает, что ни один экземпляр не может участвовать в этой связи. А перпендикуляр интерпретируется как то, что по крайней мере один экземпляр сущности участвует в этой связи.

Рассмотрим для этого ранее приведенный пример связи «Дипломное проектирование». На нашем рисунке эта связь интерпретируется как необязательная с двух сторон. Но ведь на самом деле каждый студент, который пишет диплом, должен иметь своего руководителя дипломного проектирования, но, с другой стороны, не каждый преподаватель должен вести дипломное проектирование. Поэтому в данной смысловой постановке изображение этой связи изменится и будет выглядеть таким, как представлено на рис. 7.4.

Рис. 7.4. Пример обязательной и необязательной связи между сущностями

Кроме того, в ER-модели допускается принцип категоризации сущностей. Это значит, что, как и в объектно-ориентированных языках программирования, вводится понятие подтипа сущности, то«есть сущность может быть представлена в виде двух или более своих подтипов — сущностей, каждая из которых может иметь общие атрибуты и отношения и/или атрибуты и отношения, которые определяются однажды на верхнем уровне и наследуются на нижнем уровне. Все подтипы одной сущности рассматриваются как взаимоисключающие, и при разделении сущности па подтипы она должна быть представлена в виде полного набора взаимоисключающих подтипов. Если на уровне анализа не удается выявить полный Перечень подтипов, то вводится специальный подтип, называемый условно ПРОЧИЕ, который в дальнейшем может быть уточнен. В реальных системах бывает достаточно ввести подтипизацпю на двух-трех уровнях.

Сущность, на основе которой строятся подтипы, называется супертипом. Любой экземпляр супертипа должен относиться к конкретному подтипу. Для графического изображения принципа категоризации или типизации сущности вводится специальный графический элемент, называемый узел-дискриминатор, в нотации POWER DESIGNER он изображается в виде полукруга, выпуклой стороной обращенного к суперсущности. Эта сторона соединяется направленной стрелкой с суперсущностью, а к диаметру этого круга стрелками подсоединяются подтипы данной сущности (см. рис. 7.5).

Рис. 7.5. Диаграмма подтипов сущности ТЕСТ

Эту диаграмму можно расшифровать следующим образом. Каждый тест в некоторой системе тестирования является либо тестом проверки знаний языка SQL , либо некоторой аналитической задачей, которая выполняется с использованием заранее написанных Java-апплетов, либо тестом по некоторой области знаний, состоящим из набора вопросов и набора ответов, предлагаемых к каждому вопросу.

В результате построения модели предметной области в виде набора сущностей и связей получаем связный граф. В полученном графе необходимо избегать циклических связей — они выявляют некорректность модели.

В качестве примера спроектируем мифологическую модель системы, предназначенной для хранения информации о книгах ц областях знаний, представленных в библиотеке. Описание предметной области было приведено ранее. Разработку модели начнем с выделения основных сущностей.

Прежде всего, существует сущность «Книги», каждая книга имеет уникальный шифр, крторый является ее ключом, и ряд атрибутов, которые взяты из описания предметной области. Множество экземпляров сущности определяет множество книг, которые хранятся в библиотеке. Каждый экземпляр сущности «Книги» соответствует не конкретной книге, стоящей на полке, а описанию некоторой книги, которое дается обычно в предметном каталоге библиотеке. Каждая книга может присутствовать в нескольких экземплярах, и это как раз те конкретные книги, которые стоят на полках библиотеки.

Для того чтобы отразить это, мы должны ввести сущность «Экземпляры», которая будет содержать описания всех экземпляров книг, которые хранятся в библиотеке. Каждый экземпляр сущности «Экземпляры» соответствует конкретной книге на полке. Каждый экземпляр имеет уникальный инвентарный номер, однозначно определяющий конкретную книгу. Кроме того, каждый экземпляр книги может находиться либо в библиотеке, либо на руках у некоторого читателя, и в последнем случае для данного экземпляра указываются дополнительно дата взятия книги читателем и дата предполагаемого возврата книги.

Между сущностями «Книги» и «Экземпляры» существует связь «один-ко-многим» (1:М), обязательная с двух сторон. Чем определяется данный тип связи? Мы можем предположить, что каждая книга может присутствовать в библиотеке в нескольких экземплярах, поэтому связь «один-ко-многим». При этом если в библиотеке нет ни одного экземпляра дайной книги, то мы не будем хранить ее описание, поэтому если книга описана в сущности «Книги», то по крайней мере один экземпляр этой книги присутствует в библиотеке. Это означает, что со стороны книги связь обязательная. Что касается сущности «Экземпляры», то не может существовать в библиотеке ни одного экземпляра, который бы не относился к конкретной книге, поэтому и со стороны «Экземпляры» связь тоже обязательная.

Теперь нам необходимо определить, как в нашей системе будет представлен читатель. Естественно предложить ввести для этого сущность «Читатели», каждый экземпляр которой будет соответствовать конкретному читателю. В библиотеке каждому читателю присваивается уникальный номер читательского билета, который будет однозначно идентифицировать нашего читателя. Номер читательского билета будет ключевым атрибутом сущности «Читатели».

Кроме того, в сущности «Читатели» должны присутствовать дополнительные атрибуты, которые требуются для решения поставленных задач, этими атрибутами будут: «Фамилия Имя Отчество», «Адрес читателя», «Телефон домашний» и «Телефон рабочий». Почему мы ввели два отдельных атрибута под телефоны? Потому что надо в разное время звонить по этим телефонам, чтобы застать читателя, поэтому администрации библиотеки будет важно знать, к какому типу относится данный телефон. В описании нашей предметной области существует ограничение на возраст наших читателей, поэтому в сущности «Читатели» надо ввести обязательный атрибут «Дата рождения», который позволит нам контролировать возраст наших читателей.

Из описания предметной области мы знаем, что каждый читатель может держать на руках несколько экземпляров книг. Для отражения этой ситуации нам надо провести связь между сущностями «Читатели» и «Экземпляры». А почему не между сущностями «Читатели» и «Книги»? Потому что читатель берет из библиотеки конкретный экземпляр конкретной книги, а не просто книгу. А как же узнать, какая книга у данного читателя? А это можно будет узнать по дополнительной связи между сущностями «Экземпляры» и «Книги», и эта связь каждому экземпляру ставит в соответствие одну книгу, поэтому мы в любой момент можем однозначно определить, какие книги находятся на руках у читателя, хотя связываем с читателем только инвентарные номера взятых книг. Между сущностями «Читатели» и «Экземпляры» установлена связь «один-ко-многим», и при этом она не обязательная с двух сторон. Читатель в данный момент может не держать ни одной книги на руках, а с другой стороны, данный экземпляр книги может не находиться ни у одного читателя, а просто стоять на полке в библиотеке.

Теперь нам надо отразить последнюю сущность, которая связана с системным каталогом. Системный каталог содержит перечень всех областей знаний, сведения по которым содержатся в библиотечных книгах. Мы можем вспомнить системный каталог в библиотеке, с которого мы обычно начинаем поиск нужных нам книг, если мы не знаем их авторов и названий. Название области знаний может быть длинным и состоять из нескольких слов, поэтому для моделирования системного каталога мы введем сущность «Системный каталог» с двумя атрибутами: «Код области знаний» и «Название области знаний». Атрибут «Код области знаний» будет ключевым атрибутом сущности.

Из описания предметной области нам известно, что каждая книга может содержать сведения из нескольких областей знаний, а с другой стороны, из практики известно, что в библиотеке может присутствовать множество книг, относящихся к одной и той же области знаний, поэтому нам необходимо установить между сущностями «Системный каталог» и «Книги» связь «миогие-ко-многим», обязательную с двух сторон. Действительно, в системном каталоге не должно присутствовать такой области знаний, сведения по которой не представлены ни в одной книге нашей библиотеки, противное было бы бессмысленно. И обратно, каждая книга должна быть отнесена к одной или нескольким областям знаний для того, чтобы читатель мог ее быстрее найти.

Мифологическая модель предметной области «Библиотека» представлена на рис. 7.6.

Рис. 7.6. Мифологическая модель «Библиотека»

Мифологическая модель «Библиотека» разработана нами под те задачи, которые были перечислены ранее. В этих задачах мы не ставили условие хранения истории чтения книги, например, с целью поиска того, кто раньше держал книгу и мог нанести ей вред или забыть в ней случайно большую сумму денег. Если бы мы ставили перед собой задачу хранения и этой информации, то наша инфо-логическая модель была бы другой. Я оставлю эту задачу для вашего самостоятельного творчества.

Для разработки базы данных, структура которой не зависит от конкретных информационных потребностей и позволяет выполнять любые запросы пользователей, служит диаграмма инфологических моделей «сущность-связь» (ER - диаграмма).

Наиболее часто формализация представлений о предметной области осуществляется в рамках модели «сущности-связи» («объекты-связи»). На данном этапе проектирования используется метод «сущность – связь», который называют также методом «ER-диаграмм» (“Essence” – сущность, “Relation” – связь). Этот метод основан на использовании диаграмм, называемых соответственно диаграммами ER-экземпляров и диаграммами ER-типа.

ER – диаграмма «сущность-связь» представляет собой набор множества объектов и их характеристик, а также взаимосвязей между ними, нужных для выявления данных, которые в дальнейшем используются функциями проектируемой системы.

Основными понятиями метода сущность – связь являются следующие:

Сущность;

Атрибут сущности;

Ключ сущности;

Связь между сущностями;

Степень связи;

Класс принадлежности экземпляров сущности;

Диаграммы ER-экземпляров;

Диаграммы ER-типа.

Под информационным объектом понимается некоторая сущность фрагмента действительности, например: организация, документ, сотрудник, место, событие и т. д. Сущность представляет собой объект, информация о котором хранится в базе данных. Экземпляры сущности отличаются друг от друга и однозначно идентифицируются. Названием сущности являются имена существительные. Каждый тип объектов идентифицируется присущим ему набором атрибутов. В данном курсовом проекте сущностями являются: сотрудник, должности, образование, формы трудового участия, факультеты, кафедры и темы.

Атрибут ((от лат. attribuo – приписываю) – свойство или вещь, неотделимые от предмета) представляет собой логически неделимый элемент структуры информации, характеризующийся множеством атомарных значений. Это понятие аналогично понятию «атрибут» в отношении. Экземпляр объекта характеризуется совокупностью конкретных значений атрибутов данного типа объекта. Один или некоторая группа атрибутов объекта данного типа могут исполнять роль ключевого атрибута (ключа сущности). В данном курсовом проекте вышеуказанные сущности характеризуются атрибутами, такими, как: код_факультета, название_факультета, код_кафедры, ФИО_сотрудника и т. д.

Ключ сущности – это атрибут или набор атрибутов, идентифицирующих экземпляр сущности (например, код_должности).

Связь двух или более сущностей – это зависимость между атрибутами этих сущностей. Оно обозначается глаголом. Причем связи бывают двух типов:

Иерархические;

Одноуровневые.

Для повышения наглядности и удобства проектирования используются графические средства представления сущности, экземпляров сущности и связей между ними . ER-диаграмма представлена в приложении А.

Классификация связей

В реальных базах данных информация размещается в нескольких таблицах. Таблицы при этом связаны семантикой информации. В реляционных СУБД для указания связей таблиц производят операцию их связывания. Это повышает достоверность хранимой в базе информации, т. к. СУБД контролирует целостность данных, вводимых в базу в соответствии с установленными связями.

Установление связей облегчает доступ к данным при выполнении операций: поиск, просмотр, редактирование, выборка и подготовка отчета, т.к. обеспечивается обращение к любым полям связанных таблиц.

Между таблицами могут устанавливаться:

Бинарные связи;

Тернарные связи;

N-арные связи.

При связывании двух таблиц выделяют основную и подчиненную таблицы (родительскую и дочернюю). Логическое связывание таблиц производится с помощью ключа связей. Поля основной таблицы могут быть простыми и ключевыми. Поля связей дополнительной таблицы чаще всего ключевые. В зависимости от того, как определены поля связи основной и дополнительной таблиц (как относятся ключевые поля с полями связи), устанавливаются виды связей:

1:1 (один к одному);

1:М (один ко многим);

М:1 (многие к одному);

М:М (многие ко многим).

Связь вида 1:1 образуется, если все поля связи родительской и дочерней таблиц являются ключевыми. Поскольку значения в ключевых полях двух таблиц не повторяются, обеспечивается взаимно-однозначное соответствие записей из этих таблиц. Сами таблицы, по сути, здесь становятся равноправными.

Связь вида 1:М имеет место в случае, когда одной записи родительской таблицы соответствует несколько записей дочерней таблицы.

Связь М:1 имеет место в случае, когда одной ил нескольким записям основной таблицы ставится в соответствие одна запись дополнительной таблицы.

Связь М:М возникает в случаях, когда нескольким записям основной таблицы соответствует несколько записей дополнительной таблицы.

Аналогично связи 1:1, связь М:М не устанавливает подчиненность таблиц. На практике в связь обычно вовлечены несколько таблиц. При этом одна таблица может иметь различные виды связи с несколькими таблицами, образуя иерархию или «дерево связей» .

В данном курсовом проекте таблицы связаны связями вида 1:М (один ко многим). Например, таблица «факультеты» является родительской таблицей по отношению к дочерней таблице «кафедры». Эти таблицы связаны отношением 1:М с помощью ключа «код­_факультета»

Введение

Центральные идеи современной информационной технологии основываются на концепции, согласно которой данные должны быть сформированы в базы данных с целью отображения меняющегося реального мира и удовлетворения информационных потребностей пользователей. Эти базы данных образовываются и функционируют под управлением специальных программных комплексов (совокупностей языков программирования и программных средств), называемых системами управления базами данных (СУБД). Сама база данных – это хранилище для большого количества систематизированных данных, с которыми можно производить определённые действия: добавления, удаления, изменения, копирования, упорядочивание.

Увеличение объема хранимых данных, расширение круга пользователей информационных систем привели к широкому распространению наиболее удобных и сравнительно простых для понимания реляционных (табличных) СУБД. Для обеспечения одновременного доступа к данным множества пользователей, нередко расположенных достаточно далеко друг от друга и от места хранения баз данных, созданы сетевые мультипользовательские версии баз данных основанных на реляционной структуре. В них тем или иным путем решаются специфические проблемы параллельных процессов, целостности (правильности) и безопасности данных, а также санкционирования доступа.

За последние несколько лет наблюдается тенденция к усложнению структур данных. Простые виды информации, представимой в форме чисел и текстовых строк, не утратив своей значимости, дополняются сегодня многочисленными мультимедийными документами, графическими образами, хронологическими рядами, процедурными, или активными, данными и мириадами прочих сложных информационных форм. В связи с этим появилась целая плеяда СУБД, поддерживающих новые коллекции данных и способных реализовать преимущества современных аппаратных средств. Одним из таких СУБД является MS Access 2003 (2007), входящая в пакет программ Microsoft Office, и являющаяся одной из популярных реляционных СУБД для локальных компьютеров.

Популярность СУБД Microsoft Access обусловлена следующими причинами:

доступность в изучении и понятность позволяют являться одной из лучших систем быстрого создания приложений управления базами данных;

полностью русифицирована;

возможность использования OLE технологии;

поддержка WWW-идеологии;

визуальная технология позволяет постоянно видеть результаты своих действий и корректировать их, кроме того, работа с конструктором форм может существенно облегчить дальнейшее изучение таких систем программирования, как Visual Basic или Delphi;

широко и наглядно представлена справочная система;

наличие большого набора "мастеров" по разработке объектов.

В настоящее время в различных крупных организациях широко применяются автоматизированные информационные системы (АИС).

Цель данного проекта: применение на практике знаний, полученных в процессе изучения курса "Базы данных", и приобретение практических навыков при проектировании и создания информационных систем (ИС), основанных на базах данных.

Основные понятия ER-модели: сущность, экземпляр сущности, атрибут, ключ, связь, типы связей

Основными понятиями ER-модели являются сущность, связь и атрибут.

Сущность – это реальный или представляемый объект, информация о котором должна сохраняться и быть доступна. В диаграммах ER-модели сущность представляется в виде прямоугольника, содержащего имя сущности. При этом имя сущности – это имя типа, а не некоторого конкретного экземпляра этого типа. Для большей выразительности и лучшего понимания имя сущности может сопровождаться примерами конкретных объектов этого типа.

Каждый экземпляр сущности должен быть отличим от любого другого экземпляра той же сущности (это требование в некотором роде аналогично требованию отсутствия кортежей-дубликатов в реляционных таблицах).

Атрибутом сущности является любая деталь, которая служит для уточнения, идентификации, классификации, числовой характеристики или выражения состояния сущности. Имена атрибутов заносятся в прямоугольник, изображающий сущность, под именем сущности и изображаются малыми буквами, возможно, с примерами.

Ключ сущности – это неизбыточный набор атрибутов, значения которых в совокупности являются уникальными для каждого экземпляра сущности. Неизбыточность заключается в том, что удаление любого атрибута из ключа нарушается его уникальность. Сущность может иметь несколько различных ключей. Ключевые атрибуты изображаются на диаграмме подчеркиванием.

Связь – это графически изображаемая ассоциация, устанавливаемая между двумя сущностями. Эта ассоциация всегда является бинарной и может существовать между двумя разными сущностями или между сущностью и ей же самой (рекурсивная связь). В любой связи выделяются два конца (в соответствии с существующей парой связываемых сущностей), на каждом из которых указывается имя конца связи, степень конца связи (сколько экземпляров данной сущности связывается), обязательность связи (т.е. любой ли экземпляр данной сущности должен участвовать в данной связи).

Связь представляется в виде линии, связывающей две сущности или ведущей от сущности к ней же самой. При этом в месте «стыковки» связи с сущностью используются трехточечный вход в прямоугольник сущности, если для этой сущности в связи могут использоваться много (many) экземпляров сущности, и одноточечный вход, если в связи может участвовать только один экземпляр сущности. Обязательный конец связи изображается сплошной линией, а необязательный - прерывистой линией.

Каждая связь имеет два конца и одно или два наименования. Наименование обычно выражается в неопределенной глагольной форме: «иметь», «принадлежать» и т.п. Каждое из наименований относится к своему концу связи. Иногда наименования не пишутся ввиду их очевидности. Каждая связь может иметь один из следующих типов связи:

Один к одному

Один ко многим

Много ко многим

Рис. 1 – Типы связей

Связь типа «один к одному» означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с одним экземпляром второй сущности (правой). Связь «один к одному» чаще всего свидетельствует о том, что на самом деле мы имеем всего одну сущность, неправильно разделенную на две.

Связь типа «один ко многим» означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с несколькими экземплярами второй сущности (правой). Это наиболее часто используемый тип связи. Левая сущность (со стороны «один») называется родительской, правая (со стороны «много») - дочерней.

Связь типа «много ко многим» означает, что каждый экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и каждый экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности. Тип связи «много ко многим» является временным типом связи, допустимым на ранних этапах разработки модели. В дальнейшем этот тип связи должен быть заменен двумя связями типа «один ко многим» путем создания промежуточной сущности.

Каждая связь может иметь одну из двух модальностей связи:

Может

Должен

Рис. 2 – Модальность связи

Модальность «может» означает, что экземпляр одной сущности может быть связан с одним или несколькими экземплярами другой сущности, а может быть и не связан ни с одним экземпляром.

Модальность «должен» означает, что экземпляр одной сущности обязан быть связан не менее чем с одним экземпляром другой сущности.

Преобразование ER-модели в реляционную модель данных

Рассмотрим преобразование ER-модели в реляционную модель данных на абстрактном примере. Предположим, что дана ER-модель. Необходимо получить набор таблиц (отношений) вида Таблица (Ключ, Атрибут1, Атрибут2, …, АтрибутN). Ключ может быть составным. Удобно имена атрибутов в масштабе ER-модели сделать уникальными, тогда при построении реляционной модели их (почти никогда) не придется переименовывать.

Преобразование множеств сущностей (для краткости - сущностей)

1. Преобразование обычной сущности

Рис. 3 – Преобразование обычной сущности

Обычная сущность преобразуется в отдельную таблицу, полями таблицы будут все атрибуты сущности: Сущность (Ключ, Атрибут1, Атрибут2)

1. Преобразование слабой сущности

Слабая сущность преобразуется в отдельную таблицу, полями таблицы будут все атрибуты сущности плюс ключевые атрибуты всех сущностей, с помощью которых данная слабая сущность идентифицируется.

Ключевые поля всех родительских таблиц войдут в ключ дочерней таблицы. Для дочерней таблицы они будут называться внешним ключом: Сущность1 (Ключ1, Ключ2, Атрибут1, Атрибут2).

Ключ 1

Атрибут 1

Атрибут 2

Сущность 1

Сущность 2

Ключ 2

Рис. 4 – Преобразование слабой сущности

1. Преобразование подтипов сущностей

1 способ. Создается одна таблица, в которую помещают все атрибуты. Для того, чтобы указать, к какому подтипу относится объект, приходится вводить дополнительное поле-признак: Сущность1(Ключ, Атрибут1, Атрибут2, Атрибут3, Атрибут4, Атрибут4, Признак).

Недостатком этого способа является то, что в таблице остается много незаполненных полей: для объекта подтипа 1 атрибуты 4 и 5, а для объекта подтипа 2 - атрибуты 2 и 3 останутся пустыми.

2 способ. Создается отдельная таблица для каждого подтипа. В нее включаются все атрибуты этого подтипа и все атрибуты надтипа:

Подтип1(Ключ, Атрибут1, Атрибут2, Атрибут3)

Подтип2(Ключ, Атрибут1, Атрибут4, Атрибут5)

Недостатком этого подхода является то, что подтипы теперь никак не связаны друг с другом.

3 способ. Создается одна таблица для надтипа, и по одной таблице для каждого подтипа, в которую включаются ключевые поля надтипа:

Сущность1(Ключ, Атрибут1)

Подтип1(Ключ, Атрибут2, Атрибут3)

Подтип2(Ключ, Атрибут4, Атрибут5)

Недостатком этого подхода является то, что информация о каждом объекте теперь раскидана по двум таблицам.

Рис. 5 – Преобразование подтипов сущностей

Преобразование связей

1. Связь М:М

Для связей – двойных ромбов ничего делать не нужно, вся информация уже хранится в таблице слабой сущности.

Рис. 6 – Связь М:М

Создается новая таблица, содержащая ключевые поля каждой сущности, участвующей в связи, и собственные атрибуты связи, если таковые имеются. В названии обычно отражают, какие именно сущности связываются, или называют новую таблицу именем связи.

Сущность1Сущность2(Ключ1, Ключ2, Атрибут1).

Если собственный атрибут связи является ключевым, то на самом деле это уже не бинарная связь, а связь большей арности, т.е. этот атрибут может быть заменен на новую сущность, по направлению к которой существует связь "к одному". В этом случае нужно применять правила для тернарных и других связей

1. Связь 1:М

Рис. 7 – Связь 1:М

1 способ. Точно так же, как и в случае М:М, создается новая таблица, содержащая ключевые поля каждой сущности, участвующей в связи. В названии обычно отражают, какие именно сущности связываются, или называют новую таблицу именем связи. Ключом будет ключ второй сущности.

Сущность1Сущность2(Ключ1, Ключ2).

2 способ. Новая таблица не создается, а в таблицу дочерней сущности добавляют ключевые поля родительской сущности (в ключ дочерней сущности они входить не будут). Ключевые поля родительской сущности представляют собой внешний ключ (foreign key) для дочерней сущности.

Этот способ предпочтительнее использовать в том случае, если связь является связью "ровно к одному", то есть все экземпляры сущностей участвуют в связи. В этом случае поле внешнего ключа никогда не будет пустым.

Таблица дочерней сущности: Сущность2(Ключ2, Атрибут1, Ключ1).

1. Связь 1:1

Рис. 8 – Связь 1:1

1 способ. Точно так же, как и в случае М:М, создается новая таблица, содержащая ключевые поля каждой сущности, участвующей в связи. В названии обычно отражают, какие именно сущности связываются, или называют новую таблицу именем связи. Ключом будет ключ любой сущности.

Этот способ предпочтительнее использовать в том случае, если связь не является "ровно к одному", то есть не все экземпляры сущностей участвуют в связи.

Сущность1Сущность2(Ключ1, Ключ2) или Сущность1Сущность2(Ключ1, Ключ2).

2 способ. Точно так же, как и во 2 случае 1:М, новая таблица не создается, а в таблицу одной из сущностей (будем считать ее дочерней) добавляют ключевые поля другой сущности (будем считать ее родительской).

Если связь не является связью "ровно к одному" по отношению к родительской таблице, то есть не все экземпляры сущностей участвуют в связи, поле внешнего ключа в некоторых записях может быть пустым.

Таблица дочерней сущности: Сущность1(Ключ1, Атрибут1, Ключ2),

или Сущность2(Ключ2, Атрибут2, Ключ1).

3 способ. Две таблицы для сущностей, связанных 1:1, объединяются в одну. Ключом новой таблицы может быть комбинация ключей обеих таблиц. Если хотя бы в одном направлении связь "ровно к одному", то ключ этой сущности можно считать ключом объединенной таблицы.

Таблицы: Сущность1(Ключ1, Атрибут1) и Сущность2(Ключ2, Атрибут2) заменяются на

Сущность1Сущность2(Ключ1, Атрибут1, Ключ2, Атрибут2)

или, возможно, Сущность1Сущность2(Ключ1, Атрибут1, Ключ2, Атрибут2),

или Сущность1Сущность2(Ключ1, Атрибут1, Ключ2, Атрибут2).

Для связи сущности с самой собой применяются те же правила, но, так как одна и та же сущность участвует в связи дважды, ключевые поля должны войти в одну и ту же таблицу два раза. Поэтому приходится переименовывать один из ключей.

Рассмотрим связь 1:M, способ 2. Переименован внешний ключ.

Рис. 9 – Связь 1:М, переименован внешний ключ

Сущность1(Ключ1, Атрибут1, ЕщеОдинКлюч1).

Для связей с арностью более 2 обычно применяется тот же способ, что и для бинарной связи M:M - создается новая таблица, содержащая ключевые поля всех связанных таблиц: Сущность1Сущность2Сущность3(Ключ1, Ключ2, Ключ3).

Правила преобразования ER-модели в реляционную

Правило 1. Каждой сущности ставится в соответствие отношение реляционной модели данных. При этом имена сущности и отношения могут быть различными, потому что на имена сущностей могут не накладываться дополнительные синтаксические ограничения, кроме уникальности имени в рамках модели. Имена отношений могут быть ограничены требованиями конкретной СУБД, чаще всего эти имена являются идентификаторами в некотором базовом языке, они ограничены по длине и не должны содержать пробелов и некоторых специальных символов. Например, сущность может быть названа «Книжный каталог», а соответствующее ей отношение желательно назвать, например, BOOKS (без пробелов и латинскими буквами).

Правило 2. Каждый атрибут сущности становится атрибутом соответствующего отношения. Для каждого атрибута задается конкретный допустимый в СУБД тип данных и обязательность или необязательность данного атрибута (то есть допустимость или недопустимость NULL значений для него).

Правило 3. Первичный ключ сущности становится PRIMARY KEY соответствующего отношения. Атрибуты, входящие в первичный ключ отношения, автоматически получают свойство обязательности (NOT NULL).

Правило 4. В каждое отношение, соответствующее подчиненной сущности, добавляется набор атрибутов основной сущности, являющейся первичным ключом основной сущности.

В отношении, соответствующем подчиненной сущности, этот набор атрибутов становится внешним ключом (FOREING KEY).

Для моделирования необязательного типа связи на физическом уровне у атрибутов, соответствующих внешнему ключу, устанавливается свойство допустимости неопределенных значений (признак NULL). При обязательном типе связи атрибуты получают свойство отсутствия неопределенных значений (признак NOT NULL).

Теория нормализации

Нормализация отношений (таблиц) – одна из основополагающих частей теории реляционных баз данных. Нормализация имеет своей целью избавиться от избыточности в отношениях и модифицировать их структуру таким образом, чтобы процесс работы с ними не был обременён различными посторонними сложностями. При игнорировании такого подхода эффективность проектирования стремительно снижается, что вкупе с прочими подобными вольностями может привести к критическим последствиям.

Первая нормальная форма

Отношение находится в первой нормальной форме (сокращённо 1НФ), если все его атрибуты атомарны, то есть если ни один из его атрибутов нельзя разделить на более простые атрибуты, которые соответствуют каким-то другим свойствам описываемой сущности.

Будем называть исходное отношение основным, а значение неатомарного атрибута – подчинённым.

Для того, чтобы нормализовать исходное отношение, атрибуты которого неатомарны, необходимо объединить схемы основного и подчинённого отношений. Кроме того, если, например, таблица, соответствующая ненормализованному отношению уже содержится в БД и заполнена информацией, задача усложняется тем, что значение неатомарного атрибута может в свою очередь содержать несколько кортежей.

Рассмотрим отношение, имеющее атрибуты «Код сотрудника», «ФИО», «Должность», «Проекты». Очевидно, что один сотрудник может работать над несколькими проектами. Предположим, что проект описывается идентификатором, названием и датой сдачи.

Код сотрудника

ФИО

Должность

Проекты

Иванов Иван Иванович

Программист

ID: 123; Название: Система управления паровым котлом; Дата сдачи: 30.09.2011
ID: 231; Название: ПС для контроля и оповещения о превышениях ПДК различных газов в помещении; Дата сдачи: 30.11.2011
ID: 321; Название: Модуль распознавания лиц для защитной системы; Дата сдачи: 01.12.2011

Нетрудно заметить, что не все атрибуты этого отношения атомарны (неделимы). В частности, атрибут «Проекты» можно разделить на три более простых атрибута: «Код проекта», «Название», «Дата сдачи», а значение этого атрибута для сотрудника Иван Иванович Иванов содержит несколько кортежей – информацию о трёх проектах.

Рассмотрим алгоритм нормализации отношения до 1НФ.

Создать новое отношение, схема которого будет получена путём слияния основной и подчинённой схем исходного отношения в одну.

Для каждого кортежа исходного отношения включить в новое столько строк, сколько кортежей содержится в подчинённом отношении этого кортежа.

Заполнить значения атрибутов нового отношения, соответствующих атрибутам подчинённого отношения. Заполнить строки нового отношения значениями атомарных атрибутов исходного.

Применим этот алгоритм к приведённому выше отношению. Схема нового отношения будет состоять из 6 атрибутов: «Код сотрудника», «ФИО», «Должность», «Код проекта», «Название», «Дата сдачи». Для одного единственного кортежа заданного отношения, добавим в новое три строки, по одной для каждого проекта (по количеству кортежей в подчинённом отношении). Теперь можно заполнить значения разделенных атрибутов кортежами из подчинённого отношения. Затем перенесем в каждую из этих строк значения атомарных атрибутов: «Код сотрудника», «ФИО», «Должность» (все три строки будут содержать одинаковые значения этих атрибутов).

Результат будет выглядеть так:

Код сотрудника

ФИО

Должность

Код проекта

Название

Дата сдачи

Иванов Иван Иванович

Программист

123

Система управления паровым котлом

30.09.2011

Иванов Иван Иванович

Программист

231

ПС для контроля и оповещения о превышениях ПДК различных газов в помещении

30.11.2011

Иванов Иван Иванович

Программист

321

Модуль распознавания лиц для защитной системы

01.12.2011

Вторая нормальная форма

Отношение, находящееся в 1НФ, также может обладать избыточностью. Для её устранения предназначена вторая нормальная форма. Но прежде чем приступить к её описанию, сначала следует выявить недостатки первой.

Пусть исходное отношение содержит информацию о поставке некоторых товаров и их поставщиках.

Код поставщика

Город

Статус города

Код товара

Количество

Москва

300

Москва

400

Москва

100

Ярославль

200

Ставрополь

300

Ставрополь

400

Псков

100

Заранее известно, что в этом отношении содержатся следующие функциональные зависимости:

{ {Код поставщика, Код товара} -> { Количество},

{Код поставщика} -> {Город},

{Код поставщика} -> {Статус},

{Город} -> {Статус} }

Первичный ключ в отношении: {Код поставщика, Код товара}.

Очевидно, что отношение обладает избыточностью: оно описывает две сущности – поставку и поставщика. В связи с этим возникают следующие аномалии:

Аномалия вставки. В отношение нельзя добавить информацию о поставщике, который ещё не поставил ни одного товара.

Аномалия удаления. Если от поставщика была только одна поставка, то при удалении информации о ней будет удалена и вся информация о поставщике.

Аномалия обновления. Если необходимо изменить какую-либо информацию о поставщике (например, поставщик переехал в другой город), то придётся изменять значения атрибутов во всех записях о поставках от него.

Физический смысл избыточности исходного отношения заключается в том, что оно описывает не одну сущность, а две – поставку и поставщика.

Чтобы устранить эти аномалии, необходимо разбить исходное отношение на проекции:

В первую следует включить первичный ключ и все неключевые атрибуты явно зависимые от него;

В остальные проекции (в данном случае она одна) будут включены неключевые атрибуты, зависящие от первичного ключа неявно, вместе с той частью первичного ключа, от которой эти атрибуты зависят явно.

В итоге будут получены два отношения:

Код поставщика

Код товара

Количество

300

400

100

200

300

400

100

Первому отношению теперь соответствуют следующие функциональные зависимости: {Код поставщика, Код товара} -> {Количество}

Код поставщика

Город

Статус города

Москва

Ярославль

Ставрополь

Псков

Второму отношению соответствуют:

{ {Код поставщика} -> {Город},

{Код поставщика} -> {Статус},

{Город} -> {Статус} }

Такое разбиение устранило аномалии, описанные выше: можно добавить информацию о поставщике, который ещё не поставлял товар, удалить информацию о поставке без удаления информации о поставщике, а также легко обновить информацию в случае если поставщик переехал в другой город.

Определение второй нормальной формы: отношение находится во второй нормальной форме (сокращённо 2НФ) тогда и только тогда, когда оно находится в первой нормальной форме и каждый его неключевой атрибут неприводимо зависим от первичного ключа.

Семантическое моделирование

Широкое распространение реляционных СУБД и их использование в самых разнообразных приложениях показывает, что реляционная модель данных достаточна для моделирования предметных областей. Однако проектирование реляционной базы данных в терминах отношений на основе кратко рассмотренного нами механизма нормализации часто представляет собой очень сложный и неудобный для проектировщика процесс.

При этом проявляется ограниченность реляционной модели данных в следующих аспектах:

Модель не предоставляет достаточных средств для представления смысла данных. Семантика реальной предметной области должна независимым от модели способом представляться в голове проектировщика. В частности, это относится к упоминавшейся нами проблеме представления ограничений целостности.

Для многих приложений трудно моделировать предметную область на основе плоских таблиц. В ряде случаев на самой начальной стадии проектирования проектировщику приходится производить насилие над собой, чтобы описать предметную область в виде одной (возможно, даже ненормализованной) таблицы.

Хотя весь процесс проектирования происходит на основе учета зависимостей, реляционная модель не предоставляет каких-либо средств для представления этих зависимостей.

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

Потребности проектировщиков баз данных в более удобных и мощных средствах моделирования предметной области вызвали к жизни направление семантических моделей данных. При том, что любая развитая семантическая модель данных, как и реляционная модель, включает структурную, манипуляционную и целостную части, главным назначением семантических моделей является обеспечение возможности выражения семантики данных.

Наиболее часто на практике семантическое моделирование используется на первой стадии проектирования базы данных. При этом в терминах семантической модели производится концептуальная схема базы данных, которая затем вручную преобразуется к реляционной (или какой-либо другой) схеме. Этот процесс выполняется под управлением методик, в которых достаточно четко оговорены все этапы такого преобразования.

Менее часто реализуется автоматизированная компиляция концептуальной схемы в реляционную. При этом известны два подхода: на основе явного представления концептуальной схемы как исходной информации для компилятора и построения интегрированных систем проектирования с автоматизированным созданием концептуальной схемы на основе интервью с экспертами предметной области. И в том, и в другом случае в результате производится реляционная схема базы данных в третьей нормальной форме (более точно следовало бы сказать, что автору неизвестны системы, обеспечивающие более высокий уровень нормализации).

Наконец, третья возможность, которая еще не вышла (или только выходит) за пределы исследовательских и экспериментальных проектов, - это работа с базой данных в семантической модели, т.е. СУБД, основанные на семантических моделях данных. При этом снова рассматриваются два варианта: обеспечение пользовательского интерфейса на основе семантической модели данных с автоматическим отображением конструкций в реляционную модель данных (это задача примерно такого же уровня сложности, как автоматическая компиляция концептуальной схемы базы данных в реляционную схему) и прямая реализация СУБД, основанная на какой-либо семантической модели данных. Наиболее близко ко второму подходу находятся современные объектно-ориентированные СУБД, модели данных которых по многим параметрам близки к семантическим моделям (хотя в некоторых аспектах они более мощны, а в некоторых - более слабы).

Расширенная ER-модель (EER-модель)

Понятий обычной ER-модели достаточно для представления большинства схем баз данных, например, для большинства коммерческих систем БД. Однако такие области, как системы автоматизированного проектирования, системы автоматизированной подготовки производства и др. предъявляют более сложные требования к БД. Для их семантического моделирования ER-модель была дополнена новыми понятиями и трансформирована в EER-модель (Enhanced ER – model – расширенная модель «сущность–связь»). Такая модель содержит все элементы ER – модели плюс дополнительные понятия, а именно понятия генерализации, специализации, и агрегирования.

Генерализация – это объединение набора классов (типов) сущностей в более общий тип сущности – суперкласс. Если в процессе анализа сущностей обнаруживается, что два или более классов (типов) сущностей имеют общие наборы атрибутов, то такие классы можно объединить в суперкласс.

Специализация противоположна генерализации. Она заключается в том, что некоторый общий (агрегированный, суперкласс) класс или тип разделяется на несколько более частных (специализированных) подклассов.

Агрегирование – это процесс объединения нескольких независимых сущностей (типов) в агрегированный (комплексный) тип.

Концептуальные ER-модели

В соответствии с основными этапами проектирования базы данных после построения концептуальной модели выбирается система управления базой данных, с помощью которой будет организована база данных и работа с ней. Каждая СУБД поддерживает определенные виды и типы данных, а также средства представления связей между данными, составляющими модель данных СУБД. Вторая стадия проектирования базы данных состоит в представлении построенной на предыдущей стадии концептуальной модели средствами модели данных СУБД или в отображении концептуальной модели в модель данных СУБД. Этот этап часто называют логическим проектированием базы данных. Полученная при этом модель часто также называется концептуальной моделью или схемой, но специфицированной к понятиям модели данных СУБД. В некоторых источниках полученную модель называют логической структурой данных или моделью данных базы данных.

Можно по-разному характеризовать понятие модели данных СУБД. С одной стороны, модель данных СУБД – это способ структурирования данных, которые рассматриваются как некоторая абстракция в отрыве от предметной области. С другой стороны, модель данных СУБД – это инструмент представления концептуальной модели предметной области и динамики ее изменения в виде базы данных.

Учитывая обе вышеуказанные стороны, определим основные структуры моделей данных СУБД, используемые для представления концептуальной модели предметной области (сущностей, атрибутов, связей).

Элемент данных (поле) – наименьшая поименованная единица данных. Используется для представления значения атрибута.

С элементом данных неразрывно связано понятие «тип данных», который может принимать соответствующее поле. В разных СУБД могут использоваться разные типы данных, наиболее распространенными из которых, используемые во многих СУБД, являются следующие: числовой (numeric), символьный (char), дата (date) и т.д.

Запись – поименованная совокупность полей. Используется для представления совокупности атрибутов сущности (записи о сущности).

Экземпляр записи – запись с конкретными значениями полей.

Первичный ключ – минимальный набор полей записи, однозначно идентифицирующий экземпляр записи файла.

Файл – поименованная совокупность экземпляров записей одного типа. Используется для представления однородного набора сущностей.

Набор файлов – поименованная совокупность файлов, обрабатываемых в системе. Используется для представления нескольких наборов сущностей.

Понятие «группа» является обобщающим понятием «файл» и «запись».

Группа – это поименованная совокупность элементов данных и других групп.

Важнейшим понятием концептуальной модели является понятие связи между сущностями (наборами сущностей). В моделях данных СУБД соответствующее понятие отражается понятием «групповое отношение».

Групповое отношение – поименованное бинарное отношение, заданное на двух множествах экземпляров рассматриваемых групп. По характеру бинарных связей различают групповые отношения вида 1:1, 1:M, M:1, M:N. Пары чисел называют коэффициентами группового отношения. В групповом отношении один член группы назначается владельцем отношения, другой – членом.

Для представления группового отношения используется две формы:

а) Графовая. Группы изображаются вершинами графа, связи между группами – дугами, направленными от группы-владельца к группе-члену с указанием имени отношения и коэффициента.

По типу графов различают:

иерархическую модель (граф без циклов – дерево);

сетевую модель (ориентированный граф общего вида).

б) Табличная. Связь между группами изображается таблицей, столбцы которой представляют ключи соответствующих групп. Для формального описания таблицы используется математическое (теоретико-множественное) понятие отношения. Соответствующая модель данных называется реляционной моделью.

Примеры ER-моделей

Пример 1

ER-модель: ЖЭК

Описание задачи: Сотрудникам ЖЭКа необходима база данных для хранения информации о поступающих от жильцов заявок на ремонт. ЖЭК обслуживает группу домов, включающую несколько улиц. Заявка поступает от квартиры. Заявку принимает диспетчер, он задает номер и дату поступления заявки, определяет тип заявки и срок ее выполнения. Заявку выполняет бригада специалистов. Каждый специалист может работать только в одной бригаде, у каждой бригады есть бригадир.

Рис. 10 – Пример ER-модели ЖЭКа

Пример 2

ER -модель конторы «Рога и копыта»

Описание задачи: Контора «Рога и копыта» занимается коммерческой деятельностью по реализации продукции, произведенной из рогов и копыт, и предоставлению магических услуг.

Сотрудник организации имеет ФИО, табельный номер, должность. Сотрудники распределены по нескольким отделам. Каждый отдел имеет номер, название и руководителя. Сотрудник не может руководить более чем одним отделом.

Организация работает с предприятиями-клиентами. Каждое предприятие имеет название и адрес. С предприятием может быть заключено несколько договоров.

Договор характеризуется уникальным номером, датой и типом. Каждый договор курирует некоторый сотрудник. По мере реализации клиенту товаров и услуг по договору с некоторой периодичностью выставляются счета.

Счет характеризуется уникальным номером, датой выставления, сроком оплаты и суммой, а также списком реализованных товаров и услуг с указанием их количества. По неоплаченным счетам начисляются пени. Счет может быть оплачен в несколько приемов, каждый платеж характеризуется номером, датой и суммой. Номер платежа уникален в пределах его счета. Цены на товары и услуги могут изменяться со временем.

Рис. 11 – Пример ER-модели конторы «Рога и копыта»

Пример разработки простой ER-модели

При разработке ER-моделей мы должны получить следующую информацию о предметной области:

1. Список сущностей предметной области.

2. Список атрибутов сущностей.

3. Описание взаимосвязей между сущностями.

ER-диаграммы удобны тем, что процесс выделения сущностей, атрибутов и связей является итерационным. Разработав первый приближенный вариант диаграмм, мы уточняем их, опрашивая экспертов предметной области. При этом документацией, в которой фиксируются результаты бесед, являются сами ER-диаграммы.

Предположим, что перед нами стоит задача разработать информационную систему по заказу некоторой оптовой торговой фирмы. В первую очередь мы должны изучить предметную область и процессы, происходящие в ней. Для этого мы опрашиваем сотрудников фирмы, читаем документацию, изучаем формы заказов, накладных и т.п.

Например, в ходе беседы с менеджером по продажам, выяснилось, что он (менеджер) считает, что проектируемая система должна выполнять следующие действия:

Хранить информацию о покупателях.

Печатать накладные на отпущенные товары.

Следить за наличием товаров на складе.

Выделим все существительные в этих предложениях - это будут потенциальные кандидаты на сущности и атрибуты, и проанализируем их (непонятные термины будем выделять знаком вопроса):

Покупатель - явный кандидат на сущность.

Накладная - явный кандидат на сущность.

Товар - явный кандидат на сущность

(?) Склад - а вообще, сколько складов имеет фирма? Если несколько, то это будет кандидатом на новую сущность.

(?) Наличие товара – это, скорее всего, атрибут, но атрибут какой сущности?

Сразу возникает очевидная связь между сущностями - "покупатели могут покупать много товаров" и "товары могут продаваться многим покупателям". Первый вариант диаграммы выглядит так:

Рис. 12 – Первый вариант ER-диаграммы

Задав дополнительные вопросы менеджеру, мы выяснили, что фирма имеет несколько складов. Причем, каждый товар может храниться на нескольких складах и быть проданным с любого склада.

Куда поместить сущности "Накладная" и "Склад" и с чем их связать? Спросим себя, как связаны эти сущности между собой и с сущностями "Покупатель" и "Товар"? Покупатели покупают товары, получая при этом накладные, в которые внесены данные о количестве и цене купленного товара. Каждый покупатель может получить несколько накладных. Каждая накладная обязана выписываться на одного покупателя. Каждая накладная обязана содержать несколько товаров (не бывает пустых накладных). Каждый товар, в свою очередь, может быть продан нескольким покупателям через несколько накладных. Кроме того, каждая накладная должна быть выписана с определенного склада, и с любого склада может быть выписано много накладных. Таким образом, после уточнения, диаграмма будет выглядеть следующим образом:

Рис. 12 – Второй вариант ER-диаграммы

Теперь необходимо задуматься об атрибутах сущностей. Выясняется следующее:

Каждый покупатель является юридическим лицом и имеет наименование, адрес, банковские реквизиты.

Каждый товар имеет наименование, цену, а также характеризуется единицами измерения.

Каждая накладная имеет уникальный номер, дату выписки, список товаров с количествами и ценами, а также общую сумму накладной. Накладная выписывается с определенного склада и на определенного покупателя.

Каждый склад имеет свое наименование.

Снова выпишем все существительные, которые будут потенциальными атрибутами, и проанализируем их:

Юридическое лицо – термин риторический, мы не работаем с физическими лицами. Не обращаем внимания.

Наименование покупателя – явная характеристика покупателя.

Адрес – явная характеристика покупателя.

Банковские реквизиты – явная характеристика покупателя.

Наименование товара – явная характеристика товара.

(?) Цена товара – похоже, что это характеристика товара. Отличается ли эта характеристика от цены в накладной?

Единица измерения – явная характеристика товара.

Номер накладной – явная уникальная характеристика накладной.

Дата накладной – явная характеристика накладной.

(?) Список товаров в накладной – список не может быть атрибутом. Вероятно, нужно выделить этот список в отдельную сущность.

(?) Количество товара в накладной – это явная характеристика, но характеристика чего? Это характеристика не просто "товара", а "товара в накладной".

(?) Цена товара в накладной – опять же это должна быть не просто характеристика товара, а характеристика товара в накладной. Но цена товара уже встречалась выше – это одно и то же?

Сумма накладной – явная характеристика накладной. Эта характеристика не является независимой. Сумма накладной равна сумме стоимостей всех товаров, входящих в накладную.

Наименование склада – явная характеристика склада.

Каждый товар имеет некоторую текущую цену. Эта цена, по которой товар продается в данный момент. Естественно, что эта цена может меняться со временем. Цена одного и того же товара в разных накладных, выписанных в разное время, может быть различной. Таким образом, имеется две цены - цена товара в накладной и текущая цена товара.

С возникающим понятием "Список товаров в накладной" все довольно ясно. Сущности "Накладная" и "Товар" связаны друг с другом отношением типа много-ко-многим. Такая связь должна быть расщеплена на две связи типа один-ко-многим. Для этого требуется дополнительная сущность. Этой сущностью и будет сущность "Список товаров в накладной". Связь ее с сущностями "Накладная" и "Товар" характеризуется следующими фразами - "каждая накладная обязана иметь несколько записей из списка товаров в накладной", "каждая запись из списка товаров в накладной обязана включаться ровно в одну накладную", "каждый товар может включаться в несколько записей из списка товаров в накладной", " каждая запись из списка товаров в накладной обязана быть связана ровно с одним товаром". Атрибуты "Количество товара в накладной" и "Цена товара в накладной" являются атрибутами сущности " Список товаров в накладной".

Точно также поступим со связью, соединяющей сущности "Склад" и "Товар". Введем дополнительную сущность "Товар на складе". Атрибутом этой сущности будет "Количество товара на складе". Таким образом, товар будет числиться на любом складе и количество его на каждом складе будет свое.

Теперь можно внести все это в диаграмму:

Рис. 13 – Третий (итоговый) вариант ER-диаграммы

Список литературы:

Информационные системы в экономике: Учебник для студ. высш. учеб, заведений / В.Б. Уткин, К.В. Балдин. – М.: Издательский центр «Академия», 2004. – 288 с.

Разработка и эксплуатация автоматизированных информационных систем: учеб. пособие / Под ред. проф. Л.Г. Гагариной. – М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2007. – 384 с.: ил. – (Профессиональное образование).

Дейт К. Введение в системы баз данных. – М.: Диалектика, 2000.

Першиков В. И., Савинков В. М. Толковый словарь по информатике. – М.: Финансы и статистика, 2001.

Райордан Р. Основы реляционных баз данных. – М.: Русская редакция, 2001.

Саукап Р. Проектирование реляционных систем баз данных. – М.: Русская редакция, 2006.

Системы управления базами данных и знаниями / Под ред. А. Н. Наумова. – М.: Финансы и статистика, 2005.

Спортак М., Паппас Ф. Компьютерные сети и сетевые технологии. – Киев: ООО «ТИД «ДС», 2002.

Уткин В. Б. Основы автоматизации профессиональной деятельности. – М.: РДЛ, 2001.

Уткин В. Б., Сазанович А.Н., Мдичарадзе В. Г. Информатика. – М.: РДЛ, 2007.

MegaPlus: Электроника, компьютеры, связь.2010. – № 5.

Концептуальная модель базы данных это

Концептуальная модель это некая наглядная диаграмма, нарисованная в принятых обозначениях и подробно показывающая связь между объектами и их характеристиками. Создается концептуальная модель для дальнейшего проектирования базы данных и перевод ее, например, в реляционную базу данных. На концептуальной модели в визуально удобном виде прописываются связи между объектами данных и их характеристиками.

Принятые определения в концептуальной базе данных

Для единообразия программирования баз данных введены следующие понятия для концептуальных баз данных:

1. Объект или сущность . Это фактическая вещь или объект (для людей) за которой пользователь (заказчик) хочет наблюдать. Например, Иванов Иван Иванович;
2. Атрибут это характеристика объекта, соответствующая его сущности. Например. Задаем себе вопрос: Какую информацию нужно хранить об Иванове Иване Ивановиче? Ответы на этот вопрос и будут атрибуты объекта Иванов Иван Иванович;
3. Третье понятие в проектировании концептуальной базы данных это связь или отношения между объектами.

Лексически более правильно говорить связь между объектами КБД и отношения между сущностями КБД (концептуальная база данных), но встретить можно самые различные сочетания сущности, объекта, связи и отношения (огрехи переводов).

Концептуальная модель базы данных условные обозначения

Концептуальная модель базы данных: принятые графические обозначения

Диаграмма сущность/отношения (объект/связь) называют ER-диаграммой или EDR (entity-relationship diagram). Сама модель сущность-связь была предложена профессором Peter Pin-Shen Chen (Питер Чен) в 1976 году. Правила написания и условные обозначения ER-диаграммы называют нотацией. Распространены две основные нотации ER-диаграмм:

• Нотация Питера Чена;
• Нотация Gordon Everest (Гордона Эверста). Под назаванием Crow’s Foot или Fork (вилка).

Обозначения ER-диаграммы по Питеру Чену

Чен предложил и это приняли следующие условные обозначения для ER-диаграмм:

• Сущность или объект обозначать прямоугольником;
• Отношения обозначать ромбом;
• Атрибуты объектов, обозначаются овалом;
• Если сущность связана с отношением, то их связь обозначается прямой линией со стрелкой. Необязательная связь обозначается пунктирной линией. Мощная связь обозначается двойной линией.

Каждый атрибут может быть связан с одним объектом (сущностью).

Нотация Gordon Everest

Gordon Everest ввел новое обозначение связей, которые получили название вилка или воронья лапа. Также он ввел, что объект должен обозначаться прямоугольником с названием типа объекта в виде имени существительного внутри прямоугольника. Причем, это имя должно быть уникальным в пределах создаваемой базы данных.

Атрибуты не выделяются в отдельную фигуру, а вписываются в прямоугольник объекта именем существительным с уточняющим словом.

Связь между объектами обозначается прямой линией. Множественные связи обозначаются вилкой на конце. Сама связь подписывается глаголом, типа «Включает» или «Принадлежит».

концептуальная модель базы данных ERD Fork

Дополнения

Атрибуты в ER диаграмме, могут иметь свои собственные атрибуты (композитный) атрибут.

Простую ER диаграмму нарисовать достаточно просто. Другое дело насыщенная, объемная ER диаграмма. Ниже приведены некоторые советы, которые помогут вам построить эффективные ER схемы:

• Определите все объекты в данной системе и определите отношения между этими объектами;
• Объект должен появиться только один раз в определенном месте схемы;
• Определите точное и подходящее имя для каждого объекта, атрибута и отношений в диаграмме. Выберите простые и понятные слова. Условия, которые просты и знакомы всегда побеждает смутные, технические звучащие слова. Для объектов имена существительные, для связей глаголы (можно с пояснениями). Не забываем про уникальность имен объектов;
• Удалите неявные, избыточные или ненужные отношения между объектами;
• Никогда не подключайте отношения к другим отношениям;
• Используйте цвета, чтобы классифицировать однотипные объекты или выделить ключевые области в диаграмме.