Реляционная модель данных

Базовые и производные отношения

В реляционной базе данных все данные хранятся и доступны через отношения . Отношения, в которых хранятся данные, называются «базовыми отношениями», а в реализациях — «таблицами». Другие отношения не хранят данные, но вычисляются путем применения реляционных операций к другим отношениям. Эти отношения иногда называют «производными отношениями». В реализациях они называются « представлениями » или «запросами». Производные отношения удобны тем, что действуют как одно отношение, даже если они могут получать информацию из нескольких отношений. Кроме того, производные отношения могут использоваться в качестве уровня абстракции .

Домен

Домен описывает набор возможных значений для данного атрибута и может считаться ограничением на значение атрибута. Математически присоединение домена к атрибуту означает, что любое значение атрибута должно быть элементом указанного набора. Например, символьная строка «ABC» находится не в целочисленной области, а целочисленное значение 123 . Другой пример домена описывает возможные значения для поля «CoinFace» как («Головы», «Решки»). Таким образом, поле CoinFace не принимает входные значения, такие как (0,1) или (H, T).

Нереляционные БД

Нереляционные базы данных являются типом БД, который принято называть хранилищем типа ключ-значение.

Ориентированы хранилища типа ключ-значение на работу с записями. Т.е. вся информация, которая относится к данной записи, хранится вместе с ней. Домен (хранится в виде таблицы) может содержать бесконечное число разных записей. Он позволяет хранить все связанные данные в одном месте, что приводит к улучшению масштабируемости, т.к. пропадает необходимость соединения данных из разных таблиц. В случае использования РБД необходимо было бы использовать соединения для группирования нужной информации в одном месте.

СУБД

Общая структура реляционной базы данных

Коннолли и Бегг определяют систему управления базой данных (СУБД) как «систему программного обеспечения, которая позволяет пользователям определять, создавать, поддерживать и контролировать доступ к базе данных». RDBMS — это расширение этого акронима, которое иногда используется, когда базовая база данных является реляционной.

Альтернативным определением системы управления реляционными базами данных является система управления базами данных (СУБД), основанная на реляционной модели . Большинство широко используемых сегодня баз данных основано на этой модели.

РСУБД были распространенным вариантом для хранения информации в базах данных, используемых для финансовых отчетов, производственной и логистической информации, данных о персонале и других приложений с 1980-х годов. Реляционные базы данных часто заменяют устаревшие иерархические базы данных и сетевые базы данных , потому что СУБД было проще реализовать и администрировать. Тем не менее, реляционные базы данных постоянно сталкивались с безуспешными проблемами со стороны систем управления объектными базами данных в 1980-х и 1990-х годах (которые были введены в попытке устранить так называемое несоответствие объектно-реляционного импеданса между реляционными базами данных и объектно-ориентированными прикладными программами), поскольку а также системами управления базами данных XML в 1990-х годах. Однако, в связи с просторов технологий, таких как горизонтальное масштабирование от компьютерных кластеров , NoSQL баз данных в последнее время стали популярными в качестве альтернативы к базам данных СУБД.

Зачем нужны нереляционные базы данных в Big Data: история появления и развития

NoSQL-базы оптимизированы для приложений, которые должны быстро, с низкой временной задержкой (low latency) обрабатывать большой объем данных с разной структурой . Таким образом, нереляционные хранилища непосредственно ориентированы на Big Data. Однако, идея баз данных такого типа зародилась гораздо раньше термина «большие данные», еще в 80-е годы прошлого века, во времена первых компьютеров (мэйнфреймов) и использовалась для иерархических служб каталогов. Современное понимание NoSQL-СУБД возникло в начале 2000-х годов, в рамках создания параллельных распределённых систем для высокомасштабируемых интернет-приложений, таких как онлайн-поисковики .

Вообще термин NoSQL обозначает «не только SQL» (Not Only SQL), характеризуя ответвление от традиционного подхода к проектированию баз данных. Изначально так называлась опенсорсная база данных, созданная Карло Строззи, которая хранила все данные как ASCII-файлы, а вместо SQL-запросов доступа к данным использовала шелловские скрипты . В начале 2000-х годов Google построил свою поисковую систему и приложения (GMail, Maps, Earth и прочие сервисы), решив проблемы масштабируемости и параллельной обработки больших объёмов данных. Так была создана распределённые файловая и координирующая системы, а также колоночное хранилище (column family store), основанное на вычислительной модели MapReduce. После того, как корпорация Google опубликовала описание этих технологий, они стали очень популярны у разработчиков открытого программного обеспечения. В результате этого был создан Apache Hadoop и запущены основные связанные с ним проекты. Например, в 2007 году другой ИТ-гигант, Amazon.com, опубликовав статьи о своей высокодоступной базе данных Amazon DynamoDB. Далее в эту гонку NoSQL- технологий для управления большими данными включилось множество корпораций: IBM, Facebook, Netflix, eBay, Hulu, Yahoo! и другие ИТ-компаний со своими проприетарными и открытыми решениями .

Многообразие NoSQL-решений

История

Реляционные системы берут свое начало в математической теории множеств. Эдгар Кодд, сотрудник исследовательской лаборатории корпорации IBM в Сан-Хосе, по существу, создал и описал концепцию реляционных баз данных в своей основополагающей работе «Реляционная модель для крупных, совместно используемых банков данных» (A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM, июнь 1970).

Нечеткость многих терминов, используемых в сфере обработки данных, заставила Кодда отказаться от них и придумать новые или дать более точные определения существующим. Так, он не мог использовать широко распространенный термин «запись», который в различных ситуациях может означать экземпляр записи, либо тип записей, запись в стиле Кобола (которая допускает повторяющиеся группы) или плоскую запись (которая их не допускает), логическую запись или физическую запись, хранимую запись или виртуальную запись и т.д. Вместо этого он использовал термин «кортеж длины n» или просто «кортеж», которому дал точное определение.

Кодд предложил модель, которая позволяет разработчикам разделять свои базы данных на отдельные, но взаимосвязанные таблицы, что увеличивает производительность, но при этом внешнее представление остается тем же, что и у исходной базы данных. С тех пор Кодд считается отцом-основателем отрасли реляционных баз данных. Кодд сформулировал 12 правил для реляционных баз данных, большинство которых касаются целостности и обновления данных, а также доступа к ним.

Как ускорить работу компьютера (ноутбука) Windows 7

Жесткие диски цены

Объектная модель

Объектные (или объектно-ориентированные) базы данных по большей части основываются на использовании объектно-ориентированных языков программирования,наподобие C++, Java и Smalltalk. В частности, ОСУБД создаются за счет комбинирования возможностей баз данных с функциональностью объектно-ориентированных языков программирования. Из-за этого любая ОСУБД может, по сути, считаться просто расширением объектно-ориентированного языка с добавленными к нему возможностями для обеспечения взаимосовместимости и восстановления данных. Объектно-ориентированный язык применяется и для разработки приложения, и для хранения данных.Кроме того, он используется для создания объектов, которые являются основными компонентами ОСУБД.

• Ниже перечислено несколько терминов, которые в объектно-ориентированных средах имеют особое значение.
• Объектами (objects) называются сущности, содержащие атрибуты объекта реального мира и ассоциируемые с ним действия.
• Свойствами (properties) называются различные атрибуты объекта.
• Методами (methods) в объектном мире называются функции, которые определяют поведение объекта.
• Взаимодействуют объекты друг с другом посредством сообщений (messages).
• Классом (class) называется группа объектов, обладающих одинаковыми атрибутами.
• Экземплярами (instances) называются фактические инкарнации объектов в классе.
• Классы могут делиться на подклассы (subclasses) и тогда иметь родительский класс, называемый суперклассом (superclass).

Ниже перечислены три основных понятия, в которых нужно обязательно разбираться, чтобы работать с объектно-ориентированными системами.

• Полиморфизм (polymorphism). Под полиморфизмом подразумевается способность объектов реагировать по-разному при получении разных наборов информации (в виде параметров). Объектно-ориентированные языки позволяют делать так,чтобы в зависимости от предоставляемых параметров выполнялись разные методы. В языках, не являющихся объектно-ориентированными, обеспечивать выполнение двух различных задач можно только путем создания двух функций с двумя разными именами.
• Инкапсуляция (encapsulation). Под инкапсуляцией подразумевается возможность включать в объекты информацию как о том, что они собой представляют (их свойства), так и о том, что они могут делать (их методы). Другими словами инкапсуляция позволяет упаковывать код и данные вместе. Например, при наличии в модели объекта, представляющего человека, и метода, позволяющего вычислять его ежегодную заработную плату, код (или метод) для вычисления заработной платы будет “инкапсулироваться” вместе с экземпляром объекта (т.е. человека).
• Наследование (inheritance). Под наследованием подразумевается возможность порождения одного класса от другого для того, чтобы тот мог обладать как некоторыми характеристиками своего родителя, так и своими собственными, отличающимися характеристиками. Например, объект, представляющий студента (Student),может являться подклассом класса, представляющего человека (Person).

Состав частей реляционной модели данных

Наиболее распространенная трактовка реляционной модели данных, принадлежит Дейту, который воспроизводит ее (с различными уточнениями) практически во всех своих книгах. Согласно Дейту реляционная модель состоит из трех частей, описывающих разные аспекты реляционного подхода: структурной части, манипуляционной части и целостной части.

Структурная часть

Структурная часть (аспект), отвечает за принцип построения структуры реляционной базы данных на нормализированном наборе n-арных отношений, в форме таблиц

Важно что реляционная база данных, структурно может представляться только в виде отношений

Манипуляционная часть

В манипуляционной части модели утверждаются операторы манипулирования отношениями — реляционная алгебра и реляционное исчисление. Первый механизм базируется в основном на классической теории множеств (с некоторыми уточнениями), а второй — на классическом логическом аппарате исчисления предикатов первого порядка. Основной функцией манипуляционной части реляционной модели является обеспечение меры реляционности любого конкретного языка реляционных БД: язык называется реляционным, если он обладает не меньшей выразительностью и мощностью, чем реляционная алгебра или реляционное исчисление.

Целостная часть

В целостной части реляционной модели данных фиксируются два базовых требования целостности, которые должны поддерживаться в любой реляционной СУБД. Первое требование называется требованием целостности сущностей. Объекту или сущности реального мира в реляционных БД соответствуют кортежи отношений. Конкретно требование состоит в том, что любой кортеж любого отношения отличим от любого другого кортежа этого отношения, т.е. другими словами, любое отношение должно обладать первичным ключом. Как мы видели в предыдущем разделе, это требование автоматически удовлетворяется, если в системе не нарушаются базовые свойства отношений.

Второе требование называется требованием целостности по ссылкам и является несколько более сложным. Очевидно, что при соблюдении нормализованности отношений сложные сущности реального мира представляются в реляционной БД в виде нескольких кортежей нескольких отношений.
Требование целостности по ссылкам, или требование внешнего ключа состоит в том, что для каждого значения внешнего ключа, появляющегося в ссылающемся отношении, в отношении, на которое ведет ссылка, должен найтись кортеж с таким же значением первичного ключа, либо значение внешнего ключа должно быть неопределенным (т.е. ни на что не указывать).

Причины и предусловия применения не реляционных БД

Определение 1

Реляционная база данных – это самое распространенное, проверенное средство для работы со значительным массивом данных. Реляционная модель основана на мощном математическом аппарате теории множеств и математической логики. Эта модель дает возможность ненавигационного манипулирования данными без необходимости знания конкретной физической организации БД во внешней памяти.

Но, помимо достоинств модель имеет и некоторые недостатки, к которым можно отнести:

• сложность структуры, вызванную нормализацией;
• низкую производительность, связанную с поиском по ключу;
• ограниченный набор типов данных;
• недостаточное естественное представление данных (используются плоские двумерные таблицы, а не таблицы, имеющие сложную структуру);
• отсутствие возможности рассмотрения данных послойно, используя разные уровни абстракции;
• отсутствие возможности определения набора операторов (методов), которые связаны с определенными типами данных (приходится задавать операции в конкретном приложении);
• возникновение эффекта утраты при определенном сочетании данных третьей и даже второй нормальных форм;
• стоимость, в данном случае дорогое создание и поддержание базы данных.

Достоинствами реляционных баз данных являются простота, устойчивость, гибкость, производительность, масштабируемость и совместимость. На практике однако часто пренебрегают указанными принципами в угоду производительности. Следует отметить, что имеются аналогичные системы, ориентированные на определенную особенность и способные к превышению по этой особенности показателей реляционной БД. Ранее это не представляло собой большую проблему, но в настоящее время это достаточно актуально. Отмечается проблема реляционных баз данных с масштабированием. К примеру, при повышении нагрузки на сервер за ночь моментально обновить аппаратную часть не возможно. Реляционные БД хорошо масштабировать лишь в случае их расположения на единственном сервере. При недостатке ресурсов этого сервера требуется просто увеличить количество машин и распределить нагрузку между ними. В этом случае сложность реляционной БД станет играть против масштабируемости. Если при этом попробовать увеличить количество серверов до сотни или тысячи, сложность возрастет на порядок, а характеристики, делающие реляционные БД привлекательными для пользователя, станут очень быстро снижать к нулю шансы использования их в качестве платформы для больших распределенных систем. С подобными ограничениями необходимо бороться.

Реляционная модель

У реляционной модели есть несколько ограничений. Одним из главных является ограниченность в возможностях представления сущностей реального мира, которые имеют гораздо более сложный вид, чем тот, в котором их можно представить с помощью кортежей и отношений. Еще более слабой эта модель является в том, что касается различения разных видов отношений между сущностями. Представлять сложные данные и манипулировать ими в традиционных реляционных базах данных не возможно: набор операций, которые можно выполнять в реляционных моделях, не подходит для многих реальных приложений, в состав которых входят объекты с нечисловыми атрибутами.

Ограничения традиционной реляционной модели при моделировании нескольких сущностей реального мира привели к изучению семантических моделей данных и так называемых расширенных реляционных моделей данных. За право считаться следующим поколением реляционной модели сейчас соревнуются две модели: объектно-ориентированная и объектно-реляционная. Базы данных, разрабатываемые на основе первой, называются объектно-ориентированными системами управления базами данных (ООСУБД; Object-Oriented Database Management Systems — OODBMS), а базы данных,разрабатываемые на основе второй, соответственно — объектно-реляционными системами управления базами данных.

Проектирование реляционной базы данных. Преобразование модели в реляционную

Преобразование концептуальной модели данных в реляционную — важная часть проектирования БД. Процесс включает в себя:
— построение набора предварительных таблиц;
— указание РК;
— выполнение нормализации.

Из набора таблиц состоят наши объекты, а из полей таблиц — атрибуты объектов:

Итак, мы определились с таблицами, полями, РК и FK. Следует отметить, что в таблицах «Журнал покупок» и «Журнал поставок» РК составные, т. к. состоят из 2-х полей.

Что касается нормализации, то под ней понимают обратимый и пошаговый процесс, при котором исходная схема меняется другой схемой, в которой таблицы характеризуются более простой и логичной структурой. Это нужно по следующим причинам:
1. Устранение избыточности данных. Вспомним нашу таблицу:

Очевидно, что в поле «Темы» одни и те же названия встречаются регулярно. Для хранения таких данных нужны дополнительные ресурсы памяти. Кроме того, при дублировании данных можно допустить ошибку во время ввода значений атрибута, вследствие которой БД перейдёт в состояние несогласованности.
2. Устранение различных аномалий, связанных с обновлением, удалением, модификацией и пр. Пример аномалии модификации — чтобы поменять название темы, нам придётся смотреть все строки и менять название в каждой из них.

Нормализация бывает:
— 1-й нормальной формы (1НФ);
— 2НФ;
— 3НФ;
— НФБК (нормальной формы Бойса-Кодда);
— 4НФ;
— 5НФ.

Каждая форма накладывает определённые ограничения на данные разного уровня. В ходе нормализации база данных становится всё строже, подверженность аномалиям снижается.

Если говорить о реляционных базах данных, то минимум — это 1НФ. Однако в процессе проектирования специалисты по СУБД стремятся нормализовать базу хотя бы до уровня 3НФ, исключив тем самым избыточность данных и аномалии

Это важно, если мы стремимся получить качественный результат проектирования. Однако подробное описание нормализации данных выходит за рамки нашей статьи, поэтому давайте просто посмотрим, как будет выглядеть наша база на уровне 3НФ:

Итак, в процессе проектирования мы преобразовали концептуальную модель в реляционную. Следующий этап — реализация её в конкретной СУБД. Для этого потребуется как сама СУБД, так и знание языка SQL. Например, прекрасно подойдёт СУБД MySQL или какая-нибудь другая СУБД.

Преимущества и недостатки

Надлежащие системы управления базами данных помогают получить лучший доступ к данным, а также оптимизировать управление ими. В свою очередь, точечный доступ помогает конечным пользователям быстро и эффективно обмениваться данными в рамках выполнения задач организации.

Калькулятор расчета пенсии

Принципы создания

Каждая таблица, которую еще называют отношением в реляционной базе СУБД, содержит один или ряд категорий данных в столбцах атрибутах. Каждая строка называется записью, или кортежем, содержит уникальный экземпляр данных или ключ для категорий, установленных столбцами. Таблица имеет уникальный первичный ключ, идентифицирующий информацию в ней. Табличная связь устанавливается с помощью внешних ключей, ссылающихся на первичные ключи иной таблицы.

Например, типичная реляционная база СУБД бизнес-заказов имеет таблицу, в которой описывается клиент, со столбцами для имени, адреса, номера телефона и другой информации. Следующая имеет заказ: продукт, клиент, дата, цена продажи и так далее. Пользователь РБД получает представление о базе данных в соответствии со своими потребностями. Например, менеджеру филиала может понравиться просмотр или отчет обо всех клиентах, которые купили товары после определенной даты. Специалист по финансовым услугам в той же компании из тех же таблиц получает отчет о счетах, которые необходимо оплатить.

Как хранится информация в БД

В основе всей структуры хранения лежат три понятия:

• База данных;
• Таблица;
• Запись.

База данных

База данных — это высокоуровневное понятие, которое означает объединение совокупности данных, хранимых для выполнения одной цели.
Если мы делаем современный сайт, то все его данные будут храниться внутри одной базы данных. Для сайта онлайн-дневника наблюдений за погодой тоже понадобится создать отдельную базу данных.

Таблица

По отношению к базе данных таблица является вложенным объеком. То есть одна БД может содержать в себе множество таблиц.
Аналогией из реального мира может быть шкаф (база данных) внутри которого лежит множество коробок (таблиц).
Таблицы нужны для хранения данных одного типа, например, списка городов, пользователей сайта, или библиотечного каталога.
Таблицу можно представить как обычный лист в Excel-таблице, то есть совокупность строк и столбцов.
Наверняка каждый хоть раз имел дело с электронными таблицами (MS Excel).
Заполняя такую таблицу, пользователь определяет столбцы, у каждого из которых есть заголовок. В строках хранится информация.
В БД точно также: создавая новую таблицу, необходимо описать, из каких столбцов она состоит, и дать им имена.

Запись

Запись — это строка электронной таблицы.
Это неделимая сущность, которая хранится в таблице. Когда мы сохраняем данные веб-формы с сайта, то на самом деле добавляем новую запись в какую-то из таблиц базы данных. Запись состоит из полей (столбцов) и их значений. Но значения не могут быть какими угодно.
Определяя столбец, программист должен указать тип данных, который будет храниться в этом столбце: текстовый, числовой, логический, файловый и т.д. Это нужно для того, чтобы в будущем в базу не были записаны данные неверного типа.

Соберем всё вместе, чтобы понять, как будет выглядеть ведение дневника погоды при участии базы данных.

1. Создадим для сайта новую БД и дадим ей название «weather_diary».
2. Создадим в БД новую таблицу с именем «weather_log» и определим там следующие столбцы:
   • Город (тип: текст);
   • День (тип: дата);
   • Температура (тип: число);
   • Облачность (тип: число; от 0 (нет облачности) до 4 (полная облачность));
   • Были ли осадки (тип: истина или ложь);
   • Комментарий (тип: текст).
3. При сохранении формы будем добавлять в таблицу weather_log новую запись, и заполнять в ней все поля информацией из полей формы.

Теперь можно быть уверенными, что наблюдения наших пользователей не пропадут, и к ним всегда можно будет получить доступ.

Реляционная база данных

Английское слово „relation“ можно перевести как связь, отношение.
А определение «реляционные базы данных» означает, что таблицы в этой БД могут вступать в отношения и находиться в связи между собой.
Что это за связи?
Например, одна таблица может ссылаться на другую таблицу. Это часто требуется, чтобы сократить объём и избежать дублирования информации.
В сценарии с дневником погоды пользователь вводит название своего города. Это название сохраняется вместе с погодными данными.
Но можно поступить иначе:

1. Создать новую таблицу с именем „cities“.
2. Все города в России известны, поэтому их все можно добавить в одну таблицу.
3. Переделать форму, изменив поле ввода города с текстового на поле типа «select», чтобы пользователь не вписывал город, а выбирал его из списка.
4. При сохранении погодной записи, в поле для города поставить ссылку на соответствующую запись из таблицы городов.

Так мы решим сразу две задачи:

• Сократим объём хранимой информации, так как погодные записи больше не будут содержать название города;
• Избежим дублирования: все пользователи будут выбирать один из заранее определённых городов, что исключит опечатки.

Связи между таблицами в БД бывают разных видов.
В примере выше использовалась связь типа «один-ко-многим», так как одному городу может соответствовать множество погодных записей, но не наоборот!
Бывают связи и других типов: «один-к-одному» и «многие-ко-многим», но они используются значительно реже.