Пример базы данных

Пример базы данных Отношения 1,2,3 и 4 находятся в третьей нормальной форме , поскольку они находятся во второй нормальной форме, и каждый неключевой атрибут нетранзитивно зависит от первичного ключа.
Определим первичные и внешние ключи в таблицах и необходимые связи между атрибутами таблиц для обеспечения целостности БД.
Использование материалов данного сайта разрешено только с обязательным указанием ссылки на данный ресурс.
Код клиента, фамилия имя, телефон, код абонемента, описание, цена, код зала, наименование, код тренера, фамилия имя тренера, оклад, месяц, произведена оплата.
Отношения 1,2,3,4,5  находятся в третьей нормальной форме, поскольку они находятся во второй нормальной форме, и каждый неключевой атрибут нетранзитивно зависит от первичного ключа.
Пример работы сервисного центра, предоставляющего обслуживание и ремонт бытовой техники и компьютеров.
Демонстрационная база содержит дополнительные поля для заполнения анкеты соискателя, а также анкету для работодателя.
Пример работы агентства недвижимости, содержащий базу данных клиентов и деловых партнеров, а также историю взаимоотношений.
Пример работы спортивного клуба, содержащий базу данных клиентов и деловых партнеров, а также историю взаимоотношений.
При закупке больших партий некоторые торговые базы на отдельные товары предоставляют интернет-магазину скидки.
Последнюю обязательно заполнять построчно слева направо, чтобы в записи первичный и внешние ключи были указаны.
Например, в документальной базе данных сущностями являются текстовые документы, и перечень полей выявить несложно, важно определить количество таблиц и выбрать их структуру.
Для создания составного отчета первоначально нужно создать подчиненный отчет для таблицы Родители.
Такие прикладные системы применяются очень широко, и в рамках данного курса наше внимание будет сосредоточено именно на системах, которые основаны на данных.
Разработка методов конструирования и эксплуатации систем, предназначенных для коллективного использования.
М, вывод данных, являющихся результатом решения задач, в табличном или в каком-либо ином удобном для пользователя виде.
Управление данными это набор аппаратных и программных средств, осуществляющих выполнение задач по управлению данными.
С ориентированы, как правило, на извлечение подмножества хранимых данных, удовлетворяющих некоторому поисковому критерию.
Вывод данных может вовсе отсутствовать или представлять собой результат программной обработки хранимых сведений.
Описание документа зависит от предметной области и состоит из значений атрибутов, характеризующих содержание документа.
Данные экземпляров сущностей и связей хранятся в базе данных информационной системы, а описание типов сущностей и связей является метаданными.
Множества экземпляров сущностей, значения атрибутов сущностей и экземпляры связей между ними могут изменяться во времени.
Правильность обновлений может контролироваться программно, но правильнее контролировать их автоматически с помощью ограничений целостности БД.
Каждый из этих уровней может считаться управляемым, если он об-ладает внешним интерфейсом, который обеспечивает возможности определения данных.
Д для пользователей, или изменять представление данных для пользователей без изменения концептуальной схемы.
Физическая независимость данных подразумевает возможность вносить изменения в схему хранения, не меняя концептуальную схему БД.
Основной характеристикой баз данных является совместное использование данных многими пользователями АИС.
Общее понимание должно относиться к чему-либо внешнему по отношению к пользователям, и оно должно быть зафиксировано.
Д может обращаться непосредственно и с помощью которой выполняется построение всех остальных структур.
Первичный ключ идентифицирует экземпляр записи, его значение должно быть уникальным и обязательным для записей одного типа.
Для каждого типа набора один тип записи объявляется владельцем набора, остальные типы записи объявляются членами набора.
Каждый экземпляр набора должен содержать только один экземпляр записи типа владельца и столько экземпляров записей типа членов набора, сколько их связано с владельцем.
Если какая-либо команда нарушает ограничение целостности, она не будет выполнена и система выдаст соответствующее сообщение об ошибке.
Например, отношение работают подразумевает, что каждый сотрудник работает в одном отделе, но в каждом отделе могут работать несколько сотрудников.
Аппарат навигации в графовых моделях служит для установления тех записей, к которым будет применяться очередная операция манипулирования данными.
Д является наиболее полной с точки зрения реализации различных типов связей и ограничений целостности, но она является достаточно сложной для проектирования и поддержки.
Конечные вершины, то есть вершины, из которых не выходит ни одной дуги, называются листьями дерева.
Передвижение по дереву всегда начинается с корневой вершины, от которой можно перейти на конкретный экземпляр записи любой вершины следующего уровня.
Ключи некорневых записей должны иметь уникальные значения только в экземплярах групповых отношений, т.
Если данные имеют естественную древовидную структуризацию, то ис-пользование иерархической модели данных не вызывает проблем.
Из-за особенностей их организации структура запросов к данным в таких системах определяется наличием связей между записями.
Таким образом, декартово произведение позволяет получить все возможные комбинации значений элементов исходных множеств.
После нормализации данные об одной сущности предметной области распределяются по нескольким таблицам, что усложняет работу с БД.
Это бинарная операция над разносхемными отношениями, соответст-вующая определению декартова произведения для РМД.
Если условием является равенство атрибутов исходных отношений, такая операция называется эквисоединением .
Д используются такие объектно-ориентированные компоненты, как пользовательские типы данных, инкапсуляция, полиморфизм, наследование, переопределение методов и т.
К сожалению, до настоящего времени разработчики не пришли к единому мнению о том, что должна обеспечивать ОРМД.
Методы обработки данных представлены в виде хранимых процедур и триггеров, которые являются процедурными объектами базы данных, и связаны с таблицами.
Д можно отнести широкие возможности моделирования предметной области, выразительный язык запросов и высокую производительность.
Теперь рассмотрим, как поддержка моделей данных реализована в реальных системах управления базами данных.
Д, то есть универсальная часть, решающая стандартные задачи по информационному обслуживанию пользователей.
Сервисные программы предоставляют пользователям ряд дополнительных возможностей и услуг, зависящих от описываемой предметной области и потребностей конкретного пользователя.
Н не ориентированы на какую-либо предметную область или на конкретные информационные потребности пользователей.
Каждая система такого рода является универсальной и реализует функционально избыточное множество операций над данными.
По модели данных различают иерархические, сетевые, реляционные, объектно-реляционные и объектно-ориентированные СУБД.
К каждому элементу данных должен быть гарантирован доступ с помощью комбинации имени таблицы, первичного ключа строки и имени столбца.
Д должна поддерживать доступ к нему при помощи стандартных языковых средств, тех же самых, которые используются для работы с реляционными таблицами, содержащими пользовательские данные.
Операции вставки, модификации и удаления данных должны поддерживаться не только по отношению к одной строке таблицы, но по отношению к любому множеству строк произвольной таблицы.
Приложения не должны зависеть от используемых способов хранения данных на носителях, от аппаратного обеспечения компьютера, на котором находится БД.
Д должна предоставлять некоторую свободу модификации способов организации базы данных в среде хранения, не вызывая необходимости внесения изменений в логическое представление данных.
Это позволяет оптимизировать среду хранения данных с целью повышения эффективности системы, не затрагивая созданных прикладных программ, работающих с БД.
Язык для работы с данными должен выполнять проверку входных данных и автоматически поддерживать целостность данных.
Не должно быть иного средства доступа к данным, отличного от стандартного языка для работы с данными.
Если используется низкоуровневый язык доступа к данным, он не должен игнорировать правила безопасности и целостности, которые поддерживаются языком более высокого уровня.
Проблема обеспечения физической целостности данных обусловлена возможностью разрушения данных в результате сбоев и отказов в работе вычислительной системы или в результате ошибок пользователей.
Управление доступом также подразумевает предоставление прав на проведение отдельных операций над отношениями или другими объектами БД.
Д обеспечивает непротиворечивость метаданных, единую точку зре-ния на базу данных всего персонала разработчиков, администраторов и пользователей системы.
В задачу этого механизма входит отображение структуры хранимых данных в пространство памяти, позволяющее эффективно использовать память и определить место размещения данных при запоминании и при поиске данных.
С точки зрения пользователя работа с данными происходит на уровне записей концептуального уровня и заключается в добавлении, поиске, изменении и удалении записей.
При физическом удалении записи ранее занятый участок освобождается и становится доступным для повторного использования.
На физическом уровне никаких операций непосредственного обновления пользовательских данных или преобразований представления хранимых данных не происходит, это задача более высоких архитектурных уровней.
Но для достижения более высокой производительности на уровне организации среды хранения часто приходится учитывать специфику концептуальной модели.
Если запись разбивается на части, то эти части представляются экземплярами хранимых записей каких-либо типов.
Хранимые записи одного типа состоят из фиксированной совокупности полей и могут иметь формат фиксированной или переменной длины.
Д может выступать, например, последовательный номер записи в файле или совокупность адреса страницы памяти и смещения от начала страницы.
Страница имеет заголовок со служебной информацией, вслед за ко-торым располагаются собственно данные.
На странице размещается, как правило, несколько хранимых записей, и есть свободный участок для размещения новых записей.
Если запись не помещается на одной странице, она разбивается на фрагменты, которые хранятся на разных страницах и ссылаются друг на друга.
При удалении записи оставшиеся записи переписываются подряд в начало страницы и изменяется смещение начала свободного участка.
При увеличении размера существующей записи она записывается по прежнему адресу, а вслед идущие записи сдвигаются.
Для того чтобы уменьшить время поиска места для размещения записей, при динамической реорганизации страниц могут создаваться так называемые инвентарные страницы, на которых хранятся размеры свободных участков для каждой страницы.
Поиск свободного места для размещения новых записей осуществляется через инвентарные страницы , которые загружаются в оперативную память.
Таким образом, обеспечение актуальности содержимого инвентарных страниц занимает дополнительное время, но оно меньше, чем время поиска свободного участка на страницах.
Ведение списков свободных участков не приводит к перемещению записи, и адрес записи можно определить с точностью до смещения на странице.
При запоминании новой записи система через инвентарные страницы ищет свободный участок, достаточный для размещения этой записи.
При динамической реорганизации страниц запись просто размещается вслед за последней записью на данной странице.
Если же запись имеет формат переменной длины, возможны ситуации, когда запись не помещается на прежнее место.
Основным недостатком, возникающим при использовании списков сво-бодных участков, является фрагментация пространства памяти, т.
Структура и представление хранимых данных, их размещение в про-странстве памяти и используемые методы доступа называются схемой хранения .
Прямая адресация предусматривает указание непосредственного местоположения записи в пространстве памяти.
Недостатком такой адресации является большой размер адреса, обусловленный большим размером пространства памяти.
Этот подход позволяет перемещать записи на странице, исключать фрагментацию, возвращать освободившуюся память для повторного использования.
Общий принцип относительной адресации заключается в том, что адрес отсчитывается от начала той области памяти, которую занимают данные объекта БД.
Для размещения записей используется значение внешнего ключа таким образом, чтобы все данные, имеющие одинаковое значение внешнего ключа, размещались в одном блоке данных.
В базах данных применяются такие способы доступа по ключу, как индексирование, хеширование и кластеризация.
Индексирование используется для ускорения доступа к записям по значению ключа и не влияет на размещение данных этой таблицы.
Индекс называется первичным , если каждому значению индекса соответствует уникальное значение ключа.
Для каждой таблицы можно одновременно иметь несколько первичных и вторичных индексов, что также относится к достоинствам индексирования.
В плотных индексах для каждого значения ключа имеется отдельная запись индекса, указывающая место размещения конкретной записи.
Последовательно идущие значения ключа обычно имеют одинаковые начальные части, поэтому в каждой записи индекса можно хранить не полное значение ключа, а лишь информацию, позволяющую восстановить его из известного предыдущего значения.
Одноуровневый индекс представляет собой линейную совокупность значений одного или нескольких полей записи.
Верхние блоки индекса содержат автоматически вычисляемые значения, которые позволяют осуществлять поиск данных.
Все блоки-листья в дереве расположены на одном уровне, следовательно, поиск любой записи в индексе занимает примерно одно и то же время.
Индексы повышают производительность запросов, которые выбирают относительно небольшое число строк из таблицы.
Например, если запрос выбирает больше половины записей отноше-ния, то извлечение данных через индекс потребует больше времени, чем последовательное чтение данных.
Это следует из того, что данные через индекс выбираются не в той последовательности, в которой они хранятся в памяти.
Обращение к составному индексу возможно только в том случае, если в условиях выбора участвуют столбцы, представляющие собой лидирующую часть составного индекса.
Стоит индексировать столбцы, которые используются для соединения таб-лиц или являются внешними ключами.
Исключения для низкой селективности составляют случаи, при которых выборка чаще производится по редко встречающимся значениям.
Несколько столбцов с низкой селективностью в комбинации друг с другом могут дать гораздо более высокую селективность.
Если в запросах часто используются только столбцы, участвующие в индексе, система может вообще не обращаться к таблице для поиска данных.
При ассоциативном доступе к хранимым записям, предполагающем оп-ределение местоположения записи по значениям содержащихся в ней данных, используются более сложные механизмы размещения.
Трудно подобрать такую хеш-функцию, которая для любого распределения значений ключа всегда выдавала бы разные адреса для разных значений.
Недостаток методов подбора хеш-функций заключается в том, что количество данных и распределение значений ключа должны быть известны заранее.
Также методы хеширования неудобны тем, что записи обычно неупорядочены по значению ключа, что приводит к дополнительным затратам, например, при выполнении сортировки.
Преимущество второго метода перед первым обусловлено тем, что произведение обычно вычисляется быстрее, чем деление.
Для ускорения поиска рехешированных записей может использоваться связанная область переполнения, для которой на странице хранится ссылка на коллизионную страницу.
Коллизией в этом случае является ситуация переполнения блока, адрес которого получен в результате применения функции хеширования к значению ключа новой записи.
Для неуникального хеш-ключа все записи с таким значением ключа поме-щаются в одном блоке, который также можно прочитать за один раз.
Число записей и их средний размер можно определить заранее и сразу выделить под таблицу требуемое физическое пространство.
Системы, поддерживающие возможность хеширования данных, обычно имеют встроенную хеш-функцию, но и позволяют пользователю задавать свою.
Каждая таблица, хранимая в кластере, должна иметь поля, соответствующие типам и размерам полей кластерного ключа.
Совместное хранение данных означает, что на одной странице или в одном блоке памяти хранятся данные из всех кластеризованных таблиц, имеющие одинаковое значение кластерного ключа.
Поэтому соединение кластеризованных таблиц по сравнению с раздельно хранимыми таблицами выполняется в 3-6 раз быстрее.
Если все данные, относящиеся к одному значению кластерного ключа, не помещаются в одном блоке, то выделяется новый блок памяти и предыдущий блок хранит ссылку на него.
Поэтому часто обновляющиеся атрибуты не являются хорошими кандидатами на вхождение в кластерный ключ.
Изменение столбцов кластерного ключа требует гораздо больше системных ресурсов, чем обновление некластеризованных данных, так что выигрыш от ускорения поиска данных оказывается меньше, чем затраты на перемещение строк.
Полный просмотр индивидуальных таблиц кластера требует больше времени, чем просмотр раздельно хранящихся таблиц, т.
Если суммарные данные таблиц с одним и тем же значением кластерного ключа занимают больше одного блока данных.
Второй и последующие блоки для одного и того же значения кластерного ключа выделяются не подряд, что вызывает частые перемещения считы-вающей головки диска и увеличение времени доступа к данным.
То есть кластеризация, хеширование и индексирование оказывают влияние на время обработки данных, но не требуют изменения программ и запросов.
Информация о методах размещения данных и методах доступа к данным хранится в словаре-справочнике данных и используется системой при выполнении запросов.
Для кластеризованных и хешированных таблиц можно строить дополнительные индексы по полям, не входящим в кластерный ключ и не являющихся ключом хеширования.
Это также относится к преимуществам кластеризации и хеширования и позволяет устранить некоторые присущие им недостатки.
Для того чтобы исключить нарушения логической целостности данных при многопользовательском доступе, используется механизм транзакций.
Д в каждый момент времени может существовать единственная транзакция или не быть ни одной транзакции.
Д является согласованным, если данные удовлетворяют всем установленным ограничениям целостности и относятся к одному моменту в состоянии предметной области.
Если в транзакции из нескольких команд во время выполнения очередной команды возникнет ошибка, то система откатит только эту ошибочную команду, т.
Д, не дожидаясь завершения транзакции, а старые значения данных сохраняет на время выполнения транзакции в сегментах отката.
Д реализованы расширенные модели транзакций, в которых суще-ствуют дополнительные ситуации фиксации транзакций.
В журнале транзакций транзакция помечается как завершенная, уничтожаются системные записи о транзакции в оперативной памяти.
В реальности транзакции выполняются одновременно и могут влиять на результаты друг друга, если они обра-щаются к одному и тому же набору данных и хотя бы одна из транзакций изменяет данные.
Потеря изменений могла бы произойти при одновременном обнов-лении двумя и более транзакциями одного и того же набора данных.
Если эта вторая транзакция не будет зафиксирована, то данные, полученные в результате чернового чтения, будут некорректными.
Возникновение фантомов может происходить в ситуации, когда одна и та же транзакция сначала производит обновление набора данных, а затем считывание этого же набора.
Табличная блокировка приводит к неоправданным задержкам исполнения запросов и сводит на нет параллельность работы.
Обычно этот вид блокировок используется для того, чтобы запретить другим транзакциям производить необратимые изменения.
Также он не может применяться в тех случаях, когда заранее неизвестно, какие данные потребуются, например, если выборка данных из одной таблицы осуществляется на основании данных из другой таблицы, которые выбираются в том же запросе.
Д отслеживает возникающие тупики и отменяет одну из транзакций с последующим рестартом через случайный промежуток времени.
Для их эффективного функционирования необходимо, чтобы вероятность одновременного обращения нескольких пишущих транзакций к одним и тем же данным была невелика.
Согласованность данных для операции чтения заключается в том, что все значения данных должны относиться к тому моменту, когда начиналась эта операция.
Для этого можно предварительно запретить другим транзакциям изменять эти данные до окончания операции чтения, но это снижает степень параллельности работы системы.
Защита данных включает предупреждение случайного или несанкционированного доступа к данным, их изменения или разрушения со стороны пользователей или при сбоях аппаратуры.
Обеспечение целостности данных касается защиты от внесения непред-намеренных ошибок и предотвращения последних.
Д, и вернуться к нормальному продолжению работы как можно быстрее, изолируя пользователей от проблем, вызванных сбоем.
Д предусмотрены специальные механизмы, призванные нивелировать последствия сбоев в работе базы данных.
Это может быть аппаратная проблема, такая как отказ питания, или программная проблема, такая как сбой операционной системы.
Типичным примером является отказ дисковой головки, который приводит к потере всех файлов на данном устройстве.
В качестве средств физической защиты данных чаще всего приме-няются резервное копирование и журналы транзакций.
Создание инкрементной копии происходит быстрее, чем полной, но оно возможно только после создания полной резервной копии.
Д с повторным проведением всех транзакций, зафиксированных после создания резервной копии и до момента возникновения сбоя.
Если в системе есть архив транзакций, то повторное проведение транзакций может проходить автоматически или под управлением пользователя.
Прокрутка вперед заключается в применении к файлам данных всех изме-нений, зарегистрированных в журнале транзакций.
Для этого используются журнал транзакций и сегменты отката, информация из которых позволяет определить и отменить те транзакции, которые не были подтверждены, хотя и попали на диск в файлы БД.
Для этого вся информация делится на общедоступные данные и конфиденци-альные, доступ к которым разрешен только для отдельных групп лиц.
Д не должна разрешать пользователю выполнение какой-либо операции над данными, если он не получил на это права.
Декодирование производится непосредственно в процессе обработки, что, естественно, увеличивает время доступа к данным.
Д предоставляют возможность назначения дифференцированных системных привилегий любому пользователю в случае такой необходимости.
В его командах отсутствует информация о том, как выполнить запрос, какие методы доступа к данным использовать.
Итак, под оптимизацией понимается построение квазиоптимального процедурного плана выполнения декларативного запроса.
Для гарантированного выбора опти-мального плана необходимо рассмотреть все возможные планы и сравнить их, а это может потребовать больше времени, чем выполнение самого запроса.
Д выбирает и анализирует лишь несколько планов выполнения каждого запроса, и сре-ди них может не оказаться оптимального плана.
План выполнения запроса состоит из последовательности шагов, каж-дый из которых либо физически извлекает данные из памяти, либо делает подготовительную работу.
На первой фазе запрос, представленный на языке запросов, подвер-гается лексическому и синтаксическому анализу.
Внутреннее представление запроса используется и преобразуется на следующих стадиях обработки запроса.
После проведения эквивалентных преобразований получается внутреннее представление, семантически эквивалентное начальному запросу.
Но система гарантирует, что результат выполнения преобразованного запроса совпадает с результатом запроса в начальной форме при соблюдении ограничений целостности, существующих в базе данных.
В любом случае после выполнения второй фазы обработки запроса его внутреннее представление остается непроцедурным, хотя и является в некотором смысле более эффективным, чем начальное.
Третий этап обработки запроса состоит в выборе альтернативных процедурных планов выполнения данного запроса в соответствии с его внутренним представлением, полученным на второй фазе.
Для этого оптимизатор использует информацию из словаря-справочника данных, в первую очередь, о существующих путях доступа к данным.
Также на третьем этапе для каждого из выбранных планов оценивается предполагаемая стоимость выполнения запроса по этому плану.
При оценках используется либо доступная оптимизатору статистическая информация о распределении данных, либо информация о механизмах реализации путей доступа.
На четвертом этапе по внутреннему представлению наиболее оптималь-ного плана выполнения запроса формируется процедурное представление плана.
Для нас это непринципиально, поскольку четвертая фаза обработки запроса уже не связана с оптимизацией.
Оптимизация выполнения запросов реляционной алгебры основана на понятии эквивалентности реляционных выражений.
Два выражения реляционной алгебры считаются эквивалентными , если они описывают одно и то же отображение.
При использовании этого метода план составляется на основании существующих путей доступа и их рангов.
Все пути доступа ранжируются на основании знаний о правилах и последовательности осуществления этих путей.
Если для какой-либо таблицы существует более одного пути доступа, то выбирается тот путь, чей ранг выше, т.
План выполнения запроса в методе оптимизации по синтаксису формируется из выбранных путей доступа с максимальными рангами.
Эти правила позволяют сузить пространство поиска оптимального плана благодаря тому, что неэффективные планы отбрасываются в самом начале и не рассматриваются.
Это позволит увеличить степень параллельности работы системы и повысить общую производительность, хотя при этом время выполнения отдельных запросов увеличится.
Этот критерий предназначен для работы в интерактивном режиме, но может использоваться только для запросов, которые не содержат агрегирующих функций и не требуют сортировки данных результата.
Стоимость плана выполнения запроса определяется на основании сведений о распределении данных в таблицах, к которым обращается команда, и связанных с ними кластеров и индексов.
Эти сведения о распределении значений данных называются статистикой и хранятся в словаре-справочнике данных.
Распределение значений в столбце может быть отражено с помощью гистограммы, которая также входит в статистику.
Другие позволяют осуществлять сбор статистики периодически, например, в период минимальной загрузки системы.
Третьи предлагают администратору специальные средства для сбора статистики, которые запускаются интерактивно по его команде.
Доступ будет осуществляться по индексу, если этот процент невысок, например, не более 10, хотя конкретное пороговое значение зависит и от других параметров, например, количества записей в блоке памяти.
Таким образом, при оптимизации по стоимости оптимизатор вероятнее всего выберет третий план как самый оптимальный с точки зрения времени выполнения запроса.
Для оптимизации приложений необходимо иметь представление о порядке и механизмах реализации запросов в СУБД.
Основные информационные потоки между пользователями, оперативной памятью и базой данных приведены на рис.
Приведем основные рекомендации по написанию запросов, удобных для оптимизатора и эффективных при выполнении.
Если запрос содержит несколько условий, то они должны располагаться в порядке уменьшения селективности.
Если запрос содержит условие для проиндексированного поля маленькой таблицы, которая может быть считана за одно обращение к памяти, то за-прос нужно сформулировать так, чтобы система игнорировала индекс.
Корректность подразумевает также логическую непротиворечивость базы данных, которая поддерживается автоматически с помощью средств СУБД.
Это специалисты исследуемой предметной области, которые в идеале должны быть знакомы с основами создания баз данных.
Д, и желательно, чтобы за общее обеспечение функционирования этого прототипа отвечал отдельный специалист.
Например, если на каком-либо этапе выясняется, что ранее сформулированные требования или решения не могут быть реализованы, то разработчики должны вернуться на более ранний этап и внести соответствующие изменения.
В процессе анализа и проектирования желательно ранжировать плани-руемые функции системы по степени важности.
Необходимые функции обеспечивают возможности, которые являются критическими для успешной работы системы.
На этом этапе очень важно определить, что проектировщики правильно понимают описание предметной области и задачи, поставленные перед ними аналитиками.
Для этого обычно проводятся совместные семинары, на которых проверяется адекватность модели и предметной области.
Очевидно, что если не учесть хотя бы один из таких факторов, то существование и успешное функционирование проекта будет поставлено под вопрос.
Для этого режима устанавливается время, в течение которого пользователь должен получить ответ на свой запрос.
Определение требований к операционной обстановке, в которой будет функционировать информационная система.
Это может быть вызвано изменениями пред-метной области, появлением новых задач или выявлением существенных недостатков в АИС.
Инфологический подход не содержит формальных способов моделирования реальности, но он закладывает основы методологии проектирования БД.
Идентифицирующие атрибуты имеют уникальное значение для сущностей данного типа и являются потенциальными ключами .
К обычно выбирается потенциальный ключ, по которому чаще происходит обращение к экземплярам сущности.
Решение о том, использовать составной атрибут или разбивать его на компоненты, зависит от характера его обработки и формата пользовательского представления этого атрибута.
Для этого надо определить зависимости между экземплярами сущностями и атрибутами, а также между атрибутами, относящимися к одному экземпляру сущности.
При этом проектировщик может формировать конструкции, производные по отношению к тем, которые были использованы в локальных представлениях.
Например, изменить одинаковые названия семантически различных сущностей или связей или несогласованные ограничения целостности на одни и те же атрибуты в разных приложениях.
Устранение противоречий вызывает необходимость возврата к этапу моделирования локальных представлений с целью внесения в них соответствующих изменений.
По завершении объединения результаты проектирования представляют собой концептуальную инфологическую модель ПО.
И если система не отвечает предъявляемым к ней требованиям, то обычно она подвергается реорганизации, т.
Д строится как совокупность взаимосвязанных модулей инфологического моделирования, проектирования схем и физической организации БД.
Это находит свое отражение в наличии журнала проектирования и других средств, обеспечивающих ведение и коллективное использование исходных данных, промежуточных и окончательных результатов проектирования.
Д других моделей данных, но имеет свои особенности, которые в первую очередь касаются этапа логического проектирования.
Исключение из этого правила составляют ситуации, когда связанные сущности существуют независимо друг от друга.
К следует брать тот уникальный атрибут сущности, по которому чаще всего происходит обращение к данным.
На этапе логического проектирования необходимо описать все ограничения целостности, обусловленные предметной областью.
Д проверяет выполнение ограничений целостности при каждой операции модификации данных, если эта операция может нарушить целостность данных.
Если же перенести проверку ограничений целостности в программу, то гарантировать их соблюдение нельзя.
Определение списка значений позволяет гарантировать правильность вводимых данных и правильность поиска.
Коддом был разработан аппарат нормализации отношений и предложен механизм, позволяющий любое отношение преобразовать к третьей нормальной форме.
Для декомпозиции должна существовать операция реляционной алгебры, применение которой позволит восстановить исходной отношение.
Сложный атрибут может иметь значение, представляющее собой конкатенацию нескольких значений одного или разных доменов.
Неключевой атрибут функционально полно зависит от составного ключа, если он функционально зависит от ключа, но не находится в функциональной зависимости ни от какой части составного ключа.
И внести сведения о новой рубрике нельзя, пока в списке книг не появится хотя бы одна книга по этой рубрике.
Нормализация сокращает дублирование данных, но появление новых отношений усложняет схему базы данных.
О разбивается на несколько отношений, и для получения исходного отношения требуется выполнить операцию соединения.
Эта операция занимает много времени, поэтому нормализация может привести к падению производительности БД.
Вот уже более 30-и лет базы данных являются одной из одной из наиболее широко востребованных информационных технологий.
Системы баз данных коренным образом изменили работу многих организаций, и практически нет такой области деятельности, которую они не затронули.
Хранилище данных позволяют сохранять исторические данные с целью анализа и прогнозирования развития ситуаций.
В приложения обычно включают некоторый набор готовых запросов и возможность сформулировать произвольный запрос с помощью некоего конструктора.
Но для того, чтобы воспользоваться конструктором, пользователь должен знать структуру базы данных и хорошо разбираться в предложенном ему формализме ПО.
Интеграция онтологий и баз данных позволит пользователям задавать запросы в собственной терминологии с использованием ограниченного естественного языка.
Изначально базы данных предназначались для хранения и обработки фактографических хорошо структурированных данных.
Д имеют широкие возможности по на-стройке баз данных под конкретную предметную область и аппаратные средства.
Д должна брать на себя большинство функций настройки и выполнять их в автоматическом или автоматизированном режиме.
Поэтому даже архивированные данные могут стать недоступными, особенно если нет устройства для чтения устаревшего носителя или отсутствует возможность запустить приложение, которое может читать устаревший формат.

Добавить комментарий