Инфологическая модель баз данных сущность-связь. Реферат: Инфологическая модель баз данных "Сущность-связь"

Инфологическая модель данных Сущность-связь. Цель инфологического моделирования - обеспечение наиболее естественных для человека способов сбора и представления той информации, которую предполагается хранить в создаваемой базе данных.

Поэтому инфологическую модель данных пытаются строить по аналогии с естественным языком последний не может быть использован в чистом виде из-за сложности компьютерной обработки текстов и неоднозначности любого естественного языка. Основными конструктивными элементами инфологических моделей являются сущности, связи между ними и их свойства атрибуты. Сущность - любой различимый объект объект, который мы можем отличить от другого, информацию о котором необходимо хранить в базе данных.

Сущностями могут быть люди, места, самолеты, рейсы, вкус, цвет и т.д. Необходимо различать такие понятия, как тип сущности и экземпляр сущности. Понятие тип сущности относится к набору однородных личностей, предметов, событий или идей, выступающих как целое.

Экземпляр сущности относится к конкретной вещи в наборе. Например, типом сущности может быть ГОРОД, а экземпляром - Москва. Атрибут - поименованная характеристика сущности. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности, но может быть одинаковым для различного типа сущностей например, ЦВЕТ может быть определен для многих сущностей СОБАКА, АВТОМОБИЛЬ, ДЫМ и т.д Атрибуты используются для определения того, какая информация должна быть собрана о сущности.

Абсолютное различие между типами сущностей и атрибутами отсутствует. Атрибут является таковым только в связи с типом сущности. В другом контексте атрибут может выступать как самостоятельная сущность. Например, для автомобильного завода цвет - это только атрибут продукта производства, а для лакокрасочной фабрики цвет - тип сущности. Ключ - минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый экземпляр сущности.

Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать сущность по оставшимся. Связь - ассоциирование двух или более сущностей. Если бы назначением базы данных было только хранение отдельных, не связанных между собой данных, то ее структура могла бы быть очень простой. Однако одно из основных требований к организации базы данных - это обеспечение возможности отыскания одних сущностей по значениям других, для чего необходимо установить между ними определенные связи.

А так как в реальных базах данных нередко содержатся сотни или даже тысячи сущностей, то теоретически между ними может быть установлено более миллиона связей. Наличие такого множества связей и определяет сложность инфологических моделей. 1.2.4

Конец работы -

Эта тема принадлежит разделу:

Структура рабочей сети Internet

Традиционно информация храниться на бумажных носителях. При этом трудно осуществить быстрый отбор нужных данных при приеме на работу.. Немаловажен вопрос надежности хранения и конфиденциальности личных данных о работающих на предприятии.

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Анализ принципов АРМ на базе ПК
Анализ принципов АРМ на базе ПК. Автоматизированное рабочее место АРМ, или, в зарубежной терминологии, рабочая станция work-station, представляет собой место пользователя- специалиста той или иной

Классификация АРМ-ов
Классификация АРМ-ов. АРМ могут быть индивидуальными, групповыми, коллективными. Применительно к групповым и коллективным АРМ в целях эффективного функционирования системы ЭВМ - специалистам коллек

Концепция баз данных
Концепция баз данных. Активная деятельность по отысканию приемлемых способов обобществления непрерывно растущего объема информации привела к созданию в начале 60-х годов специальных программных ком

Архитектура СУБД
Архитектура СУБД. СУБД должна предоставлять доступ к данным любым пользователям, включая и тех, которые практически не имеют и или не хотят иметь представления о физическом размещении в памяти данн

Реляционная структура данных
Реляционная структура данных. В конце 60-х годов появились работы, в которых обсуждались возможности применения различных табличных даталогических моделей данных, т.е. возможности использования при

Основные понятия
Основные понятия. Главная мысль, заложенная в эту технологию - минимизировать объем данных, передаваемых по сети, поскольку основные потери времени и сбои происходят именно из-за недостаточно высок

Преимущества архитектуры клиент-сервер
Преимущества архитектуры клиент-сервер. В первый момент может возникнуть вопрос, а зачем такие сложности? Вот несколько соображений в пользу такого подхода. Несомненным преимуществом является прибл

Компоненты архитектуры Клиент-сервер
Компоненты архитектуры Клиент-сервер. Существуют три основных программных компонента архитектуры клиент-сервер ПО конечного пользователя. промежуточное обеспечение. ПО сервера. К ПО конечног

Назначение и принцип работы SQL
Назначение и принцип работы SQL. SQL часто произносится как сиквэл, сокращенное название от Structured Query Language символизирует собой Структурированный Язык Запросов. SQL является инстру

Достоинства языка SQL
Достоинства языка SQL. Язык запросов дает несомненные преимущества. Во первых он продолжает идеологию архитектуры Клиент-Сервер. Клиентская часть приложения подготавливает запрос на обработку инфор

" Основные понятия

Цель инфологического моделирования – обеспечение наиболее естественных для человека способов сбора и представления той информации, которую предполагается хранить в создаваемой базе данных. Поэтому инфологическую модель данных пытаются строить по аналогии с естественным языком (последний не может быть использован в чистом виде из-за сложности компьютерной обработки текстов и неоднозначности любого естественного языка). Основными конструктивными элементами инфологических моделей являются сущности, связи между ними и их свойства (атрибуты).

Сущность – любой различимый объект (объект, который мы можем отличить от другого), информацию о котором необходимо хранить в базе данных. Сущностями могут быть люди , места, самолеты , рейсы, вкус, цвет и т.д. Необходимо различать такие понятия, как тип сущности и экземпляр сущности. Понятие тип сущности относится к набору однородных личностей , предметов, событий или идей, выступающих как целое. Экземпляр сущности относится к конкретной вещи в наборе. Например, типом сущности может быть ГОРОД , а экземпляром – Москва , Киев и т.д.

Атрибут – поименованная характеристика сущности. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности, но может быть одинаковым для различного типа сущностей (например, ЦВЕТ может быть определен для многих сущностей: СОБАКА , АВТОМОБИЛЬ , ДЫМ и т.д.). Атрибуты используются для определения того , какая информация должна быть собрана о сущности. Примерами атрибутов для сущности АВТОМОБИЛЬ являются ТИП, МАРКА, НОМЕРНОЙ ЗНАК , ЦВЕТ и т.д. Здесь также существует различие между типом и экземпляром. Тип атрибута ЦВЕТ имеет много экземпляров или значений:

Красный, Синий, Банановый, Белая ночь и т.д.,

Однако каждому экземпляру сущности присваивается только одно значение атрибута.

Абсолютное различие между типами сущностей и атрибутами отсутствует. Атрибут является таковым только в связи с типом сущности. В другом контексте атрибут может выступать как самостоятельная сущность. Например, для автомобильного завода цвет – это только атрибут продукта производства, а для лакокрасочной фабрики цвет – тип сущности.

Ключ – минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый экземпляр сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать сущность по оставшимся. Для сущности Расписание (п. 1.2) ключом является атрибут Номер_рейса или набор: Пункт_отправления, Время_вылета и Пункт_назначения (при условии, что из пункта в пункт вылетает в каждый момент времени один самолет).

Связь – ассоциирование двух или более сущностей. Если бы назначением базы данных было только хранение отдельных, не связанных между собой данных, то ее структура могла бы быть очень простой. Однако одно из основных требований к организации базы данных – это обеспечение возможности отыскания одних сущностей по значениям других, для чего необходимо установить между ними определенные связи. А так как в реальных базах данных нередко содержатся сотни или даже тысячи сущностей, то теоретически между ними может быть установлено более миллиона связей. Наличие такого множества связей и определяет сложность инфологических моделей.

Характеристика связей и язык моделирования

При построении инфологических моделей можно использовать язык ER-диаграмм (от англ. Entity-Relationship, т.е. сущность-связь). В них сущности изображаются помеченными прямоугольниками, ассоциации – помеченными ромбами или шестиугольниками, атрибуты – помеченными овалами, а связи между ними – ненаправленными ребрами, над которыми может проставляться степень связи (1 или буква, заменяющая слово "много") и необходимое пояснение.

Между двумя сущностям, например, А и В возможны четыре вида связей.

Первый тип – связь ОДИН-К-ОДНОМУ (1:1): в каждый момент времени каждому представителю (экземпляру) сущности А соответствует 1 или 0 представителей сущности В:

Студент может не "заработать" стипендию, получить обычную или одну из повышенных стипендий.

Второй тип – связь ОДИН-КО-МНОГИМ (1:М): одному представителю сущности А соответствуют 0, 1 или несколько представителей сущности В.

Квартира может пустовать, в ней может жить один или несколько жильцов.

Так как между двумя сущностями возможны связи в обоих направлениях, то существует еще два типа связи МНОГИЕ-К-ОДНОМУ (М:1) и МНОГИЕ-КО-МНОГИМ (М:N).

Пример 2.1. Если связь между сущностями МУЖЧИНЫ и ЖЕНЩИНЫ называется БРАК , то существует четыре возможныхпредставления такой связи:

Характер связей между сущностями не ограничивается перечисленными. Существуют и более сложные связи:

множество связей между одними и теми же сущностями

(пациент, имея одного лечащего врача, может иметь также несколько врачей-консультантов; врач может быть лечащим врачом нескольких пациентов и может одновременно консультировать несколько других пациентов);

Тренарные связи

СУЩНОСТЬ (атрибут 1, атрибут 2 , ..., атрибут n)АССОЦИАЦИЯ [СУЩНОСТЬ S1, СУЩНОСТЬ S2, ...] (атрибут 1, атрибут 2, ..., атрибут n)

где S – степень связи, а атрибуты, входящие в ключ, должны быть отмечены с помощью подчеркивания.

Так, рассмотренный выше пример множества связей между сущностями, может быть описан на ЯИМ следующим образом:

Врач (Номер_врача, Фамилия, Имя, Отчество, Специальность)Пациент (Регистрационный_номер, Номер койки, Фамилия, Имя, Отчество, Адрес, Дата рождения, Пол)Лечащий_врач [Врач 1, Пациент M] (Номер_врача, Регистрационный_номер)Консультант [Врач M,Пациент N] (Номер_врача, Регистрационный_номер).

Рис. 2.1. Примеры ER-диаграмм

Для выявления связей между сущностями необходимо, как минимум, определить сами сущности. Но это не простая задача, так как в разных предметных областях один и тот же объект может быть сущностью, атрибутом или ассоциацией . Проиллюстрируем такое утверждение на примерах, связанных с описанием брачных связей (см. пример 2.1).

Пример 2.2. Отдел записей актов гражданского состояния (ЗАГС) имеет дело не со всеми людьми, а только с теми, кто обратился с просьбой о регистрации брака, рождения или смерти. Поэтому в странах , где допускаются лишь традиционные браки, отделы ЗАГС могут размещать сведения о регистрируемых браках в единственной сущности:

Брак (Номер_свидетельства, Фамилия_мужа, Имя_мужа, Отчество_мужа, Дата_рождения_мужа, Фамилия_жены, ... , Дата_регистрации, Место_регистрации, ...),

ER-диаграмма которой приведена на рис. 2.1,б.

Пример 2.3. Теперь рассмотрим ситуацию, когда отдел ЗАГС расположен в стране, допускающей многоженство. Если для регистрации браков использовать сущность "Брак" примера 2.2, то будут дублироваться сведения о мужьях, имеющих несколько жен (см. табл. 2.1).

Таблица 2.1

Номер свидетельства	Фамилия мужа	...	Фамилия жены	...	Дата регистрации
1-ЮБ 154745	Петухов	...	Курочкина	...	06/03/1991
1-ЮБ 163489	Петухов	...	Пеструшкина	...	11/08/1991
1-ЮБ 169887	Петухов	...	Рябова	...	12/12/1992
1-ЮБ 169878	Селезнев	...	Уточкина	...	12/12/1992
1-ЮБ 154746	Парасюк	...	Свинюшкина	...	06/03/1991
1-ЮБ 169879	Парасюк	...	Хаврония	...	12/12/1992
...	...	...	...	...	...

Дублирование можно исключить созданием дополнительной сущности "Мужья"

Мужья (Код_М, Фамилия, Имя, Отчество, Дата рождения, Место рождения)

и заменой сущности "Брак" характеристикой (см. п. 2.3) со ссылкой на соответствующее описание в сущности "Мужья".

Брак (Номер свидетельства, Код_М, Фамилия жены, ..., Дата регистрации, ...){Мужья}.

ER-диаграмма связи этих сущностей показана на рис. 2.1,в, а пример их экземпляров в табл. 2.2 и 2.3.

Таблица 2.2

Таблица 2.3

Номер свидетельства	Код_М	Фамилия жены	Имя жены	Дата регистрации	...
1-ЮБ 154745	111	Курочкина	Августина	06/03/1991	...
1-ЮБ 163489	111	Пеструшкина	Мариана	11/08/1991	...
1-ЮБ 169877	111	Рябова	Милана	12/12/1992	...
1-ЮБ 169878	112	Уточкина	Вероника	12/12/1992	...
1-ЮБ 154746	113	Свинюшкина	Эльвира	06/03/1991	...
1_ЮБ 169879	113	Хаврония	Руфина	12/12/1992	...
...	...	...	...	...	...

Пример 2.4. Наконец, рассмотрим случай , когда какой-либо организации потребовались данные о наличии в ней семейных пар, а для хранения сведений о сотрудниках уже имеется сущность

Сотрудники (Табельный_номер, Фамилия, Имя, ...).

Использование, рассмотренной в примере 2.2, сущности "Брак" нецелесообразно: в "Сотрудники" уже есть фамилии, имена, отчества супругов . Поэтому создадим ассоциацию

Брак [Сотрудник 1, Сотрудник 1] (Табельный_номер_мужа, Табельный_номер_жены, ...),

связывающую между собой определенные экземпляры сущности "Сотрудники" (рис. 2.1,г).

В заключение отметим, что ER-диаграмма рис. 2.1,а описывает структуру размещения данных о браках в отделах ЗАГС стран, допускающих групповые браки, а ER-диаграммы примера 2.1, описания любых видов браков в организациях , где есть сущности "мужчины" и "женщины ", включающие холостых и незамужних.

Что же такое "связь"? В ER-диаграммах это линия, соединяющая геометрические фигуры , изображающие сущности, атрибуты, ассоциации и другие информационные объекты. В тексте же этот термин используется для указания на взаимозависимость сущностей. Если эта взаимозависимость имеет атрибуты, то она называется ассоциацией.

Классификация сущностей

Настал момент разобраться в терминологии. К.Дейт определяет три основные класса сущностей: стержневые, ассоциативные и характеристические, а также подкласс ассоциативных сущностей – обозначения.

Стержневая сущность (стержень) – это независимая сущность (несколько подробнее она будет определена ниже).

В рассмотренных ранее примерах стержни – это "Студент ", "Квартира", "Мужчины", "Врач", "Брак" (из примера 2.2) и другие, названия которых помещены в прямоугольники.

Ассоциативная сущность (ассоциация) – это связь вида "многие-ко-многим" ("-ко-многим" и т.д.) между двумя или более сущностями или экземплярами сущности (как в примере 2.4). Ассоциации рассматриваются как полноправные сущности:

они могут участвовать в других ассоциациях и обозначениях точно так же, как стержневые сущности;

могут обладать свойствами, т.е. иметь не только набор ключевых атрибутов, необходимых для указания связей, но и любое число других атрибутов, характеризующих связь. Например, ассоциации "Брак" из примеров 2.1 и 2.4 содержат ключевые атрибуты "Код_М", "Код_Ж" и "Табельный номер мужа", "Табельный номер жены", а также уточняющие атрибуты "Номер свидетельства", "Дата регистрации", "Место_регистрации", "Номер записи в книгу ЗАГС" и т.д.

Характеристическая сущность (характеристика) – это связь вида "многие-к-одной" или "одна-к-одной" между двумя сущностями (частный случай ассоциации). Единственная цель характеристики в рамках рассматриваемой предметной области состоит в описании или уточнении некоторой другой сущности. Необходимость в них возникает в связи с тем, что сущности реального мира имеют иногда многозначные свойства. Муж может иметь несколько жен (пример 2.3), книга – несколько характеристик переиздания (исправленное, дополненное, переработанное, ...) и т.д.

Существование характеристики полностью зависит от характеризуемой сущности: женщины лишаются статуса жен, если умирает их муж.

Для описания характеристики используется новое предложение ЯИМ, имеющее в общем случае вид:

ХАРАКТЕРИСТИКА (атрибут 1, атрибут 2, ...) {СПИСОК ХАРАКТЕРИЗУЕМЫХ СУЩНОСТЕЙ}.

Расширим также язык ER-диаграмм, введя для изображения характеристики трапецию (рис. 2.2).

Рис. 2.2. Элементы расширенного языка ER-диаграмм

Обозначающая сущность или обозначение – это связь вида "многие-к-одной" или "одна-к-одной" между двумя сущностями и отличается от характеристики тем, что не зависит от обозначаемой сущности.

Рассмотрим пример, связанный с зачислением сотрудников в различные отделы организации.

При отсутствии жестких правил (сотрудник может одновременно зачисляться в несколько отделов или не зачисляться ни в один отдел) необходимо создать описание с ассоциацией Зачисление:

Отделы (Номер отдела, Название отдела, ...)Служащие (Табельный номер, Фамилия, ...)Зачисление [Отделы M, Служащие N] (Номер отдела, Табельный номер, Дата зачисления).

Однако, при условии, что каждый из сотрудников должен быть обязательно зачислен в один из отделов, можно создать описание с обозначением Служащие:

Отделы (Номер отдела, Название отдела, ...)Служащие (Табельный номер, Фамилия, ... , Номер отдела, Дата зачисления)[Отделы]

В данном примере служащие имеют независимое существование (если удаляется отдел, то из этого не следует, что также должны быть удалены служащие такого отдела). Поэтому они не могут быть характеристиками отделов и названы обозначениями.

Обозначения используют для хранения повторяющихся значений больших текстовых атрибутов: "кодификаторы" изучаемых студентами дисциплин, наименований организаций и их отделов, перечней товаров и т.п.

Описание обозначения внешне отличается от описания характеристики только тем, что обозначаемые сущности заключается не в фигурные скобки, а в квадратные:

ОБОЗНАЧЕНИЕ (атрибут 1, атрибут 2, ...)[СПИСОК ОБОЗНАЧАЕМЫХ СУЩНОСТЕЙ].

Как правило, обозначения не рассматриваются как полноправные сущности, хотя это не привело бы к какой-либо ошибке.

Обозначения и характеристики не являются полностью независимыми сущностями, поскольку они предполагают наличие некоторой другой сущности, которая будет "обозначаться" или "характеризоваться". Однако они все же представляют собой частные случаи сущности и могут, конечно, иметь свойства, могут участвовать в ассоциациях, обозначениях и иметь свои собственные (более низкого уровня) характеристики. Подчеркнем также, что все экземпляры характеристики должны быть обязательно связаны с каким-либо экземпляром характеризуемой сущности. Однако допускается, чтобы некоторые экземпляры характеризуемой сущности не имели связей. Правда, если это касается браков, то сущность "Мужья" должна быть заменена на сущность "Мужчины" (нет мужа без жены).

Переопределим теперь стержневую сущность как сущность, которая не является ни ассоциацией, ни обозначением, ни характеристикой. Такие сущности имеют независимое существование , хотя они и могут обозначать другие сущности, как, например, сотрудники обозначают отделы.

В заключение рассмотрим пример построения инфологической модели базы данных "Питание ", где должна храниться информация о блюдах (рис. 2.3), их ежедневном потреблении, продуктах, из которых приготавливаются эти блюда, и поставщиках этих продуктов. Информация будет использоваться поваром и руководителем небольшого предприятия общественного питания, а также его посетителями.

Рис. 2.3. Пример кулинарного рецепта

С помощью указанных пользователей выделены следующие объекты и характеристики проектируемой базы:

Блюда, для описания которых нужны данные, входящие в их кулинарные рецепты: номер блюда (например, из книги кулинарных рецептов), название блюда, вид блюда (закуска, суп, горячее и т.п.), рецепт (технология приготовления блюда), выход (вес порции), название, калорийность и вес каждого продукта, входящего в блюдо. Для каждого поставщика продуктов: наименование, адрес, название поставляемого продукта, дата поставки и цена на момент поставки. Ежедневное потребление блюд (расход): блюдо, количество порций, дата.

Анализ объектов позволяет выделить:

Стержни Блюда, Продукты и Города; ассоциации Состав (связывает Блюда с Продуктами) и

Поставки (связывает Поставщиков с Продуктами);

Обозначение Поставщики; характеристики Рецепты и Расход.

ER-диаграмма модели показана на рис. 2.4. а модель на языке ЯИМ имеет следующий вид:

Блюда (БЛ, Блюдо, Вид)Продукты (ПР, Продукт, Калорийность)Поставщики (ПОС, Город , Поставщик) [Город]Состав [Блюда M, Продукты N] (БЛ, ПР, Вес (г))Поставки [Поставщики M, Продукты N] (ПОС, ПР, Дата_П, Цена, Вес (кг))Города (Город, Страна) Рецепты (БЛ, Рецепт) {Блюда}Расход (БЛ, Дата_Р, Порций) {Блюда}

В этих моделях Блюдо, Продукт и Поставщик – наименования, а БЛ, ПР и ПОС – цифровые коды блюд, продуктов и организаций, поставляющих эти продукты.

Рис. 2.4. Инфологическая модель базы данных "Питание"

О первичных и внешних ключах

Напомним, что ключ или возможный ключ – это минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый экземпляр сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать сущность по оставшимся. Каждая сущность обладает хотя бы одним возможным ключом. Один из них принимается за первичный ключ. При выборе первичного ключа следует отдавать предпочтение несоставным ключам или ключам, составленным из минимального числа атрибутов. Нецелесообразно также использовать ключи с длинными текстовыми значениями (предпочтительнее использовать целочисленные атрибуты). Так, для идентификации студента можно использовать либо уникальный номер зачетной книжки, либо набор из фамилии, имени, отчества, номера группы и может быть дополнительных атрибутов, так как не исключено появление в группе двух студентов (а чаще студенток) с одинаковыми фамилиями, именами и отчествами. Плохо также использовать в качестве ключа не номер блюда, а его название, например, " Закуска из плавленых сырков "Дружба " с ветчиной и соленым огурцом" или "Заяц в сметане с картофельными крокетами и салатом из красной капусты".

Не допускается, чтобы первичный ключ стержневой сущности (любой атрибут, участвующий в первичном ключе) принимал неопределенное значение. Иначе возникнет противоречивая ситуация : появится не обладающий индивидуальностью, и, следовательно не существующий экземпляр стержневой сущности. По тем же причинам необходимо обеспечить уникальность первичного ключа.

Теперь о внешних ключах:

Если сущность С связывает сущности А и В, то она должна включать внешние ключи, соответствующие первичным ключам сущностей А и В. Если сущность В обозначает сущность А, то она должна включать внешний ключ, соответствующий первичному ключу сущности А.

В п. 2.3 рассматривался пример, где "Служащие" обозначали "Отделы" и включали внешний ключ "Номер отдела", соответствующий первичному ключу сущности "Отделы".

Связь между первичными и внешними ключами сущностей иллюстрируется рис. 2.5.

Рис. 2.5. Структуры: а - ассоциации; б - обозначения (характеристики)

Здесь для обозначения любой из ассоциируемых сущностей (стержней, характеристик, обозначений или даже ассоциаций) используется новый обобщающий термин "Цель" или "Целевая сущность".

Таким образом, при рассмотрении проблемы выбора способа представления ассоциаций и обозначений в базе данных основной вопрос, на который следует получить ответ : "Каковы внешние ключи?". И далее, для каждого внешнего ключа необходимо решить три вопроса:

1. Может ли данный внешний ключ принимать неопределенные значения (NULL-значения)? Иначе говоря, может ли существовать некоторый экземпляр сущности данного типа, для которого неизвестна целевая сущность, указываемая внешним ключом? В случае поставок это, вероятно, невозможно – поставка, осуществляемая неизвестным поставщиком, или поставка неизвестного продукта не имеют смысла. Но в случае с сотрудниками такая ситуация однако могла бы иметь смысл – вполне возможно, что какой-либо сотрудник в данный момент не зачислен вообще ни в какой отдел. Заметим, что ответ на данный вопрос не зависит от прихоти проектировщика базы данных, а определяется фактическим образом действий, принятым в той части реального мира, которая должна быть представлена в рассматриваемой базе данных. Подобные замечания имеют отношение и к вопросам, обсуждаемым ниже.

2. Что должно случиться при попытке УДАЛЕНИЯ целевой сущности, на которую ссылается внешний ключ? Например, при удалении поставщика, который осуществил по крайней мере одну поставку. Существует три возможности:

3. Что должно происходить при попытке ОБНОВЛЕНИЯ первичного ключа целевой сущности, на которую ссылается некоторый внешний ключ? Например, может быть предпринята попытка обновить номер такого поставщика, для которого имеется по крайней мере одна соответствующая поставка. Этот случай для определенности снова рассмотрим подробнее. Имеются те же три возможности, как и при удалении:

КАСКАДИРУЕТСЯ	Операция обновления "каскадируется" с тем, чтобы обновить также и внешний ключ впоставках этого поставщика.
ОГРАНИЧИВАЕТСЯ	Обновляются первичные ключи лишь тех поставщиков, которые еще не осуществляли поставок. Иначе операция обновления отвергается.
УСТАНАВЛИВАЕТСЯ	Для всех поставок такого поставщика NULL-значение внешний ключ устанавливается в неопределенное значение, а затем обновляется первичный ключ поставщика. Такая возможность, конечно, неприменима, если данный внешний ключ не должен содержать NULL-значений.

Таким образом, для каждого внешнего ключа в проекте проектировщик базы данных должен специфицировать не только поле или комбинацию полей, составляющих этот внешний ключ, и целевую таблицу, которая идентифицируется этим ключом, но также и ответы на указанные выше вопроса (три ограничения, которые относятся к этому внешнему ключу).

Наконец, о характеристиках – обозначающих сущностях, существование которых зависит от типа обозначаемых сущностей. Обозначение представляется внешним ключом в таблице, соответствующей этой характеристике. Но три рассмотренные выше ограничения на внешний ключ для данного случая должны специфицироваться следующим образом:

NULL-значения не допустимыУДАЛЕНИЕ ИЗ (цель) КАСКАДИРУЕТСЯОБНОВЛЕНИЕ (первичный ключ цели) КАСКАДИРУЕТСЯ

Указанные спецификации представляют зависимость по существованию характеристических сущностей.

Ограничения целостности

Целостность (от англ. integrity – нетронутость, неприкосновенность, сохранность, целостность) – понимается как правильность данных в любой момент времени. Но эта цель может быть достигнута лишь в определенных пределах : СУБД не может контролировать правильность каждого отдельного значения, вводимого в базу данных (хотя каждое значение можно проверить на правдоподобность). Например, нельзя обнаружить, что вводимое значение 5 (представляющее номер дня недели) в действительности должно быть равно 3. С другой стороны, значение 9 явно будет ошибочным и СУБД должна его отвергнуть. Однако для этого ей следует сообщить, что номера дней недели должны принадлежать набору (1,2,3,4,5,6,7).

Поддержание целостности базы данных может рассматриваться как защита данных от неверных изменений или разрушений (не путать с незаконными изменениями и разрушениями, являющимися проблемой безопасности). Современные СУБД имеют ряд средств для обеспечения поддержания целостности (так же, как и средств обеспечения поддержания безопасности).

Выделяют три группы правил целостности:

Целостность по сущностям. Целостность по ссылкам. Целостность, определяемая пользователем.

В п. 2.4 была рассмотрена мотивировка двух правил целостности, общих для любых реляционных баз данных.

Не допускается, чтобы какой-либо атрибут, участвующий в первичном ключе, принимал неопределенное значение. Значение внешнего ключа должно либо: быть равным значению первичного ключа цели; быть полностью неопределенным, т.е. каждое значение атрибута, участвующего во внешнем ключе должно быть неопределенным. Для любой конкретной базы данных существует ряд дополнительных специфических правил, которые относятся к ней одной и определяются разработчиком. Чаще всего контролируется:

уникальность тех или иных атрибутов,
диапазон значений (экзаменационная оценка от 2 до 5),
принадлежность набору значений (пол "М" или "Ж").

О построении инфологической модели

Читатель, познакомившийся лишь с материалом данной и предшествующей глав, не сможет правильно воспринять и оценить тех советов и рекомендаций по построению хорошей инфологической модели, которые десятилетиями формировались крупнейшими специалистами в области обработки данных. Для этого надо, по крайней мере, изучить последующие материалы . В идеале же необходимо, чтобы читатель предварительно реализовал хотя бы один проект информационной системы, предложил его реальным пользователям и побыл администратором базы данных и приложений столь долго, чтобы осознать хотя бы небольшую толику проблем, возникающих из-за недостаточно продуманного проекта. Опыт автора и всех знакомых ему специалистов по информационным системам показывает, что любые теоретические рекомендации воспринимаются всерьез лишь после нескольких безрезультатных попыток оживления неудачно спроектированных систем. (Хотя есть и такие проектировщики, которые продолжают верить, что смогут реанимировать умирающий проект с помощью изменения программ, а не инфологической модели базы данных.)

Действительно, для определения перечня и структуры хранимых данных надо собрать информацию о реальных и потенциальных приложениях, а также о пользователях базы данных, а при построении инфологической модели следует заботиться лишь о надежности хранения этих данных, напрочь забывая о приложениях и пользователях, для которых создается база данных .

Это связано с абсолютно различающимися требованиями к базе данных прикладных программистов и администратора базы данных. Первые хотели бы иметь в одном месте (например, в одной таблице) все данные, необходимые им для реализации запроса из прикладной программы или с терминала. Вторые же заботятся о исключении возможных искажений хранимых данных при вводе в базу данных новой информации и обновлении или удалении существующей. Для этого они удаляют из базы данных дубликаты и нежелательные функциональные связи между атрибутами, разбивая базу данных на множество маленьких таблиц (см. п. 4.6). Так как многолетний мировой опыт использования информационных систем, построенных на основе баз данных, показывает, что недостатки проекта невозможно устранить любыми ухищрениями в программах приложений, то опытные проектировщики не позволяют себе идти навстречу прикладным программистам (даже тогда, когда они сами являются таковыми).

Четко разграничивать такие понятия как запрос на данные и ведение данных (ввод, изменение и удаление); помнить, что, как правило, база данных является информационной основой не одного, а нескольких приложений, часть их которых появится в будущем; плохой проект базы данных не может быть исправлен с помощью любых (даже самых изощренных) приложений. ЛИТЕРАТУРА Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. – М.: Финансы и статистика, 1983. – 320 с. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 351 с. Дейт К. Руководство по реляционной СУБД DB2. – М.: Финансы, 1990. – 386 с. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. – М.: Мир, 1984. – 294 с. Цикритизис Д., Лоховски Ф. Модели данных. – М.: Финансы и статистика, 1985. – 344 с.

Инфологическая модель баз данных "Сущность-связь" Основные понятия

Сущность – любой различимый объект (объект, который мы можем отличить от другого), информацию о котором необходимо хранить в базе данных. Сущностями могут быть люди, места, самолеты, рейсы, вкус, цвет и т.д. Необходимо различать такие понятия, как тип сущности и экземпляр сущности. Понятие тип сущности относится к набору однородных личностей, предметов, событий или идей, выступающих как целое. Экземпляр сущности относится к конкретной вещи в наборе. Например, типом сущности может быть ГОРОД, а экземпляром – Москва, Киев и т.д.

Атрибут – поименованная характеристика сущности. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности, но может быть одинаковым для различного типа сущностей (например, ЦВЕТ может быть определен для многих сущностей: СОБАКА, АВТОМОБИЛЬ, ДЫМ и т.д.). Атрибуты используются для определения того, какая информация должна быть собрана о сущности. Примерами атрибутов для сущности АВТОМОБИЛЬ являются ТИП, МАРКА, НОМЕРНОЙ ЗНАК, ЦВЕТ и т.д. Здесь также существует различие между типом и экземпляром. Тип атрибута ЦВЕТ имеет много экземпляров или значений:

Красный, Синий, Банановый, Белая ночь и т.д.,

Однако каждому экземпляру сущности присваивается только одно значение атрибута.

Абсолютное различие между типами сущностей и атрибутами отсутствует. Атрибут является таковым только в связи с типом сущности. В другом контексте атрибут может выступать как самостоятельная сущность. Например, для автомобильного завода цвет – это только атрибут продукта производства, а для лакокрасочной фабрики цвет – тип сущности.

Характеристика связей и язык моделирования

Между двумя сущностям, например, А и В возможны четыре вида связей.

Студент может не "заработать" стипендию, получить обычную или одну из повышенных стипендий.

Квартира может пустовать, в ней может жить один или несколько жильцов.

Пример 2.1. Если связь между сущностями МУЖЧИНЫ и ЖЕНЩИНЫ называется БРАК, то существует четыре возможныхпредставления такой связи:

Характер связей между сущностями не ограничивается перечисленными. Существуют и более сложные связи:

Множество связей между одними и теми же сущностями

Тренарные связи

(врач может назначить несколько пациентов на несколько анализов, анализ может быть назначен несколькими врачами нескольким пациентам и пациент может быть назначен на несколько анализов несколькими врачами);

Связи более высоких порядков, семантика (смысл) которых иногда очень сложна.

В приведенных примерах для повышения иллюстративности рассматриваемых связей не показаны атрибуты сущностей и ассоциаций во всех ER-диаграммах. Так, ввод лишь нескольких основных атрибутов в описание брачных связей значительно усложнит ER-диаграмму (рис. 2.1,а). В связи с этим язык ER-диаграмм используется для построении небольших моделей и иллюстрации отдельных фрагментов больших. Чаще же применяется менее наглядный, но более содержательный язык инфологического моделирования (ЯИМ), в котором сущности и ассоциации представляются предложениями вида:

где S – степень связи, а атрибуты, входящие в ключ, должны быть отмечены с помощью подчеркивания.

Инфологическая модель (информационно-логическая модель) - ориентированная на человека и не зависимая от типа СУБД модель предметной области, определяющая совокупности информационных объектов, их атрибутов и отношений между объектами, динамику изменений предметной области, а также характер информационных потребностей пользователей. Инфологическая модель предметной области может быть описана моделью "сущность-связь" (моделью Чена), в основе которой лежит деление реального мира на отдельные различимые сущности, находящиеся в определенных связях друг с другом, причем обе категории - сущность и связь полагаются первичными, неопределенными понятиями.

Цель инфологического моделирования

обеспечение наиболее естественных для человека способов сбора и представления той информации, которую предполагается хранить в создаваемой базе данных. Поэтому инфологическую модель данных пытаются строить по аналогии с естественным языком (последний не может быть использован в чистом виде из-за сложности компьютерной обработки текстов и неоднозначности любого естественного языка). Основными конструктивными элементами инфологических моделей являются сущности, связи между ними и их свойства (атрибуты).

Основные понятия

Сущность – любой различимый объект (объект, который мы можем отличить от другого), информацию о котором необходимо хранить в базе данных. Сущностями могут быть люди, места, самолеты, рейсы, вкус, цвет и т.д. Необходимо различать такие понятия, как тип сущности и экземпляр сущности. Понятие тип сущности относится к набору однородных личностей, предметов, событий или идей, выступающих как целое. Экземпляр сущности относится к конкретной вещи в наборе. Например, типом сущности может быть ГОРОД, а экземпляром – Москва, Киев и т.д.
Атрибут – поименованная характеристика сущности. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности, но может быть одинаковым для различного типа сущностей (например, ЦВЕТ может быть определен для многих сущностей: СОБАКА, АВТОМОБИЛЬ, ДЫМ и т.д.). Атрибуты используются для определения того, какая информация должна быть собрана о сущности. Примерами атрибутов для сущности АВТОМОБИЛЬ являются ТИП, МАРКА, НОМЕРНОЙ ЗНАК, ЦВЕТ и т.д. Здесь также существует различие между типом и экземпляром. Тип атрибута ЦВЕТ имеет много экземпляров или значений: Красный, Синий, Банановый, Белая ночь и т.д., однако каждому экземпляру сущности присваивается только одно значение атрибута.

Абсолютное различие между типами сущностей и атрибутами отсутствует. Атрибут является таковым только в связи с типом сущности. В другом контексте атрибут может выступать как самостоятельная сущность. Например, для автомобильного завода цвет – это только атрибут продукта производства, а для лакокрасочной фабрики цвет – тип сущности.

Ключ – минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый экземпляр сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать сущность по оставшимся. Для сущности Расписание ключом является атрибут Номер_рейса или набор: Пункт_отправления, Время_вылета и Пункт_назначения (при условии, что из пункта в пункт вылетает в каждый момент времени один самолет).

Связь – ассоциирование двух или более сущностей. Если бы назначением базы данных было только хранение отдельных, не связанных между собой данных, то ее структура могла бы быть очень простой. Однако одно из основных требований к организации базы данных – это обеспечение возможности отыскания одних сущностей по значениям других, для чего необходимо установить между ними определенные связи. А так как в реальных базах данных нередко содержатся сотни или даже тысячи сущностей, то теоретически между ними может быть установлено более миллиона связей. Наличие такого множества связей и определяет сложность инфологических моделей.

Требования, предъявляемые к инфологической модели

Адекватное, отображение предметной области
Недопущение неоднозначной трактовки модели
Четкое определение моделируемой предметной области (конечность модели)
Легкая расширяемость, обеспечивающая ввод новых данных без изменения ранее определенных, то же относят и к удалению данных
Возможность композиции и декомпозиции модели в связи с большой размерностью реальных инфологических моделей
Легкое восприятие различными категориями пользователей; желательно, чтобы инфологическую модель строил (или хотя бы участвовал в ее создании) специалист, работающий в данной предметной области, а не только проектировщик систем машинной обработки данных
Применимость языка спецификаций модели как при ручном, так и при автоматизированном проектировании информационных систем

Компоненты инфологической модели

Описание объектов и связей между ними, называемой ER-моделью (расшифровывается как модель "Сущность-связь")
Описание информационных потребностей пользователей
Алгоритмические связи атрибутов
Лингвистические отношения, обусловленные особенностями обображения предметной области в языковой среде
Ограничения целостности

Построение модели "Объект - свойтво - отношение"

Классы объектов

В предметной области в процессе ее обследования и анализа выделяют классы объектов . Классом объектов называют совокупность объектов, обладающих одинаковым набором свойств. Например, если в качестве предметной области рассмотреть вуз, то в ней можно выделить следующие классы объектов: учащиеся, преподаватели, аудитории и т. д. Объекты могут быть реальными, как названные выше, а могут быть и абстрактными, как, например, предметы, которые изучают студенты.

При отражении в информационной системе каждый объект представляется своим идентификатором, который отличает один объект класса от другого, а каждый класс объектов представляется именем этого класса. Так, для объектов класса «ИЗУЧАЕМЫЕ ПРЕДМЕТЫ» идентификатором каждого объекта будет «НАЗВАНИЕ ПРЕДМЕТА». Идентификатор должен быть уникальным.

Каждый объект обладает определенным набором свойств. Для объектов одного класса набор этих свойств одинаков, а их значения, естественно, могут различаться. Например, для объектов класса «СТУДЕНТ» таким набором свойств, описывающим объекты класса, может быть «ГОД РОЖДЕНИЯ», «ПОЛ» и др.

При описании предметной области надо изобразить каждый из существующих классов объектов и набор свойств, фиксируемый для объектов данного класса.

Будем использовать для отображения объектов и их свойств следующие обозначения.

Каждому классу объектов в инфологической модели присваивается уникальное имя. Именем класса объектов является грамматический оборот существительного (существительное, у которого могут быть прилагательные и предлоги). Если имя состоит из нескольких слов, то желательно, чтобы первым стояло существительное. Существительное должно употребляться в единствен ном, а не во множественном числе. Поэтому для рассмотренного выше класса объектов «ИЗУЧАЕМЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ» лучше дать имя «ДИСЦИПЛИНА ИЗУЧАЕМАЯ». Если в предметной области традиционно используются разные имена для обозначения какого-либо класса объектов (т. е. имеет место синонимия), то все они должны быть зафиксированы при описании системы, затем одно из них выбирается за основное, и только оно должно в дальнейшем использоваться в ИЛМ. Помимо имени класса объектов в ИЛМ может использоваться его короткое кодовое обозначение.

При построении инфологической модели желательно дать словесную интерпретацию каждой сущности, особенно если возможно неоднозначное толкование понятия.

Связи между объектом и его свойствами

При описании предметной области надо отразить связи между объектом и характеризующими его свойствами. Это изображается просто в виде линии, соединяющей обозначение объекта и его свойств.

Связь между объектом и его свойством может быть различной. Объект может обладать только одним значением какого-то свойства. Например, каждый человек может иметь только одну дату рождения. Назовем такие свойства единичными . Для других свойств возможно существование одновременно нескольких значений у одного объекта. Пусть, например, при описании «СОТРУДНИКА» фиксируется в качестве его свойства «ИНОСТРАННЫЙ ЯЗЫК», которым он владеет. Так как сотрудник может знать несколько иностранных языков, то такое свойство будем называть множественным . При изображении связи между объектом и его свойствами для единичных свойств будем использовать одинарную стрелку, а для множественных свойств - двойную.

Кроме того, некоторые свойства являются постоянными, их значение не может измениться с течением времени. Назовем такие свойства статическими , а те свойства, значение которых может изменяться со временем, будем называть динамическими .

Другой характеристикой связи между объектом и его свойством является признак того, присутствует ли это свойство у всех объектов данного класса либо отсутствует у некоторыми объектов. Например, для отдельных служащих может иметь место свойство «УЧЕНАЯ СТЕПЕНЬ», а другие объекты этого класса могут не обладать, указанным свойством. Назовем такие свойства условными.

При изображении связи условного свойства с объектом будем использовать пунктирную линию, а для обозначения динамических и статических свойств будем использовать буквы D и S над соответствующей линией.

Иногда в инфологической модели бывает полезно ввести понятие «составное свойство». Примерами таких свойств могут быть «АДРЕС», состоящий из «ГОРОДА», «УЛИЦЫ», «ДОМА» и «КВАРТИРЫ», и «ДАТА РОЖДЕНИЯ», состоящая из «ЧИСЛА», «МЕСЯЦА» и «ГОДА». Используем в ИЛМ для обозначения составного свойства квадрат, из которого исходят линии, соединяющие его с обозначениями составляющих его элементов.

Связи между объектами

Кроме связи между объектом и его свойствами, в инфологической модели фиксируются связи между объектами разных классов. Различают связи типа:

«один к одному» (1:1): в каждый момент времени каждому представителю (экземпляру) сущности А соответствует 1 или 0 представителей сущности В:

Студент может не "заработать" стипендию, получить обычную или одну из повышенных стипендий.

«один ко многим» (1:М): одному представителю сущности А соответствуют 0, 1 или несколько представителей сущности В.

Квартира может пустовать, в ней может жить один или несколько жильцов.

«многие к одному» (М:1)

Иногда эти типы связей называются степенью связи. Кроме степени связи в инфологической модели для характеристики связи между разными сущностями надо указывать так называемый «класс принадлежности», который показывает, может ли отсутствовать связь объекта данного класса с каким-либо объектом другого класса. Класс принадлежности сущности должен быть либо обязательным, либо необязательным.

Объясним сказанное на конкретных примерах. Как указывалось выше, инфологическая модель строится не для отдельного объекта, а отображает классы объектов и связи между ними. Соответствующая диаграмма, отображающая это, называется диаграммой ER-типа (такое название обусловлено тем, что по-английски слово «сущность» пишется «Entity», а связь - «Relationship»). Однако иногда, кроме диаграмм ER-типа, используются диаграммы ER-экземпляров.

Предположим, что в инфологической модели отображается связь между двумя классами объектов: «ЛИЧНОСТЬ» и «ЯЗЫК ИНОСТРАННЫЙ». -

Предположим, что предметной областью является завод, некоторые сотрудники которого знают иностранный язык, но ни один из них не владеет более чем одним языком. Естественно, что имеется много языков, которыми не владеет ни один из сотрудников, а также что некоторые из сотрудников владеют одним и тем же иностранным языком.

Предположим далее, что предметной областью является институт, а объект «ЛИЧНОСТЬ» отображает абитуриентов, поступающих в этот институт. Каждый из абитуриентов обязательно должен владеть каким-либо иностранным языком, но никто ни владеет более чем одним языком.

Как в первом, так и во втором рассмотренном случае между сущностями наблюдается отношение М:1. На диаграмме это отображено со стороны объекта «ЛИЧНОСТЬ» двойной стрелецкой, а со стороны объекта «ЯЗЫК ИНОСТРАННЫЙ» - одинарной стрелкой на линии, изображающей связь между данными сущностями.

Разница в рассматриваемых ситуациях заключается в том, что в первом случае класс принадлежности является необязательным для обоих сущностей, а во втором - для сущности «ЛИЧНОСТЬ» класс принадлежности является обязательным. На диаграмме это отображено точкой в прямоугольнике, соответствующем объекту «ЛИЧНОСТЬ».

Пусть предметная область будет та же, что и в предыдущем случае, но имеют место ситуации, что некоторые абитуриенты знают несколько иностранных языков. В этом случае связь между объектами будет иметь тип М: М.

Предположим, что предметной областью является некоторый лингвистический институт, в котором каждый из сотрудников обязательно знает несколько иностранных языков, и по каждому из известных науке языков в этом институте имеется хотя бы один специалист, владеющий им.

В этом случае связь между объектам» будет М: М, и класс принадлежности обоих сущностей является обязательным" .

Простые и сложные объекты

Объект называется простым, если он рассматривается как неделимый. Сложный объект представляет собой объединение других объектов, простых или сложных, также отображаемых в информационной системе. Понятие «простой» и «сложный» объект является относительным. В одном рассмотрении объект может считаться простым, а в другом этот же объект может рассматриваться как сложный. Например, объект «стул» в подсистеме учета материальных ценностей будет рассматриваться как простой объект, а для предприятия, производящего стулья, это будет составной объект (включающий «ножки», «спинку», «сиденье» и пр.).

Выделяют несколько разновидностей сложных объектов: составные объекты, обобщенные объекты и агрегированные объекты.

Составной объект соответствует отображению отношения «целое- часть». Примерами составных объектов являются УЗЛЫ - ДЕТАЛИ, КЛАСС -УЧЕНИКИ и т. п.

Для отображения составных объектов в инфологической модели обычно не используются какие-либо специальные условные обозначения. Связь между составным и составляющими его объектами отображается так же, как это было описано выше. Причем характер связи тоже может быть разный: так, «ДЕТАЛИ» и «УЗЛЫ» связаны между собой отношением типа М: М, а «ГРУППА» и «СТУДЕНТЫ» - отношением 1: М.

Обобщенный объект отражает наличие связи «род - вид» между объектами предметной области. Например, объекты СТУДЕНТ, ШКОЛЬНИК, АСПИРАНТ, УЧАЩИЙСЯ ТЕХНИКУМА образуют обобщенный объект УЧАЩИЕСЯ. Объекты, составляющие обобщенный объект, называются его категориями.

Как «родовой» объект, так и «видовые» объекты могут обладать определенным набором свойств. Причем наблюдается так называемое наследование свойств, т. е. «видовой» объект обладает всеми теми свойствами, которыми обладает «родовой» объект, плюс свойствами, присущими только объектам этого вида.

Агрегированные объекты соответствуют обычно какому-либо процессу, в который оказываются «вовлеченными» другие объекты. Например, агрегированный объект «ПОСТАВКА» объединяет в себе объекты «ПОСТАВЩИК», который поставляет продукцию, «ПОТРЕБИТЕЛЬ», который получает эту продукцию, а также саму поставляемую «ПРОДУКЦИЮ». Своеобразным объектом является «ДАТА ПОСТАВКИ». Агрегированный объект может, так же как и простой объект, иметь характеризующие его свойства. В рассматриваемом примере таким свойством может быть размер поставки.

Сравнение методик построения ER-моделей

ER-модели очень широко используются в практике проектирования баз данных. Причем они используются как при ручном, так и при автоматизированном проектировании. Методики графического представления ER-моделей несколько различаются в разных системах автоматизации проектирования и в разных литературных источниках.

Далее мы рассмотрим особенности представления ER-моделей в трех наиболее известных системах автоматизации проектирования (CASE-системах): Prokit*WORKBENCH, Desing/IDEF и CASE ORACLE, а также в некоторых литературных источниках.

Можно выделить несколько категорий различий в изображении ER-моделей.

1. Несущественные различия, связанные с использованием разных условных обозначений для отображения одних и тех же сущностей. Так, для обозначения объекта могут использоваться прямоугольники, блоки с закругленными углами, овалы и т. д.

Следующая совокупность различий связана со способом изображения связей между объектами и заданием имен связей. Так, в некоторых методиках для изображения связи в разъеме линии, отображающей эту связь, предлагается изображать ромб и внутри него или рядом с ним писать название связи (модель Чена). Так как связи являются двусторонними, то наименование связи будет меняться в зависимости от того, с какой стороны ее рассматривать. Поэтому часто в ИЛМ предлагается указывать оба этих названия (например, в системах CASE ORACLE, Prokit). Причем для того, чтобы было понятно, к какому из направлений связи какое название относится, принимают определенные соглашения о том, как располагать эти названия на схемах. Например, сверху линии помещать названия, относящиеся к левой стороне связи, а под линией - к правой. Наличие такого большого числа обозначений и подписей загромождает модель. Кроме того, само присвоение названий часто представляет некоторую трудность, что увеличивает трудоемкость инфологического моделирования. Поэтому в тех случаях, когда это не приводит к двусмысленностям и неясностям, если это позволяет система, можно рекомендовать не использовать особые обозначения и имена для связей.

Разные условные обозначения используются и для изображения типа связи (1:1, 1: М, М:М). Некоторые системы автоматизации проектирования, например Prokit, предоставляют пользователю возможность выбрать из множества возможных обозначений те, которые ему больше нравятся или более привычны. В этой системе для обозначения вида связей между объектами могут использоваться следующие условные обозначения.

Для отображения обязательности вхождения объектов в связь («класс принадлежности/членства») также используются разные условные обозначения. Так, в CASE ORACLE класс членства передается следующим образом; с той стороны связи, с которой элемент может не обязательно входить в связь, используется Пунктирная линия, а там, где членство обязательное, - сплошная линия. С учетом класса членства возможны типы отношений, представленные на рисунке.

Используемые в CASE ORACLE обозначения более удобны, так как если объект участвует в большом количестве связей, то дополнительные прямоугольники с точками становится неудобно располагать на рисунке.

В Desing IDEF характер членства в связи изображается, как показано на рисунке.

2. Различия, также связанные со способом изображения тех или иных ситуаций, но более существенные, приводящие к различиям в самих моделях. Например, в системе 3RACLE обобщенный объект изображается путем «вложения» блоков, обозначающих «видовые» объекты, внутрь блока, изображающего «родовой» объект. На рисунке показано изображение объекта «ЛИЧНОСТЬ», рассмотренного выше, в условных обозначениях, используемых в CASE ORACLE.

Как следует из сравнения рисунков, изображение обобщенных объектов в сравниваемых методиках различается не только по форме представления. Так, если объект классифицируется по разным признакам, то при использовании первого из рассмотренных способов изображения обобщенных объектов наглядно видно, по какому признаку осуществляется классификация. Второй же способ изображения не обеспечивает этого. Другими словами, предложенный в начале главы способ изображения обобщенных объектов является семантически более содержательным, информативным.

На рисунке изображен тот же обобщенный объект ЛИЧНОСТЬ с использованием синтаксиса системы IDEF1X. По своей семантике этот способ изображения ближе к предложенному нами базовому способу изображения ИЛМ. Разница заключается в том, что для сущностей-категорий и «общих» сущностей в IDEF1X используются одинаковые обозначения-

3. Кроме различия в изображении тех или иных сущностей, в теории инфологического моделирования наблюдается расхождение в используемой терминологии. Например, в CASE ORACLE родовой объект называется супертип (syper-type), а видовой - подтип (sub-type). Таких различий в терминологии можно привести много, но это не является сейчас нашей целью.

4. Следующий круг различий связан с пространственным изображением тех или иных компонентов ИЛМ. Например, свойства объекта иногда не отображаются на той же схеме, что объекты и связи между ними, а их описания выполняются отдельно. Часто «писание свойств представляют в табличной или иной аналитической форме, а не в графическом виде.

ИЛМ даже для небольшой и несложной предметной области включает в себя описание значительного числа компонентов и связей между ними. При этом встает проблема наглядности общей схемы. Эта проблема по-разному решается при ручном и автоматизированном построении инфологической модели. В автоматизированных системах чаще всего строится единое изображение ER-модели и используется прием масштабирования, когда, уменьшая или увеличивая масштаб изображения, на экране можно посмотреть как всю схему, так и отдельный ее фрагмент.

Различные приемы используются и для того, чтобы уменьшить число пересечений линий на схеме. Так, в системе Prokit для этих целей допускается дублирование изображения объекта и размещение этого дубля рядом с тем объектом, с которым его надо связать. Для того чтобы показать, что это не новый объект, используется какое-либо условное обозначение, например, у соответствующих блоков отчеркивается уголок.

При ручном проектировании изобразить всю ER-модель в виде единой схемы обычно не представляется возможным. В этом случае можно порекомендовать следующий прием: изобразить и описать каждый объект самостоятельно, присвоить каждому объекту короткий код. Используя эти кодовые обозначения, для каждого объекта указать его связи с другими объектами.

5. Некоторые возможности, имеющиеся в одних системах или методиках, отсутствуют в других. В этих случаях возможны различные варианты: а) для изображения ситуации используются возможности, предоставляемые моделью, но это требует применения определенных приемов, часто несколько искусственных, для их представления; б) ситуация просто не отображается в модели.

Например, во многих системах инфологического моделирования предполагается, что свойства у объекта могут быть только единичными. В этом случае каждое множественное свойство следует представлять как самостоятельный объект и изображать связь между этим вновь введенным объектом и исходным объектом.

В IDEF свойства объекта могут быть только единичные и всегда определенные (не условные). Если свойство может отсутствовать у каких-либо объектов, то надо выделять отдельные сущности, например, ШТАТНЫЙ СЛУЖАЩИЙ с атрибутом ОКЛАД и ПОЧАСОВИК, не имеющий такого атрибута. Это приведет к необходимости выделения большого числа объектов и связей в ИЛМ, к снижению наглядности модели. Например, отдельные экземпляры объекта ЛИЧНОСТЬ могут иметь или не иметь ученое звание, ученую степень, год окончания вуза и многих других признаков. По каждому из этих признаков придется выделять подклассы.

Некоторые методики не вводят агрегированный объект как самостоятельную категорию. В этом случае агрегированный объект изображается как простой, при этом пользователь должен предварительно определить его идентификатор и свойства. Если модель допускает изображение только двоичных связей, то проектировщик должен преобразовать n-арную связь в совокупность бинарных.

Кроме указанных сложностей при определении идентификатор ра агрегированной сущности, могут возникнуть и проблемы при переходе от ИЛМ к даталогической модели.

Вариант, когда ситуация не может быть отражена в ИЛМ, может быть проиллюстрирован на следующем: если методика построения модели не предполагает фиксацию класса членства в связи, то эта информация будет просто потеряна.

В некоторых CASE-системах имеет место ситуация, когда какая-то конструкция допускается в системе как промежуточная. Например, в IDEF и CASE ORACLE отношение М: М допускается как неспецифическое отношение. Его наличие разрешается на ранних стадиях разработки проекта, а в дальнейшем оно должно быть заменено на специфическое отношение посредством введения третьей сущности. Это является недостатком системы, так как, во-первых, не все СУБД требуют такого преобразования (некоторые системы поддерживают отношение М:М в явном виде), и, во-вторых, если такое преобразование потребуется, его вполне система автоматизации проектирования могла бы выполнить автоматически на этапе даталогического проектирования. Даже если выполняется «ручное» проектирование, то указанное преобразование должно выполняться проектировщиком на стадии даталогического проектирования, а не при описании предметной области. Кроме того, при рассматриваемом преобразовании на стадии инфологического проектирования в IDEF вводится новая категория сущностей - сущности пересечения или ассоциативные сущности. Введение новых сущностей влечет за собой введение в ИЛМ и дополнительных связей. Все это, вместе взятое, усложняет и без того нелегкую задачу инфологического проектирования.

В предметной области могут быть сущности, идентификаторы которых являются зависимыми от идентификатора какого-то другого объекта. Например, если участки на предприятии нумеруются в пределах цеха, то идентификатор участка будет составным, включающим в себя код цеха и код участка. В инфологической модели можно ограничиться указанием этого составного идентификатора. Некоторые методики построения ER-моделей (например, методология IDEFIX, Prokit) предусматривают введение особых видов сущностей и особых видов отношений для отображения подобных ситуаций. Так, в IDEF сущность, для идентификации которой надо рассматривать ее отношение с другими сущностями; называется зависимой от идентификатора сущностью, и для ее изображения используется блок с закругленными углами. Для изображения же не зависимой от идентификации сущности используется прямоугольник. Для связи объектов, один из которых нужен для полной идентификации другого, вводится понятие идентифицирующего отношения. Для него также вводится свое условное обозначение. В IDEF для идентифицирующего отношения используется сплошная линия, а для неидентифицирующего пунктирная.

6. Как отмечалось выше при рассмотрении принципов инфологического моделирования, понятия «объект», «свойство», «отношение» являются относительными. Так, в предложенной нами базовой инфологической модели выделяются разные виды объектов: простые, составные, агрегированные, обобщенные. В некоторых системах, например в IDEF, такой классификации объектов нет, и вместо этого используются разновидности отношений.

И тот, и другой подход имеет право на существование. Принципиальной разницы, влекущей за собой какие-то существенные последствия, в сравниваемых подходах нет.

Реферат: Инфологическая модель баз данных "Сущность-связь"

Инфологическая модель баз данных "Сущность-связь"

Основные понятия

Сущность – любой различимый объект (объект, который мы можем отличить от другого), информацию о котором необходимо хранить в базе данных. Сущностями могут быть люди, места, самолеты, рейсы, вкус, цвет и т.д. Необходимо различать такие понятия, как тип сущности и экземпляр сущности . Понятие тип сущности относится к набору однородных личностей, предметов, событий или идей, выступающих как целое. Экземпляр сущности относится к конкретной вещи в наборе. Например, типом сущности может быть ГОРОД, а экземпляром – Москва, Киев и т.д.

Атрибут – поименованная характеристика сущности. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности, но может быть одинаковым для различного типа сущностей (например, ЦВЕТ может быть определен для многих сущностей: СОБАКА, АВТОМОБИЛЬ, ДЫМ и т.д.). Атрибуты используются для определения того, какая информация должна быть собрана о сущности. Примерами атрибутов для сущности АВТОМОБИЛЬ являются ТИП, МАРКА, НОМЕРНОЙ ЗНАК, ЦВЕТ и т.д. Здесь также существует различие между типом и экземпляром. Тип атрибута ЦВЕТ имеет много экземпляров или значений:

Красный, Синий, Банановый, Белая ночь и т.д.,

Однако каждому экземпляру сущности присваивается только одно значение атрибута.

Абсолютное различие между типами сущностей и атрибутами отсутствует. Атрибут является таковым только в связи с типом сущности. В другом контексте атрибут может выступать как самостоятельная сущность. Например, для автомобильного завода цвет – это только атрибут продукта производства, а для лакокрасочной фабрики цвет – тип сущности.

Ключ – минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый экземпляр сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать сущность по оставшимся. Для сущности Расписание (п. 1.2) ключом является атрибут Номер_рейса или набор: Пункт_отправления, Время_вылета и Пункт_назначения (при условии, что из пункта в пункт вылетает в каждый момент времени один самолет).

Связь – ассоциирование двух или более сущностей. Если бы назначением базы данных было только хранение отдельных, не связанных между собой данных, то ее структура могла бы быть очень простой. Однако одно из основных требований к организации базы данных – это обеспечение возможности отыскания одних сущностей по значениям других, для чего необходимо установить между ними определенные связи. А так как в реальных базах данных нередко содержатся сотни или даже тысячи сущностей, то теоретически между ними может быть установлено более миллиона связей. Наличие такого множества связей и определяет сложность инфологических моделей.

Характеристика связей и язык моделирования

При построении инфологических моделей можно использовать язык ER-диаграмм (от англ. Entity-Relationship, т.е. сущность-связь). В них сущности изображаются помеченными прямоугольниками, ассоциации – помеченными ромбами или шестиугольниками, атрибуты – помеченными овалами, а связи между ними – ненаправленными ребрами, над которыми может проставляться степень связи (1 или буква, заменяющая слово "много") и необходимое пояснение.

Между двумя сущностям, например, А и В возможны четыре вида связей.

Студент может не "заработать" стипендию, получить обычную или одну из повышенных стипендий.

Квартира может пустовать, в ней может жить один или несколько жильцов.

Пример 2.1. Если связь между сущностями МУЖЧИНЫ и ЖЕНЩИНЫ называется БРАК, то существует четыре возможныхпредставления такой связи:

Характер связей между сущностями не ограничивается перечисленными. Существуют и более сложные связи:

множество связей между одними и теми же сущностями

тренарные связи

связи более высоких порядков, семантика (смысл) которых иногда очень сложна.

В приведенных примерах для повышения иллюстративности рассматриваемых связей не показаны атрибуты сущностей и ассоциаций во всех ER-диаграммах. Так, ввод лишь нескольких основных атрибутов в описание брачных связей значительно усложнит ER-диаграмму (рис. 2.1,а). В связи с этим язык ER-диаграмм используется для построении небольших моделей и иллюстрации отдельных фрагментов больших. Чаще же применяется менее наглядный, но более содержательный язык инфологического моделирования (ЯИМ), в котором сущности и ассоциации представляются предложениями вида:

СУЩНОСТЬ (атрибут 1, атрибут 2 , ..., атрибут n) АССОЦИАЦИЯ [СУЩНОСТЬ S1, СУЩНОСТЬ S2, ...] (атрибут 1, атрибут 2, ..., атрибут n)

где S – степень связи, а атрибуты, входящие в ключ, должны быть отмечены с помощью подчеркивания.

Врач (Номер_врача , Фамилия, Имя, Отчество, Специальность) Пациент (Регистрационный_номер , Номер койки, Фамилия, Имя, Отчество, Адрес, Дата рождения, Пол) Лечащий_врач [Врач 1, Пациент M] (Номер_врача , Регистрационный_номер ) Консультант [Врач M,Пациент N] (Номер_врача , Регистрационный_номер ).

Рис. 2.1. Примеры ER-диаграмм

Для выявления связей между сущностями необходимо, как минимум, определить сами сущности. Но это не простая задача, так как в разных предметных областях один и тот же объект может быть сущностью, атрибутом или ассоциацией. Проиллюстрируем такое утверждение на примерах, связанных с описанием брачных связей (см. пример 2.1).

Пример 2.2. Отдел записей актов гражданского состояния (ЗАГС) имеет дело не со всеми людьми, а только с теми, кто обратился с просьбой о регистрации брака, рождения или смерти. Поэтому в странах, где допускаются лишь традиционные браки, отделы ЗАГС могут размещать сведения о регистрируемых браках в единственной сущности:

Брак (Номер_свидетельства , Фамилия_мужа, Имя_мужа, Отчество_мужа, Дата_рождения_мужа, Фамилия_жены, ... , Дата_регистрации, Место_регистрации, ...),

ER-диаграмма которой приведена на рис. 2.1,б.

Таблица 2.1

Номер свидетельства	Фамилия мужа	...	Фамилия жены	...	Дата регистрации
1-ЮБ 154745	Петухов		Курочкина		06/03/1991
1-ЮБ 163489	Петухов		Пеструшкина		11/08/1991
1-ЮБ 169887	Петухов		Рябова		12/12/1992
1-ЮБ 169878	Селезнев		Уточкина		12/12/1992
1-ЮБ 154746	Парасюк		Свинюшкина		06/03/1991
1-ЮБ 169879	Парасюк		Хаврония		12/12/1992

Дублирование можно исключить созданием дополнительной сущности "Мужья"

Мужья (Код_М , Фамилия, Имя, Отчество, Дата рождения, Место рождения)

и заменой сущности "Брак" характеристикой (см. п. 2.3) со ссылкой на соответствующее описание в сущности "Мужья".

Брак (Номер свидетельства , Код_М , Фамилия жены, ..., Дата регистрации, ...){Мужья}.

ER-диаграмма связи этих сущностей показана на рис. 2.1,в, а пример их экземпляров в табл. 2.2 и 2.3.

Таблица 2.2

Код_М	Фамилия	Имя	Отчество	Год/р.	Место рожд.
	Петухов	Альфред	Остапович	1971	г. Цапелька
	Селезнев	Вавила	Абрамович	1973	г. Гусев
	Парасюк	Гораций	Федулович	1972	г. Свиньин

Таблица 2.3

Номер свидетельства	Код_М	Фамилия жены	Имя жены	Дата регистрации	...
1-ЮБ 154745		Курочкина	Августина	06/03/1991
1-ЮБ 163489		Пеструшкина	Мариана	11/08/1991
1-ЮБ 169877		Рябова	Милана	12/12/1992
1-ЮБ 169878		Уточкина	Вероника	12/12/1992
1-ЮБ 154746		Свинюшкина	Эльвира	06/03/1991
1_ЮБ 169879		Хаврония	Руфина	12/12/1992

Пример 2.4. Наконец, рассмотрим случай, когда какой-либо организации потребовались данные о наличии в ней семейных пар, а для хранения сведений о сотрудниках уже имеется сущность

Сотрудники (Табельный_номер , Фамилия, Имя, ...).

Использование, рассмотренной в примере 2.2, сущности "Брак" нецелесообразно: в "Сотрудники" уже есть фамилии, имена, отчества супругов. Поэтому создадим ассоциацию

Брак [Сотрудник 1, Сотрудник 1] (Табельный_номер_мужа, Табельный_номер_жены, ...),

связывающую между собой определенные экземпляры сущности "Сотрудники" (рис. 2.1,г).

В заключение отметим, что ER-диаграмма рис. 2.1,а описывает структуру размещения данных о браках в отделах ЗАГС стран, допускающих групповые браки, а ER-диаграммы примера 2.1, описания любых видов браков в организациях, где есть сущности "мужчины" и "женщины", включающие холостых и незамужних.

Что же такое "связь"? В ER-диаграммах это линия, соединяющая геометрические фигуры, изображающие сущности, атрибуты, ассоциации и другие информационные объекты. В тексте же этот термин используется для указания на взаимозависимость сущностей. Если эта взаимозависимость имеет атрибуты, то она называется ассоциацией.

Классификация сущностей

Настал момент разобраться в терминологии. К.Дейт определяет три основные класса сущностей: стержневые , ассоциативные и характеристические , а также подкласс ассоциативных сущностей – обозначения .

Стержневая сущность (стержень ) – это независимая сущность (несколько подробнее она будет определена ниже).

В рассмотренных ранее примерах стержни – это "Студент", "Квартира", "Мужчины", "Врач", "Брак" (из примера 2.2) и другие, названия которых помещены в прямоугольники.

Ассоциативная сущность (ассоциация ) – это связь вида "многие-ко-многим" ("-ко-многим" и т.д.) между двумя или более сущностями или экземплярами сущности (как в примере 2.4). Ассоциации рассматриваются как полноправные сущности:

они могут участвовать в других ассоциациях и обозначениях точно так же, как стержневые сущности;

Характеристическая сущность (характеристика ) – это связь вида "многие-к-одной" или "одна-к-одной" между двумя сущностями (частный случай ассоциации). Единственная цель характеристики в рамках рассматриваемой предметной области состоит в описании или уточнении некоторой другой сущности. Необходимость в них возникает в связи с тем, что сущности реального мира имеют иногда многозначные свойства. Муж может иметь несколько жен (пример 2.3), книга – несколько характеристик переиздания (исправленное, дополненное, переработанное, ...) и т.д.

Для описания характеристики используется новое предложение ЯИМ, имеющее в общем случае вид:

ХАРАКТЕРИСТИКА (атрибут 1, атрибут 2, ...) {СПИСОК ХАРАКТЕРИЗУЕМЫХ СУЩНОСТЕЙ}.

Расширим также язык ER-диаграмм, введя для изображения характеристики трапецию (рис. 2.2).

Рис. 2.2. Элементы расширенного языка ER-диаграмм

Обозначающая сущность или обозначение – это связь вида "многие-к-одной" или "одна-к-одной" между двумя сущностями и отличается от характеристики тем, что не зависит от обозначаемой сущности.

Рассмотрим пример, связанный с зачислением сотрудников в различные отделы организации.

Служащие (Табельный номер, Фамилия, ...) Зачисление [Отделы M, Служащие N] (Номер отдела, Табельный номер, Дата зачисления).

Отделы (Номер отдела, Название отдела, ...) Служащие (Табельный номер, Фамилия, ... , Номер отдела, Дата зачисления)[Отделы]

ОБОЗНАЧЕНИЕ (атрибут 1, атрибут 2, ...)[СПИСОК ОБОЗНАЧАЕМЫХ СУЩНОСТЕЙ].

Переопределим теперь стержневую сущность как сущность, которая не является ни ассоциацией, ни обозначением, ни характеристикой. Такие сущности имеют независимое существование, хотя они и могут обозначать другие сущности, как, например, сотрудники обозначают отделы.

В заключение рассмотрим пример построения инфологической модели базы данных "Питание", где должна храниться информация о блюдах (рис. 2.3), их ежедневном потреблении, продуктах, из которых приготавливаются эти блюда, и поставщиках этих продуктов. Информация будет использоваться поваром и руководителем небольшого предприятия общественного питания, а также его посетителями.

Рис. 2.3. Пример кулинарного рецепта

С помощью указанных пользователей выделены следующие объекты и характеристики проектируемой базы:

Блюда, для описания которых нужны данные, входящие в их кулинарные рецепты: номер блюда (например, из книги кулинарных рецептов), название блюда, вид блюда (закуска, суп, горячее и т.п.), рецепт (технология приготовления блюда), выход (вес порции), название, калорийность и вес каждого продукта, входящего в блюдо.
Для каждого поставщика продуктов: наименование, адрес, название поставляемого продукта, дата поставки и цена на момент поставки.
Ежедневное потребление блюд (расход): блюдо, количество порций, дата.

Анализ объектов позволяет выделить:

стержни Блюда, Продукты и Города;
ассоциации Состав (связывает Блюда с Продуктами) и

Поставки (связывает Поставщиков с Продуктами);

обозначение Поставщики;
характеристики Рецепты и Расход.

ER-диаграмма модели показана на рис. 2.4. а модель на языке ЯИМ имеет следующий вид:

Блюда (БЛ, Блюдо, Вид) Продукты (ПР, Продукт, Калорийность) Поставщики (ПОС, Город, Поставщик) [Город] Состав [Блюда M, Продукты N] (БЛ, ПР, Вес (г)) Поставки [Поставщики M, Продукты N] (ПОС, ПР, Дата_П, Цена, Вес (кг)) Города (Город, Страна) Рецепты (БЛ, Рецепт) {Блюда} Расход (БЛ, Дата_Р, Порций) {Блюда}

Рис. 2.4. Инфологическая модель базы данных "Питание"

О первичных и внешних ключах

Напомним, что ключ или возможный ключ – это минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый экземпляр сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать сущность по оставшимся. Каждая сущность обладает хотя бы одним возможным ключом. Один из них принимается за первичный ключ . При выборе первичного ключа следует отдавать предпочтение несоставным ключам или ключам, составленным из минимального числа атрибутов. Нецелесообразно также использовать ключи с длинными текстовыми значениями (предпочтительнее использовать целочисленные атрибуты). Так, для идентификации студента можно использовать либо уникальный номер зачетной книжки, либо набор из фамилии, имени, отчества, номера группы и может быть дополнительных атрибутов, так как не исключено появление в группе двух студентов (а чаще студенток) с одинаковыми фамилиями, именами и отчествами. Плохо также использовать в качестве ключа не номер блюда, а его название, например, " Закуска из плавленых сырков "Дружба" с ветчиной и соленым огурцом" или "Заяц в сметане с картофельными крокетами и салатом из красной капусты".

Не допускается, чтобы первичный ключ стержневой сущности (любой атрибут, участвующий в первичном ключе) принимал неопределенное значение. Иначе возникнет противоречивая ситуация: появится не обладающий индивидуальностью, и, следовательно не существующий экземпляр стержневой сущности. По тем же причинам необходимо обеспечить уникальность первичного ключа .

Теперь о внешних ключах :

Если сущность С связывает сущности А и В, то она должна включать внешние ключи, соответствующие первичным ключам сущностей А и В.
Если сущность В обозначает сущность А, то она должна включать внешний ключ, соответствующий первичному ключу сущности А.

Связь между первичными и внешними ключами сущностей иллюстрируется рис. 2.5.

Рис. 2.5. Структуры: а - ассоциации; б - обозначения (характеристики)

Таким образом, при рассмотрении проблемы выбора способа представления ассоциаций и обозначений в базе данных основной вопрос, на который следует получить ответ: "Каковы внешние ключи?". И далее, для каждого внешнего ключа необходимо решить три вопроса:

КАСКАДИРУЕТСЯ	Операция удаления "каскадируется" с тем, чтобы удалить также поставки этого поставщика.
ОГРАНИЧИВАЕТСЯ	Удаляются лишь те поставщики, которые еще не осуществляли поставок. Иначе операция удаления отвергается.
УСТАНАВЛИВАЕТСЯ	Для всех поставок удаляемого поставщика NULL-значение внешний ключ устанавливается в неопределенное значение, а затем этот поставщик удаляется. Такая возможность, конечно, неприменима, если данный внешний ключ не должен содержать NULL-значений.

КАСКАДИРУЕТСЯ	Операция обновления "каскадируется" с тем, чтобы обновить также и внешний ключ впоставках этого поставщика.
ОГРАНИЧИВАЕТСЯ	Обновляются первичные ключи лишь тех поставщиков, которые еще не осуществляли поставок. Иначе операция обновления отвергается.
УСТАНАВЛИВАЕТСЯ	Для всех поставок такого поставщика NULL-значение внешний ключ устанавливается в неопределенное значение, а затем обновляется первичный ключ поставщика. Такая возможность, конечно, неприменима, если данный внешний ключ не должен содержать NULL-значений.

NULL-значения не допустимы УДАЛЕНИЕ ИЗ (цель) КАСКАДИРУЕТСЯ ОБНОВЛЕНИЕ (первичный ключ цели) КАСКАДИРУЕТСЯ

Указанные спецификации представляют зависимость по существованию характеристических сущностей.

Ограничения целостности

Целостность (от англ. integrity – нетронутость, неприкосновенность, сохранность, целостность) – понимается как правильность данных в любой момент времени. Но эта цель может быть достигнута лишь в определенных пределах: СУБД не может контролировать правильность каждого отдельного значения, вводимого в базу данных (хотя каждое значение можно проверить на правдоподобность). Например, нельзя обнаружить, что вводимое значение 5 (представляющее номер дня недели) в действительности должно быть равно 3. С другой стороны, значение 9 явно будет ошибочным и СУБД должна его отвергнуть. Однако для этого ей следует сообщить, что номера дней недели должны принадлежать набору (1,2,3,4,5,6,7).

Выделяют три группы правил целостности:

Целостность по сущностям.
Целостность по ссылкам.
Целостность, определяемая пользователем.

В п. 2.4 была рассмотрена мотивировка двух правил целостности, общих для любых реляционных баз данных.

Не допускается, чтобы какой-либо атрибут, участвующий в первичном ключе, принимал неопределенное значение.
Значение внешнего ключа должно либо:

быть равным значению первичного ключа цели;
быть полностью неопределенным, т.е. каждое значение атрибута, участвующего во внешнем ключе должно быть неопределенным.

Для любой конкретной базы данных существует ряд дополнительных специфических правил, которые относятся к ней одной и определяются разработчиком. Чаще всего контролируется:

О построении инфологической модели

Читатель, познакомившийся лишь с материалом данной и предшествующей глав, не сможет правильно воспринять и оценить тех советов и рекомендаций по построению хорошей инфологической модели, которые десятилетиями формировались крупнейшими специалистами в области обработки данных. Для этого надо, по крайней мере, изучить последующие материалы. В идеале же необходимо, чтобы читатель предварительно реализовал хотя бы один проект информационной системы, предложил его реальным пользователям и побыл администратором базы данных и приложений столь долго, чтобы осознать хотя бы небольшую толику проблем, возникающих из-за недостаточно продуманного проекта. Опыт автора и всех знакомых ему специалистов по информационным системам показывает, что любые теоретические рекомендации воспринимаются всерьез лишь после нескольких безрезультатных попыток оживления неудачно спроектированных систем. (Хотя есть и такие проектировщики, которые продолжают верить, что смогут реанимировать умирающий проект с помощью изменения программ, а не инфологической модели базы данных.)

четко разграничивать такие понятия как запрос на данные и ведение данных (ввод, изменение и удаление);
помнить, что, как правило, база данных является информационной основой не одного, а нескольких приложений, часть их которых появится в будущем;
плохой проект базы данных не может быть исправлен с помощью любых (даже самых изощренных) приложений.

ЛИТЕРАТУРА

Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. – М.: Финансы и статистика, 1983. – 320 с.
Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 351 с.
Дейт К. Руководство по реляционной СУБД DB2. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 320 с.
Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. -М.: Мир, 1991. – 252 с.
Кириллов В.В. Структуризованный язык запросов (SQL). – СПб.: ИТМО, 1994. – 80 с.
Мартин Дж. Планирование развития автоматизированных систем. – М.: Финансы и статистика, 1984. – 196 с.
Мейер М. Теория реляционных баз данных. – М.: Мир, 1987. – 608 с.
Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных. В 2 кн., – М.: Мир, 1985. Кн. 1. – 287 с.: Кн. 2. – 320 с.
Ульман Дж. Базы данных на Паскале. – М.: Машиностроение, 1990. – 386 с.
Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. – М.: Мир, 1984. – 294 с.