Лекции по теории проектирования баз данных (БД) (стр. 1 из 4)

Лекция 1

Технология проектирования баз данных

Вопросы:

Проектирование базы данных как элемент информационной технологии;

Теоретические основы проектирования БД;

Синтез БД.

Проектирование базы данных как элемент информационной технологии

Как видно из материалов предыдущих лекций основу большинства информационных технологий составляют большие массивы накопленной информации. Основной формой организации хранения данных в информационных системах являются базы данных. В курсе “Автоматизированные системы обработки учетной информации” мы рассмотрели основные понятия, связанные с моделями данных, теоретические основы разработки простейших баз данных и жизненный цикл баз данных. Теперь, рассматривая БД как часть информационной технологии, необходимо по новому взглянуть на проблему проектирования базы.

Проблемы проектирования связаны с функциями БД в программно - технологической среде, поддерживающей информационные технологии. В общем случае место БД можно отразить следующей схемой:

Приложения поддержки

информационных

технологий

Прочие

приложения

Поскольку база данных является связующим звеном между пользовательскими приложениями и аппаратными средствами, ее проектирование можно разделить на два направления: проектирование структуры и пользовательских приложений и распределение данных по аппаратным средствам (в случае баз данных на сетях). В данном разделе мы рассмотрим вопросы проектирования структуры базы данных. В дисциплине АСОЭИ, рассматривая основы реляционной алгебры и разработки реляционных моделей, мы коснулись вопросов проектирования реляционных баз данных. Одной из распространенных технологий разработки БД является следующая:

сбор данных о предметной области;

анализ представлений пользователей;

интеграция представлений пользователей;

разработка сетевой модели;

преобразование сетевой модели в первую нормальную форму реляционной модели;

нормализация отношений путем преобразования их к третьей нормальной форме.

В результате получается модель реляционной базы данных, которая представляет собой совокупность взаимосвязанных отношений.

Построение сетевой модели связано скорее с потребностью разработчика графически представить взаимосвязь данных, полученных в результате интеграции представлений пользователей. Преобразование сетевой модели в реляционную дает первую нормальную форму последней. Напомним, что отношение R находится в первой нормальной форме, если значения в dom(A) являются атомарными для каждого атрибута А в R . Вторая и третья нормальные формы позволяют избежать аномалий при обновлении данных и избавится от информационной избыточности в отношениях. Напомним, что отношение R нормальной форме, если оно находится в первой нормальной форме и каждый атрибут не являющийся ключом полностью зависит от любого ключа в R. И отношение R находится в третьей нормальной форме, если оно находится во 2НФ и каждый атрибут, не являющийся первичным ключом не транзитивно зависит от любого возможного ключа.

Недостатком такого подхода является то, что в моделях, имеющих десятки и сотни атрибутов очень трудно имперически построить модель, все отношения которой заданы в третьей нормальной форме и связаны между собой таким образом, что составляют единое целое.

Пример.

Другим подходом является возможность формального синтеза модели на основании априорно установленных зависимостей между атрибутами. Зависимости между атрибутами устанавливаются на основании смысловой связи.

Пример.

НОМЕР_ЗАЧЕТКИ - ИМЯ_СТУДЕНТА

НОМЕР_РЕЙСА - ДАТА_ВЫЛЕТА

Безусловно такой подход к разработке модели базы данных предпочтительнее, так как позволяет автоматизировать процесс моделирования. Для реализации этого подхода необходимо расширение теоретической базы, полученной в курсе АСОЭИ.

Теоретические основы проектирования БД.

Основные понятия.

Поскольку рассматриваемый подход к разработке реляционной модели базируется на формальной логике, то в его основе должны лежать некоторые фундаментальные формализации. В теории реляционных баз данных к ним относятся понятия атрибута, отношения, ключа и функциональной зависимости.

Атрибутом будем называть поименованное свойство объекта и обозначать А_{i ,} где . Домен атрибута А_i обозначим dom(А_i). Тогда отношением R называется конечное множество атрибутов . Ключ отношения R является подмножеством К = со следующим свойством. Для любых двух различных кортежей t₁ и t₂ в R существует такое , что t₁(B)t₂(B). Другими словами , не существует двух кортежей, имеющих одно и то же значение на всех атрибутах из К . Таким образом, достаточно знать К - значение кортежа, чтобы идентифицировать кортеж однозначно.

Пример.

СТУДЕНТ[НОМЕР_ЗАЧЕТКИ,ИМЯ,КУРС,ГРУППА]

Ключи, явно указанные в модели называются выделенными. Могут быть ключи отличные от выделенных и называемые неявными ключами. Например ИМЯ в предыдущем прмере.

Под функциональной зависимостью атрибутов или F-зависимостью понимают такую связь между атрибутами, когда значения кортежа на одном множестве атрибутов единственным образом определяют эти значения на другом множестве атрибутов. Так в отношении:

ГРАФИК[ПИЛОТ,РЕЙС,ДАТА,ВРЕМЯ]

ПИЛОТ функционально зависит от {РЕЙС,ДАТА}

F-зависимости принято обозначать {РЕЙС,ДАТА}-> ПИЛОТ и говорят, что РЕЙС и ДАТА функционально определяют ПИЛОТ.

В терминах теории множеств и реляционной алгебры F-зависимость определяется так. Пусть R отношение и X, Y подмножества атрибутов в R. Отношение R удовлетворяет функциональной зависимости X -> Y, если p_Y(s_X-x®) имеет не более чем один кортеж для каждого Х - значения х. В F-зависимости X->Y подмножество X называется левой частью, а Y - правой частью.

Лекция 2

Такая интерпретация функциональной зависимости является основой алгоритма SATISFIES, приводимого ниже.

SATISFIES

Вход: Отншение R и F-зависимость X->Y.

Выход: истина, если R удовлетворяет X->Y, ложь - в противном случае.

SATISFIES(R,X->Y)

Отсортировать отношение R по Х-столбцам так, чтобы собрать кортежи с равными Х-значениями вмести.

Если каждая совокупность кортежей с равными Х-значениями имеет также равные Y-значения, то на выходе получаем истину, а в противном случае - ложь.

Этот алгоритм проверяет, удовлетворяет ли отношение R F-зависимости X -> Y.

Пример.

В результате выполнения алгоритма SATISFIES выясним удовлетворяет ли F-зависимость РЕЙС -> ВРЕМЯ_ВЫЛЕТА следующему отношению

ГРАФИК

ПИЛОТ	РЕЙС	ДАТА	ВРЕМЯ_ВЫЛЕТА
А...	83	9 авг	10:15
П...	83	11 авг	10:15
А...	116	10 авг	13:25
Р...	116	12 авг	13:25
П...	281	8 авг	5:50
С...	281	9 авг	5:50
П...	301	12 авг	18:35
С...	412	15 авг	13:25

Однако F-зависимость ВРЕМЯ_ВЫЛЕТА -> РЕЙС согласно этому алгоритму не выполняется для этого отношения

ГРАФИК

ПИЛОТ	РЕЙС	ДАТА	ВРЕМЯ_ВЫЛЕТА
П...	281	8 авг	5:50
С...	281	9 авг	5:50
А...	83	9 авг	10:15
П...	83	11 авг	10:15
А...	116	10 авг	13:25
Р...	116	12 авг	13:25
С...	412	15 авг	13:25
П...	301	12 авг	18:35

Для разработки модели базы данных необходимо знать полное множество F-зависимостей. Чтобы найти их, необходимы семантические знания об исходном отношении R. Поэтому можно считать семейство F-завсимостей заданным. Обозначим его F. Однако при таком подходе нельзя быть уверенным, что найдены все F-зависимости отношения R. Для того, чтобы найти все F-зависимости, если известны некоторые из них, можно воспользоваться аксиомами вывода. Возможность получения новых F-зависимостей с помощью аксиом вывода базируется на следующем правиле. Мнжество F-зависимостей F влечет за собой F-зависимость X -> Y (обозначение: F =X -> Y ), если каждое отношение удовлетворяющее всем зависимостям в F, удовлетворяет также зависимости X -> Y. Аксиома вывода - это правило, устанавливающее, что если отношение удовлетворяет определенным F-зависимостям, то оно должно удовлетворять и некоторым другим F-зависимостям. Существует шесть аксиом вывода: