70611

Типы сущностей и иерархия наследования

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Нормализация данных процесс проверки и реорганизации сущностей и атрибутов с целью удовлетворения требований к реляционной модели данных. Нормализация позволяет быть уверенным что каждый атрибут определен для своей сущности а также значительно сократить объем памяти...

Русский

2014-10-23

64.3 KB

0 чел.

лекция 38

Типы сущностей и иерархия наследования

Как было указано выше, связи определяют, является ли сущность независимой или зависимой. Различают несколько типов зависимых сущностей.

Характеристическая — зависимая дочерняя сущность, которая связана только с одной родительской и по смыслу хранит информацию о характеристиках родительской сущности (рис. 10.7).


Рис. 10.7. Пример характеристической сущности "Хобби"

Ассоциативнаясущность, связанная с несколькими родительскими сущностями. Такая сущность содержит информацию о связях сущностей.

Именующая — частный случай ассоциативной сущности, не имеющей собственных атрибутов (только атрибуты родительских сущностей, мигрировавших в качестве внешнего ключа).

Категориальная — дочерняя сущность в иерархии наследования.

Иерархия наследования (или иерархия категорий) представляет собой особый тип объединения сущностей, которые разделяют общие характеристики. Например, в организации работают служащие, занятые полный рабочий день (постоянные служащие), и совместители. Из их общих свойств можно сформировать обобщенную сущность (родовой предок) Сотрудник (рис. 10.8), чтобы представить информацию, общую для всех типов служащих. Специфическая для каждого типа информация может быть расположена в категориальных сущностях (потомках) Постоянный сотрудник и Совместитель.

Обычно иерархию наследования создают, когда несколько сущностей имеют общие по смыслу атрибуты, либо когда сущности имеют общие по смыслу связи (например, если бы Постоянный сотрудник и Совместитель имели сходную по смыслу связь "работает в" с сущностью Организация ), либо когда это диктуется бизнес-правилами.

Для каждой категории можно указать дискриминатор — атрибут родового предка, который показывает, как отличить одну категориальную сущность от другой ( атрибут Тип на рис. 10.8).


Рис. 10.8. Иерархия наследования. Неполная категория

Иерархии категорий делятся на два типа — полные и неполные. В полной категории одному экземпляру родового предка ( сущность Служащий, рис. 10.9) обязательно соответствует экземпляр в каком-либо потомке, т. е. в примере служащий обязательно является либо совместителем, либо консультантом, либо постоянным сотрудником.


Рис. 10.9. Иерархия наследования. Полная категория

Если категория еще не выстроена полностью и в родовом предке могут существовать экземпляры, которые не имеют соответствующих экземпляров в потомках, то такая категория будет неполной. На рис. 10.8 показана неполная категория — сотрудник может быть не только постоянным или совместителем, но и консультантом, однако сущность Консультант еще не внесена в иерархию наследования.

Ключи

Как было сказано выше, каждый экземпляр сущности должен быть уникален и должен отличаться от других атрибутов.

Первичный ключ (primary key) — это атрибут или группа атрибутов, однозначно идентифицирующая экземпляр сущности . атрибуты первичного ключа на диаграмме не требуют специального обозначения — это те атрибуты, которые находятся в списке атрибутов выше горизонтальной линии (см., например, рис. 10.9).

В одной сущности могут оказаться несколько атрибутов или наборов атрибутов, претендующих на роль первичного ключа. Такие претенденты называются потенциальными ключами (candidate key).

Ключи могут быть сложными, т. е. содержащими несколько атрибутов. Сложные первичные ключи не требуют специального обозначения — это список атрибутов, расположенных выше горизонтальной линии.

Рассмотрим кандидатов на роль первичного ключа сущности Сотрудник (рис. 10.10).


Рис. 10.10. Определение первичного ключа для сущности "Сотрудник"

Здесь можно выделить следующие потенциальные ключи:

  1.  Табельный номер ;
  2.  Номер паспорта ;
  3.  Фамилия + Имя + Отчество.

Для того чтобы стать первичным, потенциальный ключ должен удовлетворять ряду требований:

Уникальность. Два экземпляра не должны иметь одинаковых значений возможного ключа. потенциальный ключ № 3 ( Фамилия + Имя + Отчество ) является плохим кандидатом, поскольку в организации могут работать полные тезки.

Компактность. Сложный возможный ключ не должен содержать ни одного атрибута, удаление которого не приводило бы к утрате уникальности. Для обеспечения уникальности ключа № 3 дополним его атрибутами Дата рождения и Цвет волос. Если бизнес-правила говорят, что сочетания атрибутов Фамилия + Имя + Отчество + Дата рождения достаточно для однозначной идентификации сотрудника, то Цвет волос оказывается лишним, т. е. ключ Фамилия + Имя + Отчество + Дата рождения + Цвет волос не является компактным.

При выборе первичного ключа предпочтение должно отдаваться более простым ключам, т. е. ключам, содержащим меньшее количество атрибутов. В приведенном примере ключи № 1 и 2 предпочтительней ключа № 3.

Атрибуты ключа не должны содержать нулевых значений. Значение атрибутов ключа не должно меняться в течение всего времени существования экземпляра сущности. Сотрудница организации может выйти замуж и сменить как фамилию, так и паспорт. Поэтому ключи № 2 и 3 не подходят на роль первичного ключа.

Каждая сущность должна иметь по крайней мере один потенциальный ключ. Многие сущности имеют только один потенциальный ключ. Такой ключ становится первичным. Некоторые сущности могут иметь более одного возможного ключа. Тогда один из них становится первичным, а остальные — альтернативными ключами.

Альтернативный ключ (Alternate Key) — это потенциальный ключ, не ставший первичным.

Нормализация данных

Нормализация данных — процесс проверки и реорганизации сущностей и атрибутов с целью удовлетворения требований к реляционной модели данных. Нормализация позволяет быть уверенным, что каждый атрибут определен для своей сущности, а также значительно сократить объем памяти для хранения информации и устранить аномалии в организации хранения данных. В результате проведения нормализации должна быть создана структура данных, при которой информация о каждом факте хранится только в одном месте. Процесс нормализации сводится к последовательному приведению структуры данных к нормальным формам — формализованным требованиям к организации данных. Известны шесть нормальных форм.

На практике обычно ограничиваются приведением данных к третьей нормальной форме. Для углубленного изучения нормализации рекомендуется книга К. Дж. Дейта "Введение в системы баз данных" (Киев; М.: Диалектика, 1998).

ERwin не содержит полного алгоритма нормализации и не может проводить нормализацию автоматически, однако его возможности облегчают создание нормализованной модели данных. Запрет на присвоение неуникальных имен атрибутов в рамках модели (при соответствующей установке опции Unique Name) облегчает соблюдение правила "один факт — в одном месте". Имена ролей атрибутов внешних ключей и унификация атрибутов также облегчают построение нормализованной модели.

Домены

Домен можно определить как совокупность значений, из которых берутся значения атрибутов . Каждый атрибут может быть определен только на одном домене, но на каждом домене может быть определено множество атрибутов. В понятие домена входит не только тип данных, но и область значений данных. Например, можно определить домен "Возраст" как положительное целое число и определить атрибут Возраст сотрудника как принадлежащий этому домену.

В ERwin домен может быть определен только один раз и использоваться как в логической, так и в физической модели.

Домены позволяют облегчить работу с данными как разработчикам на этапе проектирования, так и администраторам БД на этапе эксплуатации системы. На логическом уровне домены можно описать без конкретных физических свойств. На физическом уровне они автоматически получают специфические свойства, которые можно изменить вручную. Так, домен "Возраст" может иметь на логическом уровне тип Number, на физическом уровне колонкам домена будет присвоен тип INTEGER.

Каждый домен может быть описан, снабжен комментарием или свойством, определенным пользователем (UDP).

Создание физической модели данных

Физическая модель содержит всю информацию, необходимую для реализации конкретной БД. Различают два уровня физической модели:

  1.  трансформационную модель;
  2.  модель СУБД.

Трансформационная модель содержит информацию для реализации отдельного проекта, который может быть частью общей ИС и описывать подмножество предметной области. Данная модель позволяет проектировщикам и администраторам БД лучше представить, какие объекты БД хранятся в словаре данных, и проверить, насколько физическая модель удовлетворяет требованиям к ИС.

Модель СУБД автоматически генерируется из трансформационной модели и является точным отображением системного каталога СУБД.

Физический уровень представления модели зависит от выбранного сервера. ERwin поддерживает более 20 реляционных и нереляционных БД.

По умолчанию ERwin генерирует имена таблиц и индексов по шаблону на основе имен соответствующих сущностей и ключей логической модели, которые в дальнейшем могут быть откорректированы вручную. Имена таблиц и колонок будут сгенерированы по умолчанию на основе имен сущностей и атрибутов логической модели.

Правила валидации и значения по умолчанию

ERwin поддерживает правила валидации для колонок, а также значение, присваиваемое колонкам по умолчанию.

Правило валидации задает список допустимых значений для конкретной колонки и/или правила проверки допустимых значений. В список допустимых значений можно вносить новые значения. ERwin позволяет сгенерировать правила валидации соответственно синтаксису выбранной СУБД с учетом границ диапазона или списка значений.

Значение по умолчанию – значение, которое нужно ввести в колонку, если никакое другое значение не задано явным образом во время ввода данных. С каждой колонкой или доменом можно связать значение по умолчанию. Список значений можно редактировать.

После создания правила валидации и значения по умолчанию их можно присвоить одной или нескольким колонкам или доменами.

Индексы

В БД данные обычно хранятся в том порядке, в котором их ввели в таблицу. Многие реляционные СУБД имеют страничную организацию, при которой таблица может храниться фрагментарно в разных областях диска, причем строки таблицы располагаются на страницах неупорядоченно. Такой способ позволяет быстро вводить новые данные, но затрудняет поиск данных.

Чтобы решить проблему поиска, СУБД используют объекты, называемые индексами. Индекс содержит отсортированную по колонке или нескольким колонкам информацию и указывает на строки, в которых хранится конкретное значение колонки. Поскольку значения в индексе хранятся в определенном порядке, при поиске просматривать нужно значительно меньший объем данных, что существенно уменьшает время выполнения запроса. Индекс рекомендуется создавать для тех колонок, по которым часто производится поиск.

При генерации схемы физической БД ERwin автоматически создает индекс на основе первичного ключа каждой таблицы, а также на основе всех альтернативных ключей и внешних ключей, поскольку эти колонки наиболее часто используются для поиска данных. Можно отказаться от генерации индексов по умолчанию и создать собственные индексы. Для увеличения эффективности поиска администратор БД должен анализировать часто выполняемые запросы и на основе анализа создавать собственные индексы.

Триггеры и хранимые процедуры

Триггеры и хранимые процедуры – это именованные блоки кода SQL, которые заранее откомпилированы и хранятся на сервере для того, чтобы быстро производить обработку запросов, валидацию данных и другие часто выполняемые функции. Хранение и выполнение кода на сервере позволяет создавать код только один раз, а не в каждом приложении, работающем с БД. Это экономит время при написании и сопровождении программ. При этом гарантируется, что целостность данных и бизнес-правила поддерживаются независимо от того, какое именно клиентское приложение обращается к данным. Триггеры и хранимые процедуры не требуется пересылать по сети из клиентского приложения, что значительно снижает сетевой трафик.

Хранимой процедурой называется именованный набор предварительно откомпилированных команд SQL, который может вызываться из клиентского приложения или из другой хранимой процедуры .

Триггером называется процедура, которая выполняется автоматически как реакция на событие. Таким событием может быть вставка, изменение или удаление строки в существующей таблице. Триггер сообщает СУБД, какие действия нужно выполнить при выполнении команд SQL INSERT, UPDATE или DELETE для обеспечения дополнительной функциональности, выполняемой на сервере.

Триггер ссылочной целостности – это особый вид триггера, используемый для поддержания целостности между двумя таблицами, которые связаны между собой. Если строка в одной таблице вставляется, изменяется или удаляется, то триггер ссылочной целостности сообщает СУБД, что нужно делать с теми строками в других таблицах, у которых значение внешнего ключа совпадает со значением первичного ключа вставленной строки (измененной или удаленной строки).

Для генерации триггеров ERwin использует механизм шаблонов – специальных скриптов, использующих макрокоманды. При генерации кода триггера вместо макрокоманд подставляются имена таблиц, колонок, переменные и другие фрагменты кода, соответствующие синтаксису выбранной СУБД. Шаблоны триггеров ссылочной целостности, генерируемые ERwin по умолчанию, можно изменять.

Для создания и редактирования хранимых процедур ERwin располагает специальными редакторами, аналогичными редакторам, используемым для создания триггеров. В отличие от триггера хранимая процедура не выполняется в ответ на какое-то событие, а вызывается из другой программы, которая передает на сервер имя процедуры. Хранимая процедура более гибкая, чем триггер, поскольку может вызывать другие хранимые процедуры. Ей можно передавать параметры, и она может возвращать параметры, значения и сообщения.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

63293. Растровая графика 21.75 KB
  Растровое изображение составляется из мельчайших точек (пикселей) – цветных квадратиков одинакового размера. Растровое изображение подобно мозаике - когда приближаете (увеличиваете) его, то видите отдельные пиксели, а если удаляете (уменьшаете), пиксели сливаются.
63294. Конструкция и прочность летательных аппаратов 435 KB
  Современные летательные аппараты (ЛА) тяжелее воздуха делятся на три группы. К первой (основной) группе относятся аппараты, у которых подъемная сила создается неподвижно расположенным относительно аппарата крылом (планеры, самолеты и самолеты-снаряды).