Главная  
  • Программы  
  • Методички  
  • Рефераты  
  • Дипломы  
  • Разное  
  • Фото  
  • Контакты  
  • Карта сайта  
  • Я:
    Найти:
    Возраст:
    -

    2.3 Подходы к проектированию баз данных

    HashFlare

    Часто при обсуждении вопросов проектирования реляционных баз данных почти все внимание уделяется применению правил нормализации. В ходе нормализации обеспечивается защита целостности данных путем устранения дублирования данных. В результате таблица, которая первоначально казалась "имеющей смысл", разбивается на две или более связанных таблиц, которые могут быть "собраны вместе" с помощью операции объединения. Этот процесс называется декомпозицией без потерь (non-loss decomposition) и просто означает разделение таблицы на несколько меньших таблиц без потери информации. Нормализация наиболее полезна для проверки созданной вами структуры. Можно проанализировать свои решения о том, какие столбцы должны быть включены в ту или иную таблицу с точки зрения правил нормализации, убедившись при этом, что не сделали каких-то фатальных ошибок. Понимание основ процесса нормализации также может помочь в процессе проектирования базы данных, но оно не является универсальным рецептом при построении базы с нуля. Итак, как определить, какие столбцы должны располагаться в начале таблицы. Общего правила на этот счет не существует. Однако здесь вам может оказать существенную помощь моделирование зависимостей - анализ сущности данных (в терминах объектов или вещей) и зависимостей между ними (один-к-одному, один-ко-многим, многие-ко-многим).

    На практике проектирование базы данных требует хорошего понимания моделируемой предметной области, а также знаний в области моделирования зависимостей и нормализации. Проектирование базы данных обычно является итеративным процессом, в ходе которого шаг за шагом достигается требуемый результат, а иногда и пересматривается несколько шагов, переделывая предыдущую работу с учетом появившихся новых потребностей. Вот примерная последовательность шагов выполняемая в процессе проектирования базы данных.

    Что такое "хорошая структура".

    Хорошая структура - это, в первую очередь, "прозрачная" структура. Проще говоря, хорошая структура:
    максимально упрощает взаимодействие с базой данных;
    гарантирует непротиворечивость данных;
    "выжимает" максимум производительности из системы.

    Некоторые факторы, упрощающие понимание базы данных, не имеют строгих технических определений и не являются частью процесса проектирования. Тем не менее, широкие таблицы трудно читать и в них сложно разбираться. В то же время разделение данных на целый ряд небольших таблиц усложняет отслеживание взаимосвязей между ними. Выбор подходящего числа столбцов обычно является компромиссом между простотой понимания базы и правилами нормализации. Хорошо разработанная база данных предотвращает ввод противоречивой информации и случайное удаление данных. Это достигается за счет минимизации ненужного дублирования данных в таблицах и поддержки целостности.

    Наконец, хорошо разработанная база должна обладать достаточной производительностью. Опять-таки здесь играет большую роль число столбцов в таблицах: выборка данных будет проводиться медленнее, если информация размешена не в одной, а в нескольких таблицах. Однако большие таблицы могут требовать от системы обработки большего количества данных, чем это на самом деле необходимо для выполнения конкретного запроса. Другими словами, количество и размер таблиц существенно влияют на производительность. (Также с точки зрения производительности критическим является выбор столбца, по которому выполняется индексирование и тип индексирования.) Индексирование в большей мере является вопросом физического проектирования, нежели логического.

    2) Плохая структура базы данных
    приводит к непониманию результатов выполнения запросов;
    повышает риск введения в базу данных противоречивой информации;
    порождает избыточные данные;
    усложняет выполнение изменений структуры созданных ранее и уже заполненных данными таблиц.

    Не существует идеального решения, полностью удовлетворяющего все требования, предъявляемые при проектировании баз данных. Часто приходится чем-то жертвовать, основываясь на требованиях и особенностях приложений, которые будут использовать базу данных.

    Нормализация.

    Нормализация - это набор стандартов проектирования данных, называемых нормальными формами (normal forms). Общепринятыми считаются пять нормальных форм, хотя их было предложено значительно больше. Создание таблиц в соответствии с этими стандартами называется нормализацией. Нормальные формы изменяются в порядке от первой до пятой. Каждая последующая форма удовлетворяет требования предыдущей. Если следовать первому правилу нормализации, то данные будут представлены в первой нормальной форме. Если данные удовлетворяют третьему правилу нормализации, они будут находиться в третьей нормальной форме (а также в первой и второй формах).

    Выполнение правил нормализации обычно приводит к разделению таблиц на две или больше таблиц с меньшим числом столбцов, выделению отношений первичный ключ - внешний ключ в меньшие таблицы, которые снова могут быть соединены с помощью операции объединения.

    Одним из основных результатов разделения таблиц в соответствии с правилами нормализации является уменьшение избыточности данных в таблицах. При этом в базе возможно возникновение одинаковых столбцов первичных и внешних ключей. Такое преднамеренное дублирование - это не то же самое, что избыточность. На самом деле поддержка непротиворечивости между первичными и внешними ключами связана с понятием целостности данных.

    Правила нормализации, подобно принципам объектного моделирования, развивались в рамках теории баз данных. Большинство разработчиков баз данных признают, что представление данных в третьей и четвертой нормальных формах полностью удовлетворяет все их потребности.

    Первая нормальная форма.

    Первая нормальная форма требует, чтобы на любом пересечении строки и столбца находилось единственное значение, которое должно быть атомарным. Кроме того, в таблице, удовлетворяющей первой нормальной форме, не должно быть повторяющихся групп.

    В ряде случаев объектное моделирование приводит к тем же результатам, так как в этом случае мы имеем отношение один-ко-многим (одна накладная - много позиций).

    Вторая нормальная форма

    Второе правило нормализации требует, чтобы любой не ключевой столбец зависел от всего первичного ключа. Следовательно, таблица не должна содержать не ключевых столбцов, зависящих только от части составного первичного ключа. Представление таблицы во второй нормальной форме требует, чтобы все столбцы, не являющиеся первичными ключами (столбцы, описывающие объект, но однозначно не идентифицирующие его), зависели от всего первичного ключа, а не от его отдельных компонентов.

    Суммируя вышесказанное, вторая нормальная форма требует, чтобы ни один не ключевой столбец не зависел только от части первичного ключа. Это правило относится к случаю, когда первичный ключ образован из нескольких столбцов, и неприменимо, когда первичный ключ образован только из одного столбца.

    Третья нормальная форма

    Третья нормальная форма повышает требования второй нормальной формы: она не ограничивается составными первичными ключами. Третья нормальная форма требует, чтобы ни один не ключевой столбец не зависел от другого не ключевого столбца. Любой не ключевой столбец должен зависеть только от столбца первичного ключа.

    Рассматривая структуру этих таблиц, вы увидите, что они удовлетворяют как второй, так и третьей нормальной форме. Они удовлетворяют второй нормальной форме, так как все не ключевые столбцы зависят от всего первичного ключа, и третьей нормальной форме, так как все не ключевые столбцы не зависят друг от друга. Другими словами, любой не ключевой столбец зависит от ключа, всего ключа и ничего, кроме ключа.

    Четвертая и пятая нормальные формы

    Четвертая нормальная форма запрещает независимые отношения типа один-ко-многим между ключевыми и не ключевыми столбцами. В качестве примера рассмотрим несколько надуманный пример: с каждым заказчиком может работать несколько кураторов и несколько курьеров, но между кураторами и курьерами нет абсолютно никакой связи, хотя они естественным образом связаны с заказчиком. Помещение этой разнородной информации в одну таблицу может привести к появлению в ней пустых мест, так как курьеров может быть больше, чем кураторов. Удаление данных о курьерах или кураторах также может привести к появлению пустых мест. Проблема здесь состоит в кажущемся существовании зависимости между курьерами и кураторами, так как эти данные могут размещаются рядом в одной строке. Лучше было бы поместить их в разные таблицы и связать с заказчиком посредством внешнего ключа. Пятая нормальная форма доводит весь процесс нормализации до логического конца, разбивая таблицы на минимально возможные части для устранения в них всей избыточности данных. Нормализованные таким образом таблицы обычно содержат минимальное количество информации, помимо первичного ключа.

    Преимуществом преобразования базы данных в пятую нормальную форму является возможность управления целостностью. Поскольку при этом любой фрагмент не ключевых данных (данных, не являющихся первичным или внешним ключом) встречается в базе данных только один раз, не возникает никаких проблем при их обновлении. Если, например, изменяется физический адрес заказчика, соответствующие поправки нужно внести только в таблицу и не надо просматривать остальные таблицы на предмет поиска и изменения в них значения соответствующего поля физический адрес.

    Однако, поскольку каждая таблица в пятой нормальной форме имеет минимальное число столбцов, то в них должны дублироваться одни и те же ключи, обеспечивая возможности для объединения таблиц и получения полезной информации.

    Изменение значения единственного ключа уже является очень серьезной проблемой. Нужно найти все вхождения этого значения в базе данных и внести соответствующие изменения. На самом деле, столбцы первичных ключей обычно изменяются значительно реже, чем не ключевые. Следовательно, нужно добиваться равновесия между избыточностью данных и избыточностью ключей.

    Вышеизложенная теория и принципы управления реляционными базами данных были применены в процессе автоматизации работы диспетчерской службы такси. Основные принципы реляционного подхода к структуре базы данных обеспечивают наилучшее ее функционирование. Соблюдение принципов целостности, безопасности и независимости данных, что дает нам реляционная модель, позволяет организовать отказоустойчивую структуру данных, что так необходимо для правильного и непрерывного функционирования системы. Применение принципа нормализации к структуре данных дает высокую гибкость при проектировании пользовательского интерфейса и обеспечивает не избыточность данных, что особенно важно учитывая большой объем информации обрабатываемый в повседневной работе диспетчерской службы.

    Содержание


    © Copyright 2006-2017. Все права защищены. Сайт бесплатно.