Модель базы данных — тип модели данных, которая определяет логическую структуру базы данных и принципиально определяет, каким образом данные могут быть сохранены, организованы и обработаны. Наиболее популярным примером модели базы данных является реляционная модель, которая использует табличный формат.
Общие логические модели данных для баз данных:
· Иерархическая модель данных
· Сетевая модель
· Реляционная модель
· ER-модель
· Расширенная модель сущностных отношений
· Объектная модель
· Документоориентированная модель
· Модель объекта-атрибута
· Схема звезды
Объектно-реляционная база данных объединяет две связанные структуры.
Модели физических данных включают:
· Инвертированный индекс
· Плоский файл
Иерархическая модель данных — это модель данных, где используется представление базы данных в виде древовидной (иерархической) структуры, состоящей из объектов (данных) различных уровней.
Между объектами существуют связи, каждый объект может включать в себя несколько объектов более низкого уровня. Такие объекты находятся в отношении предка (объект более близкий к корню) к потомку (объект более низкого уровня), при этом возможна ситуация, когда объект-предок не имеет потомков или имеет их несколько, тогда как у объекта-потомка обязательно только один предок. Объекты, имеющие общего предка, называются близнецами (в программировании применительно к структуре данных дерево устоялось название братья).
Базы данных с иерархической моделью одни из самых старых, и стали первыми системами управления базами данных для мейнфреймов. Разрабатывались в 1950-х и 1960-х, например, Information Management System (IMS)[1] фирмы IBM.
Сетевая модель — теоретическое описание принципов работы набора сетевых протоколов, взаимодействующих друг с другом. Модель обычно делится на уровни, так, чтобы протоколы вышестоящего уровня использовали бы протоколы нижестоящего уровня (точнее, данные протокола вышестоящего уровня передавались бы с помощью нижележащих протоколов — этот процесс называют инкапсуляцией, процесс извлечения данных вышестоящего уровня из данных нижестоящего — декапсуляцией). Модели бывают как практические (использующиеся в сетях, иногда запутанные и/или не полные, но решающие поставленные задачи), так и теоретические (показывающие принципы реализации сетевых моделей, приносящие в жертву наглядности производительность/возможности).
Реляцияционные базы данных. Примеры реляционных базы данных. Особенности реляционных баз данных
Реляционная база данных - база данных, построенная на основе реляционной модели[1]. В реляционной базе каждый объект задается записью (строкой) в таблице. Реляционная база создается и затем управляется с помощью реляционной системы управления базами данных.Фактически реляционная база данных это тело связанной информации, сохраняемой в двухмерных таблицах. Связь между таблицами может находить свое отражение в структуре данных, а может только подразумеваться, то есть присутствовать на неформализованном уровне. Каждая таблица БД представляется как совокупность строк и столбцов, где строки соответствуют экземпляру объекта, конкретному событию или явлению, а столбцы - атрибутам (признакам, характеристикам, параметрам) объекта, события, явления. Реляционные базы данных предоставляют более простой доступ к оперативно составляемым отчетам (обычно через SQL) и обеспечивают повышенную надежность и целостность данных благодаря отсутствию избыточной информации.
Правило 0: Основное правило (Foundation Rule):
Система, которая рекламируется или позиционируется как реляционная система управления базами данных, должна быть способна управлять базами данных, используя исключительно свои реляционные возможности.
Правило 1: Информационное правило (The Information Rule):
Вся информация в реляционной базе данных на логическом уровне должна быть явно представлена единственным способом: значениями в таблицах.
Правило 2: Гарантированный доступ к данным (Guaranteed Access Rule):
В реляционной базе данных каждое отдельное (атомарное) значение данных должно быть логически доступно с помощью комбинации имени таблицы, значения первичного ключа и имени столбца.
Правило 3: Систематическая поддержка отсутствующих значений (Systematic Treatment of Null Values):
Неизвестные, или отсутствующие значения NULL, отличные от любого известного значения, должны поддерживаться для всех типов данных при выполнении любых операций. Например, для числовых данных неизвестные значения не должны рассматриваться как нули, а для символьных данных — как пустые строки.
Правило 4: Доступ к словарю данных в терминах реляционной модели (Active On-Line Catalog Based on the Relational Model):
Словарь данных должен сохраняться в форме реляционных таблиц, и СУБД должна поддерживать доступ к нему при помощи стандартных языковых средств, тех же самых, которые используются для работы с реляционными таблицами, содержащими пользовательские данные.
Правило 5: Полнота подмножества языка (Comprehensive Data Sublanguage Rule):
Система управления реляционными базами данных должна поддерживать хотя бы один реляционный язык, который
(а) имеет линейный синтаксис,
(б) может использоваться как интерактивно, так и в прикладных программах,
(в) поддерживает операции определения данных, определения представлений, манипулирования данными (интерактивные и программные), ограничители целостности, управления доступом и операции управления транзакциями (begin, commit и rollback).
Правило 6: Возможность изменения представлений (View Updating Rule):
Каждое представление должно поддерживать все операции манипулирования данными, которые поддерживают реляционные таблицы: операции выборки, вставки, изменения и удаления данных.
Правило 7: Наличие высокоуровневых операций управления данными (High-Level Insert, Update, and Delete):
Операции вставки, изменения и удаления данных должны поддерживаться не только по отношению к одной строке реляционной таблицы, но и по отношению к любому множеству строк.
4.Деректер қорын нормалды түрге келтіру
Нормализация баз данных
собраны в 5 групп, которые называются нормальными формами. Первая нормальная форма представляет самый низкий уровень нормализации баз данных. Пятый уровень представляет высший уровень нормализации.
Нормальные формы – это рекомендации по проектированию баз данных. Вы не обязаны придерживаться всех пяти нормальных форм при проектировании баз данных. Тем не менее, рекомендуется нормализовать базу данных в некоторой степени потому, что этот процесс имеет ряд существенных преимуществ с точки зрения эффективности и удобства обращения с вашей базой данных.
· В нормализованной структуре базы данных вы можете производить сложные выборки данных относительно простыми SQL-запросами.
· Целостность данных. Нормализованная база данных позволяет надежно хранить данные.
· Нормализация предотвращает появление избыточности хранимых данных. Данные всегда хранятся только в одном месте, что делает легким процесс вставки, обновления и удаления данных. Есть исключение из этого правила. Ключи, сами по себе, хранятся в нескольких местах потому, что они копируются как внешние ключи в другие таблицы.
· Масштабируемость – это возможность системы справляться с будущим ростом. Для базы данных это значит, что она должна быть способна работать быстро, когда число пользователей и объемы данных возрастают. Масштабируемость – это очень важная характеристика любой модели базы данных и для РСУБД.
Вот некоторые из основных пунктов, которые связаны с нормализацией баз данных:
Упорядочивание данных в логические группы или наборы.
· Нахождение связей между наборами данных. Вы уже видели примеры связей один-ко-многим и многие-ко-многим.
· Минимизация избыточности данных.
Очень малое количество баз данных следуют всем пяти нормальным формам, предоставленным в реляционной модели данных. Обычно базы данных нормализуются до второй или третьей нормальной формы. Четвертая и пятая формы используются редко. Поэтому я ограничусь тем, чтобы рассказать вам лишь о первых трех. Первая нормальная форма гласит, что таблица базы данных – это представление сущности вашей системы, которую вы создаете. Примеры сущностей: заказы, клиенты, заказ билетов, отель, товар и т.д. Каждая запись в базе данных представляет один экземпляр сущности. Например, в таблице клиентов каждая запись представляет одного клиента Для того, чтобы база данных была нормализована согласно второй нормальной форме, она должна быть нормализована согласно первой нормальной форме. Вторая нормальная форма связана с избыточностью данных.и т д
5.Деректер қорын басқару жүйесі түсінігі және жұмыс істеу принципі
Дата: 2019-02-02, просмотров: 637.