Сайт о телевидении

В реальном проектировании структуры базы данных применяется метод - так называемое, семантическое моделирование . Семантическое моделирование представляет собой моделирование структуры данных, опираясь на смысл этих данных. В качестве инструмента семантического моделирования используются различные варианты диаграмм сущность-связь (ER - Entity-Relationship ).

Первый вариант модели сущность-связь был предложен в 1976 г. Питером Пин-Шэн Ченом. В дальнейшем многими авторами были разработаны свои варианты подобных моделей (нотация Мартина, нотация IDEF1X, нотация Баркера и др.). Кроме того, различные программные средства, реализующие одну и ту же нотацию, могут отличаться своими возможностями. По сути, все варианты диаграмм сущность-связь исходят из одной идеи - рисунок всегда нагляднее текстового описания. Все такие диаграммы используют графическое изображение сущностей предметной области, их свойств (атрибутов), и взаимосвязей между сущностями.

Мы опишем работу с ER-диаграммами близко к нотации Баркера, как довольно легкой в понимании основных идей. Данная глава является скорее иллюстрацией методов семантического моделирования, чем полноценным введением в эту область.

Основные понятия ER-диаграмм

Определение 1 : Сущность - это класс однотипных объектов, информация о которых должна быть учтена в модели.
Каждая сущность должна иметь наименование, выраженное существительным в единственном числе. Примерами сущностей могут быть такие классы объектов как "Поставщик", "Сотрудник", "Накладная". Каждая сущность в модели изображается в виде прямоугольника с наименованием:

Рис. 1

Определение 2 : Экземпляр сущности - это конкретный представитель данной сущности.
Например, представителем сущности "Сотрудник" может быть "Сотрудник Иванов". Экземпляры сущностей должны быть различимы, т.е. сущности должны иметь некоторые свойства, уникальные для каждого экземпляра этой сущности.

Определение 3 : Атрибут сущности - это именованная характеристика, являющаяся некоторым свойством сущности.
Наименование атрибута должно быть выражено существительным в единственном числе (возможно, с характеризующими прилагательными). Примерами атрибутов сущности "Сотрудник" могут быть такие атрибуты как "Табельный номер", "Фамилия", "Имя", "Отчество", "Должность", "Зарплата" и т.п. Атрибуты изображаются в пределах прямоугольника, определяющего сущность:

Рис. 2

Определение 4 : Ключ сущности - это неизбыточный набор атрибутов, значения которых в совокупности являются уникальными для каждого экземпляра сущности. Неизбыточность заключается в том, что удаление любого атрибута из ключа нарушается его уникальность. Сущность может иметь несколько различных ключей. Ключевые атрибуты изображаются на диаграмме подчеркиванием:

Рис. 3

Определение 5 : Связь - это некоторая ассоциация между двумя сущностями. Одна сущность может быть связана с другой сущностью или сама с собою.
Связи позволяют по одной сущности находить другие сущности, связанные с нею. Например, связи между сущностями могут выражаться следующими фразами - "СОТРУДНИК может иметь несколько ДЕТЕЙ", "каждый СОТРУДНИК обязан числиться ровно в одном ОТДЕЛЕ". Графически связь изображается линией, соединяющей две сущности:

Рис. 4

Каждая связь имеет два конца и одно или два наименования. Наименование обычно выражается в неопределенной глагольной форме: "иметь", "принадлежать" и т.п. Каждое из наименований относится к своему концу связи. Иногда наименования не пишутся ввиду их очевидности.

Каждая связь может иметь один из следующих типов связи :

Рис. 5

Связь типа один-к-одному означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с одним экземпляром второй сущности (правой). Связь один-к-одному чаще всего свидетельствует о том, что на самом деле мы имеем всего одну сущность, неправильно разделенную на две.

Связь типа один-ко-многим означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с несколькими экземплярами второй сущности (правой). Это наиболее часто используемый тип связи. Левая сущность (со стороны "один") называется родительской , правая (со стороны "много") - дочерней . Характерный пример такой связи приведен на Рис. 4.

Связь типа много-ко-многим означает, что каждый экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и каждый экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности. Тип связи много-ко-многим является временным типом связи, допустимым на ранних этапах разработки модели. В дальнейшем этот тип связи должен быть заменен двумя связями типа один-ко-многим путем создания промежуточной сущности.

Каждая связь может иметь одну из двух модальностей связи :

Рис. 6

Модальность "может " означает, что экземпляр одной сущности может быть связан с одним или несколькими экземплярами другой сущности, а может быть и не связан ни с одним экземпляром.
Модальность "должен " означает, что экземпляр одной сущности обязан быть связан не менее чем с одним экземпляром другой сущности.
Связь может иметь разную модальность с разных концов (как на Рис. 4). Описанный графический синтаксис позволяет однозначно читать диаграммы, пользуясь следующей схемой построения фраз:

<Каждый экземпляр СУЩНОСТИ 1> <МОДАЛЬНОСТЬ СВЯЗИ> <НАИМЕНОВАНИЕ СВЯЗИ> <ТИП СВЯЗИ> <экземпляр СУЩНОСТИ 2>

Каждая связь может быть прочитана как слева направо, так и справа налево. Связь на Рис. 4 читается так:

Слева направо: "каждый сотрудник может иметь несколько детей".
Справа налево: "Каждый ребенок обязан принадлежать ровно одному сотруднику".

Пример разработки простой ER-модели

При разработке ER-моделей мы должны получить следующую информацию о предметной области:

1. Список сущностей предметной области.
2. Список атрибутов сущностей.
3. Описание взаимосвязей между сущностями.

ER-диаграммы удобны тем, что процесс выделения сущностей, атрибутов и связей является итерационным. Разработав первый приближенный вариант диаграмм, мы уточняем их, опрашивая экспертов предметной области. При этом документацией, в которой фиксируются результаты бесед, являются сами ER-диаграммы.

Предположим, что перед нами стоит задача разработать информационную систему по заказу некоторой оптовой торговой фирмы. В первую очередь мы должны изучить предметную область и процессы, происходящие в ней. Для этого мы опрашиваем сотрудников фирмы, читаем документацию, изучаем формы заказов, накладных и т.п.

Например, в ходе беседы с менеджером по продажам, выяснилось, что он (менеджер) считает, что проектируемая система должна выполнять следующие действия:

• Хранить информацию о покупателях.
• Печатать накладные на отпущенные товары.
• Следить за наличием товаров на складе.

Выделим все существительные в этих предложениях - это будут потенциальные кандидаты на сущности и атрибуты, и проанализируем их (непонятные термины будем выделять знаком вопроса):

• Покупатель - явный кандидат на сущность.
• Накладная - явный кандидат на сущность.
• Товар - явный кандидат на сущность
• (?)Склад - а вообще, сколько складов имеет фирма? Если несколько, то это будет кандидатом на новую сущность.
• (?)Наличие товара - это, скорее всего, атрибут, но атрибут какой сущности?

Сразу возникает очевидная связь между сущностями - "покупатели могут покупать много товаров" и "товары могут продаваться многим покупателям". Первый вариант диаграммы выглядит так:

Рис. 7

Задав дополнительные вопросы менеджеру, мы выяснили, что фирма имеет несколько складов. Причем, каждый товар может храниться на нескольких складах и быть проданным с любого склада.

Куда поместить сущности "Накладная" и "Склад" и с чем их связать? Спросим себя, как связаны эти сущности между собой и с сущностями "Покупатель" и "Товар"? Покупатели покупают товары, получая при этом накладные, в которые внесены данные о количестве и цене купленного товара. Каждый покупатель может получить несколько накладных. Каждая накладная обязана выписываться на одного покупателя. Каждая накладная обязана содержать несколько товаров (не бывает пустых накладных). Каждый товар, в свою очередь, может быть продан нескольким покупателям через несколько накладных. Кроме того, каждая накладная должна быть выписана с определенного склада, и с любого склада может быть выписано много накладных. Таким образом, после уточнения, диаграмма будет выглядеть следующим образом:

Рис. 8

Пора подумать об атрибутах сущностей. Беседуя с сотрудниками фирмы, мы выяснили следующее:

• Каждый покупатель является юридическим лицом и имеет наименование, адрес, банковские реквизиты.
• Каждый товар имеет наименование, цену, а также характеризуется единицами измерения.
• Каждая накладная имеет уникальный номер, дату выписки, список товаров с количествами и ценами, а также общую сумму накладной. Накладная выписывается с определенного склада и на определенного покупателя.
• Каждый склад имеет свое наименование.
• Снова выпишем все существительные, которые будут потенциальными атрибутами, и проанализируем их:
• Юридическое лицо - термин риторический, мы не работаем с физическими лицами. Не обращаем внимания.
• Наименование покупателя - явная характеристика покупателя.
• Адрес - явная характеристика покупателя.
• Банковские реквизиты - явная характеристика покупателя.
• Наименование товара - явная характеристика товара.
• (?)Цена товара - похоже, что это характеристика товара. Отличается ли эта характеристика от цены в накладной?
• Единица измерения - явная характеристика товара.
• Номер накладной - явная уникальная характеристика накладной.
• Дата накладной - явная характеристика накладной.
• (?)Список товаров в накладной - список не может быть атрибутом. Вероятно, нужно выделить этот список в отдельную сущность.
• (?)Количество товара в накладной - это явная характеристика, но характеристика чего? Это характеристика не просто "товара", а "товара в накладной".
• (?)Цена товара в накладной - опять же это должна быть не просто характеристика товара, а характеристика товара в накладной. Но цена товара уже встречалась выше - это одно и то же?
• Сумма накладной - явная характеристика накладной. Эта характеристика не является независимой. Сумма накладной равна сумме стоимостей всех товаров, входящих в накладную.
• Наименование склада - явная характеристика склада.

В ходе дополнительной беседы с менеджером удалось прояснить различные понятия цен. Оказалось, что каждый товар имеет некоторую текущую цену. Эта цена, по которой товар продается в данный момент. Естественно, что эта цена может меняться со временем. Цена одного и того же товара в разных накладных, выписанных в разное время, может быть различной. Таким образом, имеется две цены - цена товара в накладной и текущая цена товара.

С возникающим понятием "Список товаров в накладной" все довольно ясно. Сущности "Накладная" и "Товар" связаны друг с другом отношением типа много-ко-многим. Такая связь, как мы отмечали ранее, должна быть расщеплена на две связи типа один-ко-многим. Для этого требуется дополнительная сущность. Этой сущностью и будет сущность "Список товаров в накладной". Связь ее с сущностями "Накладная" и "Товар" характеризуется следующими фразами - "каждая накладная обязана иметь несколько записей из списка товаров в накладной", "каждая запись из списка товаров в накладной обязана включаться ровно в одну накладную", "каждый товар может включаться в несколько записей из списка товаров в накладной", " каждая запись из списка товаров в накладной обязана быть связана ровно с одним товаром". Атрибуты "Количество товара в накладной" и "Цена товара в накладной" являются атрибутами сущности " Список товаров в накладной".

Точно также поступим со связью, соединяющей сущности "Склад" и "Товар". Введем дополнительную сущность "Товар на складе". Атрибутом этой сущности будет "Количество товара на складе". Таким образом, товар будет числиться на любом складе и количество его на каждом складе будет свое.

Теперь можно внести все это в диаграмму:

Рис. 9

Концептуальные и физические ER-модели

Разработанный выше пример ER-диаграммы является примером концептуальной диаграммы . Это означает, что диаграмма не учитывает особенности конкретной СУБД. По данной концептуальной диаграмме можно построить физическую диаграмму , которая уже будут учитываться такие особенности СУБД, как допустимые типы и наименования полей и таблиц, ограничения целостности и т.п. Физический вариант диаграммы, приведенной на Рис. 9 может выглядеть, например, следующим образом:

Рис. 10

На данной диаграмме каждая сущность представляет собой таблицу базы данных, каждый атрибут становится колонкой соответствующей таблицы. Обращаем внимание на то, что во многих таблицах, например, "CUST_DETAIL" и "PROD_IN_SKLAD", соответствующих сущностям "Запись списка накладной" и "Товар на складе", появились новые атрибуты, которых не было в концептуальной модели - это ключевые атрибуты родительских таблиц, мигрировавших в дочерние таблицы для того, чтобы обеспечить связь между таблицами посредством внешних ключей.

Легко заметить, что полученные таблицы сразу находятся в 3НФ.

Выводы

Реальным средством моделирования данных является не формальный метод нормализации отношений, а так называемое семантическое моделирование .

В качестве инструмента семантического моделирования используются различные варианты диаграмм сущность-связь (ER - Entity-Relationship ).

Диаграммы сущность-связь позволяют использовать наглядные графические обозначения для моделирования сущностей и их взаимосвязей.

Различают концептуальные и физические ER-диаграммы. Концептуальные диаграммы не учитывают особенностей конкретных СУБД. Физические диаграммы строятся по концептуальным и представляют собой прообраз конкретной базы данных. Сущности, определенные в концептуальной диаграмме становятся таблицами, атрибуты становятся колонками таблиц (при этом учитываются допустимые для данной СУБД типы данных и наименования столбцов), связи реализуются путем миграции ключевых атрибутов родительских сущностей и создания внешних ключей.

При правильном определении сущностей, полученные таблицы будут сразу находиться в 3НФ. Основное достоинство метода состоит в том, модель строится методом последовательных уточнений первоначальных диаграмм.

В данной главе, являющейся иллюстрацией к методам ER-моделирования, не рассмотрены более сложные аспекты построения диаграмм, такие как подтипы, роли, исключающие связи, непереносимые связи, идентифицирующие связи и т.п.

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

(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:

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

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

Модель сущность–атрибут–связь была предложена Петером Пин-Шен Ченов в 1976 г. На использовании разновидностей ER модели основано большинство современных подходов к проектированию баз данных (главным образом реляционных). Моделирование предметной области базируется на использовании графических диаграмм, включающих небольшое количество разнородных компонентов. В связи с наглядностью представления концептуальных схем баз данных ER-модели получили широкое распространение в CASE системах, поддерживающих автоматизированное проектирование реляционных баз данных.

Базовыми понятиями ER-модели являются сущность, атрибут и связь.

Сущность – это реальный или воображаемый объект, информация о котором представляет интерес. В диаграммах ER-модели сущность представляется в виде прямоугольника, содержащего имя сущности. При этом имя сущности – это имя типа, а не конкретного объекта – экземпляра этого типа. Каждый экземпляр сущности должен быть отличим от любого другого экземпляра той же сущности.

Связь – это графически изображаемая ассоциация, устанавливаемая между двумя сущностями. Эта ассоциация всегда является бинарной и мо­жет существовать между двумя разными сущностями или между сущнос­тью и ей же самой (рекурсивная связь). В любой связи выделяются два кон­ца (в соответствии с парой связываемых сущностей), на каждом из кото­рых указывается имя конца связи, степень конца связи (сколько экземпля­ров данной сущности связывается), обязательность связи (т. е. любой ли экземпляр данной сущности должен участвовать в данной связи).

Связь представляется в виде линии, связывающей две сущности или ведущей от сущности к ней же самой. При этом в месте “стыковки” связи с сущностью используются трехточечный вход в прямоугольник сущности, если для этой сущности в связи могут использоваться много экземпляров сущности, и одноточечный вход, если в связи может участвовать только один экземпляр сущности. Обязательный конец связи изображается сплош­ной линией, а необязательный – прерывистой линией.

Как и сущность, связь – это типовое понятие, все экземпляры обеих пар связываемых сущностей подчиняются правилам связывания. На рис. 1. приведен пример изображения сущностей и связи между ними. Данная диаграмма может быть интерпретирована следующим образом:

Каждый СТУДЕНТ учится только в одной ГРУППЕ;

Любая ГРУППА состоит из одного или более СТУДЕНТОВ.

Рис. 1. Связь между сущностями

На рис. 2 изображена сущность ЧЕЛОВЕК с рекурсив­ной связью, связывающей ее с ней же самой. Лаконичной устной трактовкой изображенной диаграммы является следующая:

Каждый ЧЕЛОВЕК является сыном одного и только одного ЧЕЛО­ВЕКА;

Каждый ЧЕЛОВЕК может являться отцом для одного или более ЛЮ­ДЕЙ (“ЧЕЛОВЕКОВ”).

Рис. 2. Рекурсивная связь

Атрибутом сущности является любая деталь, которая служит для уточ­нения, идентификации, классификации, числовой характеристики или вы­ражения состояния сущности. Имена атрибутов заносятся в прямоуголь­ник, изображающий сущность, под именем сущности и изображаются ма­лыми буквами:

Уникальным идентификатором сущности является атрибут, комбина­ция атрибутов, комбинация связей или комбинация связей и атрибутов, уникально отличающая любой экземпляр сущности от других экземпля­ров сущности того же типа. Это наиболее важные понятия ER-модели дан­ных. К числу более сложных элементов модели относятся следующие.

Связи “многие-со-многими”. Иногда бывает необходимо связывать сущ­ности таким образом, что с обоих концов связи могут присутствовать не­сколько экземпляров сущности (например, все члены кооператива сообща владеют имуществом кооператива). Для этого вводится разновидность связи “многие-со-многими”.

Уточняемые степени связи. Иногда бывает полезно определить возмож­ное количество экземпляров сущности, участвующих в данной связи (на­пример, служащему разрешается участвовать не более чем в трех проектах одновременно). Для выражения этого семантического ограничения разре­шается указывать на конце связи ее максимальную или обязательную сте­пень.

Каскадные удаления экземпляров сущностей. Некоторые связи бывают настолько сильными (конечно, в случае связи “один-ко-многим”), что при удалении опорного экземпляра сущности (соответствующего концу связи “один”) нужно удалить и все экземпляры сущности, соответствующие кон­цу связи “многие”. Соответствующее требование “каскадного удаления” можно сформулировать при определении сущности.

Домены. Как и в случае реляционной модели данных, бывает полезна возможность определения потенциально допустимого множества значений атрибута сущности (домена).

Эти и другие более сложные элементы модели данных сущность–связь делают ее более мощной, но одновременно несколько усложняют ее использование. Конечно, при реальном использовании ER-диаграмм для проектирования баз данных необходимо ознакомиться со всеми возмож­ностями.

Наиболее часто на практике ER-моделирование использу­ется на первой стадии проектирования базы данных. Его результатом, как правило, является концептуальная модель предметной области, выражен­ная в терминах ER-модели.

При переходе к следующему этапу – моделированию схемы БД – перед разработчиком возникает проблема выражения концептуальной модели предметной области в терминах применяемой модели данных (например, реляционной). Существует три подхода к решению этой про­блемы.

Первый подход состоит в ручном преобразовании концептуаль­ной модели предметной области в схему БД, выполняемом согласно мето­дикам, в которых достаточно четко оговорены все этапы такого преобра­зования.

Во втором подходе реализуется автоматизированная компиляция кон­цептуальной модели предметной области в схему БД (чаще всего реляци­онную). Известны два типа подхода:

подход, основанный на явном представлении концептуальной мо­дели предметной области как исходной информации для компиля­ции;

подход, ориентированный на построение интегрированных систем проектирования с автоматизированным созданием концептуальной модели предметной области на основе интервью с экспертами пред­метной области.

И в том, и в другом случае в результате создается реляционная схема базы данных в третьей нормальной форме.

Наконец, третий подход – это непосредственная работа с базой данных в семантической модели, т.е. применение СУБД, основанных на семанти­ческих моделях данных. При этом снова рассматриваются два варианта.

Первый вариант – обеспечение пользовательского интерфейса на основе семантичес­кой модели данных с автоматическим отображением конструкций в реляционную модель данных (это задача примерно такого же уров­ня сложности, как автоматическая компиляция концептуальной модели предметной области в схему БД).

Второй вариант – прямая реализация СУБД, основанная на какой-либо семантичес­кой модели данных.

Наиболее близко ко второму варианту находятся современные объект­но-ориентированные СУБД, модели данных которых по многим парамет­рам близки к семантическим моделям (хотя в некоторых аспектах они бо­лее мощны, а в некоторых – более слабы). Хотя в целом можно сказать, что этот подход еще не вышел за пределы исследовательских и экспери­ментальных проектов.

В настоящее время на рынке программного обеспечения появилось до­статочно много универсальных (не привязанных к какой-либо конкретной СУБД) пакетов автоматизированного проектирования БД, позволяющих производить концептуальное моделирование предметной области. В ос­нове практически всех систем такого рода лежит та или иная интерпрета­ция ER-модели. Такие системы являются реализацией второго из рассмот­ренных выше подходов. Одним из наиболее популярных программных продуктов в этой области является ERwin компании Platinum.

Модели данных

Способ отображения сущностей, атрибутов и связей на структуры данных определяется моделью данных. Существуют 4 основные модели данных – списки, реляционные базы данных, иерархические и сетевые структуры. Рассмотрим их подробнее.

Самый простой тип – это список – структура данных в виде линейной последовательности.

Древовидные иерархические структуры широко используются в повседневной человеческой деятельности. Иерархические модели данных базируются на использовании графовой и табличной форм пред­ставления данных. В графической диаграмме схемы базы данных вершина графа используется для интерпретации типов сущностей, а дуги – для интерпретации типов связей между типами сущностей. При реали­зации вершины представляются таблицами описаний экземпляров сущностей соответствующего типа. На рис. 3 показан пример иерархической древовидной структуры БД.

Рис. 3. Иерархическая древовидная структура БД

Основными внутренними ограничениями иерархической модели данных являются следующие:

– все типы связей должны быть функциональными, т.е. 1:1, 1:М, М:1;

– структура связей должна быть древовидной.

Результатом действия этих ограничений является ряд особен­ностей процесса структуризации данных в иерархической модели.

Древовидная структура, или дерево, – это связный неориенти­рованный граф, который не содержит циклов. Обычно при работе с деревом выделяют какую-то конкретную вершину, определяют ее как корень дерева и рассматривают особо – в эту вершину не заходит ни одно ребро. В этом случае дерево становится ориенти­рованным. Ориентация обычно определяется от корня.

Корневое дерево как ориентированный граф можно определить следующим образом:

– имеется единственная особая вершина, называемая корнем, в которую не заходит ни одно ребро;

– во все остальные вершины заходит только одно ребро, а ис­ходит произвольное количество ребер;

– нет циклов.

Иерархическая древовидная структура, ориен­тированная от корня, удовлетворяет следующим условиям:

– иерархия всегда начинается с корневого узла;

– на первом уровне иерархии может находиться только корне­вой узел;

– на нижних уровнях находятся порожденные (зависимые) узлы;

– каждый порожденный узел, находящийся на уровне L, свя­зан только с одним непосредственно исходным узлом (непосредст­венно родительским узлом), находящимся на более верхнем (L – 1)-м уровне иерархии дерева;

– каждый исходный узел может иметь один или несколько не­посредственно порожденных узлов, называемых подобными;

– доступ к каждому порожденному узлу выполняется через его непосредственно исходный узел;

– существует единственный иерархический путь доступа к узлу начиная от корня дерева (рис. 4).

Рис. 4. Иерархический путь доступа к узлу

Другими словами, иерархическая модель представления знаний (или дерево) – структура данных, в которой каждый узел имеет только одного “родителя”, т.е. господствующий узел (кроме самого верхнего узла) и неограниченное количество “потомков”, т.е. узлов, над которыми данный узел господствует.

Сетевые модели дан­ных также базируются на использовании графовой формы представления данных. Вершины графа используются для интер­претации типов сущнос­тей, а дуги – типов свя­зей. Сетевая модель представления знаний – структура данных, в которой каждый объект, в отличие от иерархического представления, может иметь более одного господствующего узла (рис. 5).

Рис. 5. Сетевая структура

В 70-х годах начали активно проводиться теоретические иссле­дования реляционной модели данных. С появлением персональных ЭВМ реляци­онные модели стали доминировать на рынке информационных систем. Реляционное представление знаний – представление знаний в виде отношений.

В соответствии с реляционной моделью данных данные представляются в виде совокупности таблиц, над которыми могут выполняться операции, формулируемые в терминах реляционной алгебры или реляционного исчисления.

Логическое проектирование

В предлагаемой методологии проектирования баз данных весь процесс разработки разделяется на три основные фазы: концептуальное, логическое и физическое проектирование. Логическое проектирование баз данных – это процесс конструирования общей информационной модели предприятия на основе отдельных моделей данных пользователей, которая является независимой от особенностей реально ис­пользуемой СУБД и других физических условий.

На предыдущем этапе получен набор локальных концептуальных моделей данных, отражающих представление пользователей о предметной среде. Однако эти модели могут содержать некоторые структуры данных, реализация которых в обычных типах СУБД будет затруднена. На этом эта­пе подобные структуры данных преобразуются в такую форму, которая не вызовет затруднений при их реализации в среде существующих СУБД. Может последовать замечание, что эти действия не являются элементом логического проектирования баз данных. Однако предлагаемая процедура заставляет разработчика более тщательно обдумывать смысл каждого элемента данных, что положительно сказывается на точ­ности отображения в модели особенностей того или иного предприятия. На данном этапе выполняются следующие действия:

1. Удаление связей типа M :N .

2. Удаление сложных связей.

3. Удаление рекурсивных связей.

4. Удаление связей с атрибутами.

5. Удаление множественных атрибутов.

6. Перепроверка связей типа 1:1.

7. Удаление избыточных связей.

1. Удаление связей типа M:N. Если в концептуальной модели присутствуют связи типа M :N (“многие-ко-мно­гим”), то их следует устранить путем определения некоторой промежуточной сущно­сти. Связь типа M :N заменяется двумя связями типа 1:М , устанав­ливаемыми со вновь созданной сущностью.

В качестве примера рассмотрим следующую M :N связь: газета печатает объявления об объектах, сдаваемых в аренду (рис. 6)

Рис. 6. M:N связь

С целью устранения этой связи мы определяем промежуточную сущность ОБЪЯВЛЕНИЕ и создаем две новые связи типа 1:М . В результате связь типа M :N будет заме­нена двумя связями (рис. 7).

Рис. 7. Связи типа 1: M

2. Удаление сложных связей. Сложной называется связь, существующая между тремя и больше типами сущно­стей. Если в концептуальной модели присутствует сложная связь, ее следует устранить с помощью промежуточной сущности. Сложная связь заменяет­ся необходимым количеством бинарных связей типа 1:М , устанавливаемых со вновь созданной сущностью. Например, тройная связь “Сдается внаем” (изображается ромбом) отражает от­ношения, существующие между оформляющим аренду работником компании, зе­мельным участком и арендатором (рис. 8).

Рис. 8. Сложная связь

Эту сложную связь можно упростить путем введения новой сущности и определения бинарных связей между нею и каждой из исходных сущностей сложной связи.

В нашем примере связь “Сдается внаем” можно устранить посредством введения новой слабой сущности с именем Соглашение. Вновь созданная сущность будет связана с исходными сущностями тремя новыми бинарными связями (рис. 9).

Рис. 9. Упрощение сложной связи

3. Удаление рекурсивных связей. Рекурсивными называются такие связи, в которых сущность некоторого типа взаимодействует сама с собой. Если концептуальная модель содержит рекурсивные связи, они должны быть устранены посредством определения неко­торой промежуточной сущности. Например, для отображения ситуации, когда один из работников руководит группой других работников, может быть установлена ре­курсивная связь типа “один-ко-многим” (1:М ).

4. Удаление связей с атрибутами. Если в концептуальной модели присутствуют связи, имеющие собственные атри­буты, они должны быть преобразованы путем создания новой сущности. Например, рассмотрим ситуацию, когда требуется фиксировать количест­во рабочих часов, отработанных временным персоналом каждого из отделений пред­приятия. Связь “Работает в” имеет атрибут с именем “Отработано часов”. Преобразуем связь “Работает в” в сущность с именем “Распределение по отделам”, которой назначим атрибут “Отработано часов”, после чего создадим две новых связи типа 1:М .

5. Удаление множественных атрибутов. Множественными называют атрибуты, которые могут иметь одновременно не­сколько значений для одного и того же экземпляра сущности. Если в концептуальной модели присутствует множественный атрибут, его следует преоб­разовать путем определения новой сущности. Например, для отображения ситуации, когда одно и то же отделение компании имеет несколько телефонных номеров, в концептуальной модели был определен множественный атрибут “Телефонный номер”, относящийся к сущности “Отделение компании”. Этот множественный атрибут сле­дует удалить, определив новую сущность “Телефон”, имеющую единственный простой атрибут “Телефонный номер”, и создав новую связь типа 1.

6. Перепроверка связей типа 1:1. В процессе определения сущностей могли быть созданы две различные сущности, которые на самом деле представляют один и тот же объект в предметной области приложения. Например, могли быть созданы две сущности “Отдел” и “Департамент”, ко­торые на самом деле представляют один и тот же тип объекта. Другими словами, имя “Отдел” является синонимом имени “Департамент”. В подобном случае следует объе­динить эти две сущности в одну. Если первичные ключи объединяемых сущностей различны, выберите один из них в качестве первичного, а другой укажите как аль­тернативный ключ.

7. Удаление избыточных связей. Связь является избыточной, если одна и та же информация может быть получена не только через нее, но и с помощью другой связи. Всегда следует стремиться созда­вать минимальные модели данных, и поэтому, если избыточная связь не является очевидно необходимой, ее следует удалять. Установить, что между двумя сущностя­ми имеется больше одной связи, довольно просто. Однако из этого еще не следует, что одна из двух связей обязательно является избыточной, поскольку обе они могут представлять различные объединения, реально существующие в организации.

При устранении избыточности доступа большое значение имеют временные пока­затели. Например, рассмотрим ситуацию, когда необходимо смоделировать связи между сущностями “Мужчина”, “Женщина” и “Ребенок”. Очевидно, что между сущностями “Мужчина” и “Ребенок” имеется два пути доступа: один – через непосредственную связь “ Является отцом” и другой – через связи “ Женат на” и “Является матерью”. На первый взгляд кажет­ся, что связь “ Является отцом” избыточна. Однако это утверждение может оказать­ся ошибочным по двум причинам. Во-первых, отец может иметь детей от предыду­щего брака, а мы моделируем только текущий брак отца (через связь 1:1). Во-вторых, отец и мать могут быть вообще не женаты или отец может быть женат на женщине, которая не является матерью данного ребенка (или же мать может быть замужем за мужчиной, который не является отцом ребенка). Поэтому все сущест­вующие взаимоотношения не могут быть смоделированы без использования связи типа “Является отцом” (рис. 10).

Рис. 10. Связь между сущностями “Мужчина”, “Женщина”, “Ребенок”

Похожая информация.

Модель "Сущность - связь"

ФИО

Байрамов Александр Мавлеевич

Место работы

МБОУ Средняя школа №6 г. Вязьма Смоленской области

Должность

Предмет

информатика и ИКТ

Эта страничка описывает и иллюстрирует использование модели «Сущность-связь» (entity-relationship model), введенной Питером Ченом (Peter Chen) в 1976 г. В этой статье Чен заложил основу модели, которая с тех пор расширялась и модифицировалась самим Ченом и многими другими. Кроме того, модель «Сущность-связь» вошла в состав множества CASE-инструментов, которые также внесли свой вклад в ее эволюцию. На сегодняшний день не существует единого общепринятого стандарта для модели «Сущность-связь», зато есть набор общих конструкций, которые лежат в основе большинства вариантов этой модели. Описанию этих общих конструкций и демонстрации их применения и посвящена данная глава. Символы, применяемые для графического представления модели «Сущность-связь», весьма различны. Мы обсудим не только традиционные символы, но и символы языка UML (Unified Model Language, унифицированный язык моделирования) - средства проектирования, завоевывающего все большую популярность среди программистов ООП и включающего в себя модель «Сущность-связь».

Ключевыми элементами модели «Сущность-связь» являются:

сущности

атрибуты

идентификаторы

связи

Сущности

Сущность (entity) - это некоторый объект, идентифицируемый в рабочей среде пользователя, нечто такое, за чем пользователь хотел бы наблюдать. Примерами сущностей могут служить СОТРУДНИК Мэри Доу, КЛИЕНТ 12345, ЗАКАЗ 1000, ПРОДАВЕЦ Джон Смит или ПРОДУКТ А4200. Сущности одного и того же типа группируются в классы сущностей (entity classes). Так, класс сущностей СОТРУДНИК является совокупностью всех сущностей СОТРУДНИК. В тексте книги классы сущностей обозначаются заглавными буквами.

Важно уяснить разницу между классом сущностей и экземпляром сущности. Класс сущностей - это совокупность сущностей, и описывается он структурой или форматом сущностей, составляющих этот класс. Экземпляр сущности (entity instance) представляет конкретную сущность, такую как КЛИЕНТ 12345; он описывается значениями атрибутов данной сущности. Обычно класс сущностей содержит множество экземпляров сущности. Например, класс КЛИЕНТ содержит множество экземпляров - по одному на каждого клиента, для которого имеется запись в базе данных. Пример класса сущностей и двух экземпляров сущности показан на рис. 1.

Рис. 1. КЛИЕНТ: пример сущности

Атрибуты

У сущностей есть атрибуты (attributes), или, как их иногда называют, свойства (properties), которые описывают характеристики сущности. Примерами атрибутов могут служить ИмяСотрудника, ДатаНайма и КодКвалификации. В тексте этого сайта атрибуты обозначаются как прописными, так и строчными буквами. В модели «сущность-связь» предполагается, что все экземпляры данного класса сущностей имеют одинаковые атрибуты.

Исходное определение модели «сущность-связь» включает в себя композитные атрибуты (composite attributes) и многозначные атрибуты (multi-valued attributes).

В качестве примера композитного атрибута можно привести атрибут Адрес, состоящий из группы атрибутов {Улица, Город, Штат, Индекс}. Примером многозначного атрибута может служить атрибут ИмяДоверенногоЛица сущности КЛИЕНТ, который может содержать имена нескольких доверенных лиц данного клиента.

Атрибут может быть одновременно и композитным, и многозначным - например композитный атрибут Телефон, состоящий из группы атрибутов {Код-Региона, МестныйНомер}, может быть многозначным, что позволит иметь в базе данных несколько телефонных номеров одного и того же лица. В большинстве реализаций модели «сущность-связь» однозначные композитные атрибуты игнорируются, и требуется, чтобы многозначные атрибуты (будь они составные или нет) преобразовывались в сущности, как будет показано ниже.

Идентификаторы

Экземпляры сущностей имеют идентификаторы (identifiers) - атрибуты, с помощью которых эти экземпляры именуются, или идентифицируются. Например, экземпляры сущностей класса СОТРУДНИК могут идентифицироваться по атрибутам НомерСоциальнойСтраховки, ТабельныйНомерСотрудника или ИмяСотрудника. Такие атрибуты, как Зарплата или ДатаНайма, вряд ли могут служить идентификаторами экземпляров сущностей класса СОТРУДНИК, поскольку обычно эти атрибуты не используются для однозначного указания на конкретного сотрудника. Подобно этому, сущности класса КЛИЕНТ могут идентифицироваться по атрибутам НомерКлиента или ИмяКлиента, а сущности класса ЗАКАЗ могут идентифицироваться по атрибуту НомерЗаказа.

Идентификатор экземпляра сущности состоит из одного или более атрибутов сущности. Идентификатор может быть уникальным (unique) либо неуникалъным (nonunique).

Если идентификатор является уникальным, его значение будет указывать на один и только один экземпляр сущности.

Если идентификатор является неуникальным, его значение будет указывать на некоторое множество экземпляров. ТабельныйНомерСотрудника является, скорее всего, уникальным идентификатором, а ИмяСотрудника - неуникальным (например, может быть несколько сотрудников по имени Джон Смит).

Идентификаторы, состоящие из нескольких атрибутов, называются композитными идентификаторами (composite identifiers). Примерами могут служить совокупности вида (КодРегиона, МестныйНомер}, (НазваниеПроекта, НазваниеЗадачи} и (Имя, Фамилия, ДобавочныйНомерТелефона}.

Связи

Взаимоотношения сущностей выражаются связями (relationships). Модель «сущность-связь» включает в себя классы связей и экземпляры связей. Классы связей (relationship classes) - это взаимоотношения между классами сущностей, а экземпляры связи (relationship instances) - взаимоотношения между экземплярами сущностей. У связей могут быть атрибуты.

Класс связей может затрагивать несколько классов сущностей. Число классов сущностей, участвующих в связи, называется степенью связи (relationship degree). Изображенная на рис. 2, а связь ПРОДАВЕЦ-ЗАКАЗ имеет степень 2, поскольку в ней участвуют два класса сущностей: ПРОДАВЕЦ и ЗАКАЗ. Связь РОДИТЕЛЬ на рис. 2; б имеет степень 3, так как в ней участвуют три класса сущностей: МАТЬ, ОТЕЦ и РЕБЕНОК. Связи степени 2 весьма распространены, их часто называют еще бинарными связями (binary relationships).

Рис.2. Различные степени связей: а - связь степени 2; б - связь степени 3

Три типа бинарных связей

На рис. 3 показаны три типа бинарных связей. В связи 1:1 («один к одному») одиночный экземпляр сущности одного типа связан с одиночным экземпляром сущности другого типа. На рис. 3, а связь СЛУЖЕБНЫЙ_АВТОМОБИЛЬ связывает одиночную сущность класса СОТРУДНИК с одиночной сущностью класса АВТОМОБИЛЬ. В соответствии с этой диаграммой, ни за одним сотрудником не закреплено более одного автомобиля, и ни один автомобиль не закреплен более чем за одним сотрудником.

Рис. 3. Три типа бинарных связей: а - бинарная связь 1:1; б - бинарная связь 1:N; в - бинарная связь N:М; г- представление связи с помощью разветвлений

На рис. 3, б изображен второй тип связи, 1:N («один к N» или «один ко многим»). В этой связи, которая называется ОБЩЕЖИТИЕ-ЖИЛЕЦ, единичный экземпляр сущности класса ОБЩЕЖИТИЕ связан со многими экземплярами сущности класса СТУДЕНТ. В соответствии с этим рисунком, в общежитии проживает много студентов, но каждый студент живет только в одном общежитии.

Позиция, в которой стоят 1 и N, имеет значение. Единица стоит на той стороне связи, где располагается ОБЩЕЖИТИЕ, а N стоит на той стороне связи, где располагается СТУДЕНТ. Если бы 1 и N располагались наоборот, и связь записывалась бы как N:l, получилось бы, что в общежитии живет один студент, причем каждый студент живет в нескольких общежитиях. Это, разумеется, не так.

На рис. 3, в показан третий тип бинарной связи, N:M (читается «N к М» или «многие ко многим»). Эта связь называется СТУДЕНТ-КЛУБ, и она связывает экземпляры сущностей класса СТУДЕНТ с экземплярами сущностей класса КЛУБ. Один студент может быть членом нескольких клубов, а в одном клубе может состоять много студентов.

Числа внутри ромба, символизирующего связь, обозначают максимальное количество сущностей на каждой стороне связи. Эти ограничения называются максимальными кардинальными числами, а совокупность из двух таких ограничений для обеих сторон связи называется максимальной кардинальностью (maximum cardinality) связи. Например, о связи, изображенной на рис. 3, б, говорят, что она обладает максимальной кардинальностью 1:N. Кардинальные числа могут иметь и другие значения, а не только 1 и N. Например, связь между сущностями БАСКЕТБОЛЬНАЯ_КОМАНДА и ИГРОК может иметь кардинальность 1:5, что говорит нам о том, что в баскетбольной команде может быть не более пяти игроков.

Связи трех типов, представленных на рис. 3, называются иногда связями типа «ИМЕЕТ», или связями обладания (HAS-A relationships). Такой термин используется потому, что одна сущность имеет (has) связь с другой сущностью. Например: сотрудник имеет автомобиль, студент имеет общежитие, клуб имеет студентов.

Схемы, изображенные на рис. 3, называются диаграммами «Сущность-связь», или ER-диаграммами (entity-relationship diagrams, ER-diagrams). Такие диаграммы стандартизированы, но не слишком жестко. В соответствии с этим стандартом, классы сущностей обозначаются прямоугольниками, связи обозначаются ромбами, а максимальное кардинальное число каждой связи указывается внутри ромба. Имя сущности указывается внутри прямоугольника, а имя связи указывается рядом с ромбом Хотя в некоторых ER-диаграммах имя связи указывается внутри ромба, получающаяся при этом диаграмма может выглядеть ужасно, поскольку ромбы приходится делать большого размера и вне масштаба, чтобы в них поместилось имя связи. Чтобы избежать этого, имена связей иногда пишут над ромбом. Когда имя помещается внутрь или поверх ромба, кардинальность связи изображается с помощью разветвлений на линиях, соединяющих сущность (или сущности) с множественной стороной связи. На рис. 3, г показаны связи ОБЩЕЖИТИЕ-ЖИЛЕЦ и СТУДЕНТ-КЛУБ с такими разветвлениями.

Как мы уже говорили, максимальная кардинальность показывает максимальное число сущностей, которые могут участвовать в связи. Каково же минимальное число таких сущностей, приведенные диаграммы не сообщают. Например, рис. 3, б показывает, что студент может проживать максимум в одном общежитии, однако из него не ясно, обязан ли студент проживать в каком-либо общежитии.

Для указания минимальной кардинальности (minimum cardinality) существует несколько способов. Один из них, продемонстрированный на рис. 4.

Рис. 4. Связь с указанной минимальной кардинальностью

Этот способ заключается в следующем: чтобы показать, что сущность обязана участвовать в связи, на линию связи помещают перпендикулярную черту, а чтобы показать, что сущность может (но не обязана) участвовать в связи, на линию связи помещают овал. Соответственно, рис. 4 показывает, что сущность ОБЩЕЖИТИЕ должна быть связана как минимум с одной сущностью СТУДЕНТ, однако сущность СТУДЕНТ не обязана иметь связь с сущностью ОБЩЕЖИТИЕ. Полный набор накладываемых на связь ограничений состоит в том, что ОБЩЕЖИТИЕ имеет минимальное кардинальное число, равное единице, и максимальное кардинальное число, равное «многим» сущностям СТУДЕНТ. СТУДЕНТ имеет минимальное кардинальное число, равное нулю, и максимальное кардинальное число, равное одному экземпляру сущности ОБЩЕЖИТИЕ.

Может существовать связь между сущностями одного и того же класса. Например, для сущностей класса СТУДЕНТ может быть определена связь СОСЕД_ПО_КОМНАТЕ. Такая связь показана на рис. 5, а, а на рис. 5, б изображены экземпляры сущностей, охваченных этой связью. Связи между сущностями одного и того же класса называются иногда рекурсивными связями (recursive relationships).

Рис.5 Рекурсивная связь

Аннотация: В настоящей лекции рассматриваются определение предметной области для хранилищ данных, метод моделирования "сущность-связь", нормальные формы отношений, процесс нормализации сущностей модели "сущность-связь", приводятся примеры построения диаграмм "сущность-связь".

Цель лекции

Изучив материал настоящей лекции, вы будете знать:

• определение предметной области базы данных
• что представляет собой базы данных;
• основные конструкции и элементы логической модели базы данных;
• что собой представляют шесть нормальных форм отношений ;
• способы приведения отношений к нормальным формам;

и научитесь:

• различать основные понятия предметной области : объект (сущность) , ядро предметной области , ситуация, состояние предметной области ;
• читать диаграммы "сущность-связь" .
• строить нормальные формы в модели "сущность-связь".

Введение

Для логического проектирования реляционных ХД применяются следующие методики.

• Метод моделирования "сущность-связь" (ER modeling) дает абстрактную модель предметной области сущности (entities), взаимосвязи (relationships) между сущностями и атрибуты (attributes) для представления свойств сущностей и взаимосвязей.
• Метод многомерного моделирования ( Dimensional modeling) дает абстрактную модель предметной области , используя следующие основные понятия: показатели или метрики (measures), факты (facts) и измерения (dimensions).
• Методы моделирования временных данных ( Temporal data modeling ) дают абстрактную модель фрагмента предметной области , представляющего временные ряды данных, и используют следующие основные понятия: временные метки (timestamps), временной ряд ( time series ), дата, диапазон дат, классы.
• Метод моделирования "свод данных" (Data Vault) дает абстрактную модель фрагмента предметной области , основываясь на математических принципах нормализации отношений , и использует следующие основные понятия: сущности-концентраторы ( Hub Entities ), связывающие сущности ( Link Entities ), сущности-сателлиты ( Satellite Entities ),

В настоящей лекции мы рассмотрим метод моделирования " сущность-связь ".

Понятие предметной области и архитектура данных

Понятие предметной области

Основным назначением информационных систем (ИС), в том числе и систем складирования данных, является оперативное обеспечение пользователя информацией о внешнем мире путем реализации вопросно-ответного отношения . Вопросно-ответные отношения , получая интерпретацию во внешнем мире (мире вне ИС), позволяют выделить для ИС определенный его фрагмент - предметную область , который и будет воплощен в системе. Информация о внешнем мире представляется в ИС в форме данных. Это ограничивает возможности смысловой интерпретации информации и конкретизирует семантику ее представления в ИС. Совокупность этих выделенных данных для ИС образует логическую модель предметной области , описывающие ее состояние с определенной точностью.

Важно понимать, что логическая модель предметной области создается на этапе анализа требований к ИС и не содержит предположений о технологии реализации хранилища или базы данных.

Оперируя терминами "данные" и "вопросы", вопросно-ответное отношение можно представить в виде таблицы, столбцами которой являются элементы данных, а строками - вопросы. Каждая ячейка такой таблицы имеет логическое значение 1, если вопрос использует этот элемент данных, или 0 - в противном случае.

Понятие предметной области является одним из базовых понятий информатики и не имеет точного определения. Его использование в контексте ИС предполагает существование устойчивой во времени соотнесенности между именами, понятиями и определенными реалиями внешнего мира, не зависящей от самой ИС и ее круга пользователей. Таким образом, введение понятия предметной области ограничивает и делает обозримым пространство информационного поиска в ИС, и позволяет выполнять запросы за конечное время.

Совокупность реалий (объектов) внешнего мира - объектов, о которых можно задавать вопросы, - образует объектное ядро предметной области . Невозможно получить в ИС ответ на вопрос о том, что ей неизвестно.

Термин "объект" является первичным, неопределяемым понятием. Синонимами термина "объект" являются "реалия", "сущность", "вещь". Отметим, что термин "сущность" понимается далее несколько уже, как компонент определенной . Выделяемые в предметной области объекты превращаются аналитиками (а не проектировщиками) в сущности. При этом сущность предметной области понимается как результат абстрагирования реального объекта путем выделения и фиксации его свойств .

На рис. 6.1 представлен один из подходов к классификации объектов предметной области .

Рис. 6.1.

Примерами сущностей (с точки зрения логической модели предметной области ) или объектов (с точки зрения внешнего мира по отношению к ИС) являются: студент, группа студентов, аудитория для занятий, время занятий и. т. д.

С объектами связано две проблемы - идентификация и адекватное описание. Для идентификации используют имя . При этом предполагается, что происходит отказ от его смысла, который присущ естественному языку. Используется только указательная функция имени. Имя - это прямой способ идентификации объекта . К косвенным способам идентификации объекта относят его свойства в их понимании как характеристики или признака.

Объекты взаимодействуют между собой через свои свойства, что порождает ситуации. Ситуации – это взаимосвязи, выражающие взаимоотношения между объектами . Ситуации в предметной области описываются посредством высказываний о предметной области с использованием исчисления высказываний и исчисления предикатов, т.е. формальной, математической логики. Например, высказывание "Программист, менеджер есть служащие компании" описывает отношение включения. Таким образом, вся информация об объектах и сущностях предметной области описывается с помощью утверждений на естественном языке.

Методы математической логики позволяют формализовать эти утверждения и представить их в виде, пригодном для анализа.

Пример .

Рассмотрим высказывание: "Студент Иванов А.А, родился в 1992 году". Оно выражает следующие свойства объекта "Иванов А.А.":

• в явном виде - год рождения;
• в неявном виде – принадлежность к студентам.

Первое свойство устанавливает связь между парами объектов "Иванов А.А." и "год рождения", а второе свойство устанавливает связь между парами объектов "Иванов А.А." и "множество студентов". Формализация этого высказывания представляется как результат присваивания значений переменных, входящих в следующие предикаты:

РОДИЛСЯ (Иванов А.А., 1982)

ЯВЛЯЕТСЯ СТУДЕНТОМ (Иванов А.А.)

Отметим, что в семантике естественных языков ситуация и взаимосвязь считаются почти синонимами. Ситуация содержит высказывание об объектах предметной области , которому можно приписать некоторую оценку истинности и представить в виде предиката после введения переменных. Таким образом, совокупность высказываний о предметной области можно трактовать как определение информационного пространства для ИС.

На рис. 6.2 представлен один из подходов к классификации ситуаций в рамках предметной области .

Различают статические и динамические ситуации. Примерами статических ситуаций являются такие ситуации, как "иметь цвет", "иметь возраст" и т.д. Примерами динамических ситуаций являются такие ситуации, как "создать механизм", "выпечь хлеб" и т.д.

Обратите внимание на то, что ситуация также может представлять собой объект и обладать свойствами. Подобная коллизия порождает неоднозначность при моделировании предметной области .

Приведенная выше классификация вводит в предметную область два важных аспекта – пространство и время, причем время понимается и как момент события, и как интервал между событиями. Предметная область существует в пространстве и во времени, т.е. ей присущи, как и реальному миру, временные и пространственные отношения и связи. Следует отличать реальное время внешнего мира и его отражение в ИС и в источниках информации. В ИС взаимосвязи, зависящие от времени, фиксируются только после их регистрации. Таким образом, предметная область в каждый конкретный момент времени представляет собой выделенную совокупность определенных объектов и ситуаций, называемую состоянием предметной области (или снимком) .

Таким образом, предметная область - это целенаправленная первичная трансформация картины внешнего мира в некоторую умозрительную картину, определенная часть которой фиксируется в ИС в качестве алгоритмической модели фрагмента действительности .

Понятие предметной области было введено в начале 80-х годов прошлого века, когда учеными в области ИС была осознана необходимость использовать семантические модели для представления информации в компьютерных системах. Так же, как требования к компьютерной системе формируются средствами естественного языка, так и информация в компьютерных системах представляется средствами особого языка с определенной семантикой. Такой подход впервые был представлен П. Ченом в 1976 году.

Примером классической предметной области для создания систем складирования данных и, следовательно, для ХД является задача анализа продаж компании. В качестве объектов этой предметной области можно выделить следующие: "менеджер продаж", "товар", "склад", "офис продаж", "покупатель". В качестве ситуаций – "продать товар", "купить товар", "отгрузить товар со склада", "доставить товар".

Архитектура данных предметной области

ХД является предметно-ориентированной, интегрированной, постоянной во времени коллекцией исторических данных, используемой различными группами пользователей для поддержки принятия решений или анализа данных. Информация в компьютерных системах, в том числе и в ХД, представляется в виде элементов данных (items). Одно из основных положений концепции ХД состоит в очистке, фильтрации, преобразовании, суммировании и агрегации данных, а затем размещении их в некоторой структуре для обеспечения информационных потребностей пользователей. Определение такой структуры является одной из основных задач логического моделирования ХД.

Одной из первых задач проектировщика ХД является определение архитектуры данных. Архитектура данных - это принципы субъективного представления информации в виде данных в рамках модели предметной области . При построении архитектуры данных проектировщик ХД определяет элементы данных, их свойства и взаимосвязи между ними. Одним из ключевых моментов построения архитектуры данных является степень детализации информации при преобразовании ее в элементы данных. Процесс такого преобразования называют структуризацией данных .

Для данных OLTP-систем решение вопросов, связанных с уровнем детализации данных, не является столь важным, как в системах складирования данных. В БД OLTP-систем данные обычно детально структурированы. Для представления данных в ХД проектировщик должен специально решить вопрос об уровне структуризации данных, исходя из требований к системе складирования данных. Решение этого вопроса весьма важно, поскольку при агрегации и суммировании данных некоторые диапазоны данных из подающей OLTP-системы могут быть не представлены в ХД. Например, ХД телекоммуникационной компании может содержать оплату за пользование телефоном, просуммированную по минутам, а подающая система хранит такие данные по секундам.

Уровень структуризации (детализации или гранулированности) данных (Data granularity ) является одной из самых важных характеристик ХД. Уровень структуризации данных - это степень детализации хранимых данных, оптимальная с точки зрения решения информационно-аналитических задач в рамках предметной области ХД .

Грубо говоря, уровень структуризации данных определяет количество запросов, на которые можно получить ответы в системе складирования данных. Если в ХД поддерживается высокий уровень структуризации данных, то система поддерживает практически любой запрос в рамках предметной области ХД. В примере, приведенном выше, невозможно получить ответ на вопрос: сколько абонент Иванов А.А. заплатил за пять секунд разговора первого января 2009 года.

Поддержка высокого уровня структуризации данных приводит к необходимости хранить и сопровождать большие объемы данных, что может отрицательно сказываться на производительности системы складирования данных , в частности, на времени ответа на запрос. С другой стороны, низкий уровень структуризации данных приводит к тому, что система складирования данных может отвечать на строго ограниченный круг запросов. Поэтому одной из задач проектировщика ХД на уровне логического моделирования является принятие решения об оптимальном уровне структуризации данных в ХД.

Структуризация данных предполагает разбиение всего набора данных на определенные классы с целью дальнейшей детализации внутри выделенного класса. Для ХД характерны три основных вида данных (класса).

• Фактические данные (Real-time data) представляют собой текущее состояние количественных и качественных показателей деятельности организации. Источником таких данных являются обычно OLTP-системы. Таким данным присущ высокий уровень структуризации. Для того чтобы использовать такие данные в ХД, их нужно предварительно обработать с помощью процедур очистки.
• Производные данные (Derived data) представляют собой данные, которые получены в результате суммирования, агрегации и усреднения фактических данных. В зависимости от задач анализа такие данные могут быть либо детальными, либо итоговыми.
• Консолидированные данные (Reconciled data) - это фактические данные, которые были очищены и представляют собой интегрированный источник данных для решения задач анализа. Основное требование к таким данным - их согласованность (consistency).

Понятие предметной области и хранилища данных

Понятие предметной области используется практически при проектировании и разработке всех классов информационных систем с базами и хранилищами данных. Предметная область определяет ту часть реального мира, которая будет моделироваться и реализоваться в системе. Предметная область определяет наиболее общие вытекающие из ее семантики критерии и требования к системе.

ХД по определению есть предметно-ориентированная электронная коллекция, т.е. оно изначально ориентировано на определенные направления деятельности организации, предметную область , - например, такие как производство или продажа.

Вопросы, с которыми пользователи обращаются к ХД, носят, как правило, стратегический и более обобщенный характер, чем в OLTP-системах. Ответы на них предполагают агрегацию и суммирование данных по различным направлениям деятельности организации. Это требует от систем с ХД ориентации на конкретные предметные области деятельности организации.

Предметные области в системах с ХД формируются в соответствии с направлениями деятельности организации. Чтобы определить список предметных областей для таких систем, необходимо определить основные виды деятельности организации - например, продажи, производство, клиенты и т.д.

Для выделения предметных областей в ХД часто используется так называемая методика "правило SW1", а именно ответы на вопросы: когда (when), где (where), кто (who), что (what), почему (why) и как (how) – по отношению к видам деятельности организации (интересы бизнеса). Например, при ответе на вопрос "кто" интересы бизнеса могут охватывать следующие объекты: "покупатели", "сотрудники", "поставщики", "менеджеры", "партнеры по бизнесу" и т. д.

После построения списка потенциальных предметных областей для систем с ХД обычно выполняют их дальнейшую детализацию путем декомпозиции каждой предметной области . В результате может быть получен список предметных областей , наиболее полно представляющий деятельность организации. При этом важно определить взаимоотношения между выделенными предметными областями , что является важным для определения измерений при многомерном моделировании ХД.

Отметим, что при решении задач анализа и, следовательно, при разработке BI-систем наиболее перспективным подходом для определения предметной области является изучение бизнес-процессов организации, а не функции, как в случае OLTP-систем.

Далее рассмотрим метод моделирования "сущность-связь". Этот метод используется для представления предметной области в виде ее логической модели. Применение метода создает модель предметной области , не зависимую от реализации. Метод применяется как при моделировании предметных областей OLTP-систем, так и при моделировании предметных областей BI-систем. Знание этого метода помогает проектировщику ХД быстрее установить логические связи между моделями БД OLTP-систем масштаба организации и моделями ХД BI-систем.

Моделирование методом "сущность-связь"

Основные понятия модели "сущность-связь"

Результатом моделирования методом "сущность-связь", или ER-моделирования, является ER-модель. ER-модель представляется с помощью ER-диаграмм , которые являются графической нотацией для абстрагирования данных в виде сущностей, взаимосвязей и атрибутов. Таким образом, семантика предметной области представляется в ER-модели в терминах субъективных средств описания – сущностей, атрибутов, идентификаторов сущностей, супертипов, подтипов и т.д.

Сущность предметной области является результатом абстрагирования реального объекта путем выделения и фиксации набора его свойств . Таким образом, сущность представляет класс объектов, который является результатом абстрагирования реального объекта. Обычно они обозначаются именем существительным естественного языка.

Сущность описывается с помощью данных, именуемых свойствами или атрибутами (attributes) сущности. Как правило, атрибуты являются определениями в высказывании о сущности и обозначаются именами существительными естественного языка.

Сущности вступают в связи друг с другом через свои атрибуты. Каждая группа атрибутов, описывающих одно реальное проявление сущности, представляет собой экземпляр сущности (instance). Иными словами, экземпляр сущности – это реализации сущности, отличающиеся друг от друга и допускающие однозначную идентификацию . Именование сущности в единственном числе облегчает в дальнейшем чтение модели. Фактически, имя сущности дается по имени ее экземпляра.

Одним из основных компьютерных способов распознавания сущностей в ИС является присвоение сущностям идентификаторов (Entity identifier). Часто идентификатор сущности называют ключом . Задача выбора идентификатора сущности является семантически субъективной задачей. Поскольку сущность определяется набором своих атрибутов, для каждой сущности целесообразно выделить такое подмножество атрибутов, которое однозначно идентифицирует данную сущность.

Некоторые сущности имеют естественные идентификаторы. Например, естественным идентификатором счета-фактуры является его номер. Идентификаторы сущности могут быть составными - состоящими из нескольких атрибутов, и атомарными - состоящими из одного атрибута сущности .

Уникальный идентификатор сущности - это атрибут сущности, позволяющий отличать одну сущность от другой . Если сущность имеет несколько уникальных идентификаторов , так называемых возможных ключей, то проектировщик должен выбрать первичный ключ сущности .

Различают однозначные и многозначные атрибуты. Однозначными являются атрибуты, которые в пределах конкретного экземпляра сущности имеют только одно значение. В противном случае они считаются многозначными .

Важным моментом изучения модели предметной области проектировщиком является выделение многозначных атрибутов сущности . Это связано с тем, что реляционная модель не поддерживает многозначных атрибутов и они должны быть разрешены на последующих стадиях проектирования.

Каждый атрибут имеет домен (domain). Домен - это выражение, которое определяет значения, разрешенные для данного атрибута . Иными словами, домен - это область значений атрибута. Для каждого атрибута сущности должен быть определен домен . На уровне логического моделирования данных назначение домена атрибуту носит общий характер. Например, атрибут текстовый, числовой, бинарный, дата или "не определен". В последнем случае аналитик должен дать описание домена . На последующих стадиях тип домена конкретизируется, смысл понятия домена в физической модели ХД уже, чем его может понимать аналитик. Это связано с тем, что в рамках физической модели домен реализуется посредством механизма ограничения домена , а СУБД не понимает неопределенных доменов .

Сущности не существуют отдельно друг от друга. Между ними имеются реальные отношения (Relationship), которые должны быть отражены в модели предметной области . При выделении отношений акцент делается на фиксацию связей и их характеристик. Отношение (связь) представляет собой соединение (взаимоотношение) между двумя или более сущностями . Каждая связь реализуется через значения атрибутов сущностей . Обычно связь обозначается глаголом. Каждая связь также должна иметь свой уникальный идентификатор связи .

В реляционной модели отношения реализуются только через ограничение целостности по внешнему ключу. Поэтому проектировщик реляционного ХД должен проконтролировать, чтобы связь между сущностями осуществлялась через точно указанные атрибуты, которые будут определять уникальный ключ связи. Выбор ключей сущностей - одно из важнейших проектных решений, которое предстоит сделать проектировщику при переходе к физической модели базы данных.

Связи характеризуются степенью связи и классом принадлежности сущности к связи. Степень (мощность) связи – это отношение числа сущностей, участвующих в образовании связи . Например, "один к одному", "один ко многим", "многие ко многим". На уровне логической модели допускается неопределенная или неразрешенная связь. Класс принадлежности сущности - это характер участия сущности в связи . Различают обязательные и необязательные классы принадлежности сущности к связи. Обязательным является такой класс принадлежности , когда экземпляры сущности участвуют в установлении связи в обязательном порядке. В противном случае сущность принадлежит к необязательному классу принадлежности . Для необязательного класса принадлежности сущности степень связи может быть равна нулю, т.е. экземпляр сущности можно связать с 0, 1 или несколькими экземплярами другой сущности. Для обязательного класса принадлежности степень связи не может равняться нулю.

Отношения , связывающие сущность саму с собой, называются рефлексивными . Типичным примером рефлексивных отношений является определение структуры подчиненности в отношении "Сотрудники". Рефлексивные отношения чаще всего отражают иерархические отношения внутри структуры данных. Они порождают ряд проблем проектирования, о которых речь пойдет позже

С точки зрения отношений различают слабые сущности ( weak ). Слабые сущности – это сущности, которые не могут присутствовать в базе данных, пока не существует связанного с ней экземпляра другой сущности . Примером такой сущности является заказ, который не может существовать без клиента. Слабые сущности имеют обязательный класс принадлежности , и степень связи такой сущности не может равняться нулю. Связь "заказ-клиент" является обязательной.

Выявление слабых сущностей и связанных с ними обязательных отношений необходимо для обеспечения целостности и согласованности данных. Так, например, неизвестному клиенту невозможно приписать заказ.

Иногда выделенная сущность несет в себе отношение включения или отношение "часть-целое". При этом существует некоторый атрибут, значения которого порождают разбиение множества экземпляров сущности на непересекающиеся подмножества - категории сущности . Категории сущности называют подтипами и выделяют в подчиненную в рамках отношения сущность, которая является категорией исходной сущности. Из исходной сущности выделяются общие для полученных категорий атрибуты, и таким образом выделяется сущность, которая становится супертипом . За выделенной сущностью- супертипом обычно оставляют наименование исходной сущности, хотя ее семантический смысл меняется.

Супертип с порожденными им подтипами является примером так называемой составной сущности . Составная сущность является логической конструкцией модели для представления набора сущностей и связей между ними как единого целого.

Пример. Сущность "автомобиль" можно разбить на следующие подтипы : автомобили с приводом на два колеса, автомобили с приводом на четыре колеса, автомобили с переключаемым приводом.

Для проектировщика важно знать, что все экземпляры сущности-супертипа относятся только к одному из ее подтипов . Наличие в модели подтипов и супертипов усложняют проектирование и создают определенные трудности в реализации. Поэтому важно на ранней стадии проектирования установить, является ли наличие супертипов в модели необходимым.

Для этого необходимо предпринять следующие действия:

• установить, много ли одинаковых свойств имеют различные подтипы . Следует помнить, что чем меньше подтипы похожи друг на друга, тем больше вероятность введения супертипа ;
• или найти экземпляр сущности , который можно обоснованно включить в более чем один подтип . Поскольку это противоречит определению супертипа , предлагаемое разбиение недопустимо.