Loading...

Modele danych


Modele danych - bazy danych.


Rozróżnia się trzy główne typy (lub generacje) modeli danych:

  1. Proste modele danych. Dane zorganizowane są w strukturę rekordów zgrupowanych w plikach. Głównymi dostępnymi operacjami są operacje na rekordach (ewentualnie na ich poszczególnych polach). Z tego rodzaju modelem danych mieliśmy do czynienia dotąd na ćwiczeniach.

  2. Klasyczne modele danych. Należą do nich modele hierarchiczne, sieciowe i relacyjne. Modele relacyjne stanowią najbardziej popularną obecnie podstawę architektur systemów baz danych.

  3. Semantyczne modele danych. Semantyka to inaczej znaczenie. Klasyczne modele danych nie dostarczają łatwego sposobu odczytania informacji o semantyce danych, stąd podejmuje się próby stworzenia innych modeli, uzupełniających ten brak. Przykładem częściowej realizacji tego programu są obiektowe modele danych.

Hierarchiczny model danych

Hierarchiczny model danych jest pewnym rozszerzeniem modelu prostego, opartego na rekordach składających się z pól i zgrupowanych w plikach. W schemacie hierarchicznym wprowadza się typy rekordów i związki nadrzędny-podrzędny pomiędzy nimi.

Definicja danych

Typ rekordu to nazwana struktura danych, złożona ze zbioru nazwanych pól; każde pole służy do zapisu pojedynczego atrybutu obiektu opisywanego przez rekord, i charakteryzuje się określonym typem danych, np. liczba całkowita, napis, data, itp. Na ogół jedno z pól danego typu rekordu wyróżnia się jako klucz, tj. unikalny identyfikator rekordu wśród rekordów danego typu (często przydzielany dość arbitralnie, podobnie jak np. nr albumu studenta lub nr PESEL w ewidencji ludności) oraz zakłada się uporządkowanie rekordów wg. wartości jednego z pól (zwykle klucza, choć niekoniecznie). 
Relacja nadrzędny-podrzędny: typy rekordów tworzą strukturę drzewa, tj. każdy typ rekordu (z wyjątkiem najwyższego w hierarchii, tzw. korzenia -- root) związany jest z dokładnie jednym typem nadrzędnym. Zarazem każdy określony rekord typu podrzędnego jest związany z określonym rekordem właściwego typu nadrzędnego.

Operowanie danymi

Typowe operacje na danych w tym modelu to wyszukiwanie rekordów określonego typu, podrzędnych względem danego rekordu, i spełniających warunki dotyczące zawartości określonych pól; usuwanie lub dodawanie rekordów i edycja ich pól. Realizowane są poprzez funkcje lub procedury pisane w językach programowania o charakterze zazwyczaj proceduralnym, np. C.

Integralność danych

Podstawowe warunki integralności wynikają z samej definicji struktury danych modelu:

  • Każdy rekord (z wyjątkiem korzenia) musi być powiązany z rekordem nadrzędnym właściwego typu; a więc np. usunięcie rekordu nadrzędnego wiąże się z usunięciem wszystkich względem niego podrzędnych. Nie można wstawić rekordu bez powiązania go z rekordem nadrzędnym.

  • Zawartość każdego pola rekordu musi odpowiadać typowi danych z definicji danego typu rekordu.

Itp.

Widać, że model hierarchiczny ma wiele wspólnego ze strukturą systemu plików.

Sieciowy model danych

Sieciowy model danych w ogólnym zarysie niewiele odbiega od hierarchicznego. W miejsce związku nadrzędny-podrzędny pomiędzy rekordami wprowadza się w nim tzw. typ kolekcji (set), który jest złożonym typem danych pola zawierającym odniesienia do innych rekordów określonego typu. Tzn. określenie typu kolekcji polega na podaniu typu rekordu-,,właściciela'' i typu rekordów-elementów kolekcji (oraz ew. klucza porządkowania elementów). Operowanie danymi ma też charakter proceduralny: typowe operacje to wyszukiwanie rekordu na podstawie zawartości pól i/lub przynależności do danego wystąpienia typu kolekcji, i dokonywanie modyfikacji bieżącego rekordu.

Warunki integralności danych, poza oczywistymi już więzami dotyczącymi zgodności zawartości pól rekordu z określeniem typu rekordu i unikalności pól kluczowych, mogą być formułowane w terminach wymogu przynależności rekordu do jakiegoś wystąpienia określonego typu kolekcji.

Relacyjny model danych

Relacyjny model danych został opracowany przez E. F. Codda w latach 70-80, i od mniej więcej połowy lat 80 stał się podstawą architektury większości popularnych SZBD. Naszkicuję tu dość pobieżnie teoretyczne zasady modelu. Należy przy tym pamiętać, że w realnych implementacjach teoria ta bywa traktowana dość luźno tzn. jej zasady niekoniecznie są w pełni przestrzegane czy implementowane. Stąd omówienie to będzie raczej powierzchowne, ze względów praktycznych skupimy się w dalszym ciągu wykładu raczej na realnych implementacjach modelu poprzez język SQL.

Definicja danych

Model relacyjny oparty jest na tylko jednej podstawowej strukturze danych -- relacji. Pojęcie relacji można uważać za pewną abstrakcję intuicyjnego pojęcia tabeli, zbudowanej z wierszy i kolumn, w której na przecięciu każdej kolumny z każdym wierzem występuje określona wartość. Baza danych jest zbiorem relacji, o następujących własnościach:

  • Każda relacja w bazie danych jest jednoznacznie określona przez swoją nazwę.

  • Każda kolumna w relacji ma jednoznaczną nazwę (w ramach tej relacji).

  • Kolumny relacji tworzą zbiór nieuporządkowany. Kolumny nazywane bywają również atrybutami.

  • Wszystkie wartości w danej kolumnie muszą być tego samego typu. Zbiór możliwych wartości elementów danej kolumny nazywany bywa też jej dziedziną.

  • Również wiersze relacji tworzą nieuporządkowany zbiór; w szczególności, nie ma powtarzających się wierszy. Wiersze relacji nazywa się też encjami.

  • Każde pole (przecięcie wiersza z kolumną) zawiera wartość atomową z dziedziny określonej przez kolumnę. Brakowi wartosci odpowiada wartość specjalna NULL, zgodna z każdym typem kolumny (chyba, że została jawnie wykluczona przez definicję typu kolumny).

  • Każda relacja zawiera klucz główny -- kolumnę (lub kolumny), której wartości jednoznacznie identyfikują wiersz (a więc w szczególności nie powtarzają się). Wartością klucza głównego nie może być NULL.

Do wiązania ze sobą danych przechowywanych w różnych tabelach używa się kluczy obcych. Klucz obcy to kolumna lub grupa kolumn tabeli, o wartościach z tej samej dziedziny co klucz główny tabeli z nią powiązanej.

Np. baza danych instytucji składającej się z wielu zakładów może zawierać tabelezakłady i pracownicy: tabela zakłady zawiera m. in. kolumny kod_zakladu(klucz główny), nazwaadreskierownik,...; a tabela pracownicy: kolumnynr_prac (klucz główny), nazwiskozakładpokójtelefonemail,...; kolumnazakłady.kierownik może być kluczem obcym odnoszącym się do kolumnypracownicy.nr_prac; zaś kolumna pracownicy.zakład - kluczem obcym odnoszącym się do zakłady.kod_zakładu, etc. Unika się w ten sposób powielania tych samych danych w różnych tabelach, co m. in. ułatwia utrzymanie zgodności pomiędzy zawartością bazy danych a stanem faktycznym.

Operacje na danych

W teoretycznym opisie modelu relacyjnego operacje na danych definiuje się w terminach tzw. algebry relacyjnej. Operatory algebry relacyjnej mają za argumenty jedną lub więcej relacji, a wynikiem ich działania zawsze jest też relacja.

Selekcja. Selekcja jest operacją jednoargumentową, określoną przez warunek dotyczący wartości kolumn danej relacji. Wynikiem jej jest relacja zawierające te wszystkie encje (wiersze) wyjściowej relacji, których atrybuty spełniają dany warunek. 
Rzut. Rzut to operacja jednoargumentowa określona przez podzbiór zbioru kolumn danej relacji, dająca w wyniku tabelę składającą się z tychże kolumn wyjściowej relacji. 
Iloczyn kartezjański. Argumentami są dwie relacje, wynikiem -- relacja, ktorej wiersze są zbudowane ze wszystkich par wierszy relacji wyjściowych. Operacja o znaczeniu raczej teoretycznym. 
Równozłączenie. Argumentami są dwie relacje, posiadające kolumny o tych samych dziedzinach np. klucz główny jednej z nich i klucz obcy drugiej. Wynikiem jest tabela otrzymana z iloczynu kartezjańskiego relacji wyjściowych poprzez selekcję za pomocą warunku równości tych ,,wspólnych'' atrybutów. 
Złączenie naturalne. Powstaje z równozłączenia dwóch tabel poprzez rzutowanie usuwające powtarzające się kolumny złączenia. Rzeczywiście jest to operacja bardziej ,,naturalna'' aniżeli równozłączenie. 
Złączenia zewnętrzne. Tu sprawa się komplikuje. Złączenia zewnętrzne tworzone są podobnie jak złączenie naturalne, lecz z pozostawieniem w tabeli wynikowej także wierszy, dla których nie zachodzi równość atrybutów złączenia: w przypadku złączenia lewostronnego złączenie naturalne uzupełnia się o wiersze z pierwszego argumentu nie posiadające odpowiednika (wierszu o równym atrybucie złączenia) w drugim argumencie; ,,brakujące'' atrybuty przyjmują wartość NULL. W złączeniu prawostronnym robi się to samo, ale względem drugiego argumentu. Wreszcie złączenie obustronne obejmuje obydwie tabele wyjściowe tą samą operacją. 
Suma. Suma jest operatorem działającym na dwóch zgodnych relacjach (to jest o tych samych kolumnach), produkującym relację której wiersze są sumą teoriomnogościową wierszy z relacji wyjściowych. 
Przecięcie. Przecięcie znowu wymaga dwóch zgodnych tabel, wynikiem jest tabela zawierająca wiersze wspólne dla obu argumentów. 
Różnica. Różnica jest określona dla dwóch zgodnych relacji i odpowiada dokładnie różnicy teoriomnogościowej zbiorów wierszy tabel wyjściowych.

Algebra relacyjna może być uważana za proceduralny język zapytań modelu relacyjnego. To znaczy, że dowolna informacja jaka jest do uzyskania z relacyjnej bazy danych może być wydobyta za pomocą ciągu operacji algebry relacyjnej.

W praktyce w programowaniu aplikacji opartych na relacyjnych bazach danych nie korzysta się na ogół z języka proceduralnego, lecz z deklaratywnego języka opartego na tzw. rachunku relacyjnym (na ogół jest to SQL). Różnica polega na tym, że w języku proceduralnym formułuje się sekwencję kroków prowadzących do pożądanego wyniku, natomiast język deklaratywny służy do sformułowania tego, jaki wynik chcemy otrzymać. Oczywiście zapytanie sformułowane w języku deklaratywnym musi zostać przełożone na pewną procedurę aby mogło być wykonane -- jest to zadaniem implementacji DBMS. Bez znajomości żargonu algebry relacyjnej trudno jest jednak chociażby zrozumieć dokumentację systemów zarządzania baz danych (czy nawet opisy składni SQL).

Integralność danych

Model relacyjny dostarcza dodatkowych, specyficznych dla siebie postaci reguł integralności:

  • Integralność encji: każda tabela musi posiadać klucz główny, a wartości klucza głównego muszą być w ramach tabeli unikalne i nie równe NULL. W szczególności, zapobiega to wystąpieniu w tabeli powtórzeń wierszy.

  • Integralność referencyjna: każda wartość klucza obcego może być albo równa jakiejś wartości klucza głównego występującej w tabeli powiązanej, lub (ewentualnie) NULL. Pociąga to za sobą konieczność określenia reguły postępowania w wypadku usuwania wiersza z tabeli powiązanej, co mogłoby unieważnić niektóre wartości kluczy obcych w tabelach do niej się odnoszących. W grę wchodzą trzy postacie takiej reguły:

    • Restricted: usunięcie wiersza jest zabronione, dopóki nie zostaną usunięte lub odpowiednio zmodyfikowane wiersze z innych tabel, których wartości kluczy obcych stałyby się wskutek tej operacji nieważne;

    • Cascades: usunięcie wiersza powoduje automatyczne usunięcie z innych tabel wszystkich wierszy, dla których wartości kluczy obcych stały się nieważne;

    • Nullifies: nieważne wartości kluczy obcych ulegają zastąpieniu przez NULL.

W praktyce zazwyczaj jest pożądane stosowanie dalszych warunków integralności (integralność dodatkowa). Na ogół istnieją w DBMS mechanizmy narzucenia takich warunków, sformułowanych w języku algebry relacyjnej lub zbliżonym.


Ul. Spółdzielcza 6 28-400 Pińczów
+48 413573000