Иерархическая модель данных — студенческий портал

db_intro

Назад

Понятие базы данных

База данных – набор сведений, хранящихся некоторым упорядоченным способом. Можно сравнить базу данных со шкафом, в котором хранятся документы. Иными словами, база данных — это хранилище данных. Сами по себе базы данных не представляли бы интереса, если бы не было систем управления базами данных (СУБД).

Система управления базами данных (СУБД) — это совокупность языковых и программных средств, которая осуществляет доступ к данным, позволяет их создавать, менять и удалять, обеспечивает безопасность данных и т.д. В общем СУБД — это система, позволяющая создавать базы данных и манипулировать сведениями из них. А осуществляет этот доступ к данным СУБД посредством специального языка — SQL.

SQL — язык структурированных запросов, основной задачей которого является предоставление простого способа считывания и записи информации в базу данных.

Создавая базу данных, мы стремимся упорядочить информацию по различным признакам для того, чтобы потом извлекать из нее необходимые нам данные в любом сочетании. Сделать это возможно, только если данные структурированы.

Структурирование — это набор соглашений о способах представления данных.

В зависимости от структуры различают иерархическую, сетевую, реляционную, объектно-ориентированную и гибридную модели баз данных. Самой популярной на сегодняшний день является реляционная структура.

По сути, это расширение иерархической структуры. Все то же самое, но существует связь «многие ко многим». Сетевая структура базы данных позволяет нам добавить группы в наш пример. Недостатком сетевой модели является сложность разработки серьезных приложений.

Все данные представлены в виде простых таблиц, разбитых на строки и столбцы, на пересечении которых расположены данные. Эта структура стала настоящим прорывом в развитии баз данных.

В объектно-ориентированных базах данных данные хранятся в виде объектов, что очень удобно. Но на сегодняшний день такие БД еще распространенны, т.к. уступают в производительности реляционным.

Гибридные БД совмещают в себе возможности реляционных и объектно-ориентированных, поэтому их часто называют объектно-реляционными. Примером такой СУБД является Oracle, начиная с восьмой версии.

Несомненно, такие БД будут развиваться в будущем, но пока первенство остается за реляционными структурами.

Реляционные базы данных, как мы уже знаем, состоят из таблиц. Каждая таблица состоит из столбцов (их называют полями или атрибутами) и строк (их называют записями или кортежами). Таблицы в реляционных базах данных обладают рядом свойств. Основными являются следующие:

• В таблице не может быть двух одинаковых строк. В математике таблицы, обладающие таким свойством, называют отношениями — по-английски relation, отсюда и название — реляционные.
• Столбцы располагаются в определенном порядке, который создается при создании таблицы. В таблице может не быть ни одной строки, но обязательно должен быть хотя бы один столбец.
• У каждого столбца есть уникальное имя (в пределах таблицы), и все значения в одном столбце имеют один тип (число, текст, дата…).
• На пересечении каждого столбца и строки может находиться только атомарное значение (одно значение, не состоящее из группы значений). Таблицы, удовлетворяющие этому условию, называют нормализованными.

Предположим, мы захотели создать базу данных для форума. У форума есть зарегистрированные пользователи, которые создают темы и оставляют сообщения в этих темах. Эта информация и должна храниться в базе данных.

Но это противоречит свойству атомарности (одно значение в одной ячейке), а в столбцах Темы и Сообщения у нас предполагается неограниченное количество значений. Значит, нашу таблицу надо разбить на три: Пользователи, Темы и Сообщения.
Наша таблица Пользователи удовлетворяет всем условиям. А вот таблицы Темы и Сообщения — нет. Ведь в таблице не может быть двух одинаковых строк, а где гарантия, что один пользователь не оставит два одинаковых сообщения, например:

Кроме того, мы знаем, что каждое сообщение обязательно относится к какой-либо теме. А как это можно узнать из наших таблиц? Никак. Для решения этих проблем, в реляционных базах данных существуют ключи.

Первичный ключ (сокращенно РК — primary key) — столбец, значения которого во всех строках различны. Первичные ключи могут быть логическими (естественными) и суррогатными (искусственными).

Так, для нашей таблицы Пользователи первичным ключом может стать столбец e-mail (ведь теоретически не может быть двух пользователей с одинаковым e-mail). На практике лучше использовать суррогатные ключи, т.к. их применение позволяет абстрагировать ключи от реальных данных.

Кроме того, первичные ключи менять нельзя, а что если у пользователя сменится e-mail?

Суррогатный ключ представляет собой дополнительное поле в базе данных. Как правило, это порядковый номер записи (хотя вы можете задавать их на свое усмотрение, контролируя, чтобы они были уникальны). Давайте внесем поля первичных ключей в наши таблицы:

Последний нюанс. Предположим, у нас добавился новый пользователь, и зовут его тоже Вася:

Как мы узнаем, какой именно Вася оставил сообщения? Для этого поля автор в таблицах «Темы» и «Сообщения» мы сделаем также внешними ключами:

Наша база данных готова. Схематично ее можно представить так:

В нашей маленькой базе данных всего три таблички, а если бы их было 10 или 100? Понятно, что сразу невозможно представить все таблицы, поля и связи, которые нам могут понадобиться. Именно поэтому проектирование базы данных начинается с ее концептуальной модели.

Концептуальная модель — это отражение предметной области, для которой разрабатывается база данных.

Не вдаваясь в теорию, отметим, что это некая диаграмма с принятыми обозначениями элементов. Так, все объекты, обозначающие вещи, обозначаются в виде прямоугольника.

Атрибуты, характеризующие объект — в виде овала, а связи между объектами — ромбами.

Мощность связи обозначаются стрелками (в направлении, где мощность равна многим — двойная стрелка, а со стороны, где она равна единице — одинарная).

Давайте в качестве примера рассмотрим интернет-магазин. У магазина есть товары, которые поставляются поставщиками и покупаются покупатели. Это можно представить тремя объектами и двумя связями:

Но как поставщик поставляет товары? Он делает поставку, которая подтверждается документом. Аналогично и покупатель делает покупку, которая также может подтверждаться документом.

Таким образом, поставка и покупка могут рассматриваться, как самостоятельные объекты:

Таким образом, у нас появилось еще два объекта — журнал покупок и журнал поставок, со связями «один ко многим» (один журнал поставок может включать несколько поставок, но каждая поставка может входить только в один журнал, аналогично и для остальных).

Вообще, если предметная область обширная, то ее полезно разбить на несколько локальных предметных областей (наша концептуальная модель отражает именно локальную предметную область).

Объем локальной области выбирается таким образом, чтобы в нее входило не более 6-7 объектов.

После создания моделей каждой выделенной предметной области производится объединение локальных концептуальных моделей в одну общую, как правило, довольно сложную схему.

Преобразование концептуальной модели в реляционную состоит в следующем:

• Построить набор предварительных таблиц и указать первичные ключи.
• Провести процесс нормализации.

Итак, нам надо построить набор таблиц. Сделать это несложно, т.к. таблицы — это наши объекты, а поля таблиц — атрибуты объектов.

Набор предварительных таблиц, исходя из нашей концептуальной модели, выглядит так:

Таким образом, у нас определены таблицы, поля, первичные ключи (РК) и связи (FK).

Обратите внимание, в таблицах Журнал поставок и Журнал покупок первичные ключи — составные, т.е. состоят из двух полей. Теоретически бывают таблицы, в которых все поля являются одним составным ключом.

Нормализация — это пошаговый, обратимый процесс замены исходной схемы другой схемой, в которой таблицы имеют более простую и логичную структуру. Для чего это нужно?

Во-первых, для устранения избыточности данных. Например, в нашем примере для форума , мы оставили бы вот такую таблицу:

В поле Темы часто повторяются одни и те же названия.

Помимо того, что для их хранения потребуются дополнительные ресурсы памяти, при дублировании информации очень несложно допустить ошибку при вводе значений атрибута, в результате чего БД перейдет в несогласованное состояние.

Кроме того, при работе с такими таблицами могут возникнуть так называемые аномалии обновления. Например, если мы удалим из этой таблицы четвертое сообщение, то вместе с ним пропадет и информация о теме.

Такая ситуация представляет собой аномалию удаления. Если мы решим поменять название темы, то нам придется просмотреть все строки и в каждой заменить старую тему на новую. Это так называемая аномалия модификации.

Далеко не всегда эти недостатки можно учесть сразу. Для их устранения и применяется процесс нормализации. Он включает ряд правил, используемых для проверки всех таблиц базы данных. Различают:

• 1НФ — первая нормальная форма
• 2НФ — вторая нормальная форма
• 3НФ — третья нормальная форма
• НФБК — нормальная форма Бойса-Кодда
• 4НФ — четвертая нормальная форма
• 5НФ — пятая нормальная форма

Каждая нормальная форма налагает определенные ограничения на данные. Каждая нормальная форма более высокого уровня предполагает, что анализируемая таблица уже находится в нормальной форме на уровень ниже рассматриваемой. В ходе нормализации схема базы данных становится все более строгой, а ее таблицы все менее подвержены различного рода аномалиям.

Для реляционных баз данных необходимо, чтобы ее таблицы находились в 1НФ. Нормальные формы более высоких уровней могут использоваться разработчиками по своему усмотрению.

Однако грамотный специалист стремится к тому, чтобы довести уровень нормализации базы данных хотя бы до 3НФ, тем самым исключив избыточность данных и аномалии обновления.

Надо сказать, что НФБК, 4НФ и 5НФ используются крайне редко. Поэтому и мы рассмотрим только первые три.

В нашей таблице Поставщики есть поле Адрес. Если наш магазин работает только с поставщиками из одного города, то значения поля Адрес можно считать атомарными, а саму таблицу — приведенной к 1НФ.

Но что если наши поставщики находятся в разных городах? Тогда, посылая машину за товарами в определенный город, мы должны быть уверенны, что она заберет товары у всех поставщиков, находящихся в этом городе. Т.е.

нам могут понадобиться сведения о поставщикам, находящихся в определенном городе. В этом случае, значения в поле Адрес уже не являются атомарными (т.к.

мы используем часть адреса), и для приведения таблицы к 1НФ нам надо выделить еще одно поле — Город:

Если мы собираемся, например, поздравлять наших покупателей с именинами (которые, как известно, завися от имени), то это поле пришлось бы разбить на три: Фамилию, Имя и Отчество.

Наш магазин этого делать не собирается, поэтому поле ФИО можно считать атомарным, а таблицу — приведенной к 1НФ.

Эта форма применяется к таблицам с составными ключами. Таблица, у которой первичный ключ включает только одно поле, всегда находится во 2НФ

Таблица находится во второй нормальной форме, если она находится в первой нормальной форме, а каждое неключевое поле функционально полно зависит от составного ключа.

В нашей базе данных две таблицы имеют составной ключ — Журнал покупок и Журнал поставок. Значение поля Количество зависит, как от Поставки (Покупки), так и от Товара. Значит, наши таблицы находятся во 2НФ.

Но предположим, что на этапе концептуального моделирования нашей базы данных, мы не выделили объекты Поставка и Покупка. Тогда наши таблицы могли бы выглядеть так:

Посмотрим теперь на таблицу Журнал поставок: поле Количество зависит от Наименования товара и от Даты поставки, но не зависит от того, кто поставил товар (поле Поставщика). Т.е. таблица не находится во 2НФ.

Таблица находится в третьей нормальной форме, если она находится во второй нормальной форме, и каждое неключевое поле нетранзитивно зависит от первичного ключа.

Транзитивная зависимость наблюдается в том случае, если одно из двух неключевых полей зависит от первичного ключа, а другое зависит от первого неключевого поля. На примере будет понятнее.

Посмотрим на нашу таблицу Товар. В ней есть поле Цена, но цены, как известно, имеют свойство меняться. Если мы будем их менять прямо здесь, то будет пропадать вся информация о предыдущих ценах. Чтобы не терять эту информацию, надо добавить поле Дата (когда изменилась цена). Тогда наша таблица будет выглядеть так:

Даже не прибегая к 3НФ видно, что такая таблица будет содержать избыточную информацию. Но посмотрим на ее поля: поля Наименование и Дата зависят от id товара, а поле Цена зависит также и от Даты. Т.е. таблица не находится в 3НФ.

Для устранения транзитивной зависимости необходимо провести «расщепление» объекта на два:

Все остальные таблицы нашей базы данных находятся в 3НФ.

Кстати, в таблице Товар можно было и не вводить поле id товара, а сделать первичным ключом поле Наименование, но как уже говорилось в третьем уроке суррогатные ключи все-таки предпочтительнее.

Подведем итог. Схема нашей базы данных после нормализации несколько изменилась и выглядит теперь так:

Таким образом, мы преобразовали нашу концептуальную модель в реляционную. Дальше необходимо эту модель реализовать в конкретной СУБД. Для этого нам понадобится сама СУБД и знание языка SQL.

Источник: http://wiki.it-wiki.org.ua/doku.php/db_intro

Конспект по дисциплине БД на тему "Иерархическая модель"

Иерархическая модель

В иерархической модели связи между данными можно описать с помощью упорядоченного графа (или дерева). Упрощенно представление связей между данными в иерархической модели показано на рис. 2.1.

Рис. 2.1. Представление связей в иерархической модели

Для описания структуры (схемы) иерархической БД на некотором языке программирования используется тип данных «дерево». Тип «дерево» схож с типами данных «структура» языков программирования ПЛ/1 и Си и «запись» языка Паскаль.

В них допускается вложенность типов, каждый из которых находится на некотором уровне. Тип «дерево» является составным. Он включает в себя подтипы («поддеревья»), каждый из которых, в свою очередь, является типом «дерево».

Каждый из типов «дерево» состоит из одного «корневого» типа и упорядоченного набора (возможно пустого) подчиненных типов. Каждый из элементарных типов, включенных в тип «дерево», является простым или составным типом «запись».

Простая «запись» состоит из одного типа, например, числового, а составная – объединяет некоторую совокупность типов, например, целое, строку символов и указатель (ссылку). Пример типа «дерево» как совокупности типов показан на рис. 2.2.

Корневым называется тип, который имеет подчиненные типы и сам не является подтипом. Подчиненный тип (подтип) является потомком по отношению к типу, который выступает для него в роли предка (родителя). Потомки одного и того же типа являются близнецами по отношению друг к другу. В целом тип «дерево» представляет собой иерархически организованный набор типов «запись».

Иерархическая БД представляет собой упорядоченную совокупность экземпляров данных типа «дерево» (деревьев), содержащих экземпляры типа «запись» (записи).

Часто отношения родства между типами переносят на отношения между самими записями. Поля записей хранят собственно числовые или символьные значения, составляющие основное содержание БД.

В иерархических СУБД может использоваться терминология, отличающаяся от приведенной. Так, в системе IMS понятию «запись» соответствует термин «сегмент», а под «записью БД» понимается вся совокупность записей, относящаяся к одному экземпляру типа «дерево». Данные в базе с приведенной схемой (рис. 2.2) могут выглядеть, например, как показано на рис. 2.3.

• Для организации физического размещения иерархических данных в памяти ЭВМ могут использоваться следующие группы методов:
• представление линейным списком с последовательным распределением памяти (адресная арифметика, левосписковые структуры);
• представление связными линейными списками (методы, использующие указатели и справочники).
• К основным операциям манипулирования иерархически организованными данными относятся следующие:
• поиск указанного экземпляра БД (например, дерева со значением 10 в поле Отд_номер);
• переход от одного дерева к другому;
• переход от одной записи к другой внутри дерева (например, к следующей записи типа Сотрудники);
• вставка новой записи в указанную позицию;

удаление текущей записи и т. д.

В соответствии с определением типа «дерево», можно заключить, что между предками и потомками автоматически поддерживается контроль целостности связей.

Основное правило контроля целостности формулируется следующим образом: потомок не может существовать без родителя, а у некоторых родителей может не быть потомков.

Механизмы поддержания целостности связей между записями различных деревьев отсутствуют.

К достоинствам иерархической модели данных относятся эффективное использование памяти ЭВМ и неплохие показатели времени выполнения основных операций над данными. Иерархическая модель данных удобна для работы с иерархически упорядоченной информацией.

Недостатком иерархической модели является ее громоздкость для обработки информации с достаточно сложными логическими связями, а также сложность понимания для обычного пользователя.

На иерархической модели данных основано сравнительно ограниченное количество СУБД, в числе которых можно назвать зарубежные системы IMS, PC/Focus, Team-Up и Data Edge, а также отечественные системы Ока, ИНЭС и МИРИС.

Источник: https://infourok.ru/konspekt-po-discipline-bd-na-temu-ierarhicheskaya-model-2838728.html

Модели баз данных | Системы управления базами данных

СУБД используют различные модели данных. Самые старые системы можно разделить на иерархические и сетевые базы данных — это пререляционные модели.

В иерархической модели элементы организованы в структуры, связанные между собой иерархическими или древовидными связями. Родительский элемент может иметь несколько дочерних элементов. Но у дочернего элемента может быть только один предок.

«Система управления информацией» (Information Management System) компании IMB — пример иерархической СУБД.

Иерархическая модель организует данные в форме дерева с иерархией родительских и дочерних сегментов. Такая модель подразумевает возможность существования одинаковых (преимущественно дочерних) элементов. Данные здесь хранятся в серии записей с прикреплёнными к ним полями значений.

Это достигается путём использования древовидной структуры — она «позаимствована» из математики, как и теория множеств, используемая в реляционной модели.

Рассмотрим в качестве примера иерархической модели данных организацию, хранящую информацию о своём работнике: имя, номер сотрудника, отдел и зарплату. Организация также может хранить информацию о его детях, их имена и даты рождения.

Данные о сотруднике и его детях формируют иерархическую структуру, где информация о сотруднике – это родительский элемент, а информация о детях — дочерний элемент.

Если у сотрудника три ребёнка, то с родительским элементом будут связаны три дочерних. В иерархической базе данных отношение «родитель-потомок» — это отношение «один ко многим».

То есть у дочернего элемента не может быть больше одного предка.

Иерархические БД были популярны, начиная с конца 1960-х годов, когда компания IBM представила свою СУБД «Система управления информацией. Иерархическая схема состоит из типов записей и типов «родитель-потомок»:

• Запись — это набор значений полей.
• Записи одного типа группируются в типы записей.
• Отношения «родитель-потомок» — это отношения вида 1:N между двумя типами записей.
• Схема иерархической базы данных состоит из нескольких иерархических схем.

В сетевой модели данных у родительского элемента может быть несколько потомков, а у дочернего элемента — несколько предков. Записи в такой модели связаны списками с указателями. IDMS («Интегрированная система управления данными») от компании Computer Associates international Inc. — пример сетевой СУБД.

Иерархическая модель структурирует данные в виде древа записей, где есть один родительский элемент и несколько дочерних. Сетевая модель позволяет иметь несколько предков и потомков, формирующих решётчатую структуру.

Сетевая модель позволяет более естественно моделировать отношения между элементами. И хотя эта модель широко применялась на практике, она так и не стала доминантной по двум основным причинам.

Во-вторых, через некоторое время её сменила реляционная модель, предлагавшая более высокоуровневый, декларативный интерфейс.

Популярность сетевой модели совпала с популярностью иерархической модели. Некоторые данные намного естественнее моделировать с несколькими предками для одного дочернего элемента. Сетевая модель как раз и позволяла моделировать отношения «многие ко многим». Её стандарты были формально определены в 1971 году на конференции по языкам систем обработки данных (CODASYL).

Основной элемент сетевой модели данных — набор, который состоит из типа «запись-владелец», имени набора и типа «запись-член». Запись подчинённого уровня («запись-член») может выполнять свою роль в нескольких наборах. Соответственно, поддерживается концепция нескольких родительских элементов.

Запись старшего уровня («запись-владелец») также может быть «членом» или «владельцем» в других наборах. Модель данных — это простая сеть, связи, типы пересечения записей (в IDMS они называются junction records, то есть «перекрёстные записи). А также наборы, которые могут их объединять. Таким образом, полная сеть представлена несколькими парными наборами.

В каждом из них один тип записи является «владельцем» (от него отходит «стрелка» связи), и один или более типов записи являются «членами» (на них указывает «стрелка»). Обычно в наборе существует отношение 1:М, но разрешено и отношение 1:1. Сетевая модель данных CODASYL основана на математической теории множеств.

Известные сетевые базы данных:

• TurboIMAGE;
• IDMS;
• Встроенная RDM;
• Серверная RDM.

В реляционной модели, в отличие от иерархической или сетевой, не существует физических отношений. Вся информация хранится в виде таблиц (отношений), состоящих из рядов и столбцов. А данные двух таблиц связаны общими столбцами, а не физическими ссылками или указателями. Для манипуляций с рядами данных существуют специальные операторы.

В отличие от двух других типов СУБД, в реляционных моделях данных нет необходимости просматривать все указатели, что облегчает выполнение запросов на выборку информации по сравнению с сетевыми и иерархическими СУБД. Это одна из основных причин, почему реляционная модель оказалась более удобна. Распространённые реляционные СУБД: Oracle, Sybase, DB2, Ingres, Informix и MS-SQL Server.

«В реляционной модели, как объекты, так и их отношения представлены только таблицами, и ничем более».

РСУБД — реляционная система управления базами данных, основанная на реляционной модели Э. Ф. Кодда. Она позволяет определять структурные аспекты данных, обработки отношений и их целостности. В такой базе информационное наполнение и отношения внутри него представлены в виде таблиц — наборов записей с общими полями.

Реляционные таблицы обладают следующими свойствами:

• Все значения атомарны.
• Каждый ряд уникален.
• Порядок столбцов не важен.
• Порядок рядов не важен.
• У каждого столбца есть своё уникальное имя.

Некоторые поля могут быть определены как ключевые. Это значит, что для ускорения поиска конкретных значений будет использоваться индексация. Когда поля двух различных таблиц получают данные из одного набора, можно использовать оператор JOIN для выбора связанных записей двух таблиц, сопоставив значения полей.

Часто у полей будет одно и то же имя в обеих таблицах. Например, таблица «Заказы» может содержать пары «ID-покупателя» и «код-товара». А в таблице «Товар» могут быть пары «код-товара» и «цена».

Поэтому чтобы рассчитать чек для определённого покупателя, необходимо суммировать цену всех купленных им товаров, использовав JOIN в полях «код-товара» этих двух таблиц.

Поскольку отношения здесь определяются только временем поиска, реляционные базы данных классифицируются как динамические системы.

Первая модель данных, иерархическая, имеет древовидную структуру («родитель-потомок»), и поддерживает только отношения типа «один к одному» или «один ко многим». Эта модель позволяет быстро получать данные, но не отличается гибкостью. Иногда роль элемента (родителя или потомка) неясна и не подходит для иерархической модели.

Вторая, сетевая модель данных, имеет более гибкую структуру, чем иерархическая, и поддерживает отношения «многие ко многим». Но быстро становится слишком сложной и неудобной для управления.

Третья модель — реляционная — более гибкая, чем иерархическая и проще для управления, чем сетевая. Реляционная модель сегодня используется чаще всего.

Объект в реляционной модели определяется как позиция информации, хранимой в базе данных. Объект может быть осязаемым или неосязаемым.

Примером осязаемого объекта может быть сотрудник организации, а примером неосязаемой сущности — учётная запись покупателя. Объекты определяются атрибутами — информационным отображением свойств объекта.

Эти атрибуты также известны как столбцы, а группа столбцов — как ряд. Ряд также можно определить как экземпляр объекта.

В этом виде отношений один объект связан с другим. Например, Менеджер -> Отдел.

У каждого менеджера может быть только один отдел, и наоборот.

В моделях данных отношение одного объекта с несколькими. Например, Сотрудник -> Отдел.

Каждый сотрудник может быть только в одном отделе, но в самом отделе может быть больше одного сотрудника.

В заданный момент времени объект может быть связан с любым другим. Например, Сотрудник -> Проект.

• Сотрудник может участвовать в нескольких проектах, и каждый проект может объединять несколько сотрудников.
• В реляционной модели объекты и их отношения представлены двухмерным массивом или таблицей.
• Каждая таблица представляет объект.
• Каждая таблица состоит из рядов и столбцов.
• Отношения между объектами представлены столбцами.
• Каждый столбец представляет атрибут объекта.
• Значения столбцов выбираются из области или набора всех возможных значений.

Столбцы, которые используются для связи объектов, называются ключевыми. Есть два типа ключей — первичные и внешние.

Первичные служат для однозначного определения объекта. Внешний ключ — это первичный ключ одного объекта, существующий как атрибут в другой таблице.

Преимущества реляционной модели данных:

1. Простота использования.
2. Гибкость.
3. Независимость данных.
4. Безопасность.
5. Простота практического применения.
6. Слияние данных.
7. Целостность данных.

Недостатки:

1. Избыточность данных.
2. Низкая производительность.

В последнее время на рынке СУБД появились продукты, представленные объектными и объектно-ориентированной моделью данных, такие как Gem Stone и Versant ОСУБД. Также производятся исследования в области многомерных и логических моделей данных.

Особенности объектно-ориентированных систем управления базами данных (ООСУБД):

• При интеграции возможностей базы данных с объектно-ориентированным языком программирования получается объектно-ориентированная СУБД.
• ООСУБД представляет данные как объекты одного или нескольких языков программирования.
• Такая система должна отвечать двум критериям: являться СУБД и должна быть объектно-ориентированной. То есть должна насколько это возможно соответствовать современным объектно-ориентированным языкам программирования. Первый критерий подразумевает: длительное хранение данных, управление вторичным хранилищем, параллельный доступ к данным, возможность восстановления, а также поддержку нерегламентированных запросов. Второй критерий подразумевает: сложные объекты, идентичность объектов, инкапсуляцию, типы или классы, механизм наследования, переопределение в сочетании с динамическим связыванием, расширяемость и вычислительную полноту.
• ООСУБД дают возможность моделирования данных в виде объектов.

А также поддержку классов объектов и наследование свойств и методов классов подклассами и их объектами.

На данный момент не существует общепринятого стандарта ООСУБД. Считается, что подобные модели данных находится на ранней стадии развития.

Примеры ООСУБД:

• D Gemstone;
• IRS;
• ORION;
• ONTOS.

Применение ООСУБД:

• В конструкторских и рассредоточенных базах данных, телекоммуникации, а также в таких научных областях, как физика высоких энергий и молекулярная биология.
• Используются в специализированных областях финансового сектора.
• Во встроенных системах, пакетном программном обеспечении и системах реального времени, чтобы у пользователей была возможность создавать объекты по своему выбору.

Данная публикация представляет собой перевод статьи «Types of Database Models | Database Management System» , подготовленной дружной командой проекта Интернет-технологии.ру

Источник: https://www.internet-technologies.ru/articles/modeli-baz-dannyh-sistemy-upravleniya-bazami-dannyh.html

Иерархическая модель базы данных

Иерархическая модель базы данных состоит из объектов с указателями от родительских объектов к потомкам, соединяя вместе связанную информацию.

Иерархические базы данных могут быть представлены как дерево, состоящее из объектов различных уровней. Верхний уровень занимает один объект, второй — объекты второго уровня и т. д.

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. Пример: если иерархическая база данных содержала информацию о покупателях и их заказах, то будет существовать объект «покупатель» (родитель) и объект «заказ» (дочерний).

Объект «покупатель» будет иметь указатели от каждого заказчика к физическому расположению заказов покупателя в объект «заказ». Иерархической базой данных является файловая система, состоящая из корневой директории, в которой имеется иерархия поддиректорий и файлов.

Основными информационными единицами в иерархической модели данных являются сегмент и поле. Поле данных определяется как наименьшая неделимая единица данных, доступная пользователю. Для сегмента определяются тип сегмента и экземпляр сегмента. Экземпляр сегмента образуется из конкретных значений полей данных. Тип сегмента — это поименованная совокупность входящих в него типов полей данных.

Как и сетевая, иерархическая модель данных базируется на графовой форме построения данных, и на концептуальном уровне она является просто частным случаем сетевой модели данных. В иерархической модели данных вершине графа соответствует тип сегмента или просто сегмент, а дугам — типы связей предок — потомок. В иерархических структуpax сегмент — потомок должен иметь в точности одного предка.

2) К основным понятиям сетевой модели базы данных относятся: уровень, элемент (узел), связь.

Узел — это совокупность атрибутов данных, описывающих некоторый объект. На схеме иерархического дерева узлы представляются вершинами графа. В сетевой структуре каждый элемент может быть связан с любым другим элементом.

Сетевые базы данных подобны иерархическим, за исключением того, что в них имеются указатели в обоих направлениях, которые соединяют родственную информацию.

Несмотря на то, что эта модель решает некоторые проблемы, связанные с иерархической моделью, выполнение простых запросов остается достаточно сложным процессом.

Также, поскольку логика процедуры выборки данных зависит от физической организации этих данных, то эта модель не является полностью независимой от приложения. Другими словами, если необходимо изменить структуру данных, то нужно изменить и приложение.

Источник: https://neudov.net/4students/otvety-po-pive/ierarxicheskaya-model-bazy-dannyx/

Доклад на тему “Иерархическая модель данных”

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.

Первые системы управления базами данных использовали иерархическую модель данных.

Примеры

Например, если иерархическая база данных содержала информацию о покупателях и их заказах, то будет существовать объект «покупатель» (родитель) и объект «заказ» (дочерний). Объект «покупатель» будет иметь указатели от каждого заказчика к физическому расположению заказов покупателя в объект «заказ».

Иерархической базой данных является файловая система, состоящая из корневого каталога, в котором имеется иерархия подкаталогов и файлов.

Структурная часть иерархической модели

Основными информационными единицами в иерархической модели данных являются сегмент и поле. Поле данных определяется как наименьшая неделимая единица данных, доступная пользователю. Для сегмента определяются тип сегмента и экземпляр сегмента. Экземпляр сегмента образуется из конкретных значений полей данных. Тип сегмента — это поименованная совокупность входящих в него типов полей данных.

Как и сетевая, иерархическая модель данных базируется на графовой форме построения данных, и на концептуальном уровне она является просто частным случаем сетевой модели данных. В иерархической модели данных вершине графа соответствует тип сегмента или просто сегмент, а дугам — типы связей предок — потомок. В иерархических структуpax сегмент — потомок должен иметь в точности одного предка.

Иерархическая модель представляет собой связный неориентированный граф древовидной структуры, объединяющий сегменты. Иерархическая БД состоит из упорядоченного набора деревьев.

Управляющая часть иерархической модели

В рамках иерархической модели выделяют языковые средства описания данных (ЯОД) и средства манипулирования данными (ЯМД). Каждая физическая база описывается набором операторов, обусловливающих как её логическую структуру, так и структуру хранения БД. При этом способ доступа устанавливает способ организации взаимосвязи физических записей.

Определены следующие способы доступа:

• иерархически последовательный;
• иерархически индексно-последовательный;
• иерархически прямой;
• иерархически индексно-прямой;
• индексный.

Помимо задания имени БД и способа доступа описания должны содержать определения типов сегментов, составляющих БД, в соответствии с иерархией, начиная с корневого сегмента. Каждая физическая БД содержит только один корневой сегмент, но в системе может быть несколько физических БД.

Среди операторов манипулирования данными можно выделить операторы поиска данных, операторы поиска данных с возможностью модификации, операторы модификации данных. Набор операций манипулирования данными в иерархической БД невелик, но вполне достаточен.

Примеры типичных операторов поиска данных

• найти указанное дерево БД;
• перейти от одного дерева к другому;
• найти экземпляр сегмента, удовлетворяющий условию поиска;
• перейти от одного сегмента к другому внутри дерева;
• перейти от одного сегмента к другому в порядке обхода иерархии.

Примеры типичных операторов поиска данных с возможностью модификации:

• найти и удержать для дальнейшей модификации единственный экземпляр сегмента, удовлетворяющий условию поиска;
• найти и удержать для дальнейшей модификации следующий экземпляр сегмента с теми же условиями поиска;
• найти и удержать для дальнейшей модификации следующий экземпляр для того же родителя.

Примеры типичных операторов модификации иерархически организованных данных, которые выполняются после выполнения одного из операторов второй группы (поиска данных с возможностью модификации):

• вставить новый экземпляр сегмента в указанную позицию;
• обновить текущий экземпляр сегмента;
• удалить текущий экземпляр сегмента.

В иерархической модели автоматически поддерживается целостность ссылок между предками и потомками. Основное правило: никакой потомок не может существовать без своего родителя.

Известные иерархические СУБД

• Типичным представителем (наиболее известным и распространенным) является Information Management System (IMS) фирмы IBM.
• Time-Shared Date Management System (TDMS) компании Development Corporation;
• Mark IV MultiAccess Retrieval System компании Control Data Corporation;
• System 2000 разработки SAS Institute;
• Серверы каталогов, такие, как LDAP и Active Directory (допускают чёткое представление в виде дерева)
• По принципу иерархической БД построены иерархические файловые системы и Реестр Windows.
• InterSystems Caché

Источник: https://NauchnieStati.ru/bank/primery/doklad-na-temu-ierarhicheskaja-model-dannyh/

Сетевые и иерархические модели данных (стр. 1 из 3)

• Негосударственное образовательное учреждение
• Среднего профессионального образования
• «Колледж предпринимательства и социального управления»
• Контрольная по информатике
• Студентка 3 курса заочного отделения
• специальность 0603 «Финансы»
• Шагабутдинова Альбина
• Оглавление.
• ВАРИАНТ 7

1) Сетевые и иерархические модели данных. Структуры данных в моделях. Особенности и сравнение моделей.

2) Накопители на жестких магнитных дисках. Назначение. История развития.

3) Компьютерные вирусы. Вирусы в сети. Способы проникновения. Механизмы обнаружения вирусов.

4) Средства мультимедиа. Назначение. Дисковод для компакт дисков. Колонки.

Вопрос №1

Сетевые и иерархические модели данных. Структуры данных в моделях. Особенности и сравнение моделей.

Сетевая модель

В 1971 группа DTBG (Database Task Group) представила в американский национальный институт стандартов отчет, который послужил в дальнейшем основой для разработки сетевых систем управления базами данных. Стандарт сетевой модели впервые был определен в 1975 году организацией CODASYL (Conference of Data System Languages), которая определила базовые понятия модели и формальный язык описания.

Агрегатданных – именованная совокупность элементов данных внутри записи или другого агрегата. Агрегат бывает двух видов – агрегат типа вектор и агрегат типа повторяющаяся группа. Например, агрегат , которому можно присвоить имя Адрес, является агрегатом типа вектор.

Примером, агрегата типа повторяющаяся группа может служить агрегат с названием Зарплата. Агрегат повторяющаяся группа характеризуется числом повторений. В данном примере это число повторений равно 12. Запись — совокупность агрегатов или элементов данных, отражающих некоторую сущность предметной области.

Например, записью будет , где Фамилия – это элемент данных, а Зарплата – агрегат. Данную запись можно назвать Зарплата сотрудника. Типзаписей – эта совокупность подобных записей. Например, в предыдущем случае типом записи будет совокупность всех записей Зарплата сотрудника, выражающая множество сотрудников некоторого отдела.

Тип записей представляет (моделирует) некоторый класс реального мира. Набор — именованная двухуровневая иерархическая структура, которая содержит запись владельца и запись (или записи) членов. Наборы отражают связи «один ко многим» и «один к одному» между двумя типами записей. На рисунке 1. представлен пример набора.

Здесь Отдел – запись–владелец, сотрудник — запись-член. Тип набора определяет связь между двумя типами записей. Каждый экземпляр типа набора содержит один экземпляр записи владельца и произвольное количество записей-членов. Среди всех наборов в сетевой модели допускается существование наборов, не имеющих владельцев.

Такие наборы называются сингулярными. Владельцами сингулярных наборов формально считается система. Сингулярные наборы предназначены для доступа к экземплярам отдельных записей.

Рис.1. Набор в сетевой модели данных

1. Резюмируя выше сказанное, будем говорить, что структура базы данных в сетевой модели задается типами записей и типами наборов.
2. Отметим некоторые особенности построения сетевой модели.
3. — База данных может состоять из произвольного количества записей и наборов различных типов.
4. — Связь между двумя записями может выражаться произвольным количеством наборов.
5. — В любом наборе может быть только один владелец.
6. — Тип записи может быть владельцем в одних типах наборов и членом в других типах наборов.
7. — Тип записи может не входить ни в какой тип наборов.
8. Для управления сетевой базой данных используется специальный язык, который можно разбить на следующие разделы.
9. -Язык описания данных в сетевой модели.
10. · Описание базы данных (размещение).
11. · Описание элементов, агрегатов и записей.
12. · Описание наборов.
13. -Язык манипулирования данными.

· Навигационные операции. С помощью операций навигации (группа операций FIND) двигаясь по связям можно переходить от одной текущей записи к другой. Соответственно операции модификации осуществляются над текущей записью.

• · Операции модификации. Операции модификации осуществляют:
• · Добавление новых экземпляров отдельных типов записей.
• · Экземпляров новых наборов.
• · Удаление экземпляров записей и наборов.
• · Модификацию отдельных составляющих внутри конкретных экземпляров записей.
• Иерархическая модель.

Исторически иерархическая модель появилась раньше сетевой. Она наиболее проста из всех моделей данных.

Самой известной иерархической системой позволяющей создавать иерархические базы данных является система IMS (Information Management System) фирмы IBM, используемая в свое время для поддержки лунного проекта «Аполлон».

Появление иерархической модели связано с тем, что в реальном мире очень многие связи соответствуют иерархии, когда один объект выступает как родительский, а с ним может быть связано множество подчиненных объектов.

Основными информационными единицами в иерархической модели являются: базаданных (БД), сегмент и поле. Поле данных определяется как минимальная, неделимая единица данных, доступная пользователю с помощью СУБД.

Особенностью такой модели является то, что каждый сегмент может иметь не более одного предка, произвольное количество потомков и, по крайней мере, одно поле. Сегмент, который не имеет потомков, называют листовымсегментом. Иерархическое дерево начинается с одного сегмента, называемого корневымсегментом.

Очень важно, что каждый сегмент должен иметь свое уникальное имя или идентификатор.

На рисунке 1.1 схематически представлена иерархическая структура. Узлы (сегменты) соединены друг с другом связующими дугами. Сегмент A является корневым сегментом. Сегменты B, E, H, J, I являются листовыми сегментами. Каждый сегмент, при этом, может содержать произвольное количество полей.

1. Для иерархической модели данных выделяют два языковых средства:
2. · язык описания данных
3. · язык модификации данных
4. Описание базы данных предполагает описание всех ее сегментов и установление связей между ними.

Рис.1.1. Иерархическая структура

Пример иерархической структуры. Иерархическая модель довольно удобна для представления предметных областей, так как иерархические отношения довольно часто встречаются между сущностями реального мира. Но иерархическая модель не поддерживает отношения «многие ко многим», когда множество объектов одного типа связаны с множеством объектов другого типа.

Предположим, что требуется построить модель отношения между множеством собственников жилья и множеством квартир. Если основной вопрос будет заключаться в определении того, каким жильем владеет тот или иной собственник, то естественно взять в качестве родительских узлов данные о собственнике. При этом каждый сегмент — собственник будет связан с N узлами – квартирами.

Таким образом, по собственнику мы легко найдем все квартиры, которые находятся в его собственности. Однако проблема заключается в том, что у одной и той же квартиры может быть несколько собственников. Т.е. одна и та же квартира может встречаться в разных деревьях.

В результате решения таких задач, как получение списка всех квартир, или получения всех собственников конкретной квартиры, будут уже не столь очевидными. Кроме того, сложной выглядит даже операция удаления из базы конкретной квартиры, поскольку для этого придется просматривать все деревья.

Можно, конечно, построить параллельно деревья, в которых родительскими сегментами будут данные о квартирах, а порождаемыми сегментами – данные о владельцах, но в результате мы получим еще избыточность данных, что породит дополнительную проблему их согласованности.

Источник: https://mirznanii.com/a/311333/setevye-i-ierarkhicheskie-modeli-dannykh