Разработка системы автоматизации для малого коммерческого предприятия работающего в сфере информационных услуг

(owner) баз данных или объектов баз данных. Некоторые системы разрешают

передавать права владения от создателя базы другому пользователю.

В многопользовательских системах обычно имеется пользователь с правами

даже более высокими, чем у владельца базы данных—системный администратор

(system administrator), или администратор базы данных (database

administrator). Этот пользователь обычно обладает широкими правами на

наделение полномочий, а также выполняет целый ряд других задач, связанных с

поддержкой и администрированием базы данных.

В качестве дополнительного механизма обеспечения безопасности могут

выступать и виртуальные таблицы. Пользователи могут разрешать доступ только

к определенному подмножеству своих данных, включенному в виртуальную

таблицу.

2.1.8. Целостность

Целостность (integrity) - очень сложный и серьезный вопрос при

управлении реляционными базами данных. Несогласованность между данными

может возникать по целому ряду причин. Несогласованность или

противоречивость данных может возникать вследствие сбоя системы—проблемы с

аппаратным обеспечением, ошибки в программном обеспечении или логические

ошибки в приложениях. Реляционные системы управления базами данных

защищают данные от такого типа несогласованности, гарантируя, что команда

либо будет исполнена до конца, либо будет полностью отменена. Этот процесс

обычно называют управлением транзакциями (transaction management).

Другой тип целостности, называемый объектной целостностью (entity

integrity), связан с корректным проектированием базы данных. Объектная

целостность требует, чтобы ни один первичный ключ не имел нулевого

значения. Третий тип целостности, называемый ссылочной целостностью

(referential integrity), означает непротиворечивость между частями

информации, повторяющимися в разных таблицах. Например, если вы изменяете

неправильно введенный номер расчетного счета покупателя в одной таблице,

другие таблицы, содержащие эту же информацию, продолжают ссылаться на

старый номер, поэтому вы должны обновить и эти таблицы. Чрезвычайно важно,

чтобы при изменении информации в одном месте, она соответственно изменялась

и во всех других местах. Правила Кодда гласят, что системы управления

реляционными базами данных должны обеспечивать не только объектную и

ссылочную целостность, но и позволять «вводить дополнительные ограничения

на целостность, отражающие специальные требования». Кроме того, по

определению Кодда, ограничения на целостность должны:

. определяться на языке высокого уровня, используемом системой для всех

других целей;

. храниться в словаре данных, а не в программных приложениях.

Первоначально только несколько реализаций реляционных баз данных

удовлетворяли критериям Кодда на целостность, но ситуация постепенно

изменялась. Стандарт 1992 года (часто называемый «SQL92») поддерживает

ограничения, обеспечивающие ссылочную целостность и позволяющие задавать

бизнес правила. Эти возможности в том или ином виде реализованы в

большинстве систем.

2.2. Проектирование баз данных

Процесс, в ходе которого решается, какой вид будет у вновь создаваемой

базы данных, называется проектированием базы данных (database design).

Работа по проектированию базы данных включает выбор:

. таблиц, которые будут входить в базу данных,

. столбцов, принадлежащих каждой таблице,

. взаимосвязей между таблицами и столбцами.

Конструирование базы данных связано с построением ее логической

структуры. В реляционной модели логическая структура базы абсолютно не

зависит от ее физической структуры и способа хранения. Логическая структура

также не определяется тем, что видит у себя на экране конечный пользователь

(это могут быть виртуальные таблицы, созданные разработчиком или

прикладными программами).

Конструирование баз данных на основе реляционной модели имеет ряд

важных преимуществ перед другими моделями.

. Независимость логической структуры от физического и пользовательского

представления.

. Гибкость структуры базы данных—конструктивные решения не ограничивают

возможности выполнять в будущем самые разнообразные запросы.

Так как реляционная модель не требует описания всех возможных связей

между данными, можно впоследствии задавать запросы о любых логических

взаимосвязях, содержащихся в базе, а не только о тех, которые планировались

первоначально.

С другой стороны, реляционные системы не имеют никаких встроенных

защитных механизмов против некорректных структурных решений и не умеют

различать хорошую структуру базы данных от посредственной. К тому же не

существует автоматизированных средств, которые могли бы заменить вас в

процессе принятия структурных решений.

2.2.1. Подход к проектированию базы данных

Часто при обсуждении вопросов проектирования реляционных баз данных

почти все внимание уделяется применению правил нормализации. В ходе

нормализации обеспечивается защита целостности данных путем устранения

дублирования данных. В результате таблица, которая первоначально казалась

«имеющей смысл», разбивается на две или более связанных таблиц, которые

могут быть «собраны вместе» с помощью операции объединения. Этот процесс

называется декомпозицией без потерь (non-loss decomposition) и просто

означает разделение таблицы на несколько меньших таблиц без потери

информации. Нормализация наиболее полезна для проверки созданной вами

структуры. Можно проанализировать свои решения о том, какие столбцы должны

быть включены в ту или иную таблицу с точки зрения правил нормализации,

убедившись при этом, что не сделали каких-то фатальных ошибок. Понимание

основ процесса нормализации также может помочь в процессе проектирования

базы данных, но оно не является универсальным рецептом при построении базы

с нуля. Итак, как определить, какие столбцы должны располагаться в начале

таблицы. Общего правила на этот счет не существует. Однако здесь вам может

оказать существенную помощь моделирование зависимостей — анализ сущности

данных (в терминах объектов или вещей) и зависимостей между ними (один-к-

одному, один-ко-многим, многие-ко-многим).

На практике проектирование базы данных требует хорошего понимания

моделируемой предметной области, а также знаний в области моделирования

зависимостей и нормализации. Проектирование базы данных обычно является

итеративным процессом, в ходе которого шаг за шагом достигается требуемый

результат, а иногда и пересматривается несколько шагов, переделывая

предыдущую работу с учетом появившихся новых потребностей. Вот примерная

последовательность шагов выполняемая в процессе проектирования базы данных.

1. Исследования информационной среды для моделирования.

. Откуда поступает информация и в каком виде?

. Как она будет вводиться в систему и кто этим будет заниматься?

. Как часто она изменяется?

. Какие параметры системы будут наиболее критическими с точки зрения

времени реакции на запрос и надежности?

. Изучение всех бумажных материалов, а также информационных файлов и форм,

которые используются в организации для хранения и обработки данных.

. Уточнение, в каком виде информация должна извлекаться из базы данных — в

форме отчетов, заказов, статистической информации.

. Кому она будет предназначаться.

2. Создание списка объектов (вещей, которые будут предметом базы

данных) вместе с их свойствами и атрибутами. Объекты, скорее всего, должны

быть собраны в таблицы (каждая строка таблицы будет описывать один объект,

например организацию, счет или платежное поручение), свойства объектов

будут представлены столбцами таблицы (например, адрес компании, стоимость

дистрибутива).

3. В ходе работы обязательно должен создаваться макет таблиц и связей

между ними, называемый структурой данных (data structure), или диаграммой

зависимостей между объектами (E-R diagram).

4. Предварительно разобравшись с объектами и их атрибутами, надо

убедится, что каждый объект имеет атрибут (или группу атрибутов), по

которому однозначно можно идентифицировать любую строку в будущей таблице.

Этот идентификатор обычно называется первичным ключом. Если такового нет,

то для получения искусственного ключа следует создать дополнительный

столбец.

5. Затем должны быть рассмотрены зависимости между объектами.

. Имеются ли зависимости типа один-ко-многим (один заказчик может иметь

множество выписанных счетов, но каждый счет может быть выписан только на

одного заказчика) или многие-ко-многим?

. Есть ли возможности для объединения связанных таблиц? Для этого служат

внешние ключи (foreign key), столбцы в связанных таблицах с совпадающими

значениями первичных ключей.

6. Анализ структуры базы данных с точки зрения правил нормализации для

поиска логических ошибок. Исправление всех отклонений от нормальных форм

или обоснование решения отказаться от выполнения ряда правил нормализации в

интересах простоты освоения или производительности. Документирование

причины таких решений.

7. Непосредственному создание структуры базы данных и помещению в нее

некоторых прототипов данных. Обязательное экспериментирование с запросами,

изучение полученных результатов. Выполнение рядов тестов на

производительность, чтобы проверить разные технические решения.

8. Оцените базы данных с точки зрения того, удовлетворяют ли заказчика

полученные результаты.

2.2.2. Несколько слов о структуре базы данных.

I) Что такое «хорошая структура»

Хорошая структура — это, в первую очередь, «прозрачная» структура.

Проще говоря, хорошая структура:

. максимально упрощает взаимодействие с базой данных;

. гарантирует непротиворечивость данных;

. «выжимает» максимум производительности из системы.

Некоторые факторы, упрощающие понимание базы данных, не имеют строгих

технических определений и не являются частью процесса проектирования. Тем

не менее, широкие таблицы трудно читать и в них сложно разбираться. В то же

время разделение данных на целый ряд небольших таблиц усложняет

отслеживание взаимосвязей между ними. Выбор подходящего числа столбцов

обычно является компромиссом между простотой понимания базы и правилами

нормализации. Хорошо разработанная база данных предотвращает ввод

противоречивой информации и случайное удаление данных. Это достигается за

счет минимизации ненужного дублирования данных в таблицах и поддержки

целостности.

Наконец, хорошо разработанная база должна обладать достаточной

производительностью. Опять-таки здесь играет большую роль число столбцов в

таблицах: выборка данных будет проводиться медленнее, если информация

размешена

не в одной, а в нескольких таблицах. Однако большие таблицы могут

требовать

от системы обработки большего количества данных, чем это на самом деле

необходимо для выполнения конкретного запроса. Другими словами, количество

и размер таблиц существенно влияют на производительность. (Также с точки

зрения производительности критическим является выбор столбца, по которому

выполняется индексирование и тип индексирования.) Индексирование в большей

мере является вопросом физического проектирования, нежели логического.

II) Плохая структура базы данных

. приводит к непониманию результатов выполнения запросов;

. повышает риск введения в базу данных противоречивой информации;

. порождает избыточные данные;

. усложняет выполнение изменений структуры созданных ранее и уже

заполненных данными таблиц.

Не существует идеального решения, полностью удовлетворяющего все

требования, предъявляемые при проектировании баз данных. Часто приходится

чем-то жертвовать, основываясь на требованиях и особенностях приложений,

которые будут использовать базу данных.

2.3. Нормализация.

Вообще говоря, нормализация — это набор стандартов проектирования

данных, называемых нормальным и формами (normal forms). Общепринятыми

считаются пять нормальных форм, хотя их было предложено значительно больше.

Создание таблиц в соответствии с этими стандартами называется

нормализацией. Нормальные формы изменяются в порядке от первой до пятой.

Каждая последующая форма удовлетворяет требования предыдущей. Если

следовать первому правилу нормализации, то данные будут представлены в

первой нормальной форме. Если данные удовлетворяют третьему правилу

нормализации, они будут находиться в третьей нормальной форме (а также в

первой и второй формах).

Выполнение правил нормализации обычно приводит к разделению таблиц на

две или больше таблиц с меньшим числом столбцов, выделению отношений

первичный ключ—внешний ключ в меньшие таблицы, которые снова могут быть

соединены с помощью операции объединения.

Одним из основных результатов разделения таблиц в соответствии с

правилами нормализации является уменьшение избыточности данных в таблицах.

При этом в базе возможно возникновение одинаковых столбцов первичных и

внешних ключей. Такое преднамеренное дублирование — это не то же самое, что

избыточность. На самом деле поддержка непротиворечивости между первичными и

внешними ключами связана с понятием целостности данных.

Правила нормализации, подобно принципам объектного моделирования,

развивались в рамках теории баз данных. Большинство разработчиков баз

данных признают, что представление данных в третьей и четвертой нормальных

формах полностью удовлетворяет все их потребности.

2.3.1. Первая нормальная форма.

Первая нормальная форма требует, чтобы на любом пересечении строки и

столбца находилось единственное значение, которое должно быть атомарным.

Кроме того, в таблице, удовлетворяющей первой нормальной форме, не должно

быть повторяющихся групп.

В ряде случаев объектное моделирование приводит к тем же результатам,

так как в этом случае мы имеем отношение один-ко-многим (одна накладная -

много позиций).

2.3.2. Вторая нормальная форма

Второе правило нормализации требует, чтобы любой не ключевой столбец

зависел от всего первичного ключа. Следовательно, таблица не должна

содержать не ключевых столбцов, зависящих только от части составного

первичного ключа. Представление таблицы во второй нормальной форме требует,

чтобы все столбцы, не являющиеся первичными ключами (столбцы, описывающие

объект, но однозначно не идентифицирующие его), зависели от всего

первичного ключа, а не от его отдельных компонентов.

Суммируя вышесказанное, вторая нормальная форма требует, чтобы ни один

не ключевой столбец не зависел только от части первичного ключа. Это

правило относится к случаю, когда первичный ключ образован из нескольких

столбцов, и неприменимо, когда первичный ключ образован только из одного

столбца.

2.3.3. Третья нормальная форма

Третья нормальная форма повышает требования второй нормальной формы:

она не ограничивается составными первичными ключами. Третья нормальная

форма требует, чтобы ни один не ключевой столбец не зависел от другого не

ключевого столбца. Любой не ключевой столбец должен зависеть только от

столбца первичного ключа.

Рассматривая структуру этих таблиц, вы увидите, что они удовлетворяют

как второй, так и третьей нормальной форме. Они удовлетворяют второй

нормальной форме, так как все не ключевые столбцы зависят от всего

первичного ключа, и третьей нормальной форме, так как все не ключевые

столбцы не зависят друг от друга. Другими словами, любой не ключевой

столбец зависит от ключа, всего ключа и ничего, кроме ключа.

2.3.4. Четвертая и пятая нормальные формы

Четвертая нормальная форма запрещает независимые отношения типа один-ко-

многим между ключевыми и не ключевыми столбцами. В качестве

примера рассмотрим несколько надуманный пример: с каждым заказчиком может

работать несколько кураторов и несколько курьеров, но между кураторами и

курьерами нет абсолютно никакой связи, хотя они естественным образом

связаны с заказчиком. Помещение этой разнородной информации в одну таблицу

может привести к появлению в ней пустых мест, так как курьеров может быть

больше, чем кураторов. Удаление данных о курьерах или кураторах также может

привести к появлению пустых мест. Проблема здесь состоит в кажущемся

существовании зависимости между курьерами и кураторами, так как эти данные

могут размещаются рядом в одной строке. Лучше было бы поместить их в разные

таблицы и связать с заказчиком посредством внешнего ключа. Пятая нормальная

форма доводит весь процесс нормализации до логического конца, разбивая

таблицы на минимально возможные части для устранения в них всей

избыточности данных. Нормализованные таким образом таблицы обычно содержат

минимальное количество информации, помимо первичного ключа.

Преимуществом преобразования базы данных в пятую нормальную форму

является возможность управления целостностью. Поскольку при этом любой

фрагмент не ключевых данных (данных, не являющихся первичным или внешним

ключом) встречается в базе данных только один раз, не возникает никаких

проблем при их обновлении. Если, например, изменяется физический адрес

заказчика, соответствующие поправки нужно внести только в таблицу

«Заказчики», и не надо просматривать остальные таблицы на предмет поиска и

изменения в них значения соответствующего поля физический адрес.

Однако, поскольку каждая таблица в пятой нормальной форме имеет

минимальное число столбцов, то в них должны дублироваться одни и те же

ключи, обеспечивая возможности для объединения таблиц и получения полезной

информации.

Изменение значения единственного ключа уже является очень серьезной

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13