Иерархические базы данных

Иерархические

Иерар­хия — это когда есть выше­сто­я­щий, а есть его под­чи­нён­ные, кто ниже. У них могут быть свои под­чи­нён­ные и так далее. Мы уже каса­лись такой моде­ли, когда гово­ри­ли про дере­вья и бустинг.

В такой базе дан­ных сра­зу вид­но, к чему отно­сят­ся запи­си, где они лежат и как до них добрать­ся. Самый про­стой при­мер такой базы дан­ных — хра­не­ние фай­лов и папок на компьютере:

Вид­но, что на дис­ке C: есть мно­го папок: Dropbox, eSupport, GDrive и все те, кото­рые не поме­сти­лись на экране.

Внут­ри пап­ки GDrive есть ###_Inbox и #_Альбатрос, а внут­ри #_Альбатроса — десят­ки дру­гих папок. Если мы посмот­рим на скрин­шот, то уви­дим, то долж­ност­ная инструк­ция бух­гал­те­ра лежит с осталь­ны­ми фай­ла­ми внут­ри пап­ки Долж­ност­ные и охра­на тру­да, кото­рая лежит внут­ри пап­ки Инструкции.

Иерар­хи­че­ская база дан­ных зна­ет, кто кому под­чи­ня­ет­ся, и поэто­му может быст­ро нахо­дить нуж­ную инфор­ма­цию. Но такие базы мож­но орга­ни­зо­вать толь­ко в том слу­чае, когда у вас есть чёт­кое раз­де­ле­ние в дан­ных, что глав­нее, а что ему подчиняется.

Структура реляционной модели данных

При табличной организации данных отсутствует иерархия элементов. Строки и столбцы могут быть просмотрены в любом порядке, поэтому высока гибкость выбора любого подмножества элементов в строках и столбцах. Любая таблица в реляционной базе состоит из строк, которые называют записями, и столбцов, которые называют полями. На пересечении строк и столбцов находятся конкретные значения данных. Для каждого поля определяется множество его значений.

В реляционной модели данных применяются разделы реляционной алгебры, откуда и была заимствованна соответствующая терминология.В реляционной алгебре поименованный столбец отношения называется атрибутом, а множество всех возможных значений конкретного атрибута – доменом. Строки таблицы со значениями разных атрибутов называют кортежами. Атрибут, значение которого однозначно идентифицирует кортежи, называется ключевым (или просто ключом). Так ключевое поле – это такое поле, значения которого в данной таблице не повторяется. В отличие от иерархической и сетевой моделей данных в реляционной отсутствует понятие группового отношения. Для отражения ассоциаций между кортежами разных отношений используется дублирование их ключей. Сложный ключ выбирается в тех случаях, когда ни одно поле таблицы однозначно не определяет запись.

Записи в таблице хранятся упорядоченными по ключу. Ключ может быть простым, состоящим из одного поля, и сложным, состоящим из нескольких полей. Сложный ключ выбирается в тех случаях, когда ни одно поле таблицы однозначно не определяет запись.

Кроме первичного ключа в таблице могут быть вторичные ключи, называемые еще внешними ключами, или индексами. Индекс – это поле или совокупность полей, чьи значения имеются в нескольких таблицах и которое является первичным ключом в одной из них. Значения индекса могут повторяться в некоторой таблице. Индекс обеспечивает логическую последовательность записей в таблице, а также прямой доступ к записи.

По первичному ключу всегда отыскивается только одна строка, а по вторичному – может отыскиваться группа строк с одинаковыми значениями первичного ключа. Ключи нужны для однозначной идентификации и упорядочения записей таблицы, а индексы для упорядочения и ускорения поиска.

Индексы можно создавать и удалять, оставляя неизменным содержание записей реляционной таблицы. Количество индексов, имена индексов, соответствие индексов полям таблицы определяется при создании схемы таблицы.

Индексы позволяют эффективно реализовать поиск и обработку данных, формирую дополнительные индексные файлы. При корректировке данных автоматически упорядочиваются индексы, изменяется местоположение каждого индекса согласно принятому условию (возрастанию или убыванию значений). Сами же записи реляционной таблицы не перемещаются при удалении или включении новых экземпляров записей, изменении значений их ключевых полей.

С помощью индексов и ключей устанавливаются связи между таблицами. Связь устанавливается путем присвоения значений внешнего ключа одной таблицы значениям первичного ключа другой. Группа связанных таблиц называется схемой данных. Информация о таблицах, их полях, ключах и т.п. называется метаданными.

Историческая справка

1968 — Типичным представителем иерархических систем является Information Management System (IMS) фирмы IBM. Первая версия этого продукта вышла в свет в 1968 году. Чтобы понять иерархическую модель СУБД, попробуйте представить себе дерево (представляет собой структуру данных) со всеми его ветками и
выросшими от него другими деревьями.

1970 — Эти модели впервые предложены Е.Коддом в 1970 году в качестве наиболее независимых от аппаратных средств компьютера. Но только персональные компьютеры, мощные ресурсы которых поступают в полное распоряжение одного пользователя в отличие от больших ЭВМ, открыли дорогу реляционным СУБД. За счет некоторой избыточности сетевая и иерархическая модель могут быть сведены к табличной (реляционной) модели данных.

История

Иерархическая структура была разработана IBM в 1960-х годах и использовалась в ранних СУБД для мэйнфреймов . Отношения записей образуют древовидную модель. Эта структура проста, но негибка, поскольку отношения ограничиваются отношениями «один ко многим». Система IBM Information Management (IMS) и RDM Mobile являются примерами иерархической системы баз данных с несколькими иерархий над теми же данными. RDM Mobile — это недавно разработанная встроенная база данных для мобильной компьютерной системы.

Иерархическая модель данных потеряли тракция Кодда «s реляционную модель стала стандартом де — факто используется практически во всех системах управления базами данных господствующих. Реализация иерархической модели в реляционной базе данных впервые обсуждалась в опубликованной форме в 1992 году (см. Также модель вложенных множеств ). Схемы иерархической организации данных вновь появились с появлением XML в конце 1990-х (см. Также базу данных XML ). Иерархическая структура сегодня используется в основном для хранения географической информации и файловых систем.

В настоящее время иерархические базы данных по-прежнему широко используются, особенно в приложениях, требующих очень высокой производительности и доступности, таких как банковское дело и телекоммуникации. Одна из наиболее широко используемых коммерческих иерархических баз данных — IMS. Другой пример использования иерархических баз данных реестра Windows в Microsoft Windows операционных систем.

Объектно-реляционные субд

Разница между объектно-реляционными и объектными СУБД: первые являют собой надстройку над реляционной схемой, вторые же изначально объектно-ориентированы. Главная особенность и отличие объектно-реляционных, как и объектных, СУБД от реляционных заключается в том, что О(Р)СУБД интегрированы с Объектно-Ориентированным (OO) языком программирования, внутренним или внешним как C++, Java. Характерные свойства OРСУБД:

• комплексные данные,
• наследование типа,
• объектное поведение.

Комплексные данные могут быть реализованы через постоянно-хранимые объекты (persistent objects). Создание комплексных данных в большинстве существующих ОРСУБД основано на предварительном определении схемы через определяемый пользователем тип (UDT — user-defined type). Используются также встроенные конструкторы составных типов, например массив (ARRAY).

Иерархия структурных комплексных данных предлагает дополнительное свойство, наследование типа. То есть структурный тип может иметь подтипы, которые используют все его атрибуты и содержат дополнительные атрибуты, специфицированные в подтипе.

Объектное поведение закладывается через описание программных объектов. Такие объекты должны быть сохраняемыми и переносимыми для обработки в базе данных, поэтому они называются обычно как постоянные (или долговременные) объекты. Внутри базы данных все отношения с постоянным программным объектом есть отношения с его объектным идентификатором (OID).

Объектно-реляционными СУБД являются, к примеру, широко известные Oracle Database, Microsoft SQL Server 2005, PostgreSQL, а также Sav Zigzag, IBM Cloudscape,

Язык описания данных в сетевой модели

Язык описания
данных в сетевой модели имеет несколько разделов:

• описание базы данных
  — области размещения;
• описания записей —
  элементов и агрегатов (каждого в отдельности);
• описания наборов (каждого
  в отдельности).

SCHEMA IS <Имя
БД>.

AREA NAME IS
<Имя физической области>.

RECORD NAME
IS <Имя записи (уникапьное)>

Для каждой
записи определяется способ размещения экземпляров записи данного типа:

LOCATION MODE
IS'{DIRECT (напрямую)

CALC <Имя
программы> USING <

DUPLICATE ARE
ALLOWED

VIA <Имя
на6ора> SET (рядом с записями владельца)

SYSTEM (решать
будет система)}

Каждый тип
записи должен быть приписан к некоторой физической области размещения:

WITHIN <Имя
области размещения> AREA

После описания
записи в целом идет описание внутренней структуры:

<Имя уровня>
<Имя данного> <Шаблон> <Тип>

Номер уровня
определяет уровень вложенности при описании элементов и агрегатов данных. Первый
уровень — сама запись. Поэтому элементы или агрегаты данных имеют уровень начиная
со второго. Если данное соответствует агрегату, то любая его составляющая добавляет
один уровень вложенности.

Если агрегат
является вектором, то он описывается как <Номер уровня> <Имя агрегата>.<Номер
уровня> <Имя 1-й сост.> а если — повторяющейся группой, то следующим
образом:

<Номер уровня>
<Имя агрегата>.OCCURS <N> TIMES

где N — среднее
количество элементов в группе.

Описание
набора и порядка включения членов в него выглядит следующим образом:

SET NAME IS
<Имя набора>:

OWNER IS (<Имя
владельца> SYSTEM).

Далее указывается
порядок включения новых экземпляров члена данного набора в экземпляр набора:

ORDER PERMANENT
INSERTION IS {SORTED | NEXT | PREV | LAST FIRST}

После этого
описывается член набора с указанием способа включения и способа исключения экземпляра
— члена набора из экземпляра набора.

MEMBER IS <Имя
члена набора> {AUTOMATIC | MANUAL} {MANDATORY OPTIONAL} KEY IS (ACCENDING
| DESCENDING) <Имя элемента данных>

При автоматическом
включении каждый новый; экземпляр члена набора автоматически попадает в текущий
экземпляр набора в соответствии с заданным ранее Порядком включения. При ручном
способе экземпляр члена набора сначала попадает в БД, а только потом командой
CONNECT может быть включен в конкретный экземпляр набора.

Если задан
способ исключения MANDATORY, то экземпляр записи, исключаемый из набора, автоматически
исключается и из базы данных. Иначе просто разрываются связи.

Внешняя
модель при сетевой организации данных поддерживается путем описания части
общего связного графа.

Объектно-ориентированные субд

Появление объектно-ориентированных СУБД вызвано потребностями программистов на ОО-языках, которым были необходимы средства для хранения объектов, не помещавшихся в оперативной памяти компьютера. Также важна была задача сохранения состояния объектов между повторными запусками прикладной программы. Поэтому, большинство ООСУБД представляют собой библиотеку, процедуры управления данными которой включаются в прикладную программу. Примеры реализации ООСУБД как выделеного сервера базы данных крайне редки.

Сразу же необходимо заметить, что общепринятого определения «объектно-ориентированной модели данных» не существует. Сейчас можно говорить лишь о неком «объектном» подходе к логическому представлению данных и о различных объектно-ориентированных способах его реализации.

Структура

Структура объектной модели описываются с помощью трех ключевых понятий:

инкапсуляция — каждый объект обладает некоторым внутренним состоянием (хранит внутри себя запись данных), а также набором методов — процедур, с помощью которых (и только таким образом) можно получить доступ к данным, определяющим внутреннее состояние объекта, или изменить их. Таким образом, объекты можно рассматривать как самостоятельные сущности, отделенные от внешнего мира;

наследование — подразумевает возможность создавать из классов объектов новые классы объекты, которые наследуют структуру и методы своих предков, добавляя к ним черты, отражающие их собственную индивидуальность. Наследование может быть простым (один предок) и множественным (несколько предков);

полиморфизм — различные объекты могут по разному реагировать на одинаковые внешние события в зависимости от того, как реализованы их методы.

Целостность данных

Для поддержания целостности объектно-ориентированный подход предлагает использовать следующие средства:

автоматическое поддержание отношений наследования возможность объявить некоторые поля данных и методы объекта как «скрытые», не видимые для других объектов; такие поля и методы используются только методами самого объекта создание процедур контроля целостности внутри объекта

Средства манипулирования данными

К сожалению, в объектно-ориентированном программировании отсутствуют общие средства манипулирования данными, такие как реляционная алгебра или реляционное счисление. Работа с данными ведется с помощью одного из объектно-ориентированных языков программирования общего назначения, обычно это SmallTalk, C++ или Java.

В объектно-ориентированных базах данных, в отличие от реляционных, хранятся не записи, а объекты. ОО-подход представляет более совершенные средства для отображения реального мира, чем реляционная модель, естественное представление данных. В реляционной модели все отношения принадлежат одному уровню, именно это осложняет преобразование иерархических связей модели «сущность-связь» в реляционную модель. ОО-модель можно рассматривать послойно, на разных уровнях абстракции. Имеется возможность определения новых типов данных и операций с ними.

В то же время, ОО-модели присущ и ряд недостатков:

осутствуют мощные непроцедурные средства извлечения объектов из базы. Все запросы приходится писать на процедурных языках, проблема их оптимизации возлагается на программиста;

вместо чисто декларативных ограничений целостности (типа явного объявления первичных и внешних ключей реляционных таблиц с помощью ключевых слов PRIMARY KEY и REFERENCES) или полудекларативных триггеров для обеспечения внутренней целостности приходится писать процедурный код.

Очевидно, что оба эти недостатка связаны с отсутствием развитых средств манипулирования данными. Эта задача решается двумя способами — расширение ОО-языков в сторону управления данными (стандарт ODMG), либо добавление объектных свойств в реляционные СУБД (SQL-3, а также так называемые объектно-реляционных СУБД).

Особенности реляционных данных

Главная особенность — все объекты хранятся в виде набора 2-мерных таблиц. Каждая таблица включает в себя набор столбцов, где указываются следующие параметры:
— название;
— тип данных (число, строка и т. д.).

Вторая важная особенность заключается в том, что число столбцов фиксировано. Это значит, что структура БД известна заранее, при этом количество рядов либо строк данных практически не ограничено. Грубо говоря, строки в реляционных БД — есть объекты, хранимые в базе.

По большему счёту, БД — это абстрактное понятие, а в случае с реляционной структурой таблица — есть не более чем удобный способ хранения информации. Причём набор таблиц превращается в базу данных тогда, когда он связан логически. А чтобы этим всем управлять, используют СУБД. Классический пример СУБД — система управления MySQL. Иными словами, СУБД MySQL — есть программное воплощение математических идей.

6) Хранилища данных и модели их представления

: предметно-ориентированный, интегрированный,
неизменяемый и поддерживающий хронологию набор данных,
предназначенный для обеспечения принятия управленческих решений.

Основные модели представления данных в хранилищах данных:

• 1. Реляционная
• 2. Многомерная
• 3. Гибридная
• 4. Виртуальная

Реляционная модель хранилищ данных

В основе реляционных хранилищ данных лежит разделение данных на две группы – измерения и факты.
Измерения – это категориальные атрибуты, наименования и свойства объектов, участвующих в некотором бизнес-процессе.
Примеры измерений: наименования товаров, названия фирм-поставщиков и покупателей, ФИО людей, названия городов и т. д.Измерения качественно описывают исследуемый бизнес-процесс.Факты – это непрерывные по своему характеру данные (могут принимать бесконечное множество значений).
Примеры фактов: цена товара или изделия, их количество, сумма продаж или закупок, зарплата сотрудников, сумма кредита и т. д.
Факты количественно описывают бизнес-процесс.

рис Схема построения реляционного хранилища данных «звезда»

Центральной является таблица фактов (Fact table), с которой связаны таблицы измерений (Dimension tables).

Преимущества схемы «звезда»:

• простота и логическая прозрачность модели
• более простая процедура пополнения измерений, поскольку
• приходится работать только с одной таблицей

Недостатки схемы «звезда»:

• медленная обработка измерений, поскольку одни и те же значения
• измерений могут встречаться несколько раз в одной и той же таблице высокая вероятность возникновения несоответствий в данных (в частности, противоречий), например, из-за ошибок ввода

Рис Схема построения реляционного хранилища данных «снежинка» (модификация схемы «звезда»)

Основное функциональное отличие схемы «снежинка» от схемы «звезда» – это возможность работы с иерархическими уровнями, определяющими
степень детализации данных.Преимущества схемы «снежинка»:

• она ближе к представлению данных в многомерной модели
• процедура загрузки из РХД в многомерные структуры более
• эффективна и проста, поскольку загрузка производится из отдельных таблиц
• намного ниже вероятность появления ошибок, несоответствия данных
• большая, по сравнению со схемой «звезда», компактность
• представления данных, поскольку все значения измерений упоминаются только один раз

Недостатки схемы «снежинка»:

• достаточно сложная для реализации и понимания структура данных
• усложненная процедура добавления значений измерений

Преимущества реляционных хранилищ данных:

• Практически неограниченный объем хранимых данных
• Поскольку реляционные СУБД лежат в основе построения многих систем оперативной обработки (OLTP), которые обычно являются главными источниками данных для ХД, использование реляционной модели позволяет упростить процедуру загрузки и интеграции данных в хранилище
• При добавлении новых измерений данных нет необходимости выполнять сложную физическую реорганизацию хранилища, в отличие, например, от многомерных ХД
• Обеспечиваются высокий уровень защиты данных и широкие возможности разграничения прав доступа

Главный недостаток реляционных хранилищ данных:

При использовании высокого уровня обобщения данных и иерархичности измерений в таких хранилищах начинают «размножаться» таблицы агрегатов. В результате скорость выполнения запросов реляционным хранилищем замедляется

Главное о базах данных

• Чаще все­го базы дан­ных напо­ми­на­ют таб­ли­цы: в них одно­му пара­мет­ру соот­вет­ству­ет один набор дан­ных. Напри­мер, один кли­ент — одно имя, один теле­фон, один адрес.
• Такие «таб­лич­ные» базы дан­ных назы­ва­ют­ся реляционными.
• Что­бы стро­ить слож­ные свя­зи, раз­ные таб­ли­цы в реля­ци­он­ных базах мож­но свя­зы­вать меж­ду собой: ста­вить ссылки.
• Реля­ци­он­ная база — не един­ствен­ный спо­соб хра­не­ния дан­ных. Есть ситу­а­ции, когда нам нуж­на боль­шая гиб­кость в хранении.
• Быва­ют сете­вые базы дан­ных: когда нуж­но хра­нить мно­го свя­зей меж­ду мно­же­ством объ­ек­тов. Напри­мер, ката­лог филь­мов: в одном филь­ме может участ­во­вать мно­го чело­век, а каж­дый из них может участ­во­вать во мно­же­стве фильмов.
• Быва­ют иерар­хи­че­ские базы, или «дере­вья». При­мер — наша фай­ло­вая система.
• Какую выбрать базу — зави­сит от зада­чи. Одна база не луч­ше дру­гой, но они могут быть более или менее под­хо­дя­щи­ми для опре­де­лён­ных задач.

Текст и иллю­стра­ции:Миша Поля­нин
Редак­тор:Мак­сим Ильяхов
Кор­рек­тор:Ира Михе­е­ва
Иллю­стра­тор:Даня Бер­ков­ский
Вёрст­ка:Маша Дро­но­ва
Достав­ка:Олег Веш­кур­цев
Что-то дела­ет рука­ми:Паша Федо­ров
Во сла­ву:Прак­ти­ку­ма

Язык описания данных иерархической модели

В рамках
иерархической модели выделяют языковые средства описания данных (DDL, Data Definition
Language) и средства манипулирования данными (DML, Data Manipulation Language).

Каждая физическая
база описывается набором операторов, определяющих как ее логическую структуру,
так и структуру хранения БД. Описание начинается с оператора определения базы — DBD (Data Base
Definition):

DBD Name = <
имя БД>, ACCESS = < способ доступа>

Способ доступа
определяет способ организации взаимосвязи физических записей.

Определено 5 способов доступа:

HSAM
—
hierarchical sequential access method (иерархически
последовательный метод),

HISAM
—
hierarchical index sequential access method
(иерархически индексно-последовательный метод),

EDAM
—
hierarchical direct access method (иерархически прямой метод),

HID AM
—
hierarchical index direct access method (иерархически индексно-прямой метод),

INDEX
—
индексный метод.

Далее идет
описание наборов данных, предназначенных для хранения БД:

DATA SET D01 = < имя оператора, определяющего хранимый набор данных>.
DEVICE =< устройство хранения БД>, 

Так как физические записи имеют разную длину, то при модификации данных запись может увеличиться
и превысит исходную длину записи до модификации. В этом случае при определенных
методах хранения может понадобиться дополнительное пространство хранения, где
и будут размещены дополнительные данные. Это пространство и называется областью
переполнения.

После описания
всей физической БД идет описание типов сегментов, ее составляющих, в соответстшш
с иерархией. Описание сегментов всегда начинается с описания корневого сегмента.
Общая схема описания типа сегмента такова:

SEGM NAME =
< имя сегмента>. BYTES =< размер в байтах>.

FREQ = <средняя
частота реализаций сегмента под одним исходным>

PARENT = <имя
родительского сегмента>

Параметр
FREQ определяет среднее количество экземпляров данного сегмента, связанных с
одним экземпляром родительского сегмента. Для корневого сегмента это число возможных
экземпляров корневого сегмента.

Для корневого
сегмента параметр PARENT равен 0 (нулю). Далее для каждого сегмента дается описание
полей:

FIELD NAME =
{(<имя поля> .{U M}) | <имя поля> }.

START = <
номер байта, с которого начинается значения поля >,

BYTES = <размер
поля в байтах>,

TYPE = {X |
Р | С}

Признак SEQ
— задается для ключевого поля, если экземпляры данного сегмента физически упорядочены
в соответствии со значениями данного поля.

Параметр
U задается, если значения ключевого поля уникальны для всех экземпляров данного
сегмента, М — в противном случае. Если поле является ключевым, то его описание
задается в круглых скобках, в противном случае имя поля задается без скобок.
Параметр TYPE определяет тип данных. Для ранних иерархических моделей были определены
только три типа данных: X — шестпадцатеричиый, Р —упакованный десятичный, С
— символьный.

Заканчивается
описание схемы вызовом процедуры генерации:

• DBDGEN — указывает
  на конец последовательности управляющих операторов описания БД;
• FINISH — устанавливает
  ненулевой код завершения при обнаружении ошибки;
• END — конец.

В системе
может быть несколько физических БД (ФБД), но каждая из них описывается отдельно
своим DBD и ей присваивается уникальное имя. Каждая ФБД содержит только один
корневой сегмент. Совокупность ФБД образует концептуальную модель данных.

§3.3. Иерархическая модель данных§3.4. Сетевая модель данных

Иерархическая базы данных «Доменная система имен»

Еще одним примером иерархической базы данных является доменная система имен подключенных к Интернету компьютеров. На верхнем уровне находится табличная база данных, содержащая перечень доменов верхнего уровня (всего 269 домена), из которых 12 — административные, а остальные 257 — географические. Наиболее многочисленным доменом (данные на январь 2008 года) является административный домен net (около 190 миллионов серверов), а некоторых доменах (например, в географическом домене zr) до сих пор не зарегистрировано ни одного сервера.

На втором уровне находятся табличные базы данных, содержащие перечень доменов второго уровня для каждого домена первого уровня.

На третьем уровне могут находиться табличные базы данных, содержащие перечень доменов третьего уровня для каждого домена второго уровня и таблицы, содержащие IP-адреса компьютеров, находящихся в домене второго уровня.

Рис. 3.3. Иерархическая база данных Доменная система имен

База данных «Доменная система имен» должна содержать записи обо всех компьютерах, подключенных к Интернету, т. е. более 500 миллионов записей. Размещение такой огромной базы данных на одном компьютере сделало бы поиск информации очень медленным и неэффективным. Решение этой проблемы было найдено путем размещения отдельных составных частей базы данных на различных DNS- серверах. Таким образом, иерархическая база данных «Доменная система имен» является распределенной базой данных.

Поиск информации в такой иерархической распределенной базе данных ведется следующим образом. Например, мы хотим ознакомиться с содержанием WWW-сервера фирмы Microsoft.

Сначала наш запрос, содержащий доменное имя сервера www.microsoft.com, будет оправлен на DNS-сервер нашего провайдера, который переадресует его на DNS-сервер самого верхнего уровня базы данных. В таблице первого уровня будет найден интересующий нас домен сот и запрос будет адресован на DNS-сервер второго уровня, который содержит перечень доменов второго уровня, зарегистрированных в домене сот.

В таблице второго уровня будет найден домен microsoft и запрос будет переадресован на DNS-сервер третьего уровня. В таблице третьего уровня будет найдена запись, соответствующая доменному имени, содержавшемуся в запросе. Поиск информации в базе данных «Доменная система имен» будет завершен и начнется поиск компьютера в сети по его IР-адресу.

Следующая страница §3.3. Иерархические базы данных. Контрольные вопросы

Cкачать материалы урока

Пример модели

Рассмотрим следующую модель данных предприятия (смотреть рисунок ниже): предприятие состоит из отделов, в которых работают сотрудники. В каждом отделе может работать несколько сотрудников, но сотрудник не может работать более чем в одном отделе.

Поэтому, для информационной системы управления персоналом необходимо создать групповое отношение, состоящее из родительской записи ОТДЕЛ (НАИМЕНОВАНИЕ_ОТДЕЛА, ЧИСЛО_РАБОТНИКОВ) и дочерней записи СОТРУДНИК (ФАМИЛИЯ, ДОЛЖНОСТЬ, ОКЛАД). Это отношение показано на рис. (а) (Для простоты полагается, что имеются только две дочерние записи).

Для автоматизации учета контрактов с заказчиками необходимо создание еще одной иерархической структуры : заказчик — контракты с ним — сотрудники, задействованные в работе над контрактом. Это дерево будет включать записи ЗАКАЗЧИК(НАИМЕНОВАНИЕ_ЗАКАЗЧИКА, АДРЕС), КОНТРАКТ(НОМЕР, ДАТА,СУММА), ИСПОЛНИТЕЛЬ (ФАМИЛИЯ, ДОЛЖНОСТЬ, НАИМЕНОВАНИЕ_ОТДЕЛА) (рис. (b)).

Из этого примера видны недостатки иерархических БД:

• Частично дублируется информация между записями СОТРУДНИК и ИСПОЛНИТЕЛЬ (такие записи называют парными), причем в иерархической модели данных не предусмотрена поддержка соответствия между парными записями.
• Иерархическая модель реализует отношение между исходной и дочерней записью по схеме 1:N, то есть одной родительской записи может соответствовать любое число дочерних. Допустим теперь, что исполнитель может принимать участие более чем в одном контракте (т.е. возникает связь типа M:N). В этом случае в базу данных необходимо ввести еще одно групповое отношение, в котором ИСПОЛНИТЕЛЬ будет являться исходной записью, а КОНТРАКТ — дочерней (рис. (c)). Таким образом, мы опять вынуждены дублировать информацию.

Преобразование концептуальной модели в иерархическую модель данных

Преобразование концептуальной модели в иерархическую структуру данных во многом схоже с преобразованием её в сетевую модель, но и имеет некоторые отличия в связи с тем, что иерархическая модель требует организации всех данных в виде дерева.

Преобразование связи типа «один ко многим» между предком и потомком осуществляется практически автоматически в том случае, если потомок имеет одного предка, и происходит это следующим образом. Каждый объект с его атрибутами, участвующий в такой связи, становится логическим сегментом. Между двумя логическими сегментами устанавливается связь типа «один ко многим». Сегмент со стороны «много» становится потомком, а сегмент со стороны «один» становится предком.

Ситуация значительно усложняется, если потомок в связи имеет не одного, а двух и более предков. Так как подобное положение является невозможным для иерархической модели, то отражаемая структура данных нуждается в преобразованиях, которые сводятся к замене одного дерева, например, двумя (если имеется два предка). В результате такого преобразования в базе данных появляется избыточность, так как единственно возможный выход из этой ситуации — дублирование данных.

Сравниваем три модели баз данных

Первая, иерархическая модель данных, 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 модель данных, 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 баз данных 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.

Объекты связываются отношениями, основные типы которых можно определить следующим образом:

«Один к одному»

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

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

«Один ко многим»

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.

«Многие ко многим»

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.