1.5.1. Базы данных и системы управления базами данных. Для решения информационно-поисковых задач, начиная с 60-70-х годов ХХ века, используется структурированное представление информации, относящейся к рассматриваемой предметной области. Структуризация информации производится с помощью особого вида моделей представления данных, отражающих свойства информационных объектов и имеющиеся связи между ними.

Описание информационных объектов и связей между ними на верхнем концептуальном уровне производится с помощью ER диаграмм (см. раздел??? в приложении). В настоящем разделе рассматривается построение моделей самих информационных объектов (в дальнейшем, просто информационных моделей), соответствующих следующему после концептуального, логическому уровню проектирования ИПС и являющихся основой решения информационно-поисковых, информационно-аналитических и других задач.

Можно выделить три типа моделей структуризации или, как принято говорить, представления данных: сетевая, иерархическая и реляционная. Реляционная модель представления данных в настоящее время является наиболее распространенной по причине ее простоты, естественности восприятия, а также наличия развитых математических и программных средств работы с данной моделью и других аспектов. В дальнейшем будут рассматриваться только реляционные модели информационных объектов.

Применение удобных для пользователя структурированных моделей представления информации привело к разделению моделей хранения информации в компьютере на логические модели ифизические модели. Это послужило причиной появления принципиально нового подхода к организации хранения структурированной информации, получившего название концепциибаз данных . В настоящее время базы данных являются основным (если не единственным) используемым на практике способом хранения информации.

Логическая модель отражает логическую структуру данных, объединенных в единый информационный объект. Кроме того, логическая модель данных лежит в основе языка манипулирования данными, с помощью которого пользователем формируются запросы на поиск, обновление информации и др.

Физическая модель отражает фактическое размещение информации на физических носителях (внешних запоминающих устройствах: жесткий диск, оптический диск и т.д.). Для их описания используются файловые модели, представляющие собой структурированные линейные цепочки символов.

Критерием эффективности логических моделей является возможность реализации на их основе широкого спектра различных по смыслу запросов. Критерием эффективности физических моделей является рациональное использование внешней памяти.

Благодаря разделению моделей хранения информации на логические и физические, появилась возможность рассмотреть раздельно задачу выбора языка манипулирования данными и задачу эффективного использования внешней памяти.

Подобная «развязка» данных задач позволила:

использовать языки высокого уровня для формирования семантически насыщенных запросов к базам данных;

обеспечить увеличение объема хранимой информации на внешних запоминающих устройствах.

Раздельное рассмотрение логических и физических моделей информации в базах данных привело к тому, что пользователь при построении информационных моделей предметных областей стал «работать» только с их логическими моделями. Для размещения информации на внешних запоминающих устройствах, реализации на физическом уровне операций по манипулированию данными были созданы специальные программно-аппаратные средства, получившие название систем управления базами данных (СУБД). Они выступают в роли своего рода «посредника» между логической и физической моделью данных. В этом смысле роль СУБД схожа с ролью операционных систем.

Таким образом, с помощью баз данных (БД) осуществляется хранение структурированной (с помощью логической модели данных) информации о предметной области, а с помощью СУБД осуществляется управление данной информацией, или, как принято говорить, управление БД. Это дает возможность:

Предоставить пользователю удобный интерфейс для формирования:

логической структуры данных (уровень логического проектирования БД) с помощью языка структурных схем;

физической структуры данных (уровень физического проектирования БД) с помощью специального языка, получившего название языка определения данных .

Оформлять на языке запросов , илиязыке манипулирования данными , принятом в конкретной СУБД, различные запросы пользователя на поиск и обработку информации.

Обеспечивать длительное хранение больших массивов данных, (измеряемых гигабайтами и более), защищая их от случайной порчи или неавторизованного использования и обеспечивая при этом актуализацию информации, хранящейся в БД.

Обеспечивать распределенный доступ к данным нескольких пользователей, что существенно повышает эффективность хранения и обработки информации в БД по сравнению с файловыми системами хранения и обработки информации.

Комментарий 1 . Разработка структуры данных на логическом уровне производится в понятном для разработчика виде (возможно использование графических средств) и не связана с физическим уровнем реализации структур данных, т.е. наряду с внутренним представлением объектов существует его внешнее представление. Пользователи объекта видят только его внешнее определение и не задумываются над тем, как он определяется и функционирует. Одно из преимуществ такого подхода, а именноабстрагирования данных , заключается в том, что можно изменить внутреннее определение объекта без каких-либо последствий для его пользователей при условии, что внешнее определение объекта остается неизменным. Аналогичным образом, в подходе с использованием баз данных структура данных отделена от приложений и хранится в базе данных. Добавление новых структур данных или изменение существующих никак не влияет на приложения, при условии, что они не зависят непосредственно от изменяемых компонентов. Например, добавление нового поля в запись или создание нового файла никак не повлияет на работу имеющихся приложений. Однако удаление поля из используемого приложением файла повлияет на это приложение, а потому его также потребуется соответствующим образом модифицировать.

Комментарий 2 . Использование языка манипулирования данными, базирующегося на математически обоснованном аппарате, обеспечивает корректность работы с данными или, по-другому, предсказуемость.

Комментарий 3 . Применение СУБД обеспечивает контролируемый доступ к базе данных за счет наличия:

системы обеспечения защиты, предотвращающей несанкционированный доступ к базе данных со стороны пользователей;

системы поддержки целостности данных, обеспечивающей непротиворечивое состояние хранимых данных;

системы восстановления, позволяющей восстановить базу данных до предыдущего непротиворечивого состояния, нарушенного в результате сбоя аппаратного или программного обеспечения.

Комментарий 4 . При широком применении компьютерных сетей важность и применимость СУБД еще более возросла, в силу того, что СУБД обладают сетевыми возможностями. СУБД включают систему управления параллельной работой приложений, контролирующей процессы их совместного доступа к базе данных. Кроме того, основной предпосылкой разработки систем, использующих базы данных, является стремление объединить все обрабатываемые в организации данные в единое целое и обеспечить к ним контролируемый доступ. Хотя интеграция и предоставление контролируемого доступа могут способствовать централизации, последняя не является самоцелью.

На практике создание компьютерных сетей приводит к децентрализации обработки данных. Децентрализованный подход, по сути, отражает организационную структуру многих компаний, логически состоящих из отдельных подразделений, отделов, проектных групп и т.п., которые физически распределены по разным офисам, отделениям, предприятиям или филиалам, причем каждая отдельная производственная единица имеет дело с собственным набором обрабатываемых данных. Разработка распределенных баз данных, отражающих организационные структуры предприятий, позволяет сделать общедоступными данные, поддерживаемые каждым из существующих подразделений, обеспечив при этом их хранение именно в тех местах, где они чаще всего используются. Подобный подход расширяет возможности совместного использования информации, одновременно повышая эффективность доступа к ней.

В процессе научных исследований, посвященных тому, как именно должна быть устроена СУБД, предлагались различные способы реализации. Самым жизнеспособным из них оказалась предложенная американским комитетом по стандартизации ANSI (American National Standards Institute) трехуровневая система организации БД, изображенная на рис. 3:

Рис. 3. Трехуровневая модель базы данных

Уровень внешних моделей - самый верхний уровень, где каждая модель имеет свое "видение" данных. Этот уровень определяет точку зрения на БД отдельных приложений. Каждое приложение видит и обрабатывает только те данные, которые необходимы именно этому приложению. Например, система распределения работ использует сведения о квалификации сотрудника, но ее не интересуют сведения об окладе, домашнем адресе и телефоне сотрудника, и наоборот, именно эти сведения используются в подсистеме отдела кадров.

Концептуальный уровень - центральное звено, здесь база данных представлена в наиболее общем виде, который объединяет данные, используемые всеми приложениями, работающими с данной базой данных. Фактически концептуальный уровень отражает обобщенную модель предметной области (объектов реального мира), для которой создавалась база данных. Как любая модель, концептуальная модель отражает только существенные, с точки зрения обработки, особенности объектов реального мира.

Физический уровень - собственно данные, расположенных в файлах на внешних носителях информации.

Эта архитектура позволяет обеспечить логическую (между уровнями 1 и 2) и физическую (между уровнями 2 и 3) независимость при работе с данными. Логическая независимость предполагает возможность изменения одного приложения без корректировки других приложений, работающих с этой же базой данных. Физическая независимость предполагает возможность переноса хранимой информации с одних носителей на другие при сохранении работоспособности всех приложений, работающих с данной базой данных. Это именно то, чего не хватало при использовании файловых систем. Выделение концептуального уровня позволило разработать аппарат централизованного управления базой данных.

1.5.2. Понятие отношения, его основные свойства и характеристики. Основным конструктивным и семантически полным (т.е. имеющим конкретное смысловое содержание по отношению к рассматриваемой предметной области) структурным блоком реляционных БД являетсяотношение .

Аннотация: Эта и две следующие лекции посвящены вопросам теории реляционных баз данных. Поскольку все направление реляционного подхода к организации баз данных является сугубо практическим, эта теория, главным образом, прагматическая. Основная проблема, на решение которой направлена теория реляционных баз данных, состоит в обнаружении полезных свойств некоторых схем баз данных и выработке способов построения таких схем. Принято кратко называть эту проблему проблемой проектирования реляционных баз данных.

Введение

Несмотря на свою практическую ориентированность, теория реляционных баз данных является самостоятельным научным направлением, в котором работали (и продолжают работать) многие известные исследователи, чьи имена будут встречаться в наших лекциях. Мы не планировали в данном курсе подробно описывать основные результаты в области . Наша цель состоит в том, чтобы обеспечить только определения и утверждения, необходимые для общего понимания процесса проектирования реляционных баз данных на основе нормализации.

Поскольку наиболее важные с практической точки зрения свойства реляционных баз данных базируются на понятии функциональной зависимости , мы выделили в отдельную лекцию краткое обсуждение соответствующих теоретических вопросов. Среди этих вопросов наибольший интерес представляют замыкания и покрытия множеств функциональных зависимостей , аксиомы Армстронга и теорема Хита о достаточном условии декомпозиции отношения без потерь . Понятия и утверждения данной лекции действительно нужны для усвоения материала лекции 7, но мы стремились еще и продемонстрировать читателям на несложных примерах, что собой представляет теория реляционных баз данных , каков уровень ее сложности и насколько она понятна интуитивно.

Заметим, что мы не выделяли в отдельные лекции теоретический материал, касающийся многозначных зависимостей и зависимостей соединения . Это было сделано по двум причинам. Во-первых, эти виды зависимостей реже встречаются при моделировании предметной области средствами баз данных. Поэтому мы сочли достаточным представить внутри лекции 8 только основы соответствующего теоретического материала. Во-вторых, хотя теория многозначных зависимостей и зависимостей соединения , по сути, не намного сложнее теории функциональных зависимостей , ее определения и утверждения слишком громоздки для данного курса.

Функциональные зависимости

Наиболее важные с практической точки зрения нормальные формы отношений основываются на фундаментальном в теории реляционных баз данных понятии функциональной зависимости . Для дальнейшего изложения нам потребуется несколько определений и утверждений (по ходу изложения мы будем пояснять их и иллюстрировать).

Общие определения

Пусть задана переменная отношения r , и X и Y являются произвольными подмножествами заголовка r ("составными" атрибутами).

В значении переменной отношения r атрибут Y функционально зависит от атрибута X в том и только в том случае, если каждому значению X соответствует в точности одно значение Y . В этом случае говорят также, что атрибут X функционально определяет атрибут Y (X является детерминантом (определителем ) для Y , а Y является зависимым от X ). Будем обозначать это как r.X->r.Y .

Для примера будем использовать отношение СЛУЖАЩИЕ_ПРОЕКТЫ {СЛУ_НОМ, СЛУ_ИМЯ, СЛУ_ЗАРП, ПРО_НОМ, ПРОЕКТ_РУК} (рис. 6.1). Очевидно, что если СЛУ_НОМ является первичным ключом отношения СЛУЖАЩИЕ , то для этого отношения справедлива функциональная зависимость (Functional Dependency – FD) СЛУ_НОМ->СЛУ_ИМЯ .

На самом деле, для тела отношения СЛУЖАЩИЕ_ПРОЕКТЫ в том виде, в котором оно показано на рис. 6.1 , выполняются еще и следующие FD (1):

Рис. 6.1.

СЛУ_НОМ->СЛУ_ИМЯ СЛУ_НОМ->СЛУ_ЗАРП СЛУ_НОМ->ПРО_НОМ СЛУ_НОМ->ПРОЕКТ_РУК {СЛУ_НОМ, СЛУ_ИМЯ}->СЛУ_ЗАРП {СЛУ_НОМ, СЛУ_ИМЯ}->ПРО_НОМ {СЛУ_НОМ, СЛУ_ИМЯ}->{СЛУ_ЗАРП, ПРО_НОМ} … ПРО_НОМ->ПРОЕКТ_РУК и т.д.

Поскольку имена всех служащих различны, то выполняются и такие FD (2):

СЛУ_ИМЯ->СЛУ_НОМ СЛУ_ИМЯ->СЛУ_ЗАРП СЛУ_ИМЯ->ПРО_НОМ и т.д.

Более того, для примера на рис. 6.1 выполняется и FD (3):

СЛУ_ЗАРП->ПРО_НОМ

Однако заметим, что природа FD группы (1) отличается от природы FD групп (2) и (3). Логично предположить, что идентификационные номера служащих должны быть всегда различны, а у каждого проекта имеется только один руководитель. Поэтому FD группы (1) должны быть верны для любого допустимого значения переменной отношения СЛУЖАЩИЕ_ПРОЕКТЫ и могут рассматриваться как инварианты , или ограничения целостности этой переменной отношения .

FD группы (2) базируются на менее естественном предположении о том, что имена всех служащих различны. Это соответствует действительности для примера из рис. 6.1 , но возможно, что с течением времени FD группы (2) не будут выполняться для какого-либо значения переменной отношения СЛУЖАЩИЕ_ПРОЕКТЫ .

Наконец, FD группы (3) основана на совсем неестественном предположении, что никакие двое служащих, участвующие в разных проектах, не получают одинаковую зарплату. Опять же, данное предположение верно для примера из рис. 6.1 , но, скорее всего, это случайное совпадение.

В дальнейшем нас будут интересовать только те функциональные зависимости , которые должны выполняться для всех возможных значений переменных отношений .

Заметим, что если атрибут A отношения r является возможным ключом, то для любого атрибута B этого отношения всегда выполняется

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФГБОУ ВПО КУРГАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра алгебры, геометрии и методики преподавания математики

КУРСОВАЯ РАБОТА

Дисциплина Программное обеспечение на ЭВМ

Теория реляционных баз данных

Студент группы 5940 С

Специальность Математика

Фёдорова Е. А.

Руководитель

Ст. преподаватель: Тетюшева С.Г.

Курган 2013

Введение

Глава 1. Теория реляционных баз данных

1 Реляционные базы данных

2 Понятие таблицы (отношения), поля, записи, домена, ключа (первичного, составного первичного и внешнего)

3 Имена и типы полей

4 Свойства полей в зависимости от типа данных полей

5 Основные требования к реляционной таблице

6 Метаданные

Глава 2. Таблицы. Индексы

1 Понятие главной и дочерней таблиц

2 Виды отношений между таблицами

3 Понятие ссылочной целостности

5 Сортировка записей

Заключение

Введение

Для принятия обоснованных и эффективных решений в производственной деятельности, в управлении экономикой и в политике современный специалист должен уметь с помощью компьютеров и средств связи получать, накапливать, хранить и обрабатывать данные, представляя результат в виде наглядных документов. Поэтому, в данной курсовой работе рассмотрим работу с базами данных.

В самом широком смысле любая программа имеет дело с некоторой внешней по отношению к ее коду информацией, задающей какие-либо параметры или режим ее работы. Такую информацию также называют данными программы. Очевидно, что в зависимости от типа решаемых задач проблемы организации работы с данными будут качественно различными. В подавляющем большинстве случаев при решении хозяйственных, экономических и финансовых задач приходится иметь дело с обширными специфически структурированными и взаимозависимыми массивами данных. Такие сложные наборы данных традиционно принято называть базами данных.

Современные информационные системы, основаны на концепции интеграции данных, характеризуются огромными объемами хранимых данных, сложной организацией, необходимостью удовлетворять разнообразные требования многочисленных пользователей.

Данная тема направлена на формирование представления о базах данных (БД), возможностях систем управления базами данных (СУБД) и их использовании.

Глава 1. Теория реляционных баз данных

.1 Реляционные базы данных

Информация в базах данных может быть организована по разному. Чаще всего используется табличный способ.

Базы данных с табличной формой организации называются реляционными БД.

В чем же их преимущество?

Главное достоинство таблиц - в их понятности. С табличной информацией мы имеем дело практически каждый день. Загляните, например в свой дневник: расписание занятий там представлено в виде таблицы, ведомость с оценками за четверти имеет табличный вид. Когда мы приходим на вокзал, смотрим расписание электричек. Какой вид оно имеет? Это таблица! А еще есть таблица футбольного чемпионата. И журнал учителя, куда он ставит вам оценки - тоже таблица.

Видите, как много примеров, и их еще можно продолжить. Мы настолько привыкли к таблицам, что обычно не требуется никому объяснять, как ими пользоваться. Ну разве что маленькому ребенку, который только учится читать.

В реляционных БД строка таблицы называется записью, а столбец - полем. В общем виде это выглядит так:

Например, одна запись о каком либо объекте - это информация об одной игрушке. В реляционных БД строка таблицы называется записью, а столбец - полем. В общем виде это выглядит так:

Каждое поле таблицы имеет имя. Например, в таблице «Игрушки» имена полей такие: НАЗВАНИЕ, МАТЕРИАЛ, ЦВЕТ, КОЛИЧЕСТВО.

Одна запись содержит информацию об одном объекте той реальной системы, модель которой представлена в таблице.

Например, одна запись о каком либо объекте - это информация об одной игрушке.

1.2 Понятие таблицы (отношения), поля, записи, домена, ключа (первичного, составного первичного и внешнего)

Отношение - таблица в целом. Описание типов данных, применяемых в табличке, называется заголовком отношения, а все остальное (собственно данные) - телом отношения.

Домен - совокупность значений поля. Домен - это семантическое понятие. Домен можно рассматривать как подмножество значений некоторого типа данных имеющих определенный смысл. Домен характеризуется следующими свойствами:

Домен имеет уникальное имя (в пределах базы данных).

Домен определен на некотором простом типе данных или на другом домене.

Домен может иметь некоторое логическое условие, позволяющее описать подмножество данных, допустимых для данного домена.

Домен несет определенную смысловую нагрузку.

Например, домен , имеющий смысл "возраст сотрудника" можно описать как следующее подмножество множества натуральных чисел:

Отличие домена от понятия подмножества состоит именно в том, что домен отражает семантику, определенную предметной областью. Может быть несколько доменов, совпадающих как подмножества, но несущие различный смысл. Например, домены "Вес детали" и "Имеющееся количество" можно одинаково описать как множество неотрицательных целых чисел, но смысл этих доменов будет различным, и это будут различные домены.

Основное значение доменов состоит в том, что домены ограничивают сравнения. Некорректно, с логической точки зрения, сравнивать значения из различных доменов, даже если они имеют одинаковый тип. В этом проявляется смысловое ограничение доменов. Синтаксически правильный запрос"выдать список всех деталей, у которых вес детали больше имеющегося количества"не соответствует смыслу понятий "количество" и "вес".

Понятие домена помогает правильно моделировать предметную область. При работе с реальной системой в принципе возможна ситуация когда требуется ответить на запрос, приведенный выше. Система даст ответ, но, вероятно, он будет бессмысленным.

Не все домены обладают логическим условием, ограничивающим возможные значения домена. В таком случае множество возможных значений домена совпадает с множеством возможных значений типа данных.

Ключ - поле с уникальными (неповторяющимися) записями, используемое для определения места расположения записи. Ключ может состоять из совокупности полей (составной ключ), называемых суперключом.

Первичный ключ - минимальный набор атрибутов (столбцов), которые будут определять однозначную уникальность каждого кортежа (строки) в отношении (таблице). При создании базы следует очень внимательно отнестись к заданию первичного ключа - в нашем примере ника хакера будет недостаточно (вдруг кто-нибудь захочет взять себе кличку своего кумира? :)). Бывает, что для аутентификации вводится дополнительное поле с порядковым номером, который будет однозначно разным для каждой строки. Но никто не запрещает выбирать для первичного ключа два или три атрибута: все как ты пожелаешь, лишь бы это действие было логически обоснованным (подобный ряд атрибутов будет называться составным первичным ключом).

Внешний ключ (foreign key) - ключевой элемент подчиненной (внешней, дочерней) таблицы, значение которого совпадает со значением первичного ключа главной (родительской) таблиц.

.3 Имена и типы полей

Каждое поле в таблице должно иметь уникальное имя, удовлетворяющее соглашениям об именах объектов в Access. Оно является комбинацией из букв, цифр, пробелов и специальных символов, за исключением точки (.), восклицательного знака ("), надстрочного знака (") и квадратных скобок (). Имя не может начинаться с пробела и содержать управляющие символы с кодами ASCII от 00 до 31. Максимальная длина имени - 64 символа.

Тип данных определяется значениями, которые предполагается вводить в поле, и операциями, которые будут выполняться с этими значениями. В Access допускается использование девяти типов данных Раскрывающийся список возможных типов данных вызывается нажатием кнопки списка при выборе типа данных каждого поля:

Текстовый - тип данных по умолчанию. Текст или цифры, не участвующие в расчетах. Число символов в поле не должно превышать 255. Максимальное число символов, которое можно ввести в поле, задается в свойстве Размер поля . Пустые символы в неиспользуемой части поля не сохраняются.

Поле MEMO Длительный текст, например, некоторое описание или примечание. Максимальная длина - 65 535 символов.

Числовой . Числовые данные, используемые в математических вычислениях. Конкретные варианты числового типа и их длина задаются в свойстве Размер поля . Поле может иметь размер 1, 2, 4 или 8 байт (16 байт- только если для свойства Размер поля задано значение Код репликации ). Для проведения денежных расчетов определен другой тип данных - Денежный

Денежный . Денежные значения и числовые данные, используемые в расчетах, проводящихся с точностью до 15 знаков в целой и до 4 знаков - в дробной части. Длина поля 8 байт. При обработке числовых значений из денежных полей выполняются вычисления с фиксированной точкой (более быстрые, чем вычисления для полей с плавающей точкой). Кроме того, при вычислениях предотвращается округление. Учитывая эти обстоятельства, применительно к полям, в которых планируется хранить числовые значения с указанной точностью, рекомендуется использовать денежный тип данных.

Дата/время . Значения даты или времени, относящиеся к годам с 100 по 9999 включительно Длина поля 8 байт

Логический . Логические данные, которые могут иметь одно из двух возможных значений: Да/Нет, Истина/Ложь, Вкл./Выкл. Длина поля 1 бит.

Поле объекта OLE . Объект (например, электронная таблица Microsoft Excel, документ Microsoft Word, рисунок, звукозаписи или другие данные и двоичном формате), связанный или внедренный и таблицу Access. Длина поля - не более 1 Гбайт (ограничивается объемом диска).

Гиперссылка . Адрес гиперссылки, включающий путь к файлу на жестком диске в локальной сети (в формате UNC) или адрес страницы в Internet или intranet (URL). Кроме того, адрес может включать текст, выводимый в поле или в элементе управления, дополнительный адрес - расположение внутри файла или страницы, подсказку - текст, отображаемый в виде всплывающей подсказки. Если щелкнуть мышью на поле гиперссылки, Access выполнит переход на соответствующий объект, документ, Web-страницу или другое место назначения. Длина каждой из частей гиперссылки - не более 2048 знаков. Для полей типа OLE, MEMO и Гиперссылка не допускается сортировка и индексирование.

Мастер подстановок . Выбор этого типа данных запускает мастера подстановок. Мастер строит для поля список значений на основе полей из другой таблицы. Значения в такое поле будут вводиться из списка. Соответственно, фактически тип данных поля определяется типом данных поля списка. Возможно также определение поля со списком постоянных значений .

1.4 Свойства полей в зависимости от типа данных полей

Поля базы данных не просто определяют структуру базы - они еще Имя поля - определяет, как следует обращаться к данным этого поля при автоматических операциях с базой (по умолчанию имена полей используются в качестве заголовков столбцов таблиц).

Тип поля - определяет тип данных, которые могут содержаться в данном поле.

Размер поля - определяет предельную длину (в символах) данных, которые могут размещаться в данном поле.

Формат поля - определяет способ форматирования данных в ячейках, принадлежащих полю.

Маска ввода - определяет форму, в которой вводятся данные а поле (средство автоматизации ввода данных).

Подпись - определяет заголовок столбца таблицы для данного поля (если подпись не указана, то в качестве заголовка столбца используется свойство Имя поля).

Значение по умолчанию - то значение, которое вводится в ячейки поля автоматически (средство автоматизации ввода данных).

Условие на значение - ограничение, используемое для проверки правильности ввода данных (средство автоматизации ввода, которое используется, как правило, для данных, имеющих числовой тип, денежный тип или тип даты).

Сообщение об ошибке - текстовое сообщение, которое выдается автоматически при попытке ввода в поле ошибочных данных.

Обязательное поле - свойство, определяющее обязательность заполнения данного поля при наполнении базы.

Пустые строки - свойство, разрешающее ввод пустых строковых данных (от свойства Обязательное поле отличается тем, что относится не ко всем типам данных, а лишь к некоторым, например к текстовым).

Индексированное поле - если поле обладает этим свойством, все операции, связанные с поиском или сортировкой записей по значению, хранящемуся в данном поле, существенно ускоряются. Кроме того, для индексированных полей можно сделать так, что значение в записях будут проверяться по этому полю на наличие повторов, что позволяет автоматически исключить дублирование данных.

Поскольку в разных полях могут содержаться данные разного типа, то и свойства у полей могут различаться в зависимости от типа данных. Так, например, список вышеуказанных свойств полей относится в основном к полям текстового типа. Поля других типов могут иметь или не иметь эти свойства, но могут добавлять к ним и свои. Например, для данных, представляющих действительные числа, важным свойством является количество знаков после десятичной запятой. С другой стороны, для полей, используемых для хранения рисунков, звукозаписей, видео клипов и других объектов OLE, большинство вышеуказанных свойств не имеют смысла.

Таблицы баз данных, как правило, допускают работу с гораздо большим количеством разных типов данных. Так, например, базы данных Microsoft Access работают со следующими типами данных.

· Текстовый - тип данных, используемый для хранения обычного неформатированного текста ограниченного размера (до 255 символов).

· Числовой - тип данных для хранения действительных чисел.

· Поле Мемо - специальный тип данных для хранения больших объемов текста (до 65 535 символов). Физически текст не хранится в поле. Он храниться в другом месте базы данных, а в поле храниться указатель на него, но для пользователя такое разделение заметно не всегда.

· Дата/время - тип данных для хранения календарных дат и текущего времени.

· Денежный - тип данных для хранения денежных сумм. Теоретически, для их записи можно было бы пользоваться и полями числового типа, но для денежных сумм есть некоторые особенности (например, связанные с правилами округления), которые делают более удобным использование специального типа данных, а не настройку числового типа.

· Счетчик - специальный тип данных для уникальных (не повторяющихся в поле) натуральных чисел с автоматическим наращиванием. Естественное использование - для порядковой нумерации записей.

· Логический - тип для хранения логических данных (могут принимать только два значения, например Да или Нет).

· Мастер подстановок - это не специальный тип данных. Это объект, настройкой которого можно автоматизировать ввод данных в поле так, чтобы не вводить их вручную, а выбирать их из раскрывающегося списка.

.5 Основные требования к реляционной таблице

Рациональные варианты концептуальной схемы базы данных должны удовлетворять третьей нормальной форме, а также следующим требованиям:

· Выбранный перечень отношений должен быть минимален. Отношение используется, если только его необходимость обусловлена задачами.

· Выбранный перечень атрибутов должен быть минимален. Атрибут включается в отношение только в том случае, если он будет использоваться.

· Первичный ключ отношения должен быть минимальным. То есть невозможно исключить ни один атрибут из идентифицирующей совокупности атрибутов, не нарушив при этом однозначной идентификации.

· При выполнении операций над данными не должно возникать трудностей.

Концептуальная модель, реализованная в виде реляционной схемы, имеет свои правила графического представления.

· Отношение представляется в виде полоски, содержащей имена всех атрибутов. Имя отношения пишется над ней.

· Первичный ключ отношения должен быть выделен жирной рамкой.

· Связи, определенные между отношениями, должны быть показаны линиями, проведенными между связующими атрибутами. Значения экземпляров связующих атрибутов должны совпадать.

1.6 Метаданные

Классификация и структура метаданных

Существуют различные классификации метаданных, отличающиеся между собой, главным образом, степенью детализации. Две большие группы:

Метаданные описания контента. Контентные метаданные охватывают описание всех аспектов данного информационного объекта, как отдельной сущности. Иногда их дополнительно подразделяют на структурные и описательные.

Административные метаданные. Административные метаданные объединяют различные группы и отличаются большим разнообразием. Например, они позволяют владельцу ресурса проводить четкую и гибкую политику в отношении информационного объекта, включая авторизацию, аутентификацию, управление авторскими правами, доступом, а также служат для идентификации и категоризации объектов в рамках специальной коллекции или организации. Метаданные для архивирования могут включать в себя не только метаданные, необходимые для нахождения ресурсов, возможные правила и условия доступа и т.д., но и периоды времени для классифицированной информации, информацию об открытом или закрытом хранении, данные об использовании, историю миграции с одной объединение аппаратной платформы на другую и т.д. Другая группа административных метаданных может использоваться для позиционирования данного информационного ресурса в контексте группы подобных документов, информационно-поисковой системы, предметной области и т.д. Существует группа административных метаданных, которые можно назвать «техническими». В качестве примера можно назвать схемы хранения данных в базах данных, схемы распределенных баз данных и др. Наконец, метаданные можно использовать для «кодирования» содержательной информации о том, для каких групп пользователей предназначен ресурс, для ориентирования пользователей относительно его философского, мировоззренческого смысла (т.е. метаданные будут содержать сравнительную и оценочную компоненты, призванные помочь пользователю «встроить» данную информацию в структуру его миропонимания).

Метаданные состоят из элементов, объединенных в наборы. Широко известным примером набора элементов метаданных является т.н. Дублинское ядро (Dublin Core, DC). Такие наборы разрабатываются с различными целями (например, для описания различных информационных объектов) различными организациями, которые предпринимают в случае целесообразности усилия по распространению и стандартизации своих разработок. В том случае, если набор элементов метаданных рассматривается и принимается соответствующей уполномоченной организацией (например, International Standart Organisation, ISO), он становится официальным стандартом метаданных.

Необходимо подчеркнуть, что реальные наборы метаданных обычно содержат элементы как контентных, так и административных метаданных. Т.е. необходимо понимать, что вышеприведенное разделение вполне условное, хотя есть несколько специализированных наборов именно для целей администрирования.

Метаданные - понятие исключительно широкое и емкое. Данный обзор ориентирован прежде всего на пользователей и создателей электронных информационных ресурсов. Применительно к этой области применения, роль метаданных об электронных ресурсах, прежде всего, состоит в:

предоставлении возможностей более быстрого, точного и полного обнаружения необходимых ресурсов;

обеспечении гибких и разнообразных механизмов отбора в соответствии с требованиями пользователя (поисковым запросом);

предоставлении информации о необходимых требованиях к возможностям использования (требуемое прикладное программное обеспечение, свободное дисковое пространство и т.п.);

управлении жизненным циклом информационных ресурсов (создания, использования и хранения цифровых документов).

Метаданные способны ускорить процесс международного доступа к информации, т.к. могут быть представлены на языках, отличных от языка объекта.

Возможности использования метаданных исключительно широки и еще до конца не осознанны. Например, метаданные можно использовать для объединения и оценки электронных объектов в рамках обучающих ситуаций. Можно предположить, что роль метаданных для учебных материалов, а также метаданных для документов, которые, по мнению пользователя, могут быть интегрированы в образовательный процесс, будет постоянно возрастать. Рабочая группа по разработке образовательных элементов набора метаданных занимается определением дополнительных элементов и квалификаторов в конкретных областях.

Глава 2. Таблицы. Индексы

.1 Понятие главной и дочерней таблиц

При связывании таблиц используются понятия главной таблицы и подчиненной таблицы.

Главная таблица {родительская таблица или master ) - это таблица, в которой содержатся основные данные.

Подчиненная таблица {дочерняя таблица или detail ) - таблица, значения в полях которой зависят от значений главной таблицы.

Главная таблица может иметь несколько подчиненных таблиц.

Таким образом, при перемещении по записям главной таблицы будет автоматически производиться перемещение по записям подчиненной таблицы.

В каждой подчиненной таблице для организации связи с главной таблицей берется индекс, состав полей которого должен частично или полностью совпадать с составом полей главной таблицы.

Само название связи между таблицами реляционной базы данных формируют по типу таблиц:

· главный -подчиненный,

· родительский -дочерний или master-detail.

2.2 Виды отношений между таблицами

Существует три типа связей между таблицами.

Связь "один-ко-многим"

Рассмотрим базу данных для учета заказов, содержащую таблицы "Клиенты" и "Заказы". Клиент может оформить любое количество заказов. Следовательно, у любого клиента, представленного в таблице "Клиенты", может быть много заказов, представленных в таблице "Заказы". Поэтому связь между таблицами "Клиенты" и "Заказы" - это связь "один-ко-многим".

Чтобы создать связь "один-ко-многим" в структуре базы данных, добавьте первичный ключ на стороне "один" в таблицу на стороне "многие" в виде дополнительного поля. В данном примере необходимо добавить новое поле - поле "Код" из таблицы "Клиенты" - в таблицу "Заказы" и назвать его "Код клиента". После этого Access сможет использовать номер "Код клиента" из таблицы "Заказы" для поиска клиента, оформившего тот или иной заказ.

Связь "многие-ко-многим"

Рассмотрим связь между таблицей "Продукты" и таблицей "Заказы". Один заказ может включать несколько продуктов. С другой стороны, отдельный продукт может содержаться в нескольких заказах. Следовательно, для каждой записи таблицы "Заказы" может существовать несколько записей в таблице "Продукты" и наоборот. Такой тип связи называется связью "многие-ко-многим", поскольку каждому продукту может соответствовать много заказов и наоборот. Обратите внимание, что для обнаружения существующей связи "многие-ко-многим" между таблицами важно рассмотреть обе ее стороны.

Связь "один-к-одному"

При связи "один-к-одному" каждая запись в первой таблице может иметь не более одной связанной записи во второй таблице и наоборот. Связи этого типа используются нечасто, поскольку обычно сведения, связанные таким образом, хранятся в одной таблице. Связь "один-к-одному" используется для разделения таблицы, содержащей много полей, с целью отделения части таблицы по соображениям безопасности, а также с целью сохранения сведений, относящихся к подмножеству записей в главной таблице. При определении такой связи у обеих таблиц должно быть общее поле.

.3 Понятие ссылочной целостности

реляционная база таблица индекс

Ссылочная целостность - это ограничение базы данных, гарантирующее, что ссылки между данными являются действительно правомерными и неповрежденными. Ссылочная целостность является фундаментальным принципом теории баз данных и проистекает из той идеи, что база данных должна не только сохранять данные, но и активно содействовать обеспечению их качества. Вот несколько дополнительных определений, найденных в Web:

«Ссылочная целостность в реляционной базе данных - это согласованность между связанными таблицами. Ссылочная целостность обычно поддерживается путем комбинирования первичного ключа и внешнего ключа. Для соблюдения ссылочной целостности требуется, чтобы любое поле в таблице, объявленное внешним ключом, могло содержать только значения из поля первичного ключа родительской таблицы …»

«[Ссылочная целостность - это] свойство, обеспечиваемое реляционными системами управления базами данных (РСУБД), которое предотвращает ввод несогласованных данных пользователями или приложениями. В большинстве РСУБД имеются различные правила ссылочной целостности, которые можно применить при создании связи между двумя таблицами.»

«[Ссылочная целостность - это] предохранительное устройство системы управления базами данных, гарантирующее, что каждый внешний ключ соответствует первичному ключу. Например, номера заказчиков являются первичными ключами в файле заказчиков и внешними ключами в файле заказов. При удалении записи заказчика должны быть удалены соответствующие записи заказов; в противном случае они останутся без исходной связи. Если СУБД не проверяет этого, соответствующий механизм должен программироваться в приложении.»

Поддержка ссылочной целостности в базе данных обеспечивает много преимуществ.

Улучшенное качество данных. Очевидным преимуществом является поддержка качества данных, хранимых в базе данных. Ошибки могут по-прежнему существовать, но, по крайней мере, ссылки будут подлинными и неповрежденными.

Убыстрение разработки. Ссылочная целостность объявляется. Это гораздо продуктивнее (на один или два порядка), чем написание специального программного кода.

Меньшее число ошибок. Объявления ссылочной целостности являются гораздо более лаконичными, чем эквивалентный программный код. По существу, такие объявления приводят к повторному использованию проверенного и оттестированного кода общего назначения в сервере баз данных, а не к новой реализации одной и той же логики от случая к случаю.

Согласованность между приложениями. Ссылочная целостность обеспечивает качество данных для нескольких прикладных программ, которые могут обращаться к базе данных.

Заметим, что определения, взятые из Web, выражаются в терминах реляционных баз данных. Однако принципы ссылочной целостности применяются в более широком контексте. Ссылочная целостность применима как к реляционным, так и к объектно-ориентированным (ОО) базам данных, а также к языкам программирования и моделированию.

Индекс - структура данных, которая помогает СУБД быстрее обнаружить отдельные записи в файле и сократить время выполнения запросов пользователей.

Индекс в базе данных аналогичен предметному указателю в книге. Это - вспомогательная структура, связанная с файлом и предназначенная для поиска информации по тому же принципу, что и в книге с предметным указателем. Индекс позволяет избежать проведения последовательного или пошагового просмотра файла в поисках нужных данных. При использовании индексов в базе данных искомым объектом может быть одна или несколько записей файла. Как и предметный указатель книги, индекс базы данных упорядочен, и каждый элемент индекса содержит название искомого объекта, а также один или несколько указателей (идентификаторов записей) на место его расположения.

Хотя индексы, строго говоря, не являются обязательным компонентом СУБД, они могут существенным образом повысить ее производительность. Как и в случае с предметным указателем книги, читатель может найти определение интересующего его понятия, просмотрев всю книгу, но это потребует слишком много времени. А предметный указатель, ключевые слова в котором расположены в алфавитном порядке, позволяют сразу же перейти на нужную страницу.

Структура индекса связана с определенным ключом поиска и содержит записи, состоящие из ключевого значения и адреса логической записи в файле, содержащей это ключевое значение. Файл, содержащий логические записи, называется файлом данных, а файл, содержащий индексные записи, - индексным файлом. Значения в индексном файле упорядочены по полю индексирования, которое обычно строится на базе одного атрибута.

Для ускорения доступа к данным применяется несколько типов индексов.

Основные из них перечислены ниже.

Первичный индекс.

Файл данных последовательно упорядочивается по полю ключа упорядочения, а на основе поля ключа упорядочения создается поле индексации, которое гарантированно имеет уникальное значение в каждой записи.

Индекс кластеризации.

Файл данных последовательно упорядочивается по неключевому полю, и на основе этого неключевого поля формируется поле индексации, поэтому в файле может быть несколько записей, соответствующих значению этого поля индексации. Неключевое поле называется атрибутом кластеризации.

Вторичный индекс.

Индекс, который определен на поле файла данных, отличном от поля, по которому выполняется упорядочение.

Файл может иметь не больше одного первичного индекса или одного индекса кластеризации, но дополнительно к ним может иметь несколько вторичных индексов. Индекс может быть разреженным (sparse) или плотным (dense). Разреженный индекс содержит индексные записи только для некоторых значений ключа поиска в данном файле, а плотный индекс имеет индексные записи для всех значений ключа поиска в данном файле. Ключ поиска для индекса может состоять из нескольких полей.

Индексно-последовательные файлы

Отсортированный файл данных с первичным индексом называется индексированным последовательным файлом, или индексно-последовательным файлом. Эта структура является компромиссом между файлами с полностью последовательной и полностью произвольной организацией. В таком файле записи могут обрабатываться как последовательно, так и выборочно, с произвольным доступом, осуществляемым на основу поиска по заданному значению ключа с использованием индекса. Индексированный последовательный файл имеет более универсальную структуру, которая обычно включает следующие компоненты:

первичная область хранения;

отдельный индекс или несколько индексов;

область переполнения.

Обычно большая часть первичного индекса может храниться в оперативной памяти, что позволяет обрабатывать его намного быстрее. Для ускорения поиска могут применяться специальные методы доступа, например метод бинарного поиска. Основным недостатком использования первичного индекса (как и при работе с любым другим отсортированным файлом) является необходимость соблюдения последовательности сортировки при вставке и удалении записей. Эти проблемы усложняются тем, что требуется поддерживать порядок сортировки как в файле данных, так и в индексном файле. В подобном случае может использоваться метод, заключающийся в применении области переполнения и цепочки связанных указателей, аналогично методу, используемому для разрешения конфликтов в хешированных файлах.

Вторичные индексы

Вторичный индекс также является упорядоченным файлом, аналогичным первичному индексу. Однако связанный с первичным индексом файл данных всегда отсортирован по ключу этого индекса, тогда как файл данных, связанный со вторичным индексом, не обязательно должен быть отсортирован по ключу индексации. Кроме того, ключ вторичного индекса может содержать повторяющиеся значения, что не допускается для значений ключа первичного индекса. Для работы с такими повторяющимися значениями ключа вторичного индекса обычно используются перечисленные ниже методы.

Создание плотного вторичного индекса, который соответствует всем записям файла данных, но при этом в нем допускается наличие дубликатов.

Создание вторичного индекса со значениями для всех уникальных значений ключа. При этом указатели блоков являются многозначными, поскольку каждое его значение соответствует одному из дубликатов ключа в файле данных.

Создание вторичного индекса со значениями для всех уникальных значений ключа. Но при этом указатели блоков указывают не на файл данных, а на сегмент, который содержит указатели на соответствующие записи файла данных.

Вторичные индексы повышают производительность обработки запросов, в которых для поиска используются атрибуты, отличные от атрибута первичного ключа. Однако такое повышение производительности запросов требует дополнительной обработки, связанной с сопровождением индексов при обновлении информации в базе данных. Эта задача решается на этапе физического проектирования базы данных.

Многоуровневые индексы

При возрастании размера индексного файла и расширении его содержимого на большое количество страниц время поиска нужного индекса также значительно возрастает. Обратившись к многоуровневому индексу, можно попробовать решить эту проблему путем сокращения диапазона поиска. Данная операция выполняется над индексом аналогично тому, как это делается в случае файлов другого типа, т.е. посредством расщепления индекса на несколько субиндексов меньшего размера и создания индекса для этих субиндексов. На каждой странице файла данных могут храниться две записи. Кроме того, в качестве иллюстрации здесь показано, что на каждой странице индекса также хранятся две индексные записи, но на практике на каждой такой странице может храниться намного больше индексных записей. Каждая индексная запись содержит значение ключа доступа и адрес страницы. Хранимое значение ключа доступа является наибольшим на адресуемой странице.

2.5 Сортировка записей

Базы данных могут содержать сотни и тысячи записей. Часто бывает необходимо их упорядочить, т. е. расположить в определенной последовательности. Упорядочение записей называется сортировкой.

Сортировка записей производится по какому-либо полю базы данных. Значения, содержащиеся в этом поле, располагаются в порядке возрастания или убывания. В процессе сортировки целостность записей сохраняется, т. е. строки таблицы перемещаются целиком.

При сортировке по возрастанию данные различных типов выстраиваются в следующем порядке:

числа - от наименьшего отрицательного до наибольшего положительного числа;

текст - в алфавитном порядке (числа, знаки, латинский алфавит, русский алфавит);

дата и время - в хронологическом порядке.

При сортировке по убыванию данные выстраиваются в порядке, обратном вышеуказанному.

Сортировка базы данных - это упорядочение записей по значениям одного из полей.

Например, после сортировки по возрастанию по текстовому полю "Фамилия" база данных "Записная книжка" примет вид, показанный в табл. 1.

Таблица 1. Результат сортировки базы данных "Записная книжка"

Вложенные сортировки. В базах данных можно проводить вложенные сортировки, т. е. сортировать данные последовательно по нескольким полям. При вложенной сортировке строки, имеющие одинаковые значения в ячейках первого поля, будут упорядочены по значениям в ячейках второго поля, а строки, имеющие одинаковые значения во втором поле, будут упорядочены по значениям третьего поля.

В качестве примера осуществим вложенную сортировку базы данных "Компьютеры" по возрастанию по трем полям Тип компьютера, Процессор и Память (рис. 1).

В электронных таблицах существует режим сортировки, который позволяет после выбора любого столбца расширить диапазон сортируемых данных. В этом случае по данным выделенного столбца будут сортироваться строки (записи базы данных) целиком (рис. 1).

Электронные таблицы позволяют сортировать данные в отдельных столбцах. Если в столбец электронной таблицы ввести данные одного типа (числа, текст, даты или время), можно произвести их сортировку по возрастанию или убыванию.

Заключение

В заключении необходимо сделать основные выводы по работе.

Реляционная модель данных состоит из трех частей:

Структурной части.

Целостной части.

Манипуляционной части.

В классической реляционной модели используются только простые (атомарные) типы данных. Простые типы данных не обладают внутренней структурой.

Домены - это типы данных, имеющие некоторый смысл(семантику). Домены ограничивают сравнения - некорректно, хотя и возможно, сравнивать значения из различных доменов.

Отношение состоит из двух частей - заголовка отношения и тела отношения. Заголовок отношения - это аналог заголовка таблицы. Заголовок отношения состоит из атрибутов. Количество атрибутов называется степенью отношения. Тело отношения - это аналог тела таблицы. Тело отношения состоит из кортежей. Кортеж отношения является аналогом строки таблицы. Количество кортежей отношения называется мощностью отношения.

Отношение обладает следующими свойствами:

В отношении нет одинаковых кортежей.

Кортежи не упорядочены (сверху вниз).

Атрибуты не упорядочены (слева направо).

Все значения атрибутов атомарны.

Реляционной базой данных называется набор отношений.

Схемой реляционной базы данных называется набор заголовков отношений, входящих в базу данных.

Отношение находится в Первой Нормальной Форме (1НФ),если оно содержит только скалярные (атомарные) значения.

Современные СУБД допускают использование null-значений, т.к. данные часто бывают неполными или неизвестными.

Средством, позволяющим однозначно идентифицировать кортежи отношения, являются потенциальные ключи отношения.

Потенциальный ключ отношения - это набор атрибутов отношения, обладающий свойствами уникальности и неизбыточности. Доступ к конкретному кортежу можно получить, лишь зная значение потенциального ключа для этого кортежа.

Традиционно один из потенциальных ключей объявляется первичным ключом, остальные - альтернативными ключами.

Потенциальный ключ, состоящий из одного атрибута, называется простым. Потенциальный ключ, состоящий из нескольких атрибутов, называется составным.

Отношения связываются друг с другом при помощи внешних ключей.

Внешний ключ отношения - это набор атрибутов отношения, содержащий ссылки на потенциальный ключ другого (или того же самого) отношения. Отношение, содержащее потенциальный ключ, на который ссылается некоторый внешний ключ, называется родительским отношением. Отношение, содержащее внешний ключ, называется дочерним отношением.

Внешний ключ не обязан обладать свойством уникальности. Поэтому, одному кортежу родительского отношения может соответствовать несколько кортежей дочернего отношения. Такой тип связи между отношениями называется "один-ко-многим". Связи типа "много-ко-многим" реализуются использованием нескольких отношений типа "один-ко-многим".

В любой реляционной базе данных должны выполняться два ограничения:

Целостность сущностей

Целостность внешних ключей

Правило целостности сущностей состоит в том, что атрибуты, входящие в состав некоторого потенциального ключа не могут принимать null-значений. Правило целостности внешних ключей состоит в том, что внешние ключи не должны ссылаться на отсутствующие в родительском отношении кортежи, т.е. внешние ключи должны быть корректны.

Ссылочную целостность могут нарушить операции, изменяющие состояние базы данных. Такими операциями являются операции вставки, обновления и удаления кортежей.

Для поддержания ссылочной целостности обычно используются две основные стратегии:(ОГРАНИЧИТЬ) - не разрешать выполнение операции, приводящей к нарушению ссылочной целостности.(КАСКАДИРОВАТЬ) - разрешить выполнение требуемой операции, но внести каскадные изменения в другие отношения так, чтобы не допустить нарушения ссылочной целостности.

Дополнительными стратегиями поддержания ссылочной целостности являются:NULL (УСТАНОВИТЬ В NULL) - все некорректные значения внешних ключей изменять на null-значения.DEFAULT (УСТАНОВИТЬ ПО УМОЛЧАНИЮ) - все некорректные значения внешних ключей изменять на некоторое значение, принятое по умолчанию.

В реальных СУБД можно также отказаться от использования какой-либо стратегии поддержания ссылочной целостности:(ИГНОРИРОВАТЬ) - выполнять операции, не обращая внимания на нарушения ссылочной целостности.

Пользователь может разработать свою уникальную стратегию поддержания ссылочной целостности.

Список использованной литературы

1. «Экономическая информатика» / Под. ред. П.В. Конюховского и Д.Н. Колесова, СПб: Питер, 2000, 560 с.

Каймин В.А., «Информатика», учеб.4-е изд. М.:, 2003 - 285 с.

. «Информатика», базовый курс, 2-е издание / Под. ред. С.В. Симоновича, СПб.: 2003, 640 с.

. «Информатика» учеб. 3-е перераб. изд. / Под. ред. проф. Н.В. Макаровой, М.: 2000, 768 с.

Http://www.jetinfo.ru/.

Информатика. Базовый курс /Симонович С.В. и др. - СПб: Издательство «Питер», 2000

Реляционная алгебра базируется на теории множеств и является основой логики работы баз данных.
Когда я только изучал устройство баз данных и SQL, предварительное ознакомление с реляционной алгеброй очень помогло дальнейшим знаниям правильно уложиться в голове, и я постараюсь что бы эта статья произвела подобный эффект.

Так что если вы собираетесь начать свое обучение в этой области или вам просто стало интересно, прошу под кат.

Реляционная база данных

Для начала введем понятие реляцинной базы данных, в которой будем выполнять все действия.

Реляционной базой данных называется совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна хранится в базе. В данном определении нам интересен термин отношение, но пока оставим его без строго определения.
Лучше представим себе таблицу продуктов.

Таблица PRODUCTS

ID	NAME	COMPANY	PRICE
123	Печеньки	ООО ”Темная сторона”	190
156	Чай	ООО ”Темная сторона”	60
235	Ананасы	ОАО ”Фрукты”	100
623	Томаты	ООО ”Овощи”	130

Таблица состоит из 4х строк, строка в таблице является кортежем в реляционной теории. Множество упорядоченных кортежей называется отношением.
Перед тем как дать определение отношения, введем еще один термин - домен. Домены применительно к таблице это столбцы.

Для ясности, теперь введем строгое определение отношения.

Пусть даны N множеств D1,D2, …. Dn (домены), отношением R над этими множествами называется множество упорядоченных N-кортежей вида , где d1 принадлежит D1 и тд. Множества D1,D2,..Dn называются доменами отношения R.
Каждый элемент кортежа представляет собой значение одного из атрибутов, соответствующего одному из доменов.

Ключи в отношениях

В отношении требованием является то, что все кортежи должны различаться. Для однозначной идентификации кортежа существует первичный ключ. Первичный ключ это атрибут или набор из минимального числа атрибутов, который однозначно идентифицирует конкретный кортеж и не содержит дополнительных атрибутов.
Подразумевается, что все атрибуты в первичном ключе должны быть необходимыми и достаточными для идентификации конкретного кортежа, и исключение любого из атрибутов в ключе сделает его недостаточным для идентификации.
Например, в такой таблице ключом будет сочетание атрибутов из первого и второго столбца.

Таблица DRIVERS

Видно, что в организации может быть несколько водителей, и чтобы однозначно идентифицировать водителя необходимо и значение из столбца “Название организации” и из “Имя водителя”. Такой ключ называется составным.

В реляционной БД таблицы взаимосвязаны и соотносятся друг с другом как главные и подчиненные. Связь главной и подчиненнной таблицы осуществляется через первичный ключ (primary key) главной таблицы и внешний ключ (foreign key) подчиненной таблицы.
Внешний ключ это атрибут или набор атрибутов, который в главной таблице является первичным ключем.

Этой подготовительной теории будет достаточно для знакомства с основными операциями реляционной алгебры.

Операции реляционной алгебры

Основные восемь операций реляционной алгебры были предложены Э.Коддом .

• Объединение
• Пересечение
• Вычитание
• Декартово произведение
• Выборка
• Проекция
• Соединение
• Деление

Первая половина операций аналогична таким же операциям над множествами. Часть операций можно выразить через другие операции. Рассмотрим большую часть операций с примерами.

Для понимания важно запомнить, что результатом любой операции алгебры над отношениями является еще одно отношение, которое можно потом так же использовать в других операциях.
Создадим еще одну таблицу, которая нам пригодится в примерах.

Таблица SELLERS

ID	SELLER
123	OOO “Дарт”
156	ОАО ”Ведро”
235	ЗАО “Овоще База”
623	ОАО ”Фирма”

Условимся, что в этой таблице ID это внешний ключ, связанный с первичным ключом таблицы PRODUCTS.

Для начала рассмотрим самую простую операцию - имя отношения. Её результатом будет такое же отношение, то есть выполнив операцию PRODUCTS, мы получим копию отношения PRODUCTS.

Проекция

Проекция является операцией, при которой из отношения выделяются атрибуты только из указанных доменов, то есть из таблицы выбираются только нужные столбцы, при этом, если получится несколько одинаковых кортежей, то в результирующем отношении остается только по одному экземпляру подобного кортежа.
Для примера сделаем проекцию на таблице PRODUCTS выбрав из нее ID и PRICE.

Синтаксис операции:
π (ID, PRICE) PRODUCTS

В условии выборки мы можем использовать любое логическое выражение. Сделаем еще одну выборку с ценой больше 90 и ID товара меньше 300:

σ (PRICE>90 ^ ID<300) PRODUCTS

Умножение

Умножение или декартово произведение является операцией, производимой над двумя отношениями, в результате которой мы получаем отношение со всеми доменами из двух начальных отношений. Кортежи в этих доменах будут представлять из себя все возможные сочетания кортежей из начальных отношений. На примере будет понятнее.

Получим декартово произведения таблиц PRODUCTS и SELLERS.
Синтаксис операции:

PRODUCTS × SELLERS
Можно заметить, что у двух этих таблиц есть одинаковый домен ID. В подобной ситуации домены с одинаковыми названиями получают префикс в виде названия соответствующего отношения, как показано ниже.
Для краткости перемножим не полные отношения, а выборки с условием ID<235

(цветом выделены одни и те же кортежи)

PRODUCTS.ID	NAME	COMPANY	PRICE	SELLERS.ID	SELLER
123	Печеньки	ООО ”Темная сторона”	190	123	OOO “Дарт”
156	Чай	ООО ”Темная сторона”	60	156	ОАО ”Ведро”
123	Печеньки	ООО ”Темная сторона”	190	156	ОАО ”Ведро”
156	Чай	ООО ”Темная сторона”	60	123	OOO “Дарт”

Для примера использования этой операции представим себе необходимость выбрать продавцов с ценами меньше 90. Без произведения необходимо было бы сначала получить ID продуктов из первой таблицы, потом по этим ID из второй таблицы получить нужные имена SELLER, а с использованием произведения будет такой запрос:

π (SELLER) σ (RODUCTS.ID=SELLERS.ID ^ PRICE<90) PRODUCTS × SELLERS

В результате этой операции получим отношение:

SELLER

ОАО ”Ведро”

Соединение и естественное соединение

Операция соединения обратна операции проекции и создает новое отношение из двух уже существующих. Новое отношение получается конкатенацией кортежей первого и второго отношений, при этом конкатенации подвергаются отношения, в которых совпадают значения заданных атрибутов. В частности, если соединить отношения PRODUCTS и SELLERS, этими атрибутами будут атрибуты доменов ID.

Также для понятности можно представить соеднинение как результат двух операций. Сначала берется произведение исходных таблиц, а потом из полученного отношения мы делаем выборку с условием равенства атрибутов из одинаковых доменов. В данном случае условием явлется равенство PRODUCTS.ID и SELLERS.ID.

Попробуем соединить отношения PRODUCTS и SELLERS и получим отношение.

PRODUCTS.ID	NAME	COMPANY	PRICE	SELLERS.ID	SELLER
123	Печеньки	ООО ”Темная сторона”	190	123	OOO “Дарт”
156	Чай	ООО ”Темная сторона”	60	156	ОАО ”Ведро”
235	Ананасы	ОАО ”Фрукты”	100	235	ЗАО “Овоще База”
623	Томаты	ООО ”Овощи”	130	623	ОАО ”Фирма”

Натуральное соединение получает схожее отношение, но в случае, если у нас корректно настроена схема в базе (в данном случае первичный ключ таблицы PRODUCTS ID связан с внешним ключем таблицы SELLERS ID), то в результирующем отношении остается один домен ID.

Синтаксис операции:
PRODUCTS ⋈ SELLERS;

Получится такое отношение:

PRODUCTS.ID	NAME	COMPANY	PRICE	SELLER
123	Печеньки	ООО ”Темная сторона”	190	OOO “Дарт”
156	Чай	ООО ”Темная сторона”	60	ОАО ”Ведро”
235	Ананасы	ОАО ”Фрукты”	100	ЗАО “Овоще База”
623	Томаты	ООО ”Овощи”	130	ОАО ”Фирма”

Пересечение и вычитание.

Результатом операции пересечения будет отношение, состоящее из кортежей, полностью входящих в состав обоих отношений.
Результатом вычитания будет отношение, состоящее из кортежей, которые являются кортежами первого отношения и не являются кортежами второго отношения.
Данные операции аналогичны таким же операциям над множествам, так что, я думаю, нет необходимости подробно их расписывать.

Источники информации

• Основы использования и проектирования баз данных - В. М. Илюшечкин
• курс лекций Introduction to Databases - Jennifer Widom, Stanford University

Буду благодарен за аргументированные замечания