16
4. Описание ограничений целостности, т.е. требований к допустимым значениям данных и к связям между ними.
Функциональные возможности поддерживаемой средствами СУБД модели данных становятся доступными пользователю благодаря ее языковым средствам. Языковые средства СУБД используются для выполнения двух основных функций - для описания представления базы данных на управляемых уровнях системной архитектуры и для выполнения операций манипулирования данными.
Язык описания данных (ЯОД) предназначен для задания схемы базы данных, которая включает описание структуры базы данных и налагаемых на нее ограничений целостности врамках правил, регламентированных той моделью данных, которая поддерживается рассматриваемой СУБД. Помимо указанных функций, ЯОД обеспечивают также возможности задания ограничений доступа к данным или полномочий пользователей.
Язык манипулирования данными (ЯМД) позволяет запрашивать предусмотренные в системеоперациинадданнымиизбазыданных. Послевыполненияоператора,записанногонаЯМД, информационное заполнение базы данных изменяется
Язык запросов (ЯЗ) позволяет выбирать данные из БД, агрегировать и подвергать всевозможной аналитической обработке.
Аналогично языку определения данных ЯМД не обязательно выступает в форме синтаксически самостоятельного языка СУБД. На практике разделение ЯОД и ЯМД играет скорее методическую роль или используется в технологических целях.
ЯОД, ЯМД и ЯЗ не всегда синтаксически оформляется в виде самостоятельных языков. Наоборот, в настоящее время все они вошли в состав единого реляционного язык SQL. С 1986 г. был принят ряд версий международного стандарта SQL. Он используется в большинстве коммерческих реляционных СУБД, в том числе и на персональных компьютерах.
Некоторые СУБД располагают такими языками, которые не только реализуют функции определения данных и манипулирования данными, но и обладают средствами, свойственными универсальным языкам программирования. Благодаря этому они могут использоваться как функционально полное инструментальное средство для создания приложений систем баз данных. В качестве примера приведем языки систем dBase, Clipper, Paradox.
Для того чтобы иметь развитые средства разработки приложений, в СУБД обеспечиваются интерфейсы прикладного программирования. Приложения для таких систем могут разрабатываться с помощью расширения традиционного языка программирования операторами (командами, функциями, процедурами и т.п.) указанного интерфейса. Благодаря этому будет восполняться функциональная неполнота языков данной системы. Язык программирования выступает при этом в роли включающего языка по отношению к языку интерфейса прикладного программирования СУБД, и прикладные системы реализуются на таком расширенном языке. Интерфейсы прикладного программирования предусмотрены во многих СУБД.
В Web-программировании активно используется СУБД MySQL. Для работы с БД этой системыприменяют язык программированияPHP. Это Си-подобныйязык,предназначенныйдля быстрого создания программ на Web-сервере.
Его цель состоит в создании логической модели данных для исследуемой части предприятия. Концептуальная модель данных, созданная на предыдущем этапе, уточняется и преобразуется в логическую модель данных. Логическая модель данных учитывает особенности выбранной модели организации данных в целевой СУБД (например, реляционная модель).
Если концептуальная модель данных не зависит от любых физических аспектов реализации, то логическая модель данных создается на основе выбранной модели организации данныхцелевойСУБД.Созданнаялогическаямодельданныхявляетсяисточникоминформациидля
17
этапа физического проектирования и обеспечивает разработчика физической базы данных средствами поиска компромиссов, необходимых для достижения поставленных целей, что очень важно для эффективного проектирования.
При правильно организованном сопровождении поддерживаемая в актуальном состоянии модельданныхпозволяетточнои нагляднопредставитьлюбыевносимыевбазуданныхизменения, а также оценить их влияние на прикладные программы и использование данных, уже имеющихся в базе.
Логическое (даталогическое) проектирование – отображение инфологической модели на модель данных, используемую в конкретной СУБД, например на реляционную модель данных. Для реляционных СУБД даталогическая модель – набор таблиц, обычно с указанием ключевых полей, связей между таблицами. Если инфологическая модель построена в виде ER-диаграмм (или других формализованных средств), то даталогическое проектирование представляет собой построение таблиц по определённым формализованным правилам, а также нормализацию этих таблиц. Этот этап может быть в значительной степени автоматизирован.
Физическое проектирование представляет собой организованный процесс подготовки описания реализации базы данных на вторичных запоминающих устройствах; на этом этапе рассматриваются основные отношения, организация файлов и индексов, предназначенных для обеспечения эффективного доступа к данным, а также все связанные с этим ограничения целостности и средства защиты.
Физическое проектирование является третьим и последним этапом создания проекта базы данных, при выполнении которого проектировщик принимает решения о способах реализации разрабатываемой базы данных. Во время предыдущего этапа проектирования была определена логическая структура базы данных, которая описывает отношения и ограничения в рассматриваемой прикладной области. Хотяэтаструктура не зависит от конкретной целевой СУБД, она создается с учетом выбранной модели хранения данных, например реляционной, сетевой или иерархической. Однако, приступая к физическому проектированию базы данных, прежде всего необходимо выбратьконкретную целевую СУБД. Поэтому физическоепроектированиенеразрывно связано с конкретной СУБД. Между логическим и физическим проектированием существует постоянная обратная связь, так как решения, принимаемые на этапе физического проектирования с целью повышения производительности системы, способны повлиять на структуру логической модели данных.
В теории баз данных существует ряд методов разработки моделей БД, отображающих разные уровни её архитектуры. Распространены два основных подхода к проектированию систем баз данных: "нисходящий" и "восходящий":
При «восходящем» подходе осуществляют структурное проектирование снизу—вверх. Этотпроцессназываютсинтезом,попыткойполученияцелого(адекватноотображающегоописание предметной области) на основе описания составляющих его частей.
«Восходящее» проектирование – это достаточно сложная и устаревшая методика, которая подходит для проектирования только небольших баз данных.
При«нисходящем»проектированииосуществляетсяструктурноепроектированиесверху— вниз. Такой процесс называют анализом – происходит изучение целого (описания предметной области), затем разделение целого на составные части и далее следует последовательное изучение этих частей.
Метод «нисходящего» проектирования достаточно формализован и используется в CASE (Computer Aided System /Software Engineering — компьютерное проектирование программного обеспечения и систем) средствах. Проведение тщательного анализа предметной области, выявление всех присущих ей классов объектов и связей между ними, правильное их отображение в ИЛМ предметной области, ведет к получению высоко нормализованной схемы логической структуры
18
реляционной БД.
Проектирование БД может быть автоматизировано. Для этого используются различные CASE − средства, особенно эффективно их использование при создании крупных корпоративных АИС большим коллективом разработчиков. Использование современных CASE − средств позволяет поддерживать как начальные этапы разработки АИС, так и проектирование, и генерацию баз данных и пользовательских интерфейсов. CASE − средства обеспечивают качество принимаемых технических решений и подготовку проектной документации.
CASE—средства классифицируются по методологиям проектирования (структурно— ориентированные, объектно—ориентированные, комплексно—ориентированные), по графическим нотациям построения диаграмм, по степени интегрированности (отдельные локальные средства, набор интегрированных средств, охватывающих большинство этапов разработки АИС), по режиму коллективной разработки проекта (режим реального времени, режим объединения проектов) и ряду других. Современный рынок программных средств насчитывает около 300 различных CASE − средств
Целостностью данных можно назвать механизм поддержания соответствия базы данных предметной области.
В реляционной модели данных определяют две базовые категории обеспечения целостности:
Целостность ссылок. Целостность сущностей.
Под целостностью понимают правильность данных в любой момент времени.
Данной цели можно достигнуть только в определенных пределах: СУБД не может выполнять контроль правильности каждого отдельного значения, которое вводится в базу данных (несмотря на то, что можно выполнить проверку каждого значения на правдоподобность). К примеру,невозможнопроверить,чтовведенноезначение7,котороепредставляетномерднянедели, на самом деле должно быть равным 4. Но значение 8 однозначно будет являться ошибочным и база данныхдолжнаотвергнутьтакоезначение.ВтакомслучаеСУБДнеобходимосообщить,чтономера дней недели должны выбираться из набора чисел (от 1 до 7).
Поддержание целостности БД может быть рассмотрено как обеспечение защиты данных от разрушений или ошибочных изменений (не стоит путать с незаконными разрушениями и изменениями, которые являются проблемой безопасности).
Ограничения целостности Ограничения целостности являются специальными средствами баз данных, которые
предназначены для предупреждения возможности попадания в базу недопустимым данным (к примеру, не дать пользователю совершить ошибки при введении данных).
Ограничения целостности делятся на 3 основные категории:
1Средства обеспечения доменной целостности - предназначены для недопущения ввода
вполя базы данных недопустимых значений. К примеру, наименование товара должно состоять из букв, а номер телефона - из цифр. Обеспечивается такая целостность в базах данных зачастую установлением условий на значение, ключами, хранимыми процедурами, триггерами, запретом пустых значений.
2 Сущностная целостность, главной задачей которой является недопущение двукратного попадания данных об одной сущности в базу. Такую целостность обеспечивает установление ограничения уникальности и первичный ключ. Она не допускает, чтобы любой атрибут, который принадлежит первичному ключу, мог принимать неопределенное значение.
3Ссылочную целостность обеспечивает система внешних и первичных ключей. К примеру, с помощью данных средств можно дать гарантию, что в базе не будет заказов, которые оформлены на покупателей, отсутствующих в базе данных.
Внешний ключ должен иметь значение, которое:
Равно значению первичного ключа характеризуемой (ассоциируемой) сущности;
19
Полностью не определено, то есть каждое значение атрибута, который участвует во внешнем ключе, должно являться неопределенным.
Выделяют еще 2 категории, которые относятся к средствам обеспечения целостности - средства процедурного и декларативного характера.
Средства декларативного характера создают в виде составных частей объектов при их определении в БД (к примеру, установление условия на значение при создании таблицы в БД).
Средства процедурного характера (хранимые процедуры и триггеры) реализованы в виде отдельных программных модулей.
В основном декларативные ограничения являются менее функциональными, но более экономными по отношению к ресурсам и наоборот. Обратим внимание, что использованием развитой системы ограничений целостности определяется зрелость БД. Зачастую легче с самого начала обеспечить непопадание в базу данных неверных значений, чем после убирать их из базы данных.
К тому же, разработчики при создании ограничений целостности должны обеспечить перехват ошибок, которые возникают при нарушениях целостности, клиентским приложением.
Также выделяют целостность, определяемую пользователем. Любая база данных содержит дополнительные специфические правила, относящиеся только к ней и определяющиеся разработчиком. При этом чаще всего контролируют:
Уникальность каких-либо атрибутов, Диапазон значений (например, оценкой может быть лишь 2,3,4,5);
Принадлежность набору значений (к примеру, пол «Ж» или «М»).
OLTP, Online Transaction Processing - обработка транзакций в реальном времени. Способ организации БД, при котором система работает с небольшими по размерам транзакциями, но идущими большим потоком, и при этом клиенту требуется от системы минимальное время отклика.
Термин OLTPприменяюттакжексистемам(приложениям).OLTP-системы предназначены для ввода, структурированного хранения и обработки информации (операций, документов) в режиме реального времени.
OLTP-приложениями охватывается широкий спектр задач во многих отраслях - автоматизированные банковские системы, ERP-системы (системы планирования ресурсов предприятия), банковские и биржевые операции, в промышленности - регистрация прохождения детали на конвейере, фиксация в статистике посещений очередного посетителя веб-сайта, автоматизация бухгалтерского, складского учёта и учёта документов и т. п.
Приложения OLTP, как правило, автоматизируют структурированные, повторяющиеся задачи обработки данных, такие как ввод заказов и банковские транзакции. OLTP-системы проектируются, настраиваются и оптимизируются для выполнения максимального количества транзакций за короткие промежутки времени. Как правило, большой гибкости здесь не требуется, и чаще всего используется фиксированный набор надёжных и безопасных методов ввода, модификации, удаления данных и выпуска оперативной отчётности. Показателем эффективности является количество транзакций, выполняемых за секунду. Обычно аналитические возможности OLTP-систем сильно ограничены либо вообще отсутствуют.
Требованиями OLTP-обработки информации являются:
•строго нормализованные модели данных;
•привозникновенииошибкитранзакциядолжнацеликомоткатитьсяивернутьсистему
ксостоянию, которое было до начала транзакции;
•обработка данных в реальном времени (с малой задержкой).
Преимуществами OLTP-обработки являются высокая надёжность и достоверность данных, как следствие транзакционного подхода. Транзакция либо совершается полностью и успешно, либо не совершается исистемавозвращается к предыдущему состоянию. При любомисходевыполнения транзакции целостность данных не нарушается.
Недостатками OLTP-систем является оптимизация только к небольшим дискретным транзакциям. Запросы на некую комплексную информацию, к примеру поквартальная динамика
20
объемов продаж по определённой модели товара в определённом филиале, характерные для аналитических приложений (OLAP), порождают сложные соединения таблиц и просмотр таблиц целиком. На один такой запрос затрачивается масса времени и компьютерных ресурсов, что тормозит обработку текущих транзакций до неприемлемого уровня.
Информационное хранилище (data warehouse) – это автоматизированная система, которая собирает данные из существующих внутренних баз предприятия и внешних источников, формирует, хранит и эксплуатирует информацию как единую.
Информационное хранилище обеспечивает доступ как к внутренним данным предприятия, так и к внешним источникам данных, доступных по Интернету.
Информационные хранилища поддерживают большое число моделей данных, включая многомерные и ER-модели, что обеспечивает исторические запросы (запросы за прошлые годы и десятилетия), запросы как к оперативным данным предприятия, так и к данным внешних источников, запросы аналитических (агрегированных) данных для анализа тенденций и принятия стратегических решений.
Данные информационных хранилищ хранятся не только на сервере, но и на вторичных устройствах хранения.
При слиянии данных из разных источников и размещении их в информационном хранилище обеспечивается:
•Предметная ориентация. Данные организованы в соответствии со способом их представления в предметных приложениях. В отличие от локальных баз информационное хранилище содержит агрегированные данные приложений и не содержат ненужной с точки зрения анализа информации, что значительно сокращает объемы хранимой информации.
•Целостность и внутренняя взаимосвязь. Хотя данные погружаются из разных внутренних
ивнешних источников, они объединены едиными законами наименования, способами измерения размерностей и т.д.Вразныхисточникаходинаковыепонаименованиюданныемогутиметьразные формы представления (например, даты) или названия (например, «вероятность доведения информации» в одном источнике и «вероятность получения информации» – в другом). Подобные несоответствия удаляются автоматически.
•Отсутствие временной привязки. Оперативные базы предприятия содержат данные за небольшой интервал времени (неделя, месяц), что достигается за счет периодического архивированияданных.Информационноехранилищесодержитисторическиеданные,накопленные за большой интервал времени (года, десятилетия).
•Упорядоченность во времени; данные согласуются во времени (например, приводятся к единому курсу рубля на текущий момент) для использования в сравнениях, трендах и прогнозах.
•Неизменяемость. Данные не обновляются и не изменяются, а только перезагружаются и считываются из источников на сервер, поддерживая концепцию «одного правдивого источника». Данные доступны только для чтения, так как их модификация может привести к нарушению целостности данных хранилища. Таким образом, данные, погруженные в хранилище, организуясь в интегрированную целостную структуру, обладающую естественными внутренними связями, приобретают новые свойства, придающие им статус информации. Они являются основой для построения аналитических систем и систем поддержки принятия решений. Именно поэтому технологии информационных хранилищ ориентированы на руководителей, ответственных за принятие решений.
OLAP (On-Line Analytical Processing) –
1. это класс приложений и технологий, предназначенных для оперативной аналитической обработки многомерных данных (сбор, хранение, анализ) для анализа деятельности корпорации и прогнозирования будущего состояния с целью поддержки принятия управленческих решений.