Лекция
Привет, сегодня поговорим про преобразование концептуальной модели в реляционную, обещаю рассказать все что знаю. Для того чтобы лучше понимать что такое преобразование концептуальной модели в реляционную, создание реляционной модели , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Базы данных, знаний и хранилища данных. Big data, СУБД и SQL и noSQL.
преобразование концептуальной модели в реляционную состоит в следующем:
Первый пункт мы рассматривали в третьем уроке, со вторым мы пока не знакомы, но ознакомимся на практике.
Итак, нам надо построить набор таблиц. Сделать это несложно, т.к. таблицы - это наши объекты, а поля таблиц - атрибуты объектов. Набор предварительных таблиц, исходя из нашей концептуальной модели, выглядит так:
Таким образом, у нас определены таблицы, поля, первичные ключи (РК) и связи (FK). Обратите внимание, в таблицах Журнал поставок и Журнал покупок первичные ключи - составные, т.е. состоят из двух полей. Теоретически бывают таблицы, в которых все поля являются одним составным ключом.
Переходим ко второму пункту, а именно к нормализации отношений (таблиц). Нормализация - это пошаговый, обратимый процесс замены исходной схемы другой схемой, в которой таблицы имеют более простую и логичную структуру. Для чего это нужно?
Во-первых, для устранения избыточности данных. Например, в нашем примере для форума (из третьего урока), мы оставили бы вот такую таблицу:
В поле Темы часто повторяются одни и те же названия. Помимо того, что для их хранения потребуются дополнительные ресурсы памяти, при дублировании информации очень несложно допустить ошибку при вводе значений атрибута, в результате чего БД перейдет в несогласованное состояние.
Кроме того, при работе с такими таблицами могут возникнуть так называемые аномалии обновления. Например, если мы удалим из этой таблицы четвертое сообщение, то вместе с ним пропадет и информация о теме. Такая ситуация представляет собой аномалию удаления. Если мы решим поменять название темы, то нам придется просмотреть все строки и в каждой заменить старую тему на новую. Это так называемая аномалия модификации. Существуют и другие виды аномалий.
Далеко не всегда эти недостатки можно учесть сразу. Для их устранения и применяется процесс нормализации. Он включает ряд правил, используемых для проверки всех таблиц базы данных. Различают:
Каждая нормальная форма налагает определенные ограничения на данные. Каждая нормальная форма более высокого уровня предполагает, что анализируемая таблица уже находится в нормальной форме на уровень ниже рассматриваемой. В ходе нормализации схема базы данных становится все более строгой, а ее таблицы все менее подвержены различного рода аномалиям.
Для реляционных баз данных необходимо, чтобы ее таблицы находились в 1НФ. Нормальные формы более высоких уровней могут использоваться разработчиками по своему усмотрению. Однако грамотный специалист стремится к тому, чтобы довести уровень нормализации базы данных хотя бы до 3НФ, тем самым исключив избыточность данных и аномалии обновления. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Надо сказать, что НФБК, 4НФ и 5НФ используются крайне редко. Поэтому и мы рассмотрим только первые три.
Таблица находится в первой нормальной форме, если все ее поля имеют простые (атомарные) значения. Само понятие атомарности определить достаточно трудно. Значение, атомарное в одном случае, может быть неатомарным в другом. Общий принцип здесь такой: значение не атомарно, если оно используется по частям. Понятнее будет на примере.
В нашей таблице Поставщики есть поле Адрес. Если наш магазин работает только с поставщиками из одного города, то значения поля Адрес можно считать атомарными, а саму таблицу - приведенной к 1НФ.
Но что если наши поставщики находятся в разных городах? Тогда, посылая машину за товарами в определенный город, мы должны быть уверенны, что она заберет товары у всех поставщиков, находящихся в этом городе. Т.е. нам могут понадобиться сведения о поставщикам, находящихся в определенном городе. В этом случае, значения в поле Адрес уже не являются атомарными (т.к. мы используем часть адреса), и для приведения таблицы к 1НФ нам надо выделить еще одно поле - Город:
Таким образом надо проанализировать все таблицы нашей базы данных. Так, в таблице Покупатель есть поле ФИО. Если мы собираемся, например, поздравлять наших покупателей с именинами (которые, как известно, завися от имени), то это поле пришлось бы разбить на три: Фамилию, Имя и Отчество. Наш магазин этого делать не собирается, поэтому поле ФИО можно считать атомарным, а таблицу - приведенной к 1НФ.
Для запросов нашего магазина все остальные таблицы приведены к 1НФ.
Эта форма применяется к таблицам с составными ключами. Таблица, у которой первичный ключ включает только одно поле, всегда находится во 2НФ.
Таблица находится во второй нормальной форме, если она находится в первой нормальной форме, а каждое неключевое поле функционально полно зависит от составного ключа.
В нашей базе данных две таблицы имеют составной ключ - Журнал покупок и Журнал поставок. Значение поля Количество зависит, как от Поставки (Покупки), так и от Товара. Значит, наши таблицы находятся во 2НФ.
Но предположим, что на этапе концептуального моделирования нашей базы данных, мы не выделили объекты Поставка и Покупка. Тогда наши таблицы могли бы выглядеть так:
Посмотрим теперь на таблицу Журнал поставок: поле Количество зависит от Наименования товара и от Даты поставки, но не зависит от того, кто поставил товар (поле Поставщика). Т.е. таблица не находится во 2НФ. Если бы на этапе концептуального моделирования нашей базы данных, мы не выделили объекты Поставка и Покупка, нам бы пришлось это делать сейчас. Но мы их выделили, поэтому все наши таблицы находятся во 2НФ.
Таблица находится в третьей нормальной форме, если она находится во второй нормальной форме, и каждое неключевое поле нетранзитивно зависит от первичного ключа.
Транзитивная зависимость наблюдается в том случае, если одно из двух неключевых полей зависит от первичного ключа, а другое зависит от первого неключевого поля. На примере будет понятнее.
Посмотрим на нашу таблицу Товар. В ней есть поле Цена, но цены, как известно, имеют свойство меняться. Если мы будем их менять прямо здесь, то будет пропадать вся информация о предыдущих ценах. Чтобы не терять эту информацию, надо добавить поле Дата (когда изменилась цена). Тогда наша таблица будет выглядеть так:
Даже не прибегая к 3НФ видно, что такая таблица будет содержать избыточную информацию. Но посмотрим на ее поля: поля Наименование и Дата зависят от id товара, а поле Цена зависит также и от Даты. Т.е. таблица не находится в 3НФ. Для устранения транзитивной зависимости необходимо провести "расщепление" объекта на два:
Все остальные таблицы нашей базы данных находятся в 3НФ. Кстати, в таблице Товар можно было и не вводить поле id товара, а сделать первичным ключом поле Наименование, но как уже говорилось в третьем уроке суррогатные ключи все-таки предпочтительнее.
Подведем итог. Схема нашей базы данных после нормализации несколько изменилась и выглядит теперь так:
Таким образом, мы преобразовали нашу концептуальную модель в реляционную. Дальше необходимо эту модель реализовать в конкретной СУБД. Для этого нам понадобится сама СУБД и знание языка SQL. Этим вопросам будут посвящены Уроки SQL.
А пока подведем итог уроков "Основы БД". Проектирование БД процесс, как правило, трудоемкий и небыстрый. Ведь нужно очень хорошо изучить предметную область, чтобы учесть все нюансы, пожелания и требования пользователей. Затем всю собранную информацию изобразить в виде объектов, атрибутов и связей. Причем сделать это надо наиболее рационально.
Вообще, среди разработчиков наблюдаются различные взгляды на процесс проектирования БД. Одни игнорируют всякую теорию и руководствуются только своим опытом и здравым смыслом. Другие считают этот процесс искусством, отводя главную роль интуиции. Но в любом случае, знания не бывают лишними. И если вы к интуиции и здравому смыслу добавите теорию, то результат будет гораздо лучше.
Да, база данных - это всего лишь хранилище данных, но от того насколько грамотно вы организуете это хранилище, будет зависеть работа вашего приложения, использующего данные. Помните об этом и не пренебрегайте теорией.
В заключение хотелось бы напомнить, зачем вообще вам нужно уметь проектировать базы данных. Предположим, вы решили организовать у себя на сайте регистрацию пользователей с тем, чтобы обеспечить им доступ к закрытым материалам сайта.
Для реализации этого вопроса вам потребуется создать БД, которая будет хранить информацию о пользователях, их логинах и паролях. А также сделать html-формы регистрации и входа в закрытый раздел.
Когда пользователь регистрируется, эти данные программными средствами (например, с помощью языка PHP) заносятся в созданную вами БД. Когда пользователь вводит логин и пароль в форме входа в закрытый раздел, к базе данных отправляется запрос (на языке SQL), есть ли пользователь с такими данными. И если ответ положительный, то пользователю посылается запрашиваемая страница (разумеется тоже с помощью программы на PHP).
Таким образом, чтобы реализовывать такие приложения вам необходимо уметь создавать БД, строить запросы на языке SQL к БД и знать какой-нибудь язык программирования, применимый для разработки динамических web-страниц (например, PHP).
В принципе, вы можете сначала изучить язык программирования, а потом изучать БД и SQL. Но на этом сайте обучение построено в следующем порядке: БД - SQL - PHP. Сделано это потому, что без баз данных ничего интересного на PHP сделать не удастся. Поэтому до встречи в Уроках SQL.
Перед тем, как переходить к уроках SQL, вам потребуется установить сервер MySQL. В принципе вы можете установить только его, но для полноценной дальнейшей работы вам понадобится интерфейс phpMyAdmin, а для работы с ним - модуль PHP и локальный сервер. Поэтому настоятельно рекомендую установить сразу и сервер Apache, и модуль PHP, и MySQL. К тому же вам все-равно придется их устанавливать, когда вы начнете изучать PHP. Так что идите в разделПредварительные установки и устанавливайте все по порядку, чтобы больше к этому не возвращаться.
В общем, мой друг ты одолел чтение этой статьи об преобразование концептуальной модели в реляционную. Работы впереди у тебя будет много. Смело пиши комментарии, развивайся и счастье окажется в твоих руках. Надеюсь, что теперь ты понял что такое преобразование концептуальной модели в реляционную, создание реляционной модели и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Базы данных, знаний и хранилища данных. Big data, СУБД и SQL и noSQL
Комментарии
Оставить комментарий
Базы данных, знаний и хранилища данных. Big data, СУБД и SQL и noSQL
Термины: Базы данных, знаний и хранилища данных. Big data, СУБД и SQL и noSQL