Объектно-ориентированная и объектно-реляционная модели

Объектно-ориентированная и объектно-реляционная модели используются для преодоления ограниченных возможностей реляционной модели по хранению и обработке сложных объектов, как, н-р, документ, звук, видео, графическое изображение и др.

Объектно-ориентированная модель представляет структуру, которую можно изобразить графически в виде дерева, узлами которого являются объекты.

Каждый объект характеризуется уникальным идентификатором , состоянием и поведением. Состояние объекта определяется множеством значений его атрибутов. Поведение объекта описывают методы, называемые процедурами. То есть, составной частью описания объекта являются процедуры, способные производить действия над атрибутами объекта в случае наступления тех или иных событий.

Объекты могут объединяться в классы. Экземпляры одного класса отличаются лишь значениями своих свойств, но не своими методами. Методы устанавливаются при определении класса.

Для выполнения действий над объектами применяются объектно-ориентированные механизмы – наследование, инкапсуляция, полиморфизм .

Суть наследования состоит в том, что на основе существующего класса можно образовать новый класс объектов, который будет наследовать свойства родительского класса.

 Доступ к данным осуществляется только лишь в соответствии с правилами поведения объекта, описываемыми методами (инкапсуляция).

Полиморфизм –  способность объектов по-разному реагировать на одно и тоже событие в окружающем мире. Полиморфизм используется для унификации обработки разнородных объектов. Н–р, метод «Печать результата» может быть определен для многих классов объектов, но работать по-разному, в зависимости от класса, к которому он применяется.

19. Объектно-ориентированная модель представляет структуру, которую можно изобразить графически в виде дерева, узлами которого являются объекты.

Основным достоинством ООМД является способность отображать информацию о сложных объектах с исчерпывающим описанием взаимосвязей между ними и их динамического поведения. Эта модель обычно применяется для сложных предметных областей, при моделировании которых не хватает функциональности реляционной модели (н-р, систем автоматизации проектирования, издательских систем и т.п.).

Недостаток ООМД – сложность понятийного аппарата, что усложняет ее применение и отрицательно сказывается на накоплении опыта создания и эксплуатации объектно-ориентированных БД.

Объектно-реляционная модель данных является гибридной моделью, сочетающей возможности реляционной модели с объектными свойствами данных.

1. Объекты, видимые на внешнем интерфейсе, отображаются в таблицы поддерживающей реляционной БД. И наоборот, объекты воспроизводятся из их представления в табличной среде хранения, когда они запрашиваются пользователями или приложениями (гибридный подход).

Такой подход был популярен в конце 80-х гг. и воплотился в программных продуктах для автоматизации программирования (CASE), для автоматизации проектирования (CAD), в репозитариях (БД, предназначенных для хранения не пользовательских, а системных данных).

2. Внутренние реляционные механизмы СУБД управления данными расширяются объектно-ориентированными возможностями (расширенный реляционный подход).

Этот подход технологически более продвинутый и предпочитаемый в настоящее время большинством разработчиков реляционных СУБД. Он воплотился в 1996-1997 гг. в ряде объектно-реляционных серверов БД.

Отличительная особенность объектно-реляционной модели от ООМД состоит в том, что она основана на стратегии реляционной модели. О включении объектов в реляционную модель можно говорить на данном этапе только как об общем направлении развития баз данных.

 

Многомерная модель

Многомерная модель означает многомерное логическое представление структуры информации, а не многомерность визуализации данных.

Многомерная модель предназначена для аналитической обработки информации.

В данной модели используются такие понятия, как агрегируемость, историчность, прогнозируемость данных.

Агрегируемость данных означает возможность их рассмотрения с различным уровнем обобщения.

Историчность обеспечивает высокий уровень статичности (неизменяемости) данных и их взаимосвязей, а также в обязательном порядке привязку данных к временным точкам.

Прогнозируемость данных подразумевает задание функций прогнозирования и применение их к различным интервалам времени.

                   Представление данных о продажах автомобилей дилером фирмы Опель по реляционной и многомерной моделям:

Марка  автомобиля	Месяц	Объем продаж
Опель-Астра	Январь	12
Опель-Астра	Февраль	24
Опель-Астра	Март	5
Опель-Вектра	Январь	2
Опель-Вектра	Февраль	18
Опель-Омега	Февраль	19

а) реляционная модель

Марка автомобиля	Январь	Февраль	Март
Опель-Астра	12	24	5
Опель-Вектра	2	18	0
Опель-Омега	0	19	0

б) многомерная модель

Основные понятия в многомерной моделия – измерение и ячейка.

Измерение – это множество однотипных данных, образующих одну из граней многомерного гиперкуба. Примеры наиболее часто используемых временных измерений – дни, месяцы, кварталы и годы. В качестве географических измерений широко употребляются города, районы, регионы и страны.

 Ячейка – это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором измерений. В примере значение ячейки объема продаж однозначно определяется комбинацией временного измерения Месяц и Марка автомобиля.

Многомерную модель, отображающую объемы продаж автомобилей менеджерами по годам, можно представить в виде трехмерного куба:

В многомерной модели данных используется два варианта организации данных – гиперкубическая и поликубическая.

В гиперкубической все кубы определяются одним и тем же набором измерений (максимально возможным). В некоторых случаях информация может быть избыточной, так как требуется обязательное заполнение ячеек.

 В поликубической определяются несколько гиперкубов с различной размерностью и различными измерениями в качестве граней. 

Для извлечения данных из базы, организованной по многомерной модели, применяется ряд специальных операций: срез, вращение, агрегация и детализация.

Срез представляет собой данные, полученные в результате фиксации одного или нескольких измерений. Н-р, если сделать срез в базе, организованной по трехмерной модели, по марке автомобиля Опель-Астра, то получим двухмерную таблицу продаж этой марки различными менеджерами по годам.  

Операция вращение применяется в основном при двухмерном представлении данных. Для многомерного случая операция вращения представляет собой процедуру изменения порядка следования измерений.

Операции агрегации и детализации означают соответственно переход к более или менее детальному представлению информации из гиперкуба.

Достоинством многомерной модели  – удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных с временными интервалами. При организации таких же данных по реляционной модели происходит рост трудоемкости операций выборки и существенное увеличение затрат памяти компьютера на хранение данных.

Недостаток – громоздкость для простейших задач оперативной обработки информации.

                   Исследования в области моделей данных продолжаются.

21. ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ

Проектирование базы данных – это процесс создания проекта БД, предназначенной для поддержки функционирования экономического объекта и способствующей достижению его целей.

 1.Требования, предъявляемые к базе данных

1. Целостность БД (полнота и непротиворечивость данных).

2. Многократное использование данных.

3. Быстрый поиск и получение информации по запросам пользователей.

4. Простота обновления данных.

5. Уменьшение излишней избыточности данных.

6. Защита данных от несанкционированного доступа, от искажения и уничтожения.

⇐ Предыдущая1234567Следующая ⇒

Поделиться: