Институт комплексной безопасности и специального приборостроения

Институт комплексной безопасности и специального приборостроения

Кафедра «Автоматизированные системы управления»

КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ

«Базы данных»

для направления подготовки 09 …..

«Теория баз данных»

для направления подготовки 10….

Москва 2018

ВВЕДЕНИЕ В БАЗЫ ДАННЫХ

Базы данных в структуре информационных систем

Автоматизированная информационная система представляет собой совокупность информации, математических методов и моделей, технических, программных, технологических средств и специалистов, предназначенную для обработки информации и принятия управленческих решений.

АИС относятся к большим системам и требуют деления на отдельные части и элементы: подсистемы, набор задач, отдельные задачи.

Подсистема - относительно самостоятельная часть системы выделенная по определенному признаку. Подсистемы могут выделяться по функциональному или структурному признаку.

Принято выделять две группы подсистем в структуре АИС:

· функциональные подсистемы

· обеспечивающие подсистемы.

Функциональные подсистемы составляют содержательную часть автоматизированной системы. Именно в функциональных подсистемах сосредотачиваются задачи, реализующие конкретные функции информационных систем. Автоматизированные задачи объединяются в функциональные подсистемы исходя из принципа однотипности относительно реализуемых функций. Так в рамках АСУ предприятием чаще всего выделяют следующие функциональные подсистемы: технической подготовки производства, технико-экономического планирования, оперативного планирования и управления, материально-технического снабжения, бухгалтерского учета, управления сбытом, управления кадрами, управления качеством, управления финансами, управления вспомогательным производством. В рамках функциональных подсистем, как правило, выделяют подсистемы более низкого уровня. Таким образом реализуется иерархичность системы управления.

Обеспечивающие подсистемы создают условия для работы функциональных подсистем. Выделяют следующие обеспечивающие подсистемы:

· информационное обеспечение,

· программное обеспечение,

· техническое обеспечение,

· организационно-правовое обеспечение.

Информационное обеспечение – это совокупность системы классификации и кодирования, системы технико-экономической информации, языков записи данных, унифицированных систем документации и массивов информации используемых в АИС.

Программное обеспечение (ПО) – совокупность программ, позволяющая организовать решение задач на компьютере.

Важнейшими классами ПО являются системное и специальное (прикладное), представленное, в частности, пакетами прикладных программ (ППП).

Системное программное обеспечение организует процесс обработки информации в компьютере. Главную его часть составляет операционная система (ОС).

ОС и средства, расширяющие ее возможности, включают: планировщики - программы, организующие распределение ресурсов вычислительной системы и связь с пользователем; супервизор, который обеспечивает организацию процессов обработки программ на ПК; сервисные обслуживающие программы, позволяющие рационально организовать процесс обработки программ (программных модулей).

Прикладное ПО предназначено для решения функциональных задач и работы пользователей. Пакеты прикладных программ - комплекс программ, предназначенных для решения определенного класса задач, для оснащения АРМ и решения функциональных комплексов НС.

Техническое обеспечение представлено совокупностью взаимосвязанных единым управлением автономных технических средств сбора, накопления, обработки, передачи, вывода и представления информации, средств обработки документов и оргтехники, а также средств связи для осуществления информационнoгo обмена между различными техническими средствами.

Таким образом, можно сказать, что функциональные подсистемы представляют комплекс математических моделей и методов  для решения задач управления, а обеспечивающие подсистемы представляют собой комплекс технических средств, носителей информации, программ и различных инструктивно-методических документов, необходимых для реализации соответствующих функциональных подсистем.

Информационное обеспечение

Под информацией понимается совокупность различных сообщений об изменении, происходящих в системе и окружающей среде.

Процесс управления включает сбор, обработку и передачу информации для выработки управленческих решений. Информация является предметом труда и одновременно средством и продуктом труда в управленческой деятельности. Управленческая информация всегда имеет целевое назначение и содержит либо управленческое воздействие, либо сведения о состоянии управляемого объекта.

Совокупность различных экономических, технических, социологических и других данных, используемых в процессе управления объектом, представляет собой систему технико-экономической информации, являющейся частью информационного обеспечения.

Информационное обеспечение – это совокупность системы классификации и кодирования, системы технико-экономической информации, языков записи данных, унифицированных систем документации и массивов информации используемых в АИС.

Целью информационного обеспечения (ИО) является своевременная выдача необходимой и достоверной информации для выработки и принятия управленческих решений.

К основным задачам ИО относится:

Классификация, формирование оптимального перечня и состава информации, ее кодирование;

Разработка классификаторов;

Создание информационной модели объекта автоматизации;

Формирование информационной справочно-нормативной базы управления.

Информационное обеспечение включает:

Состав информации, т.е. перечень информационных единиц или информационных совокупностей – показателей, констант, переменных, документов и других сообщений необходимых для решения комплекса задач системы;

Структуру информации и закономерности ее преобразования, т.е. правила построения показателей, документов, агрегации и декомпозиции информационных единиц;

Характеристики движения информации, т.е. количественные оценки потоков информации (объем, интенсивность), определение маршрутов движения документов, построение схем документооборота, временные характеристики функционирования источников информации, получения первичных данных, использования исходных данных, продолжительн6ость хранения, старения и обновления данных;

Характеристики качества информации, т.е. систему количественных оценок полезности, значимости, полноты, своевременности информации;

Способы преобразования информации, т.е. методы отбора, распределения информации, схемы обеспечения информацией подразделений системы управления.

ИО должно быть организовано в соответствии со следующими требованиями:

Представление информации о состоянии объекта по всем управляемым параметрам;

Представление необходимой, достоверной и достаточной информации;

Обеспечение защиты данных;

Обеспечение своевременного сбора и передачи информации для обработки;

Установление определенной периодичности поступления информации в соответствии с режимом управления;

Применение совершенных носителей, способов нанесения и обработки информации с использованием современных технических средств;

Использование интегрированных систем обработки информации;

Обеспечение сжатия информации при переходе от низших уровней управления к высшим.

Информационное обеспечение ИС включает два комплекса:

внемашинное информационное обеспечение (классификаторы технико-экономической информации, документы, методические инструктивные материалы);

внутримашинное информационное обеспечение (макеты/экранные формы для ввода первичных данных в ЭВМ или вывода результатной информации, структуры информационной базы: входных, выходных файлов, базы данных ).

Таким образом, являясь неотъемлемой часть информационной системы, базы данных ориентированы на конкретную предметную область, являющуюся объектов автоматизации.

Понятие баз данных

Предметная область, ПрО – часть реального мира, подлежащая изучению с целью организации управления процессами и объектами для получения результата.

Предметная область может быть разделена (декомпозирована) на фрагменты: например, предприятие – это дирекция, плановые отделы, бухгалтерия, цеха, отделы маркетинга, логистики и продаж, клиенты, поставщики и т. д. Каждый фрагмент предметной области характеризуется множеством объектов и процессов, использующих объекты, а также множеством пользователей, характеризуемых различными взглядами на предметную область и данными, которые описывают указанные составляющие предметной области. Эти данные отражают динамичную внешнюю и внутреннюю среды предприятия, поэтому в специальных разделах информационной системы необходимо создавать динамически обновляемые модели отражения внешнего мира с использованием единого хранилища - базы данных.

Под базой данных (БД, Data Base) понимается «совокупность данных, организованных по определённым правилам, предусматривающим общие принципы описания, хранения и манипулирования данными, независимая от прикладных программ. Эти данные относятся к определённой предметной области и организованы таким образом, что могут быть использованы для решения многих задач многими пользователями».

Другими словами: База данных – структурированный организованный набор данных, объединенных в соответствии с некоторой выбранной моделью и описывающих характеристики какой-либо физической или виртуальной системы.

Рисунок 1 – Общая схема базы данных

 

База данных является информационной моделью предметной области и к ней предъявляются требования адекватности (отражение основных свойств и характеристик процессов реализуемых в предметной области) и актуальности (обновление БД в соответствии с изменением состояния ПО).

База данных – это некоторая целевая модель предметной области (ПО), т.е. в базе данных находят отражение только те факты о ПО, которые необходимы для функционирования автоматизированной системы, в состав которой входит БД. При проектировании БД проектировщик должен выделить и описать эти ожидаемые факты, тем самым определяются границы ПО, затем необходимо выполнить интерпретацию описание этих фактов с помощью допустимых конкретной СУБД структур данных.

Предметная область БД определена, если известны существующие в ней объекты, их свойства и отношения. При проектировании БД начинают с предварительной структуризации предметной области: объекты реального мира подвергают классификации, фиксируют совокупность объектов, подлежащих отображению в БД. Для каждого типа объектов фиксируется совокупность свойств, посредством которых описываются конкретные объекты этого типа, виды отношений (взаимосвязей) между этими объектами. Затем решается вопрос о том, какая информация об этих объектах должна быть представлена в БД и как ее представить с помощью данных.

С базами данных работают различные категории пользователей: прикладные программисты, конечные пользователи, администраторы базы данных.

Конечные пользователи – это основная категория пользователей. Конечные пользователи работают с базами данных через рабочую станцию или терминал, используя при этом либо приложения, либо интерфейс СУБД. В зависимости от особенностей создаваемой базы данных круг конечных пользователей может существенно различаться. Конечным пользователем может быть, например, клиент компьютер- ной фирмы, просматривающий каталог продукции или услуг, или начальник отдела, анализирующий перспективы её развития.

Прикладные программисты разрабатывают внешние приложения, которые позволяют выполнять над данными все стандартные операции: выборку, удаление и изменение существующей информации, вставку новой информации.

Администратор базы данных (АБД) – под этим понятием подразумевается лицо (или группа лиц, возможно, целое штатное подразделение), на которое возложено управление средствами базы данных организации. В его функции входит:

− координировать все действия по проектированию, реализации и ведению базы данных; учитывать перспективные и текущие требования пользователей; следить, чтобы база данных удовлетворяла актуальным информационным потребностям;

− анализировать существующие программные средства и возможность их использования в базе данных, разрабатывать программно-технические мероприятия по развитию базы данных;

− разрабатывать и реализовывать меры по обеспечению защиты данных от некомпетентного их использования, от сбоев технических средств, по обеспечению секретности определённой части данных и

разграничению доступа к данным;

− выполнять работы по ведению словаря данных; контролировать избыточность и противоречивость данных, их достоверность;

− следить за тем, чтобы БД отвечала заданным требованиям по производительности, т.е. чтобы обработка запросов выполнялась за приемлемое время; выполнять при необходимости изменения методов хранения данных, путей доступа к ним, связей между данными, форматов данных; определять степень влияния изменений в данных на всю БД; координировать вопросы технического обеспечения системы аппаратными средствами исходя из требований, предъявляемых БД к оборудованию;

− координировать работы системных программистов, разрабатывающих дополнительное программное обеспечение для улучшения эксплуатационных характеристик системы;

− координировать работы прикладных программистов, разрабатывающих новые приложения и выполнять проверку и включение прикладных программ в состав программного обеспечения системы;

− работать с конечными пользователями, в том числе и по вопросам обучения и консультирования и т.п.

Программное обеспечение включает, прежде всего, систему управления базами данных (СУБД) – комплекс программных средств, «предназначенный для создания и хранения базы данных на основе некоторой модели данных, обеспечения логической и физической целостности содержащихся в ней данных, надёжного и эффективного использования ресурсов (данных, пространства памяти, вычислительных ресурсов), предоставления к ней санкционированного доступа для приложений и конечных пользователей, а также для поддержки функций администратора баз данных».

Рассмотрим функции СУБД подробнее:

− СУБД должна предоставлять пользователям и программам два типа языков: язык описания данных (для описания логической структуры данных) и язык манипулирования данными (для выполнения запросов пользователя на выборку, изменение, удаление данных);

− СУБД должна контролировать пользовательские запросы и следить за выполнением правил безопасности и целостности, определённых АБД;

− В СУБД должен быть предусмотрен механизм восстановления данных;

− СУБД должна обеспечить функцию словаря данных. Словарь данных содержит «данные о данных», так называемые метаданные. Метаданные словаря предоставляются в виде, удобном для восприятия человеком, и характеризуют состав и структуру пользовательских данных в базе данных. Словарь данных предназначен для документирования разработки системы базы данных, справочного обслуживания её пользователей, а также для персонала АБД.

СУБД является важнейшим, но не единственным компонентом программного обеспечения. Другие программные компоненты: средства разработки приложений, средства проектирования, утилиты, генераторы отчётов и т.д.

Жизненный цикл базы данных

Процедура создания концептуальной схемы базы данных, определения данных, включаемых в базу данных, создание программ обновления и обработки данных называется жизненным циклом базы данных (ЖЦ). Жизненный цикл включает в себя процессы проектирования, реализации и поддержания системы базы данных и состоит из следующих этапов:

− предварительное планирование;

− проверка осуществимости;

− определение требований;

− концептуальное проектирование;

− реализация;

− оценка работы и поддержка базы данных;

− снятие с эксплуатации.

Предварительное планирование выполняется в процессе разработки стратегического плана базы данных. Стратегический план предполагает количество и вид баз данных, которые требуется создать для организации. Когда начинается разработка проекта реализации, общая информационная модель, созданная в процессе планирования базы данных, пересматривается и уточняется. Предварительное планирование предполагает определение функций и количества используемых прикладных программ, приложений, находящихся в процессе создания. Эта информация помогает установить связи между текущими приложениями и определить, каким образом используется информация приложений, а также сформулировать будущие требования к системе.

Проверка осуществимости определяет технологическую, операционную и экономическую осуществимость плана создания базы данных. Технологическая осуществимость предполагает определение доступности необходимого оборудования и программного обеспечения, необходимых для работы базы данных: имеются ли в наличии данные ресурсы, или необходимо их приобретение. Операционная осуществимость связана с определением квалификации и опыта специалистов, работающих с БД. Экономическая целесообразность предполагает получение определённой выгоды от внедрения базы данных.

Этап определения требований включает выбор целей базы данных, выяснение информационных потребностей различных подразделений и требований к оборудованию и программному обеспечению. Информационные потребности могут выясняться с помощью анкет, опросов менеджеров и работников компании, а также на основе документов компании. Общая информационная модель, созданная на этапе планирования базы данных, разделяется на модели для каждого отдела компании, являющиеся основой для создания проекта следующего этапа.

Этап концептуального проектирования включает создание концептуальной схемы базы данных. На этом же этапе создаются подробные модели пользовательских представлений, которые затем преобразуются в концептуальную модель, фиксирующую все элементы данных, которые будет содержать база данных.

В процессе реализации базы данных выбирается и приобретается СУБД. Затем концептуальная модель преобразуется в проект реализации базы данных, создаётся словарь данных, база данных заполняется данными, создаются прикладные программы и обучаются пользователи.

Построение словаря данных как центрального хранилища определений структуры данных – ключевой шаг в реализации базы данных. Словарь данных предназначен для системного персонала администрирования данных, прикладных программистов и конечных пользователей.

Оценка базы данных включает опросы пользователей в целях выяснения неучтённых информационных потребностей. При необходимости вносятся изменения, обеспечивается поддержка системы путём добавления новых программ.

Последний этап – снятие с эксплуатации базы данных.

 

Документы и массивы.

Обследование информационной составляющей предполагает:

уточнение применяемой терминологии с целью обеспечение взаимопонимания персонала разработчика и заказчика;

выявление используемых в организации внешних и внутренних документов, составлении схемы документооборота;

анализ массивов информации;

определение информационных связей организации и ее подразделений.

Документы, которые предназначены для сбора и регистрации данных, называются входными (регистрационными, учетными) документами. Входными по отношению к административным процедурам обработки данных.

Документы, вырабатываемые в результате обработки данных, называются Выходными (результирующими) документами.

Документы, предназначенные для пользования внутри организации, называются внутренними документами. Документы поступающие или направляемые вне организации называются внешними документами.

Прежде чем приступить к изучению каждого документа по отдельности, следует составить список всех документов, разрабатываемой задачи. Существование каждого документа должно быть обосновано, поскольку часто выясняется, что некоторые документы, хотя и существуют, но не используются. Должны быть выявлены причины не использования этих документов; неточное соответствие их назначению, перегрузка должностного лица, задержка в их поступлении.

Массивы информации подлежащие исследованию могут быть или ручными или машинными.

При изучении массивов необходимо собрать информации:

наименование,

 носитель,

 место нахождения,

структура записи,

длина записи,

число записей,

процедуры ведения массивов,

 способы использования массивов,

процедуры защиты массивов.

Следует обратить внимание на ручные массивы информации, которые ведутся не по стандартным формам в тетрадях, личных записных книжках.

Информационная алгебра

Информационная алгебра была разработана рабочей группой комитета CODASYL. Целью данной работы являлось создание структуры машинно-независимого языка описания задач, ориентированного на системный уровень обработки данных. Основой концептуальной модели является представление, что информационная система имеет дело с объектами и событиями реального мира, которые представляются в виде данных.

Информационная алгебра оперирует понятиями «сущность» и «свойства».

Сущность – нечто физически существующее в реальном мире. Сущность имеет свойства. Для каждой сущности каждому из её свойств приписывается значение из множества значений свойства.

Также в информационной алгебре вводится ряд понятий: система координат, точка значений, пространство свойств. Вводятся также понятия комплекса и агрегата.

При описании задач основной операцией является отображение одного подмножества пространства свойств на другое. Рассматриваются два типа отображений. Одно соответствует операциям в данном файле (можно, например, определить отображение группы из пяти точек для каждого рабочего в одну новую точку, которая будет содержать итог за неделю). Эта операция называется агрегированием. Второй тип отображения соответствует операции обработки файлов, при которой точки из некоторого числа входных файлов обрабатываются для получения нового выходного файла – комплексирование данных.

Важно заметить, что в модели информационной алгебры выделены основополагающие элементы: сущности, свойства, значения свойства, которые позволяют адекватно описать некоторую предметную область и реально существующие объекты. Выделение этих элементов следует считать важным достижением. Здесь выделены три основные составляющие, присущие природе данных: носитель свойств («сущность»), сами свойства («свойства»), каждому из которых приписывается значение («значение свойства»), также вводится понятие пространства – «пространство свойств».

Однако данная модель не отражает ряд важных моментов, присущих природе данных, в частности не учитывается, что:

− носители свойств могут находиться в определённых отношениях друг с другом и образовывать некоторую структуру;

− сами свойства между собой также могут находиться в некоторых отношениях.

Рисунок 8 – Классификация моделей данных

 

В модели CODASYL введено понятие значения показателя, при этом также необходимо указать некоторую характеристику упорядочения, такую как номер наблюдения, дату измерения показателя, время и т.п., чтобы была возможность различать ряд значений определённого объекта по определённому показателю. Данная характеристика, ввиду её природой естественности, в модели CODASYL присутствует неявно и входит в свойства. Выделение характеристики упорядочения позволяет при необходимости исследовать динамику изменения показателей, задать отношения: быть позже, быть раньше, относиться к одному интервалу (к неделе, месяцу, году), отстоять на определённый промежуток времени и др.; ввести операции усреднения по интервалам и подсчёта итоговых сумм за период. То есть использование характеристики упорядочения даёт возможность в значительной мере автоматизировать процесс подготовки данных для последующего анализа, в том числе статистического. Существует целое направление так называемых временных (temporal) баз данных, учитывающих изменения данных во времени.

Модель Смитов

В семантическом моделировании проектируется схема понятий прикладной области в их взаимосвязи. Предлагались и предлагаются различные пути такого моделирования. Вот, например, какие метапонятия рассматривали для концептуального моделирования в конце 1970-х гг. Дж. Смит и Д. Смит.

Исходными базовыми понятиями в этих моделях являются объекты и связи между объектами. Связи могут быть двух видов: обобщение и агрегация (рис. 9).

Рисунок 9 – Примеры связей

 

Обобщение интуитивно ясно, и связывает одни объекты с другими, по смыслу более общими. Например, объект «животное» есть обобщение для объектов «собака» и «лошадь». Агрегация связывает разнородные объекты по признаку компонентного вхождения в другие объекты, как например, «колеса» и «кузов» связаны с «автомобилем» тем, что последний состоит из первых. Независимо оба вида связей образуют каждый свою иерархию среди объектов модели.

Кроме этих базовых имеются и другие понятия концептуальной модели: атрибут, отношение, экземпляр, индивид. Самое замечательное в модели Смитов – это относительность перечисленных понятий. Одно и то же явление может быть и объектом, и отношением, и атрибутом, и экземпляром, и индивидом, и всё определяется точкой зрения на явление. Зависимость интерпретации от точки зрения на явление (а точнее – возможность выбора точек зрения с разной интерпретацией) – это очень мощное свойство, придающее концептуальной модели большую гибкость и приспособляемость в описании проектируемой ИС. Это свойство, например, будь оно реализовано, позволило бы в информационной системе смотреть на «адрес» то как на объект реестра адресов, то как на атрибут «лица», то как на отношение, связывающее владельца с остальными жильцами – когда, где и кому как нужно. Наиболее близко к концептуальной в этом отношении подошла (теоретическая) реляционная модель данных, а вот объектный подход с его фиксированной интерпретацией структуры отстоит от реляционного на шаг назад.

В модели Смитов выделяются две иерархии – иерархия агрегаций (отношение разнородных объектов) и иерархия обобщений (по типу «собака, лошадь – животное»), в точках пересечения появляются абстрактные объекты. Вводится также ряд понятий: индивиды, категории, компоненты. Для успешной интеграции понятий существует «принцип относительности объектов», который утверждает, что индивиды, категории, отношения и компоненты – разные способы рассмотрения одних и тех же объектов. Разработана методология спецификаций, основанная на принципах относительности объектов и сохранения индивидов. Отказ от чёткого разграничения ролей объектов является одновременно и сильной и слабой стороной данной модели. Слабые стороны данной модели проявляются в тех случаях, когда можно чётко разделить объекты (носители свойств) и свойства, что характерно для систем статистической обработки. Можно отметить, что не существует формализма, позволяющего отличить объект от свойства, поэтому это должно задаваться извне для построения более конкретной модели.

Модель Бахмана

Модель Бахмана напоминает навигационную модель страниц и ссылок сегодняшнего Интернета, её иногда называют моделью навигации данных. На диаграммах Бахмана изображают типы записей и связи между типами записей. Следует учитывать, что это одна из первых инфологических моделей. Чарльз Бахман в GE (General Electric) построил прототип системы навигации по данным. За руководство работы инициативной группой DBTG, разработавшей стандартный язык определения данных и манипулирования данными, Бахман получил Тьюринговскую премию.

В своей Тьюринговской лекции он описал эволюцию моделей плоских файлов к новому миру, где программы могут осуществлять навигацию между записями, следуя связям между записями. Идеологическая основа работы Бахмана (более «научно» называемая моделью базы данных) IDS, за которую Бахман заслуженно был удостоен в 1973 г. высшей компьютерной награды ACM, получила название «сетевой» (network).

Модель «сущность-связь»

Модель «сущность-связь». Наиболее популярной семантической моделью является модель «сущность-связь» (E/R – Entity/Relationship), предложенная Питером Пин-Шен Ченом в 1976 г. На использовании разновидностей E/R модели основано большинство современных подходов к проектированию баз данных (в основном реляционных). Данная модель имеет графическую природу, в ней используются изображения в виде диаграмм с прямоугольниками и стрелками, представляющие главные элементы данных и их связи. В данной модели выделены объекты (объектом называется «предмет, который может быть чётко идентифицирован») и свойства объектов. Таким образом, определяются отношения типа «объект-свойство». В связи с наглядностью представления данных модели «сущность-связь» получили широкое распространение в CASE-системах.

Объектная модель

Объектная модель – логическая схема объектной БД в одной из общепринятых систем описания (обозначений). Хотя, по выражению К. Дж. Дейта, «не существует общепринятой, абстрактной и формально определённой " объектной модели данных" » и применительно к «объектной " модели" » правильнее говорить об «удобном ярлыке для целой совокупности некоторых взаимосвязанных идей», конкретные CASE-системы, реализующие на свой лад некоторые из этих идей, всё же существуют.

Объектная схема – схема БД конкретной объектной СУБД, для описания модели данных используются основные принципы объектно-ориентированного программирования.

Многомерная модель

Многомерная схема – схема данных в одной из многомерных систем представления данных. Данные представляются посредством гиперкуба (некоторого куба со множеством измерений).

Информационные системы масштаба предприятия, как правило, содержат приложения, применяемые менеджерами высшего звена и предназначенные для комплексного многомерного анализа данных, их динамики, тенденций и т.п. Такой анализ в конечном итоге призван способствовать принятию решений. Нередко эти системы так и называются – системы поддержки принятия решений (DSS). Указанные приложения обычно обладают средствами предоставления пользователю агрегатных данных для различных выборок из исходного набора в удобном для восприятия и анализа виде. Чаще всего такие агрегатные функции образуют многомерный (а, следовательно, нереляционный) набор данных (нередко называемый гиперкубом или метакубом, оси которого содержат параметры, а ячейки – зависящие от них агрегатные данные).

С середины 1990-х гг. интерес к многомерным моделям стал приобретать массовый характер. Многомерные системы позволяют оперативно обрабатывать информацию для проведения анализа и принятия решения. Многомерные СУБД предназначены для интерактивной аналитической обработки. По сравнению с реляционной моделью многомерная организация данных обладает более высокой наглядностью и информативностью.

К основным понятиям многомерных моделей относятся измерение и ячейка. Измерение образуют множество однотипных данных, образующих одну из граней гиперкуба. Ячейка – это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором значений.

Рисунок 10 – Многомерная модель в виде OLAP-куба

 

Тип поля определён как цифровой.

Вдоль каждого измерения данные могут быть организованы в виде иерархии, отражающей различные уровни их детализации. Благодаря такой модели данных пользователи могут формулировать сложные запросы, генерировать отчёты, получать подмножества данных.

При использовании более трех измерений представить и изобразить такой куб в рамках 3-мерного пространства, ограниченного высотой, шириной и глубиной, невозможно. В данном случае разработчики применяют специальные методы для отображения неотображаемого, например показ нескольких последовательностей (series) на одном графике. Каждая последовательность закрашивается отдельным цветом. Группа последовательностей представляет собой значение одного 4-го измерения.

Технология комплексного многомерного анализа данных получила название OLAP (On-Line Analytical Processing). Концепция OLAP была описана в 1993 г. известным исследователем баз данных и автором реляционной модели данных Э. Ф. Коддом.

Нередко для повышения скорости выполнения запросов пользователей данные кубов вычисляются заранее и хранятся в многомерной базе данных.

Отметим, что многомерный анализ данных может быть осуществлён как в клиентском приложении, так и на сервере баз данных. Все производители ведущих серверных СУБД (IBM, Informix, Microsoft, Oracle, Sybase) производят серверные средства для такого анализа.

Существует мнение, причём вполне обоснованное, что многомерные модели используются не для описания данных, а для их представления, так как «универсализация» отношений приводит к «потере точности» описания, но зато и к удобству восприятия информации конечным пользователем. Таким образом, значение многомерных схем – преимущественно «интерфейсное» (они удобны конечным пользователям), а не описательное.

Модель «Объект-роль»

Объект-роль – модель концептуального описания, принятая в системе Info Modeler фирмы Visio. В этой системе для модели «объект-роль» используется два языка: графический и [условно-] естественный.

В данной модели предполагается отсутствие принципиального различия между объектами и свойствами, в ряде случаев они могут меняться местами, всё зависит от «роли», которой исполняет объект при определённом описании.

Датологические модели

Модели данных, используемые на концептуальном уровне, характеризуются большим разнообразием. По отношению к ним внешние модели называются подсхемами и используют те же абстрактные категории, что и концептуальные модели данных.

Инфологические модели данных используются на ранних стадиях проектирования для описания структур данных в процессе разработки приложений. Инфологическая модель должна быть отображена в компьютерно-ориентированную даталогическую модель, поддерживаемую конкретной СУБД. В даталогическом аспекте рассматриваются вопросы представления данных в памяти информационной системы.

Фактографические модели

12345678910Следующая ⇒

Поделиться: