МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ. классификация моделей данных

Модель данных определяет структуру данных и правила их построения.

Это определение является наиболее общим и может быть применено при рассмотрении данных с точки зрения ЭВМ, с точки зрения алгоритмических языков, с точки зрения БД,

Модель данных ЭВМ включает: допустимые форматы данных, состав операций выполняемых с данными.

Каждый язык программирования высокого уровня имеет свою модель данных, которая независима от машинной реализации и спроектирована для улучшения моделирования определенных видов реальных ситуаций или для удобства выполнения определенных видов вычислений и представления соответствующих типов данных. Модель данных алгоритмического языка включает: виды данных – переменные, массивы; типы данных – целые, вещественные и т.п.; состав операций выполняемых над данными (состав процедурных операторов языка).

Модель данных – совокупность структур данных и операций над ними, для определения логической структуры БД и динамического моделирования состояний ПрО.

Выделяются следующие виды моделей:

1. Модель ПрО – инфологические

2. Модель данных – концептуальные датотлогические

3. Модель БД – физическая.

Модель предметной области (МПрО)

МПрО может быть построена:

v На основе анализа и интеграции информационных потребностей пользователей;

v На основе анализа самой ПрО и учете потребностей пользователей.

Концептуальная инфологическая модель ориентируется на пользователя, датологическая – на реализацию в вычислительной среде.

Модель данных.

Модель данных – совокупность правил порождения структур данных в БД, операций над ними, а также ограничений целостности, определяющей допустимые связи и значения данных, последовательности их изменения.

Выделяют три вида моделей:

v  Иерархические

v  Сетевые

v  реляционные.

Модель базы данных.

Модель БД (МБД) является средством интеграции содержимого БД и реализации требуемых операций по обработке и управлению данными.

МБД описывается схемой БД, которая определяет ее структуру и ограничения целостности и управления доступом.

Разработанная администратором банка информации схема БД используется для сопровождения и доступа к данным БД.

В соответствии с рассмотренной ранее трёхуровневой архитектурой ANSI/SPARC можно определить понятие модели данных по отношению к каждому уровню.

На рисунке 8 представлена классификация моделей данных.

Инфологические модели данных

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.

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒

Поделиться: