Презентация "Проектирование баз данных"


Подписи к слайдам:
Слайд 1

Лекция Проектирование баз данных

  • <number>

Требования к проекту базы данных

  • Основные требования, которым должен удовлетворять
  • проект базы данных (БД):
  • 1. Корректность схемы БД.
  • 2. Обеспечение ограничений на ресурсы
  • вычислительной системы.
  • 3. Эффективность функционирования.
  • 4. Обеспечение защиты данных.
  • 5. Гибкость.
  • 6. Простота и удобство эксплуатации.
  • Удовлетворение первых 4-х требований обязательно
  • для принятия проекта.

Этапы проектирования АИС

  • В создании АИС (автоматизированной информационной системы)
  • можно выделить следующие этапы:
  • • Предпроектная подготовка.
  • • Проектирование базы данных.
  • • Реализация (создание базы данных и прикладного программного обеспечения, ППО).

Этапы проектирования АИС

  • Специалисты, необходимые для выполнения этой работы:
  • Аналитики (специалисты исследуемой предметной области).
  • Пользователи – те работники, для которых создаётся АИС.
  • Проектировщики (разработчики базы данных).
  • Администраторы (системные, базы данных, безопасности и др.)
  • Программисты (разработчики программного обеспечения).

Определение общих требований к системе

  • 1. Предварительный анализ ПО.
  • 2. Рассмотрение и принятие результатов анализа.
  • 3. Определение критических факторов успеха.
  • 4. Оценка системных ограничений.
  • 5. Определение целевой архитектуры.

Определение общих требований к системе

  • 6. Определение требований к производительности.
  • Требования к производительности зависят от режима, в котором будет функционировать система:
    • Интерактивный режим.
    • Пакетный режим.
    • Режим реального времени.
  • 7. Согласование стандартов проектирования
  • 8. Выбор программных средств для проектирования и реализации системы

Определение требований пользователей

  • Собственно процесс проектирования БД включает в себя следующие основные этапы:
  • 1. Информационно-логическое (инфологическое) проектирование.
  • 2. Определение требований к операционной обстановке, в которой будет функционировать информационная система.
  • 3. Выбор СУБД и других инструментальных программных средств.
  • 4. Логическое проектирование БД.
  • 5. Физическое проектирование БД.
  • После того, как проект базы данных создан, наступает этап реализации проекта. Он разбивается на следующие шаги:
  • 1. Создание прототипа БД и его отладка.
  • 2. Разработка и отладка приложений.
  • 3. Конвертирование и загрузка данных в БД.

Определение требований пользователей

  • 4. Тестирование работы базы данных и АИС в целом. Различают такие виды тестов, как:
  • автономные;
  • тесты связей;
  • регрессивные;
  • нагрузочные;
  • системные;
  • приёмо-сдаточные.
  • 5. Эксплуатация и сопровождение АИС.

Этапы проектирования БД

  • I. Информационно-логическое (инфологическое) проектирование
  • II. Определение требований к операционной обстановке:
  • III. Выбор СУБД и других инструментальных программных средств.
  • IV. Логическое проектирование БД (даталогическое):
  • V. Физическое проектирование БД:

I. Инфологическое проектирование

  • Инфологическая модель ПрО включает описание структуры и динамики ПрО,
  • характера информационных потребностей пользователей системы
  • Обратите внимание: инфологическая модель ПрО не должна зависеть от модели данных, которая будет использована при создании БД.
  • 1. Определение границ предметной области (ПрО).
  • 2. Анализ ПрО.

I. Инфологическое проектирование

  • 3. Методы анализа:
  • функциональный,
  • предметный;
  • метод сущность-связь – entity-relation method, ER-метод.
  • 4. ER-метод (сущность-связь), основные понятия:
  • сущность;
  • атрибут;
  • связь.

Анализ ПрО с помощью ER-метода

  • Сущности:
  • - базовые
  • - зависимые
  • Обычно описание ПО выражается в терминах не отдельных сущностей и связей между ними, а их типов, связанных с ними ограничений целостности и тех процессов, которые приводят к переходу ПО из одного состояния в другое. Выделяют понятия тип сущности и экземпляр сущности.
  • Тип позволяет выделить из всего множества сущностей ПрО группу
  • сущностей, однородных по структуре и поведению (относительно рамок рассматриваемой ПрО).
  • Данные в БД представлены экземплярами сущностей.

Анализ ПрО с помощью ER-метода

  • Атрибуты сущностей:
  • 1.Идентифицирующие и описательные атрибуты.
  • 2.Составные и простые атрибуты.
  • 3.Однозначные и многозначные атрибуты.
  • 4. Основные и производные атрибуты.
  • 5.Обязательные и необязательные.
  • Для каждого атрибута необходимо определить название, указать тип данных и
  • описать ограничения целостности – множество значений, которые может принимать данный атрибут.

Анализ ПрО с помощью ER-метода

  • Связи между сущностями:
  • Для связи указывается:
  • название,
  • тип (факультативная или обязательная),
  • кардинальность (1:1, 1:n или m:n),
  • степень (унарная, бинарная, тернарная или n-арная).
  • Различают тип связи и экземпляр связи.

Анализ ПрО с помощью ER-метода

  • Кардинальность связей между сущностями:
  • один-к-одному (1:1);
  • один-ко-многим (1:n);
  • многие-ко-многим (m:n).

Анализ ПрО с помощью ER-метода

  • Степень связей между сущностями:
  • унарная:
  • бинарная:
  • тернарная:

Модель предметной области

  • Совокупность типов сущностей и типов связей между ними характеризует
  • структуру предметной области.
  • Собственно данные представлены экземплярами сущностей и связей
  • между ними. Данные экземпляров сущностей и связей хранятся в базе
  • данных информационной системы, а описание типов сущностей и связей
  • является метаданными.
  • Множества экземпляров сущностей, значения атрибутов сущностей и
  • экземпляры связей между ними могут изменяться во времени. Поэтому
  • каждому моменту времени можно сопоставить некоторое состояние
  • предметной области.
  • Ограничения целостности – это правила, которым должны
  • удовлетворять значения данных в БД.

Моделирование локальных представлений

  • Если ПрО содержит много сущностей (10 и более), то она разбивается на
  • ряд локальных областей (локальных представлений) по 6-7
  • сущностей.
  • Каждое локальное представление включает в себя информацию,
  • достаточную для обеспечения информационных потребностей одной
  • группы будущих пользователей.
  • Каждое локальное представление моделируется отдельно.
  • При объединении локальных представлений используют концепции:
  • Идентичность..
  • Агрегация.
  • Обобщение.
  • На этапе объединения локальных представлений необходимо устранить
  • все противоречия.

Объединение локальных представлений

  • Использование обобщения:
  • Например, пусть в объединяемых представлениях присутствуют
  • следующие сущности:
  • ДЕТАЛИ СОБСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА
  • ДЕТАЛИ ПОКУПНЫЕ
  • СБОРОЧНЫЕ ЕДИНИЦЫ ПОКУПНЫЕ
  • СБОРОЧНЫЕ ЕДИНИЦЫ СОБСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА
  • Их можно объединить так :

Объединение локальных представлений

  • Элементы изделий предприятия
  • 1. Покупные
  • а)Сборочные единицы
  • б)Детали
  • 2.Собственного производства
  • а)Сборочные единицы
  • б) Детали

Результаты инфологического проектирования

  • Концептуальная инфологическая модель ПрО. Она фиксируется в виде общей ER-диаграммы предметной области.
  • Модели локальных представлений .
  • На этапе анализа ПрО решаются следующие задачи:
  • Правила (ограничения) целостности.
  • Перечень групп пользователей системы.
  • Внешние спецификации функций (процессов).

Определение требований к операционной обстановке

  • На этом этапе производится:
  • 1. оценка требований к вычислительным ресурсам, необходимым для функционирования системы;
  • 2.выбор типа и конфигурации ЭВМ;
  • 3. выбор типа и версии операционной системы (ОС).
  • Выбор зависит от таких показателей, как:
  • - примерный объём данных в БД;
  • - динамика роста объёма данных;
  • - характер запросов к данным;
  • - интенсивность запросов к данным по типам запросов;
  • - требования ко времени отклика системы по типам запросов;
  • - режим работы.

Выбор СУБД

  • Наиболее важные критерии выбора СУБД:
  • - тип модели данных,
  • - адекватность модели данных структуре рассматриваемой ПО;
  • - характеристики производительности СУБД;
  • - запас функциональных возможностей для дальнейшего развития
  • информационной системы;
  • - степень оснащённости СУБД инструментарием для персонала
  • администрирования данными;
  • - удобство и надежность СУБД в эксплуатации;
  • - наличие специалистов по работе с конкретной СУБД;
  • - стоимость СУБД и дополнительного программного обеспечения.

Логическое проектирование РБД

  • Преобразование ER-диаграммы в схему базы данных.
  • Правила преобразования:
  • 1. Каждый тип сущности преобразуется в таблицу БД.
  • 2. Бинарная связь 1:n (между сущностями разных типов) реализуется с помощью внешнего ключа между двумя таблицами

Логическое проектирование РБД

  • Преобразование ER-диаграммы в схему базы данных.
  • Правила преобразования:
  • 3. Каждая связь со степенью больше двух и связь, имеющая атрибуты, преобразуется в таблицу БД.

Логическое проектирование РБД

  • Преобразование ER-диаграммы в схему базы данных.
  • Правила преобразования:
  • 4. Связь 1:1 реализуется в рамках одной таблицы.
  • 5. Унарная связь 1:n (между сущностями одного типа) реализуется с помощью внешнего ключа, определённого в той же таблице, что и первичный ключ.

Логическое проектирование РБД

  • Преобразование ER-диаграммы в схему базы данных.
  • Правила преобразования:
  • 6. Бинарная связь типа n:m реализуется с помощью промежуточной таблицы.

Логическое проектирование РБД

  • Преобразование ER-диаграммы в схему базы данных.
  • Правила преобразования:
  • 7. Унарная связь n:m реализуется с помощью промежуточной таблицы.
  • На этом этапе возможно ещё выявление нереализуемых и необычных связей (связи 1:n, обязательные в обе стороны; взаимоисключающие связи и др.).

Логическое проектирование РБД

  • Составление схем отношений.
  • Определение первичных ключей (ПК):
  • При наличии потенциальных ключей ПК выбирается из них.
  • 2. Если потенциальных ключей нет, назначается суррогатный ПК
  • 3. Составной ПК назначается в том случае, если необходимо реализовать ограничение целостности "уникальность".

Логическое проектирование РБД

  • Определение типов данных атрибутов. Общие рекомендации:
  • - Для коротких символьных значений и символьных строк фиксированной длины следует выбирать тип CHAR.
  • - Для символьных строк переменной длины нужно выбирать тип VARCHAR с указанием максимально возможной длины хранимого значения.
  • - Для числовых атрибутов, не участвующих в сложных расчётах, нужно
  • использовать основной числовой тип реляционных СУБД – тип NUMBER.
  • - Для числовых атрибутов, которые участвуют в сложных расчётах, следует использовать такие числовые типы, которые хранят данные в машинном (двоичном) представлении.
  • - Для числовых атрибутов, имеющих ведущие нули, следует выбирать тип CHAR, а не числовой тип, иначе ведущие нули будут потеряны.
  • - Для хранения дат нужно выбирать тип DATE или его варианты (DATETIME, например).
  • - Для хранения больших объектов (графических, звуковых и т.п.) следует выбирать специальные типы данных, перечень которых зависит от СУБД.
  • - Для семантически одинаковых полей разных таблиц нужно выбирать одинаковые типы данных.

Логическое проектирование РБД

  • Определение и реализация ограничений целостности:
  • Рассмотрим различные типы ограничений целостности в языке SQL:
  • - Уникальность значения первичного ключа (PRIMARY KEY).
  • - Уникальность ключевого поля или комбинации значений ключевых полей (UNIQUE).
  • - Обязательность/необязательность значения (NOT NULL/NULL).
  • - Задание условия на значения атрибутов (CHECK).
  • - Определение домена атрибута на основе значений другого атрибута:
  • (внешний ключ, FOREIGN KEY).

Логическое проектирование РБД

  • Определение и реализация ограничений целостности.
  • Если какое-либо ограничение целостности (ОЦ) нельзя реализовать средствами DCL, то возможны следующие способы его реализации:
  • С помощью процедурных объектов БД .
  • Программно (т.е. через приложение).
  • Вручную.
  • Необходимо обратить особое внимание на поля таблиц, для которых домен определён как список возможных значений. Это ограничение целостности можно реализовать в виде: CHECK(<поле> IN (<список значений>)).
  • Но такой подход имеет следующий недостаток: добавление нового значения в список потребует изменения схемы отношения.
  • Можно поступить до-другому: вынести этот список значений в отдельное отношение.

Физическое проектирование РБД

  • При использовании СУБД примерная последовательность
  • создания объектов БД следующая:
  • 1. Создание БД.
  • 2. Создание пользователей .
  • 3. Создание пользовательских типов.
  • 4. Создание кластеров и таблиц.
  • 5. Создание представлений.
  • 6. Создание синонимов.
  • 7. Создание последовательностей.
  • 8. Назначение прав доступа.
  • 9. Заливка данных.
  • 10.Создание индексов.
  • 11.Создание процедур и функций.
  • 12.Создание триггеров.

Перспективы развития технологии базы данных

  • Лекция

Вступление

  • Вот уже более 30-и лет базы данных являются одной из одной из наиболее широко востребованных информационных технологий. Некоторые авторы утверждают, что появление баз данных стало самым важным достижением в области программного обеспечения. Системы баз данных коренным образом изменили работу многих организаций, и практически нет такой области деятельности, которую они не затронули.

К числу наиболее важных и перспективных направлений развития БД следует отнести следующие:

  • Хранилища данных и OLAP-обработка.
  • Работа с неточными данными.
  • Новые пользовательские интерфейсы
  • Проблемы оптимизации запросов
  • Интеграция разнородных и слабо формализованных данных
  • Организация доступа к базам данных через Internet.
  • Самоадаптация.
  • Использование GRID.
  • Сохранность данных
  • Технологии разработки данных и знаний

Хранилища данных и OLAP-обработка

  • Хранилище данных – это предметно-ориентированный, интегрированный, привязанный ко времени и неизменяемый набор данных, предназначенный для поддержки принятия решений. Хранилище данных позволяют сохранять исторические данные с целью анализа и прогнозирования развития ситуаций. При правильном проектировании хранилище данных даёт высокую отдачу за счёт более качественного управления работой организации.

Работа с неточными данными

  • Информация в базах данных часто содержит ошибки или является неполной. Результаты запроса по такой БД могут сильно отличаться от реального положения дел.

Новые пользовательские интерфейсы

  • Это одно из наиболее актуальных направлений современных информационных технологий. Конечные пользователи не знают язык запросов (SQL), и для получения информации из БД вынуждены пользоваться интерфейсами, которые для них создают программисты.
  • Для того, чтобы воспользоваться конструктором, пользователь должен знать структуру базы данных и хорошо разбираться в предложенном ему формализме ПО.

Новые пользовательские интерфейсы

  • Наиболее естественным видом является запрос к БД, сформулированный на естественном языке (ЕЯ). Но для таких запросов характерны неточности и неоднозначность. Решение этой задачи невозможно без использования знаний о предметной области и о структуре языка. Одним из вариантов решения этой проблемы являются онтологии. Интеграция онтологий и баз данных позволит пользователям задавать запросы в собственной терминологии с использованием ограниченного естественного языка.

Проблемы оптимизации запросов

  • Помимо остающейся актуальной задачи поиска новых способов оптимизации, можно выделить ещё две серьёзные проблемы оптимизации:
  • - обработка неструктурированных запросов,
  • - оптимизация группы запросов.
  • Работа с неструктурированными запросами особенно актуальна в свете использования баз данных в поисковых системах (в том числе, при поиске в Internet).

Интеграция разнородных и слабо формализованных данных

  • Изначально базы данных предназначались для хранения и обработки фактографических хорошо структурированных данных. Но огромное количество данных представлено в различных графических и мультимедийных форматах. Включение в СУБД способов обработки подобных данных позволяет использовать технологии баз данных в разных сферах.

Организация доступа к базам данных через Internet

  • Многие web-сайты содержат динамическую информацию, например, о товарах и ценах в Internet-магазинах. В локальных системах такая информация традиционно хранится в базах данных.

Организация доступа к базам данных через Internet

  • Основные задачи:
  • Организация эффективного интерфейса;
  • Оптимизация запросов;
  • Повышение производительности СУБД в многопользовательском режиме работы.

Самоадаптация

  • Современные СУБД имеют широкие возможности по настройке баз данных под конкретную предметную область и аппаратные средства. Но использование этих возможностей – достаточно сложная задача, которая требует наличия высококвалифицированного администратора БД.

Использование GRID.

  • GRID – это концепция объединения . Так же при возникновении потребности в вычислениях пользователь должен просто подключаться к GRID и получать вычислительные ресурсы. Преимущества этого подхода очевидны: возможность решать более ресурсоёмкие задачи и перераспределять нагрузку на узлы сети.

Использование GRID.

  • Тем не менее, первые промышленные GRID-системы уже существуют, но поддерживают они только базы данных: это системы Oracle 10G и Oracle 11G (G – это сокращение от GRID). Они динамически выделяют ресурсы для выполнения задач пользователя по доступу к БД.

Сохранность данных.

  • Количество накопленных цифровых данных в мире огромно. Но со временем устаревают и форматы хранения данных, и средства доступа к ним.
  • Даже архивированные данные могут стать недоступными, особенно если нет устройства для чтения устаревшего носителя. Решить эту проблему могут средства, обеспечивающие миграцию данных в новые форматы с сохранением их описания (т.е. метаданных).

Технологии разработки данных и знаний

  • Технологии разработки данных предназначены для поиска неочевидных тенденций и скрытых закономерностей в больших объёмах данных. А knowledge mining – это извлечение знаний из баз данных. Здесь используются как формальные методы, так и методы интеллектуальной обработки данных, основанные на моделировании познавательных механизмов – индукции, дедукции, абдукции.

Выводы

  • Технологическая среда во всем мире меняется очень быстро, и вместе с этим расширяются наши представления о сферах применимости баз данных. Растущие информационные потребности общества отчетливо выявляют ограничения существующих технологий СУБД, и задача исследовательского сообщества – самым энергичным образом устремить свои усилия на эти новые направления. Спектр возможностей и потребностей здесь широк, как никогда, – от сугубо теоретических изысканий в области создания новых моделей и алгоритмических основ до реализации прототипов новаторских систем.