Батин Н.В. Проектирование баз данных

Подождите немного. Документ загружается.

ПРЕПО

АВАТЕЛЬ

Табельный номе

ФИО

Год

ождения

Об

азование

Рисунок 2.1 – Пример ER-модели сущности

Здесь ПРЕПОДАВАТЕЛЬ – имя класса объектов. Атрибут Табельный но-

мер – атрибут-идентификатор, т.е. атрибут, позволяющий однозначно отличить

любой объект (в данном примере - конкретного преподавателя) от других объ-

ектов того же класса. Упрощенно говоря, атрибут, указанный в качестве иден-

тификатора, будет ключевым атрибутом в БД. ФИО, Год рождения и т.д. – ат-

рибуты, не являющиеся идентификаторами.

Имеются различные виды атрибутов объектов. Для них в ER-моделях ис-

пользуются разные обозначения, и они по-разному влияют на структуру созда-

ваемой БД. На рисунке 2.1 показаны основные виды атрибутов:

− единичные и множественные атрибуты. Если объект может обладать

только одним (точнее, не более чем одним) значением атрибута, то атрибут яв-

ляется единичным. Если объект может иметь одновременно несколько значе-

ний атрибута, то атрибут – множественный. Единичные атрибуты обозначаются

одинарной стрелкой, множественные – двойной. В данном примере единичны-

ми являются атрибуты ФИО, Год рождения, Образование, Адрес, Специаль-

ность, Кафедра, Должность, Ученая степень: у любого преподавателя эти ат-

рибуты, по-видимому, могут иметь только одно значение (например, ФИО -

др

ес

Специальность

Ка

ед

олжность

Ученая степень

Иност

анный язык

На

чный т

ру

еподаваемый к

сП

Иванов Петр Иванович, Год рождения – 1950, Образование – высшее, и т.д.).

Атрибуты Иностранный язык, Научный труд и Преподаваемый курс - множе-

ственные: преподаватель может знать несколько иностранных языков, быть ав-

тором нескольких научных трудов и преподавать несколько курсов. Как будет

показано ниже, различие между единичными и множественными атрибутами

существенно влияет на дальнейший ход проектирования БД (в частности, на ее

даталогическую модель);

− безусловные (обязательные) и условные (необязательные) атрибу-

ты. Если атрибут имеет некоторое значение для всех объектов, то он является

безусловным, в противном случае – условным. Безусловные атрибуты обозна-

чаются сплошной линией, условные – пунктирной. В данном примере услов-

ными являются атрибуты Ученая степень, Иностранный язык и Научный труд,

так как не все преподаватели имеют ученую степень, знают иностранные языки

и являются авторами научных трудов. Остальные атрибуты - безусловные, так

как, очевидно, любой преподаватель имеет ФИО, год рождения, преподаваемые

курсы (хотя бы один) и т.д. Различие между безусловными и условными атри-

бутами в некоторых случаях влияет на дальнейшее проектирование БД;

− статические и динамические атрибуты. Атрибуты, значения которых,

как правило, не изменяются со временем, являются статическими, в противном

случае – динамическими. Статические атрибуты обозначаются буквой S, дина-

мические – буквой D. В данном примере атрибуты ФИО, Год рождения, Обра-

зование и Специальность – статические (вряд ли может измениться, например,

год рождения), остальные – динамические. Различие между статическими и ди-

намическими атрибутами обычно не влияет на проектирование структуры БД,

поэтому во многих случаях обозначения S и D в ER-моделях не указывают. Тем

не менее, желательно определять, является атрибут статическим или динамиче-

ским, так как это может учитываться при организации работы со спроектиро-

ванной БД: например, для статических атрибутов внесение изменений может

быть запрещено, или может быть предусмотрен запрос подтверждения при по-

пытке изменения значений таких атрибутов.

На основе построенной ER-модели (т.е. инфологической модели) датало-

гическая модель (набор таблиц) строится следующим образом:

− все единичные атрибуты сводятся в одну таблицу. Ключом в такой таб-

лице является атрибут-идентификатор;

− каждый множественный атрибут вместе с атрибутом-идентификатором

выделяется в отдельную таблицу. Ключ в таких таблицах составной и состоит

из обоих атрибутов (идентификатора и множественного атрибута).

Для примера, показанного на рисунке 2.1, даталогическая модель будет со-

стоять из четырех таблиц, показанных на рисунке 2.2 (имена таблиц выбраны

произвольно).

Для наглядности покажем заполнение полученных таблиц на примере двух

преподавателей, данные о которых (в произвольной форме) приведены в табли-

це 2.1. Данные в том виде, как они будут введены в БД, показаны в таблицах

2.2 – 2.5.

Преподаватели

Табельный

номер

ФИО Год рож-

дения

Образо-

вание

Адрес Специаль-

ность

Кафедра Должность Ученая

степень

Знание языков

Табельный номер Иностранный язык

Научные труды

Табельный номер Научный труд

Курсы

Табельный номер Преподаваемый курс

Рисунок 2.2 – Даталогическая модель для БД о преподавателях вуза

В некоторых случаях при построении даталогической модели желательно

учитывать условные атрибуты. Если условный атрибут присутствует лишь у

немногих объектов, то его целесообразно выделить в отдельную таблицу.

Пусть, например, на рисунке 2.1 приведена ER-модель, построенная при проек-

тировании БД колледжа (а не вуза). В этом случае, очевидно, лишь немногие

преподаватели будут иметь ученую степень. Если использовать структуру таб-

лиц, показанную на рисунке 2.2, то в таблице Преподаватели большинство зна-

чений атрибута Ученая степень будут пустыми. Поэтому имеет смысл соста-

вить отдельную таблицу, содержащую атрибуты Табельный номер и Ученая

степень; назовем ее, например, Преподаватели со степенью. Атрибут Ученая

степень при этом исключается из таблицы Преподаватели. Полученная датало-

гическая модель приведена на рисунке 2.3.

Преподаватели

Табельный

номер

ФИО Год рож-

дения

Образо-

вание

Адрес Специаль-

ность

Кафедра Должность

Преподаватели со степенью

Табельный номер Ученая степень

Знание языков

Табельный номер Иностранный язык

Научные труды

Табельный номер Научный труд

Курсы

Табельный номер Преподаваемый курс

Рисунок 2.3 – Даталогическая модель для БД о преподавателях колледжа

Таблица 2.1 – Пример данных для заполнения БД о преподавателях вуза

Табельный

номер

ФИО Год ро-

ждения

Образование Адрес Специаль-

ность

Кафедра Долж-

ность

Ученая

степень

Иностран-

ный язык

Научный труд Препода-

ваемый курс

15 Иванов

А.С.

1950 высшее ул.Речная, 10 Т100150 высшей

математики

доцент К.ф.м.н. Англий-

ский, не-

мецкий

- Применение

рядов Тейлора

- Кратные инте-

гралы

- Разностные

уравнения

- Высшая

математика

- Численные

методы

17 Петров

К.Н.

1980 высшее ул.Парковая, 5 Т200500 высшей

математики

ассистент - Английский Типовой расчет

по теории мно-

жеств

Дискретная

математика

Таблица 2.2 – Пример заполнения таблицы “Преподаватели”

Табельный

номер

ФИО Год рождения Образование Адрес Специальность Кафедра Должность Ученая степень

15 Иванов А.С. 1950 высшее ул.Речная, 10 Т100150 высшей математики доцент К.ф.м.н.

17 Петров К.Н. 1980 высшее ул.Парковая, 5 Т200500 высшей математики ассистент

Таблица 2.3 – Пример заполнения таблицы

“Знание языков”

Таблица 2.4 – Пример заполнения таблицы

“Научные труды”

Табельный номер Иностранный язык Табельный номер Научный труд

15 английский 15 Применение рядов Тейлора

15 Немецкий 15 Кратные интегралы

17 английский 15 Разностные уравнения

17 Типовой расчет по теории множеств

Таблица 2.5 – Пример заполнения таблицы “Курсы”

Табельный номер Преподаваемый курс

15 Высшая математика

15 Численные методы

17 Дискретная математика

2.3 ER-модели связей между объектами.

Типовые инфологические и даталогические модели

Связи между объектами характеризуются типом связи и классом принад-

лежности. Основные типы связей – “один к одному” (1:1), “один ко многим”

(1:M), “многие ко многим” (M:M). Класс принадлежности может быть обяза-

тельным (все объекты некоторого класса участвуют в связи с объектами неко-

торого другого класса) или необязательным (некоторые объекты класса могут

не участвовать в связи с объектами другого класса).

Ниже приводятся наиболее распространенные варианты связей между объ-

ектами, соответствующие инфологические модели (ER-модели) и даталогиче-

ские модели (наборы таблиц для построения БД). Более полно применение ER-

моделей рассматривается в [1,2].

2.3.1 Связь 1:1, обязательный класс принадлежности для обоих объек-

тов

Общий вид ER-модели (инфологической модели) для такого случая пока-

зан на рисунке 2.4.

Рисунок 2.4 – ER-модель связи 1:1 с обязательным классом

принадлежности для обоих объектов

Как видно из рисунка 2.4, крупной точкой, указываемой рядом с атрибу-

том-идентификатором, обозначается обязательный класс принадлежности.

Даталогическая модель (набор таблиц) для рассматриваемого случая стро-

ится следующим образом: составляются две таблицы, одна из которых содер-

жит все атрибуты ОБЪЕКТА 1, другая – все атрибуты ОБЪЕКТА 2. При этом в

одну из таблиц (безразлично, в какую) включается атрибут-идентификатор дру-

гого объекта. Таким образом, для данного случая существуют два варианта по-

строения даталогической модели, показанные на рисунках 2.5 и 2.6.

Примечание – Если объекты имеют множественные атрибуты, то они выделяются в от-

дельные таблицы, как показано в подразделе 2.2. Это же относится и ко всем типовым моде-

лям, рассматриваемым ниже.

ОБЪЕКТ 1

Идентификатор 2

Атрибут 1.1

Атрибут 1.2

Атрибут 2.1

Идентификатор 1

ОБЪЕКТ 2

Атрибут 2.2

Таблица ОБЪЕКТЫ 1

Идентификатор 1 Атрибут 1.1 Атрибут 1.2 Идентификатор 2

Таблица ОБЪЕКТЫ 2

Идентификатор 2 Атрибут 2.1 Атрибут 2.2

Рисунок 2.5 – Даталогическая модель связи 1:1 с обязательным классом

принадлежности для обоих объектов (первый вариант)

Таблица ОБЪЕКТЫ 1

Идентификатор 1 Атрибут 1.1 Атрибут 1.2

Таблица ОБЪЕКТЫ 2

Идентификатор 2 Атрибут 2.1 Атрибут 2.2 Идентификатор 1

Рисунок 2.6 – Даталогическая модель связи 1:1 с обязательным классом

принадлежности для обоих объектов (второй вариант)

Пример 2.3.1 Проектируется база данных небольшого таксопарка. Требу-

ется хранить данные о водителях, работающих в таксопарке, и об автомобилях,

эксплуатируемых таксопарком. Каждый водитель закреплен за одним автомо-

билем, и каждый автомобиль – за одним водителем.

В данном примере связь между автомобилями и водителями – 1:1 (одному

водителю соответствует в точности один автомобиль, и наоборот). Класс при-

надлежности обязателен как для водителей (нет водителей, за которыми не за-

креплен автомобиль), так и для автомобилей (нет автомобилей, за которыми не

закреплен водитель). ER-модель для данного примера приведена на рисун-

ке 2.7, а возможные варианты даталогической модели – на рисунках 2.8 и 2.9.

АВТОМОБИЛЬ

ВО

ИТЕЛЬ

Рисунок 2.7 – ER-модель для примера 2.3.1

Таблица ВОДИТЕЛИ

Табельный номер ФИО Год рождения Регистрационный номер

Таблица АВТОМОБИЛИ

Регистрационный номер Марка Цвет

Рисунок 2.8 – Даталогическая модель для примера 2.3.1 (первый вариант)

Регистрационный номер

ФИО

Год рождения

Марка

Табельный номер

Цвет

Таблица ВОДИТЕЛИ

Табельный номер ФИО Год рождения

Таблица АВТОМОБИЛИ

Регистрационный номер Марка Цвет Табельный номер

Рисунок 2.9 – Даталогическая модель для примера 2.3.1 (второй вариант)

2.3.2 Связь 1:1, обязательный класс принадлежности для одного из объ-

ектов

Общий вид ER-модели для такого случая показан на рисунке 2.10.

ОБЪЕКТ 1

ОБЪЕКТ 2

Рисунок 2.10 – ER-модель связи 1:1 с обязательным классом

принадлежности для одного из объектов

Даталогическая модель для рассматриваемого случая строится следующим

образом: составляются две таблицы, одна из которых содержит все атрибуты

ОБЪЕКТА 1, другая – все атрибуты ОБЪЕКТА 2. При этом в таблицу с атрибу-

тами ОБЪЕКТА 2 (т.е. объекта, для которого класс принадлежности обязате-

лен) включается атрибут-идентификатор ОБЪЕКТА 1. Даталогическая модель

для данного случая показана на рисунке 2.11.

Таблица ОБЪЕКТЫ 1

Идентификатор 1 Атрибут 1.1 Атрибут 1.2

Таблица ОБЪЕКТЫ 2

Идентификатор 2 Атрибут 2.1 Атрибут 2.2 Идентификатор 1

Рисунок 2.11 – Даталогическая модель связи 1:1 с обязательным классом

принадлежности для одного из объектов

Примечание. Если бы даталогическая модель была построена “наоборот” (в таблицу

ОБЪЕКТЫ 1 включен Идентификатор 2), то в построенной базе данных поле Идентифи-

катор 2 было бы пустым для всех объектов из класса ОБЪЕКТ 1, которые не участвуют в

связи (так как для этих объектов класс принадлежности необязателен). В предложенном ва-

рианте даталогической модели (рисунок 2.11) поле Идентификатор 1 в таблице ОБЪЕК-

ТЫ 2 всегда будет заполнено, так как класс принадлежности для ОБЪЕКТА 2 обязателен, т.е.

любой из этих объектов связан с одним из объектов класса ОБЪЕКТ 1.

Идентификатор 2

Атрибут 1.1

Атрибут 1.2

Атрибут 2.1

Идентификатор 1

Атрибут 2.2

Пример 2.3.2 Проектируется база данных некоторой лаборатории. Требу-

ется хранить данные о работниках лаборатории и о используемых в ней прибо-

рах. Каждый прибор закреплен за определенным работником, причем за работ-

ником может быть закреплено не более одного прибора. Некоторые работники

не работают с приборами.

В данном примере связь между работниками и приборами – 1:1 (одному

работнику соответствует не более одного прибора, а одному прибору – в точно-

сти один работник). Класс принадлежности обязателен для приборов (каждый

прибор закреплен за работником), но не обязателен для работников (за некото-

рыми из них не закреплены приборы). ER-модель для данного примера приве-

дена на рисунке 2.12, а даталогическая модель – на рисунке 2.13.

РАБОТНИК

ПРИБОР

Рисунок 2.12 – ER-модель для примера 2.3.2

Таблица РАБОТНИКИ

Табельный номер ФИО Должность

Таблица ПРИБОРЫ

Инвентарный номер Тип прибора Год выпуска Табельный номер

Рисунок 2.13 – Даталогическая модель для примера 2.3.2

2.3.3 Связь 1:1, необязательный класс принадлежности для обоих объ-

ектов

Общий вид ER-модели для такого случая показан на рисунке 2.14.

Рисунок 2.14 – ER-модель связи 1:1 с необязательным классом

принадлежности для обоих объектов

Инвентарный номер

ФИО

Должность

Тип прибора

Табельный номер

Год выпуска

ОБЪЕКТ 1

ОБЪЕКТ 2

Идентификатор 2

Атрибут 1.1

Атрибут 1.2

Атрибут 2.1

Идентификатор 1

Атрибут 2.2

Даталогическая модель для рассматриваемого случая может строиться

двумя способами:

− если в одном из классов (или в обоих классах) количество объектов, не

связанных с объектами другого класса, невелико, то даталогическую модель

следует строить аналогично показанному в пункте 2.3.1. При этом, если в клас-

се ОБЪЕКТ 1 имеется немного объектов, не связанных с объектами класса

ОБЪЕКТЫ 2, то следует использовать даталогическую модель, аналогичную

показанной на рисунке 2.5 (т.е. включить Идентификатор 2 в таблицу ОБЪ-

ЕКТЫ 1), в противном случае – использовать модель, аналогичную показанной

на рисунке 2.6;

− если в обоих классах имеется много объектов, не связанных с объектами

другого класса, то целесообразно построить три таблицы: по одной – для каж-

дого из классов объектов, и третья – с атрибутами-идентификаторами объектов.

В третью таблицу будут включаться идентификаторы объектов, связанных друг

с другом. Даталогическая модель для данного случая показана на рисунке 2.15.

В этом случае структура БД несколько усложняется (по сравнению с предыду-

щим способом), однако минимизируется количество пустых полей в БД.

Таблица ОБЪЕКТЫ 1

Идентификатор 1 Атрибут 1.1 Атрибут 1.2

Таблица ОБЪЕКТЫ 2

Идентификатор 2 Атрибут 2.1 Атрибут 2.2

Таблица СВЯЗАННЫЕ ОБЪЕКТЫ

Идентификатор 1 Идентификатор 2

Рисунок 2.15 – Даталогическая модель связи 1:1 с необязательным

классом принадлежности для обоих объектов

Примечание – В таблице СВЯЗАННЫЕ ОБЪЕКТЫ в качестве ключевого может ис-

пользоваться любой из атрибутов (как Идентификатор 1, так и Идентификатор 2).

Пример 2.3.3 Проектируется база данных организации, выполняющей за-

казы на перевод текстов с иностранных языков. Требуется хранить данные о

переводчиках, работающих в организации, и о заказах на выполнение перевода.

Каждый заказ поручается только одному переводчику, и каждый переводчик

работает не более чем над одним заказом. В организации могут быть свободные

переводчики (например, для которых в данный момент нет заказов на извест-

ных им языках) и нераспределенные заказы (т.е. заказы, еще не выданные пере-

водчикам для выполнения, например, из-за отсутствия свободных переводчиков

с необходимого языка).

В данном примере связь между переводчиками и заказами – 1:1 (одному

переводчику соответствует один выполняемый им заказ, и каждый заказ выда-

ется одному переводчику). Класс принадлежности необязателен как для пере-

водчиков (так как переводчики не всегда имеют заказы), так и для заказов (так

как заказ может в течение некоторого времени ожидать переводчика). ER-

модель для данного примера приведена на рисунке 2.16. На рисунке 2.17 при-

ведена даталогическая модель для случая, когда известно, что обычно имеется

достаточно много свободных переводчиков, а заказы обычно распределены. На

рисунке 2.18 приведена даталогическая модель для случая, когда известно, что

количество свободных переводчиков и нераспределенных заказов одновремен-

но может быть достаточно большим.

ПЕРЕВО

ЧИК

ЗАКАЗ

Рисунок 2.16 – ER-модель для примера 2.3.3

Таблица ПЕРЕВОДЧИКИ

Табельный номер ФИО Рабочий язык

Таблица ЗАКАЗЫ

Регистрационный номер Язык заказа Заказчик Табельный номер

Рисунок 2.17 – Даталогическая модель для примера 2.3.3 (первый способ)

Таблица ПЕРЕВОДЧИКИ

Табельный номер ФИО Рабочий язык

Таблица ЗАКАЗЫ

Регистрационный номер Язык заказа Заказчик

Таблица ПЕРЕВОД

Табельный номер Регистрационный номер

Рисунок 2.18 – Даталогическая модель для примера 2.3.3 (второй способ)

Примечание – В таблице ПЕРЕВОДЫ в качестве ключевого может использоваться лю-

бой из атрибутов (как Табельный номер, так и Регистрационный номер).

Регистрационный номер

ФИО

Рабочий язык

Язык заказа

Табельный номер

Заказчик