Модели представления данных

Хранимые в базе данные имеют определенную логическую структуру, те описываются моделью представления данных, поддерживаемой СУБД: иерархические,сетевые и реляционные. Кроме того появились также постреляционная, многомерная, объектно-ориентированная.

Иерархические базы данных

Модели представления данных - student2.ru Иерархические базы данных применялись в начале 60-х годов. Они построены в виде обычного дерева. Данные здесь делятся на две категории: главные и подчи­ненные. Таким образом, один тип объекта является главным, а остальные, находя­щиеся на более низких ступенях иерархии, — подчиненными (рис. 1.1).

Наивысший в иерархии объект называется корневым, остальные объекты носят название зависимых объектов. БД, организованная по иерархическому принципу, удобна для работы с информацией, которая соответственным образом упорядочена. В остальных слу­чаях работа с такой моделью будет достаточно сложной.

Достоинствами иерархической модели данных относятся эффективное исполь­зование памяти ЭВМ и неплохие показатели времени выполнения основных опера­ций над данными. Иерархическая модель данных удобна для работы с иерархически упорядоченной информацией.

Недостатком иерархической модели является ее громоздкость для обработки ин­формации с достаточно сложными логическими связями, а также сложность понима­ния для обычного пользователя. Примеры: зарубежные системы IMS, PC/Focus, Team-Up и Data Edge, а также отечественные системы Ока, ИНЭС и МИРИС;

Сетевые базы данных

Модели представления данных - student2.ru Сетевые базы данных начали применяться практически одновременно с иерархи­ческими. В этих базах данных любой объект может быть как главным, так и подчи­ненным (рис. 1.2).

Таким образом, в сетевой модели базы данных каждый объект может иметь сколь­ко угодно связей с другими объектами. Из-за сложности представления данных в таком виде от сетевой модели базы данных в большинстве случаев также при­шлось отказаться.

Достоинством сетевой модели данных является возможность эффективной реа­лизации по показателям затрат памяти и оперативности. В сравнении с иерархичес­кой моделью сетевая модель предоставляет большие возможности в смысле допусти­мости образования произвольных связей.

Недостатком сетевой модели данных является высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на ее основе, а также сложность для понимания и выполне­ния обработки информации в БД обычным пользователем. Кроме того, в сетевой мо­дели данных ослаблен контроль целостности связей вследствие допустимости уста­новления произвольных связей между записями. Системы на основе сетевой модели не получили широкого распространения на практике. Наиболее известными сетевыми СУБД являются следующие: IDMS, db_VistaIII, СЕТЬ, СЕТОР и КОМПАС;

Реляционные базы данных

Именно реляционные базы данных (от англ. relation — отношение) стали широко использоваться в программировании начиная с 70-х годов. В таких базах данных объекты и взаимосвязи между ними представляются в виде прямоугольных таб­лиц, состоящих из строк и столбцов (рис. 1.3).

Модели представления данных - student2.ru Каждая таблица здесь представляет собой объект базы данных. Такую базу дан­ных легче всего можно реализовать на компьютере. В дальнейшем мы будем рас­сматривать именно реляционные базы данных.

Итак, таблицы, которые составляют базу данных, находятся на магнитном диске в отдельной папке. Папка в целом является базой данных, а входящие в нее таблицы хранятся в виде отдельных файлов. С этими файлами можно производить произ­вольные операции, которые допускаются операционной системой. Большинство приложений Windows при попытке обращения к одному файлу сра­зу несколькими приложениями выдают сообщение об ошибке совместного досту­па. Для таблиц базы данных такое ограничение крайне неудобно, поэтому им свой­ственна особенность, которая заключается в том, что несколько приложений могут получить доступ к файлу таблицы одновременно. Такой режим доступа называется многопользовательским.

Столбцы таблицы обычно называют полями, а строки — записями. К полям табли­цы предъявляются следующие требования:

■ поле должно иметь уникальное имя в пределах одной таблицы;

■ поле должно содержать данные только одного заранее определенного типа;

■ любая таблица должна иметь как минимум одно поле.

Достоинство реляционной модели данных заключается в простоте, понятности и удобстве физической реализации на ЭВМ. Именно простота и понятность для пользо­вателя явились основной причиной их широкого использования. Проблемы же эффек­тивности обработки данных этого типа оказались технически вполне разрешимыми.

Основными недостатками реляционной модели являются следующие: отсутствие стандартных средств идентификации отдельных записей и сложность описания иерар­хических и сетевых связей.

Примерами зарубежных реляционных СУБД для ПЭВМ являются следующие: dBaseIII Plus и dBase IV (фирма Ashton-Tate), DB2 (IBM), R:BASE (Microrim), FoxPro ранних версий и FoxBase (Fox Software), Paradox и dBASE for Windows (Borland), FoxPro более поздних версий, Visual FoxPro и Access (Microsoft), Clarion (Clarion Software), Ingres (ASK Computer Systems) и Oracle (Oracle).

Постреляционная модель.

Представляет собой расширенную реляцион­ную модель, снимающую ограничение неделимости данных, хранящихся в записях таблиц. Постреляционная модель данных допускает многозначные поля — поля, зна­чения которых состоят из подзначений. Набор значений многозначных полей счита­ется самостоятельной таблицей, встроенной в основную таблицу. На длину и количество полей не накладывается требование постоянства, те таблица имеет большую гибкость. Достоинством постреляционной модели является возможность представления со­вокупности связанных реляционных таблиц одной постреляционной таблицей. Это обеспечивает высокую наглядность представления информации и повышение эффек­тивности ее обработки.

Недостатком постреляционной модели является сложность решения проблемы обеспечения целостности и непротиворечивости хранимых данных. Примерами: uniVers, Bubba и Dasdb;

Многомерная.

Узкоспециализированная, предназначена для интерактивной аналитической обработки информации. Агрегатируемость данных означает рассмотрение информации на различных уровнях ее сообщения. Историчность – обеспечение высокого уровня статичности (неизменности) собственно данных и их взаимосвязей, и обязательность привязки ко времени. Прогнозируемость – задание функции прогнозирования и применение ее к различным временным интервалам. Измерение – множество однотипных данных, играют роль индексов, служащих для идентификации конкретных значений в ячейках. Ячейка – показатель, это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором измерений. Существуют схемы гиперкуб, поликубическая ( несколько гиперкубов с различной размерностью и с различными измерениями в качестве граней) и гиперкубическая ( все показатели определяются одним и тем же набором измерений). Достоинства: удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связывание со временем. Недостатки: громоздкость для простейших задач обычной оперативной обработки информации. Примерами являются media multi-matrix (speed ware), oracle express serveк (oracle), cache (intersystem).

Наши рекомендации