Кубанский государственный университет
Опубликован: 24.12.2013 | Доступ: свободный | Студентов: 647 / 5 | Длительность: 24:28:00
Лекция 10:

Объектные модели данных

Аннотация: Мы уже знакомы с четырьмя моделями данных —иерархической, сетевой, реляционной и сущность-связь. А теперь собираемся освоить ещё две разновидности объектной модели. Очевидно, пора навести порядок в этом разрастающемся семействе моделей, как-то связать их между собой. В начале лекции мы рассмотрим типы данных, которым ранее уделялось недостаточно внимания, и понятие "модель данных". Используя схемы Джекобса, убедимся в том, что иерархическая, сетевая и реляционная модели гораздо ближе друг к другу, чем казалось при их первоначальном изучении, и что все они связаны с некоторой логикой, но отличаются ограничениями на допустимые конструкции.

Далее будет рассмотрено расширение модели данных за счёт включения в неё части метаданных. Это позволит работать со структурами данных, которые заранее не определены. Подобные модели принято называть универсальными. Обратим внимание на некоторые их особенности и способы реализации.

Универсальный язык моделирования UML, в основном диаграммы классов, будет кратко рассмотрен как обобщённая объектная модель. Использование UML имеет существенное преимущество потому, что весь проект информационной системы на уровне концептуальной модели, включая базы данных, интерфейсы пользователя и т.д., можно выполнить в одном графическом языке и в одном инструменте. Кроме того, UML позволяет получить схему объектной или объектно-реляционной базы.

К сожалению, доступные нам инструментальные средства позволяют получить скрипты только для изолированных классов базы данных. Поэтому примеров создания баз данных с помощью UML не будет.

Объёмистые второй и третий параграфы лекции представляют объектную модель ODMG на примере Cache и объектно-реляционную модель на примере Oracle. Замечательная особенность Cache в том, что связи между иерархической, реляционной и объектной моделями в ней встроены, и потому отслеживаются естественным образом, без каких-либо дополнительных средств.

10.1 Модели данных

Тип данных — фундаментальное понятие и программирования вообще, и теории баз данных, в частности. Можно считать, что тип определяет множество значений типа через набор операций, применимых к значениям типа. Иногда дополнительно задаётся способ хранения значений и выполнения операций. Любые данные, которыми оперируют программы, относятся к определённым типам. Но, как вы уже знаете, тип данных может не задаваться заранее, а значение, соответствующее типу, определяться в процессе чтения данных.

По крайней мере, некоторые данные должны обладать свойством перси-стентности — способностью сохраняться на диске.

Различия роли типов в программах и базах данных перечислены в таблице 10.1

Таблица 10.1. Роль типов данных
В программах В базах данных
Часть программы Часть базы данных
Используются в переменных и функциях Используются в данных
Позволяют избежать неправильных вычислений Обеспечивают целостность данных
Проверяются, как правило, статически (на стадии компиляции) Проверяются и статически и динамически (во время исполнения)

Задать тип данных — это значит определить:

  • множество допустимых экземпляров типов;
  • множество отношений;
  • множество операций над экземплярами типов;
  • множество ограничений на допустимость значений и применимость операций.

Проверка ограничений типов может выполняться во время компилирования (статическая типизация) или во время выполнения (динамическая типизация).

Следует учитывать, что понятие типа в математике обычно шире применяемого в программировании. Например, множество целых чисел в программировании обычно ограничено.

Кроме типов, могут использоваться домены, представляющие ограничения типов, имеющие некоторый смысл. Домены определяются на типах или других доменах, имеют уникальные в рамках базы имена и уточняются ограничениями на данные домена.

Для задания модели данных необходимо определить:

  • перечень видов основных компонентов модели;
  • правила комбинирования этих компонентов, задающие ограничения на возможные структуры данных;
  • допустимые типы данных;
  • допустимые операции над данными, которые могут быть представлены в рамках модели; в первую очередь это операции определения структур данных и манипулирования данными, среди которых выделяются запросы данных.
  • применимые ограничения целостности данных и их структур; можно выделить внешние ограничения концептуальной модели и внутренние ограничений самой модели данных.

Заметим, что часть ограничений целостности может задаваться по умолчанию, а другие прописываются явно и могут распространяться на однотипные ситуации. В качестве внутренних ограничений модели данных могут использоваться, например, ограничения на ввод данных несовместимого типа и несоответствующей характеристики (по числу полей, по количеству записей и т.д.).

Бегло охарактеризуем с этой точки зрения модель "сущность-связь":

  • основные компоненты: сущность, связь, атрибут;
  • сущности бывают сильные и слабые,
  • связи соединяют сущности; связи имеют кратности 1 : n и m : n и бывают идентифицирующие и не идентифицирующие; не идентифицирующие связи делятся на обязательные и не обязательные;
  • агрегаты сущностей и связей не предусматриваются;
  • атрибуты входят в состав сущностей и связей; в связях можно выделить атрибуты привязки и эмерджентные атрибуты;
  • обычно определяются типы данных число, строка, дата;
  • допустимые операции над данными не уточняются, так как модель предназначена только для представления структур данных, но не манипулирования ими;
  • допустимые ограничения целостности — первичный, уникальный и внешний ключи.

Иногда полезно поговорить о некоторой модели на языке описания другой модели. Например, описывая объектным языком реляционную модель данных, следовало бы указывать, что типы столбцов могут быть любыми, в том числе, векторными, но внутренняя структура данных всех типов в рамках реляционной модели не подлежит разбору. Таблицы представляют собой векторные типы. Конструкторы этих типов — команды CREATE TABLE и ALTER TABLE. Деструктор — команда DROP TABLE. Строки таблицы это экземпляры типов таблиц. Их конструкторы — команды INSERT, UPDATE, DELETE и TRUNCATE.

10.1.1 Схемы Джекобса

В 1982 г. Б. Джекобс ввел экспликацию понятия "схема", позволяющую однообразно описать хорошо известные к тому времени иерархическую, реляционную и сетевую модели баз данных.

На множестве имен М вводится понятие "R-правило", определенное как выражение вида:

R_j=(R_{j_1},\dots,R_{j_m})

где R_{j_1},\dots,R_{j_m} — имена из M.

Имя R в левой части правила имеет высший порядок, имена R_{j_1},\dots,R_{j_m} \in~ M попарно различны, причём одно из них может совпадать с R_j. Нулевой порядок могут иметь имена стоящие только в правых частях правил.

Схема базы данных (или просто схема) это конечный набор

S=\{R_j=(R_{j_1},\dots,R_{j_m})\}

R-правил обладающих свойствами:

левые части попарно различны;

множества имен нулевого порядка и высших порядков не пересекаются;

имена в правой части каждого правила уникальны.

Некоторые имена нулевого порядка могут быть именами связей между R-правилами. Имена в левых частях правил, которые имеют ненулевой порядок и в схеме базы встречаются только один раз, называются внешними.

Пример схемы:

Sch={
Вуз  = (Факультет),
Факультет    =   (Кафедра, Связь1),
Кафедра      =   (Название, Сотрудник),
Сотрудник   =   (ФИО, Должность, Связь2),
Связь1        = (Кафедра),
Связь2  = (Сотрудник),

Имена "Название", "ФИО", "Должность" имеют нулевой порядок. Имя "Вуз" внешнее. Учтите, что схемы Джекобса отображаются сложными таблицами, но не эквивалентны диаграммам сущность-связь и реляционным схемам.

С каждой схемой S можно связать контекстно-свободную грамматику, в которой имена нулевого порядка есть терминальные символы, а имена высших порядков являются нетерминальными и начальным символом.

Правило схемы S=\{R_j=(R_{j_1},\dots,R_{j_m})\} определяет правило подстановки R_j\to R_{j_1}R_{j_2}\dots R_{j_m}..

Выпишем свойства, определяющие реляционную, иерархическую и сетевую модели данных.

Характеристическое свойство реляционной модели

Определение (1). Схема будет реляционной, если в правых частях всех её R-правил стоят только имена нулевого порядка.

Установим взаимно однозначное соответствие между R-правилом и предикатом

R_j(R_{j_1}R_{j_2}\dots R_{j_m})

Тогда определение реляционности схемы можно перефразировать так:

Определение (2). В реляционной схеме имена отношений не могут совпадать с именами атрибутов.

Характеристическое свойство иерархической модели

Определение (1). Схема будет иерархической, если любое имя может встречаться в правой части Д-правила только один раз и в грамматике, определённой схемой, не существует последовательности выводов такой, что R_i выводимо из R_i.

Определение (2). В иерархической модели имена отношений не могут повторяться и имя отношения не может быть связано с самим собой (как непосредственно, так и через несколько связей).

Характеристическое свойство сетевой модели

Определение (1). Схема будет сетевой, если нет правила, в котором имя высшего порядка встречается одновременно и в правой и в левой части.

Определение (2). В сетевой модели имена отношений не могут совпадать с именами атрибутов в рамках одного предиката.

Таким образом, с формальной точки зрения, перечисленные три модели отличаются лишь ограничениями на структуры данных, описанные выше как характеристические свойства. Заметим, что ограничения целостности не учитываются.

Дальнейшее рассмотрение схем Джекобса связано с введением формализма многосортной логики, который оказывается связанным с тремя перечисленными моделями данных. Но поскольку требуемый уровень изложения существенно выше принятого в книге, которую вы читаете, мы ограничимся указанием на то, что соответствующая теория была построена и отсылаем Вас к первоисточникам или к изложению этого вопроса в книге М.Ш. Цаленко [см. раздел "Что читать?"].

Для нас важно было осознать, что иерархическая, сетевая и реляционная модели могут быть выражены единым формализмом и, следовательно, имеют некоторое внутреннее родство.