Построение информационных систем. Часть 2.

Страницы:   1   2   3

---

1.4 Общие понятия о базах данных

 

База данных – информационная модель, которая упорядоченно хранит данные о группе объектов, имеющих одинаковый набор свойств. В базах данных, которые существуют на сегодняшний день, хранятся не только данные, но и информация [2].

Это можно объяснить, если рассмотреть базу данных отдела кадров предприятия, в которой есть все о каждом сотруднике: адреса, должности, данные о зарплате, об образовании, об отпусках. Многие сотрудники организации имеют доступ к базе данных, но среди них нет такого человека, который имеет доступ ко всей базе полностью и может вносить в нее изменения единолично. С помощью методов и средств, имеющихся в базе, сотрудники могут владеть только теми данными, которые входят в его компетенцию. И в результате, сотрудники лишь в пределах своей компетентности, при взаимодействии данных и методов, могут производить ввод и редактирование данных.

С базами данных связанно такое понятие как система управления базой данных (СУБД). Это комплекс программных средств, необходимых для формирования структуры новой базы, наполнения ее содержимым, редактирования содержимого и просмотра информации. Под просмотром информации базы понимается отбор отображаемых данных в соотношении с заданным критерием, их упорядочение, оформление и последующая выдача на устройства вывода или передачи по каналам связи.

Информация, находящаяся в базе данных, упорядочена. Так, в записной книжке все записи хранятся по алфавиту, а в библиотечном каталоге или по алфавиту (алфавитный каталог), или в соответствии с областью знания (предметный каталог).

База, не имеющая никаких данных (пустая база), все равно считается полноценной базой данных. Этот факт имеет методическое значение. В базе нет данных, но информация все же имеется — структура базы, определяющая методы внесения данных и хранение их в базе.

Пример базы данных «некомпьютерной» версии — ежедневник, где каждому календарному дню выделена страница. Если в ней нет записи, он не перестает быть ежедневником, потому что имеет структуру, отличающую его от записной книжки или рабочей тетради.

В базах данных могут содержаться различные объекты. Главными из которых являются таблицы. Самая простая база данных будет состоять из одной таблицы. Соответственно, структура простейшей базы данных тождественно равна структуре ее таблицы.

Структуру двумерной таблицы составляют столбцы и строки. В простейшей базе данных являются поля и записи. Если записей в таблице пока нет, значит, ее структура образована только набором полей. Изменив состав полей базовой таблицы (или их свойства), мы изменяем структуру базы данных и, соответственно, получаем новую базу данных.

Базы данных – это тоже файлы, но работа с ними отличается от работы с файлами других типов, создаваемых прочими приложениями. Мы знаем, что всю работу по обслуживанию файловой структуры берет на себя операционная система. Для базы данных предъявляются особые требования с точки зрения безопасности, поэтому в них реализован другой подход к сохранению данных.

Базы данных – это особые структуры. Информация, которая в них содержится, очень часто имеет общественную ценность. Нередко с одной и той же базой работают тысячи людей по всей стране. От информации, которая содержится в некоторых базах, может зависеть благополучие множества людей. Поэтому целостность содержимого базы не может и не должна зависеть ни от конкретных действий некоего пользователя, забывшего сохранить файлы перед выключением компьютера, ни от перебоев в электросети.

 

1.5 Системы управления базами данных

 

Система программ, разрешающая создавать базу данных, обновлять имеющуюся в ней информацию, дающая удобный доступ к ней с целью просмотра и поиска, называется системой управления базами данных [2].

 

Системы общего назначения не относятся к конкретной предметной области или информационным потребностям пользователей, они представляются как программный продукт, работающий на какой-то конкретной модели ЭВМ в определенной операционной системе. Их используют для того, чтобы сократить сроки разработки и сэкономить трудовые ресурсы, за счет предназначения их в качестве инструментального средства создания информационных систем. В процессе осуществления своих функций система управления базами данных непрерывно взаимодействует с базой данных и с другими прикладными, программными продуктами пользователя.

При помощи современных СУБД возможно определить структуру базы и типы данных, также с помощью языка запросов (SQL), можно удалять, вставлять, обновлять и извлекать информацию.

При работе в СУБД возможны следующие режимы: создание, корректировка, поиск, манипулирование. Под манипулированием понимают такие действия с базой данных, как с целым: просмотр; копирование файлов, например на бумажный носитель; сортировка данных по заданному признаку и т. д.

 

Обычно с базами данных работают две категории пользователей. Первая категория – проектировщики. Их задача состоит в разработке структуры таблиц базы данных и согласование ее с заказчиком. Кроме таблиц проектировщики разрабатывают и другие объекты базы данных, предназначенные, с одной стороны, для автоматизации работы с базой, а с другой стороны – для ограничения функциональных возможностей работы с базой (если это необходимо из соображений безопасности). Проектировщики не наполняют базу конкретными данными, (заказчик может считать их конфиденциальными и не предоставлять посторонним лицам). Исключение составляет экспериментальное наполнение модельными данными на этапе отладки объектов базы.

Вторая категория исполнителей, работающих с базами данных, ‑ пользователи. Они получают исходную базу данных от проектировщиков и занимаются ее наполнением и обслуживанием. В общем случае пользователи не имеют средств доступа к управлению структурой базы – только к данным, да и то не ко всем, а к тем, работа с которыми предусмотрена на конкретном рабочем месте.

Соответственно СУБД имеет два режима работы: проектировочный и пользовательский. Первый режим предназначен для создания или изменения структуры базы и создание ее объектов. Во втором режиме происходит использование ранее подготовленных объектов для наполнения базы или получения данных из нее.

На рынке программного обеспечения выделяют такие самые востребованные СУБД: Мicrosoft Ассеss, Мicrosoft Visual FoxPro, Огас1е, МуSQL.

Приведем некоторую статистику среди популярных СУБД (Рис. 1.6).

В ходе исследования, было выявлено, что лидирующие позиции занимают СУБД с открытым исходным кодом MySQL и Oracle Database.

MySQL — свободная реляционная система управления базами данных. Разработку и поддержку MySQL осуществляет корпорация Oracle. Помимо этого, разработчики создают функциональность по заказу лицензионных пользователей. Именно благодаря такому заказу почти в самых ранних версиях появился механизм репликации. MySQL является решением для малых и средних приложений. Обычно MySQL используется в качестве сервера, к которому обращаются локальные или удалённые клиенты, однако в дистрибутив входит библиотека внутреннего сервера, позволяющая включать MySQL в автономные программы.

Oracle Database ‑ это объектно-реляционная система, поддерживающая некоторые технологии, реализующие объектно-ориентированный подход, то есть обеспечивающих управление создания и использования баз данных.

Также не менее популярны такие СУБД, как: MS SQL Server, PostgreSQL. И давно известный для нас Мicrosoft Ассеss также вошел в десятку используемых СУБД.

Microsoft SQL Server ‑ система управления реляционными базами данных (РСУБД), разработанная корпорацией Microsoft. Основной используемый язык запросов ‑ Transact-SQL, создан совместно Microsoft и Sybase.

PostgreSQL ‑ свободная объектно-реляционная система управления базами данных. Существует в реализациях для множества UNIX-подобных платформ, включая AIX, различные BSD-системы, HP-UX, IRIX, Linux, macOS, Solaris/OpenSolaris, Tru64, QNX, а также для Microsoft Windows.

 

Возникновение компьютерной техники ознаменовало информационный переворот во всех сферах человеческой деятельности. База данных, где материалы сортируются, систематизируются, что в итоге дает возможность с легкостью найти и предать дальнейшей обработке, была придумана с целью группировки имеющейся информации, которая могла стать ненужным мусором в сети Интернет.

 

Распределенная СУБД содержит несколько пересекающихся или повторяющих друг друга частей, хранящихся на различных ЭВМ вычислительной сети. Локальная же система находится в памяти одной вычислительной системы, и если та является компонентом сети ЭВМ, то возможен распределенный доступ к такой базе. Применяется часто в локальных сетях ПК.

Системы централизованных баз данных с сетевым доступом предполагают различные архитектуры таких систем:

— файл-сервер.

При данной архитектуре выделяется одна из машин сети, которая выступает в роли сервера. В ней хранится централизованная база данных, которая может использоваться совместно остальными рабочими станциями. С их помощью осуществляется доступ пользовательской системы к централизованной базе данных [1].

 

Файлы базы данных по запросам пользователей удаленных рабочих станций передаются по сети, где в основном и производится обработка. При большом использовании работы с доступом к одним и тем же данным, производительность такой информационной системы падает.

Пользователь может формировать так же локальные базы данных на рабочих столах, которыми пользуются монопольно. Схема обработки информации по принципу файл-сервер изображена на рисунке 1.8;

 

-клиент-сервер (Рис. 1.9). В данной архитектуре центральная машина (сервер) не только хранит централизованную базу данных, но и обеспечивает выполнение основного объема обработки данных. Запросы создаваемые клиентом (рабочей станцией), приводят к поиску, извлечению и отправлению данных с сервере. Они транспортируются по сети от сервера к клиенту. В этой архитектуре чаще всего используется язык запросов SQL.

Связанные между собой группы элементов данных называются записью. Известны три главных типа организации данных и связей между ними: иерархический (в виде дерева), сетевой (в виде графов) и реляционный (в виде таблиц) [2].

В иерархической модели (Рис. 1.10) существует упорядоченность элементов в записи, один элемент считается основным, остальные — подчиненными. Данные в записи представлены последовательно, как ступеньки лестницы, и поиск данных может осуществляться лишь последовательным «спуском» со ступеньки на ступеньку, что дает процесс поиска нужного элемента трудоемким из-за необходимости последовательно проходить несколько предшествующих иерархических уровней.

Иерархическую модель составляет каталог файлов, находившийся на диске. К такой же базе данных относится родовое генеалогическое дерево.

 

Другая модель базы данных отличающаяся от прежней называется сетевой. Она дает возможность к вертикальным иерархическим связям дополнительно устанавливать горизонтальные связи (Рис. 1.11). Здесь не требуется прохождение всех предшествующих ступеней, что заметно облегчает процесс поиска нужных элементов данных.

 

Еще одна из моделей организации данных – реляционная, к ней можно отнести и иерархическую, и сетевую.

В реляционной модели (Рис. 1.12) строка прямоугольной таблицы является записью, элементы которой образуют столбцы этой таблицы (поля). В таблице отсутствуют одинаковые строки. Каждый элемент в столбце имеет одинаковый тип, а сам столбец – разные имена.

 

Преимущество таких БД – наглядность и понятность организации данных, быстрота поиска необходимой информации. Пример реляционной базы данных – таблица на странице классного журнала, в которой записью является строка с данными о конкретном учащемся, а имена полей (столбцов) указывают, какие данные о каждом учащемся должны быть записаны в ячейках таблицы.

Объектно-ориентированные управляют базами данных, в которых данные моделируются в виде объектов, их атрибутов, методов и классов.

Этот вид СУБД позволяет работать с объектами баз данных так же, как с объектами в программировании в объектно-ориентированных языках программирования. ООСУБД расширяет языки программирования, прозрачно вводя долговременные данные, управление параллелизмом, восстановление данных, ассоциированные запросы и другие возможности (GemStone).

Объектно-реляционные позволяют через расширенные структуры баз данных и язык запросов использовать возможности объектно-ориентированного подхода: объекты, классы и наследование.

Зачастую все те СУБД, которые называются реляционными, являются, по факту, объектно-реляционными (PostgreSQL, DB2, Oracle, Microsoft SQL Server).

 

1.7 Структурные элементы базы данных

 

Концептуальная модель БД описывает сущности, их свойства и связи между ними (не зависит от конкретной СУБД).

Сущность – таблица. В базе может быть как одна таблица, так и набор из таблиц, которые характеризуют описанные объекты, благодаря находящимся в них данным.

Таблица 1.1 – Таблица «Сотрудники»

 

В них имеется закрепленное количество полей и меняющееся число записей (Рис.1.13). Сущность также называют отношением.

 

Как видно из таблицы 1.1, она обладает следующими свойствами:

— строка таблицы – один элемент данных (сведения об одном сотруднике);

— все столбцы — однородные, т.е. имеют одинаковую длину и тип (в столбце Имя отображаются имена сотрудников символьного типа);

— каждый столбец имеет свое имя;

— повторение строк не допускаются;

— порядок следования строк и столбцов в таблице может быть произвольным.

В любой реляционной базе данных у таблицы должен быть первичный ключ. Он должен быть уникальным и однозначно определять запись. По значению ключа можно отыскать единственную запись. Ключи нужны также для упорядочивания информации в БД.

Модели реляционных баз данных имеют только один потенциальный ключ, это и будет primary key. Представляющий собой первичный ключ – это столбец сущности или набор атрибутов, с помощью которого можно получить доступ к данным конкретной строки. Он должен быть единственным и в полях не могут быть пустые значения. Если содержится один атрибут, то он считается простым, в ином случае будет составляющим. Существует и внешний ключ (foreign key).

 

Таблицы реляционной базы данных должны отвечать требованиям нормализации отношений. Нормализация отношений – формальный аппарат ограничений на формирование таблиц, который позволяет устранить дублирование, обеспечивает непротиворечивость хранимых в базе данных, уменьшает трудозатраты на ведение базы данных [2].

Первая нормальная форма (Рис.1.15). Таблица находится в этой форме, когда в любом поле ни одна из записей не содержит более одного значения, а ключевые поля не содержат пустых значений.

 

Вторая нормальная форма. Таблица находится в этой форме, когда удовлетворяются требования первой и поля не входящие в первичный ключ связаны полной функциональной зависимостью с первичным ключом. Чтобы таблица получила вид этой формы, нужно определить функциональную зависимость полей. Функциональная зависимость полей — это зависимость, при которой в экземпляре информационного объекта определенному значению ключевого реквизита соответствует только одно значение описательного реквизита.

В третьей нормальной форме (Рис. 1.16) таблица удовлетворяет второй нормальной форме, поля не зависят от ее ключевых полей.

 

Реляционные таблицы связываются друг с другом, последовательно, информация может извлекаться одновременно из нескольких таблиц. Это нужно, чтобы уменьшился объем базы данных.

При наличии одинаковых столбцов обеспечивается связь каждой пары таблиц.

Существуют следующие типы информационных связей:

— один-к-одному, когда один атрибут первой таблице, соответствует одному элементу другой, и наоборот;

— один-ко-многим, показывает, что атрибут одной таблицы соответствует с несколькими атрибутам другой.

— многие-ко-многим, предполагает, что одному атрибуту первой таблицы соответствует несколько атрибутов второй таблицы и наоборот.

Чтобы создать свою базу данных, нужно использовать один из инструментов моделирования, решить, на какую информацию будет ориентирована база данных, спроектировать таблицы и реляционные одно- и множественные связи между данными, заполнить ячейки сущностей и установить первичный и внешние ключи.

1.8 Обзор продуктов для разработки и администрирования баз данных

Многие компании создают различные многофункциональные приложения для облегчения управления, разработки и администрирования баз данных.

Большинство реляционных баз данных, за исключением MS Access, состоят из двух отдельных компонентов: «back-end», где хранятся данные и «front-end» — пользовательский интерфейс для взаимодействия с данными.

В Интернете можно найти много продуктов для разработки и администрирования баз данных MySQL. Мы рассмотрим 10 самых популярных инструментов.

Самыми популярными являются такие программы (Рис. 1.17), как PHPMyAdmin, dbForge Studio for MySQL и HeidiSQL, так как они имеют в наличии достаточно простой функционал по моделированию баз, ну и являются бесплатными. Такие программы, как Navicat и SQLyog, являются платными и поэтому менее востребованы, хотя не многим уступают лидерам. Далее приведем краткий обзор программ.

 

1. PHPMyAdmin — бесплатное приложение с открытым кодом, предназначенное для администрирования СУБД MySQL. PHPMyAdmin представляет собой веб-интерфейс с помощью которого можно администрировать сервер MySQL, запускать команды и просматривать содержимое таблиц и БД через браузер. PHPMyAdmin дает возможность управлять СУБД MySQL без непосредственного ввода SQL команд и интегрировать PHPMyAdmin в собственные разработки благодаря лицензии GNU General Public License и другие возможности.
2. dbForge Studio for MySQL — инструмент, представляющий интерес как для пользователей MySQL, так и для разработчиков БД. С его помощью можно легко автоматизировать рутинную работу и сэкономить время. Сегодня dbForge Studio for MySQL представлен в трех редакциях: Express, Standard и Professional, что позволяет выбрать тот инструмент, который нужен.
3. HeidiSQL — бесплатный инструмент для управления базами данных. Достойная альтернатива PHPMyAdmin, которая позволяет создавать и редактировать таблицы, представления, триггеры, процедура, а также просматривать и редактировать данные. Также HeidiSQL предоставляет возможность экспорта данных как в SQL файл, так и в буфер обмена на других серверах. С помощью HeidiSQL можно подключаться к серверу через командную строку, а также есть возможность пакетной оптимизации и восстановления таблиц.
4. MySQL Workbench (разработка компании Sun Systems/Oracle) распространяется под свободной лицензией — Community Edition и с ежегодной оплачиваемой подпиской — Standard Edition. Последняя включает в себя дополнительные возможности, которые способны существенно улучшить производительность, как разработчиков, так и администраторов баз данных. В Workbench представлено наличие простого и функционального механизма по созданию связей между полями таблиц, среди которых реализована связь «многие-ко-многим».
5. MyDB Studio — бесплатный инструмент для администрирования БД MySQL, который позволяет создавать, редактировать и удалять записи, таблицы и базы данных. Работает исключительно на платформе Windows. В MyDB Studio возможно подключаться к неограниченному количеству баз данных и подключение по SSH каналам.

 

1.9 Нечеткие базы данных и запросы в них

 

Большая часть данных, обрабатываемых в современных информационных системах, носят четкий, числовой характер. Однако в запросах к реляционным базам данных, которые пытается формулировать человек, часто присутствуют неточности и неопределенности. Поэтому нечеткие запросы к базам данных – это перспективное направление в современных системах обработки информации.

Понятия «нечеткость» и «неопределенность» имеют разный смысл. Неопределенность возникает из-за неполноты знаний или недостатка информации, относящихся к некоторому событию или наличию свойства какого-либо объекта. Нечеткость относится к способу описания самого события, свойства.

Современные СУБД позволяют работать только с четкими базами данных и четкими запросами. В настоящее время существует проблема разработки математического описания, методов и средств обработки данных в условиях нечеткости и неопределенности.

Применение и внедрение теории нечетких систем в задачах поиска информации переживает в настоящее время период бурного роста.

Вопросы плохо формализуемой математической корректности описания, слабо структурированной информации, с последующей обработкой всегда находились в поле зрения специалистов по нечетким системам. А на начальном этапе своего развития теория нечетких множеств представлялась как средство описания такой информации. Неслучайно первой «нечеткой» теорией была теория лингвистической переменной Заде. Поэтому вопросом в рамках обработки нечеткой информации явился вопрос поиска информации в базах данных, описания объектов которых есть лингвистические описания объектов предметной области.

Проблемы поиска информации в нечетких базах данных долгое время оставалась на периферии проводимых исследований. И только в начале 90-х годов они вновь привлекли значительный интерес, как теоретиков, так и прикладников.

Нечеткие запросы – перспективное направление в современных системах обработки информации, они появились в связи с необходимостью смягчить булеву логику в реляционных базах данных. Данный инструмент дает возможность формулировать запросы на естественном языке, например, «Вывести список недорогих предложений о съеме жилья близко к центру города», что невозможно при использовании стандартного механизма запросов.

Нечеткие запросы целесообразно использовать в областях, где осуществляется выбор информации из базы данных с использованием качественных критериев и нечетко сформулированных условий. Например, в прямом маркетинге, при выборе туристических услуг, подборе объектов недвижимости.

Механизм нечетких запросов к реляционным базам данных базируется на теории нечетких множеств, которая была впервые предложена Лотфи Заде [3].

Четкая база данных – совокупность записей, значения атрибутов которых есть либо строковые, либо численные значения, однозначно понимаемые пользователями.

Под четким запросом понимается логическое высказывание, термы которого выражаются обычными средствами теории нечетких множеств и двузначной четкой математической логикой. Это означает, что можно либо перечислить значения признаков интересующих нас объектов, либо указать границы изменения параметров признаков и связать данные пары «признак – значение» логическими связками.

Нечеткий запрос, в отличии от четкого, может содержать термы с нечеткими значениями. Например, значением признака «Размер» могут быть «Большой», «Не большой и не маленький»; значением признака «Возраст» – «Молодой» , «Более или менее молодой» и т.п.

Подобным образом четкие базы данных отличаются от нечетких: атрибуты последних могут иметь нечеткие значения.

Продемонстрируем ограниченность четких запросов на следующем примере.

Пусть требуется получить сведения о квартире общей площадью 36кв.м. и стоимостью не выше 1300т.р.

Данный запрос можно записать на языке SQL следующим образом:

select *from Flat where(Square=36 and Cost <=1300)

Квартира площадью 37 кв.м. и стоимостью 1300 т.р. не попадет в результат запроса, хотя ее характеристики почти удовлетворяют требованиям запроса. Нечеткие запросы помогают справиться с подобными проблемами «пропадания» информации.

Для реализации таких запросов понадобится формализовано описать множества значение термов логического выражения. Моделью таких структур является лингвистическая переменная и функция принадлежности.

Функцией принадлежности называется функция, которая позволяет вычислить степень принадлежности произвольного элемента множества  к нечеткому множеству F [3].

Далее появляется проблема определения функции принадлежности. Этот вопрос находится за пределами теории нечетких множеств и больше относится к теории экспертного оценивания и методов обработки экспертной информации.

Рассмотрим базу данных «Агентство недвижимости».

Предположим, что вся информация находится в одной таблице:

Таблица 1.2 – Таблица «Квартиры»

 

Для реализации нечетких запросов формализуем две лингвистические переменные: «цена» и «площадь».

Аналогичным образом нечеткие запросы можно использовать при выборе туристических услуг или подборе объектов недвижимости.

Инструмент нечетких запросов позволяет согласовать формальные критерии и неформальные требования к кругу потенциальных клиентов и задавать интервалы выбора потенциальных клиентов как нечеткие множества. В таком случае клиенты, не удовлетворяющие какому-то одному критерию, могут быть выбраны из базы данных, если они имеют хорошие показатели по другим критериям.

Можно сделать следующие выводы:

— нечеткие запросы позволяют расширить область поиска в соответствии с изначально заданными человеком ограничениями;

— недостатком нечетких запросов является относительная субъективность функций принадлежности.

---

Страницы:   1   2   3