Технология баз данных. Модели данных. Достоинства и их недостатки. Практическое применение информационных технологий в экономических ра

Системы на основе сетевой  модели не получили широкого распространения  на практике. Наиболее известными сетевыми СУБД являются следующие: IDMS, db_VistaIII, СЕТЬ, СЕТОР и КОМПАС.

1.3 Реляционная  модель данных

Реляционная модель данных предложена сотрудником фирмы IBM Эдгаром  Коддом и основывается на понятии  отношение (relation).

Отношение представляет собой  множество элементов, называемых кортежами. Наглядной формой представления  отношения является привычная для  человеческого восприятия двумерная  таблица.

Таблица имеет строки (записи) и столбцы (колонки). Каждая строка таблицы  имеет одинаковую структуру и  состоит из полей. Строкам таблицы  соответствуют кортежи, а столбцам - атрибуты отношения.

C помощью одной таблицы  удобно описывать простейший  вид связей между данными, а  именно деление одного объекта  (явления, сущности, системы и  проч.), информация о котором хранится  в таблице, на множество подобъектов,  каждому из которых соответствует  строка или запись таблицы.  При этом каждый из подобъектов  имеет одинаковую структуру или  свойства, описываемые соответствующими  значениями полей записей. Например, таблица может содержать сведения  о группе обучаемых, о каждом  из которых известны следующие  характеристики: фамилия, имя и  отчество, пол, возраст и образование.  Поскольку в рамках одной таблицы не удается описать более сложные логические структуры данных из предметной области, применяют связывание таблиц.

Физическое размещение данных в реляционных базах на внешних  носителях легко осуществляется с помощью обычных файлов.

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 IY (фирма Ashton-Tate), DB2 (IBM), R:BASE (Microrim), FoxFro ранних версий и EoxBase (Fox Software), Раrаdох и dBASE for Windows (Borland), FoxFro более поздних версий, Visual FoxFro и Access (Microsoft), Clarion (Clarion Software), Ingres (ASK Computer Systems) и Oracle (Oracle).

К отечественным СУБД реляционного типа относятся системы: ПАЛЬМА (ИК АН УССР), а также система HyTech (МИФИ).

Заметим, что последние  версии реляционных СУБД имеют некоторые  свойства объектно-ориентированных  систем. Такие СУБД часто называют объектно-реляционными. Примером такой  системы можно считать продукты Oracle 8.х. Системы предыдущих версий вплоть до Oracle 7.х считаются «чисто» реляционными.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава II. Неклассические модели данных

2.1 Постреляционная модель данных

Классическая реляционная  модель предполагает неделимость данных, хранящихся в полях записей таблиц. Это означает, что информация в  таблице представляется в первой нормальной форме. Существует ряд случаен, когда это ограничение мешает эффективной реализации приложений.

Постреляционная модель данных 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 рис.6 на примере информации о накладных и товарах для  сравнения приведено представление  одних и тех же данных с помощью  реляционной (а) и постреляционной (б) моделей. Таблица INVOICES (накладные) содержит данные о номерах накладных (INVNO) и номерах покупателей (CUSTNO). В таблице INVOICE.ITEMS (накладные-товары) содержатся данные о каждой из накладных: номер накладной (INVNO), название товара (GOODS) и количество товара (QTY). Таблица INVOICES связана с таблицей INVOICE.ITEMS по полю INVNO.

А)

INVOICES

INVOICE.ITEMS

 

 

 

 

 

 

 

 

Б)

INVOICES

Рис.6. Структуры  данных реляционной и постреляционной моделей

Как видно из рисунка, по сравнению с реляционной моделью  в постреляционной модели данные хранятся более эффективно, а при обработке не требуется выполнять операцию соединения данных из двух таблиц.

Помимо обеспечения вложенности  полей постреляционная модель поддерживает ассоциированные многозначные поля (множественные группы). Совокупность ассоциированных полей называется ассоциацией. При этом в строке первое значение одного столбца ассоциации соответствует первым значениям всех других столбцов ассоциации. Аналогичным образом связаны все вторые значения столбцов и т. д.

На длину полей и  количество полей в записях таблицы  не накладывается требование постоянства. Это означает, что структура данных и таблиц имеет большую гибкость.

Поскольку постреляционная модель допускает хранение в таблицах ненормализованных данных, возникает проблема обеспечения целостности и непротиворечивости данных. Эта проблема решается включением в СУБД механизмов, подобных хранимым процедурам в клиент-серверных системах.

Для описания функций контроля значений в полях имеется возможность  создавать процедуры (коды конверсии  и коды корреляции), автоматически  вызываемые до или после обращения  к данным. Коды корреляции выполняются  сразу после чтения данных, перед  их обработкой. Коды конверсии, наоборот, выполняются после обработки  данных. 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. К числу СУБД, основанных на постреляционной модели данных, относятся также системы Bubba и Dasdb.

2.2 Многомерная  модель данных

Многомерный подход к представлению  данных в базе появился практически  одновременно с реляционным, но реально  работающих многомерных СУБД (МСУБД) до настоящего времени было очень  мало. C середины 90-х годов интерес к ним стал приобретать массовый характер.

Толчком послужила в 1993 году программная статья одного из основоположников реляционного подхода Э. 1Содда. B ней  сформулированы 12 основных требований к системам класса OLAP (OnLine Analytical Processing - оперативная аналитическая обработка), важнейшие из которых связаны с возможностями концептуального представления и обработки многомерных данных. Многомерные системы позволяют оперативно обрабатывать информацию для проведения анализа и принятия решения.

B развитии концепций ИС можно выделить следующие два направления:

· системы оперативной (транзакционной) обработки;

· системы аналитической  обработки (системы поддержки принятия решений).

Реляционные СУБД предназначались  для информационных систем оперативной  обработки информации и в этой области были весьма эффективны. B системах аналитической обработки они  показали себя несколько неповоротливыми и недостаточно гибкими. Более эффективными здесь оказываются многомерные СУБД (МСУБД).

Многомерные СУБД являются узкоспециализированными СУБД, предназначенными для интерактивной аналитической обработки информации. Раскроем основные понятия, используемые в этих СУБД: агрегируемость, историчность и прогнозируемость данных.

Агрегируемостъ данных означает рассмотрение информации на различных уровнях ее обобщения. B информационных системах степень детальности представления информации для пользователя зависит от его уровня: аналитик, пользователь-оператор, управляющий, руководитель.

Историчностъ данных предполагает обеспечение высокого уровня статичности (неизменности) собственно данных и их взаимосвязей, а также обязательность привязки данных ко времени.

Статичность данных позволяет  использовать при их обработке специализированные методы загрузки, хранения, индексации и выборки.

Временная привязка данных необходима для частого выполнения запросов, имеющих значения времени  и даты в составе выборки. Необходимость  упорядочения данных по времени в  процессе обработки и представления данных пользователю накладывает требования на механизмы хранения и доступа к информации. Так, для уменьшения времени обработки запросов желательно, чтобы данные всегда были отсортированы в том порядке, в котором они наиболее часто запрашиваются.

Прогнозируемостъ данных подразумевает задание функций прогнозирования и применение их к различным временным интервалам.

Многомерность модели данных означает не многомерность визуализации цифровых данных, а многомерное логическое представление структуры информации при описании и в операциях  манипулирования дынными.

По сравнению с реляционной  моделью многомерная, организация  данных обладает более высокий наглядностью и информативностъю. Для иллюстрации на рис.8 приведены реляционное (а) и многомерное (б) представления одних и тех же данных об объемах продаж автомобилей.

А)

Б)

Рис.8. Реляционные и многомерное представление данных

Если речь идет о многомерной  модели с мерностью больше двух, то не обязательно визуально информация представляется в виде многомерных  объектов (трех-, четырех- и более  мерных гиперкубов). Пользователю и  в этих случаях более удобно иметь  дело с двухмерными таблицами  или графиками. Данные при этом представляют собой «вырезки» (точнее, «срезы») из многомерного хранилища данных, выполненные  с разной степенью детализации.

Рассмотрим основные понятия  многомерных моделей данных, к  числу которых относятся измерение  и ячейка.

Измерение (Dimension) - это множество однотипных данных, образующих одну из граней гиперкуба. Примерами наиболее часто используемых временных измерений являются Дни, Месяцы, Кварталы и Годы. В качестве географических измерений широко употребляются Города, Районы, Регионы и Страны. B многомерной модели данных измерения играют роль индексов, служащих для идентификации конкретных значений в ячейках гиперкуба.

Ячейка (Се11) или показатель - это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором  измерений. Тип поля чаще всего определен  как цифровой. В зависимости от того, как формируются значения некоторой  ячейки, обычно она может быть переменной (значения изменяются и могут быть загружены из внешнего источника данных или сформированы программно) либо формулой (значения, подобно формульным ячейкам электронных таблиц, вычисляются по заранее заданным формулам).

B существующих МСУБД используются  два основных варианта (схемы)  организации данных: гиперкубическая и поликубическая.

B полукубической схеме  предполагается, что в БД может  быть определено несколько гиперкубов  с различной размерностью и  с различными измерениями в  качестве граней. Примером системы,  поддерживающей поликубический вариант БД, является сервер Оrас1е Express Server.

B случае гиперкубической схемы предполагается, что все показатели определяются одним и тем же набором измерений. Это означает, что при наличии нескольких гиперкубов БД все они имеют одинаковую размерность и совпадающие измерения. Очевидно, в некоторых случаях информация в БД может быть избыточной (если требовать обязательное заполнение ячеек).

B случае многомерной модели данных применяется ряд специальных операций, к которым относятся: формирование «среза», «вращение», агрегация и детализация.

«Срез» (S1ice) представляет собой  подмножество гиперкуба, полученное в  результате фиксации одного или нескольких измерений. Формирование «срезов» выполняется  для ограничения используемых пользователем  значений, так как все значения гиперкуба практически никогда  одновременно не используются.

Операция «вращение» (Rotate) применяется при двухмерном представлении данных. Суть ее заключается в изменении порядка измерений при визуальном представлении данных.

Операцию «вращение» можно  обобщить и на многомерный случай, если под ней понимать процедуру  изменения порядка следования измерений. B простейшем случае, например, это может быть взаимная перестановка двух произвольных измерений.

Операции «агрегация» (Dri11 Up) и «детализация» (Dri11 Down) означают соответственно переход к более общему и к более детальному представлению информации пользователю из гиперкуба.

Основным достоинством многомерной модели данных является удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных со временем. При организации обработки аналогичных данных на основе реляционной модели происходит нелинейный рост трудоемкости операций в зависимости от размерности БД и существенное увеличение затрат оперативной памяти на индексацию.