ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 17.03.2024
Просмотров: 105
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Обобщение подобных типов сущностей.
Рассмотрим локальные модели разных факультетов, например – модель факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК), модель экономического факультета и так далее. В локальную модель факультета ВМК входят сущности СПЕЦИАЛЬНОСТИ ФАКУЛЬТЕТА ВМК и СТУДЕНТЫ ФАКУЛЬТЕТА ВМК, в локальную модель экономического факультета входят, соответственно, сущности СПЕЦИАЛЬНОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА и СТУДЕНТЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА (Рис. 5.10).
Рисунок 5.10 – Модели с подобным элементом
Два набора сущностей CПЕЦИАЛЬНОСТИ ФАКУЛЬТЕТА ВМК и СПЕЦИАЛЬНОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА в моделях 1 и 2 имеют одинаковое смысловое значение и могут быть заменены одним набором сущностей с добавлением нового атрибута – название факультета (Рис. 5.11).
Рисунок 5.11 – Пример обобщенной сущности
Отметим, что в данном случае подобным образом можно слить и все остальные сущности локальных моделей факультетов, так как сущности СТУДЕНТЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА и СТУДЕНТЫ ВМК также имеют одинаковое смысловое значение и их также можно объединить. Однако в общем случае каждая локальная модель может содержать сущности и связи, которых нет в других локальных моделях.
Рассмотрим другой пример. Предположим, что мы храним данные о студентах (фамилия, имя, отчество, курс, группа) и о преподавателях (фамилия, имя, отчество, кафедра, должность). Соответственно, в предметной области выделяем две сущности – СТУДЕНТ и ПРЕПОДАВАТЕЛЬ.
Эти разные сущности можно в некоторых случаях трактовать как подобные. Для обобщения соответствующих сущностей необходимо, прежде всего, обобщить их атрибуты. Заметим, что атрибуты «Фамилия, Имя, Отчество» у обеих сущностей совпадают, атрибуты «Кафедра» и «Курс», «Группа» показывают место работы (учебы) и их можно заменить обобщенным атрибутом «Место работы (учебы)». Атрибут «Должность» можно использовать и у сущности СТУДЕНТ, если в качестве значения соответствующего атрибута использовать значение «студент». Тогда две сущности ПРЕПОДАВАТЕЛЬ и СТУДЕНТ можно трактовать как подобные и заменить их на обобщенную сущность. Дадим этой обобщенной сущности название КАДРОВАЯ ЕДИНИЦА (Рис.5.12.).
Рисунок 5.12 – Пример обобщенной сущности
У студента атрибут «Место работы (учебы)» будет принимать значение соответствующее атрибутам «Курс. Группа», у преподавателя – название кафедры. Обобщенная модель представлена на рисунке 5.13.
Рисунок 5.13 – Обобщенная модель
В этом случае почти в два раза упрощается структура концептуальной модели, и соответственно, структура базы данных. Для работы с данными о преподавателях и студентах достаточно одного набора программ. Таким образом, обобщение подобных типов объектов может существенно сократить последующие затраты на программирование.
В процессе объединения локальных представлений, как и при локальном моделировании, производится редактирование наименований (т.к. здесь появляются новые наименования). Процесс объединения также носит итерационный характер и продолжается до тех пор, пока не будут интегрированы все представления, согласованы и устранены все противоречия, отредактированы все наименования. Полученное в результате объединения локальных представлений обобщенное представление и является концептуальной моделью.
Нормальные формы отношений
Первая нормальная форма
Допускается, что один потенциальный ключ, который является первичным ключом имеет в точности каждое. Это предположение подтверждаются предлагаемыми доказательствами. Представим случай, когда отношение имеет два или более потенциальных ключа.
Когда все используемые домены содержат только скалярные значения, отношение находится в первой нормальной форме.
В этом определении утверждается только то, что любое нормализованное отношение находится в первой нормальной форме (1НФ). Однако отношение, которое находится только в 1НФ (т.е. не находится ни во второй, ни в третьей нормальной форме) обладает структурой, по некоторым причинам не совсем желательной. Например, допустим, что информация о студентах и оценках содержится не в 2-х отношениях Students и Marks а в одном, назовем его SМ.
SМ{StNo, CityNo, GrNo, SubjNo, DocNo, Mark}
РRIMАRY КЕY (StNo, GrNo, SubjNo, DocNo).
На рисунке 6.1 представлено, какой вид будет иметь диаграмма функциональных зависимостей (ФЗ) этого отношения.
Рисунок 0.1 – Диаграмма функциональных зависимостей отношения SМ
Особо отметим, что диаграммы ФЗ отношения SM «сложнее», чем диаграммы ФЗ отношений Students и Мarks, из которых оно образовано. В диаграммах ФЗ отношений Students и Мarks все стрелки берут начало только от первичных ключей, тогда как в диаграмме ФЗ отношения SМ появляются дополнительные стрелки. На рисунке 6.2 приведена таблица данных для отношения SМ.
Тем не менее, что отношение SM, как и Students и Мarks находится в 1-й НФ. Очевидно, оно обладает избыточностью, так как (в данном случае) в каждом кортеже для студента Иванова указан его номер «1», код его группы – «1» и код города, в котором он проживает – «1». Аналогичная ситуация с другими студентами.
Рисунок 0.2. – Данные отношения SМ
Избыточность в отношении SМ приводит к разным аномалиям обновления, (это обозначение связано с историческими причинами) т.е. к сложностям при совершении операций обновления типа INSERТ (вставка), DELЕТЕ (удаление) и UPDАТЕ (обновление). Как пример рассмотрим избыточность типа студент - код города студента, соответствующую функциональной зависимости StNo
СityNo, и приведенные ниже проблемы с операциями обновления.Операция вставки (INSЕRТ). Не допускается ввод данных о студенте, проживающем в некотором городе, без указания хотя бы одной, полученной им оценки. Втаблице SМ нет данных о студенте Сидорове из г. Видное в связи с тем, что до тех пор, пока этот студент не получит оценку по какой-либо дисциплине, для него не задано значение первичного ключа.
Операция удаления (DELЕТЕ). Если удалить единственный кортеж отношения SМ для некоторого студента, будет удалена не только информация о соответствующей оценке, но и информация о студенте и городе, в котором он проживает. Например, если в отношении SМ удалить кортеж со значением Петров атрибута StName, будет потеряна вся информация об этом студенте.
Очевидно, проблема заключается в том, что в отношении SМ содержится очень много объединенной информации. При удалении некоторого кортежа приходится удалять большое количество другой информации, так как отношение SМ содержит информацию о студентах и об оценках. Значит, удаление информации об оценке вызывает также удаление информации о студенте. Для решения подобной задачи необходимо разбить информацию на части - разместить информацию о студентах в одном отношении, а об оценках – в другом. Следовательно, неформально процедуру нормализации можно представить, как процесс разделения по отдельным отношениям логически несвязанной информации.
Операция модификации (UPDАТЕ). Данные студента и код города (места жительства) повторяется неоднократно в отношении SМ. Это приводит к возникновению сложностей при обновлении. Если студент меняет
фамилию или переезжает в другой город, то возникает проблема, связанная либо с поиском в отношении SМ всех кортежей, в которых присутствует информация об этом студенте, либо с получением несовместимого результата (в одном кортеже городом проживания студента будет один город, а в другом кортеже, городом проживания этого студента, будет другой город).
Для решения проблемы избыточности, которая характерна для отношения SM достаточно заменить его двумя другими:
Studеnts{StNо, GrNо, StNamе, СityNо} и Маrks{StNо, SubjNо, DocNо, Маrk}
Преобразованная таким образом структура позволяет решить все перечисленные ранее проблемы, связанные с операциями обновления.
Операция вставки (INSЕRТ). При помощи вставки соответствующего кортежа в отношение Studеnts можно включить информацию о студенте и городе, в котором он проживает, даже если он в настоящий момент не получил ни одной оценки.
Операция удаления (DELЕТЕ). Стало возможным исключение информации об оценке, при удалении соответствующего кортежа из отношения Маrks. При этом информация о студенте и городе, в котором он проживает, сохраняется.
Операция модификации (UPDАТЕ). Поскольку существует только один кортеж для данного студента в отношении Studеnts (атрибут StNо является первичным ключом для такого отношения), в переработанной структуре фамилия студента и информация о городе, в котором он проживает, появляется всего один раз, т.е., избыточность данных StNо-StNаmе-StСity устранена. Благодаря этому появилась возможность один раз изменить в соответствующем кортеже отношения Studеnts название города для какого-либо студента.
Вторая нормальная форма
Определим вторую нормальную форму (2НФ) при условии, что существует только один потенциальный ключ, который является первичным ключом.
Только тогда, когда отношение находится в первой нормальной форме и каждый неключевой атрибут неприводимо зависим от первичного ключа, отношение находится во второй нормальной форме.
Оба отношения, Studеnts и Мarks находятся во второй нормальной форме с первичными ключами StNp и {StNо, SubjNо, DосNо} т.е, отношение SM не находится в ней. Любое отношение, которое находится в 1НФ и не находится в 2НФ, возможно свести к эквивалентному набору отношений, находящихся в 2НФ.
Например, предположим, что информация о коде города, названии города и области, в которой этот город находится, представлены в одной таблице СNR{СitуNо, СityNаme, RgNо, RgNаmе}(Рис. 6.3).
Рисунок 0.3 – Данные отношения СNR
Диаграмма ФЗ отношения СNR выглядит следующим образом – рисунок 6.4.
Рисунок 0.4 – Функциональные зависимости в отношении СNR
На рисунке 6.3 видно, что диаграмма ФЗ «сложнее» диаграмм ФЗ отношений Сitiеs и Rеgiоns. Несмотря на то, что отношение СNR находится в 2НФ, оно обладает некоторой избыточностью, связанной с наличием транзитивной ФЗ между атрибутами СityNо и RgNаmе. Транзитивная зависимость приводит к следующим аномалиям обновления.
Операция вставки (INSЕRТ). Нельзя включить данные о некоторой области. Так, например, нельзя указать, что существует Тульская область, до ввода данных о городе, находящемся в данной области, – например о Новомосковске.
Операция удаления (DЕLЕТЕ). При удалении из отношения СNR последнего кортежа для некоторого города будет удалена не только информация о данном городе, но также информация о том, в какой области этот город находился. Например, при удалении из отношения СNR кортежа для города Новомосковск автоматически удалится информация о Тульской области.
Причиной подобных неприятностей является объединенная информация: отношение СNR содержит информацию о городах совместно с информацией об областях. Для преодоления этой проблемы следует также (см.выше) разбить всю эту информацию и перенести в одно отношение данные об областях, в другое – данные о городах.