2.2.Классификация баз данных

По технологии обработки данных базы данных подразделяются на централизованные и распределенные.

Централизованная база данных хранится в памяти одной вычислительной системы.

Если эта вычислительная система является компонентом сети, то возможен распределенный доступ к такой базе.

Распределенная база данных состоит из нескольких, возможно пересекающихся или даже дублирующих друг друга частей, хранимых в различных ЭВМ вычислительной сети.

По способу доступа к данным базы данных разделяются на базы данных с локальным доступом и базы данных с удаленным (сетевым) доступом.

Системы централизованных баз данных с сетевым доступом предполагают архитектуры:

• файл - сервер;

• клиент - сервер.

Файл – сервер. Такая архитектура предполагает выделение одной из машин сети в качестве центральной (сервер файлов). На такой машине хранятся совместно используемая централизованная БД. Все другие машины сети выполняют функции рабочих станций, с помощью которых поддерживается доступ пользователей системы к централизованной БД. Файлы БД в соответствии с пользовательскими запросами передаются на рабочие станции, где в основном и производится обработка. Очевидно, что при большой интенсивности доступа к одним и тем же данным производительность такой системы падает.

Клиент-сервер. В этой концепции подразумевается, что помимо хранения централизованной БД центральная машина (сервер БД) должна обеспечивать выполнение основного объема обработки данных. Запрос на данные, выдаваемый клиентом (рабочей станцией), порождает поиск и извлечение данных на сервере. Извлеченные данные (но не файлы) транспортируются по сети от сервера к клиенту. Спецификой архитектуры клиент-сервер является использование языка запросов SQL.

Отмеченные архитектуры показаны на рис.3.

Файл – сервер Клиент - сервер

хранение

обработка

Рис. 3. Схемы обработки информации

2.3.Уровни, виды и типы моделей данных

В базе данных отражается информация об определенной предметной области. Уровни представления этой информации (уровни моделей данных) показаны на рис. 4. Как видно из рис.4, существуют следующие виды моделей данных.

Рис.4. Уровни моделей данных

Информационно-логическая модель (инфологическая модель) – это модель отображения предметной области в виде информационных объектов и связей между ними. При этом под информационным объектом понимается абстрактные объект, информацию о свойствах которого предполагается хранить в БД.

Такими информационными объектами, например, могут быть: СТУДЕНТ, ГРУППА, ФАКУЛЬТЕТ и др.

Инфологическая модель строится безотносительно к физической реализации БД. Следовательно, она является наиболее стабильной среди множества моделей, показанных на рис.4. Поэтому к этой модели предъявляются следующие требования:

• адекватное отображение предметной области;

• полнота модели (модель должна содержать информацию, достаточную для создания БД);

• однозначность модели.

Пользовательская модель – это модель, отражающая интересы конкретного пользователя с точки зрения информации о предметной области. В определенном смысле, пользовательская модель – это вся инфологическая модель или некоторая ее часть.

Концептуальная модель – это интегрированное представление предметной области с точки зрения информации, предполагаемой для хранения в БД.

Внешняя модель – это модель, соответствующая пользовательской модели с конкретным отображением информационных потребностей пользователя (какие данные и как должны быть представлены, каковы процедуры обработки данных и т.д.).

Даталогическая модель – это модель, ориентированная на реализацию БД в конкретной СУБД, т.е. это инфологическая модель трансформированная с учетом требований и ограничений конкретной СУБД (тип модели данных, поддерживаемой СУБД, формат данных, возможности по обеспечению целостности данных и т.д.).

Внутренняя модель – это модель, которая отражает используемые запоминающие устройства, способы расположения элементов данных в памяти и физической реализации логических связей между ними.

Ядром любой БД является модель данных. Модель данных представляет собой множество структур данных, ограничений целостности и операций манипулирования данными. С помощью модели данных могу быть представлены объекты предметной области и взаимосвязи между ними.

Модель данных – это совокупность структур данных и операций их обработки.

Различают следующие модели данных (типы моделей):

• иерархическую;

• сетевую;

• объектно-ориентированную;

• реляционную;

• семантическую.

Иерархическая структура представляет совокупность элементов, связанных между собой по принципу «дерева» (связного ациклического графа).

К основным понятиям иерархической структуры относятся:

• узел – это совокупность атрибутов, описывающих некоторый информативный объект;

• уровень – уровень иерархии (срез дерева);

• связь – ребро графа.

Отличительные признаки иерархической структуры:

• каждый элемент является либо управляющим, либо подчиненным, либо и тем и другим одновременно;

• существует один и только один только управляющий элемент;

• существует по крайней мере один только подчиненный элемент;

• любой подчиненный элемент непосредственно взаимодействует с одним и только одним управляющим элементом;

• связи между элементами на одном уровне отсутствуют;

• к каждому элементу существует только один путь от корневого элемента.

Если в иерархической структуре разрешить связи между элементами на одном уровне иерархии, то получится сетевая структура.

Объектно-ориентированная модель представляет собой синтез сетевой и реляционной моделей. Она ориентирована на использование методов объектно-ориентрованного программирования, в котором существенными являются понятия инкапсуляции, наследования и полиморфизма.

Реляционная модель получила название от английского термина relation (отношение). Ее предложил в 70-х годах прошлого века известный американский специалист фирмы IBM Эдгар Кодд.

Реляционные модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата реляционной алгебры и реляционного исчисления.

Реляционная модель ориентирована на представление данных в виде плоских (двумерных) таблиц (отношений).

Семантическая модель данных, наиболее распространенная в настоящее время, ориентирована на отражение семантики (смысла) данных и их взаимодействия.

Ключевыми понятиями семантической модели являются сущность (Entity), атрибут (Attribute) и связь (Relationship).

Семантическая модель данных используется в настоящее время, как правило, на начальных стадиях создания информационных систем вообще и их баз данных в частности. Поэтому именно эта модель реализована в большинстве CASE-средств разработки информационных систем.