Opis objekata i veza između njih. Višestruki konzistentni prikaz objekata

17.04.2019 Savjet

Veze između objekata.

Naziv parametra	Značenje
Tema članka:	Veze između objekata.
Rubrika (tematska kategorija)	Veza

U stvarnom svijetu, posebno u složenim sistemima, postoje različiti odnosi između objekata. Prilikom modeliranja objekti se predstavljaju kao objekti, a odnosi između njih kao veze. Svaka vrsta veze u modelu ima svoje ime. U grafičkom obliku, veza se prikazuje kao linija između povezanih objekata, sa ID-om veze.

Postoje tri tipa elementarnih odnosa: jedan-prema-jedan (slika 4.1.), jedan-prema-više (slika 4.2.) i više-prema-više (slika 4.3.).

Odnos jedan-na-jedan postoji kada je jedna instanca jednog objekta povezana s jednom instancom drugog. Odnos jedan na jedan je označen strelicama ← ili →.

Vodi

Rice. 4.1. Primjer odnosa ʼʼjedan-na-jedanʼʼ.

Odnos jedan prema više postoji kada je jedna instanca prvog objekta povezana s više od jedne instance drugog objekta, ali je svaka instanca drugog objekta povezana samo s jednom instancom prvog. Takav odnos je predstavljen dvostrukom strelicom →→.

Sastoji se od

Rice. 4 . 2. Primjer odnosa jedan-prema-više.

Odnos više-prema-više postoji kada je svaka instanca prvog objekta povezana s jednim ili više veliki iznos instance drugog, a svaka instanca drugog je povezana s jednom ili više instanci prve. Ova vrsta veze je predstavljena dvostranom strelicom ↔.

Studiranje

Rice. 4.3 . Primjer odnosa ʼʼmnogo-prema-višeʼʼ.

Pored višestrukosti, veze se mogu podijeliti na bezuslovne i uslovne. Svaka instanca objekta učestvuje u bezuslovnom odnosu. Ne učestvuju sve instance objekta u uslovnom odnosu. Komunikacija treba da bude uslovna i na jednoj i na obe strane.

Sve veze u informacijskom modelu zahtijevaju opis, ĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ, u najmanju ruku, uključuje:

‣‣‣ identifikator veze;

‣‣‣ tip veze (njegov pluralitet i uslovljenost).

Elementarne veze su sastavni dijelovi strukture veza. Bezuslovni niz odnosa jedan-na-jedan se obično naziva strukturom tipa reda i grafički je prikazan na Sl.4.4.a. Generalizacija strukture tipa reda je ciklična struktura prikazana na sl. 4.4.b.

Veoma važnu ulogu igra drvo informacioni model, što je jedan od najčešćih tipova klasifikacijskih struktura.
Hostirano na ref.rf
Odnos stabla je bezuslovni odnos jedan prema više i grafički je prikazan na Sl. 4.4. in . Karakteristika ove strukture je da svaki objekat ne može imati više od jednog pretka, proizvoljan broj potomaka. Objekt koji nema djece naziva se lisnatim objektom. Hijerarhijsko stablo počinje jednim objektom, koji se naziva korijenski objekt. Veoma je važno da svaki objekat mora imati svoje jedinstveno ime ili identifikator.
Hostirano na ref.rf
Ova komunikacijska struktura se još naziva i hijerarhijska. Na sl. 4.4. in . pravougaonik R je osnovni objekat. Objekti B1,. . ., B8 su list. Hijerarhijski model je prilično zgodan za predstavljanje predmetnih područja, budući da su hijerarhijski odnosi prilično uobičajeni između entiteta iz stvarnog svijeta. Ali hijerarhijski model ne podržava odnose mnogo-prema-više kada su mnogi objekti jednog tipa povezani sa mnogim objektima drugog tipa. Pretpostavimo da želite da izgradite model odnosa između skupa nastavnika i skupa predmeta. Hijerarhijska struktura stabla nije prikladna za modeliranje takvih odnosa.

ALI

ali) . . .

A2 [email protected]@

Sl.4.4. Informacijski modeli kao što su ʼʼqueueʼʼ (a), ʼʼcycleʼʼ (b), ʼʼtreeʼʼ (c).

Infološki model (informaciono-logički model)- ljudski orijentisan i DBMS nezavisan model domena koji definiše populacije informacionih objekata, njihove atribute i odnose između objekata, dinamiku promjena u predmetnom području, kao i prirodu informacijskih potreba korisnika. Infološki model predmetnog područja može se opisati modelom "entitet-odnos" (Chenov model), koji se zasniva na podjeli stvarnog svijeta na zasebne prepoznatljive entitete koji su međusobno u određenim odnosima, a obje kategorije - suština i odnos se pretpostavljaju kao primarni, neodređeni pojmovi.

Svrha infološkog modeliranja

pružajući najprirodnije načine da osoba prikupi i predstavi informacije koje bi trebalo da budu pohranjene kreirana baza podaci. Stoga pokušavaju izgraditi infološki model podataka po analogiji s prirodnim jezikom (potonji se ne može koristiti u čista forma zbog složenosti kompjuterska obrada tekstovi i dvosmislenost bilo kojeg prirodnog jezika). Glavni konstruktivni elementi infoloških modela su entiteti, odnosi između njih i njihova svojstva (atributi).

Osnovni koncepti

Essence- bilo koji objekt koji se može razlikovati (objekat koji možemo razlikovati od drugog), informacije o kojima se moraju pohraniti u bazi podataka. Entiteti mogu biti ljudi, mjesta, avioni, letovi, ukusi, boje itd. Neophodno je razlikovati koncepte kao što su tip entiteta i instanca entiteta. Koncept tipa entiteta odnosi se na skup homogenih osoba, objekata, događaja ili ideja koji djeluju kao cjelina. Instanca entiteta se odnosi na određenu stvar u skupu. Na primjer, tip entiteta može biti GRAD, a instanca može biti Moskva, Kijev itd.
Atribut- imenovana karakteristika entiteta. Njegovo ime mora biti jedinstveno za određeni tip entiteta, ali može biti isto za različite tipove entiteta (na primjer, BOJA se može definirati za mnoge entitete: DOG, CAR, SMOKE, itd.). Atributi se koriste da definišu koje informacije treba prikupiti o entitetu. Primjeri atributa za CAR entitet su VRSTA, MARKA, REGISTRACIJSKA PLOČICA, BOJA itd. I ovdje postoji razlika između tipa i instance. Tip atributa COLOR ima mnogo instanci ili vrijednosti: Crvena, Plava, Banana, Bijela noć, itd., međutim, svakoj instanci entiteta je dodijeljena samo jedna vrijednost atributa.

Ne postoji apsolutna razlika između tipova entiteta i atributa. Atribut je takav samo u vezi sa tipom entiteta. U drugom kontekstu, atribut može djelovati kao samostalni entitet. Na primjer, za fabriku automobila, boja je samo atribut proizvoda, dok je za fabriku boja boja tip entiteta.

Ključ – minimalni set atribute, prema čijim vrijednostima možete jedinstveno pronaći traženu instancu entiteta. Minimalnost znači da izuzimanje iz skupa bilo kojeg atributa ne dozvoljava da se entitet identifikuje od strane preostalih. Za entitet Rasporeda, ključ je atribut Flight_number ili skup: Departure_point, Departure_time i Destination_point (pod pretpostavkom da jedan avion polazi od tačke do tačke).

Veza- udruženje dva ili više subjekata. Ako je svrha baze podataka samo pohranjivanje zasebnih, nepovezanih podataka, onda bi njena struktura mogla biti vrlo jednostavna. Međutim, jedan od glavnih zahtjeva za organizaciju baze podataka je pružanje mogućnosti pronalaženja nekih entiteta po vrijednostima drugih, za što je potrebno uspostaviti određene odnose među njima. A pošto prave baze podataka često sadrže stotine ili čak hiljade entiteta, teoretski se između njih može uspostaviti više od milion odnosa. Prisustvo takvog mnoštva veza određuje složenost infoloških modela.

Zahtjevi za infološki model

Adekvatan, prikaz predmetne oblasti
Sprečavanje dvosmislenog tumačenja modela
Jasna definicija modeliranog predmetnog područja (kraj modela)
Lako proširivo, omogućava unos novih podataka bez promjene prethodno definiranih, isto vrijedi i za brisanje podataka
Mogućnost sastavljanja i dekompozicije modela zbog velike dimenzije realnih infoloških modela
Laka percepcija od strane različitih kategorija korisnika; poželjno je da infološki model gradi (ili barem učestvuje u njegovom kreiranju) stručnjak iz ove oblasti, a ne samo dizajner sistema za mašinsku obradu podataka
Primjenjivost jezika specifikacije modela za ručne i kompjuterski potpomognuto projektovanje informacioni sistemi

Komponente infološkog modela

Opis objekata i odnosa između njih, nazvan ER model (skraćenica za model entitet-odnos)
Opis potreba korisnika za informacijama
Algoritamski odnosi atributa
Jezički odnosi zbog karakteristika zastupljenosti predmetnog područja u jezičkom okruženju
Ograničenja integriteta

Izgradnja modela "Objekat - svojstvo - relacija".

Klase objekata

U predmetnoj oblasti, u procesu njenog ispitivanja i analize, klase objekata. Klasa objekata je kolekcija objekata koji imaju isti skup svojstava. Na primjer, ako univerzitet posmatramo kao predmetno područje, onda se u njemu mogu razlikovati sljedeće klase objekata: studenti, nastavnici, učionice, itd. Objekti mogu biti stvarni, kao što je gore navedeno, ili mogu biti apstraktni, kao npr. predmeti koje učenici proučavaju.

Kada se reflektuje u informacionom sistemu, svaki objekat je predstavljen svojim identifikatorom, koji razlikuje jedan objekat klase od drugog, a svaka klasa objekata je predstavljena imenom ove klase. Dakle, za objekte klase "PROUČENI PREDMETI", identifikator svakog objekta će biti "NAZIV PREDMETA". Identifikator mora biti jedinstven.

Svaki objekat ima određeni skup svojstava. Za objekte iste klase, skup ovih svojstava je isti, a njihove vrijednosti se, naravno, mogu razlikovati. Na primjer, za objekte klase STUDENT, takav skup svojstava koji opisuju objekte klase može biti “GODINA ROĐENJA”, “SEX” itd.

Prilikom opisa predmetnog područja potrebno je prikazati svaku od postojećih klasa objekata i skup svojstava fiksiranih za objekte ovu klasu.

Koristićemo sljedeću notaciju za prikaz objekata i njihovih svojstava.

Svaka klasa objekata u info logički model dodeljeno jedinstveno ime. Naziv klase objekata je imenička fraza (imenica koja može imati pridjeve i prijedloge). Ako se ime sastoji od nekoliko riječi, onda je poželjno da imenica bude na prvom mjestu. Imenica se mora koristiti u jednini, a ne u plural. Stoga je za klasu objekata "STUDIRANE DISCIPLINE" koja je gore razmatrana, bolje je dati naziv "DISCIPLINE STUDYED". Ako se različita imena tradicionalno koriste u predmetnoj oblasti za označavanje bilo koje klase objekata (tj. postoji sinonimija), onda ih sve treba zabilježiti pri opisu sistema, tada se jedan od njih bira kao glavni, a samo on trebao bi se koristiti u budućnosti u ILM-u. Pored naziva klase objekta, ILM može koristiti svoju oznaku kratkog koda.

Prilikom izgradnje infološkog modela poželjno je dati verbalnu interpretaciju svakog entiteta, posebno ako je moguća dvosmislena interpretacija pojma.

Odnosi između objekta i njegovih svojstava

Prilikom opisivanja predmetne oblasti potrebno je odraziti odnos između objekta i svojstava koja ga karakterišu. Ovo je jednostavno prikazano kao linija koja povezuje oznaku objekta i njegovih svojstava.

Odnos između objekta i njegovog svojstva može biti različit. Objekt može imati samo jednu vrijednost nekog svojstva. Na primjer, svaka osoba može imati samo jedan datum rođenja. Nazovimo ova svojstva single. Za druga svojstva, moguće je da isti objekt ima više vrijednosti u isto vrijeme. Neka se, na primjer, pri opisu "ZAPOSLENI" fiksira kao njegovo svojstvo "STRANI JEZIK", koji on zna. Budući da zaposlenik može znati nekoliko strani jezici, tada ćemo nazvati ovo svojstvo višestruko. Kada prikazujemo odnos između objekta i njegovih svojstava, koristićemo jednu strelicu za pojedinačna svojstva i dvostruku strelicu za više svojstava.

Također, neka svojstva su trajna, njihova vrijednost se ne može promijeniti tokom vremena. Nazovimo ova svojstva statički, a ona svojstva čija se vrijednost može mijenjati tokom vremena, pozvat ćemo dinamičan.

Druga karakteristika veze između objekta i njegovog svojstva je da li je ovo svojstvo prisutno u svim objektima date klase ili odsutno u nekim objektima. Na primjer, pojedini zaposlenici mogu imati svojstvo DEGREE, dok drugi objekti ove klase možda nemaju specificirano svojstvo. Nazovimo takva svojstva uslovnim.

Kada prikazujemo vezu uslovnog svojstva sa objektom, koristićemo tačkasta linija, a za označavanje dinamičkih i statičkih svojstava koristit ćemo slova D i S iznad odgovarajuće linije.

Ponekad je korisno uvesti koncept "kompozitnog svojstva" u infološki model. Primjeri takvih nekretnina su "ADRESA" koja se sastoji od "GRAD", "ULICA", "KUĆA" i "STAN" i "DATUM ROĐENJA" koji se sastoji od "DAN", "MJESEC" i "GODINA". U ILM-u koristimo kvadrat za označavanje kompozitnog svojstva, iz kojeg izlaze linije, povezujući ga sa oznakama njegovih sastavnih elemenata.

Veze između objekata

Pored veze između objekta i njegovih svojstava, infološki model fiksira veze između objekata različitih klasa. Postoje veze kao što su:

“jedan na jedan” (1:1): u svakom trenutku, svaki predstavnik (instanca) entiteta A odgovara 1 ili 0 predstavnika entiteta B:

Student ne može „zaraditi“ stipendiju, dobiti redovnu ili neku od uvećanih stipendija.

"jedan prema više" (1:M): jedan predstavnik entiteta A odgovara 0, 1 ili više predstavnika entiteta B.

Stan može biti prazan, u njemu može stanovati jedan ili više stanara.

"mnogo prema jednom" (M:1)

Ponekad se ove vrste veza nazivaju stepenom veze. Pored stepena povezanosti u infološkom modelu, da bi se okarakterisala povezanost između različitih entiteta, potrebno je naznačiti i tzv. „klasu članstva“, koja pokazuje da li se objekat ove klase može povezati sa bilo kojim objektom. druge klase. Klasa članstva entiteta mora biti obavezna ili opciona.

Hajde da objasnimo šta je rečeno konkretnim primjerima. Kao što je već spomenuto, infološki model nije izgrađen za jedan objekt, već prikazuje klase objekata i odnose između njih. Odgovarajući dijagram koji ovo prikazuje naziva se dijagram tipa ER (ovaj naziv je zbog činjenice da je na engleskom riječ "entitet" napisana "Entity", a odnos - "Relationship"). Međutim, ponekad se, pored dijagrama tipa ER, koriste i dijagrami ER instance.

Pretpostavimo da infološki model prikazuje odnos između dvije klase objekata: "LIČNOST" i "STRANI JEZIK". -

Pretpostavimo da je predmetna oblast pogon, čiji neki zaposleni znaju strani jezik, ali niko od njih ne govori više od jednog jezika. Naravno, postoji mnogo jezika koje niko od zaposlenih ne govori, a takođe i da neki od zaposlenih govore isti strani jezik.

Pretpostavimo dalje da je predmetno područje institut, a objekat LIČNOST prikazuje kandidate koji ulaze u ovaj institut. Svaki od kandidata mora tečno govoriti strani jezik, ali niko ne govori više od jednog jezika.

I u prvom iu drugom razmatranom slučaju, odnos M:1 se posmatra između entiteta. Na dijagramu je to prikazano sa strane objekta "PERSONALITY" dvostrukom strelicom, a sa strane objekta "FORGIN LANGUAGE" - jednom strelicom na liniji koja prikazuje odnos između ovih entiteta.

Razlika u razmatranim situacijama je u tome što je u prvom slučaju klasa članstva opciona za oba entiteta, au drugom slučaju, za entitet "LIČNOST", klasa članstva je obavezna. Na dijagramu je to prikazano tačkom u pravougaoniku koja odgovara objektu "PERSONALITY".

Neka predmetna oblast bude ista kao u prethodnom slučaju, ali postoje situacije da neki kandidati znaju više stranih jezika. U ovom slučaju, odnos između objekata će biti tipa M:M.

Pretpostavimo da je predmetna oblast određeni lingvistički institut, u kojem svaki od zaposlenih nužno zna nekoliko stranih jezika, a za svaki od jezika poznatih nauci u ovom institutu postoji barem jedan specijalista koji ga poznaje.

U ovom slučaju, odnos između objekata "biće M:M, a klasa članstva oba entiteta je obavezna".

Jednostavni i složeni objekti

Objekt se naziva jednostavnim ako se smatra nedjeljivim. Složeni objekat je kombinacija drugih objekata, jednostavnih ili složenih, takođe prikazanih u informacionom sistemu. Koncept "jednostavnog" i "složenog" objekta je relativan. U jednom razmatranju, objekat se može smatrati jednostavnim, au drugom, isti objekat se može smatrati složenim. Na primjer, objekat „stolica“ u podsistemu računovodstva materijalnih sredstava će se smatrati jednostavnim objektom, a za preduzeće za proizvodnju stolica to će biti kompozitni objekat (uključujući „noge“, „leđa“, „sjedalo“ itd. .).

Postoji nekoliko varijanti složeni objekti: složeni objekti, generalizirani objekti i agregirani objekti.

Kompozitni objekat odgovara prikazu odnosa " cijeli - dio". Primjeri kompozitnih objekata su ČVOROVI - DETALJI, RAZRED - UČENICI, itd.

Za prikaz složenih objekata u infološkom modelu obično se ne koriste posebne konvencije. Odnos između kompozita i njegovih konstitutivnih objekata prikazan je na isti način kao što je gore opisano. Štoviše, priroda veze također može biti različita: na primjer, „DETALJI“ i „ČVOROVI“ su međusobno povezani odnosom tipa M: M, a „GRUPA“ i „STUDENTI“ - odnosom 1: M .

Generalizirani objekt odražava postojanje odnosa "rod-vrsta" između objekata predmetnog područja. Na primjer, objekti STUDENT, ŠKOLARI, POSLEDIPLOMSKI STUDENT, STUDENT TEHNIČKE KOMPANIJE čine generalizovani objekat STUDENTI. Objekti koji čine generalizirani objekt nazivaju se njegovim kategorijama.

I "generički" objekat i objekat "vrste" mogu imati određeni skup svojstava. Štaviše, posmatra se takozvano nasljeđivanje svojstava, tj. objekt "vrste" ima sva svojstva koja ima "generički" objekat, plus svojstva koja su inherentna samo objektima ovog tipa.

Agregirani objekti obično odgovaraju nekom procesu u koji su "uključeni" drugi objekti. Na primjer, agregatni objekat "SUPPLY" kombinuje objekte "SUPPLIER", koji isporučuje proizvode, "CONSUMER", koji prima ove proizvode, kao i same isporučene "PROIZVODE". Neobičan objekt je DATUM ISPORUKE. Agregirani objekt može, poput jednostavnog objekta, imati svojstva koja ga karakteriziraju. U primjeru koji se razmatra, takvo svojstvo može biti veličina isporuke.

Poređenje metoda za izgradnju ER modela

ER modeli se vrlo široko koriste u praksi dizajna baza podataka. Osim toga, koriste se u ručnom i automatiziranom dizajnu. Tehnike grafički prikaz ER modeli se malo razlikuju različiti sistemi automatizacije dizajna iu raznim literarnim izvorima.

Zatim ćemo razmotriti karakteristike reprezentacije ER-modela u tri najveća poznatim sistemima automatizacija dizajna (CASE-sistemi): Prokit * WORKBENCH, Desing / IDEF i CASE ORACLE, kao i u nekim literarnim izvorima.

Postoji nekoliko kategorija razlika u prikazu ER modela.

1. Beznačajne razlike povezane sa upotrebom različitih simbola za prikaz istih entiteta. Dakle, za označavanje objekta, pravokutnika, blokova sa zaobljeni uglovi, ovali itd.

Sljedeći skup razlika se odnosi na način prikazivanja veza između objekata i postavljanje imena veza. Dakle, u nekim metodama za prikazivanje veze u linijskom konektoru koji prikazuje ovu vezu, predlaže se da se prikaže romb i upiše naziv veze unutar njega ili pored njega (Chenov model). Budući da su veze dvosmjerne, naziv veze će se mijenjati ovisno s koje strane se gleda. Stoga se često predlaže da se u ILM-u naznače oba ova imena (na primjer, u CASE sistemi ORACLE, Prokit). Štaviše, da bi se razjasnilo na koji od pravaca komunikacije se koji naziv odnosi, prihvaćeni su određeni dogovori o tome kako se ta imena postavljaju na dijagrame. Na primjer, na vrhu linije, nazivi mjesta koji se odnose na lijevu stranu veze, a ispod linije - na desnu. Postojanje takvih veliki broj oznake i potpisi zatrpavaju model. Osim toga, samo imenovanje često predstavlja određene poteškoće, što povećava složenost infološkog modeliranja. Stoga, u slučajevima kada to ne dovodi do nejasnoća i nejasnoća, ako sistem to dozvoljava, može se preporučiti da se za linkove ne koriste posebne oznake i nazivi.

Različite konvencije se također koriste za prikaz tipa veze (1:1, 1: M, M: M). Neki sistemi za automatizaciju dizajna, kao što je Prokit, daju korisniku mogućnost da izabere između niza mogućih oznaka koje mu se sviđaju ili su mu poznatije. U ovom sistemu, sljedeće konvencije se mogu koristiti za označavanje tipa odnosa između objekata.

Različite konvencije se također koriste za prikaz obaveznog uključivanja objekata u odnos („klasa članstva/članstva“). Dakle, u CASE ORACLE, klasa članstva se prenosi na sljedeći način; na strani odnosa s kojom element ne mora nužno ući u odnos, koristi se isprekidana linija, a gdje je članstvo obavezno, - puna linija. S obzirom na klasu članstva, mogući su tipovi odnosa prikazani na slici.

Notacija koja se koristi u CASE ORACLE je prikladnija, jer ako objekat učestvuje u u velikom broju veze, tada postaje nezgodno postavljati dodatne pravougaonike sa tačkama na slici.

U Desing IDEF-u, priroda veze je prikazana kao što je prikazano na slici.

2. Razlike, takođe vezane za način prikazivanja određenih situacija, ali značajnije, dovode do razlika u samim modelima. Na primjer, u 3RACLE sistemu, generalizirani objekt je prikazan "ugrađivanjem" blokova koji označavaju objekte "vrste" unutar bloka koji prikazuje "generički" objekat. Na slici je prikazana slika objekta "PERSONALITY", o kojoj je gore diskutovano, u konvencijama koje se koriste u CASE ORACLE.

Kao što slijedi iz poređenja slika, slika generaliziranih objekata u upoređenim metodama razlikuje se ne samo u obliku prezentacije. Dakle, ako je predmet klasificiran prema različitim karakteristikama, onda kada se koristi prva od razmatranih metoda prikazivanja generaliziranih objekata, jasno je vidljivo na osnovu čega se klasifikacija provodi. Druga metoda slike to ne pruža. Drugim riječima, metoda prikazivanja generaliziranih objekata predložena na početku poglavlja je semantički značajnija i informativnija.

Slika prikazuje isti generalizovani objekat PERSONALITY koji koristi sintaksu IDEF1X sistema. Po svojoj semantici, ovaj način predstavljanja je bliži onom koji smo mi predložili. osnovni način ILM slike. Razlika je u tome što entiteti kategorije i "opći" entiteti u IDEF1X koriste istu notaciju -

3. Pored razlike u imidžu pojedinih entiteta, u teoriji infološkog modeliranja postoji neslaganje u terminologiji koja se koristi. Na primjer, u CASE ORACLE, generički objekt se naziva supertip (syper-type), a objekt vrste naziva se podtip (pod-tip). Mnogo je takvih razlika u terminologiji, ali to nam sada nije cilj.

4. Sljedeći raspon razlika je povezan sa prostornom slikom određenih komponenti ILM-a. Na primjer, svojstva objekata se ponekad ne prikazuju na istom dijagramu kao objekti i odnosi između njih, a njihovi opisi se izvode zasebno. Često se „ispisivanje imovine prikazuje u tabelarnom ili drugom analitičkom obliku, a ne u grafičkom obliku.

ILM čak i za malu i jednostavnu predmetnu oblast uključuje opis značajnog broja komponenti i odnosa između njih. Ovo otvara pitanje vidljivosti. opšta šema. Ovaj problem se rješava na različite načine ručnom i automatiziranom konstrukcijom infološkog modela. U automatizovanim sistemima, najčešće ugrađenim pojedinačna slika Koriste se ER-modeli i tehnika skaliranja, kada se smanjenjem ili povećanjem razmjera slike na ekranu može vidjeti i cijela šema i njen zasebni fragment.

Različiti trikovi se također koriste za smanjenje broja presjeka linija u dijagramu. Dakle, u sistemu Prokit, za ove svrhe, dozvoljeno je duplirati sliku objekta i postaviti ovaj duplikat pored objekta sa kojim se mora povezati. Kako bi se pokazalo da ovo nije novi objekt, koristi se neka vrsta simbola, na primjer, ugao je precrtan za odgovarajuće blokove.

Kod ručnog dizajna obično nije moguće prikazati cijeli model ER u obliku jednog dijagrama. U ovom slučaju možemo preporučiti sljedeću tehniku: prikazati i opisati svaki objekt nezavisno, dodijeliti svaki objekt kratki kod. Koristeći ove oznake koda, za svaki objekat naznačite njegove veze sa drugim objektima.

5. Neke funkcije dostupne u nekim sistemima ili metode nisu dostupne u drugim. U ovim slučajevima to je moguće razne opcije: a) za prikaz situacije koriste se mogućnosti koje pruža model, ali to zahtijeva korištenje određenih tehnika, često pomalo umjetnih, za njihovu prezentaciju; b) situacija jednostavno nije prikazana u modelu.

Na primjer, u mnogim sistemima infološkog modeliranja pretpostavlja se da svojstva objekta mogu biti samo pojedinačna. U ovom slučaju, svako višestruko svojstvo treba biti predstavljeno kao nezavisni objekt i odnos između ovog novouvedenog objekta i originalnog objekta treba biti prikazan.

U IDEF-u svojstva objekta mogu biti samo singularna i uvijek definirana (ne uvjetna). Ako svojstvo može nedostajati za neke objekte, onda se moraju razlikovati odvojeni entiteti, na primjer ZAPOSLENI sa atributom PLATA i RADNIK PO SATU, koji nema takav atribut. To će dovesti do potrebe za odabirom velikog broja objekata i veza u ILM-u, kako bi se smanjila vidljivost modela. Na primjer, pojedinačne instance objekta PERSONALITY mogu, ali ne moraju imati akademski naziv, akademski stepen, godinu diplomiranja i mnoge druge karakteristike. Za svaki od ovih znakova morat će se razlikovati podklase.

Neke metodologije ne uvode agregirani objekt kao nezavisnu kategoriju. U ovom slučaju, agregirani objekt je prikazan kao jednostavan, a korisnik prvo mora odrediti njegov identifikator i svojstva. Ako model dozvoljava sliku samo binarnih veza, tada dizajner mora konvertovati n-arnu vezu u skup binarnih veza.

Pored naznačenih poteškoća u određivanju identifikatora agregiranog entiteta, problemi se mogu pojaviti pri prelasku sa HLM-a na datalogički model.

Opcija kada se situacija ne može odraziti na HLM može se ilustrovati sljedećim: ako tehnika izgradnje modela ne uključuje fiksiranje klase članstva u vezi, tada će se ove informacije jednostavno izgubiti.

U nekim CASE sistemima, postoji situacija u kojoj je neka konstrukcija dozvoljena u sistemu kao međuproizvod. Na primjer, u IDEF i CASE ORACLE, relacija M:M je dozvoljena kao nespecifična relacija. Njegovo prisustvo je dozvoljeno u ranim fazama razvoja projekta, au budućnosti se mora zamijeniti posebnim odnosom kroz uvođenje trećeg subjekta. Ovo je nedostatak sistema, budući da, prvo, svi DBMS-ovi ne zahtijevaju takvu transformaciju (neki sistemi eksplicitno podržavaju M:M odnos), i, drugo, ako je takva transformacija potrebna, mogla bi se izvršiti od strane dizajna. sistem automatizacije.automatski u fazi datalogičkog projektovanja. Čak i ako se vrši "ručno" projektovanje, tada navedenu transformaciju treba da izvrši projektant u fazi datalogičkog projektovanja, a ne pri opisu predmetne oblasti. Dodatno, sa razmatranom transformacijom u fazi infološkog dizajna, uvodi IDEF nova kategorija entiteti - entiteti ukrštanja ili asocijativni entiteti. Uvođenje novih entiteta podrazumijeva uvođenje u ILM i dodatne veze. Sve ovo, zajedno, komplikuje ionako težak zadatak infološkog dizajna.

U predmetnom području mogu postojati entiteti čiji identifikatori zavise od identifikatora nekog drugog objekta. Na primjer, ako su parcele u pogonu numerirane unutar radnje, tada će ID partije biti složen, uključujući šifru radnje i šifru partije. U infološkom modelu, možete se ograničiti na specificiranje ovog složenog identifikatora. Neke metode izgradnje ER-modela (na primjer, IDEFIX metodologija, Prokit) predviđaju uvođenje posebnih tipova entiteta i posebnih tipova odnosa za prikaz takvih situacija. Dakle, u IDEF-u, entitet, za čiju identifikaciju je potrebno razmotriti njegov odnos sa drugim entitetima; naziva se entitet ovisan o ID-u i koristi okvir sa zaobljenim uglovima da ga predstavlja. Za sliku entiteta nezavisnog od identiteta koristi se pravougaonik. Za povezivanje objekata, od kojih je jedan potreban za potpunu identifikaciju drugog, uvodi se koncept identifikacionog odnosa. Takođe ima svoj simbol. IDEF koristi punu liniju za identifikacioni odnos i isprekidanu liniju za odnos koji ne identifikuje.

6. Kao što je gore navedeno kada se razmatraju principi infološkog modeliranja, koncepti "objekta", "svojine", "odnosa" su relativni. Dakle, u osnovnom infološkom modelu koji smo predložili razlikuju se različite vrste objekata: jednostavni, kompozitni, agregirani, generalizirani. U nekim sistemima, kao što je IDEF, ne postoji takva klasifikacija objekata, već se koristi neka vrsta odnosa.

Oba pristupa imaju pravo na postojanje. Ne postoji fundamentalna razlika koja povlači za sobom neke značajne posljedice u upoređenim pristupima.

2. 2. KONSTRUKCIJA MODELA “OBJEKAT – SVOJINA – VEZA”

Za opisivanje ILM-a koriste se oba jezika analitičkog (deskriptivnog) tipa, a u budućnosti se koriste grafička sredstva. grafički način prikazujući model “odnos-svojstvo-odnos”. U predmetnoj oblasti, u procesu njenog ispitivanja i analize, izdvajaju se klase objekata. klasa objekata naziva skup objekata koji imaju isti skup svojstava. Na primjer, ako univerzitet posmatramo kao predmetno područje, onda se u njemu mogu razlikovati sljedeće klase objekata: studenti, nastavnici, učionice, itd. Objekti mogu biti stvarni, kao što je gore navedeno, ili mogu biti apstraktni, kao npr. predmeti koje učenici proučavaju.

Kada se reflektuje u informacionom sistemu, svaki objekat je predstavljen svojim identifikatorom, koji razlikuje jedan objekat klase od drugog, a svaka klasa objekata je predstavljena imenom ove klase. Dakle, za objekte klase „PROUČENI PREDMETI“, identifikator svakog objekta će biti „NAZIV PREDMETA“. Identifikator mora biti jedinstven.

Svaki objekat ima određeni skup svojstava. Za objekte iste klase, skup ovih svojstava je isti, a njihove vrijednosti se, naravno, mogu razlikovati. Na primjer, za objekte klase “STUDENT”, takav skup svojstava koji opisuju objekte klase može biti “GODINA ROĐENJA”, “SEX” itd.

Prilikom opisivanja predmetne oblasti potrebno je prikazati svaku od postojećih klasa objekata i skup svojstava fiksiranih za objekte ove klase.

Za prikaz objekata i njihovih svojstava koristićemo sljedeće oznake (slika 2. 3).

Nekretnina

Rice. 2.3 Označavanje objekata i njihovih svojstava

Svaka klasa karakteristika u infološkom modelu ima jedinstveno ime.

Prilikom izgradnje infološkog modela poželjno je dati verbalnu interpretaciju svakog entiteta, posebno ako je moguća dvosmislena interpretacija pojma.

Rice. 2.4 Slika odnosa "objekat - svojina".

Odnos između objekta i njegovog svojstva može biti različit. Objekt može imati samo jednu vrijednost nekog svojstva. Na primjer, svaka osoba može imati samo jedan datum rođenja. Nazovimo ova svojstva single. Za druga svojstva, moguće je da isti objekt ima više vrijednosti u isto vrijeme. Neka se, na primjer, kada se opisuje “ZAPOSLENI”, kao njegovo vlasništvo fiksira “STRANI JEZIK”, koji on poznaje. Pošto zaposleni može da zna više stranih jezika, nazvaćemo ovu imovinu višestruko. Kada prikazujemo odnos između objekta i njegovih svojstava, koristićemo jednu strelicu za pojedinačna svojstva i dvostruku strelicu za više svojstava.

Također, neka svojstva su trajna, njihova vrijednost se ne može promijeniti tokom vremena. Nazovimo ova svojstva statično, a ta svojstva, čija se vrijednost može mijenjati tokom vremena, nazvat ćemo dinamičan.

Druga karakteristika odnosa između objekta i njegovog svojstva je da li je ovo svojstvo prisutno u svim objektima date klase ili odsutno u nekim objektima. Na primjer, za pojedinačne zaposlenike može se pojaviti svojstvo “ADD”, a drugi objekti ove klase možda neće imati specificirano svojstvo. Nazovimo ova svojstva uslovno.

Kada prikazujemo vezu uslovnog svojstva sa objektom, koristićemo isprekidanu liniju, a za označavanje dinamičkih i statičkih svojstava koristićemo slova D i S iznad odgovarajuće linije.

Ponekad je u infološki model korisno uvesti koncept "kompozitna svojina". Primjeri takvih svojstava su “ADRESA”, koja se sastoji od “GRAD”, “ULICA”, “KUĆA” i “STAN”, i “DATUM ROĐENJA”, koji se sastoji od “DAN”, “MJESEC” i “GODINA”. U ILM-u koristimo kvadrat za označavanje kompozitnog svojstva, iz kojeg izlaze linije, povezujući ga sa oznakama njegovih sastavnih elemenata (slika 2. 4).

Infološki model ne prikazuje pojedinačne instance objekata, već klase objekata. Kada je oznaka objekta prikazana u ILM-u, jasno je da je riječ o klasi objekata koji imaju opisana svojstva. Stoga je u infološkom modelu u većini slučajeva moguće i ne uvesti eksplicitno oznaku za klasu objekata. Eksplicitno predstavljanje klase objekata neophodno je samo ako softver za ovu klasu objekata fiksira ne samo karakteristike koje se odnose na pojedinačne objekte ove klase, već i neke integralne karakteristike koje se odnose na celu klasu u celini. Na primjer, ako je za klasu objekata „ZAPOSLENI U PREDUZEĆU” fiksirana ne samo starost svakog zaposlenog, već i prosječna starost svih zaposlenih, onda je u infološkom modelu potrebno odraziti ne samo objekat „ZAPOSLENI “, ali i klasu objekata “ZAPOSLENI”. Za prikaz klase objekata možete koristiti neku specifičnu oznaku ili istu onu koja se koristi za objekte (slika 2. 5).

Rice. 2.5 Slika klase objekata i integralne karakteristike klase.

Pored veze između objekta i njegovih svojstava, infološki model fiksira veze između objekata različitih klasa. Postoje veze kao što su "jedan na jedan" (1:1), "jedan prema mnogo" (1:M), "mnogo prema mnogo" (M:M). Ponekad se ove vrste veza nazivaju stepenom veze.

Pored stepena povezanosti u infološkom modelu, da bi se okarakterisala povezanost između različitih entiteta, koristi se i tzv. "članska klasa", koji pokazuje da li se objekat ove klase može povezati sa bilo kojim objektom druge klase. Klasa članstva entiteta mora biti obavezna ili opciona.

Pojasnimo ono što je rečeno na konkretnim primjerima. Kao što je već spomenuto, infološki model nije izgrađen za jedan objekt, već prikazuje klase objekata i odnose između njih. Odgovarajući dijagram koji ovo prikazuje naziva se dijagram tipa ER (ovaj naziv je zbog činjenice da je na engleskom riječ "entitet" napisana "entitet", a odnos je "odnos"). Međutim, ponekad se, pored dijagrama tipa ER, koriste i dijagrami ER instance.

Pretpostavimo da infološki model prikazuje odnos između dvije klase objekata: "ZAPOSLENI" i " STRANI JEZIK".

c1. .i1

c2. .i2

c3. .i3

c4. .i4

c5. .i5

c6. .i6

c7. .i7

Rice. 2.6 Dijagram ER - instance

U ovom slučaju, dijagram ER instanci će izgledati kao onaj prikazan na Sl. 2.6, a dijagram tipa ER je kao na sl. 2.7.

Rice. 2. 7. Dijagram E - R tipova

Pretpostavimo dalje da je predmetno područje institut, a objekat “LIČNOST” prikazuje kandidate koji ulaze u ovaj institut. Svaki od kandidata mora tečno govoriti strani jezik, ali niko ne govori više od jednog jezika (Sl. 2. 8). U ovom slučaju, dijagram ER instanci će izgledati kao onaj prikazan na Sl. 2.8, a dijagram tipa ER je kao na sl. 2.9.

Jezik ličnosti

l1 i1

l2 i2

l3 i3

l4 i4

l5 i5

l6 i6

l7 i7

I u prvom iu drugom razmatranom slučaju, relacija M se posmatra između entiteta: 1. Na dijagramu je to prikazano sa strane objekta „LIČNOST“ dvostrukom strelicom, a sa strane objekta “Strani jezik” - jednom strelicom na liniji koja prikazuje vezu između entiteta podataka.

Razlika u razmatranim situacijama je u tome što je u prvom slučaju klasa članstva opciona za oba entiteta, au drugom slučaju, za entitet „LIČNOST“, klasa članstva je obavezna. Na dijagramu (sl. 2. 9), to je prikazano tačkom u pravougaoniku koja odgovara objektu “PERSONALITY”.

Neka predmetna oblast bude ista kao u prethodnom slučaju, ali postoje situacije da neki kandidati znaju više stranih jezika. U ovom slučaju, odnos između objekata će biti tipa M:M.

Za takvo predmetno područje, dijagram instance ER će izgledati kao onaj prikazan na Sl. 2.10, a dijagram tipa ER je kao na sl. 2.11.

Jezik ličnosti

l1 i1

l2 i2

l3 i3

l4 i4

l5 i5

l6 i6

l7 i7

Pretpostavimo da je predmetno područje određeni lingvistički institut, u kojem svaki i: zaposleni moraju znati nekoliko stranih jezika, a za svaki od jezika poznatih nauci u ovom institutu postoji barem jedan specijalista koji ga poznaje.

U ovom slučaju, odnos između objekata će biti M:M, a klasa članstva oba entiteta je obavezna.

(Može se dati primjer, ali suština je jasna).

Iznad smo razmatrali objekte bez upuštanja u njihovu složenost. U stvari, postoji nekoliko vrsta objekata.

Prije svega, to su jednostavni i složeni objekti. Objekt se zove jednostavno, ako se smatra nedjeljivim. Tesko objekat je kombinacija drugih objekata, jednostavnih ili složenih, takođe prikazanih u informacionom sistemu. Koncept “jednostavnog” i “složenog” objekta je relativan. U jednom razmatranju, objekat se može smatrati jednostavnim, au drugom, isti objekat se može smatrati složenim. Na primjer, objekat „stolica“ u računovodstvenom podsistemu materijalnih sredstava će se smatrati jednostavnim objektom, ali za preduzeće koje proizvodi stolice, to će biti kompozitni objekat (uključujući „noge“, „leđa“, „sjedalo“ itd. .).

Postoji nekoliko varijanti složenih objekata: složeni objekti, generalizirani objekti i agregirani objekti.

Kompozitni objekat odgovara mapiranju odnosa "cijeli dio". Primeri složenih objekata su SKLOP-DELOVI, RAZRED-UČENICI, itd.

Za prikaz složenih objekata u infološkom modelu obično se ne koriste posebne konvencije. Odnos između kompozita i njegovih konstitutivnih objekata prikazan je na isti način kao što je gore opisano. Štoviše, priroda veze također može biti različita: na primjer, „DETALJI“ i „ČVOROVI“ su međusobno povezani odnosom tipa M:M, a „GRUPA“ i „STUDENTI“ su povezani relacijom 1:M .

generički objekat odražava postojanje odnosa “rod-vrsta” između objekata predmetnog područja. Na primjer, objekti STUDENT, ŠKOLARI, POSLEDIPLOMSKI STUDENT, STUDENT TEHNIČKE KOMPANIJE čine generalizovani objekat STUDENTI. Objekti koji čine generalizirani objekt nazivaju se njegovim kategorijama.

Definicija odnosa rod – vrsta znači klasifikaciju objekata predmetnog područja prema određenim karakteristikama. Podklase se mogu razlikovati u infološkom modelu u eksplicitnom i implicitnom obliku. U prvom slučaju, kada grafička slika uvodi se posebna oznaka za potklasu. Na sl. 2. 14 prikazuje fragment infološkog modela, koji odražava generalizovani objekat „LIČNOST“ za više obrazovne ustanove. Za njega postoji nekoliko kategorija: NASTAVNIK, STUDENT, POSLEDIPLOMSKI STUDENT. Za označavanje podklase u šemi korišten je trokut.

Naravno, klasifikacija može biti višeslojna. Dakle, u primjeru koji se razmatra, generalizirani objekat “PERSON” može se podijeliti u dvije podklase: ZAPOSLENI i STUDENT. ZAPOSLENI se pak mogu svrstati na FAKULTET, UPRAVU itd.

Ličnost

Rice. 2.14 Slika generaliziranog objekta

Klase objekata koje se razlikuju u predmetnoj oblasti mogu biti i ukrštane i neukrštajuće. Za prikaz ove informacije u infološkom modelu, možete koristiti graf ukrštanja čiji vrhovi odgovaraju klasama (podklasama) objekata, a ivice povezuju par vrhova samo ako se odgovarajuće klase objekata ukrštaju. Možete koristiti ponderisani graf za prikaz stepena preseka. U ovom slučaju, težina vrha će označavati kardinalnost odgovarajućeg skupa objekata, a težina ivice će biti kardinalnost skupa koji je presjek skupova povezanih ovim rubom (slika 2.15).

Rice. 2.15 Grafikon raskrsnice

Grafikon raskrsnice sadrži dodatne informacije o predmetnoj oblasti i ne pripada klasi ER modela.

Agregirani objekti obično odgovaraju nekom procesu u koji su "uključeni" drugi objekti. Na primjer, agregirani objekat “SNABDEVANJE” kombinuje objekte “DOBAVLJAČ”, koji isporučuje proizvode, “POTROŠAČ” koji prima ove proizvode, kao i same isporučene “PROIZVODE”. Neobičan objekt je “DATUM ISPORUKE”. Agregirani objekt može, poput jednostavnog objekta, imati svojstva koja ga karakteriziraju. U primjeru koji se razmatra, takvo svojstvo može biti veličina isporuke.

Agregatni objekti se obično nazivaju verbalnim imenicama (npr. izdanje - izdanje, prodaja-prodaja itd.).

Rice. 2.16 Slika agregiranog objekta

Da bismo prikazali agregirani objekt u infološkom modelu, koristit ćemo sljedeće konvencije:

sam agregirani objekat će biti predstavljen rombom, pored kojeg je naznačeno ime odgovarajućeg objekta. Ovaj romb mora biti povezan sa simboli one objekte koji formiraju ovaj agregirani objekt. Svojstva agregiranog objekta se prikazuju na isti način kao za jednostavan objekat. Na pirinač. 2.16 prikazuje agregirani objekat “NABAVKA PROIZVODA”.

1. Osnovni pojmovi i pojmovi za temu
“INFORMACIONI MODEL JE OSNOV ZA IZGRADNJU
SISTEMI ZA UPRAVLJANJE BAZAMA PODATAKA.

Svaka civilizacija mora da se bavi obradom informacija. S razvojem privrede i porastom stanovništva povećava se i količina međusobno povezanih podataka potrebnih za rješavanje komercijalnih i administrativnih problema.

@ Model prikupljanja, pohranjivanja, obrade i korištenja međusobno povezanih podataka u svrhu što optimalnijeg upravljanja tokovima informacija i rješavanja zadataka u datoj predmetnoj oblasti naziva se informacioni sistem. . Takav sistem je prvenstveno dizajniran da olakša rad osobe, ali za to mora što bolje odgovarati vrlo složenom modelu stvarnog svijeta.

@ jezgro informacioni sistem jesu li podaci pohranjeni u njemu . U svakom preduzeću podaci iz različitih odjela se po pravilu preklapaju, odnosno koriste se u više odjela ili se generalno dijele. Na primjer, svrhe upravljanja često zahtijevaju informacije u cijelom preduzeću. Dijelovi se ne mogu naručiti bez podataka o zalihama. Podaci koji se čuvaju u informacionom sistemu trebaju biti lako dostupni u obliku u kojem su potrebni za pojedini predmet proizvodne aktivnosti preduzeća. Nije bitno kako se podaci pohranjuju. Danas u jednom preduzeću možemo upoznati sistem za obradu podataka tradicionalnog tipa, u koji zaposleni ručno stavlja podatke u folder, a pored njega - moderan sistem koji koristi najbrži računar, najsofisticiraniji hardver i softver. Uprkos njihovoj upadljivoj različitosti, oba sistema moraju da obezbede pouzdane informacije u određeno vrijeme, određenoj osobi, na određenom mjestu i uz ograničenu cijenu.

Da biste razumjeli proces izgradnje informacionog sistema, potrebno je poznavati niz pojmova koji se koriste za opisivanje i predstavljanje podataka.

@ Predmetna oblast zvani deo pravi sistem od interesa za ovu studiju.

Prilikom projektovanja automatizovanih informacionih sistema, predmetna oblast se prikazuje modelima podataka više nivoa. Broj korišćenih slojeva zavisi od složenosti sistema, ali u svakom slučaju uključuje logičke i fizičke slojeve. Predmetna oblast se može odnositi na bilo koju vrstu organizacije (kao što je banka, univerzitet, bolnica ili fabrika).

Potrebno je razlikovati kompletno predmetno područje (veliki proizvodni pogon, skladište, robna kuća i sl.) i organizacionu jedinicu ovog predmetnog područja. Organizaciona jedinica, zauzvrat, može predstavljati sopstvenu predmetnu oblast (na primer, limarska radionica u fabrici automobila ili odeljenje za obradu podataka kompanije za proizvodnju računara). U ovom slučaju, same radionice i odjeljenja mogu odgovarati određenim predmetnim područjima.

Informacije potrebne za opisivanje domene zavise od stvarnog modela i mogu uključivati informacije o osoblju, platama, robi, fakturama, fakturama, izvještajima o prodaji, laboratorijskim testovima, finansijskim transakcijama, medicinskim kartonima, tj. informacije o ljudima, mjestima, objektima, događajima i koncepti.

@ objekt naziva se elementom informacionog sistema, informacije o kojima čuvamo. U teoriji relacijske baze podataka, objekt se naziva entitet.

Objekt može biti pravi(na primjer, osoba, predmet ili lokalitet) I apstraktno(na primjer, događaj, faktura kupca ili kurs koji studenti studiraju). Na primjer, u oblasti prodaje automobila, MODEL AUTOMOBILA, KUPAC i RAČUN su primjeri objekata. U skladištu je to DOBAVLJAČ, ROBA, ODLAZAK itd. Svaki objekat ima određeni skup svojstava koja se čuvaju u informacionom sistemu. Kada obrađujete podatke, često morate da se bavite kolekcijom homogenih objekata, kao što su zaposleni, i bilježite informacije o istim svojstvima za svaku od njih.

@ klasa objekata naziva skup objekata koji imaju isti skup svojstava.

Dakle, za objekte iste klase, skup svojstava će biti isti, iako vrijednosti ovih svojstava za svaki objekt, naravno, mogu biti različite. Na primjer, svojstva MODEL klase objekata za svaki objekt mogu, naravno, biti različita. Na primjer, klasa karakteristika CAR MODEL bi imala isti skup svojstava koja opisuju karakteristike automobila, a svaki model bi imao razna značenja ove karakteristike.

Objekti i njihova svojstva su koncepti stvarnog svijeta. U svijetu informacija koji postoji u umu programera, govori se o atributima objekata.

@ Atribut je informativni prikaz svojstava objekta. Svaki objekat karakteriše niz osnovnih atributa.

Na primjer, model automobila karakterizira tip karoserije, zapremina motora, broj cilindara, snaga, dimenzije, naziv itd. Kupac auto kuće ima atribute kao što su prezime, ime, srednje ime, adresa i eventualno identifikacioni broj. Svaki atribut u modelu mora imati jedinstveno ime - identifikator. Često se naziva atribut prilikom implementacije informacijskog modela na bilo kojem mediju za pohranu element podataka, polje podataka ili samo polje.

Rice. 1.1. Tri oblasti prezentacije podataka.

@ sto je neka regularna struktura koja se sastoji od konačnog skupa zapisa istog tipa. U nekim izvorima tabela se naziva relacija.

Pokušaćemo da izbegnemo ovaj potonji termin, budući da je razvojem relacione teorije „odnos“ zajedno sa pojmom „relacija“ često počeo da se odnosi na odnose između tabela. Svaki zapis jedne tabele sastoji se od konačnog (i istog!) broja polja, i posebno polje svakog zapisa jedne tabele može sadržavati samo podatke jednog tipa.

@ Vrijednosti podataka predstavljaju stvarne podatke sadržane u svakom elementu podataka.

Element podataka “MODEL NAME” može imati vrijednosti kao što su “Voyager”96 3.8 Grand”, “Continental 4.6” ili “Crown Victoria 4.6”. U zavisnosti od toga kako elementi podataka opisuju objekt, njihove vrijednosti mogu biti kvantitativne , kvalitativne ili deskriptivne. Informacije o određenoj predmetnoj oblasti mogu se predstaviti pomoću nekoliko objekata, od kojih je svaki opisan sa nekoliko elemenata podataka. Vrijednosti koje prihvataju elementi podataka nazivaju se podaci.

@ Poziva se jedan skup vrijednosti koje prihvataju elementi podataka instanca objekta. Objekti su međusobno povezani na određeni način.

@ Poziva se odgovarajući objektni model sa njegovim sastavnim elementima podataka i odnosima konceptualni model predmetna oblast. Konceptualni model daje ideju o protoku podataka u predmetnoj oblasti.

Neki elementi podataka imaju svojstva koja su važna za izgradnju informacijskog modela. Ako znamo vrijednost koju takav element podataka objekta uzima, možemo identificirati vrijednosti koje uzimaju drugi elementi podataka istog objekta. Na primjer, znajući jedinstveni broj modela automobila - 7, možemo utvrditi da je riječ o "Voyageru" 96" i da je zapremina motora ovog modela "3778".

@ ključni element element podataka je takav element pomoću kojeg je moguće odrediti vrijednosti drugih elemenata podataka.

Dva ili više elemenata podataka mogu jedinstveno identificirati objekt. U ovom slučaju, oni se nazivaju “kandidati” za ključne elemente podataka. Pitanje je , koji od kandidata koristiti za pristup objektu odlučuje korisnik ili projektant sistema. Ključne elemente podataka treba pažljivo birati jer pravi izbor doprinosi stvaranju prava konceptualni model podaci.

@ primarni ključ je atribut (ili grupa atributa) koji jedinstveno identificira svaki red u tablici.

Koncept primarnog ključa je izuzetno važno u vezi sa konceptom integriteta baze podataka, o čemu ćemo detaljno raspravljati na kraju ovog odeljka.

@ Alternativni ključ je atribut (ili grupa atributa) koji se ne podudara s primarnim ključem i jedinstveno identificira instancu objekta.

Na primjer, za objekat ZAPOSLENI koji ima atribute ID ZAPOSLENIKA, PREZIME, IME i PATRONY NAME, grupa atributa PREZIME, IME, PATRONYMID može biti alternativni ključ atributa “ IDENTIFIKATOR ZAPOSLENIKA” (pod pretpostavkom da puni imenjak ne radi u preduzeću).

@ Eksterni ključ je atribut tablice koji je primarni ključ druge tablice.

Na primjer, atribut "MODEL NUMBER" objekta CAR može biti strani ključ za objekt "MODEL".

@ Snimanje podataka je zbirka vrijednosti povezanih stavki podataka.

Na sl. 1.2. takve stavke podataka su jedinstveni ključ i naziv modela, zapremina, broj cilindara i snaga motora. Na primjer, jedan od unosa je “7 Voyager'96 3.8 Grand 3778 6164.0” . Ovaj niz predstavlja vrijednosti koje elementi podataka objekta CAR MODEL preuzimaju. Snimci se pohranjuju na neki medij, što može biti ljudski mozak, list papira, memorija računara, eksterni uređaj za skladištenje, itd.

MODEL
JEDINSTVENI MODEL KLJUČ	Naziv modela	Zapremina (cc)	Snaga (hp)





	GMC Jimmy 4.3
7	*Voyager'96 3.8 Grand*	*3778*	*164,0*

	Stealth 3.0
	348 Pauk 3.4

Sl.1.2. Zapisi podataka objekta MODEL.

Svaki zapis jedne tabele sastoji se od konačnog (i istog!) broja polja, i posebno polje svakog zapisa jedne tabele može sadržavati samo jednu vrstu podataka

@ Tip podataka karakterizira tip pohranjenih podataka.

Koncept tipa podataka u informacionom modelu u potpunosti je adekvatan konceptu tipa podataka u programskim jezicima. Tipično, moderni DBMS-ovi dozvoljavaju skladištenje znakova, numeričkih podataka, nizova bitova, specijalizovanih numeričkih podataka (na primjer, iznosa u novčanim jedinicama), kao i podataka posebnog formata (datum, vrijeme, vremenski interval, itd.). U svakom slučaju, pri izboru tipa podataka treba voditi računa o mogućnostima DBMS-a sa kojim će se implementirati fizički model informacionog sistema.

@ Veza je funkcionalna zavisnost između entiteta.

Ako postoji odnos između nekih entiteta, onda se činjenice iz jednog entiteta odnose ili su na neki način povezane sa činjenicama iz drugog entiteta. Održavanje konzistentnosti funkcionalne zavisnosti između entiteta naziva se referentni integritet. Pošto su odnosi sadržani “unutar” relacionog modela, implementaciju referentnog integriteta može izvršiti i aplikacija i sam DBMS (koristeći deklarativne mehanizme referentnog integriteta i okidače).

Linkovi se mogu predstaviti sa pet glavnih karakteristika:

Vrsta veze (identifikujuća, neidentifikujuća)

matični entitet;

Dijete (zavisni) entitet;

Snaga komunikacije (srdačnost);

Valjanost praznih ( null ) vrijednosti.

Odnos se naziva identifikacija ako je instanca podređenog entiteta identificirana (jedinstveno definirana) kroz njeno povezivanje s roditeljskim entitetom. Atributi koji čine primarni ključ roditeljskog entiteta uključeni su u primarni ključ podređenog entiteta. Podređeni entitet u identifikacionom odnosu uvek zavisan.

Kaže se da je veza neidentifikujuća. ako je instanca podređenog entiteta identificirana drugačije nego kroz odnos prema roditeljskom entitetu. Atributi koji čine primarni ključ roditeljskog entiteta nisu dio ključni atributi podređeni entitet.

Snaga komunikacije je omjer broja instanci nadređenog entiteta prema odgovarajućem broju instanci podređenog entiteta. Za bilo koju vezu osim nespecifične, ova veza se piše kao 1:n.

@ Pohranjene procedure je aplikacija (program) koja kombinuje upite i proceduralnu logiku (operatore dodele, logičko grananje, itd.) i pohranjena u bazi podataka.

Pohranjene procedure vam omogućavaju da sa bazom podataka sadržavate prilično složene programe koji obavljaju veliku količinu posla bez prijenosa podataka preko mreže i interakcije s klijentom. Programi napisani u pohranjenim procedurama po pravilu su povezani s obradom podataka. Dakle, baza podataka može biti funkcionalna self level aplikacija koja može komunicirati s drugim slojevima radi primanja zahtjeva ili ažuriranja podataka.

@ pravila dozvoliti pozivanje izvršenja specificirane radnje prilikom promjene ili dodavanja podataka u bazu podataka (DB) i na taj način kontrolirati istinitost podataka koji se u nju nalaze.

Obično je akcija poziv određene procedure ili funkcije. Pravila se mogu povezati s poljem ili zapisom i, shodno tome, pokrenuti kada se podaci u određenom polju ili zapisu tablice promijene. Pravila se ne mogu koristiti prilikom brisanja podataka. Za razliku od ograničenja, koja su samo sredstvo kontrole jednostavnim uslovima ispravnost unosa podataka, pravila vam omogućavaju da provjerite i održavate proizvoljno složene odnose između elemenata podataka u bazi podataka.

@ Referentni integritet osigurava da vrijednost stranog ključa instance podređenog entiteta odgovara vrijednostima primarnog ključa u nadređenom entitetu.

Referentni integritet se može kontrolirati za sve operacije koje modificiraju podatke.

@ Normalizacija odnosa je proces konstruisanja optimalne strukture tabela i relacija u relacionoj bazi podataka.

Tokom procesa normalizacije, stavke podataka se grupišu u tabele koje predstavljaju objekte i njihove odnose. Teorija normalizacije se zasniva na činjenici da određeni skup tabela ima bolja svojstva za umetanje, modifikovanje i brisanje podataka od svih drugih skupova tabela koji mogu predstavljati iste podatke. Uvođenjem normalizacije odnosa u razvoj informacionog modela osigurava se minimalna količina fizičke, odnosno snimljene na bilo kojem mediju, baze podataka i njen maksimalni učinak, što direktno utiče na kvalitet informacionog sistema. Normalizacija informacionog modela se izvodi u nekoliko faza (1., 2. i 3. normalni oblici).

@ Data Dictionary je centralizirano spremište informacija o objektima, njihovim sastavnim elementima podataka, odnosima između objekata, njihovim izvorima, vrijednostima, upotrebi i formatima prezentacije.

@ Osiguravanje integriteta baza podataka je sistem mjera usmjerenih na održavanje ispravnosti podataka u bazi podataka u svakom trenutku.

Troškovi provjere i održavanja podataka mogu biti značajan dio ukupnog iznosa operativni troškovi. Na primjer, u transportnim preduzećima, radi kontrole ispravnosti unosa podataka iz putne dokumentacije, praktikuje se paralelni unos istih podataka od strane više operatera. Vjeruje se da će vjerovatnoća počinjenja iste greške u ovom slučaju biti izuzetno mala i jednostavno poređenje ulaznih rezultata raznih operatera pomoći će da se dobiju podaci bez grešaka. U DBMS-u, integritet podataka je osiguran skupom posebne ponude koja se nazivaju ograničenja integriteta.

@ Ograničenja integriteta je skup specifičnih pravila koja utvrđuju prihvatljivost podataka i odnose između njih.

Sistem automatske obrade podataka zasniva se na korištenju specifičnog modela podataka ili informacionog modela. Model podataka odražava odnose između objekata.

2. Redoslijed kreiranja informacionog modela

Proces kreiranja informacionog modela počinje definisanjem konceptualnih zahteva određenog broja korisnika (slika 2.1). Konceptualni zahtjevi mogu se odrediti i za neke zadatke (aplikacije) za koje se ne planira implementacija u bliskoj budućnosti. Ovo može malo povećati složenost posla, ali će pomoći da se uzmu u obzir sve nijanse funkcionalnosti potrebne za sistem koji se razvija i da se smanji vjerovatnoća njegovog ponovnog rada u budućnosti. Zahtjevi pojedinačnih korisnika integrirani su u jedan „sumarni prikaz“. Potonji se naziva konceptualni model.

@ konceptualni model predstavlja objekte i njihove odnose bez specificiranja kako su fizički pohranjeni.

Dakle, konceptualni model je u suštini model domena. Prilikom dizajniranja konceptualnog modela, svi napori programera treba da budu usmereni uglavnom na strukturiranje podataka i identifikaciju odnosa između njih bez razmatranja karakteristika implementacije i pitanja efikasnosti obrade. Dizajn idejnog modela zasnovan je na analizi zadataka obrade podataka koji se rešavaju u ovom preduzeću. Konceptualni model uključuje opise objekata i njihovih odnosa koji su od interesa u predmetnoj oblasti koja se razmatra i identifikovana kao rezultat analize podataka. Ovdje mislimo na podatke koji se koriste u već razvijenim aplikativni programi, te u onima koji će se tek implementirati.

Konceptualni model se zatim prevodi u model podataka kompatibilan sa odabranim DBMS-om. Moguće je da će se odnosi između objekata koji se odražavaju u konceptualnom modelu kasnije pokazati neostvarivima pomoću odabranog DBMS-a. To će zahtijevati promjenu konceptualnog modela. Verzija konceptualnog modela koju može dati određeni DBMS naziva se logički model.

@ Logički model odražava logičke odnose između elemenata podataka, bez obzira na njihov sadržaj i okruženje za skladištenje.

Logički model podataka može biti relacijski, hijerarhijski ili mrežni . Korisnicima se dodeljuju podskupovi ovog logičkog modela, koji se nazivaju eksterni modeli (u nekim izvorima se nazivaju i potkrugovi), koji odražavaju njihove ideje o predmetnoj oblasti. eksterni model odgovara pogledima koje korisnici dobijaju na osnovu logičkog modela, dok konceptualni zahtjevi odražavaju stavove koje su korisnici prvobitno željeli i koji su činili osnovu za razvoj konceptualnog modela. Logički model je prikazan u fizička memorija, kao što je disk, traka ili neki drugi medij za pohranu.

@ Fizički model , koji definiše raspored podataka, metode pristupa i tehniku indeksiranja, naziva se interni model sistema.

Sa stanovišta primijenjenog programiranja, neovisnost podataka nije određena tehnikom programiranja, već njegovom disciplinom. Na primjer, kako bi se izbjeglo ponovno kompajliranje aplikacije sa bilo kakvom promjenom sistema, preporučljivo je ne definirati konstante (vrijednosti konstantnih podataka) u programu. Najbolje rješenje je proslijediti vrijednosti u program kao parametre.

Svi stvarni zahtjevi predmetne oblasti i „skriveni“ zahtjevi koji im odgovaraju u fazi projektovanja trebaju se odraziti u idejnom modelu. Naravno, nemoguće je predvidjeti sve moguće upotrebe i promjene baze podataka. Ali u većini predmetnih oblasti, osnovni podaci kao što su objekti i njihovi odnosi su relativno stabilni. Samo promijeniti zahtjevi za informacijama, odnosno načini korišćenja podataka za dobijanje informacija.

Stepen nezavisnosti podataka određen je pažljivim dizajnom baze podataka. Sveobuhvatna analiza objekata domena i njihovih odnosa minimizira utjecaj promjena zahtjeva za podacima u jednom programu na druge programe. To je ono što je sveobuhvatna neovisnost podataka.

3. Odnosi u modelu

Odnos izražava mapiranje ili odnos između dva skupa podataka. Postoje veze kao jedan na jedan», « jedan prema mnogima" I "mnogo prema mnogo"". U razmatranom zadatku automatizacije upravljanja radom auto kuće, ako klijent prvi put napravi nalog za kupovinu automobila, vrši se početna registracija njegovih podataka i informacija o izvršenoj narudžbi. Ukoliko klijent ponovo izvrši narudžbu, registruje se samo ovaj nalog. Bez obzira koliko puta je određeni kupac naručio, on ima jedinstveni identifikacijski broj (jedinstveni ključ kupca). Podaci o svakom klijentu uključuju ime klijenta, adresu, telefon, faks, prezime, ime, patronim, znak pravno lice i napomenu. Dakle, atributi objekta KLIJENTA su "JEDINSTVENI KLJUČ KUPACA", "IME KLIJENTA", "ADRESA KLIJENTA" itd. Sljedeći objekt koji nas zanima je MODEL AUTOMOBILA. Ovaj objekat ima atribute "JEDINSTVENI KLJUČ MODELA", "NAZIV MODELA" itd. Treći predmet koji se razmatra je ORDER. Njegovi atributi su "BROJ NARUDŽBE", "KLJUČ KUPCA" i "KLJUČ MODELA". I četvrti predmet koji se razmatra je PRODAVAC. Njegovi atributi su "JEDINSTVENI KLJUČ PRODAVACA", "IME PRODAVACA", "PREZIME" i "PLAĆENO IME".

Odnos jedan na jedan (između dvije vrste objekata)

Vratimo se mentalno u vrijeme planske distributivne ekonomije. Recimo da u određenom trenutku jedan kupac može napraviti samo jednu narudžbu. U ovom slučaju, odnos " jedan na jedan“, označeno pojedinačnim strelicama, kao što je prikazano na sl. 2.2a.

Rice. 2.2. Odnosi između dva objekta: a) "jedan prema jedan"; b) "jedan prema mnogima"; c) mnogo-prema-više

Rice. 2.3. Odnos između podataka u odnosu jedan na jedan.

Odnos jedan-prema-više (između dvije vrste objekata).

U određenom trenutku jedan klijent može postati vlasnik više modela automobila, dok više klijenata ne može biti vlasnik jednog automobila. Odnos jedan-prema-više može se predstaviti sa jednom strelicom koja pokazuje prema jedan i dvostrukom strelicom koja pokazuje prema mnogima, kao što je prikazano na Sl. 2.2, b.

U ovom slučaju, jedan zapis podataka prvog objekta (koji se često naziva roditelj ili glavni) će odgovarati nekoliko zapisa drugog objekta (podređenog ili podređenog). Odnosi jedan prema više su vrlo česti u razvoju relacijskih baza podataka. Direktorij se često koristi kao nadređeni objekt, a jedinstveni ključevi za pristup unosima direktorija pohranjeni su u podređenom objektu. U našem primjeru, kao takav direktorij, možemo predstaviti objekt CLIENT, koji pohranjuje informacije o svim klijentima. Kada pristupimo zapisu za određenog kupca, imamo pristup listi svih kupovina koje je izvršio i informacijama o kojima se čuvaju u objektu MODEL AUTOMOBILA, kao što je prikazano na sl. 2.4. Ako u podređenom objektu postoje zapisi za koje ne postoje odgovarajući zapisi u objektu CLIENT, onda ih nećemo vidjeti. U ovom slučaju se kaže da objekt sadrži napuštene (usamljene) zapise. To nije prihvatljivo, a u budućnosti ćete naučiti kako izbjeći takve situacije.

Rice. 2.4. Odnos između podataka u odnosu jedan prema više.

Ako pogledamo evidenciju objekta MODEL AUTOMOBILA, onda u objektu KLIJENT možemo dobiti podatke o klijentu koji je ovo kupio automobil (vidi sliku 2.4). Imajte na umu da nećemo primati informacije o klijentima za neispunjene evidencije.

Odnos više-prema-više (između dvije vrste objekata).

U ovom primjeru, svaki prodavač može opsluživati više kupaca. S druge strane, kupujući automobile u različito vrijeme, svakog klijenta mogu opsluživati različiti prodavači. Postoji odnos „više prema mnogo“ između objekata KUPAC i PRODAVAČ. Ovaj odnos je označen dvostrukim strelicama, kao što je prikazano na Sl. 2.2, c.

Na sl. 2.5 prikazuje šemu po kojoj će podaci biti međusobno povezani u ovom slučaju. Uvidom u podatke u objektu CUSTOMER možemo saznati koji su prodavci opsluživali određenog kupca. Međutim, u objektu SELLER, u ovom slučaju, morat ćemo kreirati nekoliko zapisa za svakog prodavca. Svaki red će odgovarati svakoj službi za korisnike od strane prodavca. Ovakvim pristupom suočićemo se sa ozbiljnim problemima. Na primjer, nećemo moći unijeti jedinstveni ključ za svakog prodavca u objekat SELLER, jer će neminovno jedan prodavac opsluživati više kupaca, u kom slučaju ćemo imati nekoliko zapisa za istog prodavca.

Rice. 2.5. Odnos između podataka u odnosu više-prema-više

Prema teoriji relacijske baze podataka, potrebna su tri objekta za pohranjivanje odnosa više-prema-više: jedan za svaki entitet i jedan za pohranu odnosa između njih (međuobjekt). Srednji objekat će sadržavati identifikatore povezanih objekata, kao što je prikazano na slici 1. 2.6.

Rice. 2.6. Prikaz odnosa između podataka u odnosu mnogo-prema-više korištenjem posrednog objekta

Odnosi između objekata su dio konceptualnog modela i moraju se mapirati u bazu podataka. Zajedno sa odnosima između objekata, postoje odnosi između atributa objekta. Takođe pravi razliku između odnosa jedan-na-jedan, jedan-prema-više i više-prema-više odnosa.

Odnos jedan na jedan (između dva atributa)

Pretpostavljamo da je ključ (broj) klijenta njegov jedinstveni identifikator, odnosno da se ne mijenja naknadnim prijemom naloga od ovog klijenta. Ako je, uz broj klijenta, još jedan jedinstveni identifikator (na primjer, broj pasoša) pohranjen u bazi podataka, tada postoji odnos jedan-na-jedan između ova dva jedinstvena identifikatora. Na sl. 2.7a ovaj odnos je označen pojedinačnim strelicama.

Odnos jedan prema više (između dva atributa)

Ime kupca i broj korisnika koegzistiraju. Klijenti iz ista imena može ih biti mnogo, ali svi imaju različite brojeve. Svakom klijentu se dodjeljuje jedinstveni broj. To znači da samo jedno ime odgovara datom broju korisnika. Odnos jedan prema više je označen jednom strelicom u smjeru "jedan" i dvostrukom strelicom u smjeru "mnogo" (slika 2.7, b).

Odnos mnogo-prema-više (između dva atributa)

Više kupaca sa istim imenom može opsluživati više dobavljača. Više prodavača s istim imenom moglo bi primati narudžbe od više kupaca. Između atributa "ime kupca" i "ime prodavača" postoji odnos "više prema mnogo". Ovaj odnos označavamo dvostrukim strelicama (slika 2.7, c).

ali)

Rice. 2.7. Odnosi između dva atributa:
a) odnos jedan na jedan; b) odnos jedan-prema-više» c) odnos mnogo-prema-više»

Tipovi modela podataka

Hijerarhijski i mrežni modeli podataka počeli su da se koriste u sistemima za upravljanje bazama podataka ranih 60-ih godina. Početkom 1970-ih, predložen je relacijski model podataka. Ova tri modela se uglavnom razlikuju po načinu na koji predstavljaju odnose između objekata.

Hijerarhijski model podataka izgrađen je na principu hijerarhije tipova objekata, odnosno jedan tip objekta je glavni, a ostali koji se nalaze na nižim nivoima hijerarhija, - podređeni (slika 2.8). Između glavnih i podređenih objekata uspostavlja se odnos jedan prema više. Drugim riječima, za dati tip glavnog objekta postoji nekoliko podređenih tipova objekata. Istovremeno, za svaku instancu glavnog objekta može postojati nekoliko instanci podređenih tipova objekata. Dakle, odnosi između objekata nalikuju odnosima u porodičnom stablu, sa jednim izuzetkom: za svaki podređeni (podređeni) tip objekta može postojati samo jedan roditeljski (glavni) tip objekta. Na pirinač. 2.8 čvorovi i grane čine hijerarhijsku strukturu stabla. Čvor je kolekcija atributa koji opisuju objekt. Najviši čvor u hijerarhiji naziva se korijenski čvor (to je glavni tip objekta). Korijenski čvor je na prvom nivou. Zavisni čvorovi (podređeni tipovi objekata) su na drugom, trećem itd. nivou.

Rice. 2.8. Dijagram hijerarhijskog modela podataka.

U modelu mrežnih podataka koncepti master i slave objekata su donekle prošireni. Svaki objekat može biti i master i slave (u mrežnom modelu, master objekat se označava terminom "vlasnik skupa", a slave - terminom "član skupa"). Isti objekat može biti i vlasnik i član skupa u isto vrijeme. To znači da svaki objekt može sudjelovati u bilo kojem broju relacija. Šema mrežnog modela prikazana je na slici 2.9.

Sl.2.9. Dijagram mrežnog modela podataka.

U relacionom modelu podataka, objekti i odnosi između njih su predstavljeni pomoću tabela, kao što je prikazano na Sl. 2.10. Odnosi se takođe tretiraju kao objekti. Svaka tabela predstavlja jedan objekat i sastoji se od redova i kolona. U relacionoj bazi podataka, svaka tabela mora imati primarni ključ ( ključni element) je polje ili kombinacija polja koja jedinstveno identificiraju svaki red u tablici. Zbog svoje jednostavnosti i prirodnosti predstavljanja, relacioni model se najviše koristi u DBMS za personalne računare.

Rice. 2.10. Šema relacionog modela podataka.

ER dijagram tipa:

Pojednostavljenja:

1. U obzir se uzimaju samo oni stanovnici koji imaju stan.

2. Stanovnik se može prijaviti samo u jednom stanu.

3. U obzir se uzimaju samo nastanjeni stanovi sa prijavljenim stanarima.

4. U jednom stanu se može prijaviti više stanara.

5. Jedan broj telefona za jedan stan.

6. Ne može svaki stan imati telefon.

7. Ima stanovnika bez izvora prihoda (djeca).

8. Jedan stanovnik može imati više izvora prihoda.

9. Različite vrste prihode različitih ljudi.

10. Postoje vrste prihoda koje se ne koriste.

Kraj rada -

Ova tema pripada:

Poređenje baza podataka sa jednom i više tablica

Na sajtu sajta pročitajte: "poređenje baza podataka sa jednom i više tablica"

Ako trebaš dodatni materijal na ovu temu, ili niste pronašli ono što ste tražili, preporučujemo da koristite pretragu u našoj bazi radova:

Šta ćemo sa primljenim materijalom:

Ako vam se ovaj materijal pokazao korisnim, možete ga spremiti na svoju stranicu na društvenim mrežama:

Sve teme u ovoj sekciji:

BnD komponente
Rječnik podataka je "repozitorijum" meta-informacija. meta-informacije

Faza definicije podkola
U nekim DBMS-ima moguće je opisati logičku strukturu baze podataka sa stanovišta određene grupe korisnika. Takav model se naziva eksterni model, a njegov opis naziva se podšema.

Infološko modeliranje predmetne oblasti. Sastav infološkog modela (ILM)
1-2. Opis predmetne oblasti predstavljen je pomoću neke vrste znakovnog sistema, dakle, u

Opis objekata i njihovih svojstava. Vrste svojstava objekata
Klasa objekata je kolekcija objekata koji imaju isti skup svojstava. Klase objekata mogu biti i materijalne i apstraktne (na primjer, objekti, prema kojima

ER dijagram tipa
Tip odnosa 1 prema 1. Klasa članstva objekata za P i K je opciona

Varijante složenih objekata
1. Kompozitni objekt. 2. Generalizirani objekt. 3. Agregirani objekt. Kompozitni objekat

Određivanje sastava baze podataka
Jedan od pristupa određivanju sastava baze podataka je princip sinteze. Suština: U bazi podataka treba čuvati samo početni indikatori. Svi izvedeni indikatori bi trebali

Raznolikosti datalogičkih modela (DLM)
Prema načinu uspostavljanja odnosa između podataka razlikuju se sljedeći modeli: relacioni model, Hijerarhijski model, mrežni model, Objektno orijentirani model. odnos

Indeksiranje datoteka (tabela) u bazi podataka. Indeksni fajlovi i indeksni ključevi
Da bi se ubrzao pristup informacijama u datoteci, datoteka se indeksira. Atribut ili skup atributa definiranih u odnosu koristi se kao indeksni ključ za indeksiranje. Djelimično

RDB metod dizajna zasnovan na ILM (pravila 1-12)
1. Za svaki jednostavan objekat i njegova pojedinačna svojstva gradi se relacija čiji su atributi identifikatori objekta, a detalji odgovaraju svakom pojedinačnom svojstvu.

Određivanje sastava baze podataka i odnosa
Princip sinteze: Baza podataka uključuje atribute svih entiteta + obračunati prihod SumD. Baza podataka se sastoji od 5 odnosa: OSOBA (Nom, FIO, Rdate, Pol, S

Poređenje baza podataka sa jednom i više tablica
Može doći do problema sa umetanjem, ažuriranjem, brisanjem. Problem umetanja U bilo kojoj bazi podataka ne bi trebalo biti polja sa null ili praznim vrijednostima. Na primjer: za jednog

Strukturirani jezik upita
Specifične implementacije SQL-a poštuju zahtjeve standarda, ali i pružaju dodatne funkcije(SQL1, SQL2(1992), SQL3(1999)) SQL se može koristiti u 2 načina: 1. Int

Odaberite ponudu
Kao TRZ može postojati ime kolone, konstanta, izraz. Ime stupca identificira jedan od stupaca sadržanih u tablici koji je specificiran u klauzuli FROM. Može biti naznačeno

Određuje koje redove odabrati. Uslov pretrage je postavljen kao kriterijum izbora. Vrste uslova pretraživanja: 1. Poređenje. =,<>, <, >, <=, >=. 2. Dokazati

Složeni pojmovi za pretraživanje. tabele istine
AND true false null OR true

SQL agregatne funkcije
Rezultirajući upiti mogu biti sastavljeni od različitih operatora i agregatne funkcije jezik. Sve funkcije uzimaju cijeli stupac podataka kao argument i vraćaju jednu, sažetu vrijednost.

Zahtjevi sa grupiranjem i njihovim ograničenjima
Odaberite ADR, AVG(SUMD) OD GRUPE OSOBA PO ADR-u 1. Podaci o stanarima u tabeli osoba podijeljeni su u grupe - po jedna grupa za svaki stan. U svakoj grupi svi apartmani imaju 1

Ograničenje na listi vraćenih kolona
U upitu za grupisanje, sve stavke na listi vraćenih kolona moraju imati istu vrijednost za svaku grupu riječi. => Kao elemente liste vraćenih kolona možete koristiti

Procedura za izvršavanje upita koji ima pridruženi potupit
1) Izaberite red iz tabele čije je ime navedeno u glavnom upitu. 2) Izvršite podupit dajući vrijednosti sadržane u odabranom redu 3) Izračunajte pojmove za pretraživanje r

Provjera postojanja ugniježđenih rezultata upita
ODABIR *OD OSOBE GDJE POSTOJI (ODABIR ID IZ HAVE_D, PROVIT GDJE PROVIT.ID

Dodavanje novih elemenata
Najmanja jedinica informacija koja se može dodati bazi podataka je jedan red. Postoje 2 načina za dodavanje novih redova: 1) naredba INSERT u jednom redu, uključujući

Brisanje postojećih podataka
Najmanja jedinica informacija koja se može ukloniti iz baze podataka je 1 red. Naredba DELETE se koristi za brisanje redova iz 1. tabele. DELETE FROM - table_name -------------------

Uslovi jedinstvenosti podataka
Uzmimo tabelu PERSON i opišemo njenu strukturu: CREATE TABLE PERSON (INTERBASE) (NOM INTEGER NE N

Promjena definicije tabele
ALTER TABLE služi za: 1. dodavanje nove definicije stupca. 2. promijeniti zadanu vrijednost. 3. promijeniti ili izbrisati primarni ključ tabele.

Indeksi
Indeks je alat koji pruža brz pristup na redove tabele na osnovu vrednosti 1 ili više kolona. Indeks pohranjuje vrijednosti podataka i pokazivače na redove