Виды взаимосвязей между объектами предметной области

Связи по признаку множественности могут быть четырех типов – «один-к-одному», «один-ко-многим», «много-ко-многим», «много-к-одному».

Связь один-к-одному (1:1) существует, когда один экземпляр одного объекта связан с единственным экземпляром другого. Связь уникальна слева направо, так и справа налево.

руководит

Предприятие Директор

Связь один-ко-многим (1:М) существует, когда один экземпляр первого объекта связан с одним (или более) экземпляром второго объекта, но каждый экземпляр второго объекта связан только с одним экземпляром первого. Связь уникальна справа налево.

Состоит из

Город Район

Связь много-ко-многим (М:М) существует, когда один экземпляр первого объекта связан с один или большим количеством экземпляров второго и каждый экземпляр второго с одним или многими экземплярами первого

Студент (фамилия, № зачетной книжки. Факультет) Предмет (название, кол-во часов)

Отношение «много-к-одному» (М:1) схоже с отношение «один-ко-многим». Связь является уникальной лишь слева направо.

Фамилия студента (М:1) Номер группы

Концептуальная модель . Модель объектов с описывающими их атрибутами и взаимосвязями между ними называется концептуальной моделью . Эта модель представляет объекты и их взаимосвязи без указания способа их физического хранения.

Графически представляется в виде специальной диаграммы, предложенной американским специалистом в области баз данных Ч. Бахманом. В диаграммах Бахмана объекты представляются вершинами некоторого математического графа, связи – дугами графа. Рассмотрим для примера Модель данных о закупках (см. рис.48).

Рис. 48 Пример оформления концептуальной модели

Модель состоит из трех объектов: Поставщик, Заказ, Товар.Отношение Оформлен существующее между объектами Поставщик и Заказ имеет мощность один-ко-многим, так как каждый заказ делается одному поставщику, но данному поставщику может быть сделано несколько заказов. Связь между объектами Заказ и Товар имеет мощность много-ко-многим, так как заказ содержит несколько товаров и товар может встречаться в нескольких заказах.

Вторая фаза анализа предметной области состоит в выборе информационных объектов, задании необходимых свойств для каждого объекта, выявлении связей между объектами, определении ограничений, накладываемых на информационные объекты, типы связей между ним, характеристики информационных объектов.

При выборе информационных объектов необходимо ответить на ряд вопросов:

1. На какие таблицы можно разбить данные, подлежащие хранению в БД?

2. Какое имя можно присвоить каждой таблице?

3. Какие наиболее интересные характеристики (с точки зрения пользователя) можно выделить?

4. Какие имена можно присвоить выбранным характеристикам?

В нашем случае предполагается завести следующие таблицы (рис 4):

Выделим связи между информационными объектами (рис.5)

В ходе этого процесса необходимо ответить на следующие вопросы:

1. Какие типы связей между информационными объектами?

2. Какое имя можно присвоить каждому типу связей?

3. Каковы возможные типы связей, которые могут быть использованы впоследствии?

Попытка задать ограничения на объекты, их характеристики и связи приводит к необходимости ответа на следующие вопросы:

1. Какова область значений для числовых характеристик?

2. Каковы функциональные зависимости между характеристиками одного информационного объекта?

3. Какой тип отображения соответствует каждому типу связей?

При проектировании БД существуют взаимосвязи между информационными объектами трех типов: «один к одному», «один ко многим», «многие ко многим» (рис.6).

Например:

Построение концептуальной модели

В простых случаях для построения концептуальной схемы используют традиционные методы агрегации и обобщения. При агрегации объединяются информационные объекты (элементы данных) в один в соответствии с семантическими связями между объектами. Например, урок истории в 10 «а» классе проводится в кабинете №7, начало в 9-30. Методом агрегации создаем информационный объект (сущность) РАСПИСАНИЕ со следующими атрибутами: «класс», «предмет», «кабинет», «время». При обобщении информационные объекты (элементы данных) объединяются в родовой объект (рис.7):

Выбор модели диктуется прежде всего характером предметной области и требованиями к БД. Другим немаловажным обстоятельством является независимость концептуальной модели от СУБД, которая должна быть выбрана после построения концептуальной схемы.

Модели «сущность-связь», дающие возможность представлять структуру и ограничения реального мира, а затем трансформировать их в соответствии с возможностями промышленных СУБД, являются весьма распространенными.

Под сущностью понимают основное содержание того явления, процесса или объекта, о котором собирают информацию для БД. В качестве сущности могут выступать место, вещь, личность, явление и т.д. При этом различают тип сущности и экземпляр сущности. Под типом сущности обычно понимают набор однородных объектов, выступающих как целое. Понятие «экземпляр сущности» относится к конкретному предмету. Например:

Тип сущности - ученик

Экземпляр сущности - Иванов, Петров, Сидоров и др.

В нашем примере Школа, Класс, Предметы, Ученики, Учителя, Оценки – сущности. Проанализируем связи между сущностями (рис.8).

Теперь можно перейти к проектированию информационной (концептуальной) схемы БД (атрибуты сущностей на диаграмме не показаны) (рис.9).

принадлежит		Школа
Класс		Учится		Ученик
работает				изучает
Учитель		Преподает		Предмет
			экзамен
			Ведомость

Логическое проектирование

Логическое проектирование представляет собой необходимый этап при создании БД. Основной задачей логического проектирования является разработка логической схемы, ориентированной на выбранную систему управления базами данных. Процесс логического проектирования состоит из следующих этапов:

1. Выбор конкретной СУБД;

2. Отображение концептуальной схемы на логическую схему;

3. Выбор языка манипулирования данными.

Выбор конкретной СУБД

Одним из основных критериев выбора СУБД является оценка того, насколько эффективно внутренняя модель данных, поддерживаемая системой, способна описать концептуальную схему. Системы управления базами данных, ориентированные на персональные компьютеры, как правило поддерживают реляционную или сетевую модель данных. Подавляющее большинство современных СУБД – реляционные.

Конструирование баз данных на основе реляционной модели имеет ряд важных преимуществ перед другими моделями

· Независимость логической структуры от физического и пользовательского представления.

· Гибкость структуры базы данных – конструктивные решения не ограничивают возможности разработчика БД выполнять в будущем самые разнообразные запросы.

Так как реляционная модель не требует описания всех возможных связей между данными, впоследствии разработчик может задавать запросы о любых логических взаимосвязях, содержащихся в базе, а не только о тех, которые планировались первоначально.

| Планирование уроков и материалы к урокам | 8 классы | Планирование уроков на учебный год | Табличные модели

Урок 12
Табличные модели

Табличные модели

Изучаемые вопросы:

Таблицы типа «объект-свойство».
- Таблица типа «объект-объект».
- Двоичные матрицы.

Таблицы типа «объект-свойство»

Еще одной распространенной формой информационной модели является прямоугольная таблица , состоящая из строк и столбцов. Использование таблиц настолько привычно, что для их понимания обычно не требуется дополнительных объяснений.

В качестве примера рассмотрим таблицу 2.1.

При составлении таблицы в нее включается лишь та информация, которая интересует пользователя. Например, кроме тех сведений о книгах, которые включены в таблицу 2.1, существуют и другие: издательство, количество страниц, стоимость. Однако для составителя таблицы 2.1 было достаточно сведений об авторе, названии и годе издания книги (столбцы «Автор», «Название», «Год») и информации, позволяющей найти книгу на полках книжных стеллажей (столбец «Полка»). Предполагается, что все полки пронумерованы и, кроме того, каждой книге присвоен свой инвентарный номер (столбец «Номер»).

Таблица 2.1 - это информационная модель книжного фонда домашней библиотеки.

Таблица может отражать некоторый процесс, происходящий во времени (табл. 2.2).

Показания, которые занесены в таблицу 2.2, снимались в течение пяти дней в одно и то же время суток. Глядя на таблицу, легко сравнить разные дни по температуре, влажности и пр. Данную таблицу можно рассматривать как информационную модель процесса изменения состояния погоды.

Таблицы 2.1 и 2.2 относятся к наиболее часто используемому типу таблиц. Их называют таблицами типа «объект-свойство» .

В одной строке такой таблицы содержится информация об одном объекте (книга в библиотеке или состояние погоды в 12-00 в данный день). Столбцы - отдельные характеристики (свойства) объектов.

Конечно, строки и столбцы в таблицах 2.1 и 2.2 можно поменять местами, повернув их на 90°. Иногда так и делают. Тогда строки будут соответствовать свойствам, а столбцы - объектам. Но чаще всего таблицы строят так, чтобы строк в них было больше, чем столбцов. Как правило, объектов больше, чем свойств.

Основы информационных систем. Базы данных.

План.

1. Основные понятия.

2. Классификация баз данных.

3. Модели данных.

4. Информационные объекты и связи.

5. Проектирование баз данных.

6. Состав файла БД. Архитектура СУБД.

7. Связывание таблиц. Целостность данных.

8. Виды запросов. Структура запросов.

Основные понятия.

В истории развития вычислительной техники наблюдалось два основных направления ее применения.

Первое связано с выполнением больших численных расчетов, которые трудно или невозможно произвести вручную. Развитие этой области способствовало ускорению развития методов математического моделирования, численных методов, языков программирования высокого уровня, рассчитанных на удобное представление вычислительных алгоритмов.

Второе направление связано с использованием вычислительной техники для создания, хранения и обработки больших массивов данных. Такие задачи решают информационные системы (ИС). К ним относятся поисковые, справочные, банковские системы, автоматизированные системы управления предприятием.

Для задач первого типа характерны большие объемы вычислительной работы при относительно небольших потребностях в памяти. Задачи второго типа, наоборот, требуют больших объемов внешней памяти при относительно небольших расчетах. Вторая область применения возникла несколько позже первой. Это связано с тем, что на первых этапах внешняя память вычислительных систем была несовершенной, т.е. надежное хранение больших объемов данных не представлялось возможным.

Для облегчения обработки информации создаются информационные системы. Информационная система представляет собой аппаратно-программный комплекс, обеспечивающий выполнение следующих функций:

· ввод данных об объектах некоторой предметной области;

· надежное хранение и защита данных во внешней памяти вычислительной системы;

· дополнение, удаление, изменение данных;

· сортировка, выборка данных по запросам пользователей;

· выполнение специфических для данной предметной области преобразований информации;

· предоставление пользователям удобного интерфейса; обобщение данных и составление отчетов.

Объем данных в ИС может исчисляться миллиардами байт. Отсюда необходимость устройств, хранящих большие объемы данных во внешней памяти. Число пользователей ИС может достигать десятков тысяч, что создает немало проблем в реализации эффективных алгоритмов функционирования ИС. Успешно решаются эти задачи, если данные в информационной системе структурированы .

Пример структурированных данных - студенческая группа. Каждый член группы во многом индивидуален, и характеризовать его можно с разных сторон. Но деканат, скорее всего, заинтересуют следующие данные (предметная область): фамилия студента, имя, отчество, курс, наименование группы, массив оценок по изучаемым дисциплинам. Таким образом, из всего многообразия данных выбираются только некоторые, т.е. создается информационная модель объекта. Данные упорядочиваются по порядку следования, по применяемым типам (форматам) данных, после чего они могут быть обработаны автоматом, каковым является компьютер.

Совокупность взаимосвязанных данных называется структурой данных . Совокупность структурированных данных, относящихся к одной предметной области, называется базой данных (БД) . Совокупность программ, реализующих в БД функции ИС в удобной для пользователя форме, называется системой управления базой данных (СУБД) . Программы, производящие специфическую обработку данных в БД, составляют пакет прикладных программ (ППП). Итак, можно заключить, что ИС - это организационное объединение аппаратного обеспечения (АО), одной или нескольких баз данных (БД), системы управления базами данных (СУБД) и пакетов прикладных программ (ППП).

Классификация баз данных.

По технологии обработки данных БД подразделяются на централизованные и распределенные.

Централизованная БД хранится целиком в памяти одной вычислительной системы. Если система входит в состав сети, то возможен доступ к этой БД других систем.

Распределенная БД состоит из нескольких, возможно пересекающихся или дублирующих друг друга БД, хранимых в памяти разных вычислительных систем, объединенных в сеть.

По способу доступа к данным БД распределяются на локальный и удаленный (сетевой) доступ.

Локальный доступ предполагает, что СУБД обрабатывает БД, которая хранится на той же вычислительной системе.

Удаленный доступ - это обращение к БД, которая хранится на одной из систем, входящих в компьютерную сеть. Удаленный доступ может быть выполнен по принципу файл-сервер или клиент-сервер.

Архитектура файл-сервер предполагает выделение одного из компьютеров сети (сервер) для хранения централизованной БД. Все остальные компьютеры сети (клиенты) исполняют роль рабочих станций, которые копируют требуемую часть централизованной БД в свою память где и происходит обработка. Однако при большой интенсивности запросов к централизованной БД увеличивается нагрузка на каналы сети, что приводит к снижению производительности ИС в целом.

Архитектура клиент-сервер предполагает, что сервер, выделенный для хранения централизованной БД, дополнительно производит обработку клиентских запросов. Клиенты получают по сети уже обработанные данные. Учитывая широкое распространение БД в самых различных областях, в последнее время архитектура клиент-сервер применяется и на одиночных вычислительных системах. В этом случае клиент- программа, которой понадобились данные из БД, посылает запрос серверу - программе, управляющей ведением БД, на специальном универсальном языке запросов. Сервер пересылает программе данные, являющиеся результатом поиска в БД по ее запросу. Этот способ удобен тем, что программа - клиент не обязана содержать все функции поддержания и ведения БД, этим; занимается сервер. В результате упрощается написание программ - клиентов, Кроме того, к серверу может обращаться любое количество клиентов.

Модели данных.

Для реализаций основных функций в ИС используются различные принципы описания данных. Ядром любой БД является модель представления данных .

Модель данных определяет логическую структуру хранимых в базе данных (т.е. введение каких-то соглашений о способах представления данных) и взаимосвязи между ними.

К основным моделям представления данных относятся:

· Иерархическая

· Сетевая

· Реляционная

· Постреляционная

· Многомерная

· Объектно-ориентированная

Наибольшее распространение получила реляционная модель данных, она является наиболее универсальной и к ней могут быть сведены другие модели.. Реляционная модель данных ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц.

Важнейшим понятием реляционных моделей данных является сущность . Сущность - это объект любой природы, данные о котором хранятся в БД. Данные о, сущности хранятся в двумерных таблицах, которые называют реляционными .

Каждая реляционная таблица должна обладать следующими свойствами:

· один элемент таблицы - один элемент данных;

· каждый столбец таблицы содержит однородные по типу данные (целочисленный, числовой, текстовый, и т.д.);

· каждый столбец имеет уникальное имя;

· число столбцов задается при создании таблицы;

· порядок записей в отношении может быть произвольным;

· записи не должны повторяться;

· количество записей в отношении не ограничено.

Объекты, их взаимосвязи и отношения представлены в виде таблиц . Формальное построение таблиц связано с фундаментальным понятием отношение (термин реляционная исходит от английского слова relation - отношение).

Для заданных произвольных конечных множеств М 1 , М 2 , ..., M N множество всевозможных наборов вида (μ 1 , μ 2 , …, μ Ν), где μ 1 Є М 1 , μ 2 Є М 2 , …, μ Ν Є M N называют их декартовым произведением М 1 ×М 2 ×...×M N . Отношением R , определенным на множестве М 1 , М 2 , ..., M N , называется подмножество декартова произведения М 1 ×М 2 ×...×M N . При этом множества М 1 , М 2 , ..., M N называются доменами отношения, а элементы декартова произведения - кортежами отношения. Число N определяет степень отношения, количество кортежей - его мощность .

В реляционной таблице каждый столбец есть домен (его альтернативное название поле ), а совокупность элементов каждой строки - кортеж (или запись ).

Строка заголовков называется схемой отношения .

Например , схема отношения СТУДЕНТ может быть следующей:

СТУДЕНТ (ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ОТЧЕСТВО, ФАКУЛЬТЕТ, КУРС, ГРУППА), здесь СТУДЕНТ - отношение, а ФАМИЛИЯ, ИМЯ и т.д. - атрибуты.

В отношении каждый конкретный экземпляр сущности представляется строкой, которая называется кортежем (или записью) .

Следующая таблица представляет отношение СТУДЕНТ

ФАМИЛИЯ	ИМЯ	ОТЧЕСТВО	ФАКУЛЬТЕТ	КУРС
Иванов	Иван	Иванович	ИЭФ
Петров	Петр	Петрович	РТФ
Сидоров	Антон	Егорович	ВТ

Первичным ключом отношения называется поле или группа полей, однозначно определяющие запись. В отношении СТУДЕНТ первичным ключом может быть поле ФАМИЛИЯ, если во всем с нет однофамильцев - это будет простой ключ. Если есть однофамильцы, то совокупность полей - фамилия, имя, отчество - создадут составной первичный ключ. На практике обычно в качестве ключевого выбирают поле, в котором совпадения заведомо исключены.

Для рассматриваемого примера таким полем может служить номер зачетной книжки студента.

Свойства первичного ключа:

· уникальность - в таблице может быть назначен только один первичный ключ, у составного ключа поля могут повторяться, но не все;

· неизбыточность - не должно быть полей, которые, будучи удаленными из первичного ключа, не нарушат его уникальность;

· в состав первичного ключа не должны входить поля типа, комментарий и графическое.

Чтобы избежать повторяющихся записей, приходят к связыванию таблиц. Например, если в отношении СТУДЕНТ надо описать вуз, в котором он обучается, то, на первый взгляд, можно было бы включить в отношение следующие поля СТУДЕНТ (ФАМИЛИЯ ИМЯ, ОТЧЕСТВО, ФАКУЛЬТЕТ, КУРС, ГРУППА, НАЗВАНИЕ вуза, АДРЕС). Но при заполнении такой таблицы для каждого студента придется указывать довольно длинное наименование вуза и его адрес, что неудобно. Более того, любая незначительная ошибка во вводе этих полей приведет к нарушению непротиворечивости базы данных. Например, ошибка в адресе вуза приведет к тому, что в БД появятся два вуза с одинаковым наименованием и разными адресами. Поступают в таком случае так: в отношение СТУДЕНТ вводят поле «код вуза» (целое число) и добавляют еще одно отношение ВУЗ (код вуза, название, адрес). Тогда отношения СТУДЕНТ и ВУЗ при этом будут связаны по полю «код вуза».

СТУДЕНТ (ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ОТЧЕСТВО, ФАКУЛЬТЕТ, КУРС, ГРУППА, КОД вуза)

ВУЗ (КОД вуза, НАЗВАНИЕ, АДРЕС, ТЕЛЕФОН)

При работе с такими таблицами повторяться могут только данные в поле «КОД вуза», а все необходимые сведения о вузе можно взять из отношения ВУЗ. Заметим при этом, что ввод в поле «КОД вуза» целого числа, вместо длинного названия, принесет гораздо меньше ошибок. В отношении ВУЗ поле «КОД вуза» будет первичным ключом, а в отношении СТУДЕНТ поле «КОД вуза» будет внешним ключом.

Для связи реляционных таблиц необходимо ввести в обе таблицы одинаковые по типу поля, по которым определится связь между записями обеих таблиц. Связи бывают нескольких типов «один к одному», «один ко многим», «многие ко многим». В вышеприведенном примере была установлена связь «один ко многим», т.е. одной записи в таблице ВУЗ соответствуют многие записи в таблице СТУДЕНТ.

Информационные объекты и связи.

Информационным объектом называется описание реального объекта, процесса или явления в виде совокупности его характеристик (информационных элементов), называемых реквизитами . Информационный объект определенной структуры (реквизитного состава) образует тип (класс), которому присваивают уникальное имя. Информационный объект с конкретными характеристиками называют экземпляром. Каждый экземпляр идентифицируется заданием ключевого реквизита (ключа). Одни и те же реквизиты в различных информационных объектах могут быть как ключевыми, так и описательными. Информационный объект может иметь несколько ключей.

Пример . Информационный объект СТУДЕНТ имеет реквизитный состав: номер (номер зачетной книжки - ключевой реквизит), фамилия , имя , отчество , дата рождения , код места обучения . Информационный объект ЛИЧНОЕ ДЕЛО: номер студента , домашний адрес , номер аттестата о среднем образовании , семейное положение , дети . Информационный объект МЕСТО ОБУЧЕНИЯ включает реквизитъг, код (ключевой реквизит), наименование вуза , факультет , группа . Информационный объект ПРЕПОДАВАТЕЛЬ: код (ключевой реквизит), кафедра , фамилия , имя , отчество , ученая степень , ученое звание , должность .

Отношения, существующие между реальными объектами, определяются в информационных моделях как связи . Существует три вида связей: один к одному (1:1), один ко многим (1:∞) и многие ко многим (∞:∞).

Связь один к одному определяет соответствие одному экземпляру информационного объекта X не более одного экземпляра информационного объекта Y, и наоборот.

Пример . Информационные объекты СТУДЕНТ и ЛИЧНОЕ ДЕЛО будут связаны отношением один к одному. Каждый студент имеет определенные уникальные данные в личном деле.

При связи один ко многим одному экземпляру информационного объекта X может соответствовать любое количество экземпляров информационного объекта Y, но каждый экземпляр объекта Y связан не более чем с одним экземпляром объекта X.

Пример . Между информационными объектами МЕСТО ОБУЧЕНИЯ и СТУДЕНТ необходимо установить связь один ко многим. Одно и то же место обучения может многократно повторяться для различных студентов.

Связь многие ко многим предполагает соответствие одному экземпляру информационного объекта X любое количество экземпляров объекта Y, и наоборот.

Пример . Информационные объекты СТУДЕНТ и ПРЕПОДАВАТЕЛЬ имеют связь многие ко многим. Каждый студент обучается у множества преподавателей, а каждый преподаватель учит множество студентов.

В Access можно задать три вида связей между таблицами: один ко многим , многие ко многим и один к одному . Связь один ко многим является наиболее часто используемым типом связи между таблицами. Связи многие ко многим реализуется только с помощью третьей (связующей) таблицы, ключ которой состоит из, по крайней мере, двух полей, одно из которых является общим с табли­цей X, а другое - общим с таблицей Y. Связь один к одному используют не очень часто, поскольку такие данные могут быть помещены в одну таблицу. Связь с отношением один к одному используют для разделения очень широких таблиц, для отделения части таблицы по соображениям защиты, а также для сохранения сведений, относящихся к подмножеству записей в главной таблице.

Похожая информация.

Связи между объектами.

Наименование параметра	Значение
Тема статьи:	Связи между объектами.
Рубрика (тематическая категория)	Связь

В реальном мире особенно в сложных системах между предметами существуют различные отношения. При моделировании предметы представляются как объекты, а отношения между ними как связи. Каждый типсвязи в модели имеет свое имя. В графической форме связь отображается в виде линии между связанными объектами с указанием идентификатора связи.

Существует три вида элементарных связей: один-к-одному (рис. 4.1.), один-ко-многим (рис. 4.2.) и многие-ко-многим (рис. 4.3.).

Связь один-к-одному существует, когда один экземпляр одного объекта связан с единственным экземпляром другого. Связь один-к-одному обозначается стрелками ←или→.

Руководит

Рис. 4.1. Пример связи ʼʼодин-к-одномуʼʼ.

Связь один-ко-многим существует, когда один экземпляр первого объекта связан с более чем с одним экземпляром второго объекта͵ но каждый экземпляр второго объекта связан только с одним экземпляром первого. Такая связь изображается двойной стрелкой →→.

Состоит из

Рис. 4. 2. Пример связи ʼʼодин-ко-многимʼʼ.

Связь многие-ко-многим существует, когда каждый экземпляр первого объекта связан с одним или большим количеством экземпляров второго, и каждый экземпляр второго связан с одним или многими экземплярами первого. Этот тип связи изображается двусторонней стрелкой ↔.

Изучает(ся)

Рис. 4.3. Пример связи ʼʼмногие-ко-многимʼʼ.

Помимо множественности, связи могут подразделяться на безусловные и условные. В безусловной связи участвует каждый экземпляр объекта. В условной связи принимают участие не всœе экземпляры объекта. Связь должна быть условной как с одной, так и с обеих сторон.

Все связи в информационной модели требуют описания, ĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ, как минимум, включает:

‣‣‣ идентификатор связи;

‣‣‣ вид связи (ее множественность и условность).

Элементарные связи являются составными частями структур связей . Безусловная последовательность связей один-к-одному принято называть структурой типа очередь и графически отображена на рис.4.4.а. Обобщением структуры типа очередь является циклическая структура, изображенная на рис. 4.4.б.

Очень важную роль играет древовидная информационная модель, являющаяся одной из самых распространенных типов классификационных структур.
Размещено на реф.рф
Древовидная связь является безусловной связью типа один-ко-многим и графически изображена на рис. 4.4. в. Особенностью такой структуры является то, что каждый объект может иметь не более одного предка, произвольное количество потомков. Объект, который не имеет потомков, называют листовым. Иерархическое дерево начинается с одного объекта͵ называемого корневым объектом. Очень важно, что каждый объект должен иметь свое уникальное имя или идентификатор.
Размещено на реф.рф
Эту структуру связи еще называют иерархической. На рис. 4.4. в. прямоугольник R является корневым объектом. Объекты B1,. . ., B8 являются листовыми. Иерархическая модель довольно удобна для представления предметных областей, так как иерархические отношения довольно часто встречаются между сущностями реального мира. Но иерархическая модель не поддерживает отношения ʼʼмногие ко многимʼʼ, когда множество объектов одного типа связаны со множеством объектов другого типа. Предположим, что требуется построить модель отношения между множеством преподавателœей и множеством предметов. Для моделирования таких отношений иерархическая древовидная структура не подходит.

Z

В

А

а) . . .

Z

B

б)

C

R

в)

A1

A2 A@A@

A3

A4

B1

B4

B5

B6

B7

B8

Рис.4.4. Информационные модели типа ʼʼочередьʼʼ (а), ʼʼциклʼʼ (б), ʼʼдеревоʼʼ (в).