Bilgi nesnelerinin ve aralarındaki bağlantıların tanımlanması. Nesneler ve aralarındaki ilişkiler

1. Konuyla ilgili temel kavramlar ve terimler
“BİLGİ MODELİ İNŞAATIN TEMELİDİR
VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ.

Her uygarlık bilgi işleme ile uğraşmak zorundadır. Ekonominin gelişmesi ve nüfusun artmasıyla birlikte ticari ve idari sorunların çözümü için gerekli olan birbirine bağlı veri miktarı da artmaktadır.

@ Belirli bir konu alanındaki bilgi akışlarının en uygun şekilde yönetilmesi ve görevlerin çözülmesi amacıyla birbirine bağlı verilerin toplanması, saklanması, işlenmesi ve kullanılması modeline bilgi sistemi denir. . Böyle bir sistem öncelikle bir kişinin işini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır, ancak bunun için gerçek dünyanın çok karmaşık bir modeline mümkün olan en iyi şekilde karşılık gelmelidir.

@ Bir bilgi sisteminin çekirdeği, içinde depolanan verilerdir. . Herhangi bir işletmede, farklı departmanlardan gelen veriler kural olarak örtüşür, yani birkaç departmanda kullanılır veya genel olarak paylaşılır. Örneğin, yönetim amaçları için genellikle tüm kurum genelinde bilgi gerekir. Stok bilgisi olmadan parça siparişi verilemez. saklanan bilgi sistemi veriler, işletmenin belirli bir üretim faaliyeti için ihtiyaç duyulduğu biçimde kolayca erişilebilir olmalıdır. Verilerin nasıl saklandığı önemli değildir. Bugün bir işletmede bir veri işleme sistemiyle tanışabiliriz. geleneksel tip, çalışanın verileri manuel olarak klasöre ve yanına yerleştirdiği - modern sistem en hızlı bilgisayarları, gelişmiş donanım ve yazılımları kullanarak. Çarpıcı farklılıklarına rağmen, her iki sistem de belirli bir zamanda, belirli bir kişiye, belirli bir yerde ve sınırlı bir maliyetle güvenilir bilgi sağlamak zorundadır.

Bir bilgi sistemi oluşturma sürecini anlamak için, verileri tanımlamak ve sunmak için kullanılan bazı terimleri bilmeniz gerekir.

@ Konu alanı denilen kısım gerçek sistem bu çalışma için ilgi çekici.

Otomatik bilgi sistemlerini tasarlarken, konu alanı birkaç düzeydeki veri modelleri tarafından görüntülenir. Kullanılan katman sayısı, sistemin karmaşıklığına bağlıdır, ancak her durumda mantıksal ve fiziksel katmanları içerir. Konu alanı, herhangi bir tür kuruluşa (banka, üniversite, hastane veya fabrika gibi) atıfta bulunabilir.

Tam konu alanı (büyük imalat işletmesi, depo, mağaza vb.) ile bunun organizasyon birimi arasında ayrım yapmak gerekir. konu alanı. Bir kuruluş birimi ise kendi konu alanını temsil edebilir (örneğin, bir otomobil fabrikasının kaporta atölyesi veya bir bilgisayar üretim şirketinin veri işleme departmanı). Bu durumda, atölyeler ve bölümlerin kendileri belirli konu alanlarına karşılık gelebilir.

Etki alanını tanımlamak için gereken bilgiler, gerçek modele bağlıdır ve personel, ücretler, mallar, faturalar, faturalar, satış raporları, laboratuvar testleri, mali işlemler, tıbbi kayıtlar, yani kişiler, yerler, nesneler, olaylar ve olaylar hakkında bilgileri içerebilir. kavramlar.

@ nesne hakkında bilgi kaydettiğimiz bilgi sisteminin bir unsuru olarak adlandırılır. İlişkisel veritabanı teorisinde, bir nesneye varlık denir.

nesne olabilir gerçek(örneğin, bir kişi, bir nesne veya bir yerleşim yeri) ve soyut(örneğin, bir etkinlik, müşteri faturası veya öğrencilerin çalışmakta olduğu bir kurs). Örneğin, araba satışları alanında ARABA MODELİ, MÜŞTERİ ve HESAP nesnelere örnektir. Bir depoda bu bir TEDARİKÇİ, MALLAR, GİDİŞ vb. Her nesnenin bilgi sisteminde depolanan belirli bir dizi özelliği vardır. Verileri işlerken, genellikle çalışanlar gibi homojen nesnelerin bir koleksiyonuyla uğraşmanız ve bunların her biri için aynı özelliklerle ilgili bilgileri kaydetmeniz gerekir.

@ nesne sınıfı aynı özelliklere sahip nesneler kümesi denir.

Böylece, aynı sınıftaki nesneler için, özellikler kümesi aynı olacaktır, ancak bu özelliklerin her nesne için değerleri elbette farklı olabilir. Örneğin, her nesne için nesne sınıfı MODEL özellikleri elbette farklı olabilir. Örneğin, ARABA MODELİ özellik sınıfı, arabaların özelliklerini tanımlayan aynı özellik grubuna sahip olacak ve her model, bu özellikler için farklı değerlere sahip olacaktır.

Nesneler ve özellikleri gerçek dünya kavramlarıdır. Programcının zihninde var olan bilgi dünyasında, nesnelerin niteliklerinden söz edilir.

@ Bağlanmak bir nesnenin özelliklerinin bilgilendirici bir görüntüsüdür. Her nesne, bir dizi temel nitelikle karakterize edilir.

Örneğin, bir araba modeli gövde tipi, motor hacmi, silindir sayısı, güç, boyutlar, isim vb. ile karakterize edilir. Bir otomobil bayisinin müşterisinin soyadı, adı, soyadı, adresi ve muhtemelen kimlik numarası. Modeldeki her özelliğin benzersiz bir adı - bir tanımlayıcısı olmalıdır. Herhangi bir depolama ortamına bir bilgi modeli uygularken bir öznitelik genellikle çağrılır veri elemanı, veri alanı veya sadece bir alan.

Pirinç. 1.1. Veri sunumunun üç alanı.

@ Masa aynı türden sonlu bir dizi kayıttan oluşan düzenli bir yapıdır. Bazı kaynaklarda tabloya ilişki denir.

İkinci terimden kaçınmaya çalışacağız, çünkü ilişkisel teorinin gelişmesiyle birlikte, "ilişki" terimi ile birlikte "ilişki" genellikle tablolar arasındaki ilişkileri ifade etmeye başladı. Bir tablonun her kaydı, sınırlı (ve aynı!) sayıda alandan oluşur ve bir tablonun her kaydının belirli bir alanı yalnızca bir tür veri içerebilir.

@ veri değerleri her veri öğesinde bulunan gerçek verileri temsil eder.

"MODEL ADI" veri öğesi "Voyager"96 3.8 Grand", "Continental 4.6" veya "Crown Victoria 4.6" gibi değerler alabilir. Veri öğelerinin nesneyi nasıl tanımladığına bağlı olarak değerleri nicel olabilir. , niteliksel veya tanımlayıcı.Belirli bir konu alanı hakkındaki bilgiler, her biri birkaç veri öğesi tarafından açıklanan birkaç nesne kullanılarak temsil edilebilir.Veri öğeleri tarafından kabul edilen değerler denir. veri.

@ Veri öğeleri tarafından kabul edilen tek bir değerler kümesine denir nesne örneği. Nesneler belirli bir şekilde birbirleriyle ilişkilidir.

@ Kurucu veri öğeleri ve ilişkileri ile ilgili nesne modeli denir. kavramsal model konu alanı. Kavramsal model, konu alanındaki veri akışı hakkında fikir verir.

Bazı veri öğeleri, bir bilgi modeli oluşturmak için önemli olan bir özelliğe sahiptir. Böyle bir nesne veri öğesinin aldığı değeri bilirsek, aynı nesnenin diğer veri öğelerinin aldığı değerleri de belirleyebiliriz. Örneğin, bir arabanın benzersiz model numarası olan 7'yi bilerek, bunun bir "Voyager" 96" olduğunu ve bu modelin motor hacminin "3778" olduğunu belirleyebiliriz.

@ anahtar eleman veri öğesi, diğer veri öğelerinin değerlerini belirlemenin mümkün olduğu bir öğedir.

İki veya daha fazla veri öğesi, bir nesneyi benzersiz şekilde tanımlayabilir. Bu durumda, anahtar veri öğeleri için “adaylar” olarak adlandırılırlar. Soru , nesneye erişmek için adaylardan hangisinin kullanılacağına kullanıcı veya sistem tasarımcısı karar verir. Doğru seçim, doğru kavramsal veri modelinin oluşturulmasına katkıda bulunduğundan, anahtar veri öğeleri dikkatli bir şekilde seçilmelidir.

@ birincil anahtar bir tablodaki her satırı benzersiz şekilde tanımlayan bir niteliktir (veya nitelikler grubudur).

Birincil anahtar kavramı son derece önemlidir Bu bölümün sonunda ayrıntılı olarak tartışacağımız veritabanı bütünlüğü kavramı ile bağlantılı olarak.

@ Alternatif anahtar eşleşmeyen bir niteliktir (veya nitelikler grubudur) birincil anahtar ve bir nesne örneğini benzersiz şekilde tanımlama.

Örneğin, ÇALIŞAN KİMLİĞİ, SOYAD ADI, İLK ADI ve PATRONY ADI özniteliklerine sahip bir ÇALIŞAN nesnesi için, SOYADI, İLK ADI, PATRONYMID öznitelik grubu, " ÇALIŞAN TANIMLAYICISI" özniteliğine alternatif bir anahtar olabilir ( tam adaşı işletmede çalışmaz).

@ harici anahtar başka bir tablonun birincil anahtarı olan bir tablonun özniteliğidir.

Örneğin, bir ARAÇ nesnesinin "MODEL NUMARASI" özniteliği, bir "MODEL" nesnesinin yabancı anahtarı olabilir.

@ Veri kaydı ilgili veri öğelerinin değerlerinin bir koleksiyonudur.

Şek. 1.2. bu tür veri öğeleri benzersiz anahtar ve model adı, yer değiştirme, silindir sayısı ve motor gücüdür. Örneğin, girişlerden biri "7 Voyager'96 3.8 Büyük 3778 6164.0" . Bu dizi, CAR MODEL nesnesinin veri öğelerinin aldığı değerleri temsil eder. Kayıtlar, insan beyni, bir kağıt parçası, bilgisayar belleği, harici bir depolama aygıtı vb. olabilen bir ortamda depolanır.

Şekil 1.2. MODEL nesnesinin veri kayıtları.

Bir tablonun her kaydı, sınırlı (ve aynı!) sayıda alandan oluşur ve bir tablonun her kaydının belirli bir alanı yalnızca bir tür veri içerebilir

@ Veri tipi depolanan verilerin türünü karakterize eder.

Bilgi modelindeki veri türü kavramı, programlama dillerindeki veri türü kavramına tamamen uygundur. Tipik olarak, modern DBMS'ler, karakter, sayısal veriler, bit dizileri, özel sayısal veriler (örneğin, para birimi cinsinden miktarlar) ve ayrıca özel bir biçimdeki verilerin (tarih, saat, zaman aralığı, vb.) depolanmasına izin verir. Her durumda, bir veri türü seçerken, bilgi sisteminin fiziksel modelinin uygulanacağı VTYS'nin yetenekleri dikkate alınmalıdır.

@ Bağlantı varlıklar arasında işlevsel bir bağımlılıktır.

Bazı varlıklar arasında bir ilişki varsa, o zaman bir varlıktan gelen gerçekler başka bir varlıktan gelen gerçeklere atıfta bulunur veya bir şekilde bunlarla ilişkilidir. Tutarlılığı Sürdürmek işlevsel bağımlılıklar varlıklar arasındaki bilgi tutarlılığı denir. İlişkiler, ilişkisel model "içinde" yer aldığından, bilgi tutarlılığının uygulanması hem uygulama hem de DBMS'nin kendisi tarafından gerçekleştirilebilir (bildirimsel referans bütünlüğü mekanizmaları ve tetikleyiciler kullanılarak).

Bağlantılar beş ana özellikle temsil edilebilir:

Bağlantı türü (tanımlayıcı, tanımlayıcı olmayan)

ana varlık;

Alt (bağımlı) varlık;

İletişim gücü (samimiyet);

Boş ( null ) değerlerin geçerliliği.

İlişkiye tanımlayıcı denir alt varlığın örneği, ana varlıkla olan ilişkisi yoluyla tanımlanırsa (benzersiz olarak tanımlanır). Ana varlığın birincil anahtarını oluşturan nitelikler, alt varlığın birincil anahtarına dahil edilir. Tanımlayıcı bir ilişkideki alt varlık her zaman bağımlı.

İlişkinin tanımlayıcı olmadığı söyleniyor. alt varlık örneği, ana varlıkla bir ilişki dışında tanımlanmışsa. Ana varlığın birincil anahtarını oluşturan nitelikler, alt varlığın anahtar olmayan niteliklerine dahil edilir.

İletişim gücüüst varlık örneklerinin sayısının karşılık gelen alt varlık örnekleri sayısına oranıdır. Spesifik olmayan dışındaki herhangi bir bağlantı için bu bağlantı şu şekilde yazılır: 1:n.

@ saklı yordamlar sorguları ve prosedürel mantığı (atama operatörleri, mantıksal dallanma vb.) birleştiren ve bir veritabanında saklanan bir uygulamadır (program).

Saklı yordamlar, ağ üzerinden veri aktarmadan ve istemciyle etkileşime girmeden büyük miktarda iş gerçekleştiren veritabanıyla oldukça karmaşık programlar içermenize olanak tanır. Kural olarak, saklı yordamlarda yazılan programlar veri işlemeyle ilişkilendirilir. Böylece veritabanı, sorguları almak veya verileri güncellemek için diğer katmanlarla etkileşime girebilen, uygulamanın işlevsel olarak bağımsız bir katmanı olabilir.

@ Tüzük veritabanına (DB) veri değiştirirken veya eklerken belirtilen eylemlerin yürütülmesini çağırmanıza ve böylece içine yerleştirilen verilerin doğruluğunu kontrol etmenize izin verir.

Tipik olarak, bir eylem belirli bir prosedüre veya işleve yapılan bir çağrıdır. Kurallar bir alan veya kayıtla ilişkilendirilebilir ve buna göre belirli bir alandaki veya tablo kaydındaki veriler değiştiğinde tetiklenebilir. Veriler silinirken kurallar kullanılamaz. Yalnızca veri girişinin doğruluğu için nispeten basit koşulları kontrol etmenin bir yolu olan kısıtlamaların aksine kurallar, veritabanındaki veri öğeleri arasındaki gelişigüzel karmaşık ilişkileri kontrol etmenize ve sürdürmenize olanak tanır.

@ Bilgi tutarlılığı alt varlık örneğinin yabancı anahtar değerinin üst varlıktaki birincil anahtar değerleriyle eşleşmesini sağlamaktır.

Bilgi tutarlılığı, verileri değiştiren tüm işlemler için kontrol edilebilir.

@ ilişkilerin normalleşmesi ilişkisel bir veri tabanında tabloların ve ilişkilerin optimal yapısını oluşturma sürecidir.

Normalleştirme işlemi sırasında, veri öğeleri, nesneleri ve onların ilişkilerini temsil eden tablolar halinde gruplandırılır. Normalleştirme teorisi, belirli bir tablo kümesinin, aynı verileri temsil edebilen diğer tüm tablo kümelerine göre veri eklemek, değiştirmek ve silmek için daha iyi özelliklere sahip olduğu gerçeğine dayanır. Bir bilgi modelinin geliştirilmesinde ilişkilerin normalleştirilmesinin getirilmesi, minimum fiziksel, yani herhangi bir ortama kaydedilen veri tabanını ve bilgi sisteminin kalitesini doğrudan etkileyen maksimum performansını sağlar. Bilgi modelinin normalleştirilmesi birkaç aşamada gerçekleştirilir (1., 2. ve 3. normal formlar).

@ Bilgi sözlüğü nesneler, onları oluşturan veri öğeleri, nesneler arasındaki ilişkiler, kaynakları, değerleri, kullanımı ve sunum formatları hakkında merkezi bir bilgi deposudur.

@ bütünlüğün sağlanması veri tabanı, herhangi bir zamanda veri tabanındaki verilerin doğruluğunu korumayı amaçlayan bir önlemler sistemidir.

Verilerin doğrulanması ve bakımının maliyeti, toplam maliyetin önemli bir bölümünü oluşturabilir. operasyonel maliyetler. Örneğin, ulaşım işletmelerinde, seyahat belgelerinden veri girişinin doğruluğunu kontrol etmek için, aynı verilerin birkaç operatör tarafından paralel girişi uygulanmaktadır. Bu durumda aynı hatayı yapma olasılığının son derece düşük olacağına ve farklı operatörlere girme sonuçlarının basit bir şekilde karşılaştırılmasının hatasız veriler elde edilmesine yardımcı olacağına inanılmaktadır. Bir VTYS'de, veri bütünlüğü bir dizi özel teklifler bütünlük kısıtlamaları denir.

@ Bütünlük Kısıtlamaları verilerin kabul edilebilirliğini ve aralarındaki ilişkileri belirleyen bir dizi özel kuraldır.

Otomatik veri işleme sistemi, belirli bir veri modelinin veya bilgi modelinin kullanımına dayanmaktadır. Veri modeli, nesneler arasındaki ilişkileri yansıtır.

2. Bir bilgi modeli oluşturma sırası

Bir bilgi modeli oluşturma süreci, bir dizi kullanıcının kavramsal gereksinimlerinin tanımlanmasıyla başlar (Şekil 2.1). Yakın gelecekte hayata geçirilmesi planlanmayan bazı görevler (uygulamalar) için de kavramsal gereksinimler belirlenebilir. Bu, işin karmaşıklığını biraz artırabilir, ancak geliştirilmekte olan sistem için gereken işlevselliğin tüm nüanslarını hesaba katmaya ve gelecekte yeniden çalışma olasılığını azaltmaya yardımcı olacaktır. Gereksinimler bireysel kullanıcılar tek bir “genelleştirilmiş temsil” halinde bütünleştirilir. İkincisi kavramsal model olarak adlandırılır.

@ kavramsal model fiziksel olarak nasıl depolandıklarını belirtmeden nesneleri ve aralarındaki ilişkileri temsil eder.

Bu nedenle, kavramsal model esasen bir etki alanı modelidir. Kavramsal bir model tasarlanırken, geliştiricinin tüm çabaları, uygulama özellikleri ve işleme verimliliği konularını dikkate almadan, esas olarak verileri yapılandırmaya ve aralarındaki ilişkileri belirlemeye yönlendirilmelidir. Kavramsal modelin tasarımı, bu işletmede çözülen veri işleme görevlerinin analizine dayanmaktadır. Kavramsal model, incelenmekte olan konu alanıyla ilgili olan ve veri analizi sonucunda tanımlanan nesnelerin ve ilişkilerinin açıklamalarını içerir. Burada kastedilen, hem zaten geliştirilmiş olan hem de kullanılan verilerdir. Uygulama programları oh, ve sadece uygulanacak olanlarda.

Kavramsal model daha sonra seçilen VTYS ile uyumlu bir veri modeline çevrilir. Kavramsal modelde yansıtılan nesneler arasındaki ilişkilerin daha sonra seçilen VTYS aracılığıyla gerçekleştirilemez hale gelmesi mümkündür. Bu, kavramsal modelde bir değişiklik gerektirecektir. Belirli bir VTYS tarafından sağlanabilen kavramsal model versiyonuna mantıksal model denir.

@ Mantık modeli içerikleri ve depolama ortamları ne olursa olsun, veri öğeleri arasındaki mantıksal ilişkileri yansıtır.

Mantıksal veri modeli ilişkisel, hiyerarşik veya ağ olabilir. . Kullanıcılara bunun alt kümeleri tahsis edilir mantıksal model, konu alanı hakkındaki fikirlerini yansıtan dış modeller (bazı kaynaklarda alt devreler olarak da adlandırılır) olarak adlandırılır. harici model mantıksal modele dayalı olarak kullanıcıların aldığı görüşlere karşılık gelirken, kavramsal gereksinimler kullanıcıların orijinal olarak arzu ettikleri ve kavramsal modelin geliştirilmesine temel teşkil eden görüşleri yansıtır. Mantıksal model şu şekilde görüntülenir: fiziksel hafıza disk, teyp veya başka bir depolama ortamı gibi.

@ Fiziksel model Veri düzenini, erişim yöntemlerini ve indeksleme tekniğini tanımlayan , sistemin dahili modeli olarak adlandırılır.

Uygulamalı programlama açısından, veri bağımsızlığı programlama tekniği ile değil disiplini ile belirlenir. Örneğin, herhangi bir sistem değişikliği ile uygulamanın yeniden derlenmesini önlemek için programda sabitler (sabit veri değerleri) tanımlamamanız önerilir. En iyi çözüm, değerleri programa parametre olarak iletmektir.

Konu alanının tüm gerçek gereksinimleri ve tasarım aşamasında bunlara uygun "gizli" gereksinimler kavramsal modele yansıtılmalıdır. Elbette veritabanındaki olası tüm kullanımları ve değişiklikleri öngörmek imkansızdır. Ancak çoğu konu alanında, nesneler ve bunların ilişkileri gibi temel veriler nispeten sabittir. Sadece değişiklik bilgi gereksinimleri yani bilgi elde etmek için verileri kullanma yolları.

Veri bağımsızlığının derecesi, veritabanının dikkatli tasarımı ile belirlenir. Etki alanı nesnelerinin ve ilişkilerinin kapsamlı analizi, bir programdaki değişen veri gereksinimlerinin diğer programlar üzerindeki etkisini en aza indirir. Kapsamlı veri bağımsızlığının anlamı budur.

3. Modeldeki ilişkiler

Bir ilişki, iki veri kümesi arasındaki bir eşlemeyi veya ilişkiyi ifade eder. gibi ilişkiler var bire bir», « birden çoğa" Ve "çoktan çoğa"". Bir araba bayisinin çalışmalarının yönetiminin otomatikleştirilmesi görevinde, müşteri ilk kez bir araba satın almak için sipariş verirse, verilerinin ilk kaydı ve yapılan siparişle ilgili bilgiler gerçekleştirilir. Müşteri tekrar sipariş verirse sadece bu sipariş kaydedilir. Belirli bir müşteri kaç kez sipariş vermiş olursa olsun, benzersiz bir kimlik numarasına (benzersiz bir müşteri anahtarı) sahiptir. Her müşteri hakkındaki bilgiler, müşterinin adını, adresini, telefonunu, faksını, soyadını, adını, soyadını, imzasını içerir. tüzel kişilik ve not. Böylece, MÜŞTERİ nesnesinin öznitelikleri "MÜŞTERİ BENZERSİZ ANAHTAR", "MÜŞTERİ ADI", "MÜŞTERİ ADRESİ" vb. Bizi ilgilendiren bir sonraki nesne ARAÇ MODELİ'dir. Bu nesne, "BENZERSİZ MODEL ANAHTARI", "MODEL ADI" vb. niteliklere sahiptir. İncelenmekte olan üçüncü nesne SİPARİŞ'tir. Nitelikleri "SİPARİŞ NUMARASI", "MÜŞTERİ ANAHTARI" ve "MODEL ANAHTARI" dır. Ve incelenen dördüncü nesne SATICI'dır. Öznitelikleri "BENZERSİZ SATICININ ANAHTARI", "SATICININ ADI", "SOYADI" ve "ÜCRETLİ ADI" dır.

Bire bir ilişki (iki tür nesne arasında)

Planlı dağıtım ekonomisi zamanlarına zihinsel olarak dönelim. Diyelim ki belirli bir zamanda bir müşteri yalnızca bir sipariş verebilir. Bu durumda, ilişki " bire bir”, Şekil 1'de gösterildiği gibi tek oklarla gösterilir. 2.2a.

Pirinç. 2.2. İki nesne arasındaki ilişkiler: a) "bire bir"; b) "bire çok"; c) çoktan çoğa

Pirinç. 2.3. Bire bir ilişkideki veriler arasındaki ilişki.

Birden çoğa ilişki (iki tür nesne arasında).

Belirli bir zamanda, bir müşteri birkaç araba modelinin sahibi olabilirken, birkaç müşteri bir arabanın sahibi olamaz. Bir-çok ilişkisi, Şekil 1'de gösterildiği gibi, bire doğru tek bir ok ve çoka dönük bir çift okla temsil edilebilir. 2.2, B.

Bu durumda, birinci nesnenin bir veri kaydı (genellikle üst veya ana olarak adlandırılır), ikinci nesnenin (alt veya alt) birkaç kaydına karşılık gelir. Birden çoğa ilişkiler, ilişkisel veritabanı geliştirmede çok yaygındır. Dizin genellikle üst nesne olarak kullanılır ve dizin girişlerine erişim için benzersiz anahtarlar alt nesnede saklanır. Örneğimizde, böyle bir dizin olarak, tüm istemciler hakkında bilgi depolayan CLIENT nesnesini temsil edebiliriz. Belirli bir müşteri için bir kayda erişirken, Şekil 1'de gösterildiği gibi, yaptığı tüm satın almaların bir listesine ve CAR MODEL nesnesinde saklanan bilgilere erişebiliriz. 2.4. Alt nesnede, CLIENT nesnesinde karşılık gelen kayıtların bulunmadığı herhangi bir kayıt varsa, onları görmeyeceğiz. Bu durumda, nesnenin yetim (yalnız) kayıtları içerdiği söylenir. Bu kabul edilemez ve gelecekte bu tür durumlardan nasıl kaçınacağınızı öğreneceksiniz.

Pirinç. 2.4. Bire çok ilişkideki veriler arasındaki ilişki.

ARABA MODELİ nesnesinin kayıtlarına bakarsak, MÜŞTERİ nesnesinde bunu satın alan müşteri hakkında veri alabiliriz. araba (bkz. Şekil 2.4). Sahipsiz kayıtlar için müşteri bilgileri almayacağımızı lütfen unutmayın.

Çoktan çoğa ilişki (iki tür nesne arasında).

Bu örnekte, her satış görevlisi birden çok müşteriye hizmet verebilir. Öte yandan, otomobil satın alırken farklı zamanlar, her müşteriye farklı satıcılar hizmet verebilir. MÜŞTERİ ve SATICI nesneleri arasında çoktan çoğa bir ilişki vardır. Bu ilişki, Şekil 1'de gösterildiği gibi çift okla gösterilmiştir. 2.2, c.

Şek. 2.5, bu durumda verilerin birbirine bağlanacağı şemayı gösterir. CUSTOMER nesnesindeki verilere bakarak belirli bir müşteriye hangi satış elemanlarının hizmet verdiğini bulabiliriz. Ancak SELLER nesnesinde bu durumda her satıcı için birkaç kayıt oluşturmamız gerekecek. Her satır, satıcı tarafından her bir müşteri hizmetine karşılık gelecektir. Bu yaklaşımla ciddi sorunlarla karşı karşıya kalacağız. Örneğin, SELLER nesnesine her satıcı için benzersiz bir anahtar giremeyeceğiz, çünkü kaçınılmaz olarak bir satıcı birkaç müşteriye hizmet verecek ve bu durumda aynı satıcı için birkaç kaydımız olacak.

Pirinç. 2.5. Çoktan çoğa ilişkideki veriler arasındaki ilişki

İlişkisel veritabanı teorisine göre, çoktan çoğa bir ilişkiyi depolamak için üç nesne gereklidir: her varlık için bir tane ve aralarındaki ilişkileri (ara nesne) depolamak için bir tane. Ara nesne, Şekil 1'de gösterildiği gibi ilgili nesnelerin tanımlayıcılarını içerecektir. 2.6.

Pirinç. 2.6. Bir ara nesne kullanarak çoktan çoğa ilişkideki veriler arasındaki ilişkileri gösterme

Nesneler arasındaki ilişkiler kavramsal modelin bir parçasıdır ve veritabanına eşlenmelidir. Nesneler arasındaki ilişkilerin yanı sıra, bir nesnenin nitelikleri arasında da ilişkiler vardır. Ayrıca bire bir, birden çoğa ve çoktan çoğa ilişkiler arasında ayrım yapar.

Bire bir ilişki (iki özellik arasında)

Müşterinin anahtarının (numarası) benzersiz tanımlayıcısı olduğunu, yani müteakip sipariş makbuzlarında değişmediğini varsayıyoruz. bu müşteri. Veritabanında müşteri numarasıyla birlikte başka bir benzersiz tanımlayıcı (örneğin bir pasaport numarası) varsa, bu iki benzersiz tanımlayıcı arasında bire bir ilişki vardır. Şek. 2.7a bu ilişki tek oklarla gösterilir.

Birden çoğa ilişki (iki özellik arasında)

Müşteri adı ve müşteri numarası birlikte bulunur. Aynı ada sahip birçok müşteri olabilir, ancak hepsinin farklı numaraları vardır. Her müşteriye benzersiz bir numara atanır. Bu, belirli bir müşteri numarasına yalnızca bir ismin karşılık geldiği anlamına gelir. Bire çok ilişki, "bir" yönünde tek bir okla ve "çok" yönünde çift okla gösterilir (Şekil 2.7, b).

Çoktan çoğa ilişki (iki özellik arasında)

Aynı ada sahip birden çok müşteriye birden çok satıcı hizmet verebilir. Aynı ada sahip birden çok satıcı, birden çok müşteriden sipariş alabilir. "Müşteri adı" ve "satış görevlisi adı" öznitelikleri arasında çoktan çoğa bir ilişki vardır. Bu ilişkiyi çift okla gösteriyoruz (Şekil 2.7, c).

A)

B)

v)

Pirinç. 2.7. İki özellik arasındaki ilişkiler:
a) bire bir ilişki; b) bire çok ilişki» c) çoktan çoğa ilişki»

Veri Modeli Türleri

Veritabanı yönetim sistemlerinde hiyerarşik ve ağ veri modelleri 60'lı yılların başında kullanılmaya başlandı. 1970'lerin başında, ilişkisel bir veri modeli önerildi. Bu üç model, temelde nesneler arasındaki ilişkileri temsil etme biçimleri bakımından farklılık gösterir.

Hiyerarşik veri modeli, nesne türleri hiyerarşisi ilkesi üzerine inşa edilmiştir, yani bir nesne türü ana olandır ve geri kalanı üzerinde bulunur. alt seviyeler hiyerarşi, - astlar (Şekil 2.8). Ana ve bağımlı nesneler arasında birden çoğa bir ilişki kurulur. Başka bir deyişle, belirli bir ana nesne türü için birkaç alt nesne türü vardır. Aynı zamanda, ana nesnenin her örneği için, ikincil nesne türlerinin birkaç örneği olabilir. Bu nedenle, nesneler arasındaki ilişkiler bir aile ağacındaki ilişkilere benzer, bir istisna dışında: her alt (alt o ) nesne türü için yalnızca bir üst (ana) nesne türü olabilir. Açık pirinç. 2.8 düğüm ve dallar hiyerarşik bir ağaç yapısı oluşturur. Düğüm, bir nesneyi tanımlayan nitelikler topluluğudur. Hiyerarşideki en yüksek düğüme kök düğüm denir. ana tip nesne). Kök düğüm birinci seviyededir. Bağımlı düğümler (alt nesne türleri) ikinci, üçüncü vb. seviyelerdedir.

Pirinç. 2.8. Hiyerarşik bir veri modelinin diyagramı.

İÇİNDE ağ modeli Bu ana ve bağımlı nesneler kavramları biraz genişletilmiştir. Herhangi bir nesne hem ana hem de bağımlı olabilir (ağ modelinde, ana nesne "kümenin sahibi" terimiyle ve köle - "kümenin üyesi" terimiyle gösterilir). Aynı nesne aynı anda bir kümenin hem sahibi hem de üyesi olabilir. Bu, her nesnenin herhangi bir sayıda ilişkiye katılabileceği anlamına gelir. Ağ modelinin şeması Şekil 2.9'da gösterilmiştir.

Şekil 2.9. Ağ veri modelinin şeması.

İlişkisel veri modelinde, nesneler ve aralarındaki ilişkiler, Şekil 1'de gösterildiği gibi tablolar kullanılarak temsil edilir. 2.10. İlişkiler de nesne olarak ele alınır. Her tablo bir nesneyi temsil eder ve satır ve sütunlardan oluşur. İlişkisel bir veritabanında, her tablonun bir birincil anahtarı ( anahtar eleman), tablodaki her satırı benzersiz şekilde tanımlayan bir alan veya alanların birleşimidir. Sadeliği ve temsilinin doğallığı nedeniyle, ilişkisel model en çok kişisel bilgisayarlar için DBMS'de kullanılır.

Pirinç. 2.10. İlişkisel veri modelinin şeması.

| Ders planlama ve ders materyalleri | 8 sınıf | Okul yılı için ders planlaması | Tablolu Modeller

Ders 12
Tablolu Modeller

Tablolu Modeller

İncelenen konular:

"nesne özelliği" türündeki tablolar.
- Tablo türü "nesne-nesne".
- İkili matrisler.

"nesne özelliği" türündeki tablolar

Diğer bir yaygın bilgi modeli biçimi, dikdörtgen masa , satır ve sütunlardan oluşur. Tabloların kullanımı o kadar tanıdıktır ki, genellikle onları anlamak için daha fazla açıklama gerektirmez.

Örnek olarak Tablo 2.1'i ele alalım.

Bir tablo derlenirken sadece kullanıcıyı ilgilendiren bilgileri içerir. Örneğin, Tablo 2.1'de yer alan kitaplarla ilgili bilgilere ek olarak başka bilgiler de vardır: yayıncı, sayfa sayısı, maliyet. Ancak, Tablo 2.1'in derleyicisi için, kitabın yazarı, adı ve yayın yılı hakkında ("Yazar", "Başlık", "Yıl" sütunları) ve kitabı kitap raflarında bulmaya yetecek kadar bilgi vardı. ("Raf" sütunu). Tüm rafların numaralandırıldığı ve ayrıca her kitaba kendi envanter numarasının ("Numara" sütunu) atandığı varsayılmaktadır.

Tablo 2.1 - bu, ev kütüphanesinin kitap stokunun bir bilgi modelidir.

Tablo, zaman içinde meydana gelen bazı süreçleri yansıtabilir (Tablo 2.2).

Tablo 2.2'de listelenen okumalar, günün aynı saatinde beş gün boyunca alınmıştır. Tabloya bakıldığında, farklı günleri sıcaklık, nem vb. açısından karşılaştırmak kolaydır. Bu tablo, hava durumunu değiştirme sürecinin bir bilgi modeli olarak kabul edilebilir.

Tablo 2.1 ve 2.2 en sık kullanılan tablo türüdür. Bunlara "nesne-özellik" tabloları denir..

Böyle bir tablonun bir satırı, bir nesne (kütüphanedeki bir kitap veya belirli bir günde 12-00'deki hava durumu) hakkında bilgi içerir. Sütunlar - nesnelerin ayrı özellikleri (özellikleri).

Tabii ki, tablolar 2.1 ve 2.2'deki satırlar ve sütunlar 90° döndürülerek değiştirilebilir. Bazen yaparlar. Ardından, satırlar özelliklere ve sütunlar nesnelere karşılık gelir. Ancak çoğu zaman tablolar, sütunlardan çok satırları olacak şekilde oluşturulur. Kural olarak, özelliklerden daha fazla nesne vardır.

Veri tabanı geliştirilirken öncelikle konu alanı araştırılır (örneğin “Üniversite”). Ana nesneleri vurgular. Gerçek ("Öğrenci") veya soyut ("Disiplin") olabilirler. Her nesne bir dizi özellik ile karakterize edilir - nesne nitelikleri (veri alanları). Her nesne için nitelikler belirli değerlerle doldurulur. Nitelikler basit veya anahtar olabilir.

Anahtar özelliği (anahtar) diğer tüm veri öğelerinin tanımlanabileceği bireysel veri öğeleridir (“Not Defteri Numarası”). Anahtar basit veya bileşik olabilir ("Soyadı", "Ad", "Patronimik").

Konu alanının ana nesneleri, anahtar nitelikleri kullanılarak tanımlandıktan sonra, bu nesneler arasında bağlantılar kurulur:

a) 1:1 ("bire bir") - A nesnesinin her örneği, B nesnesinin yalnızca bir örneğine karşılık gelir ve bunun tersi de geçerlidir (Şekil 17).

Şekil 17 - "Bire bir" ilişki

b) 1:M ("bire çok") - A nesnesinin her bir örneği, B nesnesinin 0, 1 veya birkaç örneğine karşılık gelebilir, ancak, B nesnesinin her bir örneği, A nesnesinin yalnızca 1 örneğine karşılık gelir (Şekil 18) .

Şekil 18 - "Birden çoğa" ilişki

c) M:M (“çoktan çoğa”) – A nesnesinin her örneği, B nesnesinin 0, 1 veya birkaç örneğine karşılık gelir ve bunun tersi de geçerlidir (Şekil 19).

Şekil 19 - Çoktan çoğa ilişki

Aralarında kurulan bağlantılar ile konu alanının seçilen ana nesneleri şunlardır: bilgi modeli .

İlişki

Konu alanının nesnesi, bir ilişki tablosu olarak temsil edilebilir - aşağıdakileri içeren özel türden bir tablo:

Her satır, nesnenin bir örneği hakkında bilgi içerir (ilişki satırı - demet);

Tüm sütunlar homojendir, yani bir sütundaki tüm öğeler aynı tip ve uzunluğa sahiptir, bir ada sahiptir ve bir nesnenin tek bir niteliği hakkında bilgi içerir;

· her öğe, nesneyle ilgili bir veri öğesini temsil eder;

· tüm satırlar ve sütunlar benzersizdir (tekrar yoktur);

Tablolarda boş hücre yok.

İlişki tablolarına dayalı veritabanlarına denir ilişkisel (ilişki - ilişki). Veritabanında gerçek dünya nesneleri hakkında bilgi depolamak ve aralarındaki ilişkileri modellemek için bir dizi ilişki (tablo) kullanılır. Örneğin, "öğrenci" nesnesini saklamak için ilişkiyi kullanın. ÖĞRENCİ, nesnenin özellikleri, nesnenin nitelikleri olan tablonun sütunlarında bulunur (tablo 8):

Tablo 8 - Tutum ÖĞRENCİ

İlişki öznitelik adlarının listesi ilişki şeması. ilişki şeması ÖĞRENCİşöyle yazılabilir: ÖĞRENCİ = (Soyadı, Yaş grubu ).

İlişkisel bir veritabanı, birbiriyle ilişkili bir dizi ilişkidir. Bilgisayardaki her ilişki (tablo) bir kayıt dosyası olarak temsil edilir.

Tablolarda - ilişkilerde, set teorisinin sekiz farklı işlemini gerçekleştirebilir ve ilişkisel cebir(birleşim, seçme, izdüşüm, kesişme, toplama, çarpma, fark, bölme). Sonuç olarak, tanıtılan (temel) ilişkilerden birçok yeni (hesaplanmış) tablo - ilişki (raporlar, seçimler, sorgular vb.) elde edilebilir.

Veritabanlarındaki bilgilerin iki biçimde sunulması nedeniyle - depolanan bilgiler (ilk, girilen tablolar) ve hesaplanan bilgiler (ilk tablolara göre elde edilen tablolar), önemli ölçüde bellek tasarrufu sağlayabilir ve bu bilgilerin işlenmesini hızlandırabilirsiniz.

Basit ve güvenilir bir veritabanı oluşturmak için ilişkileri normalleştirmek gerekir. ilişkilerin normalleşmesi- ilişkileri daha küçük ve daha basit olanlara ayırmanın adım adım süreci. İlişki sayısındaki artışa rağmen, geliştirilmiş doğruluk, mükerrerliğin ortadan kaldırılması ve veri tabanındaki verilerin tutarlılığının sağlanması sayesinde veri erişim işlemleri önemli ölçüde hızlandırılmıştır.

Bir kaç tane var normal formlar:

1. normal form. ilişki olduğu kabul edilir Birinci tüm nitelikleri bölünemezse (basit) normal form. Örneğin, aşağıda Şekil 20'de gösterilen ilişki, karmaşık bir özellik içerdiğinden normalleştirilmemiştir. Spor. Bu ilişkiyi normalleştirilmiş bir forma getirmek için bu karmaşık nitelikten kurtulmamız gerekiyor.

Şekil 20 - İlk normal forma indirgeme

Ortaya çıkan ilişkide anahtar, niteliklerden oluşan bir bileşiktir. Soyadı Ve spor türü.

2. normal form. Bir ilişki, tüm özniteliklerinin parçalarına değil de bir bütün olarak bileşik anahtara bağlı olması durumunda ikinci normal biçimde kabul edilir. Bu nedenle, bir ilişki birinci normal formdaysa ve bileşik anahtar yerine basit bir anahtara sahipse, o zaman otomatik olarak hem birinci hem de ikinci normal formdadır.

Örneğin, ile ilgili olarak İFADE(Şekil 21), bir bileşik anahtarı olan " Öğrenci, Disiplin", bağlanmak Öğretim Görevlisi sadece bağlıdır Disiplinler, tüm anahtardan değil. Bu ilişki, onu iki ilişkiye "kırarak" normalleştirilebilir. İLERLEMEK Ve ÖĞRETMEN:

AÇIKLAMA = (Öğrenci, Disiplin,Öğretim Üyesi, Sınıf)

İLERLEME = (Öğrenci, Disiplin, Seviye) ÖĞRETMEN = (Disiplin, öğretim Görevlisi)

Şekil 21 - İkinci normal forma indirgeme

3. normal form. Anahtar olmayan nitelikler arasındaki bağımlılıklar (geçişli bağımlılıklar) ortadan kaldırılırsa, bir ilişkinin üçüncü normal formda olduğu kabul edilir. Örneğin, ile ilgili olarak KONU = (İsim,Öğretim Görevlisi, Başkan, Telefon) önemli bir özellik değildir. Telefon anahtar olmayan bir özniteliğe bağlıdır departman.

Geçişli bağımlılığı ortadan kaldırmak için orijinal ilişkiyi ikiye "bölmek" gerekir. DİSİPLİN = (İsim, Öğretim Görevlisi, Bölüm) ve BÖLÜM VERİLERİ = (departman, Telefon).

Tabloların daha fazla basitleştirilmesi, ilişki nitelikleri arasındaki bağımlılık türlerinin daha fazla kısıtlanmasıyla ilişkilidir.

İlişkilerin normalleştirilmesi ve aralarındaki bağlantıların kurulmasından sonra, konu alanının enfolojik bir modeli oluşturulur. Aşağıda (Şekil 22'de), çalışanları-yöneticileri aracılığıyla müşterilerle işlemleri tamamlayan bir şirketin enfolojik modeline bir örnek verilmiştir:

Şekil 22 - Firma Modeli

İnfolojik modele dayalı olarak, veritabanının mantıksal yapısını açıklayan bir veri modeli geliştirilmiştir. veri tanımlama dili (DDL), – veri mantıksal modeli (DM).

DM'yi depolama ortamına bağlamak için fiziksel katman veri modeli kullanılır - fiziksel model (FM). Veritabanının fiziksel tasarımının bu aşamasında ortam türü seçilir, depolanan kayıtların formatı geliştirilir ve veri erişim yöntemleri tasarlanır.

VTYS

Bundan sonra, veritabanını oluşturmak (doldurmak) ve doğrudan onunla çalışmak zaten mümkündür. Veritabanlarıyla çalışmak aşağıdaki işlemlere indirgenmiştir:

1) kayıt (veritabanı doldurma);

2) görüş;

3) düzenleme (ekleme, silme, düzeltme);

4) örnekleme (sorgular, raporlar).

Bu veri toplama ve işleme işlemleri, özel program – veritabanı yönetim sistemi (DBMS).

DBMS tarafından gerçekleştirilen görevleri çözme teknolojisine göre, veritabanları iki türe ayrılabilir:

Merkezi veri tabanı (tamamen bir bilgisayar sisteminin depolama aygıtında saklanır ve sistem bir ağın parçasıysa, diğer sistemler bu veri tabanına erişebilir);

Dağıtılmış veritabanı (farklı ağ düğümlerinin VZU'sunda depolanan, bazen birbiriyle kesişen veya birbirini kopyalayan birkaç veritabanından oluşur).

DBMS, veritabanı verilerine iki şekilde erişim sağlar:

Yerel erisim(DBMS'nin aynı bilgisayarın VRAM'inde depolanan veritabanını işlediğini varsayar);

Uzaktan erişim(bu, ağ düğümlerinden birinde depolanan veritabanına yapılan bir çağrıdır).

Uzaktan erişim, dosya-sunucu veya istemci-sunucu teknolojisi kullanılarak gerçekleştirilebilir. Dosya sunucusu teknolojisi, veritabanını depolamak için sunucu adı verilen bilgi işlem sistemlerinden birinin tahsis edilmesini içerir. Diğer tüm ağ bilgisayarları (istemciler), merkezi veritabanının gerekli bölümünü işlemenin gerçekleştiği belleklerine kopyalayan iş istasyonlarının rolünü oynar. İstemci-sunucu teknolojisi, merkezi bir veritabanını depolamaya adanmış bir sunucunun, istemci iş istasyonlarından gelen istekleri ek olarak işlediğini varsayar. İstemci, sunucuya bir istek gönderir. Sunucu, isteği üzerine veritabanında yapılan arama sonucunda ortaya çıkan verileri istemciye gönderir.

Veritabanı yönetim sistemi - bir dizi yazılım ve dil aracı.

Yazılım verilerin girişinin, işlenmesinin ve depolanmasının organizasyonunu sağlamanın yanı sıra, işletimi sırasında sistemin tüm bölümlerinin etkileşimini (yapılandırma, test etme, kurtarma) sağlar.

Dil araçları veritabanı ile kullanıcı etkileşimi sağlar. Bunlar şunları içerir:

• veri işleme dilleri(YMD) - verilerle çalışmak için bir komut sistemi olan veritabanı sorgulama dilleri (seçim, sorgulama, ekleme, silme vb.);
• veri tanımlama dilleri(NDL) - bir veritabanı şeması oluşturmak için tasarlanmış diller (veri türlerinin açıklamaları, veritabanı yapısı, öğeler arasındaki etkileşim ve ilişkiler).

Şekil 22 - Veritabanı ile kullanıcı etkileşimi şeması

Modern VTYS- vasıfsız bir kullanıcının veritabanıyla çalışmasını kolaylaştırmak için tasarlanmış bir uygulama programı. Veri işleme dili ve veri tanımlama dili bilgisi olmadan onunla doğal dilde çalışır (Şekil 22). Böyle bir DBMS örneği, iyi bilinen Microsoft ürünü olan Access DBMS'dir.

(Ders 7)

Veritabanı tasarlama ve oluşturma Konu alanının analizi. Nesne sınıflarının ve ilişkilerin tanımlanması Bir konu alanı, içinde bulunan nesneler, bunların özellikleri ve aralarındaki ilişkiler biliniyorsa tanımlanır)

Kavramsal yaklaşımdaki amaç, bilgi sisteminde hangi bilgilerin birikmesi gerektiğidir.

Konu alanı analizinin önemli aşamalarından biri, nesne sınıflarının (varlıkların) ve bunlar arasındaki ilişkilerin tanımlanması ve tanımlanmasıdır. Açıklama herhangi bir biçimde elde edilebilir, ancak tasarım sürecinin rahatlığı için tablolar şeklinde biçimlendirilmiştir.

nesne sınıfları

Konu alanındaki nesne sınıfları nasıl belirlenir?

Bir nesne sınıfı (varlık türü, varlık), bir kuruluşun hakkında bilgi depolaması gereken anlamlı bir şeydir.

Konu alanında bulunan bir nesne sınıfının belirtileri:

a) işletmenin hakkında bilgi tutması gereken önemli bir şey;

c) adlandırılmış bir kavram;

d) isim;

e) gerçekten önemli bir nesne varsa, bir nesne sınıfı vardır;

Bir nesne sınıfını tanımladıktan sonra ona bir isim vermek gerekir. Benzersiz olmalıdır.

İsim olarak işletmede kullanılan terimler seçilmiştir.

Diğer tüm olasılıklar tükendiğinde bir isim icat edilir, çünkü icat edilen isimler yanlış anlamalara ve tekrarlara yol açabilir.

İsim müşteri ile kararlaştırılmalıdır.

İsim birden fazla kelimeden oluşabilir (ismi belirten kelimeler - sıfatlar vb.). Genellikle aynı isim aynı isimle çağrılır, o zaman bir ana isim seçmek ve geri kalanını eşanlamlı olarak tanımlamak gerekir.

Bir nesne sınıfı tanımlandığında, aşağıdakilerden oluşan bir grup şey ortaya çıkar. bireysel elemanlar(nesneler). Bir nesne sınıfı, bir şeyler sınıfı veya kategorisidir. Örneğin, DEPARTMENT nesne sınıfı şunlardan oluşur: belirli nesneler « Eğitici ve metodik departmanı", "Makinist şefi departmanı".

Bir nesne sınıfını tanımlama ve modelleme aşamaları:

a) işletmedeki konu alanının analizi sırasında belirlenen her bir ismin incelenmesi ve öneminin belirlenmesi;

b) bu ​​isim hakkında bu işletme için saklanması gereken bilgilerin olup olmadığının belirlenmesi;

c) bir nesne sınıfına tekil olarak bir isim vermek;

d) bir nesne sınıfındaki bir nesnenin diğerinden ayırt edilip edilemeyeceğinin kontrol edilmesi;

e) herkesin (geliştiriciler, müşteriler) bu terime aynı anlamı yüklediğini kontrol etmek için nesne sınıfının bir açıklaması;

Nesne sınıfı özellikleri

Her nesne sınıfı için özellikleri (varlık nitelikleri) belirlenir. Özellik, belirli bir bilgi parçasıdır.

Özellik, bir nesne sınıfını tanımlar. Bir nesne sınıfının niteliksel veya niceliksel bir açıklamasıdır.

Özellik şöyle görünebilir:

Tanımlayıcı kelimeler, deyimler;

Edat yapıları (her çalışan için maaş miktarı);

İyelik isimleri ve zamirler (diğerleri, bitiş tarihi, eskime işareti).

Her özelliğe bir ad verilir. İsimler açık ve net olmalıdır.

Nesnelerin sınıfı hakkında hangi bilgilerin saklanması gerektiği;

Nesnelerin sınıfı hakkında hangi bilgilerin görüntülenmesi veya yazdırılması gerektiği;

Bu özellik gerçekten gerekli mi?

Müşteriler genellikle kendi özel ihtiyaçlarını unuturlar - alanın ekranda görüneceğini veya kendini rapor edeceğini düşünürler ve bundan bahsetme gereği duymazlar.

İşletmede mevcut belgeleri incelerken, önceki sistemlerin eski gereksinimlerine, örneğin çıktı belgesinin eski biçimine - parti üyeliği, milliyet - dikkat etmek gerekir.

Türetilmiş ve birleştirilmiş verileri işaretlemek de gereklidir; her nesne sınıfı için yalnızca orijinal özellikler sabitlenir.

Türetilmiş ve birleştirilmiş özellikler ayrı ayrı açıklanır ve kural olarak orijinal özelliklerin değerlerine göre program tarafından oluşturulur. Bu tür özellikleri saklama ihtiyacı oldukça nadirdir.

Bir özellik adı için bir takım gereksinimler vardır. İsimler açık ve net olmalıdır, örneğin, "miktar" özelliğinin adı karışıklığa yol açabilir - iade mi, teslim mi? Daha spesifik isimler seçmek gerekiyor: “teslimat boyutu”, “sipariş hacmi” vb. İsim birden fazla kelimeden oluşuyorsa, bunlar boşluklarla ayrılır.

En yaygın örnek, "tarih" özelliğidir. Tarihin ne olduğu özellikle belirtilmedikçe doğum tarihi, işe giriş tarihi olarak yorumlanabilir.

Her ikisinin de saklanması gerekiyorsa, belirli bir özellik eklenir, örneğin, istihdam tarihine ek olarak, rekabete göre seçim tarihinin de saklanması gerekir. Bu, alan analizinin sonraki aşamalarında ortaya çıkarılabilir.

Konu alanının analizi sırasında belirlenen özellik, anlam ifade eden en küçük bileşenlere ayrılmalıdır. Bölünme düzeyi işletmenin ihtiyaçlarına bağlıdır.

Klasik örnekler: adres, kereste blok boyutları (yükseklik, uzunluk, genişlik), tek bir özellik olarak saklanabilir, ancak bunların ayrı özellikler olarak saklanması daha faydalıdır.

Bir nesne sınıfı (varlık) ile bir özellik (nitelik) arasındaki fark Tablo 4'te gösterilmiştir.

Tablo 4 - Nesne sınıfı ve özellik arasındaki farklar

Bir özellik tanımladıktan sonra, her belirli nesne için özelliğin tek bir değere sahip olabileceğinden emin olmanız gerekir.

Herhangi bir özellik için birden fazla değer bulunursa, bu, nesne sınıfında eksik bir özelliği veya yeni bir nesne sınıfı adayı olduğunu gösterir.

Kendi özelliklerine sahip bir özellik bulunursa, bu bir özellik değil, bir nesne sınıfıdır. Örneğin, "sayı", "ad", "renk" özelliklerine sahip bir "TULUM" nesne sınıfı tanımlanmıştır. Konu alanındaki ilgili belgenin daha ayrıntılı analizi ve incelenmesi sırasında, isme ek olarak bir rengin bir makaleye sahip olması gerekiyorsa, o zaman "renk" artık bir özellik değil, bir nesne sınıfıdır "RENK" ” karşılık gelen özelliklerle “isim”, “makale”.

Her özellik için, isteğe bağlılığını tanımlamanız gerekir.

tanım: Bir özelliğin isteğe bağlılığı - veritabanındaki belirli bir nesne hakkındaki bilgileri kaydetmek için bir nesnenin özelliğinin zorunlu değerinin belirlenmesi.

Söz konusu nesne sınıfının her nesnesi için gerekli bir özellik değeri bulunmalı ve bilinmelidir.

İsteğe bağlı özellik değerleri, oluşturulduğu sırada bazı nesneler için bilinmeyebilir (veya mevcut olmayabilir).

Örneğin, çalışan bir çalışan için "iş başlangıç ​​tarihi" özelliğinin değeri her zaman bilinir ve çalışanın açık uçlu bir sözleşmesi varsa, "iş bitiş tarihi" özelliğinin değeri belirli bir zamanda bilinmeyebilir. .

Her özellik için ayrıca konu alanında tanımlanır ve açıklanır:

Biçim (tür, maksimum uzunluk, ortalama uzunluk (normal boyut), ondalık nokta, ölçü birimi;

Geçerli değerler (aralık, değer listesi, çoklu aralık, varsayılan değerler);

Mülklerin özellikleri belirlenirken, etki alanları da belirlenebilir.

Bir etki alanı (konu alanı açısından), iş açısından bir dizi doğrulama kuralıdır, birden fazla mülk için geçerli olan kısıtlamalardır.

İlişkisel bir veritabanı açısından bakıldığında, bir alan, üzerinde m.b.'nin bulunduğu geçerli bir değerler kümesidir. bir veya daha fazla ilişkisel ilişkinin bir veya daha fazla özelliği tanımlanır.

Bir etki alanı kullanarak şunları ayarlayabilirsiniz: bir değer aralığı; belirli değerlerin bir listesi; çoklu aralıklar; matematiksel denklem; varsayılan değer vb. Bu kurallar veritabanında bir kez tanımlanır ve farklı özelliklere uygulanır. En ünlü alan adı (evet, hayır).

Özelliklerle çalışmak için adımlar içeren aşağıdaki teknoloji vardır:

Bir mülk adayının belirlenmesi;

Bir özelliği bir nesne sınıfıyla ilişkilendirmek;

Bir özelliğe isim vermek;

Özellik biçimini tanımlama;

Bir özelliğin isteğe bağlı olup olmadığının belirlenmesi;

Konu alanı tarafından empoze edilen özelliğin mantıksal kısıtlamalarının belirlenmesi (değerin aralıkta meydana gelmesi vb.);

Bunun gerçekten bir özellik olup olmadığını ve bir nesne sınıfı olmadığını kontrol etmek;

Gerekirse, bir etki alanı oluşturun.

Tanımlanan nesne sınıfının tüm örnekleri (nesneler) benzersiz bir şekilde tanımlanmalı ve tanımlanmalıdır. Bir nesne, bir nesne sınıfında benzersiz bir şekilde tanımlanamıyorsa, muhtemelen bir nesne sınıfı değildir.

Benzersiz Tanımlayıcıları Tanımlama

Her nesne sınıfı için benzersiz tanımlayıcılar tanımlanmalıdır.

Benzersiz bir tanımlayıcı, bir nesne sınıfı içindeki bir nesneyi benzersiz şekilde tanımlamak için kullanılan bir özellik, özellikler kümesi veya özellikler ve ilişkilerin birleşimidir.

Benzersiz tanımlayıcının parçası olan özellik, zorunlu bir isteğe bağlılığa sahip olmalıdır.

Bir nesne sınıfındaki benzersiz tanımlayıcıların sayısı herhangi bir şey olabilir. Ve benzersiz tanımlayıcıyı oluşturan bileşenlerin (özellikler ve ilişkiler) sayısı herhangi bir şey olabilir.

Benzersiz bir tanımlayıcı, alan analizinin herhangi bir aşamasında tanımlanabilir, ancak bir nesne sınıfını tanımlamaya ve tasarlamaya başlamak için, her nesne sınıfının benzersiz tanımlayıcılara sahip olması gerekir.

Yorum:

Bir nesne sınıfındaki nesneleri tanımlamak için bir yöntem seçerken, geliştirilmekte olan sistemin teknolojik ihtiyaçlarını değil, işletmenin ihtiyaçlarını modellemek gerekir.

Benzersiz tanımlayıcı olarak sayısal bir kod kullanırken, konu alanında böyle bir kodun görüntülendiği ilgili bir belge olduğundan emin olmalısınız.

Örneğin, "çalışanın personel numarası", "bölüm kodu" özellikleri, işletmede mevcut olan muhasebe sistemi tarafından zaten tanımlanmıştır, "pozisyon kodu" özelliği, endüstri iş sınıflandırıcısında vb. sunulur.

Yorum:

Veritabanı tasarımı aşamasında (bundan böyle bir DLM veritabanı oluştururken - vekil anahtarlar olarak anılacaktır), teknik olarak benzersiz bir tanımlayıcı oluşturulabilir, ancak konu alanının analizi sırasında işletme tarafından kullanılan benzersiz tanımlayıcılar kullanılır.

Birkaç benzersiz tanımlayıcı varsa, ana tanımlayıcı belirlenmelidir. Bu, "personel numarası" gibi bir tanımlayıcının iş dünyasında daha yaygın olarak kullanılmasını sağlar. Veya en küçük uzunluğa ve sayısal türe sahip herhangi bir benzersiz tanımlayıcı.

En çok sayıda benzersiz tanımlayıcılar, "KİŞİ / KİŞİ" gibi bir nesne sınıfına sahiptir. Bu tür bir nesne sınıfındaki her nesne, aşağıdaki özelliklerle benzersiz bir şekilde tanımlanabilir: "numara", "pasaport serisi", "TIN", "ehliyet numarası", "jeton numarası". "POZİSYON" nesne sınıfı için aşağıdaki benzersiz tanımlayıcılar tanımlanabilir: "kod", "başlık", " kısa başlık».

Konu alanının analizi sırasında ne kadar çok nesne sınıfı ortaya çıkarsa, ilişkisel veri tabanının yapısının o kadar normalleşeceğine dikkat edilmelidir.

Etki alanındaki hemen hemen her isim, bir nesne sınıfı olarak tanımlanma hakkına sahiptir, çünkü hemen hemen her isim,

en az üç özellikten oluşan bir küme: nesne adı, nesnenin kısa adı, nesne adının sayısal karşılığı (kod, sayı, şifre).

İşletmede detaylı inceleyerek nesnelerin sınıflarını görebilirsiniz. bilgi akışı otomatik olmak.

Bilgi akışları belgelerle temsil edilir.

Herhangi bir belge, bir nesne sınıfı adayıdır. Belgenin, kural olarak belgenin adını ve oluşturulma tarihini gösteren bir başlığı vardır.

Belgenin niteliksel ve niceliksel göstergeleri içeren bilgilendirici bir bölümü vardır.

Belgenin alt kısmında belgeyi imzalayan kişilerin adları ve görevleri yer almaktadır.

Belge, belgeyi düzenleyen şirketin adını, adresini ve diğer bilgilerini de içerebilir.

Böylece, belgeyi inceleyerek, aşağıdaki nesne sınıflarını görebilir ve vurgulayabilirsiniz: "İŞLETME / TÜZEL KİŞİ" veya

"İŞLETMENİN YAPISAL BİRİMİ"; "YASAL BİRİM TÜRÜ"; "ADRES"; "YER"; "YERLEŞİM TÜRÜ"; "SOKAK"; "SOKAK TİPİ" (cadde, cadde, şerit, geçit vb.); "BELGE"; "BELGE KONUMU"; "BİREYSEL"; "İŞ UNVANI"; "KİŞİ İŞ KAYDI" (başlangıç ​​tarihi, bitiş tarihi); "ÜRÜN/HİZMET"; "Nesne" (muhasebe).

DOCUMENT POSITION nesne sınıfı nedir? Herhangi bir belgede genellikle birkaç kalem bulunur (sipariş kalemleri, fiyat listesi kalemleri, fatura kalemleri, hesap kartı girişleri vb.). Böylece konu alanında var olan 1:M ilişkisi görülmektedir: “her BELGE bir veya birden fazla KONUMA sahip olmalıdır”; İle ters taraf bağlantı şu şekildedir - "her BELGE KONUMU aynı BELGEye atıfta bulunmalıdır". Ek olarak, belgenin her pozisyonunun kendine has özellikleri vardır - sayı, bazı nicel göstergeler (muhasebe birimi sayısı, birim başına fiyat ve diğerleri).

Her konu alanı için, tüm konu alanları için zorunlu olan nesne sınıflarının bir listesini görebilirsiniz. Kelimenin geniş anlamıyla her konu alanı, bir işletme veya kuruluşun - bir imalat işletmesi, bir eğitim veya tıp kurumu, bir ticaret organizasyonu, bir depo, bir kiralık ofis, bir ev ekonomisi alanı vb. . Girişim veya kuruluşun adı (tam veya kısa), çeşitli çıktı belgelerinde ve raporlarda görünür. Bu nedenle, konu alanında bir İŞLETME nesneleri sınıfı veya BİR İŞLETMENİN YAPISAL BİRİMİ vardır. Ayrıca, bu işletmenin adres ve telefon numarasının kaydını tutmak genellikle gereklidir. Konu alanında gerekli

Sunmak bireyler, belirli pozisyonları işgal etmek, bir nesnenin muhasebesini (gelir veya giderini) imzalarıyla sabitlemek. Ayrıca, veri analizi problemlerini çözmek ve daha sonra uygun yönetim kararları almak için, konu alanının bir nesnenin durumunun muhasebe tarihi hakkında bilgi depolaması ilgi çekicidir. Ve her konu alanı için bir başka zorunlu nesne sınıfı kategorisi, belirli bir konu alanındaki tüm süreçlerin temelinde yer aldığı belgelerdir.

Nesne sınıflarını ve özelliklerini belirleme sürecinde konu alanının analizinin tüm sonuçlarını resmileştirilmiş bir açıklama, bir tablo şeklinde özetlemek mümkündür. Böyle bir açıklamanın bir örneği Tablo 5'te verilmiştir.

Tablo 5 - Konu alanının resmileştirilmiş açıklaması. Nesne sınıfları, özellikler.

Tabloda aşağıdaki kısaltmalar kullanılmıştır: Y - benzersiz tanımlayıcı, P - birincil anahtar adayı (ana benzersiz tanımlayıcı), G - veri oluşturma, Vv - veri girişi, Pr - veri görüntüleme, Hakkında - veri güncelleme.

Nesne sınıfları arasındaki ilişkiler

Bu dünyadaki her şey birbirine bağlı olduğundan, nesne sınıflarının ve özelliklerinin tanımlanmasıyla birlikte konu alanının analizinde paralel bir adım, nesnelerin sınıfları arasında ortaya çıkan ilişkilerin, ilişkilerin tanımlanması adımıdır. İlişkiler, bir işletmenin bilgi ihtiyaçlarını ve iş kurallarını temsil eder ve aşağıdaki gibi tanımlanabilir:

İki nesne sınıfı arasında adlandırılmış, anlamlı bir ilişki.

Bir şeyin başka bir şeyle olan ilişkisi.

İletişim denilince iki yönlü, çift yönlü olarak düşünmek gerekir.

Her bağlantının belirli özellikleri vardır.

Bağlantının isteğe bağlılığı bir sayıdır. Bu, bir nesne sınıfının her nesnesi için bir ilişkinin var olup olmayacağını (zorunlu ilişki) veya gerekmediğini (isteğe bağlı ilişki) belirten bir iş kuralıdır.

Örneğin, işletmede şu kural ortaya konmuştur: “her

belirli bir konum kategorisi bir konuma karşılık gelebilir. Bir noktada, işletmede yeni bir kategorinin oluşturulmasına ilişkin bir belge belirir, ancak henüz bu kategoriye atıfta bulunan tek bir pozisyon yoktur. Ama öte yandan, bir kural var: "işletmedeki her pozisyon, yalnızca bir pozisyona atanmalıdır." Böylece, iki nesne sınıfı arasında iki farklı ilişkinin tanımlandığı görülebilir (“POZİSYON KATEGORİSİ” ve “POZİSYON”).

Güç (maksimum kardinal sayı). Bu, bu tür kaç tane bağlantı olduğunu gösteren bir iş kuralıdır - bir ve yalnızca bir veya çok. Gücü "sıfır" olan bir bağlantı bulunursa, bu bağlantı isteğe bağlıdır.

İkili ilişkileri düşünüyoruz (farklı olabilirler)

Bağlantının her tarafının bir adı vardır. Bu, iş kurallarının bir açıklamasıdır.

Örneğin: "karşılık gelir", "anlamına gelir".

İsimler genellikle çiftler oluşturur: "dayalı" - "temellidir"; "satın alınan" - "tedarik edilen"; "sorumlu" - "sorumluluk altındadır".

Adı var büyük önem, bilgi ilişkisinin ne kadar iyi anlaşıldığını gösterir.

Bağlantıyı gördüğünüzde, mantıklı olduğundan emin olmanız gerekir. Bunu yapmak için, bağlantı için telaffuz kuralı kullanılarak (Tablo 6) normal bir cümle olarak her iki yönde (herhangi bir bağlantı iki yönlüdür) konuşulmalıdır.

Tablo 6 - İletişim Okuma Kuralı

Bağlantı okuma örneği: "her BİREY sıfır, bir veya daha fazla ÇALIŞMA KİTABI GİRİŞİNE sahip olabilir"; "Her ÇALIŞMA KİTABI GİRİŞİ, yalnızca ve yalnızca bir BİREYE atıfta bulunmalıdır."

Daha ayrıntılı olarak ele alalım mevcut tipler(güç) bağlantıları.

1. İlişki "birden çoğa" (1:M). Bu, bir yönde bir veya daha fazla güce sahip olan ve bir ve yalnızca bir yönde olan en yaygın bağlantı türüdür.

arkadaş Bu ilişkinin “bir” tarafında yer alan nesne sınıfları, ana veya ebeveyn olarak adlandırılır. Çok tarafta olan bir nesne sınıfı - bir çocuk veya bir çocuk.

Çoğu durumda, alt nesne sınıfları isteğe bağlıdır, ana sınıflar ise gereklidir. Yani, ana nesne sınıfının bir nesnesi, bir alt nesne olmadan var olabilir, ancak bir ana nesne olmadan bir çocuk var olamaz.

Veritabanı açısından bu, veritabanında önce ana nesne sınıfının nesnesinin ve ardından alt sınıfın nesnelerinin yaratıldığı anlamına gelir. 1:M ilişkisi her iki tarafta da isteğe bağlıysa, nesneler keyfi olarak oluşturulabilir. Her iki tarafta da zorunlu olan 1:M ilişkileri çok nadirdir ve iki nesne sınıfındaki nesnelerin birbiri olmadan var olamayacağı anlamına gelir.

İlişki örneği 1:E: “Her İŞLETME BİRİMİ sıfır, bir veya daha fazla ÇALIŞMA DEFTERİ KAYDI'na karşılık gelebilir”. Arka yüzünde: "Her ÇALIŞMA KİTABI KAYDI, İŞLETMENİN yalnızca bir YAPISAL BİRİMİNE atıfta bulunmalıdır."

2. İlişki "çok_to_çok" (M:M veya M:N). Bu aynı zamanda çok yaygın bir iletişim türüdür, özellikle erken aşamalar etki alanı analizi. Bu bağlantının her iki yönde de "bir veya daha fazla" gücü vardır. Böyle bir ilişkiye örnek olarak “İŞLETMENİN her YAPISAL BİRİMİNDE çok sayıda KİŞİ çalışabilir” şeklindedir. Ters tarafta: her biri

Bir BİREY, birçok İŞLETME BİRİMİNDE çalışabilir.

Çoğu M:M ilişkisi her iki yönde isteğe bağlıdır, yani bir nesne sınıfının nesnesi başka bir nesne sınıfının nesnesine bağlı olmadan var olabilir, herhangi bir örnek önce görünebilir. Her iki taraf için de zorunlu olan M:M ilişkileri çok nadirdir - her iki nesne sınıfından nesneler aynı anda oluşturulmalıdır.

Unutulmamalıdır ki, herhangi bir konu alanında “çoktan çoğa” ilişkisi yoktur; zamanın her anında, her şey benzersiz bir şekilde belirlenir. Proje belgelerinde böyle bir bağlantının görülmesi, konu alanının daha fazla incelenmediğini göstermektedir. M:M ilişkisi, herhangi bir belge veya belge konumu tarafından "kırılabilir". M:M bağlantısını kesen böyle bir nesne sınıfına “kesişim varlığı” denir. Bu sınıftaki nesneleri bulmak için yalnızca görmek gerekir. Yukarıdaki M:M ilişkisi örneği için, böyle bir nesne sınıfı "İŞ DEFTERİ KAYDI"dır. Eğer tanımladıysak, o zaman konu alanındaki bağlantılar zaten şöyle geliyor: "İŞLETMENİN her YAPISAL BİRİMİ sıfıra, bir veya daha fazla ÇALIŞMA KİTABI KAYDINA karşılık gelebilir". Arka yüzünde: "Her ÇALIŞMA KİTABI KAYDI, yalnızca bir İŞLETME YAPISAL BİRİMİNE atıfta bulunmalıdır." Ve bir bağlantı daha: “her BİREYE,

işletmede çalışmak sıfır, bir veya daha fazla ÇALIŞMA KİTABI GİRİŞİNE karşılık gelebilir.

3. İletişim "bire bir" (1:1). Nadir bir ilişki, genellikle iş açısından, bu, bunların iki nesne sınıfı değil, bir nesne olduğu anlamına gelir. Bu link her iki yönde bir ve sadece bir adet kapasiteye sahip olabilir. Böyle bir bağlantı bulunursa, bilgi akışları bir kez daha incelenmelidir ve tanımlanan iki nesne sınıfının aslında bir tane oluşturduğu ortaya çıkabilir.

1:1 ilişkisine bir örnek: "her BİSİKLET yalnızca bir KULÜP ÜYESİ tarafından kullanılabilir". Ters tarafta: "Her KULÜP ÜYESİ sadece bir BİSİKLETE binebilir"

Her iki uçta da zorunlu olan ve her iki nesnenin aynı anda görünmesi gereken 1:1 ilişkiler çok nadirdir.

Nesne sınıfları arasındaki herhangi bir ilişkiyi tanımladıktan sonra, (her bir tarafı için) gereklidir:

Kullanılabilirliği ayarlayın;

Bir isim seç;

Gücü belirleyin;

İsteğe bağlılığı tanımlayın;

Okuyarak kontrol edin.

İki nesne sınıfı arasında keyfi olarak birçok bağlantının ortaya çıkarılabileceğine dikkat edilmelidir. Örneğin, "KİŞİ" ve "ADRES" nesne sınıfları arasında 2 bağlantı tanımlanabilir: biri kayıt adresini, diğeri ikamet adresini sabitler.

4. Özyinelemeli bağlantı. Aynı nesne sınıfındaki nesneler arasındaki ilişki. Böyle bir bağlantı, diğer herhangi bir bağlantının tüm özelliklerine sahip olabilir.

Örnek: Her NODE, bir veya daha fazla NODE için ebeveyn görevi görebilir. Her DÜĞÜM yalnızca bir DÜĞÜM'e bağlı olabilir.

Aşağıdaki tabloyu kullanarak ilişkileri tanımlamanın sonuçlarını özetleyebilirsiniz:

Tablo - Konu alanının resmileştirilmiş açıklaması. Nesne sınıfları arasındaki ilişkiler

Tabloda aşağıdaki kısaltmalar kullanılmıştır: KO - nesnelerin sınıfı; Db -olmalı, M.b. - Belki.

Ortaya çıkan bağlantılar okunarak kontrol edilir. Her iletişimin iki yönlü olduğu unutulmamalıdır!

Konu alanının resmi olmayan açıklaması

Analiz sürecinde, çözülmekte olan problem çerçevesinde konu alanını sınırlayan iş kurallarını veya anlamsal (anlamsal) ifadeleri de düzeltmek gerekir. Bunlar, işletmenin işlevleri değil, gelişmiş otomatik bilgi sisteminin her zaman uyması gereken tartışılmaz gerçeklerdir.

Anlamsal ifadelere örnekler:

- “16 yaşını doldurmuş çalışanlar işe alınır”;

- “Hiçbir çalışan aynı anda ondan fazla kiralanan veya satılan mülkten sorumlu olamaz”;

- "Hiçbir çalışan kendi malını satamaz veya kiralayamaz";

- “Bir yaşından küçük araçlara özel indirim uygulanmaz”;

- « toplam tutar indirimler net fatura tutarının %40'ını aşamaz.

Belirlenen anlamsal ifadeler doğal dilde yazılır ve veri tabanına daha fazla yansıtılmalıdır. Kural olarak, bu tür kurallar, tetikleyiciler, prosedürler, görünümler (görünümler) gibi veritabanı nesneleri kullanılarak uygulanır.

Dersi indir: Sunucumuzdan dosya indirmek için erişiminiz yok.

Bilgi sistemlerinin temelleri. Veri tabanı.

Plan.

1. Temel kavramlar.

2. Veritabanlarının sınıflandırılması.

3. Veri modelleri.

4. Bilgi nesneleri ve bağlantılar.

5. Veritabanı tasarımı.

6. Veritabanı dosyasının bileşimi. VTYS mimarisi.

7. Tabloları bağlama. Veri bütünlüğü.

8. Talep türleri. İstek yapısı.

Temel konseptler.

Gelişim tarihinde bilgisayar Bilimi Uygulamasının iki ana yönü vardı.

Birincisi, manuel olarak yapılması zor veya imkansız olan büyük sayısal hesaplamaların performansı ile ilgilidir. Bu alanın gelişmesi, yöntemlerin gelişiminin hızlanmasına katkıda bulunmuştur. matematiksel modelleme, sayısal yöntemler, programlama dilleri yüksek seviye, hesaplama algoritmalarının uygun bir temsili için tasarlanmıştır.

İkinci yön, büyük miktarda veri oluşturmak, depolamak ve işlemek için bilgisayar teknolojisinin kullanılmasıyla bağlantılıdır. Bu tür görevler çözüldü Bilgi sistemi(IP). Bunlar arama, referans, bankacılık sistemleri, otomatik sistemler kurumsal Yönetim.

Birinci tip problemler, büyük hacimlerle karakterize edilir. bilgisayar işi nispeten düşük bellek gereksinimleri ile. İkinci tür görevler ise tam tersine büyük hacimler gerektirir. harici bellek nispeten küçük hesaplamalar ile. İkinci uygulama alanı, birincisinden biraz sonra ortaya çıktı. Bunun nedeni, ilk aşamalarda bilgi işlem sistemlerinin harici belleğinin kusurlu olmasıdır, yani. büyük miktarda verinin güvenilir bir şekilde depolanması mümkün değildi.

Bilgi sistemleri, bilgilerin işlenmesini kolaylaştırmak için oluşturulur. Bilgi sistemi uygulanmasını sağlayan bir donanım-yazılım kompleksidir. aşağıdaki işlevler:

belirli bir konu alanındaki nesneler hakkında veri girişi;

Bilgisayar sisteminin harici belleğinde verilerin güvenilir şekilde depolanması ve korunması;

verilerin eklenmesi, silinmesi, değiştirilmesi;

Kullanıcı isteklerine göre verilerin sıralanması, örneklenmesi;

· verilen konu alanına özgü bilgi dönüşümlerinin performansı;

Kullanıcı sağlama Kullanıcı dostu arayüz; verileri özetlemek ve raporları derlemek.

Bir IS'deki veri miktarı milyarlarca bayt olabilir. Bu nedenle, harici bellekte büyük miktarda veri depolayan cihazlara ihtiyaç vardır. IS kullanıcılarının sayısı, IS'nin işleyişi için etkili algoritmaların uygulanmasında birçok sorun yaratan on binlerce kişiye ulaşabilir. Bilgi sistemindeki veriler varsa, bu görevler başarıyla çözülür. yapılandırılmış.

Örnek yapılandırılmış veri - öğrenci grubu. Grubun her üyesi birçok yönden bireyseldir ve aşağıdakilerle karakterize edilebilir: farklı taraflar. Ancak dekanın ofisi muhtemelen şu verilerle (konu alanı) ilgilenecektir: öğrencinin soyadı, adı, soyadı, dersi, grup adı, çalışılan disiplinlerdeki not dizisi. Böylece, tüm veri çeşitliliğinden yalnızca bazıları seçilir, yani. nesnenin bir bilgi modeli oluşturulur. Veriler, kullanılan veri türlerine (biçimlerine) göre sıralanır ve ardından bilgisayar olan otomatik bir makine tarafından işlenebilir.

İlişkili veriler topluluğuna denir veri yapısı. Aynı konu alanıyla ilgili bir dizi yapılandırılmış veriye ne ad verilir? veritabanı (veritabanı) . Bir veritabanında IS fonksiyonlarını kullanıcı dostu bir biçimde uygulayan bir dizi programa denir. veritabanı yönetim sistemi (DBMS). Veri tabanındaki verilerin belirli bir şekilde işlenmesini gerçekleştiren programlar, bir uygulama program paketi (APP) oluşturur. Yani, şu sonuca varabiliriz IP- bu, donanım (JSC), bir veya daha fazla veri tabanı (DB), veri tabanı yönetim sistemi (DBMS) ve uygulama yazılım paketlerinin (APP) kurumsal bir birliğidir.

Veritabanı sınıflandırması.

İşleme teknolojisi ile Veri tabanları merkezi ve dağıtık olarak ayrılmıştır.

merkezileştirilmiş Veritabanı tamamen bir bilgi işlem sisteminin belleğinde saklanır. Sistem ağın bir parçasıysa, diğer sistemler bu veritabanına erişebilir.

dağıtılmış Veritabanı, bir ağa bağlı farklı bilgi işlem sistemlerinin belleğinde depolanan, muhtemelen birbiriyle örtüşen veya birbirini kopyalayan birkaç veritabanından oluşur.

Verilere erişim yöntemine göre, veritabanları yerel ve uzak (ağ) erişime ayrılır.

Yerel erisim DBMS'nin aynı bilgisayar sisteminde depolanan bir veritabanını işlediğini varsayar.

Uzaktan erişim- bu, veritabanına dahil olan sistemlerden birinde saklanan bir çağrıdır. bilgisayar ağı. Uzaktan erişim, dosya-sunucu veya istemci-sunucu bazında gerçekleştirilebilir.

Dosya sunucusu mimarisi merkezi bir veritabanını depolamak için ağ bilgisayarlarından (sunucu) birinin tahsis edilmesini içerir. Diğer tüm ağ bilgisayarları (istemciler), merkezi veri tabanının gerekli bölümünü işlemenin gerçekleştiği belleklerine kopyalayan iş istasyonları olarak işlev görür. Bununla birlikte, merkezi bir veritabanına yönelik yüksek yoğunluktaki taleplerle, ağ kanalları üzerindeki yük artar ve bu da bir bütün olarak IS'nin performansında bir düşüşe yol açar.

İstemci-sunucu mimarisi merkezi veritabanını depolamaya ayrılmış sunucunun ayrıca müşteri isteklerini işlediğini varsayar. İstemciler ağ üzerinden zaten işlenmiş verileri alırlar. Veri tabanlarının çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılması göz önüne alındığında, Son zamanlarda istemci-sunucu mimarisi de tekli olarak kullanılmaktadır. bilgi işlem sistemleri. Bu durumda müşteri programı veritabanından veriye ihtiyaç duyan sunucuya bir istek gönderir - veritabanının bakımını yöneten program, özel bir evrensel dil istekler. Sunucu, isteği üzerine veritabanında yapılan aramanın sonucu olan verileri programa gönderir. Bu yöntem, istemci programının veritabanını sürdürme ve sürdürmeye ilişkin tüm işlevleri içermesi gerekmediği için uygundur; sunucu yapıyor. Sonuç olarak, istemci programlarının yazılması basitleştirilmiştir.Ayrıca, herhangi bir sayıda istemci sunucuya erişebilir.

veri modelleri.

IS'deki ana işlevlerin uygulanması için çeşitli veri tanımlama ilkeleri kullanılır. Herhangi bir veritabanının çekirdeği, veri temsil modeli.

Veri örneği veritabanında depolanan verilerin mantıksal yapısını (yani, verilerin nasıl sunulduğuna dair bazı anlaşmaların getirilmesi) ve bunlar arasındaki ilişkiyi tanımlar.

Ana veri temsili modelleri şunları içerir:

Hiyerarşik

Ağ

ilişkisel

ilişki sonrası

Çok boyutlu

· Nesne odaklı

İlişkisel veri modeli en yaygın olanıdır, en evrensel olanıdır ve diğer modeller buna indirgenebilir.İlişkisel veri modeli, verileri iki boyutlu tablolar biçiminde düzenlemeye odaklanır.

en önemli kavram ilişkisel modeller veri öz. Öz veri tabanında depolanan herhangi bir nitelikteki bir nesnedir. Varlıklar hakkındaki veriler, iki boyutlu tablolarda saklanır. ilişkisel.

Her ilişki tablosu aşağıdaki özelliklere sahip olmalıdır:

bir tablo öğesi - bir veri öğesi;

· tablonun her sütunu aynı türde veri içerir (tamsayı, sayısal, metin vb.);

· her sütunun benzersiz bir adı vardır;

tablo oluşturulurken sütun sayısı belirlenir;

İlişkili kayıtların sırası keyfi olabilir;

Girişler tekrarlanmamalıdır.

İlgili girişlerin sayısı sınırlı değildir.

Nesneler, aralarındaki ilişkiler ve ilişkiler şu şekilde sunulur: masalar. Tabloların biçimsel yapısı, temel kavramla ilişkilidir. davranış(terim ilişkisel ingilizce kelimeden gelir ilişki- ilişki).

Verilen rastgele sonlu kümeler için M 1 , M 2 , ..., M N formun olası kümeleri kümesi (μ 1 , μ 2 , …, μ Ν), burada μ 1 Є M 1 , μ 2 Є M 2 , …, μ Ν Є M N, bunların Kartezyen çarpımı M 1 ×M 2 ×...×M N olarak adlandırılır. R, M 1 , M 2 , ..., M N kümesinde tanımlanan M 1 ×M 2 ×...×M N Kartezyen çarpımının bir alt kümesidir. Bu durumda M 1 , M 2 , ..., M N kümeleri çağrılır. etki alanları ilişkiler ve Kartezyen çarpımın unsurları demetler ilişki. N sayısı belirler derece ilişkiler, demet sayısı - onun güç.

İlişkisel bir tabloda, her sütun bir etki alanıdır (kendi alternatif başlık alan) ve her satırın öğelerinin toplanması bir demettir (veya giriş).

Başlık çubuğu denir ilişki şeması.

Örneğin, ÖĞRENCİ ilişkisinin şeması aşağıdaki gibi olabilir:

ÖĞRENCİ (SOYADI, ADI, PATRONYMİD, FAKÜLTE, DERS, GRUP), burada ÖĞRENCİ bir akrabalıktır ve SOYADI, ADI vb. - Öznitellikler.

Bir ilişkide, bir varlığın her belirli örneği, adı verilen bir dizi ile temsil edilir. kortej(veya kayıt).

Aşağıdaki tablo ÖĞRENCİ ilişkisini temsil eder

birincil anahtarİlişki, bir kaydı benzersiz şekilde tanımlayan bir alan veya alanlar grubudur. ÖĞRENCİ ile ilgili olarak, SOYADI alanı birincil anahtar olabilir, c'deki her şeyde adaşı yoksa, bu basit anahtar. Adaşlar varsa, o zaman alan kümesi - soyadı, ad, soyadı - yaratılacaktır bileşik birincil anahtar. Uygulamada, genellikle eşleşmelerin açık bir şekilde hariç tutulduğu bir alan anahtar alan olarak seçilir.

İncelenen örnek için, öğrencinin kayıt defteri numarası böyle bir alan olarak kullanılabilir.

Özellikler birincil anahtar:

benzersizlik - tabloda yalnızca bir birincil anahtar atanabilir, bileşik anahtarın alanları tekrarlanabilir, ancak tümü değil;

fazlalık olmaması - birincil anahtardan çıkarıldığında benzersizliğini ihlal etmeyecek hiçbir alan olmamalıdır;

· Birincil anahtar tip, yorum ve grafik alanlarını içermemelidir.

Yinelenen girişlerden kaçınmak için tabloları bağlamaya gelirler. Örneğin, ÖĞRENCİ ile ilgili olarak okuduğu üniversiteyi tanımlamak gerekirse, ilk bakışta ÖĞRENCİ (SOYADI, ADI, PATRONYMİD, FAKÜLTE, DERS, GRUP, ADI) alanlarını dahil etmek mümkün olacaktır. üniversitenin, ADRES) ilişkisinde. Ancak her öğrenci için böyle bir tabloyu doldururken, üniversitenin oldukça uzun bir adını ve adresini belirtmeniz gerekecektir ki bu sakıncalıdır. Ayrıca bu alanlara girilirken yapılacak en ufak bir hata veri tabanının tutarlılığını bozacaktır. Örneğin, üniversite adresindeki bir hata, aynı ada ve farklı adreslere sahip iki üniversitenin veri tabanında görünmesine neden olacaktır. Bu durumda şu yapılır: ÖĞRENCİ ilişkisinde “üniversite kodu” (bir tamsayı) alanına bir üniversite ilişkisi daha eklenir (üniversite kodu, adı, adresi). Daha sonra "üniversite kodu" alanı ile ÖĞRENCİ ve YÖK ilişkisi ilişkilendirilecektir.

ÖĞRENCİ (SOYADI, ADI, PATRONYMİD, FAKÜLTE, DERS, GRUP, üniversite kodu)

ÜNİVERSİTE (üniversite kodu, İSİM, ADRES, TELEFON)

Bu tür tablolarla çalışırken sadece “Üniversite kodu” alanındaki veriler tekrarlanabilir ve üniversite ile ilgili gerekli tüm bilgiler üniversite ilişkisinden alınabilir. Aynı zamanda "üniversite kodu" alanına tamsayı yerine bir tam sayı girilmesi gerektiğini not ediyoruz. uzun isim, çok daha az hata getirecektir. HEI için 'Üniversite Kimliği' alanı birincil anahtar olacak ve ÖĞRENCİ için 'Üniversite Kimliği' alanı yabancı anahtar olacaktır.

İlişkisel tabloları bağlamak için, her iki tablonun kayıtları arasındaki ilişkiyi belirleyecek olan aynı türde alanları her iki tabloya girmelisiniz. Birkaç ilişki türü vardır: bire bir, birden çoğa, çoktan çoğa. Yukarıdaki örnekte bire çok ilişki kurulmuştur, örn. HEI tablosundaki bir kayıt, ÖĞRENCİ tablosundaki birçok kayda karşılık gelir.

Bilgi nesneleri ve bağlantılar.

Bilgi nesnesi gerçek bir nesnenin, sürecin veya olgunun, bir dizi özelliği (bilgi öğeleri) biçimindeki açıklamasıdır. detaylar. Belirli bir yapıya (özellik bileşimi) sahip bir bilgi nesnesi, benzersiz bir ad atanan bir tür (sınıf) oluşturur. Belirli özelliklere sahip bir bilgi nesnesine örnek denir. Her örnek, bir anahtar özniteliği (anahtar) ayarlanarak tanımlanır. Farklı bilgi nesnelerindeki aynı ayrıntılar hem anahtar hem de açıklayıcı olabilir. Bir bilgi nesnesinin birden çok anahtarı olabilir.

Örnek. ÖĞRENCİ bilgi nesnesi gerekli bileşime sahiptir: sayı(kayıt defteri numarası önemli bir özelliktir), soyadı, İsim, soyadı, Doğum tarihi, yer kodu. Bilgi nesnesi KİŞİSEL KONU: öğrenci Numarası, Ev Adresi , sertifika numarasıÖ orta öğretim, Aile durumu , çocuklar. EĞİTİM YERİ bilgi nesnesi gereklilikleri içerir, kod(anahtar aksesuarlar), Üniversite adı, Fakülte, grup. Bilgi nesnesi ÖĞRETMEN: kod(anahtar aksesuarlar), departman, soyadı, İsim, soyadı, akademik derece, akademik ünvan, iş unvanı.

Gerçek nesneler arasında var olan ilişkiler, bilgi modellerinde şu şekilde tanımlanır: bağlantılar . Üç tür bağlantı vardır: bire bir (1:1), birden çoğa(1:∞) ve çoktan çoğa (∞:∞).

Bağlantı bire bir X bilgi nesnesinin bir örneğinin, Y bilgi nesnesinin birden fazla örneğine karşılık gelmediğini ve bunun tersinin de geçerli olduğunu belirtir.

Örnek. ÖĞRENCİ ve KİŞİSEL DOSYA veri nesneleri bire bir ilişki içinde bağlanacaktır. Her öğrencinin kişisel dosyasında belirli benzersiz verileri vardır.

temas halindeyken birden çoğa X bilgi nesnesinin bir örneği, Y bilgi nesnesinin herhangi bir sayıda örneğine karşılık gelebilir, ancak Y nesnesinin her bir örneği, X nesnesinin en fazla bir örneğiyle ilişkilendirilir.

Örnek. ÇALIŞMA YERİ ve ÖĞRENCİ bilgi nesneleri arasında bire çok ilişki kurmak gerekir. Aynı eğitim yeri, farklı öğrenciler için birçok kez tekrarlanabilir.

Bağlantı çoktan çoğa X bilgi nesnesinin bir örneğinin, Y nesnesinin herhangi bir sayıda örneğine karşılık geldiğini ima eder ve bunun tersi de geçerlidir.

Örnek. ÖĞRENCİ ve ÖĞRETMEN veri nesnelerinin çoktan çoğa ilişkisi vardır. Her öğrenci birçok öğretmenden öğrenir ve her öğretmen birçok öğrenciye öğretir.

Access'te, tablolar arasında üç tür ilişki tanımlayabilirsiniz: birden çoğa, çoktan çoğa Ve bire bir. Bağlantı birden çoğa tablolar arasında en sık kullanılan ilişki türüdür. Bağlantılar çoktan çoğa yalnızca anahtarı biri X tablosuyla ve diğeri Y tablosuyla paylaşılan en az iki alandan oluşan üçüncü bir (bağlantı) tabloyla uygulanır. İlişki bire bir bu tür veriler tek bir tabloya yerleştirilebildiğinden çok sık kullanılmaz. ilişki bağlantısı bire birçok geniş tabloları ayırmak, güvenlik nedeniyle tablonun bir bölümünü ayırmak ve ana tablodaki bir kayıt alt kümesine ait bilgileri depolamak için kullanılır.

Benzer bilgiler.