Классификация моделей данных. Иерархическая модель данных. Сетевая модель данных. Многомерная модель данных.

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

Хранимые в базе данные имеют определённую логическую структуру – иными словами, описываются некоторой моделью представления данных (моделью данных), поддерживаемой СУБД.

К числу классических относят следующие модели данных:

- иерархическую;

- сетевую;

- реляционную.

Иерархическая модель данных

Иерархическая БД состоит из упорядоченного набора деревьев; более точно, из упорядоченного набора нескольких экземпляров одного типа дерева. Тип дерева состоит из одного «корневого» типа записи и упорядоченного набора из нуля или более типов поддеревьев (каждое из которых является некоторым типом дерева). Тип дерева в целом представляет собой иерархически организованный набор типов записи.

На рис. 2.1 показан пример типа дерева (схемы иерархической БД). Здесь тип записи Отдел является предком для типов записи Руководитель и Служащие, а Руководитель и Служащие – потомки типа записи Отдел. Смысл полей типов записей в основном должен быть понятен по их именам. Поле Рук_Отдел типа записиРуководитель содержит номер отдела, в котором работает служащий, являющийся данным руководителем (предполагается, что он работает не обязательно в том же отделе, которым руководит). Между типами записи поддерживаются связи.

Рис. 2.1. Пример типа дерева

База данных с такой схемой могла бы выглядеть так, как показано на рис. 2.2 (мы показываем один экземпляр дерева).

Примерами типичных операций манипулирования иерархически организованными данными могут быть следующие:

· найти указанный экземпляр типа дерева БД (например, отдел 310);

· перейти от одного экземпляра типа дерева к другому;

· перейти от экземпляра одного типа записи к экземпляру другого типа записи внутри дерева (например, перейти от отдела к первому сотруднику);

· перейти от одной записи к другой в порядке обхода иерархии;

· вставить новую запись в указанную позицию;

· удалить текущую запись.

В иерархической модели данных автоматически поддерживается целостность ссылок между предками и потомками. Основное правило: никакой потомок не может существовать без своего родителя.Заметим, что аналогичная поддержка целостности по ссылкам между записями без связи «предок-потомок», не обеспечивается. Примером такой «внешней» ссылки является содержимое поля Рук_Отдел в экземпляре типа записи Руководитель.

Сетевая модель данных

Сетевой подход к организации данных является расширением иерархического подхода. В иерархических структурах запись-потомок должна иметь в точности одного предка; в сетевой структуре данных у потомка может иметься любое число предков.

Сетевая БД состоит из набора записей и набора связей между этими записями, а если говорить более точно, из набора экземпляров каждого типа из заданного в схеме БД набора типов записи и набора экземпляров каждого типа из заданного набора типов связи.

Тип связи определяется для двух типов записи: предка и потомка. Экземпляр типа связи состоит из одного экземпляра типа записи предка и упорядоченного набора экземпляров типа записи потомка. Для данного типа связи L с типом записи предка P и типом записи потомка C должны выполняться следующие два условия:

· каждый экземпляр типа записи P является предком только в одном экземпляре типа связи L;

· каждый экземпляр типа записи C является потомком не более чем в одном экземпляре типа связи L.

На формирование типов связи не накладываются особые ограничения; возможны, например, следующие ситуации:

· тип записи потомка в одном типе связи L1 может быть типом записи предка в другом типе связи L2(как в иерархии);

· данный тип записи P может быть типом записи предка в любом числе типов связи;

· данный тип записи P может быть типом записи потомка в любом числе типов связи;

· может существовать любое число типов связи с одним и тем же типом записи предка и одним и тем же типом записи потомка; и если L1 и L2 - два типа связи с одним и тем же типом записи предка P и одним и тем же типом записи потомка C, то правила, по которым образуется родство, в разных связях могут различаться;

· типы записи X и Y могут быть предком и потомком в одной связи и потомком и предком – в другой;

· предок и потомок могут быть одного типа записи.

На рис. 2.3 показан простой пример схемы сетевой БД. На этом рисунке показаны три типа записи: Отдел,Служащие и Руководитель и три типа связи: Состоит из служащих, Имеет руководителя и Является служащим. В типе связи Состоит из служащих типом записи-предком является Отдел, а типом записи-потомком –Служащие (экземпляр этого типа связи связывает экземпляр типа записи Отдел со многими экземплярами типа записи Служащие, соответствующими всем служащим данного отдела). В типе связи Имеет руководителя типом записи-предком является Отдел, а типом записи-потомком – Руководитель (экземпляр этого типа связи связывает экземпляр типа записи Отдел с одним экземпляром типа записи Руководитель, соответствующим руководителю данного отдела). Наконец, в типе связи Является служащим типом записи-предком является Руководитель, а типом записи-потомком – Служащие (экземпляр этого типа связи связывает экземпляр типа записи Руководитель с одним экземпляром типа записи Служащие, соответствующим тому служащему, которым является данный руководитель).

Рис. 2.3. Пример схемы сетевой базы данных

Манипулирование данными

Вот примерный набор операций манипулирования данными:

· найти конкретную запись в наборе однотипных записей (например, служащего с именем Иванов);

· перейти от предка к первому потомку по некоторой связи (например, к первому служащему отдела 625);

· перейти к следующему потомку в некоторой связи (например, от Иванова к Сидорову);

· перейти от потомка к предку по некоторой связи (например, найти отдел, в котором работает Сидоров);

· создать новую запись;

· уничтожить запись;

· модифицировать запись;

· включить в связь;

· исключить из связи;

· переставить в другую связь и т.д.

Ограничения целостности

Имеется (необязательная) возможность потребовать для конкретного типа связи отсутствие потомков, не участвующих ни в одном экземпляре этого типа связи (как в иерархической модели).

Многомерная модель данных

Многомерный подход к представлению данных появился практически одновременно с реляционным.

В развитии концепций информационных систем можно выделить следующие два направления:

• системы оперативной (транзакционной) обработки;

• системы аналитической обработки (системы поддержки принятия решений).

Реляционные СУБД предназначались для информационных систем оперативной обработки информации и в этой области весьма эффективны. В системах аналитической обработки они показали себя несколько неповоротливыми и недостаточно гибкими. Более эффективными здесь оказываются многомерные СУБД.

Многомерные СУБД являются узкоспециализированными СУБД, предназначенными для интерактивной аналитической обработки информации. Основные понятия, используемые в этих СУБД: агрегируемость , историчность и прогнозируемость.

Агрегируемость данных означает рассмотрение информации на различных уровнях ее обобщения. В информационных системах степень детальности представления информации для пользователя зависит от его уровня: аналитик, пользователь, управляющий, руководитель.

Историчность данных предполагает обеспечение высокого уровня статичности собственно данных и их взаимосвязей, а также обязательность привязки данных ко времени.

Прогнозируемость данных подразумевает задание функций прогнозирования и применение их к различным временным интервалам .

Многомерность модели данных означает не многомерность визуализации цифровых данных, а многомерное логическое представление структуры информации при описании и в операциях манипулирования данными.

По сравнению с реляционной моделью многомерная организация данных обладает более высокой наглядностью и информативностью. Для иллюстрации на рис. 2.7 приведены реляционное (а) и многомерное (б) представления одних и тех же данных об объемах продаж автомобилей.

Основные понятия многомерных моделей данных: измерение и ячейка.

Измерение – это множество однотипных данных, образующих одну из граней гиперкуба. В многомерной модели измерения играют роль индексов, служащих для идентификации конкретных значений в ячейках гиперкуба.

Ячейка – это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором измерений. Тип поля чаще всего определен как цифровой. В зависимости от того, как формируются значения некоторой ячейки, она может быть переменной (значения изменяются и могут быть загружены из внешнего источника данных или сформированы программно) либо формулой (значения, подобно формульным ячейкам электронных таблиц, вычисляются по заранее заданным формулам).

а) б)

Рис. 2.7. Реляционное и многомерное представление данных

В примере на рис. 2.7 б каждое значение ячейки Объем продаж однозначно определяется комбинацией временного измерения Месяц продаж и модели автомобиля. На практике зачастую требуется большее количество измерений. Пример трехмерной модели данных приведен на рис. 2.8.

Рис. 2.8. Пример трехмерной модели

В существующих многомерных СУБД используются две основных схемы организации данных: гиперкубическая и поликубическая .

В поликубической схеме предполагается, что в БД может быть определено несколько гиперкубов с различной размерностью и с различными измерениями в качестве граней. Примером системы, поддерживающей поликубический вариант БД, является сервер Oracle Express Server .

В случае гиперкубической схемы предполагается, что все ячейки определяются одним и тем же набором измерений. Это означает, что при наличии нескольких гиперкубов в БД, все они имеют одинаковую размерность и совпадающие измерения.

Основным достоинством многомерной модели данных является удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных со временем.

Недостатком многомерной модели данных является ее громоздкость для простейших задач обычной оперативной обработки информации.

Примерами систем, поддерживающими многомерные модели данных, является Essbase , Media Multi - matrix , Oracle Express Server , Cache . Существуют программные продукты, например Media / MR , позволяющие одновременно работать с многомерными и с реляционными БД.