Обучение студентов нормализации баз данных на основе использования метода минимализации количества объектов

Размещено на http://www.allbest.ru/

ОБУЧЕНИЕ СТУДЕНТОВ НОРМАЛИЗАЦИИ БАЗ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА МИНИМАЛИЗАЦИИ КОЛИЧЕСТВА ОБЪЕКТОВ

Л.Б. Эрштейн

Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики, г. Санкт-Петербург, Россия

Рассмотрена проблема обучения студентов нормализации баз данных, доказано, что нормализация является одним из важнейших процессов проектирования баз данных. Приводятся шесть основных принципов обучения нормализации баз данных. Соблюдение этих принципов позволит существенно повысить эффективность обучения нормализации баз данных. Пример обучения нормализации иллюстрирует использование данных принципов. При этом обучение нормализации основывается на использовании четырех этапов. Показано, что обучение в соответствии с приведенным примером было существенно эффективнее, чем когда оно осуществлялось привычными методами.

Ключевые слова: базы данных, нормализация, обучение базам данных, проектирование баз данных.

STUDENTS' TRAINING TO NORMALIZING DATABASES BY USING THE NUMBER OF OBJECTS MINIMIZING METHOD

Ershtein L.B.

St. Petersburg University of Management

Technologies and Economics, St. Petersburg, Russia

The article deals with the problem of teaching students to design databases, analyzed such a problem as teaching students to normalize databases. It is shown that in some cases, training in database design and normalization as part of this design is necessary for students who are far from information technology. It is proved that in modern educational practice, normalization training is carried out with the use of few effective techniques. As a result, the question arises about the development of effective methods of such training. The article substantiates the principles according to which normalization training should be conducted with the use of a minimum number of objects. Six principles of normalization training, which are a direct consequence of this principle, are revealed. Namely we are talking about such principles as:

1. The number of initial normalization objects should be reduced to the minimum required for a particular example. It is desirable that at the initial stage of these objects was no more than two.

2. Each new term should be introduced only as a consequence of its absolute necessity, if you can do without the term, it is better not to use it.

3. Only the normalization process and nothing else related to the database should be studied.

4. Each next stage of normalization should be a direct consequence of the previous one.

5. Each stage should be accompanied by appropriate explanations. In other words, it is necessary not only to answer the question “what should be done?”, but also clearly answer the question “why is it necessary to do this?”.

6. It is possible to neglect absolute fidelity of the offered constructions if they do not influence their basic correctness. In the event that absolute fidelity significantly complicates the understanding of the process.

The method of databases normalization training developed on the basis of these principles is presented. The technique consists of four stages:

1. At the first stage, the necessity of database normalization with the use of two objects is substantiated in detail. Training is conducted on the basis of interactivity and visibility. That is, in the process of dialogue with students and illustration of these dialogues with concrete practical examples showing redundancy of data or not the possibility of building databases if normalization is not implemented. All training is based on the use of Microsoft Access relational database of different versions.

2. At the second stage, students are shown the need to use an artificial identifier to solve the problems identified at the previous stage. A specific example of using an artificial identifier is shown. An example of a specific solution using a minimum number of objects is given.

3. In the third stage, students are shown the possibility of expanding the design used in stage two. Another new object is introduced. The principle of database openness is clearly demonstrated.

4. The fourth stage demonstrates the possibility of implementing a “many-to-many” relationship, the creation of which is far from obvious in the chosen software environment. The minimum required number of objects is also used to illustrate the creation of such a link.

Thus, the article shows the development and implementation of the methodology of training database normalization based on the use of a minimum number of objects.

Keywords: Databases, normalizing, database training, database design.

Одной из наиболее актуальных проблем обучения современным информационным технологиям является проблема обучения проектированию реляционных баз данных. Актуальность данной проблемы обусловлена расширением использования баз данных в различных сферах социального бытия. Фактически в настоящий момент не существует ни одной сферы жизни общества, в которой так или иначе не применялись бы реляционные базы данных. Такая широта использования обусловлена, с одной стороны, распространением современных информационных технологий во всех областях существования социума и, с другой стороны, предельной логичностью и удобством использования реляционной модели построения баз данных. В настоящий момент реляционные базы данных широко используются даже в таких далеких от информационных технологий сферах, как, например, филология, искусствоведение или спорт.

Позволяя хранить неограниченные объемы различных типов данных, реляционные базы дают возможность организовывать и извлекать необходимые данные в зависимости от реальных потребностей людей, подчас не имеющих ничего общего с проектированием и созданием даже простейших информационных систем.

В результате возникает вопрос об обучении созданию баз данных специалистов различных направлений и специальностей. Одной из самых сложных проблем при обучении созданию баз данных является обучение нормализации таблиц внутри самих баз. Именно процесс нормализации дает реляционной модели те преимущества, которые вызвали такое широкое распространение данного типа баз данных.

Служба поддержки компании Microsoft дает следующее определение процессу нормализации баз данных. «Нормализация - это процесс организации данных в базе данных, включающий создание таблиц и установление отношений между ними в соответствии с правилами, которые обеспечивают защиту данных и делают базу данных более гибкой, устраняя избыточность и несогласованные зависимости» [1]. Хотелось бы подчеркнуть, что процесс нормализации применяется во всех реляционных базах данных без исключений, однако наиболее удобной моделью для его изучения является использование такой широко распространенной базы данных, как Microsoft Access.

Без осуществления нормализации грамотное проектирование баз данных невозможно. Вопросы ее изучения рассматриваются в многочисленных самоучителях [2, 3, 6], посвященных проектированию баз данных, и фактически больше нигде, источники по методике преподавания информатики эти вопросы практически не освещают [4, 5]. Между тем реальный опыт показывает, что эти вопросы являются наиболее сложными в целостном процессе обучения проектированию баз данных.

Microsoft Access, не требуя специальных знаний программирования, в принципе осваивается студентами легко, за исключением нормализации, которая для своей реализации требует не запоминания последовательностей обращения с интерфейсом программы, но ясного понимания смысла и логики построения баз данных как таковых.

Формально нормализация описывается таким разделом математики, как реляционная алгебра, и, казалось бы, для ее изучения необходимо изучить данный раздел математики. Но, во-первых, он сам по себе является достаточно сложным, во-вторых, не всегда имеется достаточное количество учебных часов для его освоения, в-третьих, решение задачи нормализации вполне возможно и без знания реляционной алгебры. Поэтому чаще всего источники объясняют нормализацию, не прибегая к реляционной алгебре, что видится принципиально правильным.

Однако практически все рассмотренные нами самоучители дают столь сложное объяснение нормализации, что понять его не знакомому с процессом обучающемуся крайне сложно, а часто и совсем невозможно. Типичным примером объяснений такого типа является объяснение, данное упомянутой выше службой поддержки компании Microsoft или руководством по проектированию баз данных, представленным на известном обучающем информационном ресурсе habr.com. При этом и там, и там изложение ведется с точки зрения инфологической модели и разработки нормальных форм. За основу берется таблица [6], представленная на рис. 1.

Похожие конструкции представлены и в других самоучителях. При этом авторы объяснений не учитывают следующих обстоятельств:

1. Объяснения даются тем, кто вообще не знаком с процессом нормализации.

Рис. 1. Основа для нормализации, представленная в объяснении компании службы поддержки компании Microsoft

2. Любой новый термин вызывает у обучающихся сложности восприятия.

3. Обучение ведется с точки зрения вводимых авторами новых для обучающихся терминов, тем самым вызывая сложности в понимании всего процесса как такового.

4. За основу нормализации берутся достаточно сложные конструкции, осмысление которых само по себе может вызвать значительные проблемы у многих студентов.

На наш взгляд, такая ситуация видится в корне неправильной, объяснения такого рода предназначены для людей, которые уже умеют осуществлять нормализацию таблиц. Автор данной работы, имеющий многолетний опыт работы с базами данных, читая объяснения самоучителей, имеет значительные сложности в понимании этих объяснений.

Но какой же тогда выход из положения? На наш взгляд, основным выходом является объяснение с точки зрения минимализации количества объектов, используемых для нормализации баз данных. В соответствии с этой точкой зрения при объяснении должны соблюдаться следующие принципы:

1. Принцип минимализации количества начальных объектов. Количество начальных объектов нормализации должно быть сокращено до необходимого для конкретного примера минимума. Желательно, чтобы на начальном этапе этих объектов было не более двух.

2. Принцип минимализации количества новых терминов. Каждый новый термин должен вводиться только как следствие его абсолютной необходимости, если без термина можно обойтись, лучше его не использовать.

3. Принцип минимализации количества изучаемого материала. Изучаться должен только процесс нормализации и ничто другое, относящееся к базе данных. В процессе обучения должен изучаться только материал, необходимый для освоения процесса нормализации, все остальные аспекты, относящиеся к смежным темам, должны изучаться в другое время и в других темах.

4. Принцип последовательности обучения. Каждый следующий этап нормализации должен быть прямым следствием предыдущего. Обучение идет от простого к сложному, где каждый последующий этап является логическим продолжением этапа, изучаемого перед ним.

5. Принцип априорной минимализации начальных знаний обучающихся. Предполагается, что каждый обучающийся обладает нулевыми знаниями по теме обучения, следовательно, каждый этап должен сопровождаться соответствующими объяснениями. Иначе говоря, необходимо не только отвечать на вопрос «Что надо делать?», но и четко отвечать на вопрос «Почему необходимо делать именно это? ». Отличие от предыдущего принципа состоит в том, что принцип последовательности обучения предполагает выстраивание обучения в необходимой последовательности, т.е. он отвечает на вопрос «Чему после чего учить?». Тогда как принцип априорной минимализации знаний обучающихся указывает на то, почему необходимо делать то, что необходимо. Иначе говоря, если предыдущий принцип говорит о последовательности обучения, то данный принцип говорит о причинности.

6. Принцип минимализации точности конструкции. Можно пренебрегать абсолютной верностью предлагаемых построений, если они не влияют на их принципиальную правильность, если абсолютная верность существенно усложняет понимание процесса. Разумеется, в данном случае речь идет не об онтологической истинности, но об истинности построения, не противоречащей теории проектирования баз данных и не влияющей на конечную работоспособность законченного программного продукта. Здесь можно сформулировать следующую закономерность: точность предполагаемых построений должна быть снижена до минимального предела возможного влияния на работу конечного построенного приложения (в данном случае базы данных). Такое построение обучения позволяет на начальном этапе избежать усложнение изучаемой темы и сконцентрировать внимание обучающихся именно на изучаемом предмете (в нашем случае нормализации), не отвлекая обучающихся на пусть и более верные, но не оказывающие влияние на изучаемый процесс детали. Тем самым достигается понимание сущности самого процесса, после достижения которого можно рассмотреть проигнорированные ранее моменты.

В результате реализуется метод минимализации количества объектов, сущность которого состоит в том, что обучение осуществляется на основе минимально необходимого для освоения данного материала (в рассматриваемом нами случае нормализации) количества объектов. Данный метод позволяет избежать как переключения внимания студентов на другой материал, так и сложностей, связанных с освоением этого другого материала. Тем самым он дает возможность сконцентрировать обучение на изучаемой студентами теме и позволяет избежать ситуации, при которой освоение одного материала возможно только при освоении другого, подчас не менее сложного материала, что приводит к невозможности решения задачи обучения конкретной теме, которую предполагается освоить на данном этапе обучения. база преподавание информатика таблица

Хотелось бы подчеркнуть, что выявленные принципы и вытекающий из них метод носят инвариантный характер и, вероятно, могут быть использованы в обучении и другим темам и областям, но этот вопрос нуждается в специальном дополнительном исследовании.

Таким образом, реализация данных принципов позволит дать исчерпывающие объяснения нормализации. Однако мы хорошо понимаем, что изложенные принципы являются всего лишь общими словами, которые можно понимать по- разному.

На протяжении двух лет в двух вузах при изучении различных дисциплин, связанных с информационными системами, нами проводился эксперимент по обучению нормализации в соответствии с изложенными выше принципами. При этом в нашем изложении здесь мы сконцентрируемся именно на иллюстрации обучения нормализации, не касаясь таких вопросов, как создание таблиц, или технического процесса создания взаимосвязей между ними. Все это, безусловно, изучалось, но, как показывает опыт, у студентов не возникает никаких сложностей в освоении этого материала.

Итак, обучение нормализации осуществлялось следующим образом.

1. За основу изучения бралась конструкция, показанная в табл. 1.

Таблица 1 Данные до нормализации

Нарисовав такую таблицу на доске, студентам задается вопрос «Сколько телефонов может иметь один человек?». Естественно, студенты отвечают, что много. Далее начинаем вводить данные (табл. 2).

После этого студентам задается вопрос: «Скажите, пожалуйста, в первых двух записях это телефоны одного человека или разных людей?». Разумеется, при таких данных дать ответ на поставленный вопрос невозможно. Таким образом, перед студентами ставится вопрос об идентификации объекта. Предлагаем идентифицировать объект при помощи номера (табл. 3).

Таблица 2 Данные до нормализации с введенной информацией