Інформаційні системи, моделі даних та їх використання

Размещено на http://www.allbest.ru

Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Інформаційні системи, моделі даних та їх використання

Костікова М.В.,

Неронов С.М.,

Плєхова Г.А

Вступ

Сучасні інформаційні технології базуються на концепції баз даних (БД). Згідно із цією концепцією, основою інформаційних технологій є дані, які організовані в БД із метою адекватного відображення реального світу й задоволення інформаційних потреб користувачів.

Збільшення обсягу збережених даних і розширення кола користувачів інформаційних систем призвело до необхідності як створення зручних загальносистемних засобів інтеграції даних і керування ними, що обумовила появу промислових систем керування базами даних (СКБД) - спеціалізованих програмних засобів, призначених для організації й ведення БД, так і до необхідності відображення змісту даних, збережених у БД. Останнє особливо актуально у випадку роботи у великих предметних галузях, де спостерігається лексична й семантична (змістова) неоднозначність термінології користувачів різних фахів, що веде до проблем при інтеграції даних і їх тлумаченні.

Завдяки досягненням в галузі штучного інтелекту з'являються системи, що дозволяють зберігати знання про дані, збережені в базі даних і робити виводи на знаннях з метою ефективного використання інформаційного ресурсу.

Виклад основного матеріалу

Процес ускладнення усіх сторін життя суспільства та його матеріальної сфери вимагає вдосконалення форм і методів управління. У розвинених країнах соціально-економічний прогрес суспільства рухається в напрямку розвитку наукових методів управління, в основі яких лежить теорія прийняття рішень в ієрархічних організаційних системах з використанням сучасної обчислювальної техніки. За оцінками вчених, обсяг інформації щорічно збільшується на 3 - 5% та передбачається його зростання вдвічі кожні 10 років. На даному етапі свого розвитку комп'ютеризація має якісний, а не кількісний характер. Мова йде не про збільшення технологічних засобів, а в їх якісній заміні та впровадженні більш нових і ефективних інформаційних систем.

Сьогодні інформаційні системи є основним елементом систем підтримки прийняття рішень. Вже є досвід впровадження інформаційних систем, що забезпечують формалізацію процедур підготовки рішень, однак керівникам вищого рангу притаманна робота в умовах неструктурованих, або слабко структурованих проблем, де не завжди задані кількісні характеристики між важливими залежностями, а процес прийняття рішень, великою мірою, базується на творчому підході, інформованості, кваліфікації та інтуїції керівників.

Інформаційні системи 1-го покоління в зарубіжній літературі мають назву систем електронної обробки даних, а у вітчизняній - автоматизованих систем управління (АСУ). Тут для кожної задачі окремо готуються дані та розробляється модель запиту до них.

Такому підходу властива інформаційна та математична надмірність. Типовими системами є системи керування запасами та системи нарахування зарплати.

Ці системи - вузько прикладні та орієнтовані на автоматизацію робіт з паперами за рахунок комп'ютеризації великих масивів і потоків даних на операційному рівні. Ознакою таких систем є ефективна обробка запитів, використання інтегрованих файлів для зв'язку між собою завдань і генерація зведених звітів.

Інформаційні системи 2-го покоління відомі за назвою «управлінських» (management information system). У вітчизняній літературі використовується термін «АСУ - концепція баз даних», де дані зберігаються незалежно від прикладних програм, що полегшує їх спільне використання, запобігає дублюванню [1].

Системи підтримки прийняття рішень (Decision Support System) - це інформаційні системи 3-го покоління. Вони мають не тільки спільне інформаційне забезпечення, але й спільне математичне забезпечення - базу моделей, яка дозволяє запобігати дублюванню прикладних програм та має у своєму складі базу знань (метабазу даних) для зберігання інформації щодо даних та механізм виводу нових знань з наявних даних.

Розробка інформаційних систем включає наступні етапи: постановка задачі; розробка проекту; розробка алгоритму; програмування; налагодження програм; документування; експериментальна експлуатація; промислова експлуатація; модифікація.

На етапі постановки задачі формується технічне завдання (ТЗ), в якому мають бути сформульовані: ціль розробки; вимоги до проекту; перелік документації, яка має бути розроблена; вимоги до перевірки роботи та її приймання.

На основі вимог за різними методиками визначається обсяг проекту та його трудомісткість, розраховуються майбутні трудові витрати та визначається його ціна. Після уточнення вимог підписується контракт на розробку предметної області (ПрО).

На етапі розробки проекту спільне завдання поділяється на під- завдання, визначається набір вхідних, вихідних і проміжних даних, визначаються методи (як правило, математичні) вирішення завдань, визначається технологія вирішення завдання.

На етапі розробки алгоритму існує кілька способів надання алгоритмів: лексичний, графічний, математичний.

На етапах програмування та налагодження процес трудомісткий та неформалізований. На етапі документування складається перелік документів, обумовлених у ТЗ.

Далі йдуть етапи дослідної й промислової експлуатації та етап модифікації, тобто зміна умов застосування, що дозволяє робити зміни на будь-якому етапи . В розвинених країнах почали проводитися роботи з автоматизованої підтримки прийняття рішень. Внаслідок цього, створені та успішно використовуються нові людино-машинні системи - системи підтримки прийняття рішення (СППР). Розробка та реалізація СППР перетворилася у сферу бізнесу, який швидко розвивається. Перші спроби узагальнити вітчизняний досвід у галузі створення СППР належать проф. Ситнікову В. Ф.

При дослідженні інформаційних систем розглядають наступні питання: проблеми, що виникають у формуванні прийняття рішень; сучасний науковий підхід до проблем планування та управління (системний підхід); аналіз еволюції інформаційних систем і технологій, створення умов для побудови інформаційних систем нового покоління СППР, етапи побудови та використання інформаційних систем; основні компоненти СППР: інтерфейс користувача, база даних (БД) і системи керування БД (СКБД), бази моделей (БМ) і система керування БМ (СКБМ); побудова та застосування моделей, що використовуються в СППР, рекомендації з їхнього вибору; застосування нових інформаційних технологій, забезпечення процесу прийняття рішення із застосуванням баз знань.

СППР виникли на початку 70-х років, як подальший розвиток управлінських інформаційних систем і є системами, що розроблені для підтримки СППР менеджерами в складних та слабоструктурованих ситуаціях, пов'язаних з розробкою і прийняттям рішень. На розвиток СППР суттєво вплинули досягнення в галузі інформаційних технологій, а саме телекомунікаційних мереж, персональних комп'ютерів, динамічних електронних таблиць, експертних систем.

Дотепер немає загальноприйнятого визначення СППР. Відомі наступні визначення СППР: «інтерактивна прикладна система, що забезпечує кінцевим користувачам, які приймають рішення, легкий та зручний доступ до даних і моделей, можливість прийняття рішень у частково структурованих і неструктурованих ситуаціях у різних галузях людської діяльності»; «СППР - заснований на використанні моделей та процедур зберігання та обробки даних і знань, які допомагають керівникові в прийнятті рішень»; «СППР - комп'ютерна інформаційна система, яка використовується для підтримки різних видів діяльності при прийнятті рішень у ситуаціях, де неможливо або небажано мати автоматичну систему, яка повністю виконує весь процес вирішення»; «СППР - інтерактивні автоматизовані системи, які допомагають особам, що приймають рішення, використовувати відомості та моделі для вирішення неструктурованих і слабоструктурованих проблем» [2].

Як кажуть, СППР є специфічним класом систем на основі персональних комп'ютерів.

Практично всі види таких комп'ютерних систем характеризуються чіткою родовою структурою, яка включає три основні компоненти: підсистему інтерфейсу користувача; підсистему керування базою даних; підсистему керування базою моделей.

Діапазон дослідження містить у собі, подання даних та знань, логічний вивід. За допомогою СППР вирішуються завдання, пов'язані з умінням зберігати та аналізувати знання та планувати рішення.

Модель - це дійсна, знакова або уявлювана система, яка відображає принципи внутрішньої організації або функціонування, певні властивості або характеристики об'єкта дослідження [3].

Розрізняють: фізичні моделі (однієї природи з оригіналом), предметно- математичні (еквівалентні оригіналу в розумінні математичного опису), знакові (побудовані у вигляді впорядкованої сукупності символів - знаків: схеми, формули, тексти, графіки тощо). Інформаційні моделі - клас знакових моделей. Вони фіксують інформацію про оригінал з метою подальшого використання в комп'ютерних системах.

Під час інформаційного моделювання, при створенні та використанні моделей виділяють:

перший світ - світ оригіналів, його фрагмент, який моделюється, називають предметною областю (ПрО). У світі оригіналів відрізняють об'єкти та їх властивості. Властивості об'єктів фіксуються.

другий світ - це галузь інформації, яка існує як відображення реального світу в уявленні розробників.

Концептуальна модель - це знакова модель, де понятійним образам об'єктів співставляються сукупності символів (знаки). Тут знаки використовуються для позначення узагальнених (абстрактних) понять про об'єкти - так званих концептів. Концепт СТУДЕНТ використовується для позначення множини студентів у якійсь ПрО. Концептам приписуються атрибути. Вони відповідають властивостям об'єктів ПрО. Концептуальний об'єкт характеризується значеннями атрибутів. Зміни в концептуальній моделі обумовлені не тільки змінами у відображуваній ПрО, але й змінами в уявленнях суб'єктів моделювання (змінами інформаційних потреб користувачів). Наприклад, концепт СТУДЕНТ міг спочатку характеризуватися атрибутами НОМЕР ЗАЛІКОВОЇ КНИЖКИ, СПЕЦІАЛЬНІСТЬ, КУРС, НОМЕР ГРУПИ. У процесі роботи з моделлю може постати необхідність у відображенні такої властивості, як місце проживання; відповідно, у модель буде введений додатковий атрибут АДРЕСА для об'єктів типу СТУДЕНТ.

Найважливішою особливістю концептуальних моделей є наявність засобів відображення властивостей ПрО «у цілому», тобто правил поведінки ПрО. Такі правила відповідають уявленням суб'єктів про можливі (припустимі) значення атрибутів. Наприклад, одне з правил може полягати в тому, що одному номеру залікової книжки не можуть відповідати два студенти. Правила поведінки ПрО підлягають деяким умовам, які у концептуальних моделях, мають назву обмежень цілісності.

Відрізняють також світ даних, тобто область (зона), у якій використовуються послідовності символів для кодування значень атрибутів. Дані - це сукупності знаків, що відповідають значенням властивостей об'єктів (можливо й віртуальним). Упорядковані сукупності знаків, що становлять окремі об'єкти ПрО, називають записами. Дані мають семантику, тобто зміст, що інтерпретується в термінах концептуальної моделі. Дані в цьому випадку інтерпретуються типами значень.

На концептуальному рівні таким визначеним множинам однорідних значень відповідають домени, з яких беруться значення атрибутів. Таким чином існують атрибути різних концептів, які беруть значення з одного домену. Наприклад, до домену «номер» можуть належати атрибути (НОМЕР ЗАЛІКОВОЇ КНИЖКИ) і (НОМЕР У ЖУРНАЛІ ГРУПИ).

Під час обробки великих обсягів однорідної інформації дані часто впорядковують у вигляді плоских файлів (двовимірних файлів), що складаються із записів фіксованої довжини. Усі записи структуровані однаково шляхом виділення певного числа символів для розміщення значень елементів даних. Елементи даних називають полями.

База даних є моделлю предметної області. Концепція баз даних є основною в сучасній методології та технології обробки даних. База даних - це сукупність взаємозалежних даних, збережених спільно при наявності такої мінімальної надмірності, яка припускає їхнє використання оптимальним засобом для одного або кількох додатків. Дані запам'ятовуються так, щоб вони були незалежні від програм, які їх використовують. Існує можливість вводу, модифікації та пошуку даних у БД.

Відрізняють три рівні подання даних: зовнішній, концептуальний і внутрішній.

Внутрішній - найбільш близький до фізичного зберігання даних, тобто пов'язаний зі способами організації даних на пристроях зовнішньої пам'яті комп'ютерних систем без прив'язки до конкретних томів, циліндрів, доріжок. Структура зберігання формується СКБД автоматично на підставі описів концептуального рівня. прийняття рішення дані інтерфейс

Концептуальний рівень являє собою глобальне логічне (або концептуальне) подання. На цьому рівні БД складається з упорядкованої сукупності екземплярів концептуальних (логічних) записів.

Опис глобального логічного подання відображається так званою концептуальною (або логічною) схемою БД.

Зовнішній рівень подання відомостей у системах баз даних формується з локальних логічних подань (зовнішніх подань). Зовнішньому рівню відповідає підсхема даних, концептуальному рівню відповідає схема даних, а внутрішньому рівню - база даних, що зберігається із визначенням структури зберігання. Існує відображення «підсхема - схема» та «схема - структура зберігання».

Зовнішнє подання - це дані, якими їх бачить конкретний користувач. Опис зовнішнього подання формується у вигляді зовнішньої схеми («підсхеми»).

Взаємозв'язок між різними рівнями реалізується в СКБД із використанням механізму відображень. Відображення «концептуальний - внутрішній» визначає яким чином концептуальні записи та поля надані на внутрішньому рівні. При внесенні змін у збережену структуру БД, вносяться зміни у відображення «схема - структура зберігання» таким чином, що концептуальна схема залишається незмінною. Цим забезпечується фізична незалежність даних.

Відображення «зовнішній - концептуальний» означає відповідність між деяким зовнішнім та концептуальним поданням. Одночасно може існувати будь-яка кількість зовнішніх подань (уявлень користувачів), у яких одні ті самі елементи концептуальної БД можуть мати різні найменування, а кілька концептуальних полів можуть поєднуватися в одне, таким чином у загальному випадку в СКБД підтримується кілька відображень «підсхема - схема». При внесенні змін у концептуальну схему, відображення має підтримувати незмінність зовнішньої схеми (якщо це можливо), чим забезпечується логічна незалежність даних.

Наявність глобального логічного подання забезпечує можливість колективного використання даних, зменшує надмірність даних і збільшується їх достовірність. При цьому з'являються умови роботи мов запитів, орієнтованих не на опис процедур обробки даних, а на опис інформаційних потреб користувачів.

Модель даних - це засіб абстракції для відображення побудови та семантики даних, яка дає можливість реалізувати інтерпретацію даних відповідно до наданих інтерпретуючих моделей. Термін «модель даних» застосовується до концептуального рівня подання даних, для відображення структури даних.

У моделях даних відрізняють три основні функціональні компоненти: структурний компонент, обмеження цілісності, операції.

Структурний компонент позначає правила, відповідно до яких структуруються дані. Елементами структури можуть бути, наприклад, поля запису, файли або таблиці.

Компонента обмеження цілісності дозволяє специфікувати логічні обмеження, які накладаються на дані. Формальне обмеження цілісності - це умова, яка для певної множини об'єктів є або істинною, або ні. Умови, які задаються, відповідають характерним рисам ПрО.

Припустимий стан БД є відображенням концептуальної схеми з урахуванням обмежень цілісності. При визначенні операційного компонента виділяються такі складові, як операції над даними та відображення моделей.

Множина операцій над даними визначає припустимі дії над ними, реалізуючи можливість отримання нових множин даних і відношень на основі існуючих (у БД).

Можливості перетворення «логічної» структури БД задаються відображенням моделей. Операції над даними часто призводять до появи результату з типом, відмінним від типів операндів. Таким чином кожна операція над даними супроводжується операцією відображення моделей. Будь-яка модель має двоїсту орієнтацію: з одного боку - це опис даних, з іншого боку - засіб опису ПрО. У цьому зв'язку відрізняють датологічні та інфологічні моделі.

Датологічні моделі орієнтовані на внутрішнє подання, тобто призначені для інтерпретації логічного уявлення в структурі зберігання. Відомі три основні типи моделей даних: реляційна, мережна та ієрархічна. Застосування реляційної моделі при проектуванні інформаційних систем вважається найпоширенішим. Надалі їй буде приділено основну увагу.

Інфологічні моделі більш абстрактні та містять засоби відображення семантики ПрО. Вони призначені для використання на зовнішньому рівні та відображаються в логічні структури даних. Найбільш відомою є модель даних «сутність - зв'язок» (ER-модель) [3].

Ієрархічна структура або дерево - це зв'язаний неорієнтований граф, який не містить циклів. Ієрархічна структура даних наведена на рис. 1.

Рис.1. Ієрархічна структура даних

При роботі з деревом визначають корінь дерева. В цю вершину не входить жодне ребро. В цьому випадку дерево стає орієнтованим. Орієнтація на такому дереві визначається або від кінцевих вершин до кореневої, або від кореневої вершини до кінцевих.

Дерево можна визначити в такий спосіб: існує єдиний особливий вузол, який називається коренем, в який не входить жодне ребро; в усі інші вузли (дочірні вершини) входить тільки одне ребро, а виходить довільна (0, 1, 2, ..., п) кількість ребер; таким чином дочірня вершина є батьківською стосовно її нащадків; у такому дереві не існує циклів.

Слід помітити, що в програмуванні використовується інше визначення дерева, яке дозволяє розглядати дерево як рекурсивну структуру.

Дерево рекурсивно визначається як кінцева множина Т, яка складається з одного або декількох вузлів: існує один спеціально виділений вузол, який називається коренем дерева; інші вузли розбито на m > 0 підмножин Т1, Т2, ..., Тш, які не перетинаються, кожне з яких у свою чергу є деревом. Т1, Т2, ..., Тm, називаються піддеревами.

З визначення випливає, що будь-який вузол дерева є коренем якого- небудь піддерева, яке розміщується в повному дереві. Число піддерев вузла називають ступенем вузла. Вузол називається кінцевим, якщо він має нульовий ступінь. Іноді кінцеві вузли називають листами, а ребра - гілками. Кожен вузол, крім кореневого, зв'язаний з одним вузлом на більш високому рівні ієрархії та називається вихідним.

Кожен вузол може бути пов'язано з одним або декількома вузлами на більш нижчому рівні та називається породженим.

Якщо кожен вузол має однакову кількість гілок, причому процес включення нових гілок іде зверху вниз, а на кожному рівні дерева - зліва направо, то таке дерево називається збалансованим. Збалансоване дерево наведено на рис. 2, а. Для збалансованих дерев фізична організація даних суттєво спрощується. Розглянемо двійкове (бінарне) дерево. Це дерево має не більше двох гілок, які виходять із одного вузла. Двійкові дерева можуть бути як збалансованим, так і незбалансованими (рис. 2, б).

Рис. 2. Приклади дерев

Як приклад простого ієрархічного представлення можна запропонувати адміністративну структуру вищого навчального закладу, наведену на рис. 3: УНІВЕРСИТЕТ - ФАКУЛЬТЕТ - ГРУПА - СТУДЕНТ.

Рис.3. Ієрархічне представлення адміністративної структури вищого навчального закладу

Пошук даних в ієрархічній структурі завжди виконується по одній із гілок, починаючи з кореневого елемента. Так для пошуку та вибірки одного або декількох екземплярів запису типу СТУДЕНТ, наведеній на рис. 3, необхідно вказати кореневий елемент УНІВЕРСИТЕТ і елементи ФАКУЛЬТЕТ, ГРУПА.

На рис. 4 наведено приклад типу набору, наданого у вигляді діаграми Бахмана - вченого, який уперше застосував її для опису відношень між даними при розробці СКБД.

Рис. 4. Приклад типу набору у вигляді діаграми Бахмана

На такій діаграмі кожний прямокутник являє собою тип запису, а стрілка - відношення «ОДИН-ДО-БАГАТЬОХ» (1:N) між типами запису. У прикладі на рис. 4 тип запису СТУДЕНТ є записом-власником, а типи записів НАВЧАННЯ, ГРОМАДСЬКА РОБОТА, НАУКОВА РОБОТА, СПОРТ і САМОДІЯЛЬНІСТЬ - записами-членами.

Тип набору названо іменем НГРНРСС за першими буквами імен усіх типів запису, які беруть участь у наборі (набору можна було надати і будь- яке інше ім'я). У цілому, наведено тип набору, призначений для того, щоб відобразити зв'язок між загальними даними про студента, які знаходяться у типі запису СТУДЕНТ, і даними, що характеризують різні напрями діяльності студента у ВНЗі. При традиційному підході всі ці дані можна було б помістити в один загальний запис.

Оскільки не кожен студент бере участь, наприклад, у спорті або самодіяльності, то довелося б вибрати запис зі змінною довжиною або запис із фіксованою довжиною, причому в останньому випадку частина пам'яті витрачалася б дарма. Ієрархічна структура усуває труднощі, які виникають при цьому, тому що в будь-якому екземплярі типу набору із записом- власником можна асоціювати стільки записів-членів, скільки необхідно для конкретного екземпляра. Повна схема бази даних формується в загальному випадку із множини різних типів набору та типів запису. Ієрархічна деревоподібна структура, яка орієнтована від кореня, задовольняє таким умовам: ієрархія завжди починається з кореневого вузла; на першому рівні може перебувати тільки один вузол - кореневий; на нижніх рівнях перебувають породжені (залежні) вузли; кожен породжений вузол, що перебуває на певному рівні, зв'язаний тільки з одним вхідним вузлом, який перебуває на попередньому рівні ієрархії дерева; кожен вхідний вузол може мати один або кілька породжених вузлів, які називаються подібними; доступ до кожного породженого вузла виконується через відповідний йому вхідний вузол; існує єдиний ієрархічний шлях доступу до будь-якого вузла, починаючи від кореневого вузла дерева.

Прикладами типових операторів маніпулювання ієрархічно організованими даними можуть бути такі: пошук заданого дерева БД; перехід від одного дерева до іншого; перехід від одного запису до іншого в середині дерева; перехід від одного запису до іншого в порядку обходу ієрархії; установлення нового запису в зазначену позицію; видалення поточного запису.

Перевагами деревоподібної моделі є наявність функціональних систем керування базами даних, які підтримують дану модель, простота сприйняття користувачами принципу ієрархії.

До недоліків ієрархічних структур відносять надмірність зберігання інформації, тому що ієрархічні структури не підтримують взаємозв'язки типу «БАГАТО-ДО-БАГАТЬОХ» (M:N).

В ієрархічних БД проблеми, пов'язані з операціями додавання нових записів і видалення старих, а також проблеми часткового дублювання інформації виникають у результаті того, що відношення «БАГАТО-ДО- БАГАТЬОХ» безпосередньо не підтримується, що і є основним недоліком ієрархічних моделей. Ієрархічна модель відображається в реляційну без втрат.

Мережна модель бази даних є узагальненням ієрархічної моделі та дозволяє відображати відношення між типами записів вигляду «БАГАТО- ДО-БАГАТЬОХ» Кожен тип запису може бути членом більш ніж одного типу набору. У результаті можна сформувати модель бази даних з довільними зв'язками між різними типами записів. Крім того, окремі типи записів можна не включати ні в які типи набору, що забезпечує додаткові можливості для низки задач обробки даних у СКБД. СКБД, основою якої є мережна модель бази даних, називається СКБД мережного типу. Раніше був опублікований офіційний стандарт мережних баз даних, відомий як модель TODASYL.

В основі мережної моделі даних лежать мережні структури. Розглянемо їх. Припустимо, що нам необхідно графічно представити відношення між об'єктами СТУДЕНТСЬКИЙ_КОЛЕКТИВ і НАВЧАЛЬНА_ГРУПА, ДЕКАНАТ і СТУДЕНТ. Взаємозв'язок між цими об'єктами надано на рис. 5, із чого видно, що дана схема не є ієрархічною, оскільки породжений елемент СТУДЕНТ має два виходи. Мережна структура відрізняється від ієрархічної тим, що в ній будь-який елемент може зв'язуватися з будь-яким іншим елементом.

Рис. 5. Приклад взаємозв 'язків між об 'актами мережної структури

На рис. 6 наведені приклади більш складних мережних структур, де для зручності цифрами 1, 2, ..., 10 позначені елементи (об'єкти). Мережну структуру можна описати за допомогою вихідних і породжених елементів і зобразити її таким чином, щоб породжені елементи перебували нижче вихідних, що й зроблено на рис. 6. Структура на рис. 5 має три рівні, а мережні структури на рис. 6 - відповідно чотири та п'ять рівнів.

Рис. 6. Приклади мережних структур

Розглянемо, як представляться в мережній структурі взаємозв'язки між об'єктами. На рис. 5 надана мережна структура, у якій між двома об'єктами присутні два види взаємозв'язку: «ОДИН-ДО-БАГАТЬОХ» (наприклад, між об'єктами (НАВЧАЛЬНА_ГРУПА-СТУДЕНТ) і «БАГАТО-ДО-ОДНОГО» (СТУДЕНТ-ДЕКАНАТ). Цей вид зв'язку закладено в ієрархічних структурах за умови, що дані зв'язки існують відповідно між вихідними та породженими вузлами, а зв'язок «БАГАТО-ДО-ОДНОГО» - між породженими та вихідними вузлами. Виконання цієї умови для відповідних вузлів мережної схеми говорить про просту мережну структуру. Складною мережною структурою називають схему, у якій є присутнім хоча б один зв'язок «БАГАТО- ДО-БАГАТЬОХ».

На рис. 7 надано приклад складної мережної структури та можливі взаємозв'язки між об'єктами. У цьому прикладі вузол ВИКЛАДАЧ може мати декілька породжених вузлів, тому що викладач веде заняття більш ніж з одним студентом, а кожен студент навчається більш ніж у одного викладача.

Рис. 7. Складна мережна структура

Розподіл мережних структур на два типи (складні та прості) необхідний хоча б тому, що структури, побудовані з використанням зв'язку «БАГАТО- ДО-БАГАТЬОХ», вимагають для їхньої реалізації використання більш складних методів. Крім того, деякі системи керування базами даних можуть підтримувати прості мережні структури, але не можуть підтримувати складні. Наприклад, СКБД БМЗ, БВМЗ, СЕКТОР дозволяють описувати прості мережні структури. Реалізація складних мережних структур можлива й у цих системах керування базами даних шляхом приведення їх до більш простого виду.

Для приведення будь-якої мережної структури до більш простого вигляду необхідно ввести надмірність (рис. 8). Якщо надмірність, яка при цьому виникає, є припустимою, то такий шлях дозволяє підтримувати мережні структури даних за допомогою СКБД, які орієнтовані на ієрархічну організацію даних.

Рис.8. Подання простої мережної структури: а, б - у вигляді одного дерева; в - у вигляді суми дерев

Прикладами типових операторів маніпулювання мережними даними можуть бути: пошук конкретного запису в наборі однотипних записів; перехід від предка до першого нащадка при деякому зв'язку; перехід до наступного нащадка в деякому зв'язку; перехід від нащадка до предка при деякому зв'язку; створення нового запису; знищення запису; модифікація запису; включення у зв'язок; виключення зі зв'язку; перестановка в інший зв'язок, тощо.

Бази даних, описувані мережною моделлю, складаються з декількох областей (рис. 9). Кожна область складається із записів, які у свою чергу складаються з полів. Об'єднання записів у логічну структуру можливо не тільки за областями, але й за допомогою так званих наборів. Набір - це пойменоване дворівневе дерево, яке дозволяє формувати багаторівневі дерева та прості мережні структури. Набір є основною конструкцією мови системи баз даних CODASYL. Таким чином, база даних CODASYL складається з деякої кількості наборів. Використовуючи дворівневі зв'язки, фахівець із аналізу системи може конструювати достатньо складні структури даних. Набір - це екземпляр пойменованої сукупності записів. Для кожного типу набору тип запису може бути оголошено його власником. Кожен набір повинен мати один екземпляр запису та будь-яку кількість екземплярів кожного типу запису - членів набору. Наприклад, набір можна використовувати для об'єднання записів про студентів однієї групи. Мережна модель відображається в реляційну без втрат.

Перелічимо властивості, які притаманні набору: набір - це пойменована сукупність зв'язаних записів; у кожному екземплярі набору присутній тільки один екземпляр власника; екземпляр набору може мати нуль, один або кілька записів-членів; набір вважається порожнім, якщо жоден з екземплярів запису-члена не має зв'язків з відповідним екземпляром запису-власника; екземпляр набору існує після запам'ятовування запису - власника; тип набору є логічний взаємозв'язок «ОДИН-ДО-БАГАТЬОХ» між власником і членом набору (рис. 10); кожному типу набору надається ім'я, яке дозволяє одній і тій же парі типів об'єктів брати участь у декількох взаємозв'язках.

Рис. 10. Тип набору СКЛАДГРУПИ

Необхідно розрізняти тип і екземпляр набору. Але для початку необхідно пояснити відмінність між поняттями тип і екземпляр запису. СТУДЕНТ є типом запису, а рядок символів «Іванов Сергій Юрійович, член сенату, кімн. 516» - екземпляром типу записи СТУДЕНТ. Інакше кажучи, у базі даних можуть зберігатися один або кілька екземплярів запису деякого типу. Подібне відношення існує й між типом набору й екземпляра. У прикладі на рис. 10 наведено тип набору СКЛАД_ГРУПИ, а на рис. 11 - його екземпляр, який вміщає екземпляр типу записи-власника ГРУПА «59 група, куратор Петров К.Л., каф. інформатики» і N екземплярів типу запису-члена: «712 Іванов С.Ю., староста групи», «1210 Сидоров Л.Н.»,..., «1289 Константинова Є.С.»

Рис. 11. Екземпляр набору СКЛАД ГРУПИ

Екземпляр типу набору складається з одного екземпляра типу запису- власника, нуля або більше екземплярів типу записів-членів даного типу набору. Між екземпляром типу запису-власника й екземпляром типу запису- члена існує взаємозв'язок «ОДИН-ДО-БАГАТЬОХ». Певний екземпляр типу запису-члена в екземплярі даного типу набору не може одночасно належати більш ніж одному екземпляру типу запису-власника. Інакше кажучи, унікальність власника типу набору є обов'язковою. У моделі даних, яка являє собою взаємозв'язок «ОДИН-ДО-БАГАТЬОХ», тип запису-власника має від 0 до N екземплярів типу запису-члена. У свою чергу тип запису-члена в іншому наборі може відігравати роль типу запису-власника. Запис-власник набору може відігравати дану роль у декількох наборах. Така структура є ієрархією. Таким чином, ієрархічна модель даних є окремим випадком мережної моделі.

Суттєва відмінність між мережною та ієрархічною моделями даних полягає в тому, що в мережній моделі кожен запис може брати участь у будь- якій кількості наборів. На рис. 12 у мережній моделі, яка представляється двома типами наборів ВИКЛАДАЧ_ЧИТАЄ_ ДИСЦИПЛІНУ та СТУДЕНТ_ВИВЧАЄ_ДИСЦИПЛІНУ, запис-член ДИСЦИПЛІНА входить в обидва типи наборів і є зв'язкою цих наборів. Крім того, будь-який запис мережної моделі може бути як власником, так і членом набору.

Рис. 12. Подання відношення M:Nу мережній моделі

Висновки

До переваг мережних структур слід віднести наявність СКБД, які успішно реалізують таку організацію, а також простоту реалізації зв'язків «БАГАТО-ДО-БАГАТЬОХ», які часто зустрічаються в реальному світі. Недолік таких структур полягає в їх складності стосовно ієрархічних структур. Прикладному програмістові часто необхідно знати логічну структуру бази даних. Під час реорганізації бази даних не виключається, в ряді випадків, втрата незалежності даних. Подання даних ієрархічними та мережними структурами, у загальному випадку, перешкоджає внесенню багатьох змін, пов'язаних з розширенням бази даних. Це може призвести до порушення логічного представлення даних, схем, підсхем, отже, до зміни в прикладних програмах. Вважаємо доцільним розглянути ці питання в подальших публікаціях.

Список використаних джерел

Дейт К. Введение в системы баз данных / К. Дейт; пер. с англ. - Киев: Диалектика, 2001. - 1071 с.

Гайдаржи В. І. Бази даних в інформаційних системах: підручник / В. І. Гайдаржи [та ін.]. - Київ : вид. Україна, 2018. - 418 с.

Chen P.P. The Entity-Relationship Model: toward a unified view of data // ACM Trans. on Database systems. - 1976. - V. 1, No 1. - P. 9 - 36.

Размещено на Allbest.ru