5.2.Сетевая модель данных
Сетевая модель данных замышлялась как инструмент для пользователей баз данных - программистов. В связи с этим в СМД больше внимания уделяется структуризации данных, чем развитию ее операционных возможностей.
В СМД элементарные данные и отношения между ними представляются в виде ориентированной сети (вершины - данные, дуги - отношения).[7].
Acme
Mfg.
Bill
Adams
Size 4
Widget
#112963
Заказы
Клиенты
Ñëóæàèå
Товары
Рис. 2. Множественные отношения предок/потомок
Если структура данных оказывалась сложнее, чем обычная иерархия, простота структуры иерархической базы данных становилась её недостатком. Например, в базе данных для хранения заказов один заказ мог участвовать в трёх различных отношениях предок/потомок, связывающих заказ с клиентом, разместившим его, со служащим, принявшим его, и с заказанным товаром, что иллюстрирует рис. 2. Такие структуры данных не соответствовали строгой иерархии IMS.
В связи с этим для таких приложений, как обработка заказов, была разработана новая сетевая модель данных. Она являлась улучшенной иерархической моделью, в которой одна запись могла участвовать в нескольких отношениях предок/потомок. В сетевой модели такие отношения назывались множествами. В 1971 году на конференции по языкам систем данных был опубликован официальный стандарт сетевых баз данных, который известен как модель CODASYL. Компания IBM не стала разрабатывать собственную сетевую СУБД и вместо этого продолжала наращивать возможность IMS. Но в 70-х годах независимые производители программного обеспечения реализовали сетевую модель в таких продуктах, как IDMS компании Cullinet, Total компании Cincom и СУБД Adabas, которые приобрели большую популярность.
Сетевые базы данных обладали рядом преимуществ:
Гибкость. Множественные отношения предок/потомок позволяли сетевой базе данных хранить данные, структура которых была сложнее простой иерархии.
Стандартизация. Появление стандарта CODASYL популярность сетевой модели, а такие поставщики мини-компьютеров, как Digital Equipment Corporation и Data General, реализовали сетевые СУБД.
Быстродействие. Вопреки своей большой сложности, сетевые базы данных достигали быстродействия, сравнимого с быстродействием иерархических баз данных. Множества были представлены указателями на физические записи данных, и в некоторых системах администратор мог задать кластеризацию данных на основе множества отношений.
Конечно, у сетевых баз данных были недостатки. Как и иерархические базы данных, сетевые базе данных были очень жесткими. Наборы отношений и структуру записей приходилось задавать наперёд. Изменение структуры базы данных обычно означало перестройку всей базы данных.
Как иерархическая, так и сетевая база данных были инструментами программистов. Чтобы получить ответ на вопрос типа "Какой товар наиболее часто заказывает компания Acme Manufacturing?", программисту приходилось писать программу для навигации по базе данных. Реализация пользовательских запросов часто затягивалась на недели и месяцы, и к моменту появления программы информация, которую она предоставляла, часто оказывалась бесполезной.[7, 10].
Ограничения целостности.
В принципе их поддержание не требуется, но иногда требуют целостности по ссылкам (как в иерархической модели).
5.3.Реляционная модель данных
Недостатки иерархической и сетевой моделей привели к появлению новой, реляционной модели данных, созданной Коддом в 1970 году и вызвавшей всеобщий интерес. Реляционная модель была попыткой упростить структуру базы данных. В ней отсутствовали явные указатели на предков и потомков, а все данные были представлены в виде простых таблиц, разбитых на строки и столбцы. На рис. 3. показана реляционная версия сетевой базы данных, содержащей информацию о заказах и приведенной на рис. 2.
К сожалению, практическое определение понятия "реляционная база данных" оказалось гораздо более расплывчатым, чем точное математическое определение, данное этому термину Коддом в 1970 году. В первых реляционных СУБД не были реализованы некоторые из ключевых частей модели Кодда, и этот пробел был восполнен только впоследствии. По мере роста популярности реляционной концепции реляционными стали называться многие базы данных, которые на деле таковыми не являлись.
Таблица CUSTOMERS
|
COMPANY
|
CUST_REP
|
CREDIT_LIMIT
|
JSP Inc.
|
103
|
$50,000.00
|
First Corp.
|
101
|
$65,000.00
|
Рис. 3. Реляционная база данных, содержащая информацию о заказах
В ответ на неправильное использование термина "реляционный" Кодд в 1985 году написал статью, где сформулировал 12 правил, которым должна удовлетворять любая база данных, претендующая на звание реляционной. С тех пор двенадцать правил Кодда считаются определением реляционной СУБД. Однако можно сформулировать и более простое определение:
Реляционной называется база данных, в которой все данные, доступные пользователю, организованны в виде таблиц, а все операции над данными сводятся к операциям над этими таблицами.
Приведенное определение не оставляет места встроенным указателям, имеющимся в иерархических и сетевых СУБД. Несмотря на это, реляционная СУБД также способна реализовать отношения предок/потомок, однако эти отношения представлены исключительно значениями данных, содержащихся в таблицах.
Поскольку в программной реализации дипломной работы избран реляционный подход, как наиболее подходящий, опишем его более подробно.[3, 7, 8, 12].
5.3.1.Таблицы
Таблицы – фундаментальные объекты реляционной базы данных, в которых хранится основная часть данных приложения. Отдельная таблица чаще всего хранит информацию по конкретной теме (например, сведения о служащих компании или адреса заказчиков). Информация в таблице организуется в строки (записи) и столбцы (поля). Таблице присущи два компонента: структура таблицы и данные таблицы.
Структура таблицы (также называется определением таблицы) специфицируется при создании таблицы. Структура таблицы должна быть спроектирована и создана перед вводом в таблицу каких-либо данных. Она определяет, какие данные таблица будет хранить, а также правила, ассоциированные с вводом, изменением или удалением данных (бизнес-правила, или ограничения).
Структура таблицы включает следующую информацию:
Имя таблицы - Имя, по которому к таблице можно обратиться в свойствах, методах и операторах SQL.
Столбцы таблицы - Категории информации, сохраненной в таблице. Каждый столбец имеет имя и тип данного.
Табличные и столбцовые ограничения - Ограничения целостности, определенные на уровне таблицы или на уровне столбца.[3, 7, 8, 12].
Таблица STUDENTS
|
|
|
|
NUMBER
|
FAMILY
|
NAME
|
DATE
|
GROUPE
|
PODGRP
|
22
|
Denver
|
Western
|
1.08.77
|
1
|
1
|
11
|
ИВАНОВ
|
АЛЕКСЕЙ
|
10.06.78
|
1
|
1
|
12
|
ЖДАНОВ
|
СЕРГЕЙ
|
14.03.71
|
1
|
2
|
13
|
ПЕТРОВ
|
ВАДИМ
|
25.10.75
|
3
|
2
|
21
|
КРОХИН
|
МАКСИМ
|
30.12.77
|
2
|
3
|
Фамилия
студента
Дата рождения
Номер подгруппы
Данные о подгруппе для ИВАНОВА
Данные о подгруппе для
КРОХИНА
Рис. 4. Структура реляционной таблицы.
Более наглядно структуру таблицы иллюстрирует рис 4., на котором изображена таблица STUDENTS. Каждая горизонтальная строка этой таблицы представляет отдельную физическую сущность - одного студента. Все данные, содержащиеся в конкретной строке таблицы, относятся к студенту, который описывается этой строкой.
Каждый вертикальный столбец таблицы STUDENTS представляет один элемент данных для каждого из студентов. Например, в столбце GROUP содержатся номера групп, в которых расположены студенты. В столбце DATE содержатся даты рождения каждого студента.
Данные таблицы – информация, которая сохранена в таблице. Все данные таблицы хранятся в строках, каждая из которых содержит порции информации в столбцах, определенных в структуре таблицы. Данные – та часть таблицы, к которой обычно должны иметь доступ пользователи приложения (например, данные таблицы могут выводиться в элементах управления, размещенных в формах и отчетах).
На пересечении каждой строки с каждым столбцом таблицы содержится в точности одно значение данных. Например, во второй строке в столбце FAMILY содержится значение "ИВАНОВ". В столбце PODGRP той же строки содержится значение 1, которое является номером подгруппы, в которой находится данный студент.
Все значения, содержащиеся в одном и том же столбце, являются данными одного типа. Например, в столбце FAMILY содержатся только слова, в столбце DATE содержатся даты, а в столбце NUMBER содержатся целые числа, представляющие идентификаторы студентов. Множество значений, которые могут содержаться в столбце, называется доменом этого столбца. Доменом столбца FAMILY является множество фамилий студентов. Доменом столбца DATE является любая дата.
У каждого столбца в таблице есть своё имя, которое обычно служит заголовком столбца. Все столбцы в одной таблице должны иметь уникальные имена, однако разрешается присваивать одинаковые имена столбцам, расположенным в различных таблицах. На практике такие имена столбцов, как NUMBER, FAMILY, NAME, GROUP, DATE, PODGRP, часто встречаются в различных таблицах одной базы данных.
Столбцы таблицы упорядочены слева направо, и их порядок определяется при создании таблицы. В любой таблице всегда есть как минимум один столбец. В стандарте ANSI/ISO не указывается максимально допустимое число столбцов в таблице, однако почти во всех коммерческих СУБД этот предел существует и обычно составляет примерно 255 столбцов.
В отличие от столбцов, строки таблицы не имеют определённого порядка. Это значит, что если последовательно выполнить два одинаковых запроса для отображения содержимого таблицы, нет гарантии, что оба раза строки будут перечислены в одном и том же порядке.
В таблице может содержаться любое количество строк. Вполне допустимо существование таблицы с нулевым количеством строк. Такая таблица называется пустой. Пустая таблица сохраняет структуру, определённую её столбцами, просто в ней не содержится данные. Стандарт ANSI/ISO не накладывает ограничений на количество строк в таблице, и во многих СУБД размер таблиц ограничен лишь свободным дисковым пространством компьютера. В других СУБД имеется максимальный предел, однако он весьма высок - около двух миллиардов строк, а иногда и больше.[12].
5.3.2.Ключевые поля
Мощь реляционных баз данных заключается в том, что с их помощью можно быстро найти и связать данные из разных таблиц при помощи запросов; форм и отчетов. Для этого каждая таблица должна содержать одно или несколько полей, однозначно идентифицирующих каждую запись в таблице. Эти поля называются ключевыми полями таблицы. Ключевые поля ещё также называют первичным ключом. Можно выделить три типа ключевых полей: счетчик, простой ключ и составной ключ.
Поскольку строки в реляционной таблице не упорядочены, нельзя выбрать строку по ее номеру в таблице. В таблице нет "первой", "последней" или "тринадцатой" строки. Тогда каким же образом можно указать в таблице конкретную строку, например строку для студента с фамилией Иванов?
Ключевое поле можно задать таким образом, чтобы при добавлении каждой записи в таблицу в это поле автоматически вносилось порядковое число, т.е. организовать счётчик. Это наиболее простой способ создания ключевых полей.
Если поле содержит уникальные значения, такие как коды или инвентарные номера, то это поле можно определить как простой ключ. Если выбранное поле содержит повторяющиеся или пустые значения, то оно не будет определено как ключевое. Для определения записей, содержащих повторяющиеся данные, можно выполнить запрос на поиск повторяющихся записей. Если устранить повторы путем изменения значений невозможно, то следует либо добавить в таблицу поле счетчика и сделать его ключевым, либо определить составной ключ.[3, 7, 8, 12].
На первый взгляд, первичным ключом таблицы STUDENTS могут служить и столбец FAMILY. Однако в жизни довольно часто встречаются однофамильцы, следовательно, столбец FAMILY больше не может выполнять роль ключа. На практике в качестве первичных ключей таблиц обычно следует выбирать идентификаторы, такие как идентификатор студента NUMBER в таблице STUDENTS.
Таблица ORDERS
|
|
|
NSTUD
|
NORDER
|
TYPEORDER
|
DATE
|
MOTIVE
|
10
|
2A45C
|
Отчислить
|
07.09.94
|
1
|
22
|
4100Y
|
Восстановить
|
27.02.88
|
2
|
22
|
KX47
|
Предоставить А/О
|
30.05.87
|
3
|
37
|
41672
|
Отчислить
|
18.10.90
|
0
|
Первичный ключ
Рис. 5. Пример таблицы с составным первичным ключом
Таблица ORDERS, фрагмент которой показан на рис. 5., является примером таблицы, в которой первичный ключ представляет собой комбинацию столбцов. Такой первичный ключ называется составным ключом.
Он применяется в случаях, когда невозможно гарантировать уникальность значений каждого отдельного поля. Чаще всего такая ситуация возникает для таблицы, используемой для связывания двух таблиц в отношении "многие-ко-многим".
Столбец NSTUD содержит идентификаторы студентов, перечисленных в таблице, а столбец NORDER содержит номера, приказам. Может показаться, что столбец NORDER мог бы и один выполнять роль первичного ключа, однако ничто не мешает одному студенту несколько раз попасть под отчисление и затем восстановиться на факультете. Таким образом, в качестве первичного ключа таблицы ORDERS необходимо использовать комбинацию столбцов NSTUD и NORDER. Для каждого из студентов, содержащихся в таблице, комбинация значений в этих столбцах будет уникальной.
Первичный ключ для каждой строки таблицы является уникальным, поэтому в таблице с первичным ключом нет двух совершенно одинаковых строк. Таблица, в которой все строки отличаются друг от друга, в математических терминах называется отношением. Именно этому термину реляционные базы данных и обязаны своим названием, поскольку в их основе лежат отношения (таблицы с отличающимися друг от друга строками).
Хотя первичные ключи являются важной частью реляционной модели данных, в первых реляционных СУБД (System/R, DB2, Oracle и других) не была обеспечена явным образом их поддержка. Как правило, проектировщики базы данных сами следили за тем, чтобы у всех таблиц были первичные ключи, однако в самих СУБД не было возможности определить для таблицы первичный ключ. И только в СУБД DB2 Version 2, появившейся в апреле 1988 года, компания IBM реализовала поддержку первичных ключей. После этого подобная поддержка была добавлена в стандарт ANSI/ISO.[3, 7, 8, 12].
5.3.3.Индексы
Индексы – объекты базы данных, которые обеспечивают быстрый доступ к отдельным строкам в таблице. Индекс создается с целью повышения производительности операций запросов и сортировки данных таблицы. Индексы также используются для поддержания в таблицах некоторых типов ключевых ограничений; эти индексы часто создаются автоматически при определении ограничения.
Индекс – независимый объект, логически отдельный от таблицы; создание или удаление индекса никак не воздействует на определение или данные индексированной таблицы. Он хранит высоко оптимизированные версии всех значений одного или больше столбцов таблицы. Когда значение запрашивается из индексированного столбца, процессор (ядро) базы данных использует индекс для быстрого нахождения требуемого значения. Индексы должны постоянно поддерживаться, чтобы отражать последние изменения индексированных столбцов таблицы. Процедуры обновления индекса при вставке, модификации или удалении значения в индексированный столбец автоматически выполняются процессором базы данных. Хотя эти операции не требуют никаких действий со стороны пользователя, они, однако, снижают эффективность некоторых операций манипулирования данными (кроме запросов на выборку). Однако уменьшение производительности, ассоциированное с поддержанием индекса, в большинстве случаев с лихвой компенсируется преимуществами повышения быстродействия доступа к данным, которое обеспечивает индекс. Индексы обеспечивают наибольшие выгоды для относительно статичных таблиц, по которым часто выполняются запросы.
Создать индексы, как и ключи, можно по одному или нескольким полям. Составные индексы позволяют при отборе данных группировать записи, в которых первые поля могут иметь одинаковые значения. Индексировать поля требуется для выполнения частых поисков, сортировок или объединений с полями из других таблиц в запросах. Ключевые поля таблицы индексируются автоматически. Нельзя индексировать поля с типом данных поле МЕМО, гиперссылка или объект OLE. Для остальных полей индексирование используется, если поле имеет текстовый, числовой, денежный тип или тип даты/времени и требуется осуществлять поиск и сортировку значений в поле. Если предполагается, что будет часто выполняться сортировка или поиск одновременно по двум и более полям, можно создать составной индекс. Например, если для одного и того же запроса часто устанавливается критерий для полей Имя и Фамилия, то для этих двух полей имеет смысл создать составной индекс. При сортировке таблицы по составному индексу сначала осуществляется сортировка по первому полю, определенному для данного индекса. Если в первом поле содержатся записи с повторяющимися значениями, то сортировка осуществляется по второму полю и т. д.[3, 7, 8, 12].
5.3.4.Отношения предок/потомок
Одним из отличий реляционной модели от первых моделей представления данных было то, что в ней отсутствовали явные указатели, используемые для реализации отношений предок/потомок в иерархической модели данных. Однако вполне очевидно, что отношения предок/потомок существуют и в реляционных базах данных. Например, в нашей базе данных каждой оценке на экзамене соответствует дисциплина, поэтому ясно, что между строками таблицы DISCIPLS и таблицы EXAMINE существует отношение.
Как следует из рис.6, это никоим образом не приводит к потере информации. На рисунке изображено несколько строк из таблиц DISCIPLS и EXAMINE. Обратим внимание на то, что в столбце NUMBER таблицы EXAMINE содержится идентификатор студента. Доменом этого столбца (множеством значений, которые могут в нем храниться) является множество идентификаторов студентов, содержащихся в столбце NUMBER таблицы EXAMINE.
Отношение предок/потомок, существующее между дисциплинами и оценками за экзамен, в реляционной модели не потеряно; просто оно реализовано в виде одинаковых значений данных, хранящихся в двух таблицах, а не в виде явного указателя. Все отношения, существующие между таблицами реляционной базы данных, реализуются в таком виде.
Таблица DISCIPLS
|
|
NDIS
|
NAME
|
TYPEDIS
|
22
|
МАТ.АНАЛИЗ
|
Общеобразоват
|
11
|
ФИЗИКА
|
Естеств
|
12
|
ИН.ЯЗЫК
|
ГУМАНИТАР
|
Таблица EXAMINE
|
|
|
NUMBER
|
NUM_DIS
|
SEMESTR
|
RESULT
|
105
|
22
|
1
|
3
|
109
|
11
|
1
|
3
|
102
|
11
|
2
|
4
|
106
|
12
|
5
|
5
|
Рис. 6. Отношение предок/потомок в реляционной базе данных
Внешние ключи
Столбец одной таблицы, значения в котором совпадают со значениями столбца, являющегося первичным ключом другой таблицы, называется внешним ключом. На рис. 7 столбец NUM_DIS представляет собой внешний ключ для таблицы DISCIPLS. Значения, содержащиеся в этом столбце, представляют собой идентификаторы изучаемых дисциплин. Эти значения соответствуют значениям в столбце NDIS, который является первичным ключом таблицы DISCIPLS. Совокупно первичный и внешний ключи создают между таблицами, в которых они содержатся, такое же отношение предок/потомок, как и в иерархической базе данных.
Внешний ключ, как и первичный ключ, тоже может представлять собой комбинацию столбцов. На практике внешний ключ всегда будет составным (состоящим из нескольких столбцов), если он ссылается на составной первичный ключ в другой таблице. Очевидно, что количество столбцов и их типы данных в первичном и внешнем ключах совпадают.
Если таблица связана с несколькими другими таблицами, она может иметь несколько внешних ключей. На рис. 7. показаны три внешних ключа таблицы ORDERS из учебной базы данных:
столбец REP является внешним ключом для таблицы SALESREPS и
связывает каждый заказ со служащим, принявшим его;
столбец CUST является внешним ключом для таблицы CUSTOMES и
связывает каждый заказ с клиентом, разместившим его;
Таблица CUSTOMERS
|
CUST_NUM
|
COMPANY
|
…
|
|
2117
|
J.P. Sinclair
|
…
|
|
Таблица SALESREPS
|
EMPL_NUM
|
NAME
|
…
|
|
106
|
Sam Clark
|
…
|
|
Таблица PRODUCTS
|
|
MFR_ID
|
PRODUCT_ID
|
DESCRIPTION
|
…
|
|
|
REI
|
2A44L
|
Left Hinge
|
…
|
|
|
Таблица ORDERS
|
|
|
|
|
ORDER_NUM
|
ORDER_DATE
|
CUST
|
REP
|
MFR
|
PRODUCT
|
…
|
|
|
|
|
|
112967
|
17-DEC-89
|
2117
|
106
|
REI
|
2A44L
|
…
|
|
|
|
|
|
Рис. 7. Множественные отношения предок/потомок в реляционной базе данных
столбцы MRF и PRODUCT совокупно представляют собой составной внешний ключ для таблицы PRODUCTS, который связывает каждый заказ с заказанным товаром.
Реляционная модель данных обладает всеми возможностями сетевой модели по части выражения сложных отношений.
Внешние ключи являются неотъемлемой частью реляционной модели, поскольку реализуют отношения между таблицами базы данных. К несчастью, как и в случае с первичными ключами, поддержка внешних ключей отсутствовала в первых реляционных СУБД. Она была введена в системе DB2 Version 2 и теперь имеется во всех коммерческих СУБД.
5.3.5.Реляционная алгебра
Основная идея реляционной алгебры состоит в том, что коль скоро таблицы являются множествами, то средства манипулирования ими могут базироваться на традиционных теоретико-множественных операциях, дополненных некоторыми специальными операциями, специфичными для баз данных.
Используется немного расширенный начальный вариант алгебры, который был предложен Коддом. В этом варианте набор основных алгебраических операций состоит из восьми операций, которые делятся на два класса - теоретико-множественные операции и специальные реляционные операции. В состав теоретико-множественных операций входят операции:
прямого произведения таблиц.
Специальные реляционные операции включают:
Кроме того, в состав алгебры включается операция присваивания, позволяющая сохранить в базе данных результаты вычисления алгебраических выражений, и операция переименования атрибутов, дающая возможность корректно сформировать заголовок (схему) результирующей таблицы.
Ограничения целостности.
Существуют три подхода, каждый из которых поддерживает целостность по ссылкам. Первый подход заключается в том, что запрещается производить удаление записи, на которую существуют ссылки (т.е. сначала нужно либо удалить ссылающиеся записи, либо соответствующим образом изменить значения их внешнего ключа). При втором подходе при удалении записи, на которую имеются ссылки, во всех ссылающихся записях значение внешнего ключа автоматически становится неопределенным. Наконец, третий подход (каскадное удаление) состоит в том, что при удалении записи из таблицы, на которую ведет ссылка, из ссылающейся таблицы автоматически удаляются все ссылающиеся записи.[7, 12, 13].
5.3.6.Нормализация базы данных
Процесс трансформации данных в реляционную форму называется нормализацией[9]. Говоря проще, нормализация - это удаление избыточных данных из каждой таблицы в базе данных. У нормализации двойная цель - удалить лишние копии данных и обеспечить максимальную гибкость как в структурах таблиц, так и в интерфейсных приложениях на случай возможных будущих изменений в базах данных.
О нормализации таблиц в базе данных нужно заботится на раннем этапе проектирования приложения, так как при “живых” данных довольно трудно менять структуру базы. Иногда процесс нормализации порождает добавочные таблицы, которые были не включены в первоначальный проект. Узнав об этом как можно раньше, не придется зря тратить силы на их разработку.
Нормализация обычно подразделяется на пять форм или стадий— от первой нормальной формы по пятую нормальную форму. То есть просто пять установок реляционного критерия, который либо обнаруживает таблицу, либо нет. Каждая последующая стадия строится на предыдущей. Формально существует пять форм, но на практике, как правило, используется только первые три. Последние две считаются слишком специальными, чтобы их применять к обычным проектам баз данных.[7, 8, 10].
5.3.6.1.Первая нормальная форма
Для того чтобы таблица считалась нормализованной к первой нормальной форме, каждое из ее полей должно быть неделимым и не должно содержать никаких повторяющихся групп.
Поле считается неделимым, если оно содержит только один элемент данных. Например, поле Address, которое содержит не только название улицы, но также и города, почтовый код, не является неделимым. Чтобы соответствовать первой нормальной форме, такие столбцы должны быть разбиты на несколько полей.[7, 8, 10].
Повторяющаяся группа — это поле, которое повторяется внутри определения записи с целью хранения нескольких значений для атрибута.
5.3.6.2.Вторая нормальная форма
Для того чтобы привести таблицу ко второй нормальной форме, нужно, чтобы все не ключевые поля полностью зависели от первичного ключа таблицы и от каждого поля в первичном ключе, если последний состоит из нескольких полей. Это значит, что каждое не ключевое поле должно уникально определяться первичным ключом и полями, его составляющими.[7, 8, 10].
5.3.6.3.Третья нормальная форма
Для того чтобы таблица была приведена к третьей нормальной форме, нужно, чтобы все не ключевые поля полностью зависели от первичного ключа таблицы и не зависели друг от друга. Таким образом, к квалификации второй нормальной формы добавляется требование независимости каждого не ключевого поля таблицы от других не ключевых полей.[7, 8, 10].
5.3.6.4.Четвертая нормальная форма
Четвертая нормальная форма запрещает хранить независимые элементы в одной и той же таблице, когда между этими элементами существуют взаимоотношения типа многие-ко-многим. Четвертая нормальная форма требует, чтобы запомнили такие элементы в отдельных таблицах и создали таблицу отношений для организации связей между таблицами, характеризующихся взаимоотношениями типа многие-ко-многим.
Конечно же, поскольку два столбца находятся во взаимоотношении многие-ко-многим, то они уже не являются независимыми, и тем самым уже нарушают третью нормальную форму. По этой причине четвертая нормальная форма рассматривается больше теоретически, т.к. частично она перекрывается третьей нормальной формой.[7, 8, 10].
5.3.6.5.Пятая нормальная форма
Пятая нормальная форма требует, чтобы вы имели возможность перестраивать свои данные в нормализованных таблицах, в которые они были переведены. Это значит, что если вы начинаете с ненормализованных таблиц, то у вас не должно быть препятствий к вырезке и вставке данных и после нормализации. Это осуществимые, если есть гарантия, что в процессе нормализации не будет потери данных.
На практике идея сохранения всех элементов в базе данных в процессе нормализации воплощается чисто интуитивно. Ведь вряд ли будут слепо выбрасывать из таблиц элементы данных. Но тем не менее, пятая нормальная форма призвана застраховать вас от такого несчастного случая.[7, 8, 10].
|
