Tự động hóa nơi làm việc của người quản lý cho thuê văn phòng. Mô hình thông tin mối quan hệ thực thể của cơ sở dữ liệu

Mô hình thông tin cơ sở dữ liệu “Mối quan hệ thực thể” Các khái niệm cơ bản

Mục đích của mô hình hóa thông tin là cung cấp những cách tự nhiên nhất để con người thu thập và trình bày thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu đang được tạo dữ liệu. Do đó, họ đang cố gắng xây dựng một mô hình dữ liệu thông tin bằng cách tương tự với ngôn ngữ tự nhiên (cái sau không thể được sử dụng trong thể tinh khiết do sự phức tạp xử lý máy tính văn bản và sự mơ hồ của bất kỳ ngôn ngữ tự nhiên nào). Các yếu tố mang tính xây dựng chính của mô hình thông tin là các thực thể, các kết nối giữa chúng và các thuộc tính (thuộc tính) của chúng.

Một thực thể là bất kỳ đối tượng nào có thể phân biệt được (một đối tượng mà chúng ta có thể phân biệt với một đối tượng khác), thông tin về đối tượng đó phải được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Các thực thể có thể là con người, địa điểm, máy bay, chuyến bay, mùi vị, màu sắc, v.v. Cần phân biệt các khái niệm như kiểu thực thể và thể hiện thực thể. Khái niệm loại thực thể đề cập đến một tập hợp các cá nhân, đối tượng, sự kiện hoặc ý tưởng đồng nhất hoạt động như một tổng thể. Một thể hiện thực thể đề cập đến một thứ cụ thể trong một tập hợp. Ví dụ: loại thực thể có thể là THÀNH PHỐ và phiên bản có thể là Moscow, Kyiv, v.v.

Thuộc tính là đặc điểm được đặt tên của một thực thể. Tên của nó phải là duy nhất cho loại cụ thể bản chất, nhưng có thể giống nhau đối với nhiều loại khác nhau các thực thể (ví dụ: COLOR có thể được xác định cho nhiều thực thể: DOG, CAR, SMOKE, v.v.). Các thuộc tính được sử dụng để xác định thông tin nào sẽ được thu thập về một thực thể. Ví dụ về các thuộc tính cho thực thể CAR là LOẠI, MAKE, LICENSE PLATE, COLOR, v.v. Ở đây cũng có sự phân biệt giữa loại và thể hiện. Loại thuộc tính COLOR có nhiều phiên bản hoặc giá trị:

Đỏ, Xanh, Chuối, Đêm Trắng, v.v.,

Tuy nhiên, mỗi thực thể chỉ được gán một giá trị thuộc tính.

Không có sự khác biệt tuyệt đối giữa các loại thực thể và thuộc tính. Một thuộc tính chỉ có liên quan đến loại thực thể. Trong bối cảnh khác, một thuộc tính có thể hoạt động như một thực thể độc lập. Ví dụ, đối với một nhà máy sản xuất ô tô, màu sắc chỉ là một thuộc tính của sản phẩm sản xuất, nhưng đối với một nhà máy sơn và véc ni, màu sắc là một loại thực thể.

Chìa khóa - đặt tối thiểu các thuộc tính có giá trị có thể được sử dụng để tìm duy nhất phiên bản cần thiết của một thực thể. Tính tối thiểu có nghĩa là việc loại trừ bất kỳ thuộc tính nào khỏi tập hợp sẽ không cho phép xác định thực thể bằng các thuộc tính còn lại. Đối với thực thể Lịch trình (mục 1.2), khóa là thuộc tính Flight_number hoặc tập hợp: Departure_point, Departure_time và Destination_point (với điều kiện là mỗi lần có một máy bay bay từ điểm này sang điểm khác).

Mối quan hệ là sự kết hợp của hai hoặc nhiều thực thể. Nếu mục đích của cơ sở dữ liệu chỉ là lưu trữ dữ liệu riêng lẻ, không liên quan thì cấu trúc của nó có thể rất đơn giản. Tuy nhiên, một trong những yêu cầu chính để tổ chức cơ sở dữ liệu là đảm bảo khả năng tìm thấy một số thực thể theo giá trị của các thực thể khác mà cần phải thiết lập giữa chúng kết nối nhất định. Và vì cơ sở dữ liệu thực thường chứa hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn thực thể nên về mặt lý thuyết có thể thiết lập hơn một triệu kết nối giữa chúng. Sự hiện diện của vô số kết nối như vậy quyết định độ phức tạp của các mô hình thông tin.

Đặc điểm của kết nối và ngôn ngữ mô hình hóa

Khi xây dựng mô hình thông tin, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ của sơ đồ ER (từ Mối quan hệ thực thể trong tiếng Anh, tức là mối quan hệ thực thể). Trong đó, các thực thể được mô tả dưới dạng các hình chữ nhật được đánh dấu, các liên kết dưới dạng hình thoi hoặc hình lục giác được đánh dấu, các thuộc tính dưới dạng hình bầu dục được đánh dấu và các kết nối giữa chúng dưới dạng các cạnh không định hướng, trên đó mức độ kết nối (1 hoặc một chữ cái thay thế từ “nhiều”) và lời giải thích cần thiết có thể được chỉ ra.

Giữa hai thực thể, ví dụ A và B, có thể có bốn loại kết nối.

Loại đầu tiên là mối quan hệ ONE-TO-ONE (1:1): tại mỗi thời điểm, mỗi đại diện (thể hiện) của thực thể A tương ứng với 1 hoặc 0 đại diện của thực thể B:

Học sinh không được “kiếm” học bổng, nhận học bổng thông thường hoặc nhận một trong các học bổng nâng cao.

Loại thứ hai là mối quan hệ MỘT ĐỐI NHIỀU (1:M): một đại diện của thực thể A tương ứng với 0, 1 hoặc một số đại diện của thực thể B.

Căn hộ có thể trống; một hoặc nhiều cư dân có thể sống trong đó.

Vì có thể kết nối theo cả hai hướng giữa hai thực thể nên có thêm hai loại mối quan hệ: MANY-TO-ONE (M:1) và MANY-TO-MANY (M:N).

Ví dụ 2.1. Nếu mối liên hệ giữa các thực thể của MAN và WOMAN được gọi là HÔN NHÂN, thì có bốn cách thể hiện mối liên hệ đó:

Bản chất của các kết nối giữa các thực thể không giới hạn ở những kết nối được liệt kê. Ngoài ra còn có các kết nối phức tạp hơn:

Nhiều mối quan hệ giữa các thực thể giống nhau

(một bệnh nhân có một bác sĩ điều trị, còn có thể có nhiều bác sĩ khám bệnh; một bác sĩ có thể là bác sĩ khám bệnh cho nhiều bệnh nhân và có thể cùng lúc khám bệnh cho nhiều bệnh nhân khác);

Kết nối đào tạo

(một bác sĩ có thể yêu cầu nhiều bệnh nhân thực hiện nhiều xét nghiệm, nhiều bác sĩ có thể yêu cầu xét nghiệm cho nhiều bệnh nhân và một bệnh nhân có thể yêu cầu nhiều hơn một xét nghiệm bởi nhiều bác sĩ);

Các kết nối của các mệnh lệnh cao hơn, ngữ nghĩa (ý nghĩa) của chúng đôi khi rất phức tạp.

Trong các ví dụ đã cho, để cải thiện tính chất minh họa của các mối quan hệ đang được xem xét, các thuộc tính của các thực thể và liên kết trong tất cả các sơ đồ ER không được hiển thị. Vì vậy, việc chỉ nhập một số thuộc tính cơ bản vào mô tả mối quan hệ hôn nhân sẽ làm phức tạp đáng kể sơ đồ ER (Hình 2.1a). Về vấn đề này, ngôn ngữ của sơ đồ ER được sử dụng để xây dựng các mô hình nhỏ và minh họa các phần riêng lẻ của các mô hình lớn. Thông thường, một ngôn ngữ mô hình hóa thông tin (IML) ít trực quan hơn nhưng có ý nghĩa hơn được sử dụng, trong đó các thực thể và liên kết được thể hiện bằng các câu có dạng:

ENTITY (thuộc tính 1, thuộc tính 2, ..., thuộc tính n)

LIÊN HỆ [THỰC VẬT S1, THỰC THỂ S2, ...]

(thuộc tính 1, thuộc tính 2, ..., thuộc tính n)

trong đó S là mức độ kết nối và các thuộc tính có trong khóa phải được đánh dấu bằng dấu gạch dưới.

Như vậy, ví dụ trên về tập hợp các kết nối giữa các thực thể có thể được mô tả trong NAM như sau:

Bác sĩ (Số_bác sĩ, Họ, Tên, Tên viết tắt, Chuyên khoa)

Bệnh nhân (Số đăng ký, Số giường, Họ,

Tên, Tên đệm, Địa chỉ, Ngày sinh, Giới tính)

Đang_bác sĩ [Bác sĩ 1, Bệnh nhân M]

(Số_bác sĩ,_số đăng ký)

Chuyên gia tư vấn [Bác sĩ M, Bệnh nhân N]

(Số_bác sĩ,_số đăng ký).

Cơm. 2.1. Ví dụ về sơ đồ ER

Để xác định mối quan hệ giữa các thực thể, tối thiểu cần phải xác định chính các thực thể đó. Nhưng nó không phải như vậy nhiệm vụ đơn giản, vì trong các lĩnh vực chủ đề khác nhau, cùng một đối tượng có thể là một thực thể, thuộc tính hoặc liên kết. Chúng ta hãy minh họa nhận định này bằng các ví dụ liên quan đến mô tả mối quan hệ hôn nhân (xem ví dụ 2.1).

Ví dụ 2.2. Văn phòng Đăng ký Dân sự (ZAGS) không giải quyết tất cả mọi người mà chỉ giải quyết những người đã nộp đơn đăng ký kết hôn, khai sinh hoặc khai tử. Do đó, ở những quốc gia chỉ cho phép kết hôn truyền thống, cơ quan đăng ký dân sự có thể đăng thông tin về các cuộc hôn nhân đã đăng ký trong một cơ quan duy nhất:

Kết hôn (Số_giấy chứng nhận, họ chồng, tên chồng,

Tên đệm của chồng, Ngày sinh_của chồng, Họ của vợ,

Ngày_đăng_ký,_nơi_đăng_ký, ...),

Sơ đồ ER được thể hiện trong hình. 2.1,b.

Ví dụ 2.3. Bây giờ hãy xem xét trường hợp cơ quan đăng ký dân sự được đặt tại một quốc gia cho phép chế độ đa thê. Nếu bạn sử dụng thực thể “Hôn nhân” của ví dụ 2.2 để đăng ký kết hôn thì thông tin về người chồng có nhiều vợ sẽ bị trùng lặp (xem Bảng 2.1).

Bảng 2.1

Sự trùng lặp có thể được loại bỏ bằng cách tạo thêm một thực thể "Chồng"

Người chồng (Mã_M, Họ, Tên, Tên đệm, Ngày sinh, Nơi sinh)

và thay thế thực thể “Hôn nhân” bằng một đặc điểm (xem khoản 2.3) bằng tham chiếu đến mô tả tương ứng trong thực thể “Chồng”.

Kết hôn (Số CMND, Code_M, Họ vợ, ...,

Ngày đăng ký, ... (Chồng).

Sơ đồ ER của kết nối giữa các thực thể này được hiển thị trong Hình 2. 2.1,c và ví dụ về các bản sao của chúng có trong bảng. 2.2 và 2.3.

Bảng 2.2

Bảng 2.3

Ví dụ 2.4. Cuối cùng, hãy xem xét trường hợp khi một tổ chức yêu cầu dữ liệu về sự hiện diện của cặp vợ chồng, và đã có thực thể lưu trữ thông tin về nhân viên

Nhân viên (Mã số nhân sự, Họ, Tên, ...).

Việc sử dụng thực thể “Hôn nhân” được thảo luận trong ví dụ 2.2 là không phù hợp: “Nhân viên” đã chứa họ, tên và họ của vợ chồng. Vì vậy, hãy tạo ra một hiệp hội

Kết hôn [Nhân viên 1, Nhân viên 1]

(Mã_số chồng, mã_số vợ, ...),

kết nối một số trường hợp nhất định của thực thể “Nhân viên” (Hình 2.1,d).

Để kết luận, chúng tôi lưu ý rằng sơ đồ ER Hình. 2.1a mô tả cấu trúc lưu trữ dữ liệu về các cuộc hôn nhân tại cơ quan đăng ký của các quốc gia cho phép kết hôn tập thể và sơ đồ ER của ví dụ 2.1 mô tả bất kỳ loại hình hôn nhân nào trong các tổ chức có các thực thể “nam” và “phụ nữ”, bao gồm cả độc thân và người chưa kết hôn.

"kết nối" là gì? Trong sơ đồ ER, đây là đường nối hình học không gian, mô tả các thực thể, thuộc tính, liên kết và các đối tượng thông tin khác. Trong văn bản, thuật ngữ này được sử dụng để chỉ sự phụ thuộc lẫn nhau của các thực thể. Nếu sự phụ thuộc lẫn nhau này có các thuộc tính thì nó được gọi là sự liên kết.

Phân loại thực thể

Đã đến lúc phải hiểu thuật ngữ này. K. Ngày xác định ba loại thực thể chính: cốt lõi, liên kết và đặc điểm, cũng như một lớp con của các thực thể liên kết - chỉ định.

Thực thể cốt lõi (trục) là một thực thể độc lập (nó sẽ được định nghĩa chi tiết hơn bên dưới).

Trong các ví dụ đã thảo luận trước đó, các thanh là “Sinh viên”, “Căn hộ”, “Đàn ông”, “Bác sĩ”, “Hôn nhân” (từ ví dụ 2.2) và các thanh khác, tên của chúng được đặt trong hình chữ nhật.

Một thực thể kết hợp (associative) là mối quan hệ “nhiều-nhiều” (“-với-nhiều”, v.v.) giữa hai hoặc nhiều thực thể hoặc trường hợp của một thực thể (như trong ví dụ 2.4). Các hiệp hội được coi là các thực thể chính thức:

họ có thể tham gia vào các hiệp hội và chỉ định khác giống như các thực thể cốt lõi;

có thể có thuộc tính, tức là không chỉ có một tập hợp các thuộc tính quan trọng cần thiết để biểu thị các mối quan hệ mà còn có bất kỳ số thuộc tính nào khác mô tả mối quan hệ. Ví dụ: các liên kết “Hôn nhân” từ ví dụ 2.1 và 2.4 chứa các thuộc tính chính “Code_M”, “Code_Zh” và “Mã số nhân sự của chồng”, “Mã số nhân sự của vợ”, cũng như làm rõ các thuộc tính “Số chứng chỉ”, “Ngày đăng ký” , “Nơi đăng ký”, “Số mục trong sổ đăng ký”, v.v.

Một thực thể đặc trưng (đặc trưng) là mối quan hệ nhiều-một hoặc một-một giữa hai thực thể ( trương hợp đặc biệt hiệp hội). Mục đích duy nhất của đặc điểm trong khuôn khổ được xem xét lĩnh vực chủ đề bao gồm việc mô tả hoặc làm rõ một số thực thể khác. Nhu cầu về chúng nảy sinh do thực tế là các thực thể của thế giới thực đôi khi có những thuộc tính đa giá trị. Một người chồng có thể có nhiều vợ (ví dụ 2.3), một cuốn sách có thể có một số đặc điểm của việc tái bản (đã sửa, mở rộng, sửa lại, ...), v.v.

Sự tồn tại của một đặc điểm phụ thuộc hoàn toàn vào thực thể được đặc trưng: phụ nữ mất tư cách làm vợ nếu chồng chết.

Để mô tả các đặc điểm, một đề xuất JIM mới được sử dụng, có trường hợp chung xem:

ĐẶC ĐIỂM (thuộc tính 1, thuộc tính 2, ...)

(DANH SÁCH ĐỐI TƯỢNG ĐẶC BIỆT).

Chúng ta cũng hãy mở rộng ngôn ngữ của sơ đồ ER bằng cách giới thiệu một hình thang để biểu thị các đặc điểm (Hình 2.2).

Cơm. 2.2. Các thành phần của ngôn ngữ sơ đồ ER mở rộng

Thực thể chỉ định hoặc chỉ định là mối quan hệ nhiều-một hoặc một-một giữa hai thực thể và khác với một đặc điểm ở chỗ nó không phụ thuộc vào thực thể được chỉ định.

Hãy xem xét một ví dụ liên quan đến việc tuyển dụng nhân viên vào các bộ phận khác nhau của tổ chức.

Trong trường hợp không có các quy định nghiêm ngặt (nhân viên có thể được đăng ký đồng thời vào một số bộ phận hoặc không được đăng ký vào bất kỳ bộ phận nào), cần phải tạo một mô tả với liên kết Đăng ký:

Nhân viên (Mã nhân sự, Họ, ...)

Tuyển sinh [Bộ phận M, Nhân viên N]

(Mã phòng ban, Mã nhân sự, Ngày nhập học).

Tuy nhiên, với điều kiện là mỗi nhân viên phải được đăng ký vào một trong các phòng ban, bạn có thể tạo một mô tả với chỉ định Nhân viên:

Phòng ban (Mã phòng ban, Tên phòng ban,...)

Nhân viên (Mã nhân sự, Họ, ..., Mã phòng ban,

Ngày nhập học)[Ngành]

TRONG trong ví dụ này nhân viên tồn tại độc lập (bỏ bộ phận nào thì không có nghĩa là nhân viên của bộ phận đó cũng bị xóa). Vì vậy, chúng không thể là đặc điểm của các phòng ban và được gọi là chỉ định.

Ký hiệu được sử dụng để lưu trữ các giá trị lặp lại của các thuộc tính văn bản lớn: “bộ mã hóa” của các môn học mà sinh viên đã nghiên cứu, tên các tổ chức và khoa của họ, danh sách hàng hóa, v.v.

Mô tả của một ký hiệu bên ngoài khác với mô tả của một đặc tính chỉ ở chỗ các thực thể được chỉ định không được đặt trong dấu ngoặc nhọn mà nằm trong dấu ngoặc vuông:

LƯU Ý (thuộc tính 1, thuộc tính 2, ...)[LIST

ĐƠN VỊ ĐƯỢC CHỈ ĐỊNH].

Thông thường, các chỉ định không được coi là thực thể đầy đủ, mặc dù điều này sẽ không dẫn đến bất kỳ lỗi nào.

Các tên gọi và đặc điểm không phải là các thực thể hoàn toàn độc lập, vì chúng giả định trước sự tồn tại của một số thực thể khác sẽ được “chỉ định” hoặc “có đặc điểm”. Tuy nhiên, chúng vẫn đại diện cho những trường hợp đặc biệt về bản chất và tất nhiên có thể có những đặc tính, có thể tham gia vào các liên kết, chỉ định và có cái riêng của mình (xem thêm cấp thấp) đặc trưng. Chúng tôi cũng nhấn mạnh rằng tất cả các trường hợp của một đặc tính phải được liên kết với một số trường hợp của thực thể được đặc trưng. Tuy nhiên, cho phép một số trường hợp của thực thể được đặc trưng không có mối quan hệ. Đúng, nếu điều này liên quan đến hôn nhân, thì bản chất của “Chồng” nên được thay thế bằng bản chất của “Đàn ông” (không có chồng mà không có vợ).

Bây giờ chúng ta hãy xác định lại thực thể cốt lõi là một thực thể không phải là một liên kết, cũng không phải là một chỉ định hay một đặc điểm. Những thực thể như vậy tồn tại độc lập, mặc dù chúng có thể chỉ định các thực thể khác, chẳng hạn như nhân viên chỉ định các phòng ban.

Để kết luận, chúng ta hãy xem xét một ví dụ về xây dựng mô hình thông tin của cơ sở dữ liệu “Dinh dưỡng”, trong đó thông tin về các món ăn (Hình 2.3), lượng tiêu thụ hàng ngày, các sản phẩm chế biến các món ăn này và nhà cung cấp các sản phẩm này nên được lưu trữ. Thông tin này sẽ được đầu bếp và người quản lý của một cơ sở cung cấp dịch vụ ăn uống nhỏ cũng như khách hàng của cơ sở đó sử dụng.

Cơm. 2.3. Ví dụ về một công thức

Với sự giúp đỡ của những người dùng này, các đối tượng và đặc điểm sau của cơ sở được thiết kế đã được xác định:

Các món ăn yêu cầu dữ liệu có trong công thức nấu ăn để mô tả chúng: số món ăn (ví dụ: từ sách dạy nấu ăn), tên món ăn, loại món ăn (món khai vị, súp, món chính, v.v.), công thức (công nghệ chế biến món ăn). món ăn), sản lượng (khối lượng khẩu phần), tên món, hàm lượng calo và trọng lượng của từng sản phẩm có trong món ăn. Đối với từng nhà cung cấp sản phẩm: tên, địa chỉ, tên sản phẩm được cung cấp, ngày giao hàng và giá cả tại thời điểm giao hàng. Lượng thức ăn tiêu thụ hàng ngày (consumption): món ăn, số suất ăn, ngày tháng.

Phân tích các đối tượng cho phép chúng ta làm nổi bật:

Món ăn, Sản phẩm và Thành phố; liên kết Thành phần (liên kết Món ăn với Sản phẩm) và

Vật tư (kết nối Nhà cung cấp với Sản phẩm);

Nhà cung cấp chỉ định; đặc điểm Bí quyết và Tiêu thụ.

Sơ đồ ER của mô hình được hiển thị trong Hình 2. 2.4. và mô hình bằng ngôn ngữ YAM có lượt xem tiếp theo:

Món ăn (BL, Món ăn, Chế độ xem)

Sản phẩm (PR, Sản phẩm, Hàm lượng calo)

Nhà cung cấp (POS, Thành phố, Nhà cung cấp) [Thành phố]

Thành phần [Món M, Sản phẩm N] (BL, PR, Trọng lượng (g))

Vật tư [Nhà cung cấp M, Sản phẩm N] (POS, PR, Date_P, Giá, Trọng lượng (kg))

Thành phố (Thành phố, Quốc gia)

Công thức nấu ăn (BL, Công thức) (Món ăn)

Mức tiêu thụ (BL, Date_R, Khẩu phần) (Món ăn)

Trong các mô hình này, Món ăn, Sản phẩm và Nhà cung cấp là tên và BL, PR và POS là mã kỹ thuật số món ăn, sản phẩm và tổ chức cung cấp các sản phẩm này.

Cơm. 2.4. Mô hình thông tin của cơ sở dữ liệu "Dinh dưỡng"

Về khóa chính và khóa ngoại

Hãy nhớ lại rằng khóa hoặc khóa có thể là một tập hợp thuộc tính tối thiểu có giá trị có thể được sử dụng để tìm duy nhất phiên bản được yêu cầu của một thực thể. Tính tối thiểu có nghĩa là việc loại trừ bất kỳ thuộc tính nào khỏi tập hợp sẽ không cho phép xác định thực thể bằng các thuộc tính còn lại. Mỗi thực thể có ít nhất một khóa có thể. Một trong số đó được coi là khóa chính. Khi chọn khóa chính, nên ưu tiên cho các khóa không tổng hợp hoặc các khóa được tạo thành từ một số thuộc tính tối thiểu. Cũng không nên sử dụng các phím có chiều dài giá trị văn bản(nên sử dụng thuộc tính số nguyên). Do đó, để xác định một học sinh, bạn có thể sử dụng số sổ hồ sơ duy nhất hoặc một tập hợp họ, tên, họ bảo trợ, số nhóm và có thể các thuộc tính bổ sung, vì có thể hai học sinh (và thường là học sinh nữ) ) có cùng họ, tên và họ viết tắt. Cũng thật tệ khi sử dụng làm chìa khóa không phải là số lượng món ăn mà là tên của nó, chẳng hạn như “Món khai vị từ phô mai chế biến “Tình bạn” với giăm bông và dưa chuột muối” hoặc “Thỏ rừng ăn kèm kem chua với khoai tây croquettes và salad bắp cải đỏ”. .”

Khóa chính của thực thể cốt lõi (bất kỳ thuộc tính nào tham gia khóa chính) không được phép có giá trị không xác định. Nếu không, một tình huống mâu thuẫn sẽ nảy sinh: một trường hợp phi cá thể, và do đó không tồn tại, của bản chất cốt lõi sẽ xuất hiện. Vì những lý do tương tự, cần phải đảm bảo tính duy nhất của khóa chính.

Bây giờ về khóa ngoại:

Nếu thực thể C liên kết thực thể A và B thì nó phải bao gồm khóa ngoại tương ứng với khóa chính của thực thể A và B. Nếu thực thể B tham chiếu đến thực thể A thì nó phải bao gồm khóa ngoại tương ứng với khóa chính của thực thể A.

Trong đoạn 2.3, một ví dụ đã được xem xét trong đó “Nhân viên” biểu thị “Bộ phận” và bao gồm khóa ngoại “Số bộ phận” tương ứng với khóa chính của thực thể “Bộ phận”.

Mối quan hệ giữa khóa chính và khóa ngoài của các thực thể được minh họa trong Hình 2. 2.5.

Cơm. 2.5. Cấu trúc: a - liên kết; b - chỉ định (đặc điểm)

Ở đây, để chỉ định bất kỳ thực thể liên quan nào (cốt lõi, đặc điểm, chỉ định hoặc thậm chí liên kết), một thuật ngữ tổng quát mới “Mục tiêu” hoặc “Thực thể mục tiêu” được sử dụng.

Vì vậy, khi xem xét vấn đề chọn cách biểu diễn các liên kết và ký hiệu trong cơ sở dữ liệu, câu hỏi chính cần được trả lời là: “Khóa ngoại là gì?” Và sau đó, đối với mỗi khóa ngoại, ba câu hỏi cần được giải quyết:

1. Khóa ngoại này có thể chấp nhận các giá trị không xác định (giá trị NULL) không? Nói cách khác, liệu có thể có một số trường hợp của một thực thể thuộc loại này, mà thực thể đích được chỉ định bởi khóa ngoại không xác định được? Trong trường hợp nguồn cung cấp, điều này có lẽ là không thể - nguồn cung cấp từ một nhà cung cấp không xác định hoặc nguồn cung cấp một sản phẩm không xác định là không có ý nghĩa. Tuy nhiên, trong trường hợp của nhân viên, tình huống như vậy có thể hợp lý - rất có thể bất kỳ nhân viên nào trong khoảnh khắc này không đăng ký vào bất kỳ bộ phận nào cả. Lưu ý rằng câu trả lời cho câu hỏi này không phụ thuộc vào ý muốn của người thiết kế cơ sở dữ liệu mà được xác định bởi tiến trình hành động thực tế được áp dụng trong phần thế giới thực sẽ được thể hiện trong cơ sở dữ liệu được đề cập. Nhận xét tương tự có liên quan đến các vấn đề được thảo luận dưới đây.

2. Điều gì sẽ xảy ra khi bạn cố gắng XÓA một thực thể đích được tham chiếu bằng khóa ngoại? Ví dụ: khi xóa nhà cung cấp đã thực hiện ít nhất một lần giao hàng. Có ba khả năng:

3. Điều gì sẽ xảy ra khi bạn cố gắng CẬP NHẬT khóa chính của thực thể đích được tham chiếu bởi một khóa ngoại nào đó? Ví dụ: có thể cố gắng cập nhật số lượng nhà cung cấp có ít nhất một lần giao hàng tương ứng. Để rõ ràng, chúng tôi sẽ lại xem xét trường hợp này chi tiết hơn. Bạn có ba tùy chọn giống như khi xóa:

Do đó, đối với mỗi khóa ngoại trong một thiết kế, người thiết kế cơ sở dữ liệu phải chỉ định không chỉ trường hoặc tổ hợp các trường tạo nên khóa ngoại đó và bảng đích được xác định bởi khóa đó mà còn cả câu trả lời cho các câu hỏi trên ( ba ràng buộc áp dụng cho khóa ngoại này).

Cuối cùng, về đặc điểm - biểu thị các thực thể, sự tồn tại của nó phụ thuộc vào loại thực thể được biểu thị. Việc chỉ định được thể hiện bằng một khóa ngoại trong bảng tương ứng với đặc tính đó. Tuy nhiên, ba ràng buộc khóa ngoại được thảo luận ở trên cho trường hợp này phải được chỉ định như sau:

Giá trị NULL không được phép

LOẠI BỎ TỪ CÁC TẦNG (mục tiêu)

CẬP NHẬT (khóa chính đích) CASCADES

Các thông số kỹ thuật được chỉ định thể hiện sự phụ thuộc vào sự tồn tại của các thực thể đặc trưng.

Ràng buộc hoàn toàn

Tính toàn vẹn (từ tiếng Anh toàn vẹn – nguyên vẹn, bất khả xâm phạm, an toàn, toàn vẹn) được hiểu là tính chính xác của dữ liệu tại bất kỳ thời điểm nào. Nhưng mục tiêu này chỉ có thể đạt được trong một số giới hạn nhất định: DBMS không thể kiểm soát tính chính xác của từng giá trị được nhập vào cơ sở dữ liệu (mặc dù mỗi giá trị có thể được kiểm tra tính hợp lý). Ví dụ: không thể phát hiện ra rằng giá trị đầu vào 5 (đại diện cho ngày trong tuần) thực sự phải là 3. Mặt khác, giá trị 9 rõ ràng là một lỗi và phải bị DBMS từ chối. Tuy nhiên, để làm được điều này, cô ấy phải được thông báo rằng các số ngày trong tuần phải thuộc tập hợp (1,2,3,4,5,6,7).

Việc duy trì tính toàn vẹn của cơ sở dữ liệu có thể được coi là bảo vệ dữ liệu khỏi những thay đổi hoặc phá hủy trái phép (không nên nhầm lẫn với những thay đổi và phá hủy trái phép, vốn là một vấn đề bảo mật). Các DBMS hiện đại có một số phương tiện để đảm bảo duy trì tính toàn vẹn (cũng như các phương tiện để đảm bảo duy trì tính bảo mật).

Có ba nhóm quy tắc toàn vẹn:

Tính toàn vẹn của thực thể. Tính toàn vẹn tham chiếu. Tính toàn vẹn do người dùng xác định.

Trong phần 2.4, động lực của hai quy tắc toàn vẹn, chung cho bất kỳ quy tắc nào Cơ sở dữ liệu quan hệ dữ liệu.

Bất kỳ thuộc tính nào tham gia vào khóa chính đều không được phép có giá trị không xác định. Giá trị của khóa ngoại phải: bằng giá trị của khóa chính của mục tiêu; hoàn toàn không chắc chắn, tức là Mỗi giá trị thuộc tính tham gia khóa ngoại phải là null. Đối với bất kỳ cơ sở dữ liệu cụ thể nào, có một số quy tắc cụ thể bổ sung chỉ áp dụng cho cơ sở dữ liệu đó và do nhà phát triển xác định. Kiểm soát thường xuyên nhất:

tính duy nhất của một số thuộc tính nhất định,
phạm vi giá trị (điểm thi từ 2 đến 5),
thuộc một tập hợp các giá trị (giới tính "M" hoặc "F").

Về xây dựng mô hình thông tin

Người đọc chỉ làm quen với nội dung trong chương này và các chương trước sẽ không thể nhận thức và đánh giá chính xác những mẹo và khuyến nghị để xây dựng một mô hình thông tin tốt đã được các chuyên gia lớn nhất trong lĩnh vực này phát triển qua nhiều thập kỷ. xử lí dữ liệu. Để làm được điều này, ít nhất bạn cần nghiên cứu các tài liệu sau. Lý tưởng nhất là người đọc cần thực hiện ít nhất một dự án hệ thống thông tin trước tiên và đề xuất nó. người dùng thực sự và đã là quản trị viên ứng dụng và cơ sở dữ liệu đủ lâu để nhận ra ít nhất một phần nhỏ các vấn đề phát sinh từ các thiết kế thiếu tính toán. Kinh nghiệm của tác giả và tất cả các chuyên gia về hệ thống thông tin mà ông biết cho thấy rằng mọi khuyến nghị về mặt lý thuyết chỉ được thực hiện nghiêm túc sau một số nỗ lực không thành công nhằm khôi phục các hệ thống được thiết kế kém. (Mặc dù cũng có những nhà thiết kế tiếp tục tin rằng họ có thể hồi sinh một dự án sắp chết bằng cách thay đổi chương trình, thay vì thay đổi mô hình thông tin cơ sở dữ liệu.)

Thật vậy, để xác định danh sách và cấu trúc của dữ liệu được lưu trữ, cần thu thập thông tin về các ứng dụng thực tế và tiềm năng, cũng như về người dùng cơ sở dữ liệu và khi xây dựng mô hình thông tin, bạn chỉ nên quan tâm đến độ tin cậy của việc lưu trữ dữ liệu này, hoàn toàn quên mất các ứng dụng và người dùng mà cơ sở dữ liệu đang được tạo dữ liệu.

Điều này là do các yêu cầu hoàn toàn khác nhau đối với cơ sở dữ liệu của người lập trình ứng dụng và quản trị viên cơ sở dữ liệu. Người đầu tiên muốn có ở một nơi (ví dụ: trong một bảng) tất cả dữ liệu họ cần để thực hiện truy vấn từ chương trình ứng dụng hoặc từ thiết bị đầu cuối. Cái sau đảm nhiệm việc loại bỏ những biến dạng có thể xảy ra của dữ liệu được lưu trữ khi nhập nó vào cơ sở dữ liệu. thông tin mới và cập nhật hoặc xóa một cái hiện có. Để làm điều này, họ loại bỏ các mục trùng lặp và không mong muốn khỏi cơ sở dữ liệu. kết nối chức năng giữa các thuộc tính, chia cơ sở dữ liệu thành nhiều bảng nhỏ (xem phần 4.6). Từ nhiều năm kinh nghiệm toàn cầu trong việc sử dụng hệ thông thông tin, được xây dựng trên cơ sở cơ sở dữ liệu, cho thấy những thiếu sót của dự án không thể loại bỏ bằng bất kỳ thủ thuật nào trong chương trình ứng dụng, khi đó các nhà thiết kế giàu kinh nghiệm không cho phép mình đáp ứng nửa chừng lập trình viên ứng dụng(ngay cả khi bản thân họ là như vậy).

Phân biệt rõ ràng các khái niệm như yêu cầu dữ liệu và duy trì dữ liệu (nhập, thay đổi, xóa); hãy nhớ rằng, theo quy định, cơ sở dữ liệu là cơ sở thông tin không phải một mà là nhiều ứng dụng, một số ứng dụng sẽ xuất hiện trong tương lai; một thiết kế cơ sở dữ liệu xấu không thể được sửa chữa bởi bất kỳ ứng dụng nào (ngay cả những ứng dụng phức tạp nhất). VĂN HỌC Atre S. Cách tiếp cận mang tính cấu trúc để tổ chức cơ sở dữ liệu. – M.: Tài chính và Thống kê, 1983. – 320 tr. Boyko V.V., Savinkov V.M. Thiết kế cơ sở dữ liệu hệ thống thông tin. – M.: Tài chính và Thống kê, 1989. – 351 tr. Ngày K. Hướng dẫn về DBMS quan hệ của DB2. – M.: Tài chính và Thống kê, 1988. – 320 tr. Jackson G. Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ để sử dụng với máy vi tính. -M.: Mir, 1991. – 252 tr. Kirillov V.V. Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL). – St.Petersburg: ITMO, 1994. – 80 tr. Martin J. Lập kế hoạch phát triển hệ thống tự động. – M.: Tài chính và Thống kê, 1984. – 196 tr. Meyer M. Lý thuyết về cơ sở dữ liệu quan hệ. – M.: Mir, 1987. – 608 tr. Tiori T., Fry J. Thiết kế cấu trúc cơ sở dữ liệu. Trong 2 cuốn, - M.: Mir, 1985. Sách. 1. – 287 tr.: Sách. 2. – 320 giây. Ullman J. Cơ sở dữ liệu trong Pascal. – M.: Mashinostroenie, 1990. – 386 tr. Hubbard J. Thiết kế cơ sở dữ liệu tự động. – M.: Mir, 1984. – 294 tr. Tsikritisis D., Lochowski F. Mô hình dữ liệu. – M.: Tài chính và Thống kê, 1985. – 344 tr.

Nó có thể dễ dàng mở rộng khi tổ chức lại và mở rộng lĩnh vực chủ đề. · Cơ sở dữ liệu phải dễ dàng sửa đổi khi môi trường phần mềm và phần cứng thay đổi. 2. Cơ sở dữ liệu Quy trình công nghệ Mô hình thông tin hiển thị thế giới thực thành một số khái niệm mà con người có thể đọc được hoàn toàn độc lập với các tham số của môi trường lưu trữ dữ liệu. Có rất nhiều cách tiếp cận...

Trước hết, nó gắn liền với nỗ lực thể hiện ngữ nghĩa của lĩnh vực chủ đề trong mô hình cơ sở dữ liệu. Hiện nay, cơ sở dữ liệu được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực hoạt động của con người. Mô hình cơ sở dữ liệu thông tin này có thể được sử dụng trong nhiều cơ sở giáo dục. Để đảm bảo độ tin cậy của hệ thống quản lý dữ liệu, phải đáp ứng các yêu cầu cơ bản sau: tính toàn vẹn và...

Các thực thể được hiện thực hóa bằng cách sử dụng các mối quan hệ. Sức mạnh giao tiếp là một-nhiều (1:M). 1 M M 1 Tương tác của các thực thể 2.2. Kết nối giữa các thực thể của mô hình thông tin Phát triển hỗ trợ thông tin Chúng tôi sẽ triển khai máy trạm trên cơ sở hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu Access XP (DBMS) từ hệ thống tích hợp đã chọn gói Microsoft Văn phòng XP. Truy cập cơ sở dữ liệu dự định cho...

Mô hình này được Peter Ping-Shen Chen đề xuất vào năm 1976. Hầu hết đều dựa trên việc sử dụng các biến thể của mô hình ER. cách tiếp cận hiện đạiđến thiết kế cơ sở dữ liệu (chủ yếu là quan hệ). Mô hình miền dựa trên việc sử dụng biểu đồ đồ họa, bao gồm một số lượng nhỏ các thành phần không đồng nhất. Do sự rõ ràng trong cách trình bày sơ đồ cơ sở dữ liệu khái niệm, các mô hình ER đã trở nên phổ biến trong các hệ thống CASE hỗ trợ thiết kế tự động các cơ sở dữ liệu quan hệ. Các khái niệm cơ bản Mô hình ER là thực thể, mối quan hệ và thuộc tính.

Nước hoa - nó là một đối tượng có thật hoặc tưởng tượng về thông tin nào được quan tâm. Trong sơ đồ mô hình ER, một thực thể được biểu diễn dưới dạng hình chữ nhật chứa tên của thực thể đó. Trong trường hợp này, tên của thực thể là tên của loại chứ không phải là một đối tượng cụ thể - một thể hiện của loại này. Mỗi phiên bản của một thực thể phải được phân biệt với mọi phiên bản khác của cùng một thực thể.

Sự liên quan là một liên kết được mô tả bằng đồ họa được thiết lập giữa hai thực thể. Sự liên kết này luôn ở dạng nhị phân và có thể tồn tại giữa hai thực thể khác nhau hoặc giữa một thực thể và chính nó (mối quan hệ đệ quy). Trong bất kỳ kết nối nào, hai đầu được xác định (theo cặp thực thể được kết nối), mỗi đầu cho biết tên của điểm cuối của kết nối, mức độ kết thúc của kết nối (có bao nhiêu trường hợp của thực thể này được kết nối) , tính chất bắt buộc của kết nối (tức là liệu có bất kỳ phiên bản nào của thực thể này phải tham gia vào kết nối này hay không).

Một kết nối được biểu diễn dưới dạng một đường nối hai thực thể hoặc dẫn từ một thực thể đến chính nó. Trong trường hợp này, tại thời điểm kết nối “nối” với thực thể, một mục nhập ba điểm vào hình chữ nhật thực thể sẽ được sử dụng, nếu nhiều phiên bản của thực thể có thể được sử dụng cho thực thể này trong kết nối và một điểm duy nhất mục nhập, nếu chỉ một phiên bản của thực thể có thể tham gia vào kết nối. Đầu cuối cần thiết của kết nối được mô tả bằng một đường liền nét và đầu tùy chọn có một đường đứt nét.

Giống như một thực thể, một mối quan hệ là một khái niệm chung; tất cả các trường hợp của cả hai cặp thực thể liên quan đều phải tuân theo các quy tắc kết hợp.

Hình 12 cho thấy một ví dụ về hình ảnh của các thực thể và mối quan hệ giữa chúng.

Cơm. 12.

Sơ đồ này có thể hiểu như sau: Mỗi SINH VIÊN chỉ học một NHÓM; Bất kỳ NHÓM nào cũng bao gồm một hoặc nhiều HỌC SINH. Hình dưới đây (Hình 13) mô tả bản chất của MAN với kết nối đệ quy kết nối nó với chính nó.

Hình 13.

Một cách giải thích bằng miệng ngắn gọn về sơ đồ được mô tả như sau:

Mỗi NGƯỜI là con của một và chỉ một NGƯỜI;

Mỗi NGƯỜI có thể là cha của một hoặc nhiều NGƯỜI (“CÁ NHÂN”).

Thuộc tính Thực thể là bất kỳ chi tiết nào dùng để làm rõ, xác định, phân loại, mô tả đặc tính bằng số hoặc thể hiện trạng thái của thực thể. Tên thuộc tính được nhập vào một hình chữ nhật đại diện cho thực thể, dưới tên thực thể và được mô tả bằng chữ nhỏ. Ví dụ (xem Hình 14):

Cơm. 14.

Mã định danh duy nhất của một thực thể là một thuộc tính, sự kết hợp của các thuộc tính, sự kết hợp của các mối quan hệ hoặc sự kết hợp của các mối quan hệ và thuộc tính giúp phân biệt duy nhất bất kỳ phiên bản nào của thực thể với các phiên bản khác của cùng loại thực thể.

Giống như trong các lược đồ cơ sở dữ liệu quan hệ, các lược đồ ER đưa ra khái niệm về các dạng chuẩn tắc và ý nghĩa của chúng rất khớp với ý nghĩa của các dạng chuẩn tắc quan hệ. Lưu ý rằng việc xây dựng các dạng lược đồ ER thông thường làm cho ý nghĩa của việc chuẩn hóa các lược đồ quan hệ trở nên rõ ràng hơn. Chúng ta sẽ chỉ xem xét các định nghĩa rất ngắn gọn và không chính thức của ba dạng chuẩn tắc đầu tiên.

TRONG Đầu tiên dạng bình thường Lược đồ ER loại bỏ các thuộc tính hoặc nhóm thuộc tính trùng lặp, tức là các thực thể ngầm được “ngụy trang” khi các thuộc tính được xác định.

TRONG dạng chuẩn thứ hai các thuộc tính chỉ phụ thuộc vào một phần của mã định danh duy nhất sẽ bị loại bỏ. Phần định danh duy nhất này xác định một thực thể riêng lẻ.

TRONG dạng chuẩn thứ ba các thuộc tính phụ thuộc vào các thuộc tính không có trong định danh duy nhất. Các thuộc tính này là cơ sở của một thực thể riêng biệt. Chúng tôi chỉ tập trung vào các khái niệm quan trọng nhất của mô hình dữ liệu ER. Các phần tử phức tạp hơn của mô hình bao gồm:

Các kiểu con và siêu kiểu của các thực thể. Mô hình ER cho phép bạn chỉ định mối quan hệ IS-A giữa các loại. Hơn nữa, nếu T 1 IS-A T 2 (ở đâu T 1 và T 2 - loại thực thể), sau đó T 1 được gọi là một kiểu con T 2 một T 2- siêu kiểu T 1. Như vậy, có thể kế thừa một kiểu thực thể dựa trên một hoặc nhiều siêu kiểu.

Mối quan hệ nhiều-nhiều.Đôi khi cần phải liên kết các thực thể theo cách có thể có nhiều thực thể ở cả hai đầu của liên kết (ví dụ: tất cả các thành viên của hợp tác xã cùng sở hữu tài sản của hợp tác xã). Để làm được điều này, một kiểu quan hệ “nhiều-nhiều” được giới thiệu.

Mức độ kết nối có thể chỉ định.Đôi khi, rất hữu ích khi xác định số lượng thực thể có thể tham gia vào một mối quan hệ nhất định (ví dụ: một nhân viên được phép tham gia không quá ba dự án cùng một lúc). Để thể hiện ràng buộc ngữ nghĩa này, nó được phép chỉ ra ở cuối kết nối mức độ tối đa hoặc bắt buộc của nó.

Xóa tầng các phiên bản thực thể. Một số mối quan hệ rất mạnh (tất nhiên là trong trường hợp mối quan hệ một-nhiều) đến mức khi bạn xóa cá thể thực thể tham chiếu (tương ứng với một đầu của mối quan hệ), bạn cũng phải xóa tất cả các cá thể thực thể tương ứng với nhiều kết thúc của mối quan hệ. Yêu cầu tương ứng về "xóa xếp tầng" có thể được đưa ra khi xác định một thực thể.

Tên miền. Giống như mô hình dữ liệu quan hệ, sẽ rất hữu ích khi có thể xác định một tập giá trị có khả năng hợp lệ cho một thuộc tính thực thể (miền).

Những yếu tố này và các yếu tố phức tạp hơn khác của mô hình dữ liệu Mối quan hệ thực thể làm cho nó mạnh mẽ hơn, nhưng đồng thời khiến nó khó sử dụng hơn một chút. Tất nhiên, khi thực sự sử dụng sơ đồ ER để thiết kế cơ sở dữ liệu, bạn cần phải làm quen với tất cả các khả năng có thể xảy ra.

Mô hình dữ liệu thông tin “Mối quan hệ thực thể”

Mục đích của mô hình hóa thông tin là cung cấp những cách tự nhiên nhất để con người thu thập và trình bày thông tin được cho là sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu đang được tạo. Do đó, họ đang cố gắng xây dựng một mô hình dữ liệu thông tin bằng cách tương tự với ngôn ngữ tự nhiên (ngôn ngữ tự nhiên không thể được sử dụng ở dạng thuần túy do sự phức tạp của việc xử lý văn bản máy tính và sự mơ hồ của bất kỳ ngôn ngữ tự nhiên nào). Các yếu tố mang tính xây dựng chính của mô hình thông tin là các thực thể, các kết nối giữa chúng và các thuộc tính (thuộc tính) của chúng.

Thuộc tính là đặc điểm được đặt tên của một thực thể. Tên của nó phải là duy nhất cho một loại thực thể cụ thể, nhưng có thể giống nhau cho các loại thực thể khác nhau (ví dụ: COLOR có thể được xác định cho nhiều thực thể: DOG, CAR, SMOKE, v.v.). Các thuộc tính được sử dụng để xác định thông tin nào sẽ được thu thập về một thực thể.

Không có sự khác biệt tuyệt đối giữa các loại thực thể và thuộc tính. Một thuộc tính chỉ có liên quan đến loại thực thể. Trong bối cảnh khác, một thuộc tính có thể hoạt động như một thực thể độc lập. Ví dụ, đối với một nhà máy ô tô, màu sắc chỉ là một thuộc tính của sản phẩm sản xuất, nhưng đối với một nhà máy sơn và véc ni, màu sắc là một loại thực thể.

Khóa là tập hợp thuộc tính tối thiểu có giá trị có thể được sử dụng để tìm duy nhất phiên bản cần thiết của một thực thể. Tính tối thiểu có nghĩa là việc loại trừ bất kỳ thuộc tính nào khỏi tập hợp sẽ không cho phép xác định thực thể bằng các thuộc tính còn lại.

Mối quan hệ - sự liên kết của hai hoặc nhiều thực thể. Nếu mục đích của cơ sở dữ liệu chỉ là lưu trữ dữ liệu riêng lẻ, không liên quan thì cấu trúc của nó có thể rất đơn giản. Tuy nhiên, một trong những yêu cầu chính để tổ chức cơ sở dữ liệu là đảm bảo khả năng tìm thấy một số thực thể theo giá trị của các thực thể khác, do đó cần thiết lập các kết nối nhất định giữa chúng. Và vì cơ sở dữ liệu thực thường chứa hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn thực thể nên về mặt lý thuyết có thể thiết lập hơn một triệu kết nối giữa chúng. Sự hiện diện của vô số kết nối như vậy quyết định độ phức tạp của các mô hình thông tin.

Cấu trúc dữ liệu quan hệ

Vào cuối những năm 60, các công trình đã xuất hiện trong đó thảo luận về khả năng sử dụng các mô hình dữ liệu dữ liệu dạng bảng khác nhau, tức là. khả năng sử dụng các cách trình bày dữ liệu quen thuộc và tự nhiên. Đáng chú ý nhất trong số đó là bài viết của một nhân viên công ty Tiến sĩ IBM E. Codd (Codd E.F., Mô hình dữ liệu quan hệ cho các ngân hàng dữ liệu dùng chung lớn. CACM 13: 6, tháng 6 năm 1970), trong đó thuật ngữ “mô hình dữ liệu quan hệ” có lẽ được sử dụng lần đầu tiên.

Là một nhà toán học được đào tạo, E. Codd đã đề xuất sử dụng bộ máy lý thuyết tập hợp (hợp, giao, sai, tích Descartes) để xử lý dữ liệu. Ông đã chỉ ra rằng mọi cách biểu diễn dữ liệu đều được quy giản thành một tập hợp các bảng hai chiều thuộc một loại đặc biệt, được biết đến trong toán học như một mối quan hệ.

Đơn vị dữ liệu nhỏ nhất trong mô hình quan hệ là một giá trị dữ liệu nguyên tử (không thể phân tách) cho một mô hình nhất định. Vì vậy, trong một lĩnh vực chủ đề, họ, tên và tên đệm có thể được coi là một nghĩa duy nhất, và trong một lĩnh vực khác - là ba nghĩa khác nhau.

Một miền là một tập hợp các giá trị nguyên tử cùng loại. Ý nghĩa của tên miền như sau. Nếu giá trị của hai thuộc tính được lấy từ cùng một tên miền thì việc so sánh sử dụng hai thuộc tính này có thể có ý nghĩa (ví dụ: để tổ chức chuyến bay quá cảnh, bạn có thể đưa ra truy vấn "Nhận các chuyến bay trong đó thời gian khởi hành từ Moscow đến Sochi lớn hơn thời gian đến từ Arkhangelsk đến Moscow"). Nếu giá trị của hai thuộc tính được lấy từ các miền khác nhau, thì sự so sánh của họ có lẽ vô nghĩa: có đáng so sánh số chuyến bay với giá vé không?

Tiêu đề bao gồm một tập hợp các thuộc tính cố định A1, A2, ..., An có sự tương ứng một-một giữa các thuộc tính Ai và các miền Di (i=1,2,...,n) định nghĩa chúng.

Phần thân bao gồm một tập hợp các bộ dữ liệu thay đổi theo thời gian, trong đó mỗi bộ dữ liệu lần lượt bao gồm một tập hợp các cặp giá trị thuộc tính (Ai:Vi), (i=1,2,...,n), một cặp như vậy cho mỗi thuộc tính Ai trong tiêu đề. Đối với bất kỳ cặp giá trị thuộc tính nào (Ai:Vi), Vi là giá trị từ miền Di duy nhất được liên kết với thuộc tính Ai.

Mức độ của một mối quan hệ là số thuộc tính của nó. Mối quan hệ bậc một được gọi là bậc một, bậc hai - nhị phân, bậc ba - bậc ba, ..., và bậc n - n-ary.

Số đếm hoặc số lượng của một mối quan hệ là số lượng bộ dữ liệu của nó. Số đếm của một tỷ lệ thay đổi theo thời gian, không giống như mức độ của nó.

Vì một quan hệ là một tập hợp và các tập hợp theo định nghĩa không chứa các phần tử trùng khớp, nên không có hai bộ nào của một quan hệ có thể trùng lặp với nhau tại bất kỳ thời điểm nào. Cho R là quan hệ với các thuộc tính A1, A2, ..., An. Tập các thuộc tính K=(Ai, Aj, ..., Ak) của quan hệ R được gọi là khóa khả dĩ của R khi và chỉ khi hai điều kiện không phụ thuộc vào thời gian được thỏa mãn:

Tính duy nhất: tại bất kỳ thời điểm nào, không có hai bộ R khác nhau có cùng giá trị cho Ai, Aj, ..., Ak.

Tính tối thiểu: không có thuộc tính Ai, Aj, ..., Ak nào có thể bị loại trừ khỏi K mà không vi phạm tính duy nhất.

Mọi quan hệ đều có ít nhất một khóa khả thi vì ít nhất sự kết hợp của tất cả các thuộc tính của nó thỏa mãn điều kiện duy nhất. Một trong những khóa có thể (được chọn ngẫu nhiên) được lấy làm khóa chính. Các khóa có thể còn lại, nếu có, được gọi là khóa thay thế.

Ở trên và một số khác khái niệm toán học là cơ sở lý thuyết cho việc tạo ra cơ sở dữ liệu quan hệ, phát triển phù hợp phương tiện ngôn ngữ Và hệ thống phần mềm cung cấp cho họ hiệu suất cao và tạo ra nền tảng của lý thuyết thiết kế cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên đối với người dùng đại chúng các DBMS quan hệ có thể sử dụng thành công các khái niệm tương đương không chính thức sau:

Bảng quan hệ (đôi khi là Tệp), Tuple - Hàng (đôi khi là Bản ghi), Thuộc tính - Cột, Trường. Giả định rằng "bản ghi" có nghĩa là "một phiên bản của bản ghi" và "trường" có nghĩa là "tên và loại trường".

Cơ sở dữ liệu quan hệ là tập hợp các mối quan hệ chứa tất cả thông tin phải được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, người dùng có thể coi cơ sở dữ liệu đó như một tập hợp các bảng.

Thiết kế dữ liệu dự án

Trong đồ án tốt nghiệp, trạm làm việc của người quản lý cho thuê văn phòng khi thiết kế dữ liệu, để thực hiện và xử lý nó trong môi trường phần mềm 11 bảng chính đã được tạo.

Theo lý thuyết cơ sở dữ liệu quan hệ, mỗi bảng có một thuộc tính khóa duy nhất đối với tổng thể dữ liệu trong các bảng đó.

Mô hình này được Peter Ping-Shen Chen đề xuất vào năm 1976. Hầu hết các phương pháp hiện đại để thiết kế cơ sở dữ liệu (chủ yếu là quan hệ) đều dựa trên việc sử dụng các biến thể của mô hình ER. Mô hình hóa miền dựa trên việc sử dụng các sơ đồ đồ họa bao gồm một số lượng nhỏ các thành phần không đồng nhất. Do sự rõ ràng trong cách trình bày sơ đồ cơ sở dữ liệu khái niệm, các mô hình ER đã trở nên phổ biến trong các hệ thống CASE hỗ trợ thiết kế tự động các cơ sở dữ liệu quan hệ. Các khái niệm cơ bản của mô hình ER là thực thể, mối quan hệ và thuộc tính.

Thực thể là một đối tượng có thật hoặc tưởng tượng về thông tin nào đó được quan tâm. Trong sơ đồ mô hình ER, một thực thể được biểu diễn dưới dạng hình chữ nhật chứa tên của thực thể đó. Trong trường hợp này, tên của thực thể là tên của loại chứ không phải là một đối tượng cụ thể - một thể hiện của loại này. Mỗi phiên bản của một thực thể phải được phân biệt với mọi phiên bản khác của cùng một thực thể.

Mối quan hệ là một liên kết được thể hiện bằng đồ họa được thiết lập giữa hai thực thể. Sự liên kết này luôn ở dạng nhị phân và có thể tồn tại giữa hai thực thể khác nhau hoặc giữa một thực thể và chính nó (mối quan hệ đệ quy). Trong bất kỳ kết nối nào, hai đầu được xác định (theo cặp thực thể được kết nối), mỗi đầu cho biết tên của điểm cuối của kết nối, mức độ kết thúc của kết nối (có bao nhiêu trường hợp của thực thể này được kết nối) , tính chất bắt buộc của kết nối (tức là liệu có bất kỳ phiên bản nào của thực thể này phải tham gia vào kết nối này hay không).

Hình 12 cho thấy một ví dụ về hình ảnh của các thực thể và mối quan hệ giữa chúng.

Cơm. 12. Ví dụ về mối quan hệ giữa các thực thể

Sơ đồ này có thể hiểu như sau: Mỗi SINH VIÊN chỉ học một NHÓM; Bất kỳ NHÓM nào cũng bao gồm một hoặc nhiều HỌC SINH. Trong hình sau (Hình 13)

bản chất của MAN được mô tả bằng một kết nối đệ quy kết nối nó với chính nó.

Hình 13. Ví dụ liên kết đệ quy

Một cách giải thích bằng miệng ngắn gọn về sơ đồ được mô tả như sau:

Mỗi NGƯỜI là con của một và chỉ một NGƯỜI; Mỗi NGƯỜI có thể là cha của một hoặc nhiều NGƯỜI (“CÁ NHÂN”).

Thuộc tính thực thể là bất kỳ chi tiết nào dùng để làm rõ, xác định, phân loại, định lượng hoặc thể hiện trạng thái của thực thể. Tên thuộc tính được nhập vào một hình chữ nhật đại diện cho thực thể, dưới tên thực thể và được mô tả bằng chữ nhỏ. Ví dụ (xem Hình 14):

Hình 14. Hình ảnh của một thực thể với các thuộc tính của nó

TRONG dạng chuẩn đầu tiên Lược đồ ER loại bỏ các thuộc tính hoặc nhóm thuộc tính trùng lặp, tức là các thực thể ngầm được “ngụy trang” khi các thuộc tính được xác định.

TRONG dạng chuẩn thứ hai các thuộc tính chỉ phụ thuộc vào một phần của mã định danh duy nhất sẽ bị loại bỏ. Phần định danh duy nhất này xác định một thực thể riêng lẻ.

TRONG dạng chuẩn thứ ba các thuộc tính phụ thuộc vào các thuộc tính không phải là một phần của mã định danh duy nhất sẽ bị loại bỏ. Các thuộc tính này là cơ sở của một thực thể riêng biệt. Chúng tôi chỉ tập trung vào các khái niệm quan trọng nhất của mô hình dữ liệu ER. Các phần tử phức tạp hơn của mô hình bao gồm:

Các kiểu con và siêu kiểu của các thực thể. Mô hình ER cho phép bạn chỉ định mối quan hệ IS-A giữa các loại. Hơn nữa, nếu T 1 IS-A T 2 (trong đó T 1 và T 2 là các loại thực thể), thì T 1 được gọi là kiểu con của T 2 và T 2 là siêu kiểu của T 1. Vì vậy, có thể kế thừa một kiểu thực thể dựa trên một hoặc nhiều siêu kiểu.

Kết nối "nhiều với nhiều".Đôi khi cần phải liên kết các thực thể theo cách có thể có nhiều trường hợp của thực thể ở cả hai đầu của liên kết (ví dụ: tất cả các thành viên của hợp tác xã cùng sở hữu tài sản của hợp tác xã). Để làm được điều này, một kiểu quan hệ “nhiều-nhiều” được giới thiệu.

Mức độ kết nối có thể chỉ định.Đôi khi, rất hữu ích khi xác định số lượng thực thể có thể tham gia vào một mối quan hệ nhất định (ví dụ: một nhân viên được phép tham gia không quá ba dự án cùng một lúc). Để thể hiện ràng buộc ngữ nghĩa này, nó được phép chỉ ra ở cuối kết nối mức độ tối đa hoặc bắt buộc của nó.

Xóa tầng các phiên bản thực thể. Một số kết nối rất mạnh (tất nhiên, trong trường hợp kết nối "một-nhiều"), rằng khi xóa một thể hiện thực thể tham chiếu (tương ứng với đầu “một” của mối quan hệ), tất cả các thể hiện thực thể tương ứng với đầu “nhiều” của mối quan hệ cũng phải bị xóa. Yêu cầu tương ứng về "xóa xếp tầng" có thể được đưa ra khi xác định một thực thể.

Tên miền. Giống như mô hình dữ liệu quan hệ, sẽ rất hữu ích khi có thể xác định một tập giá trị có khả năng hợp lệ cho một thuộc tính thực thể (miền).

Những yếu tố này và các yếu tố phức tạp hơn khác của mô hình dữ liệu EntityLink làm cho mô hình dữ liệu EntityLink trở nên mạnh mẽ hơn, nhưng đồng thời khiến nó khó sử dụng hơn một chút. Tất nhiên, khi thực sự sử dụng sơ đồ ER để thiết kế cơ sở dữ liệu, bạn cần phải làm quen với tất cả các khả năng có thể xảy ra.

Bài giảng 15. Mô hình dữ liệu khái niệm

Ngược lại với mô hình thông tin của lĩnh vực chủ đề, mô tả, theo các quy tắc nhất định, thông tin về các đối tượng của thế giới vật chất và các kết nối giữa chúng phải có trong cơ sở dữ liệu, mô hình khái niệm mô tả dữ liệu và kết nối được lưu trữ trong máy tính. Do đó, mỗi mô hình dữ liệu được liên kết chặt chẽ với ngôn ngữ mô tả dữ liệu của một DBMS cụ thể.

Về cơ bản, mô hình dữ liệu là sự kết hợp của ba thành phần: kiểu cấu trúc dữ liệu, thao tác trên dữ liệu và ràng buộc toàn vẹn.

Nói cách khác, mô hình dữ liệu là một loại công cụ trí tuệ nào đó dành cho người thiết kế, giúp người thiết kế có thể thực hiện việc diễn giải thông tin về lĩnh vực chủ đề dưới dạng dữ liệu được chính thức hóa theo các yêu cầu nhất định, tức là một công cụ trừu tượng hóa giúp tạo ra có thể nhìn thấy “rừng” (nội dung thông tin của dữ liệu) chứ không phải các “cây” riêng lẻ (giá trị dữ liệu cụ thể).

Các loại cấu trúc dữ liệu

Trong số rất nhiều định nghĩa biểu thị các loại cấu trúc dữ liệu, phổ biến nhất là thuật ngữ của CODASYL (Hội nghị ngôn ngữ hệ thống Data), một hiệp hội quốc tế về ngôn ngữ hệ thống xử lý dữ liệu được thành lập vào năm 1959.

Theo thuật ngữ này, năm cấu trúc điển hình(theo thứ tự độ khó):

1. yếu tố dữ liệu;

2. tổng hợp dữ liệu;

3. ghi lại;

4. đặt;

5. cơ sở dữ liệu.

Hãy cung cấp cho định nghĩa ngắn gọn những cấu trúc này.

Phần tử dữ liệu là đơn vị dữ liệu được đặt tên nhỏ nhất mà DBMS có thể xử lý trực tiếp và với sự trợ giúp của nó, tất cả các cấu trúc dữ liệu khác được xây dựng.

Tổng hợp dữ liệu là tập hợp các phần tử dữ liệu được đặt tên có thể được coi là một tổng thể duy nhất. Đơn vị có thể đơn giản hoặc phức hợp (nếu nó bao gồm các đơn vị khác).

Bản ghi là tập hợp có tên của các phần tử dữ liệu và (hoặc) tập hợp. Vì vậy, một bản ghi là một tổng hợp không được bao gồm trong các tổng hợp khác. Một bản ghi có thể có cấu trúc phân cấp phức tạp vì nó cho phép áp dụng tổng hợp nhiều lần.

Một tập hợp là một tập hợp các bản ghi được đặt tên tạo thành cấu trúc phân cấp hai cấp. Mỗi loại tập hợp thể hiện mối quan hệ giữa hai loại bản ghi. Một tập hợp được xác định bằng cách khai báo một loại bản ghi là "bản ghi sở hữu" và các loại khác

hồ sơ - "hồ sơ thành viên". Trong trường hợp này, mỗi phiên bản của tập hợp phải chứa một phiên bản của “bản ghi chủ sở hữu” và bất kỳ số lượng “bản ghi thành viên” nào. Nếu một bản ghi đại diện cho một thực thể trong mô hình dữ liệu thì một tập hợp sẽ thể hiện mối quan hệ giữa các thực thể. Ví dụ: nếu chúng ta xem xét kết nối “nghiên cứu” giữa các thực thể “nhóm nghiên cứu” và “sinh viên”, thì thực thể đầu tiên trong số các thực thể được khai báo là “bản ghi chủ sở hữu” (nó là bản duy nhất trong trường hợp của tập hợp), va thu hai

- “bản ghi thành viên” (có thể có một vài bản ghi trong một phiên bản của một tập hợp).

Cơ sở dữ liệu là một tập hợp được đặt tên gồm các phiên bản bản ghi thuộc nhiều loại khác nhau, chứa các liên kết giữa các bản ghi được biểu thị bằng các phiên bản đã đặt.

Lưu ý rằng cấu trúc cơ sở dữ liệu được xây dựng trên cơ sở các quy tắc thành phần cơ bản sau:

1. Cơ sở dữ liệu có thể chứa bất kỳ số lượng loại bản ghi và loại tập hợp nào;

2. bất kỳ số lượng tập hợp nào cũng có thể được xác định giữa hai loại bản ghi;

3. Một loại bản ghi có thể vừa là chủ sở hữu vừa là thành viên của nhiều loại tập hợp.

Việc tuân theo các quy tắc này cho phép bạn mô phỏng dữ liệu về số lượng

bất kỳ lĩnh vực chủ đề phức tạp nào với mức độ đầy đủ và chi tiết cần thiết.

Các loại cấu trúc dữ liệu được xem xét có thể được trình bày dưới nhiều dạng khác nhau - biểu đồ; dạng bảng; dưới dạng văn bản nguồn của ngôn ngữ mô tả dữ liệu của một DBMS cụ thể.

Các thao tác trên dữ liệu

Các hoạt động được DBMS triển khai bao gồm việc lựa chọn (tìm kiếm) dữ liệu và các hành động trên chúng. Việc lựa chọn dữ liệu được thực hiện bằng cách sử dụng tiêu chí dựa trên việc sử dụng hoặc vị trí logic của dữ liệu (phần tử, tổng hợp, bản ghi) hoặc giá trị của dữ liệu hoặc mối quan hệ giữa dữ liệu. Lựa chọn dựa trên vị trí logic của một mục nhất định dựa trên thứ tự của dữ liệu trong bộ nhớ hệ thống. Trong trường hợp này, tiêu chí tìm kiếm có thể được xây dựng như sau:

1. tìm (bản ghi) tiếp theo;

2. tìm cái đã cho trước đó;

3. tìm giá trị đã cho;

4. tìm số đầu tiên (cuối cùng) đã cho.

Kiểu lựa chọn này được gọi là lựa chọn thông qua lựa chọn hiện tại, sử dụng chỉ báo trạng thái hiện tại được DBMS tự động duy trì và theo quy tắc, trỏ đến một số phiên bản của bản ghi DB.

Tiêu chí lựa chọn dựa trên các giá trị dữ liệu được hình thành từ các điều kiện lựa chọn đơn giản hoặc Boolean. Ví dụ điều kiện đơn giản tìm kiếm là:

1. CHUYÊN NGHIỆP QUÂN ĐỘI = 200100;

2. TUỔI > 20;

3. NGÀY< 19.04.2002 и т.п.

Điều kiện lựa chọn Boolean được hình thành bằng cách kết hợp các điều kiện đơn giản bằng cách sử dụng các phép toán logic, Ví dụ:

1. (NGÀY SINH< 28.12.1963) И (СТАЖ > 10);

2. (ACADEMIC_TITLE = GIÁO SƯ PHỤ KIỆN) HOẶC (CHỨC DANH HỌC TẬP = GIÁO SƯ), v.v.

Nếu mô hình dữ liệu được hỗ trợ bởi một DBMS nhất định cho phép bạn thực hiện lựa chọn dữ liệu theo mối quan hệ thì bạn có thể tìm thấy dữ liệu được liên kết với giá trị hiện tại của bất kỳ dữ liệu nào. Ví dụ: nếu mô hình dữ liệu thực hiện kết nối hai chiều “học tập” giữa các thực thể “sinh viên” và “nhóm học tập” thì có thể xác định được nhóm học tập mà nam thanh niên theo học (nếu mô tả sinh viên có thuộc tính “giới tính”) .

Theo quy định, hầu hết các DBMS hiện đại đều cho phép kết hợp khác nhau các kiểu lựa chọn dữ liệu được mô tả ở trên.

Ràng buộc hoàn toàn. Những ràng buộc logic này đối với dữ liệu được sử dụng để đảm bảo rằng dữ liệu nhất quán với các điều kiện được xác định trước nhất định khi thực hiện các thao tác trên đó. Về cơ bản, các ràng buộc toàn vẹn là một tập hợp các quy tắc được sử dụng để tạo ra mô hình cụ thể dữ liệu dựa trên DBMS đã chọn.

Có những hạn chế nội bộ và rõ ràng.

Những hạn chế do khả năng của một DBMS cụ thể gây ra được gọi là ràng buộc toàn vẹn bên trong. Những hạn chế này

liên quan đến các loại dữ liệu được lưu trữ (ví dụ: “phần tử dữ liệu văn bản có thể bao gồm không quá 256 ký tự” hoặc “một bản ghi có thể chứa không quá 100 trường”) và các loại mối quan hệ được phép (ví dụ: DBMS có thể chỉ hỗ trợ cái gọi là mối quan hệ chức năng, tức là các kết nối loại 1:1, 1:M hoặc M: 1). Hầu hết các DBMS hiện tại chủ yếu hỗ trợ các ràng buộc về tính toàn vẹn bên trong, những vi phạm dẫn đến dữ liệu không chính xác và được kiểm soát khá dễ dàng.

Những hạn chế gây ra bởi đặc điểm của dữ liệu được lưu trữ về phần mềm cụ thể được gọi là hạn chế toàn vẹn rõ ràng. Những hạn chế này cũng được hỗ trợ bởi các phương tiện của DBMS đã chọn, nhưng chúng nhất thiết phải được hình thành với sự tham gia của nhà phát triển cơ sở dữ liệu bằng cách xác định (lập trình) thủ tục đặc biệt, đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu. Ví dụ: nếu mục dữ liệu "sổ điểm" trong bản ghi "học sinh" được xác định là khóa thì nó phải là duy nhất, tức là. Không được có hai bản ghi trong cơ sở dữ liệu có cùng giá trị khóa. Một ví dụ khác: giả sử trong cùng một bản ghi có phần tử “chuyên môn quân sự” và sáu chữ số thập phân được phân bổ cho nó. Khi đó các cách biểu diễn khác của phần tử dữ liệu này trong cơ sở dữ liệu là không thể thực hiện được. Với sự trợ giúp của các hạn chế toàn vẹn rõ ràng, có thể tổ chức việc kiểm soát dữ liệu đầu vào “đơn giản” (chủ yếu liên quan đến việc thuộc về các phần tử dữ liệu theo một phạm vi cố định và được xác định trước).

tập các giá trị cho trước: ví dụ, phần tử “chức danh học thuật” không nên lấy giá trị “phó giáo sư danh dự” nếu Chúng ta đang nói về về các nhà khoa học Nga) và các thủ tục phức tạp hơn (ví dụ: nhập giá trị “giáo sư” của thành phần dữ liệu “chức danh học thuật” trong hồ sơ về một giáo viên 25 tuổi phải yêu cầu ít nhất phải có xác nhận bổ sung).

Một đơn vị dữ liệu cơ bản có thể được triển khai theo nhiều cách, đặc biệt là dẫn đến tính đa dạng người mẫu nổi tiếng dữ liệu. Mô hình dữ liệu xác định các quy tắc theo đó dữ liệu được cấu trúc. Thông thường, các thao tác trên dữ liệu có liên quan đến cấu trúc của nó.

Đa dạng mô hình hiện có dữ liệu tương ứng với nhiều ứng dụng và sở thích của người dùng.

Trong tài liệu chuyên ngành có mô tả khá số lượng lớn mô hình khác nhau dữ liệu. Mặc dù có tính phân cấp, mạng lưới và chắc chắn là mô hình quan hệ, một số khác nên được đề cập cùng với chúng.

Sử dụng như dấu hiệu phân loại các đặc điểm của tổ chức dữ liệu logic, có thể đưa ra danh sách các mô hình đã biết sau đây:

1. mô hình dữ liệu phân cấp;

2. mô hình dữ liệu mạng;

3. mô hình dữ liệu quan hệ;

4. mô hình dữ liệu nhị phân;

5. mạng ngữ nghĩa.

Mô hình dữ liệu thông tin Mối quan hệ thực thể. Mục đích của mô hình hóa thông tin là cung cấp những cách tự nhiên nhất để con người thu thập và trình bày thông tin được cho là sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu đang được tạo.

Do đó, họ đang cố gắng xây dựng một mô hình dữ liệu thông tin bằng cách tương tự với ngôn ngữ tự nhiên; ngôn ngữ tự nhiên không thể được sử dụng ở dạng thuần túy do sự phức tạp của việc xử lý văn bản máy tính và sự mơ hồ của bất kỳ ngôn ngữ tự nhiên nào. Các yếu tố mang tính xây dựng chính của mô hình thông tin là các thực thể, các kết nối giữa chúng với các thuộc tính và thuộc tính của chúng. Một thực thể là bất kỳ đối tượng nào có thể phân biệt được, một đối tượng mà chúng ta có thể phân biệt với một đối tượng khác, thông tin về đối tượng đó phải được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.

Các thực thể có thể là con người, địa điểm, máy bay, chuyến bay, mùi vị, màu sắc, v.v. Cần phân biệt các khái niệm như kiểu thực thể và thể hiện thực thể. Khái niệm loại thực thể đề cập đến một tập hợp các cá nhân, đối tượng, sự kiện hoặc ý tưởng đồng nhất hoạt động như một tổng thể.

Một thể hiện thực thể đề cập đến một thứ cụ thể trong một tập hợp. Ví dụ: loại thực thể có thể là THÀNH PHỐ và phiên bản có thể là Moscow. Thuộc tính là đặc điểm được đặt tên của một thực thể. Tên của nó phải là duy nhất cho một loại thực thể cụ thể, nhưng có thể giống nhau cho các loại thực thể khác nhau, ví dụ: COLOR có thể được xác định cho nhiều thực thể DOG, CAR, SMOKE, v.v. Các thuộc tính được sử dụng để xác định thông tin nào cần được thu thập về thực thể.

Không có sự khác biệt tuyệt đối giữa các loại thực thể và thuộc tính. Một thuộc tính chỉ có liên quan đến loại thực thể. Trong bối cảnh khác, một thuộc tính có thể hoạt động như một thực thể độc lập. Ví dụ, đối với một nhà máy ô tô, màu sắc chỉ là một thuộc tính của sản phẩm sản xuất, nhưng đối với một nhà máy sơn và véc ni, màu sắc là một loại thực thể. Khóa là tập hợp thuộc tính tối thiểu có giá trị có thể được sử dụng để tìm duy nhất phiên bản cần thiết của một thực thể.

Tính tối thiểu có nghĩa là việc loại trừ bất kỳ thuộc tính nào khỏi tập hợp sẽ không cho phép xác định thực thể bằng các thuộc tính còn lại. Mối quan hệ - sự liên kết của hai hoặc nhiều thực thể. Nếu mục đích của cơ sở dữ liệu chỉ là lưu trữ dữ liệu riêng lẻ, không liên quan thì cấu trúc của nó có thể rất đơn giản. Tuy nhiên, một trong những yêu cầu chính để tổ chức cơ sở dữ liệu là đảm bảo khả năng tìm thấy một số thực thể theo giá trị của các thực thể khác, do đó cần thiết lập các kết nối nhất định giữa chúng.

Và vì cơ sở dữ liệu thực thường chứa hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn thực thể nên về mặt lý thuyết có thể thiết lập hơn một triệu kết nối giữa chúng. Sự hiện diện của vô số kết nối như vậy quyết định độ phức tạp của các mô hình thông tin. 1.2.4

Kết thúc công việc -

Chủ đề này thuộc chuyên mục:

Cấu trúc mạng Internet đang hoạt động

Theo truyền thống, thông tin được lưu trữ trên giấy. Tuy nhiên, khó thực hiện sự lựa chọnnhanh Vấn đề về độ tin cậy của việc lưu trữ và bảo mật dữ liệu cá nhân của nhân viên tại doanh nghiệp cũng rất quan trọng.

Nếu bạn cần thêm tài liệu về chủ đề này hoặc bạn không tìm thấy những gì bạn đang tìm kiếm, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu tác phẩm của chúng tôi:

Chúng ta sẽ làm gì với tài liệu nhận được:

Nếu tài liệu này hữu ích với bạn, bạn có thể lưu nó vào trang của mình trên mạng xã hội:

Tất cả các chủ đề trong phần này:

Phân tích các nguyên tắc của máy trạm dựa trên PC
Phân tích các nguyên tắc của máy trạm dựa trên PC. tự động nơi làm việc AWP, hay theo thuật ngữ nước ngoài, trạm làm việc trạm làm việc, đại diện cho vị trí của chuyên gia người dùng của người này hay người khác

Phân loại máy trạm
Phân loại máy trạm. Nơi làm việc có thể là cá nhân, nhóm hoặc tập thể. Liên quan đến các máy trạm nhóm và tập thể nhằm mục đích hoạt động hiệu quả của hệ thống máy tính - các chuyên gia nhóm

Khái niệm cơ sở dữ liệu
Khái niệm cơ sở dữ liệu. Hoạt động tích cực nhằm tìm ra những cách có thể chấp nhận được để xã hội hóa khối lượng thông tin ngày càng tăng liên tục đã dẫn đến việc tạo ra các chương trình phần mềm đặc biệt vào đầu những năm 60.

Kiến trúc cơ sở dữ liệu
Kiến trúc DBMS. DBMS phải cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu cho bất kỳ người dùng nào, kể cả những người có ít hoặc không biết gì về vị trí vật lý của dữ liệu trong bộ nhớ.

Cấu trúc dữ liệu quan hệ
Cấu trúc dữ liệu quan hệ. Vào cuối những năm 60, các công trình đã xuất hiện trong đó thảo luận về khả năng sử dụng các mô hình dữ liệu dữ liệu dạng bảng khác nhau, tức là. Khả năng sử dụng cho

Các khái niệm cơ bản
Các khái niệm cơ bản. Ý tưởng chính đằng sau công nghệ này là giảm thiểu lượng dữ liệu được truyền qua mạng, vì tổn thất và lỗi thời gian chính xảy ra do tốc độ không đủ cao.

Ưu điểm của kiến trúc client-server
Ưu điểm của kiến trúc client-server. Lúc đầu, câu hỏi có thể được đặt ra: tại sao lại có những khó khăn như vậy? Dưới đây là một số suy nghĩ ủng hộ cách tiếp cận này. Lợi thế không thể nghi ngờ là khoảng.

Các thành phần của Kiến trúc Client-Server
Các thành phần của kiến trúc Client-Server. Có ba thành phần phần mềm chính của kiến trúc phần mềm máy khách-máy chủ người dùng cuối. phần mềm trung gian. Phần mềm máy chủ. Đến phần mềm cuối cùng

Mục đích và nguyên lý hoạt động của SQL
Mục đích và nguyên tắc công việc SQL. SQL thường được phát âm là phần tiếp theo, viết tắt của Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc để tượng trưng cho Ngôn ngữ có cấu trúc Yêu cầu SQL là một công cụ

Ưu điểm của ngôn ngữ SQL
Ưu điểm của ngôn ngữ SQL. Ngôn ngữ truy vấn cung cấp những lợi thế không thể nghi ngờ. Thứ nhất, nó tiếp tục hệ tư tưởng của kiến trúc Client-Server. Phần client của ứng dụng chuẩn bị yêu cầu xử lý thông tin