Основы проектирования баз данных
Качество проектирования базы данных может влиять на работу с ней. С хорошо спроектированной базой данных легче работать, легче писать к ней запросы. И в данном руководстве мы рассмотрим основные принципы проектирования баз данных.
Для качественного проектирования базы данных существуют различные методики, различные последовательности шагов или этапов, которые во многом похожи. И в целом мы можем выделить следующие этапы:
Выделение сущностей и их атрибутов, которые будут храниться в базе данных, и формирование по ним таблиц. Атомизация сложных атрибутов на более простые.
Определение уникальных идентификаторов (первичных ключей) объектов, которые хранятся в строках таблицы
Определение отношений между таблицами с помощью внешних ключей
Нормализация базы данных
На первом этапе происходит выделение сущностей. Сущность (entity) представляет тип объектов, которые должны храниться в базе данных. Каждая таблица в базе данных должна представлять одну сущность. Как правило, сущности соответствуют объектам из реального мира.
У каждой сущности определяют набор атрибутов. Атрибут представляет свойство, которое описывает некоторую характеристику объекта.
Каждый столбец должен хранить один атрибут сущности. А каждая строка представляет отдельный объект или экземпляр сущности.
Восходящий и нисходящий подходы
При проектировании базы данных на этапе выделения сущностей и их атрибутов мы можем использовать два подхода: восходящий и нисходящий.
Восходящий подход предусматривает выделение необходимых атрибутов, которые надо сохранить в бд. Затем выделенные атрибуты группируются в сущности, для которых впоследствии создается таблицы. Такой подход больше подходит для проектирования небольших баз данных с небольшим количеством атрибутов.
Например, нам дана следующая информация:
Какие данные из этой информации мы можем сохранить: имя студента, название курса, учебная должность преподавателя, имя преподавателя, электронный адрес студента.
Затем мы можем выполнить группировку по сущностям, к которым относятся эти данные:
Дата рождения студента
Электронный адрес студента
Так, те данные, которые имеются позволяют выделить три сущности: студент, преподаватель и курс. При этом мы вполне можем добавлять какие-то недостающие данные. Также следует отметить, что какие-то данные могут иметь отношение к разным сущностям. Например, курс хранит информацию о студенте, которые его посещает. А студент хранит информацию о посещаемом курсе. Подобная избыточность данных решается на последующих шагах проектирования в процессе нормализации базы данных.
Но подобных атрибутов может оказаться очень много: сотни и даже тысячи. И в этом случае более оптимальным будет нисходящий подход. Данный подход подразумевает выявление сущностей. Затем происходит анализ сущностей, выявляются связи между ними, а потом и атрибуты сущностей.
То есть в данном случае мы могли бы сразу определить, что нам надо хранить данные по студентам, курсам и преподавателям. Затем в рамках каждой сущности выявить атрибуты
Например, у сущности «Студент» мы могли бы выделить такие атрибуты, как имя студента, его адрес, телефон, рост, вес, год его рождения. В тоже время нам надо учитывать не вообще все свойства, которые в принципе могут быть у сущности «Студент», а только те, которые имеют значение в рамках описываемой системы. Вряд ли в данном случае играют роль такие свойства как рост или вес студента, поэтому мы можем их вычеркнуть из списка атрибутов при проектировании таблицы.
Иногда подходы комбинируются. Для описания разных частей системы могут использоваться разные подходы. А затем их результаты объединяются.
Атомизация атрибутов
При определении атрибутов происходит разделение сложных комплексных элементов на более простые. Так, в случае с именем студента мы можем его разбить на собственно имя и фамилию. Это позволит впоследствии выполнять операции с эти подэлементами отдельно, например, сортировать студентов только по фамилии.
То же самое касается адреса — мы можем сохранить весь адрес целиком, а можем разбить его на части — дом, улицу, город и т.д.
В то же время возможность разделения одного элемента на подэлементы не всегда может быть востребованной. В ряде задач это может быть просто не нужно. Выделять необходимо только те элементы, которые действительно нужны.
В соответствии с этим аспектом мы можем выделить у сущности «Студент» следующие атрибуты: имя студента, фамилия студента, год рождения, город, улица, дом, телефон.
Домен
Каждый атрибут имеет домен (domain). Домен представляет набор допустимых значений для одного или нескольких атрибутов. По сути домен определяет смысл и источник значений, которые могут иметь атрибуты.
Домены могут отличаться для разных атрибутов, но также несколько атрибутов могут иметь один домен.
Например, выше были определены атрибуты сущности Студент. Определим используемые домены:
Имя . Домен представляет все возможные имена, которые могут использоваться. Каждое имя представляет строку длиной максимум 20 символов (маловероятно, что нам могут встретиться имена свыше 20 символов).
Фамилия . Домен представляет все возможные фамилии, которые могут использоваться. Каждая фамилия представляет строку длиной максимум 20 символов.
Год рождения . Домен представляет все года рождения. Каждый год является числовым значением от 1950 до 2017.
Город . Домен представляет все города текущей страны. Каждый город представляет строку длиной максимум 50 символов.
Улица . Домен представляет все улицы текущей страны. Каждая улица представляет строку длиной максимум 50 символов.
Дом . Домен представляет все возможные номера домов. Каждый номер дома является числом от 1 до, скажем, 10000.
Телефон . Домен представляет все возможные телефонные номера. Каждый номер является строкой длиной в 11 символов.
Определяя домен, мы сразу видим, какие данные и каких типов будут хранить атрибуты. Какое-то другое значение, которое не соответствует домену, атрибут иметь не может.
В примере выше каждый атрибут имеет свой домен. Но, домены могут совпадать. Например, если бы сущность содержала бы следующие два атрибута: город рождения и город проживания, то домен бы совпадал и был бы одним и тем же для обоих атрибутов.
Определитель NULL
При определении атрибутов и их домена необходимо проанализировать, а может ли у атрибута отсутствовать значение. Определитель NULL позволяет задать отсутствие значения. Например, в примере выше у студента обязательно должно быть какое-либо имя, поэтому недопустима ситуация, когда у атрибута, который представляет имя, отсутствует значение.
В то же время студент может не иметь телефонного номера или в рамках системы телефон не обязателен. Поэтому на этапе проектирования таблицы можно указать, что данный атрибут позволяет значение NULL.
Как правило, большинство современных реляционных СУБД поддерживают определитель NULL и позволяют задать его допустимость для столбца таблицы.
Руководство по проектированию реляционных баз данных (4-6 часть из 15) [перевод]
Выкладываю продолжение перевода цикла статей для новичков.
В настоящих и последующих — больше информации по существу.
Начало — здесь.
4. ТАБЛИЦЫ И ПЕРВИЧНЫЕ КЛЮЧИ
Как вы уже знаете из прошлых частей, данные хранятся в таблицах, которые содержат строки или по-другому записи. Ранее я приводил пример таблицы, содержащей информацию об уроках. Давайте снова на нее взглянем.
В таблице имеются 6 уроков. Все 6 – разные, но для каждого урока значения одинаковых полей хранятся в таблице, а именно: tutorial_id (идентификатор урока), title (заголовок)и category (категория). Tutorial_id – первичный ключ таблицы уроков. Первичный ключ – это значение, которое уникально для каждой записи в таблице.
В таблице клиентов ниже customer_id – первичный ключ. В данном случае первичный ключ – также уникальное значение (число) для каждой записи.
Первичные ключи в повседневной жизни
В базе данных первичные ключи используются для идентификации. В жизни первичные ключи вокруг нас везде. Каждый раз, когда вы сталкиваетесь с уникальным числом это число может служить первичным ключом в базе данных (может, но не обязательно должно использоваться как таковое. Все базы данных способны автоматически генерировать уникальное значение для каждой записи в виде числа, которое автоматически увеличивается и вставляется вместе с каждой новой записью [Т.н. синтетический или суррогатный первичный ключ – прим.перев.]).
- Номер заказа, который вы получаете при покупке в интернет-магазине может быть первичным ключом какой-нибудь таблицы заказов в базе данных этого магазина, т.к. он является уникальным значением.
- Номер социального страхования может быть первичным ключом в какой-нибудь таблице в базе данных государственного учреждения, т.к. она также как и в предыдущем примере уникален.
- Номер счета-фактуры может быть использован в качестве первичного ключа в таблице базы данных, в которой хранятся выданные клиентам счета-фактуры.
- Числовой номер клиента часто используется как первичный ключ в таблице клиентов.
- .
Что объединяет эти примеры? То, что во всех из них в качестве первичного ключа выбирается уникальное, не повторяющееся значение для каждой записи. Еще раз. Значения поля таблицы базы данных, выбранного в качестве первичного ключа, всегда уникально.
Что характеризует первичный ключ? Характеристики первичного ключа.
Первичный ключ служит для идентификации записей.
Первичный ключ используется для идентификации записей в таблице, для того, чтобы каждая запись стала уникальной. Еще одна аналогия… Когда вы звоните в службу технической поддержки, оператор обычно просит вас назвать какой-либо номер (договора, телефона и пр.), по которому вас можно идентифицировать в системе.
Если вы забыли свой номер, то оператор службы технической поддержки попросит предоставить вас какую-либо другую информацию, которая поможет уникальным образом идентифицировать вас. Например, комбинация вашего дня рождения и фамилия. Они тоже могут являться первичным ключом, точнее их комбинация.
Первичный ключ уникален.
Первичный ключ всегда имеет уникальное значение. Представьте, что его значение не уникально. Тогда его бы нельзя было использовать для того, чтобы идентифицировать данные в таблице. Это значит, что какое-либо значение первичного ключа может встретиться в столбце, который выбран в качестве первичного ключа, только один раз. РСУБД устроены так, что не позволят вам вставить дубликаты в поле первичного ключа, получите ошибку.
Еще один пример. Представьте, что у вас есть таблица с полями first_name и last_name и есть две записи:
| first_name | last_name |
| vasya |pupkin |
| vasya |pupkin |
Т.е. есть два Васи. Вы хотите выбрать из таблицы какого-то конкретного Васю. Как это сделать? Записи ничем друг от друга не отличаются. Вот здесь и помогает первичный ключ. Добавляем столбец id (классический вариант синтетического первичного ключа) и…
Id | first_name | last_name |
1 | vasya |pupkin |
2 | vasya |pupkin |
Теперь каждый Вася уникален.
Типы первичных ключей.
Обычно первичный ключ – числовое значение. Но он также может быть и любым другим типом данных. Не является обычной практикой использование строки в качестве первичного ключа (строка – фрагмент текста), но теоретически и практически это возможно.
Составные первичные ключи.
Часто первичный ключ состоит из одного поля, но он может быть и комбинацией нескольких столбцов, например, двух (трех, четырех…). Но вы помните, что первичный ключ всегда уникален, а значит нужно, чтобы комбинация n-го количества полей, в данном случае 2-х, была уникальна. Подробнее об этом расскажу позднее.
Автонумерация.
Поле первичного ключа часто, но не всегда, обрабатывается самой базой данных. Вы можете, условно говоря, сказать базе данных, чтобы она сама автоматически присваивала уникальное числовое значение каждой записи при ее создании. База данных, обычно, начинает нумерацию с 1 и увеличивает это число для каждой записи на одну единицу. Такой первичный ключ называется автоинкрементным или автонумерованным. Использование автоинкрементных ключей – хороший способ для задания уникальных первичных ключей. Классическое название такого ключа – суррогатный первичный ключ [Как и упоминалось выше. – прим. перев.]. Такой ключ не содержит полезной информации, относящейся к сущности (объекту), информация о которой хранится в таблице, поэтому он и называется суррогатным.
5. СВЯЗЫВАНИЕ ТАБЛИЦ С ПОМОЩЬЮ ВНЕШНИХ КЛЮЧЕЙ
Когда я начинал разрабатывать базы данных я часто пытался сохранять информацию, которая казалась родственной, в одной таблице. Я мог, например, хранить информацию о заказах в таблице клиентов. Ведь заказы принадлежат клиентам, верно? Нет. Клиенты и заказы представляют собой отдельные сущности в базе данных. И тому и другому нужна своя собственная таблица. А записи в этих двух таблицах могут быть связаны для того, чтобы установить отношения между ними. Проектирование базы данных – это решение двух вопросов:
- определение того, какие сущности вы хотите хранить в ней
- какие связи между этими сущностями существуют
Один-ко-многим.
Клиенты и заказы имеют связь (состоят в отношениях) один-ко-многим потому, что один клиент может иметь много заказов, но каждый конкретный заказ (их множество) оформлен только одним клиентом, т.е. может иметь только одного клиента. Не беспокойтесь, если на данный момент понимание этой связи смутно. Я еще расскажу о связях в следующих частях.
Одно является важным сейчас – то, что для связи один-ко-многим необходимо две отдельные таблицы. Одна для клиентов, другая для заказов. Давайте немного попрактикуемся, создавая эти две таблицы.
Какую информацию мы будем хранить? Решаем первый вопрос.
Для начала мы определимся какую информацию о заказах и о клиентах мы будем хранить. Чтобы это сделать мы должны задать себе вопрос: “Какие единичные блоки информации относятся к клиентам, а какие единичные блоки информации относятся к заказам?”
Проектируем таблицу клиентов.
Заказы действительно принадлежат клиентам, но заказ – это это не минимальный блок информации, который относится к клиентам (т.е. этот блок можно разбить на более мелкие: дата заказа, адрес доставки заказа и пр., к примеру).
Поля ниже – это минимальные блоки информации, которые относятся к клиентам:
- customer_id (primary key) – идентификатор клиента
- first_name — имя
- last_name — отчество
- address — адрес
- zip_code – почтовый индекс
- country — страна
- birth_date – дата рождения
- username – регистрационное имя пользователя (логин)
- password – пароль
Давайте перейдем к непосредственному созданию этой таблицы в SQLyog (естественно, что вы можете использовать любую другую программу). Ниже приведен пример того, как могла бы выглядеть таблица в программе SQLyog после создания. Все графические приложения для управления базами данных имеют приблизительно одинаковую структуру интерфейса. Вы также можете создать таблицу с помощью командной строки без использования графической утилиты.
Создание таблицы в SQLyog. Обратите внимание, что выбран флажок первичного ключа (PK) для поля customer_id. Поле customer_id является первичным ключом. Также выбран флажок Auto Incr, что означает, что база данных будет автоматически подставлять уникальное числовое значение, которое, начиная с нуля, будет каждый раз увеличиваться на одну единицу.
Проектируем таблицу заказов.
Какие минимальные блоки информации, необходимые нам, относятся к заказу?
- order_id (primary key) – идентификатор заказа
- order_date – дата и время заказа
- customer – клиент, который сделал заказ
Ниже – пример таблицы в SQLyog.
Проект таблицы. Поле customer является ссылкой (внешним ключом) для поля customer_id в таблице клиентов.
Эти две таблицы (клиентов и заказов) связаны потому, что поле customer в таблице заказов ссылается на первичный ключ (customer_id) таблицы клиентов. Такая связь называется связью по внешнему ключу. Вы должны представлять себе внешний ключ как простую копию (копию значения) первичного ключа другой таблицы. В нашем случае значение поля customer_id из таблицы клиентов копируется в таблицу заказов при вставке каждой записи. Таким образом, у нас каждый заказ привязан к клиенту. И заказов у каждого клиента может быть много, как и говорилось выше.
Создание связи по внешнему ключу.
Вы можете задаться вопросом: “Каким образом я могу убедиться или как я могу увидеть, что поле customer в таблице заказов ссылается на поле customer_id в таблице клиентов”. Ответ прост – вы не можете сделать этого потому, что я еще не показал вам как создать связь.
Ниже – окно SQLyog с окном, которое я использовал для создания связи между таблицами.
Создание связи по внешнему ключу между таблицами заказов и клиентов.
В окне выше вы можете видеть, как поле customer таблицы заказов слева связывается с первичным ключом (customer_id) таблицы клиентов справа.
Теперь, когда вы посмотрите на данные, которые могли бы быть в таблицах, вы увидите, что две таблицы связаны.
Заказы связаны с клиентами через поле customer, которое ссылается на таблицу клиентов.
На изображении вы видите, что клиент mary поместила три заказа, клиент pablo поместил один, а клиент john – ни одного.
Вы можете спросить: “А что же именно заказали все эти люди?” Это хороший вопрос. Вы возможно ожидали увидеть заказанные товары в таблице заказов. Но это плохой пример проектирования. Как бы вы поместили множественные продукты в единственную запись? Товары – это отдельные сущности, которые должны храниться в отдельной таблице. И связь между таблицами заказов и товаров будет являться связью один-ко-многим. Я расскажу об этом далее.
6. СОЗДАНИЕ ДИАГРАММЫ СУЩНОСТЬ-СВЯЗЬ
Ранее вы узнали как записи из разных таблиц связываются друг с другом в реляционных базах данных. Перед созданием и связыванием таблиц важно, чтобы вы подумали о сущностях, которые существуют в вашей системе (для которой вы создаете базу данных) и решили каким образом эти сущности бы связывались друг с другом. В проектировании баз данных сущности и их отношения обычно предоставляются в диаграмме сущность-связь (англ. entity-relationship diagram, ERD). Данная диаграмма является результатом процесса проектирования базы данных.
Сущности.
Вы можете задаться вопросом, что же такое сущность. Нуу… это “вещь” в системе. Там. Моя Мама всегда хотела, чтобы я стал учителем потому, что я очень хорошо объясняю различные вещи.
В контексте проектирования баз данных сущность – это нечто, что заслуживает своей собственной таблицы в модели вашей базы данных. Когда вы проектируете базу данных, вы должны определить эти сущности в системе, для которой вы создаете базу данных. Это скорее вопрос диалога с клиентом или с собой с целью выяснения того, с какими данными будет работать ваша система.
Давайте возьмем интернет-магазин для примера. Интернет-магазин продает товары. Товар мог бы стать очевидной сущностью в системе интернет-магазина. Товары заказываются клиентами. Вот мы с вами и увидели еще две очевидных сущности: заказы и клиенты.
Заказ оплачивается клиентом… это интересно. Мы собираемся создавать отдельную таблицу для платежей в базе данных нашего интернет-магазина? Возможно. Но разве платежи – это минимальный блок информации, который относится к заказам? Это тоже возможно.
Если вы не уверены, то просто подумайте о том, какую информацию о платежах вы хотите хранить. Возможно, вы захотите хранить метод платежа или дату платежа. Но это все еще минимальные блоки информации, которые могли бы относиться к заказу. Можно изменить формулировки. Метод платежа — метод платежа заказа. Дата платежа – дата платежа заказа. Таким образом, я не вижу необходимости выносить платежи в отдельную таблицу, хотя концептуально вы бы могли выделить платежи как сущность, т.к. вы могли бы рассматривать платежи как контейнер информации (метод платежа, дата платежа).
Давайте не будет слишком академичными.
Как вы видите, есть разница между сущностью и непосредственно таблицей в базе данных, т.е. это не одно и то же. Специалисты отрасли информационных технологий могут быть ОЧЕНЬ академичными и педантичными в этом вопросе. Я не такой специалист. Эта разница зависит от вашей точки зрения на ваши данные, вашу информацию. Если вы смотрите на моделирование данных с точки зрения программного обеспечения, то вы можете прийти к множеству сущностей, которые нельзя будет перенести напрямую в базу данных. В данном руководстве мы смотрим на данные строго с точки зрения баз данных и в нашем маленьком мире сущность – это таблица.
Держитесь там, вы действительно близки к получению вашей ученой степени по базам данных.
Как вы видите определение того, какие сущности имеет ваша система – это немного интеллектуальный процесс, который требует некоторого опыта и часто – это предмет для внесения изменений, пересмотров, раздумий, но, конечно, это не ракетостроение.
Диаграмма сущность-связь может быть достаточно большой, если вы работаете над сложным приложением. Некоторые диаграммы могут содержать сотни или даже тысячи таблиц.
Связи.
Второй шаг в проектировании баз данных – это выбор того, какие связи существуют между сущностями в вашей системе. Сейчас это может быть немного сложно для понимания, но, повторюсь еще раз, это не ракетостроение. С приобретением некоторого опыта и переосмысления выполненной работы вы будете завершать очередную модель базы данных верным или почти верным образом.
Итак. Я рассказал вам о связи один-ко-многим и я расскажу вам больше о связях в дальнейших частях этого руководства, поэтому сейчас я больше не буду останавливаться на этом. Просто запомните, что решение о том, какие связи будут иметь ваши сущности – важная часть проектирования баз данных и эти связи отображаются в диаграмме сущность-связь.
Понятие ER-модели. Понятие сущности (entity). Атрибуты. Виды атрибутов
При проектировании базы данных и разработке программного продукта наиболее важной проблемой есть проблема взаимодействия разработчика с заказчиком. Задача разработчика – наиболее точно воссоздать пожелания заказчика при разработке программного продукта управления базой данных. Основная проблема, которую нужно решить разработчику – правильное построение базы данных, а точнее схемы (структуры) базы данных.
Кроме того, разработчик дополнительно встречается с другими трудностями, к которым можно отнести:
- поиск эффективных алгоритмов;
- подбор надлежащих структур данных;
- отладка и тестирование сложного кода;
- дизайн и удобство интерфейса приложения.
В процессе разработки программного обеспечения, управляющего базой данных, разработчик должен подробно выучить требования заказчика. База данных должна быть разработана таким образом, чтобы она была понятной, наиболее точно отображала решаемую проблему и не содержала избыточности в данных.
Чтобы облегчить процесс разработки (проектирования) базы данных, используются так называемые семантические модели данных. Для разных видов баз данных наиболее известной есть ER-модель данных (Entity-Relationship model).
2. Что такое ER-модель (Entity-relationship model)? Для чего нужно разрабатывать ER-модель?
ER-модель (Entity-relationship model или Entity-relationship diagram) – это семантическая модель данных, которая предназначена для упрощения процесса проектирования базы данных. Из ER-модели могут быть порождены все виды баз данных: реляционные, иерархические, сетевые, объектные. В основе ER-модели лежат понятия «сущность», «связь» и «атрибут».
Для больших баз данных построение ER-модели позволяет избежать ошибок проектирования, которые чрезвычайно сложно исправлять, в особенности, если база данных уже эксплуатируется или на стадии тестирования. Ошибки в разработке структуры базы данных могут привести к переделке кода программного обеспечения управляющего этой базой данных. В результате время, средства и человеческие ресурсы будут использованы неэффективно.
ER-модель – это представление базы данных в виде наглядных графических диаграмм. ER-модель визуализирует процесс, который определяет некоторую предметную область. Диаграмма «сущность»-«связь» – это диаграмма, которая представляет в графическом виде сущности, атрибуты и связи.
ER-модель – это только концептуальный уровень моделирования. ER-модель не содержит деталей реализации. Для той же самой ER-модели детали ее реализации могут отличаться.
3. Что такое сущность в базе данных? Примеры
Сущность в базе данных – это любой объект в базе данных, который можно выделить исходя из сути предметной области для которой разрабатывается эта база данных. Разработчик базы данных должен уметь правильно определять сущности.
Пример 1. В базе данных книжного магазина можно выделить следующие сущности:
- книга;
- поставщик;
- размещение в магазине.
Пример 2. В базе данных учета учебного процесса некоторого учебного заведения можно выделить следующие сущности:
- студенты (ученики);
- преподаватели;
- группы;
- дисциплины, которые изучаются.
4. Какие существуют разновидности типов сущностей? Обозначение типов сущностей в ER-модели
В модели «сущность»-«связь» различают две разновидности типов сущностей:
- слабый тип. Этот тип сущности есть зависимым от сильной сущности;
- сильный тип. Это самостоятельный тип сущности, который ни от кого не зависит.
На рисунке 1 изображены обозначения слабого и сильного типа сущности в ER-модели.
Рис. 1. Обозначение сильного и слабого типов сущности
5. Для чего предназначены атрибуты? Виды атрибутов. Обозначение атрибутов на ER-модели
Каждый тип сущности имеет определенный набор атрибутов. Атрибуты предназначены для описания конкретной сущности.
Различают следующие виды атрибутов:
- простые атрибуты. Это атрибуты, которые могут быть частью составных атрибутов. Эти атрибуты состоят из одного компонента. Например, к простым атрибутам можно отнести: код книги в библиотеке или курс обучения студента в учебном заведении;
- составные атрибуты. Это атрибуты, которые состоят из нескольких простых атрибутов. Например, адрес проживания может содержать название страны, населенного пункта, улицы, номера дома;
- однозначные атрибуты. Это атрибуты, которые содержат только одно единственное значение для некоторой сущности. Например, атрибут «Номер зачетной книги» для типа сущности «Студент» есть однозначным, так как студент может иметь только один номер зачетной книги (одно значение);
- многозначные атрибуты. Это атрибуты, которые могут содержать несколько значений. Например, многозначный атрибут «Номер телефона» для сущности «Студент», так как студент может иметь несколько номеров телефона (домашний, мобильный и т.д.);
- произвольные атрибуты. Это атрибуты, значение которых формируется на основе значений других атрибутов. Например, текущий курс обучения студента можно вычислить на основе разности текущего года обучения и года поступления студента в учебное заведение (если студент не имел проблем с учебой и хорошо учил дисциплину «Организация баз данных и знаний»).
На ER-диаграмме атрибуты обозначаются так, как изображено на рисунке 2. Как видно из рисунка, любой атрибут обозначается в виде эллипса с названием внутри эллипса. Если атрибут есть первичным ключом, то его название подчеркивают.

Рисунок 2. Представление атрибутов на диаграммах ER-модели
6. Как типы сущностей и атрибуты ER-модели реализуются в реальных базах данных и управляемых ими программах?
При разработке программ управления базами данных, типы сущностей и их атрибуты можно представлять по разному при этом придерживаясь нескольких подходов:
- выбрать в качестве источника данных известную технологию (например Microsoft SQL Server, Oracle Database, Microsoft Access, Microsoft ODBC Data Source и т.п.), которая уже исследована, протестирована, стандартизирована и имеет огромный набор средств управления базой данных;
- разработать собственный формат базы данных и реализовать методы ее обработки, а взаимодействие с известными источниками данных реализовать в виде специальных команд наподобие Импорт/Экспорт. В этом случае придется собственноручно программировать всю рутинную работу по ведению и обеспечению надежной работы базы данных;
- реализовать объединение двух вышеприведенных подходов. Современные средства разработки программного обеспечения имеют мощный набор библиотек для обработки сложных наборов и визуализации данных в них (коллекции, массивы, компоненты визуализации и т.п.).
Если база данных реализуется в известных реляционных СУБД (например Microsoft Access, Microsoft SQL Server и т.п.), то типы сущностей представляются таблицами. Атрибуты из ER-модели соответствуют полям таблицы. Одна запись в таблице базы данных представляет один экземпляр сущности.
Каждый вид атрибута реализуется следующим образом:
- простой атрибут или однозначный атрибут может быть представлен доступным набором базовых типов, которые есть в любом языке программирования. Например, целочисленные атрибуты представляются типом int , integer , uint и т.д.; атрибуты содержащие дробную часть могут быть представлены типом float , double ; строчные атрибуты типом string и т.д.;
- составной атрибут – это объект, который включает в себя несколько вложенных простых атрибутов. Например, в СУБД Microsoft Access составной атрибут некоторой таблицы может формироваться на основе набора простых типов (полей). В языках программирования объединение полей реализуется структурами или классами;
- многозначный атрибут может быть реализован массивом или коллекцией простых или составных атрибутов;
- произвольный атрибут реализуется дополнительным полем, которое вычисляется при обращении к таблице. Такое поле называется вычислительным полем (calculated field) и формируется на основе других полей таблицы;
- атрибут, который есть первичным ключом может быть целочисленным, строчным или иного порядкового типа. В этом случае, значение каждой ячейки таблицы, которая соответствует первичному ключу, есть уникальным. Наиболее часто, в качестве первичного ключа выступает целый тип ( int , integer ).
Если база данных реализована в уникальном формате, то типы сущностей удобнее всего представлять в виде классов или структур. Атрибуты сущности реализуются в виде полей (внутренних данных) класса. Методы класса реализуют необходимую обработку полей класса (атрибутов). Взаимодействие (связь) между классами реализуется с помощью специально разработанных интерфейсов с использованием известных шаблонов проектирования.
7. Пример фрагмента ER-модели для типа сущности «Студент»
Приведенный пример демонстрирует фрагмент ER-модели для типа сущности «Студент».

Рисунок 3. Фрагмент ER-модели для типа сущности «Студент»
На вышеприведенном рисунке объявляются следующие атрибуты, которые в СУБД (программе) могут иметь следующие типы:
Основные сведения
Термин «реляционный» означает «основанный на отношениях». Реляционная база данных состоит из сущностей (таблиц), находящихся в некотором отношении друг с другом. Название произошло от английского слова relation—отношение.
Проектирование базы данных состоит из двух основных фаз: логического и физического моделирования.
Во время логического моделирования вы собираете требования и разрабатываете модель базы данных, не зависящую от конкретной СУБД (системы управления реляционными базами данных). Это похоже на то, как если бы вы создавали чертежи вашего дома. Вы могли бы продумать и начертить все: где будет кухня, спальни, гостиная. Но это все на бумаге и в макетах.
Во время физического моделирования вы создаете модель, оптимизированную для конкретного приложения и СУБД. Именно эта модель реализуется на практике. Если вернуться к дому из предыдущего абзаца, на этом этапе вам придется строить где-нибудь дом — таскать бревна, кирпичи…
Процесс проектирования базы данных состоит из следующих этапов:
- сбор информации;
- определение сущностей;
- определение атрибутов для каждой сущности;
- определение связей между сущностями;
- нормализация;
- преобразование к физической модели;
- создание базы данных.
Первые 5 этапов образуют фазу логического проектирования, а остальные два — фазу физического моделирования.
Логическая фаза
Логическая фаза состоит из нескольких этапов. Далее они все рассмотрены.
Сбор требований
На этом этапе вам необходимо точно определить, как будет использоваться база данных и какая информация будет в ней храниться. Соберите как можно больше сведений о том, что система должна делать и чего не должна.
Определение сущностей
На этом этапе вам необходимо определить сущности, из которых будет состоять база данных.
Сущность — это объект в базе данных, в котором хранятся данные. Сущность может представлять собой нечто вещественное (дом, человек, предмет, место) или абстрактное (банковская операция, отдел компании, маршрут автобуса). В физической модели сущность называется таблицей.
Сущности состоят из атрибутов (столбцов таблицы) и записей (строк в таблице).

Обычно базы данных состоят из нескольких основных сущностей, связанных с большим количеством подчиненных сущностей. Основные сущности называются независимыми: они не зависят ни от какой-либо другой сущности. Подчиненные сущности называются зависимыми: для того чтобы существовала одна из них, должна существовать связанная с ней основная таблица.
На диаграммах сущности обычно представляются в виде прямоугольников. Имя сущности указывается внутри прямоугольника:
Любая таблица имеет следующие характеристики:
- в ней нет одинаковых строк;
- все столбцы (атрибуты) в таблице должны иметь разные имена;
- элементы в пределах одной колонки имеют одинаковый тип (строка, число, дата);
- порядок следования строк в таблице может быть произвольным.
На этом этапе вам необходимо выявить все категории информации (сущности), которые будут храниться в базе данных.
Определение атрибутов

Атрибут представляет свойство, описывающее сущность. Атрибуты часто бывают числом, датой или текстом. Все данные, хранящиеся в атрибуте, должны иметь одинаковый тип и обладать одинаковыми свойствами.
В физической модели атрибуты называют колонками.
После определения сущностей необходимо определить все атрибуты этих сущностей.
На диаграммах атрибуты обычно перечисляются внутри прямоугольника сущности. На рисунке вы найдете пример базы данных «Дома», только теперь для сущностей из этой базы определены некоторые атрибуты.
Для каждого атрибута определяется тип данных, их размер, допустимые значения и любые другие правила. К их числу относятся правила обязательности заполнения, изменяемости и уникальности.
Правило обязательности заполнения определяет, является ли атрибут обязательной частью сущности. Если атрибут является необязательной частью сущности, то он может принимать NULL-значение, иначе — нет.
Также вы должны определить, является ли атрибут изменяемым. Значения некоторых атрибутов не могут измениться после создания записи.
И, наконец, вам нужно определить, является ли атрибут уникальным. Если это так, то значения атрибута не могут повторяться.
Ключи
Ключом (key) называется набор атрибутов, однозначно определяющий запись. Ключи делятся на два класса: простые и составные.
Простой ключ состоит только из одного атрибута. Например, в базе «Паспорта граждан страны» номер паспорта будет простым ключом: ведь не бывает двух паспортов с одинаковым номером.
Составной ключ состоит из нескольких атрибутов. В той же базе «Паспорта граждан страны» может быть составной ключ со следующими атрибутами:
фамилия, имя, отчество, дата рождения. Это — как пример, т. к. этот составной ключ, теоретически, не обеспечивает гарантированной уникальности записи.
Также существует несколько типов ключей, о которых рассказано далее.
Возможный ключ
Возможный ключ представляет собой любой набор атрибутов, однозначно идентифицирующих запись в таблице. Возможный ключ может быть простым или составным.
Каждая сущность должна иметь, по крайней мере, один возможный ключ, хотя таких ключей может быть и несколько. Ни один из атрибутов первичного ключа не может принимать неопределенное (NULL) значение.
Возможный ключ называется также суррогатным.
Первичные ключи

Первичным ключом называется совокупность атрибутов, однозначно идентифицирующих запись в таблице (сущности). Один из возможных ключей становится первичным ключом. На диаграммах первичные ключи часто изображаются выше основного списка атрибутов или выделяются специальными символами. Сущность на рисунке имеет как ключевые, так и обычные атрибуты.
Альтернативные ключи
Любой возможный ключ, не являющийся первичным, называется альтернативным ключом. Сущность может иметь несколько альтернативных ключей.
Внешние ключи

Внешним ключом называется совокупность атрибутов, ссылающихся на первичный или альтернативный ключ другой сущности. Если внешний ключ не связан с первичной сущностью, то он может содержать только неопределенные значения. Если при этом ключ является составным, то все атрибуты внешнего ключа должны быть неопределенными.
На диаграммах атрибуты, объединяемые во внешние ключи, обозначаются специальными символами. На рисунке изображены две связанные сущности (Дома и их Хозяева) и образованные ими внешние ключи (ведь один человек может владеть больше, чем одним домом).
Ключи являются логическими конструкциями, а не физическими объектами. В реляционных базах данных предусмотрены механизмы, обеспечивающие сохранение ключей.
Определение связей между сущностями
Реляционные базы данных позволяют объединять информацию, принадлежащую разным сущностям.
Отношение — это ситуация, при которой одна сущность ссылается на первичный ключ второй сущности. Как, например, сущности Дом и Хозяин на предыдущем рисунке.
Отношения определяются в процессе проектирования базы. Для этого следует проанализировать сущности и выявить логические связи, существующие между ними.
Тип отношения определяет количество записей сущности, связанных с записью другой сущности. Отношения делятся на три основных типа, о которых рассказано далее.
Один-к-одному
Каждой записи первой сущности соответствует только одна запись из второй сущности. А каждой записи второй сущности соответствует только одна запись из первой сущности. Например, есть две сущности: Люди и Свидетельства о рождении. И у одного человека может быть только одно свидетельство о рождении.
Один-ко-многим
Каждой записи первой сущности могут соответствовать несколько записей из второй сущности. Однако каждой записи второй сущности соответствует только одна запись из первой сущности. Например, есть две сущности: Заказ и Позиция заказа. И в одном заказе может быть много товаров.
Многие-ко-многим
Каждой записи первой сущности могут соответствовать несколько записей из второй сущности. Однако и каждой записи второй сущности может соответствовать несколько записей из первой сущности. Например, есть две сущности: Автор и Книга. Один автор может написать много книг. Но у книги может быть несколько авторов.
По критерию обязательности отношения делятся на обязательные и необязательные.
- Обязательное отношение означает, что для каждой записи из первой сущности непременно должны присутствовать связанные записи во второй сущности.
- Необязательное отношение означает, что для записи из первой сущности может и не существовать записи во второй сущности.
Нормализация
Нормализацией называется процесс удаления избыточных данных из базы данных. Каждый элемент данных должен храниться в базе в одном и только в одном экземпляре. Существует пять распространенных форм нормализации. Как правило, база данных приводится к третьей нормальной форме.
В процессе нормализации выполняются определенные действия по удалению избыточных данных. Нормализация повышает быстродействие, ускоряет сортировку и построение индекса, уменьшает количество индексов на сущность, ускоряет операции вставки и обновления.
Нормализованная база данных обычно отличается большей гибкостью. При модификации запросов или сохраняемых данных в нормализованную базу обычно приходится вносить меньше изменений, а внесение изменений имеет меньше последствий.
Первая нормальная форма

Чтобы преобразовать сущность в первую нормальную форму, следует исключить повторяющиеся группы значений и добиться того, чтобы каждый атрибут содержал только одно значение, списки значений не допускаются.
Другими словами, каждый атрибут в сущности должен храниться только в одном экземпляре.
Например, на рисунке сущность Дом не нормализована. Она содержит несколько атрибутов для хранения данных о владельцах дома (сущность Дом не соответствует первой нормальной форме).

Для приведения сущности Дом в первую нормальную форму необходимо удалить повторяющиеся группы значений, т. е. удалить атрибуты Владелец 1—3, поместив их в отдельную сущность. Результат (Сущность Дом, приведенная к первой нормальной форме):
Вторая нормальная форма

Таблица во второй нормальной форме содержит только те данные, которые к ней относятся. Значения не ключевых атрибутов сущности зависят от первичного ключа. Если более точно, то атрибуты зависят от первичного ключа, от всего первичного ключа и только от первичного ключа.
Для соответствия второй нормальной форме сущности должны быть в первой нормальной форме.
Например, у сущности Дом на рисунке есть атрибут Цена литра бензина, который не имеет ничего общего с домами. Этот атрибут удаляется (или вы можете перенести его в другую сущность). А также мы переносим атрибут Мэр в отдельную сущность — этот атрибут зависит от города, где находится дом, а не от дома.
На рисунке изображена сущность Дом во второй нормальной форме (Сущность Дом, приведенная ко второй нормальной форме).
Третья нормальная форма

В третьей нормальной форме исключаются атрибуты, не зависящие от всего ключа. Любая сущность, находящаяся в третьей нормальной форме, находится также и во второй. Это самая распространенная форма базы данных.
В третьей нормальной форме каждый атрибут зависит от ключа, от всего ключа и ни от чего, кроме ключа.
Например, у сущности Владелец дома на рисунке есть атрибут Знак зодиака, который зависит от даты рождения владельца дома, а не от его имени (которое является ключом).
Для приведения сущности Владелец дома необходимо создать сущность Знаки зодиака и перенести туда атрибут Знак зодиака (Сущность Владелец дома, приведенная к третьей нормальной форме):
Ограничения
Ограничения (constrains) — это правила, за соблюдением которых следит система управления базы данных. Ограничения определяют множество значений, которые можно вводить в столбец или столбцы.
Например, вы не хотите, чтобы сумма заказа в вашем очень крутом магазине была бы меньше 500 рублей. Вы просто устанавливаете ограничение на колонку Сумма заказа.
Хранимые процедуры
Хранимые процедуры (stored procedures) — это предварительно откомпилированные процедуры, хранящиеся в базе данных. Хранимые процедуры можно использовать для определения деловых правил, с их помощью можно осуществлять более сложные вычисления, чем с помощью одних лишь ограничений.
Хранимые процедуры могут содержать логику хода выполнения программы, а также запросы к базе данных. Они могут принимать параметры и возвращать результаты в виде таблиц или одиночных значений.
Хранимые процедуры похожи на обычные процедуры или функции в любой программе.
ПРИМЕЧАНИЕ
Хранимые процедуры находятся в базе данных и выполняются на сервере базы данных. Как правило, они быстрее операторов SQL, поскольку хранятся в компилированном виде.
Целостность данных
Организовав данные в таблицы и определив связи между ними, можно считать, что была создана модель, правильным образом отражающая бизнес-среду. Теперь нужно обеспечить, чтобы данные, вводимые в базу, давали правильное представление о состоянии дела. Иными словами, нужно обеспечить выполнение деловых правил и поддержку целостности (integrity) базы данных.
Например, ваша компания занимается доставкой книг. Вы вряд ли примете заказ от неизвестного клиента, ведь тогда вы даже не сможете доставить заказ. Отсюда бизнес-правило: заказы принимаются только от клиентов, информация о которых есть в базе данных.
Корректность данных в реляционных базах обеспечивается набором правил. Правила целостности данных делятся на четыре категории.
- Целостность сущностей — каждая запись сущности должна обладать уникальным идентификатором и содержать данные. Ведь надо же вам как-то различать все эти записи в базе данных.
- Целостность атрибутов — каждый атрибут принимает лишь допустимые значения. Например, сумма покупки, определенно, не может быть меньше нуля.
- Ссылочная целостность — набор правил, обеспечивающих логическую согласованность первичных и внешних ключей при вставке, обновлении и удалении записей. Ссылочная целостность обеспечивает, чтобы для каждого внешнего ключа существовал соответствующий первичный ключ. Возьмем предыдущий пример с сущностями Владелец дома и Дом. Допустим, вы Вася Иванов и владеете домом. Вы сменили фамилию на Сидоров и внесли соответствующие изменения в сущность Владелец дома. Определенно вы бы хотели, чтобы ваш дом продолжал числиться за вами под вашим новым именем, а не принадлежал некоему Васе Иванову, которого уже не существует.
- Пользовательские правила целостности — любые правила целостности, неотносящиеся ни к одной из перечисленных категорий.
Триггеры
Триггер — это аналог хранимой процедуры, который вызывается автоматически при изменении данных в таблице.
Триггеры являются мощным механизмом для поддержания целостности базы данных. Триггеры вызываются до или после изменения данных в таблице.
С помощью триггеров вы можете не только отменить эти изменения, но и изменить данные в любой другой таблице.
Например, вы создаете интернет-форум, и вам необходимо сделать так, чтобы в списке форумов показывалось последнее сообщение форума. Конечно, вы можете брать сообщение из сущности Сообщения форума, но это увеличит сложность вашего запроса и время его выполнения. Проще добавить триггер к сущности Сообщения форума, который бы записывал последнее добавленное сообщение в сущность Форумы, в атрибут Последнее сообщение. Это сильно упростит запрос.
Деловые правила
Деловые правила определяют ограничения, накладываемые на данные в соответствии с требованиями бизнеса (тех, для кого вы создаете базу). Деловые правила могут состоять из набора шагов, необходимых для выполнения определенной задачи, или же они могут быть просто проверками, которые контролируют правильность введенных данных. Деловые правила могут включать правила целостности данных. В отличие от других правил, их главная цель — обеспечить правильное ведение деловых операций.
Например, в компании «Очень крутые парни» может быть так принято, что закупаются для служебных нужд только белые, синие и черные автомобили.
Тогда деловое правило для атрибута Цвет автомобиля сущности Служебные автомобили будет гласить, что автомобиль может быть только белым, синим или черным.
Большинство СУБД предоставляют средства:
- для указания значений по умолчанию;
- для проверки данных перед занесением их в базу;
- для поддержания связей между таблицами;
- для обеспечения уникальности значений;
- для хранения хранимых процедур непосредственно в базе.
Все эти возможности можно применять для реализации деловых правил в базе данных.
Физическая модель
Следующим шагом, после создания логической модели, является построение физической модели. Физическая модель — это практическая реализация базы данных. Физическая модель определяет все объекты, которые вам предстоит реализовать.
При переходе от логической модели к физической сущности преобразуются в таблицы, а атрибуты в столбцы.
Отношения между сущностями можно преобразовать в таблицы или оставить как внешние ключи.
Первичные ключи преобразуются в ограничения первичных ключей. Возможные ключи — в ограничения уникальности.
Денормализация
Денормализация — это умышленное изменение структуры базы, нарушающее правила нормальных форм. Обычно это делается с целью улучшения производительности базы данных.
Теоретически, надо всегда стремиться к полностью нормализованной базе, однако на практике полная нормализация базы почти всегда означает падение производительности. Чрезмерная нормализация базы данных может привести к тому, что при каждом извлечении данных придется обращаться к нескольким таблицам. Обычно в запросе должны участвовать четыре таблицы или менее.
Стандартными приемами денормализации являются: объединение нескольких таблиц в одну, сохранение одинаковых атрибутов в нескольких таблицах, а также хранение в таблице сводных или вычисляемых данных.