Коллектив Авторов - Базы данных: конспект лекций
Обзор книги Коллектив Авторов - Базы данных: конспект лекций
Базы данных: конспект лекций
Лекция № 1. Введение
1. Системы управления базами данных
Системы управления базами данных (СУБД) – это специализированные программные продукты, позволяющие:
1) постоянно хранить сколь угодно большие (но не бесконечные) объемы данных;
2) извлекать и изменять эти хранящиеся данные в том или ином аспекте, используя при этом так называемые запросы;
3) создавать новые базы данных, т. е. описывать логические структуры данных и задавать их структуру, т. е. предоставляют интерфейс программирования;
4) обращаться к хранящимся данным со стороны нескольких пользователей одновременно (т. е. предоставляют доступ к механизму управления транзакциями).
Соответственно, базы данных – это наборы данных, находящиеся под контролем систем управления.
Сейчас системы управления базами данных являются наиболее сложными программными продуктами на рынке и составляют его основу. В дальнейшем предполагается вести разработки по сочетанию обычных систем управления базами данных с объектно-ориентированным программированием (ООП) и интернет-технологиями.
Изначально СУБД были основаны на иерархических и сетевых моделях данных, т. е. позволяли работать только с древовидными и графовыми структурами. В процессе развития в 1970 г. появились системы управления базами данных, предложенные Коддом (Codd), основанные на реляционной модели данных.
2. Реляционные базы данных
Термин «реляционный» произошел от английского слова «relation» – «отношение».
В самом общем математическом смысле (как можно помнить из классического курса алгебры множеств) отношение – это множество
R = {(x1, …, xn) | x1 ∈ A1,…,xn ∈ An},
где A1, …, An — множества, образующие декартово произведение. Таким образом, отношение R — это подмножество декартова произведения множеств: A1 × … × An :
R ⊆ A 1 × … × An.
Например, рассмотрим бинарные отношения строгого порядка «больше» и «меньше» на множестве упорядоченных пар чисел A 1 = A2 = {3, 4, 5}:
R> = {(3, 4), (4, 5), (3, 5)} ⊂ A1 × A2;
R< = {(5, 4), (4, 3), (5, 3)} ⊂ A1 × A2.
Эти же отношения можно представить в виде таблиц.
Отношение «больше» R>:
Отношение «меньше» R<:
Таким образом, мы видим, что в реляционных базах данных самые различные данные организовываются в виде отношений и могут быть представлены в форме таблиц.
Нужно заметить, что эти два рассмотренных нами отношения R> и R< не эквивалентны между собой, другими словами, таблицы, соответствующие этим отношениям, не равны друг другу.
Итак, формы представления данных в реляционных БД могут быть разными. В чем проявляется эта возможность различного представления в нашем случае? Отношения R> и R< – это множества, а множество – структура неупорядоченная, значит, в таблицах, соответствующих этим отношениям, строки можно менять между собой местами. Но в то же время элементы этих множеств – это упорядоченные наборы, в нашем случае – упорядоченные пары чисел 3, 4, 5, значит, столбцы менять местами нельзя. Таким образом, мы показали, что представление отношения (в математическом смысле) в виде таблицы с произвольным порядком строк и фиксированным числом столбцов является приемлемой, правильной формой представления отношений.
Но если рассматривать отношения R> и R< с точки зрения заложенной в них информации, то понятно, что они эквивалентны. Поэтому в реляционных базах данных понятие «отношение» имеет несколько другой смысл, нежели отношение в общей математике. А именно оно не связано с упорядоченностью по столбцам в табличной форме представления. Вместо этого вводятся так называемые схемы отношений «строка – заголовок столбцов», т. е. каждому столбцу дается заголовок, после чего их можно беспрепятственно менять местами.
Вот как будут выглядеть наши отношения R> и R< в реляционной базе данных.
Отношение строгого порядка (вместо отношения R>):
Отношение строгого порядка (вместо отношения R<):
Обе таблицы-отношения получают новое (в данном случае одинаковое, так как введением дополнительных заголовков мы стерли различия между отношениями R> и R<) название.
Итак, мы видим, что при помощи такого несложного приема, как дополнение таблиц необходимыми заголовками, мы приходим к тому, что отношения R> и R< становятся эквивалентными друг другу.
Таким образом, делаем вывод, что понятие «отношение» в общем математическом и в реляционном смысле совпадают не полностью, не являются тождественными.
В настоящее время реляционные системы управления базами данных составляют основу рынка информационных технологий. Дальнейшие исследования ведутся в направлении сочетания той или иной степени реляционной модели.
Лекция № 2. Отсутствующие данные
В системах управления базами данных для определения отсутствующих данных описаны два вида значений: пустые (или Empty-значения) и неопределенные (или Null-значения).
В некоторой (преимущественно коммерческой) литературе на Null-значения иногда ссылаются как на пустые или нулевые значения, однако это неверно. Смысл пустого и неопределенного значения принципиально различается, поэтому необходимо внимательно следить за контекстом употребления того или иного термина.
1. Пустые значения (Empty-значения)
Пустое значение – это просто одно из множества возможных значений какого-то вполне определенного типа данных.
Перечислим наиболее «естественные», непосредственные пустые значения (т. е. пустые значения, которые мы могли бы выделить самостоятельно, не имея никакой дополнительной информации):
1) 0 (нуль) – нулевое значение является пустым для числовых типов данных;
2) false (неверно) – является пустым значением для логического типа данных;
3) B’’ – пустая строка бит для строк переменной длины;
4) “” – пустая строка для строк символов переменной длины.
В приведенных выше случаях определить, пустое значение или нет, можно путем сравнивания имеющегося значения с константой пустого значения, определенной для каждого типа данных. Но системы управления базами данных в силу реализованных в них схем долговременного хранения данных могут работать только со строками постоянной длины. Из-за этого пустой строкой бит можно назвать строку двоичных нулей. Или строку, состоящую из пробелов или каких-либо других управляющих символов, – пустой строкой символов.
Вот несколько примеров пустых строк постоянной длины:
1) B’0’;
2) B’000’;
3) ‘ ‘.
Как же в этих случаях определить, является ли строка пустой?
В системах управления базами данных для проверки на пустоту применяется логическая функция, т. е. предикат IsEmpty (<выражение>), что буквально означает «есть пустой». Этот предикат обычно встроен в систему управления базами данных и может применяться к выражению абсолютно любого типа. Если такого предиката в системах управления базами данных нет, то можно написать логическую функцию самим и включить ее в список объектов проектируемой базы данных.
Рассмотрим еще один пример, когда не так просто определить, пустое ли мы имеем значение. Данные типа «дата». Какое значение в этом типе считать пустым значением, если дата может варьироваться в диапазоне от 01.01.0100. до 31.12.9999? Для этого в СУБД вводится специальное обозначение для константы пустой даты {…}, если значения этого типа записывается: {ДД. ММ. ГГ} или {ГГ. ММ. ДД}. С этим значением и происходит сравнение при проверке значения на пустоту. Оно считается вполне определенным, «полноправным» значением выражения этого типа, причем наименьшим из возможных.
При работе с базами данных пустые значения часто используются как значения по умолчанию или применяются, если значения выражений отсутствуют.
2. Неопределенные значения (Null-значения)
Слово Null используется для обозначения неопределенных значений в базах данных.
