Реляционная база данных. проектирование реляционных баз данных

Стадии и пример проектирования хранилища

Приступая к созданию базы, разработчик составляет для объектов манипулирования и их связей представление в терминах реляционной БД (таблицы, поля, записи). Проектирование проходит несколько стадий:

1. Первая стадия — это анализ требований. Разработчик должен разрешить главные проблемы: какие элементы данных будут содержаться, как и кто должен к ним обращаться.
2. В следующей стадии проектируется логическая структура БД.
3. В завершающей стадии проектирования логическая структура БД трансформируется в физическую. Элементы данных определяются как табличные столбцы.

Примером реляционной базы данных может послужить проект оптимизации деятельности пункта проката. Требуется автоматизировать такие процедуры: учёт клиентов; регистрацию инвентаря, выданного в прокат; отслеживание даты выдачи, сроков возврата, оплаты; получение информации по этим позициям; формирование отчёта по задолженностям. Реляционная БД может быть задана в виде трёх связанных таблиц.

Используя имеющиеся данные, следует определить отношения и объекты этих отношений. Объектами будут являться клиенты и устройства. Отношения между ними состоят в том, что каждый клиент может брать в прокат одно или несколько устройств.

Атрибутами для сопоставления объектов друг другу должны выступать ячейки с уникальным содержимым. В таблицах есть по одному полю с уникальными данными. В № 1 «Клиент» — это шифр клиента, а в № 3 «Склад» — шифр устройства. Это и будут primary keys. Каждая строка таблицы «Прокат» будет связывать два внешних ключа между собой:

• Шифр Клиента — foreign key, ссылающийся на primary key в таблице «Клиент».
• Шифр устройства — foreign key, ссылающийся на первичный ключ в таблице «Склад».

Проблемы модели

Преимущество реляционных хранилищ состоит в том, что они способны обеспечить наилучшее соотношение устойчивости, производительности, гибкости, совместимости и масштабируемости. Реляционные БД предоставляют лёгкий доступ к составляемым отчётам и обеспечивают высокую надёжность и целостность информации из-за отсутствия избыточных данных. Но сейчас, когда всё большее количество приложений работает с высокой нагрузкой, увеличивается значение фактора масштабируемости.

Реляционные БД легко масштабируются, только когда они расположены на одном сервере. Если потребуется увеличить количество серверов и разделить нагрузку между ними, то возрастёт сложность хранилищ, что значительно снизит возможность использовать их как платформу для мощных распределённых систем. Поэтому приходится применять другие типы БД, которые обладают лучшей масштабируемостью и отказываться от возможностей, предоставляемых реляционными хранилищами.

Реляционная БД — это совокупность связей, которые способны структурировать данные, что даёт возможность рационального хранения и эффективного использования информационных материалов.

5 последних уроков рубрики «Разное»

• «java-проект от а до я»: разбираем базы данных и язык sql. часть 5

  Выбрать хороший хостинг для своего сайта достаточно сложная задача. Особенно сейчас, когда на рынке услуг хостинга действует несколько сотен игроков с очень привлекательными предложениями. Хорошим вариантом является лидер рейтинга Хостинг Ниндзя — Макхост.

• Как разместить свой сайт на хостинге? Правильно выбранный хороший хостинг — это будущее Ваших сайтов

  Проект готов, Все проверено на локальном сервере OpenServer и можно переносить сайт на хостинг. Вот только какую компанию выбрать? Предлагаю рассмотреть хостинг fornex.com. Отличное место для твоего проекта с перспективами бурного роста.

• Создание вебсайта — процесс трудоёмкий, требующий слаженного взаимодействия между заказчиком и исполнителем, а также между всеми членами коллектива, вовлечёнными в проект. И в этом очень хорошее подспорье окажет онлайн платформа Wrike.

• Подборка из нескольких десятков ресурсов для создания мокапов и прототипов.

Проектирование реляционной базы данных. Преобразование модели в реляционную

Преобразование концептуальной модели данных в реляционную — важная часть проектирования БД. Процесс включает в себя:
— построение набора предварительных таблиц;
— указание РК;
— выполнение нормализации.

Из набора таблиц состоят наши объекты, а из полей таблиц — атрибуты объектов:

Итак, мы определились с таблицами, полями, РК и FK. Следует отметить, что в таблицах «Журнал покупок» и «Журнал поставок» РК составные, т. к. состоят из 2-х полей.

Что касается нормализации, то под ней понимают обратимый и пошаговый процесс, при котором исходная схема меняется другой схемой, в которой таблицы характеризуются более простой и логичной структурой. Это нужно по следующим причинам:
1. Устранение избыточности данных. Вспомним нашу таблицу:

Очевидно, что в поле «Темы» одни и те же названия встречаются регулярно. Для хранения таких данных нужны дополнительные ресурсы памяти. Кроме того, при дублировании данных можно допустить ошибку во время ввода значений атрибута, вследствие которой БД перейдёт в состояние несогласованности.
2. Устранение различных аномалий, связанных с обновлением, удалением, модификацией и пр. Пример аномалии модификации — чтобы поменять название темы, нам придётся смотреть все строки и менять название в каждой из них.

Нормализация бывает:
— 1-й нормальной формы (1НФ);
— 2НФ;
— 3НФ;
— НФБК (нормальной формы Бойса-Кодда);
— 4НФ;
— 5НФ.

Каждая форма накладывает определённые ограничения на данные разного уровня. В ходе нормализации база данных становится всё строже, подверженность аномалиям снижается.

Если говорить о реляционных базах данных, то минимум — это 1НФ. Однако в процессе проектирования специалисты по СУБД стремятся нормализовать базу хотя бы до уровня 3НФ, исключив тем самым избыточность данных и аномалии

Это важно, если мы стремимся получить качественный результат проектирования. Однако подробное описание нормализации данных выходит за рамки нашей статьи, поэтому давайте просто посмотрим, как будет выглядеть наша база на уровне 3НФ:

Итак, в процессе проектирования мы преобразовали концептуальную модель в реляционную. Следующий этап — реализация её в конкретной СУБД. Для этого потребуется как сама СУБД, так и знание языка SQL. Например, прекрасно подойдёт СУБД MySQL или какая-нибудь другая СУБД.

Хранилище пар «ключ — значение»

Хранилище пар «ключ — значение» по сути представляет собой большую хэш-таблицу. Каждое значение сопоставляется с уникальным ключом, и хранилище ключей использует этот ключ для хранения данных, применяя к нему некоторую функцию хэширования. Выбор функции хэширования должен обеспечить равномерное распределение хэшированных ключей по хранилищу данных.

Большинство хранилищ пар «ключ — значение» поддерживают только самые простые операции запроса, вставки и удаления. Чтобы частично или полностью изменить значение, приложение всегда перезаписывает существующее значение целиком. В большинстве реализаций атомарной операцией считается чтение или запись одного значения. Запись больших значений занимает относительно долгое время.

Приложение может хранить в наборе значений произвольные данные, но некоторые хранилища пар «ключ — значение» накладывают ограничения на максимальный размер значений. Программное обеспечение хранилища ничего не знает о значениях, которые в нем хранятся. Все сведения о схеме поддерживаются и применяются на уровне приложения. Эти значения по существу являются большими двоичными объектами, которые хранилище извлекает и сохраняет по соответствующему ключу.

Хранилища пар «ключ — значение» рассчитаны на приложения, выполняющие простые операции поиска на основе значения ключа или диапазона ключей, но не очень подходят для систем, которым нужно запрашивать данные из нескольких таблиц хранилищ пар «ключ — значение», например присоединенные данные в нескольких таблицах.

Кроме того, хранилища пар «ключ — значение» неудобны в сценариях, где могут выполняться запросы или фильтрация по значению, а не только по ключам. Например, с помощью реляционной базы данных можно найти запись, используя предложение WHERE для фильтрации неключевых столбцов, но в хранилищах «ключ-значение» обычно отсутствует возможность поиска в значениях, или, если они есть, требуется медленный Просмотр всех значений.

Одно хранилище пар «ключ — значение» очень легко масштабируется, поскольку позволяет удобно распределить данные среди нескольких узлов на разных компьютерах.

Соответствующие службы Azure:

• API таблиц Azure Cosmos DB
• Кэш Azure для Redis
• хранилище таблиц Azure

Связывание таблиц

Для любой таблицы реляционной БД задаётся первичный ключ (primary key) — поле или сочетание полей, которые определяют каждую запись. Внешний или вторичный ключ (foreign key) — это одно или несколько полей, ссылающихся на поле primary key другой таблицы.

Составной ключ называется так, потому что создаётся из нескольких полей. При образовании составных ключей не рекомендуется включать в них поля, значения которых точно определяют запись. Например, не следует образовывать ключ, в котором находятся вместе поля «номер паспорта» и «шифр клиента», потому что оба эти атрибута однозначно определяют запись. Поля с повторяющимися в таблице значениями тоже нельзя делать составной частью ключа. По значению ключа возможно найти только одну запись.

Ячейка — это наименьший структурный элемент, который задаёт определённое значение соответствующего поля. Таблицы связываются друг с другом, и поэтому данные могут выбираться сразу из нескольких таблиц. Связь создаётся, если в них присутствуют одинаковые поля. Типы связей:

• один к одному;
• один ко многим;
• многие ко многим.

Связи «один к одному» встречаются довольно редко. «Один ко многим» применяются чаще, например, кассир продаёт много билетов. «Многие ко многим» тоже встречаются часто. Например, студент изучает много предметов. Связи «многие ко многим» нельзя организовывать непосредственно. Для установления отношения необходимо сопоставить каждому primary key внешний ключ, который представляет собой primary key другой таблицы. Реляционные системы базируются на теории реляционной модели, которая включает в себя три аспекта:

• структурный — данные в базе рассматриваются как набор отношений, то есть упорядоченных пар, составленных из заголовка и полей;
• целостности — состоит в проверке правильности согласования данных при обновлении;
• обработки — использование операторов манипулирования таблицами, таких как реляционная алгебра и реляционное исчисление, которые генерируют новые таблицы на основании уже имеющихся.

Под их руководством:

• производится добавление, определение, удаление и поиск записей;
• изменяются значения полей.

Для проведения этих операций организуются запросы. Итогом выполнения запросов будут либо изменения в таблицах, либо получение таблицы данных. При этом поддерживается принцип безопасности информации. Для реляционной БД основным языком управления является SQL.

Хранимые процедуры

Большая часть программирования в РСУБД выполняется с использованием хранимых процедур (SP). Часто процедуры могут использоваться для значительного уменьшения объема информации, передаваемой внутри и вне системы. Для повышения безопасности проект системы может предоставлять доступ только к хранимым процедурам, а не напрямую к таблицам. Основные хранимые процедуры содержат логику, необходимую для вставки новых и обновления существующих данных. Могут быть написаны более сложные процедуры для реализации дополнительных правил и логики, связанных с обработкой или выбором данных.

Столбчатые хранилища данных

Столбчатое хранилище данных или хранилище семейств столбцов упорядочивает данные по столбцам и строкам. Столбчатое хранилище данных в простейшей форме почти неотличимо от реляционной базы данных, по крайней мере организационно. Настоящее преимущество столбчатого хранилища данных заключается в способности денормализованно структурировать разреженные данные, что связано со столбцово-ориентированным методом хранения данных.

Столбчатое хранилище данных можно представить как набор табличных данных со строками и столбцами, в которых столбцы разделяются на определенные группы или семейства столбцов. Каждое семейство столбцов включает набор логически связанных столбцов, которые обычно извлекаются или управляются как единое целое. Другие данные, которые используются в других процессах, хранятся отдельно в других семействах столбцов. В семейство столбцов можно динамически добавить новые столбцы, а строки могут быть разреженными (то есть строки не обязаны иметь значение для каждого столбца).

На следующей диаграмме представлен пример таблицы с двумя семействами столбцов: и . Данные одной сущности имеют одинаковые ключи строк во всех семействах столбцов

Такая структура, в которой строки любого объекта в семействе столбцов могут динамически изменяться, определяет важное преимущество этой категории хранилищ. Семейства столбцов очень хорошо подходят для хранения данных с различными схемами

В отличие от хранилища пар «ключ — значение» и баз данных документов, большинство столбчатых баз данных упорядочивают хранимые данные с помощью самих значений ключей, а не хэш-кодов от них. Ключ строки рассматривается как первичный индекс и обеспечивает доступ на основе определенного ключа или их диапазона. Некоторые реализации позволяют создавать вторичные индексы по определенным столбцам в семействе столбцов. Вторичные индексы позволяют получать данные по значениям столбцов, а не ключам строки.

Все столбцы одного семейства хранятся на диске в одном файле. Каждый файл содержит определенное число строк. При использовании больших наборов данных этот подход позволяет повысить производительность за счет снижения объема данных, которые необходимо считывать с диска, когда отправляется запрос на получение нескольких столбцов за раз.

Операции чтения и записи для строки обычно являются атомарными в пределах одного семейства столбцов, хотя некоторые реализации обеспечивают атомарность по всей строке, охватывающую несколько семейств столбцов.

Соответствующие службы Azure:

• Cosmos DB API Cassandra
• Использование HBase в HDInsight

вступление

В теории реляционных баз данных для каждой сущности требуется один или несколько ключевых кандидатов, которые по определению должны быть уникальными. Один из этих ключевых кандидатов выбирается в качестве первичного ключа и реализуется как таковой при преобразовании объекта в таблицу базы данных. Несмотря на это соглашение, существуют также системы баз данных, которые позволяют определять таблицы без определения первичного ключа. Поэтому такие таблицы также допускают дублирование записей данных и, следовательно, не являются реляционными объектами по определению.

Супер ключ ⊇ ключевые кандидаты, из них выбирается первичный ключ

Различают ключевые термины
в реляционных базах данных.

Супер ключ (иногда также называемый верхним ключом)

Набор из (полей) в соотношении (таблице) , которые однозначно идентифицируют те кортежи (строки) в этом отношении, т.е. всегда содержат различные значения для кортежей , выбранных в парах (один также говорит «являются уникальными»). Например, тривиальный суперключ — это набор всех общих атрибутов отношения . (Тривиально, потому что отношение — это набор кортежей. Элементы наборов должны быть уникальными, поэтому в отношении не может быть двух одинаковых кортежей.)

Ключевой кандидат (также называемый кандидатным ключом или альтернативным ключом )

Минимальное подмножество атрибутов суперключа, которое позволяет идентифицировать кортеж (ключевые кандидаты ⊆ суперключ).

Первичный ключ

Выбранный ключевой кандидат, который впоследствии используется для сопоставления отношений. Значения этого ключа используются как внешние ключи при обращении к таблицам .

Формальное определение

Пусть дана некоторая реляционная схема R (каркас таблицы, т.е. все столбцы). Подмножество S атрибутов (столбцов) схемы R называется ключом, если:

Уникальность

R не может содержать два разных кортежа, в которых значения S одинаковы. Цель состоит в том, чтобы гарантировать, что никакое (возможное) выражение R не может содержать два разных кортежа, для которых значения S одинаковы: технически не законное, возможное заполнение таблицы может привести к появлению двух (технически разных) строк, ведущих к то же ключевое значение.

Определение

Некоторые системы баз данных допускают нулевые значения при условии, что это не нарушает уникальность. Цель должна состоять в том, чтобы все записи в таблице фактически определяли атрибуты из S; ни одна из записей не должна быть .

Минимализм

Так что ключ также является ключевым кандидатом, ни одно реальное подмножество S не должно уже удовлетворять условию уникальности.

Примеры

а

Здесь ключ — это единственный атрибут. ISBN очень подходит для этого, потому что нет двух книг с одинаковым ISBN. Книги вполне могут иметь одно и то же название или принадлежать одному автору. Примечание: ISBN ( международный стандартный номер книги ) показан здесь только символически как серийный номер, ISBN на самом деле более сложен.

б

Здесь в качестве ключа используется комбинация двух атрибутов. Разработчик базы данных предполагает, что в один и тот же день нет клиентов с одинаковыми именами и днями рождения. Если в этом примере есть клиенты с одинаковым именем и день рождения в один и тот же день, то часть выбранных здесь атрибутов не может использоваться в качестве ключа.

c

Здесь только все атрибуты отношения рассматриваются как ключи. Персональный номер показывает, какой сотрудник компании является начальником какого другого сотрудника. Примечание. Записи данных этого отношения содержат только однозначные слева кортежи (1: n), потому что по техническим причинам и причинам, связанным с содержанием, у сотрудников обычно есть только один непосредственный руководитель. В принципе, конечно, кортежи отношений, которые являются типами отношений, могут содержать все возможные n: m назначений.

Основные недостатки

Помимо невысокой эффективности, о которой было сказано ранее, к недостаткам традиционных реляционных СУБД можно отнести факт того, что в качестве основного и, часто, единственного механизма, обеспечивающего быстрый поиск и выборку отдельных строк таблице (или в связанных через внешние ключи таблицах), обычно используются различные модификации индексов, основанных на B-деревьях. Такое решение оказывается эффективным только при обработке небольших групп записей и высокой интенсивности модификации данных в базах данных.

Реляционные СУБД все еще доминируют в системах обработки финансовых транзакций, но сегодня компании все шире применяют СУБД новой архитектуры NoSQL — горизонтально масштабируемые, распределенные и разрабатываемые в открытых кодах. Примеры таких систем — Hadoop, MapReduce и VoltDB. По оценкам аналитиков Forrester, около 75% данных на предприятиях это либо полуструктурированная информация (XML, электронная почта и EDI), либо неструктурированная (текст, изображения, аудио и видео), и лишь 5% от этих данных хранится в реляционных СУБД, а остальное — в базах других типов или в виде файлов, и неподвластно обработке реляционными системами.

По мнению Блора, реляционные СУБД «могут умереть так, что этого никто не заметит» — например, если Oracle в своей СУБД попросту заменит SQL-механизм на NoSQL. Таким механизмом, считает аналитик, могла бы стать одна из существующих сегодня столбцовых СУБД.

Особенности реляционных данных

Главная особенность — все объекты хранятся в виде набора 2-мерных таблиц. Каждая таблица включает в себя набор столбцов, где указываются следующие параметры:- название;- тип данных (число, строка и т. д.).

Вторая важная особенность заключается в том, что число столбцов фиксировано. Это значит, что структура БД известна заранее, при этом количество рядов либо строк данных практически не ограничено. Грубо говоря, строки в реляционных БД — есть объекты, хранимые в базе.

По большему счёту, БД — это абстрактное понятие, а в случае с реляционной структурой таблица — есть не более чем удобный способ хранения информации. Причём набор таблиц превращается в базу данных тогда, когда он связан логически. А чтобы этим всем управлять, используют СУБД. Классический пример СУБД — система управления MySQL. Иными словами, СУБД MySQL — есть программное воплощение математических идей.

Реляционная модель данных: кем, когда и для чего создана

Реляционная модель данных — созданная Эдгаром Коддом логическая модель данных, описывающая:

• структуры данных в виде (изменяющихся во времени) наборов отношений;
• теоретико-множественные операции над данными: объединение, пересечение разность и декартово произведение;
• специальные реляционные операции: селекция, проекция, соединение и деление;
• специальные правила, обеспечивающие целостность данных.

Эдгар Франк «Тед» Кодд — (23 августа 1923 —18 апреля 2003) — британский учёный, работы которого заложили основы
теории реляционных баз данных. Работая в компании IBM, он создал реляционную модель данных. В 1970 издал работу «A Relational Model
of Data for Large Shared Data Banks», которая считается первой работой по реляционной модели данных.

Реляционная модель данных — это способ рассмотрения данных, то есть предписание для способа представления данных
(посредством таблиц) и для способа работы с таким представлением (посредством операторов). Она связана с тремя аспектами
данных: структурой (объекты), целостностью и обработкой данных (операторы).

В 2002 журнал Forbes поместил реляционную модель данных в список важнейших инноваций
последних 85 лет.

Цели создания реляционной модели данных:

• обеспечение более высокой степени независимости от данных;
• создание прочного фундамента для решения семантических вопросов и проблем непротиворечивости и избыточности данных;
• засширение языков управления данными за счёт включения операций над множествами.

Терминология

Терминология реляционной базы данных

Реляционная база данных была впервые определена в июне 1970 года Эдгаром Коддом из исследовательской лаборатории IBM в Сан-Хосе . Взгляд Кодда на то, что квалифицируется как РСУБД, резюмирован в 12 правилах Кодда . Реляционная база данных стала преобладающим типом базы данных. К другим моделям, помимо реляционной, относятся иерархическая модель базы данных и сетевая модель .

В таблице ниже приведены некоторые из наиболее важных терминов реляционных баз данных и соответствующие термины SQL :

Концептуальная модель базы данных

Под концептуальной моделью понимают отражение предметной области для разрабатываемой базы данных. Если не вдаваться в теорию, то речь идёт о некой диаграмме с общепринятыми обозначениями:
— вещи обозначаются прямоугольниками;
— атрибуты объекта овалами;
— связи в таблицах ромбами;
— мощность и направление связей стрелками (одинарными, двойными).

Делая поставку, поставщик подтверждает её документами. Аналогично и с покупателем. Таким образом, и поставку, и покупку можно рассматривать в качестве самостоятельных объектов.

Итого 5 объектов и 4 связи. Из них:
— 2 связи типа «один ко многим» (один поставщик может делать несколько поставок; один покупатель может делать несколько покупок);
— 2 связи типа «многие ко многим» (каждая поставка может включать несколько товаров, причём одинаковый товар может быть в нескольких поставках; аналогичная ситуация по линии «Покупка — Товар»).

Но давайте вспомним, что связи типа «многие ко многим» недопустимы в реляционных моделях данных, поэтому такие связи надо менять на связи типа «один ко многим». Делаем это, добавляя промежуточный объект:

Видим, что в структуре появились ещё 2 объекта — «Журнал поставок» и «Журнал покупок» со связями типа «один ко многим» (каждый журнал может включать несколько поставок/покупок, но каждая поставка/покупка включает лишь один журнал).

Аксиомы Армстронга

Существуют правила вывода новых ФЗ из существующих, называемые аксиомами Армстронга.

Аксиомы Армстронга

1. Правило рефлексивности: если \(B \subset A\), то \(A\rightarrow B\)
2. Правило дополнения: если \(A\rightarrow B\), то \(AC\rightarrow BC\)
3. Правило транзитивности: если \(A\rightarrow B\) и \(B\rightarrow C\), то \(A\rightarrow C\)

Из этих аксиом так же могут быть выведены следующие дополнительные правила:

1. Правило самоопределения: \(A\rightarrow A\)
2. Правило декомпозиции: Если \(A\rightarrow BC\), то \(A\rightarrow B\) и \(A\rightarrow C\)
3. Правило объединения: Если \(A\rightarrow B\) и \(A\rightarrow C\), то \(A\rightarrow BC\)
4. Правило композиции: Если \(A\rightarrow B\) и \(C\rightarrow D\), то \(AC\rightarrow BD\)

Можно заметить, что, вследствие правила рефлексивности, любое множество атрибутов \(A\) подразумевает ФЗ вида \(A\to A\). Такие ФЗ, а так же следующие из них, не представляют интереса, и называются тривиальными.

Тривиальная функиональная зависимость

ФЗ \(A \to B\), такая, что \(B \subset A\).

В принципе, этих правил достаточно для того, чтобы найти все ФЗ, следующие из данных. В связи с этим вводится понятие замыкания множества ФЗ.

Замыкание множества ФЗ

Замыканием множества ФЗ называется такое множество ФЗ, которое включает все ФЗ исходного множества, а так же все подразумеваемые ими. Другими словами, для отношения \(R\), обладающего функциональными зависимостями \(S\), замыканием \(S^+\) называется множество всех ФЗ, возможных для \(R\), исходя из \(S\).

Как правило, требуется установить, будет ли некая ФЗ \(X\rightarrow Y\) следовать из данного множества ФЗ \(S\). Оказывается, это возможно тогда и только тогда, когда множество атрибутов \(Y\) является подмножеством замыкания атрибутов \(X^+\) в \(S\).

Замыкание атрибутов

Замыканием \(X^+\) атрибутов \(X\) по множеству ФЗ \(S\) называется множество всех атрибутов, которые функционально зависят от какого-либо подмножества \(X\).

Для вычисления замыкания множества атрибутов \(X^+\) по множеству ФЗ \(S\) существует следующее правило: для каждой ФЗ \(A\rightarrow B\) в \(S\), если \(A \subset X^+\), то и \(B \subset X^+\), причем достаточно начать с предположения, что \(X^+ = X\).

Следует заметить, что для любого замыкания \(X^+\), существуют ФЗ вида \(X \to B\), где \(B \subset X^+\), таким образом, замыкания всех атрибутов отношения по его ФЗ описывают замыкание ФЗ этого отношения.

Это правило используется для вычисления неприводимого множества ФЗ, эквивалентного данному (в смысле эквивалентности их замыканий). Уменьшение количества ФЗ при сохранении замыкания (и, следовательно, внутренней логики, описываемой ФЗ) является важным шагом в проектировании БД.

Множество ФЗ называется неприводимым, если:

1. Правая часть каждой ФЗ содержит только один элемент
2. Ни один атрибут ни одной левой части ФЗ множества не может быть удален без изменения замыкания
3. Ни одна ФЗ множества не может быть удалена без изменения замыкания.

Для любого множества ФЗ существует хотя бы одно эквивалентное неприводимое множество. Такое множество называется минимальным покрытием.

Хранилища данных временных рядов

Данными временных рядов называются наборы значений, которые упорядочены по времени. Соответственно хранилища данных временных рядов оптимизированы для хранения данных именно такого типа. Хранилища данных временных рядов должны поддерживать очень большое число операций записи, так как обычно в них в режиме реального времени собирается большой объем данных из большого количества источников. Эти хранилища также хорошо подходят для хранения данных телеметрии. Например, для сбора данных от датчиков Интернета вещей или счетчиков в приложениях или системах. Обновления в таких базах данных выполняются редко, а удаление чаще всего является массовой операцией.

Размер отдельных записей в базе данных временных рядов обычно невелик, но их очень много, а значит общий размер данных быстро увеличивается. Хранилища данных временных рядов также обрабатывают данные, полученные вне очереди или несвоевременно, автоматически индексируют точки данных и оптимизируют запросы, полученные в течение определенного промежутка времени. Эта последняя возможность позволяет быстро выполнять запросы к миллионам точек данных и нескольким потокам данных, что, в свою очередь, обеспечивает поддержку визуализации временных рядов (стандартный способ потребления данных временных рядов).

Дополнительные сведения см. в статье Решения для временных рядов.

Соответствующие службы Azure:

• Аналитика временных рядов Azure
• OpenTSDB с HBase в HDInsight

[править] Основные шаги проектирования РБД с использованием объектного подхода

1. Выделить объекты ПО и определить связи между ними (1:1, 1:М, М:N).
2. Представить каждый объект ПО в виде таблицы, определив для нее первичный ключ и описав ограничения на значения данных.
3. Представить каждую взаимосвязь вида 1:1 или 1:М с помощью внешнего ключа, добавив его в таблицу, находящуюся со стороны «многие».
4. Представить каждую взаимосвязь вида М:N в виде отдельной таблицы с составным первичным ключом. Ввести в эту таблицу атрибуты, описывающие связь.
5. Выполнить процедуру нормализации отношений (таблиц) в БД.
6. Повторить перечисленные шаги пока не будет получен окончательный проект БД.

БД считается правильно спроектированной когда «один факт хранится один раз».

[править] Подходы к проектированию реляционных БД (РБД)

Первый подход (предложен Э. Коддом) основан на понятии «универсального отношения», то есть таблицы, состоящей из всех атрибутов предметной области (ПО). В дальнейшем такая таблица разбивается путем декомпозиции на несколько взаимосвязанных нормализованных таблиц. В результате на этапе концептуального проектирования создается реляционная схема БД.

Второй подход (объектный подход) основан на создании концептуальной модели данных, состоящей из описания объектов ПО и связей между ними. Затем эта модель преобразуется в реляционную модель. Процесс преобразования автоматически гарантирует получение нормализованной реляционной схемы БД.

История

Реляционные системы берут свое начало в математической теории множеств. Эдгар Кодд, сотрудник исследовательской лаборатории корпорации IBM в Сан-Хосе, по существу, создал и описал концепцию реляционных баз данных в своей основополагающей работе «Реляционная модель для крупных, совместно используемых банков данных» (A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM, июнь 1970).

Нечеткость многих терминов, используемых в сфере обработки данных, заставила Кодда отказаться от них и придумать новые или дать более точные определения существующим. Так, он не мог использовать широко распространенный термин «запись», который в различных ситуациях может означать экземпляр записи, либо тип записей, запись в стиле Кобола (которая допускает повторяющиеся группы) или плоскую запись (которая их не допускает), логическую запись или физическую запись, хранимую запись или виртуальную запись и т.д. Вместо этого он использовал термин «кортеж длины n» или просто «кортеж», которому дал точное определение.

Кодд предложил модель, которая позволяет разработчикам разделять свои базы данных на отдельные, но взаимосвязанные таблицы, что увеличивает производительность, но при этом внешнее представление остается тем же, что и у исходной базы данных. С тех пор Кодд считается отцом-основателем отрасли реляционных баз данных. Кодд сформулировал 12 правил для реляционных баз данных, большинство которых касаются целостности и обновления данных, а также доступа к ним.