История развития СУБД (из книги)

3. Трехуровневая архитектура ANSI/SPARC

Первая попытка создания стандартной терминологии и общей архитектуры СУБД была принята в 1971 г. группой DBTG. Она была создана после конференции CODASYL прошедшей в том же году. Группа DBTG признала необходимость использования 2х уровневого подхода. (схема-подсхема) При национальном институте стандартов США был создан комитет планирования стандартов и норм – ANSI/SPARC (ANSI – American National Standard Institute, SPARC – Standards Planning and Requirements Committee). И в 1975 г. этот комитет признал необходимость использования трехуровневого подхода к созданию системного каталога.

В соответствии с этим подходом используются три уровня абстракции описания элементов данных; они формируют трехуровневую архитектуру, охватывающую внешний, концептуальный и внутренний уровни.

Разделение приводит к тому, что каждый отвечает за свое и знает только свое; тем самым, достигается независимость от физического представления и от логического представления.

Внешний уровень – представление БД с точки зрения конечных пользователей. Этот уровень описывает ту часть БД, которая относится к каждому конечному пользователю. (из книги)

Концептуальный уровень – обобщающее представление БД. Описывает, какие данные хранятся в БД, а также связи, существующие между ними. (из книги)

Внутренний уровень – физическое представление БД в компьютере; описывает, как информация хранится в БД. (из книги)

Концептуальная схема является «сердцем» БД. Она поддерживает все внешние представления, а сама поддерживается средствами внутренней схемы. Именно концептуальная схема призвана быть полным и точным представлением требований к данным организации (предприятия).

Пример(различия между 3-мя уровнями представления данных):

• Представление 1: ФИО, дата рождения, сумма выплат за год;

• Представление 2: ФИО, дата приема на работу, подразделение

• Обобщенное представление: ФИО, дата рождения, дата приема на работу, подразделение, сумма выплат за год

• Внутреннее представление:

struct Employee {

int номер_сотрудника;

int номер_подразделения;

char фамилия [50], имя[50], отчество[50];

struct Date дата_рождения, дата_приема;

float сумма_выплат;

};

Основные понятия модели данных

Определение

Модель данных – это интегрированный набор понятий для описания данных, связей между ними и ограничений, накладываемых на данные в некоторой организации.

Наиболее распространенные модели данных: (подробное описание в книге)

1) на основе объектов:

– семантические (к ним можно отнести модели данных сущность-связь, бинарные, семантические сети, объектно-ориентированные);

2) на основе записей:

– реляционная,

– сетевая,

– иерархическая.

Сильно типизированные модели данных – все данные относятся к конкретным категориям.

Слабо типизированные модели данных – нет никаких предположений для категоризации; элементы данных относятся к той или иной категории только тогда, когда это необходимо в каждом конкретном случае.

Большинство моделей данных, используемых в информационных системах, относятся к сильно типизированным моделям. Следовательно, в таких моделях данных можно выделить следующие структурные компоненты:

- категория

- свойства категории

- связи между категориями

Определение

В конкретном применении модели данных совокупность именованных категорий, их свойств и связей между ними называется схемой.

Например, некоторая модель используется для представления транспортного отдела, точнее, для представления сведений о водителях автомобилей. Тогда в ней будут представлены две категории: ВОДИТЕЛЬ с атрибутами Имя, Возраст, Стаж работы и АВТОМОБИЛЬ с атрибутами Модель, Гос. номер, Дата приобретения. Между этими категориями имеет место связь: ВОДИТЕЛЬ УПРАВЛЯЕТ АВТОМОБИЛЕМ. Соответствующую схему можно представить так:

ВОДИТЕЛЬ (Имя, Возраст, Стаж работы)

АВТОМОБИЛЬ (Модель, Гос. номер, Дата приобретения)

УПРАВЛЯЕТ (ВОДИТЕЛЬ, АВТОМОБИЛЬ)

Определение

Совокупность данных, структура которых соответствует конкретной схеме, называется реализацией базы данных.

Определение

Под базой данных понимают последовательность реализаций, полученных в результате некоторых преобразований и удовлетворяющих одной и той же схеме.

Модель данных должна некоторым образом представлять реальный мир: предметная область – часть реального мира, представляющая интерес для данного исследования (использования). Реальный мир обладает и статическими, и динамическими свойствами. Следовательно, модель данных должна как-то представлять и статические, и динамические свойства реального мира.

Отсюда, модель данных можно определить как множество правил порождения G (Generate) и множество операций O (Operates). Множество правил порождения представляет статические свойства модели данных и соотносится с ЯОД. Множество операций представляют динамические свойства модели данных и соотносятся с ЯМД.