Инфологическая и даталогическая модели базы данных

Инфологическая модель базы данных изображена на рис.17.

 

 

Рис. 17. Инфологическая модель базы данных.

 

Звёздочками на инфологической модели показаны ключевые атрибуты.

В качестве даталогической модели базы данных была выбрана реляционная модель, поскольку именно реляционная модель является результатом более развитых представлений о формировании и ведении баз данных, на которые наложен строгий математический аппарат. Реляционные модели наиболее логично и наглядно отражают структуру хранимой информации и внутренних связей, что позволяет более полно анализировать структуру базы данных при разработке. Это привело к тому, что именно реляционные модели баз данных наиболее распространены в настоящее время и являются стандартом, на который переводятся все существовавшие ранее базы данных с иерархической и сетевой моделью. Ещё одним веским доводом в пользу выбора реляционной модели является тот факт, что подавляющее большинство предоставляемых средств для разработки баз данных ориентированны исключительно на реляционную модель. Кроме того, реляционные базы данных в последствии легче расширять и интегрировать, что является неотъемлемой частью дальнейшего развития баз данных, с увеличением возлагаемых на них задач.

Инфологическая модель базы данных легко отображается в реляционную даталогическую модель, используя описанные ранее правила по переводу. В результате получается семь таблиц реляционной базы данных, где каждая сущность напрямую отражается в отдельную таблицу, атрибуты каждой сущности становятся полями этой таблицы, а первичные ключи сущности становятся первичными ключами таблицы. На данном этапе необходимо также провести нормализацию полученных таблиц с целью устранения избыточности данных. Эта процедура в дальнейшем значительно облегчит усилия, которые будут затрачиваться на поддержании таблиц базы данных в целостном состоянии.

Правила нормализации, описанные ранее, предписывают для таких случаев заводить отдельную таблицу для каждого поля и хранить в ней все значения характерные только для одного поля. Я же принял решение свести значения для всех полей в одну таблицу и различать их не только по уникальному номеру-идентификатору, но и указывать таблицу, к которой это поле принадлежит, а также название самого поля. Выбор такого варианта оправдан тем, что таких полей в таблицах базы данных более десяти. Организация отдельных таблиц для каждого такого поля существенно усложнит структуру базы данных. Кроме того добавление новых атрибутов с подобным ограниченным числом значений потребует организовывать новую таблицу и затрату больших усилий по изменению интерфейса взаимодействия с конечным пользователем и исправлению программного кода, нежели от добавления этих значений в одну универсальную таблицу. 

Конечно, в этом случае таблицы базы данных не будут до конца нормализованы, что накладывает некоторые требования на процедуры поддержания базы данных в целостном состоянии, но даёт возможность “безболезненных изменений” в программном коде, что может существенно сократить время разработки в дальнейшем. Процедуры по поддержанию целостности можно реализовать в программном коде, сделав их таким образом прозрачными для конечного пользователя.

Таким образом, в результате нормализации таблиц базы данных и проведённого анализа состава полей этих таблиц получилась ещё одна таблица, содержащая значения тех полей, которые принимают ограниченное число значений. Состав полей, первичный ключ (выделен жирным шрифтом с курсивом) и описание полей представлены в таблице 1.

Такой состав таблиц позволяет выполнять все возложенные задачи, поскольку он выведен из инфологической модели, проектируемой исходя из требований конечных пользователей.