Реляционная база данных. проектирование реляционных баз данных

1 Анализ предметной области

Зачастую, кинотеатр состоит из нескольких залов разной конфигурации, а посетителю предоставляется возможность выбора билета, для этого ему отображается текущее состояние зала. Выбранные места посетитель сообщает кассиру, который вводит их в систему и места помечаются как «проданные». Это «основной» сценарий использования информационной системы, однако надо учесть следующее:

1. репертуар и расписание проката кинотеатра должен кто-то вносить в систему — соответствующую роль назовем «Менеджер»;
2. посетитель и кассир должны иметь возможность просматривать расписание, при этом интересно расписание, начиная с некоторого момента времени (например, текущего времени). Составлять оно может по-разному:
   1. расписание показа всех фильмов, упорядоченное по времени;
   2. расписание прокатов в отдельных залах кинотеатра;
   3. расписание проката определенного фильма.

Из этого описания понятны основные функции системы, изображенные на рисунке с помощью нотации диаграммы прецедентов UML. На диаграмме не отображена роль администратора базы данных, так как администратор обычно взаимодействует с системой не через интерфейс, а через выполнение SQL-запросов.

Несмотря на то, что мы не будет разрабатывать интерфейс информационной системы и текстовые описания прецедентов, дальше нас будут интересовать данные, необходимые для выполнения того или иного прецедента, а для этого надо выделить и описать сущности. Иначе, невозможно определить «какие данные должен вводить менеджер при добавлении фильма». Основные сущности, данные которых потребуются во время работы, показаны на рисунке, при этом используется нотация диаграммы классов UML. Каждый прямоугольник соответствует одной сущности, внутри записаны поля и типы данных.

Каждая сущность, кроме hall_row содержит поле id, которое идентифицирует объект. У сущности hall_row поле id не нужно, так как в одном и том же зале кинотеатра (id_hall) не могут повторяться номера рядов (number).

Когда пользователь выберет зал и прокат — система должна отобразить заполненность зала, при этом надо отобразить конфигурацию зала с пометкой занятых и свободных мест. Под конфигурацией зала тут имеется ввиду, что разные залы имеют разный размер, а ряды зала могут иметь различное количество мест. Поэтому в базе данных зал (hall) составляется из рядов (hall_row), одним из параметров которых является вместимость (capacity).

Правило 5: Следите за данными, заполненные разделителями

Второе правило 1-й нормальной формы говорит избегать повторения групп. Пример повторяющихся групп отображен на рисунке ниже. Если вы внимательно изучите поле «Syllabus», то увидите, что там слишком много данных. Эти поля называются «Повторяющиеся группы». Если нам нужно манипулировать этими данными, запрос будет сложным, а производительность запросов оставит желать лучшего.

Эти типы столбцов, которые имеют заполненные разделителями данные, нуждаются в особом внимании, и лучшим подходом было бы переместить эти поля в другую таблицу и связать их с ключами для лучшего управления.

Итак, теперь применим второе правило 1-й нормальной формы: «Избегайте повторения групп». Вы можете видеть на приведенном выше рисунке, что мы создали отдельную таблицу учебных планов — Syllabus Table, а затем сделал отношение «многие ко многим» (many-to-many relationship) к таблице предметов — Subject Table.

При таком подходе поле «Syllabus» в основной таблице больше не повторяется и имеет разделители данных.

Правила целостности данных

Также с помощью средств проектирования баз данных необходимо настроить БД с учетом возможности проверки данных на соответствие определенным правилам. Многие СУБД, такие как Microsoft Access, автоматически применяют некоторые из этих правил.

Правило целостности гласит, что первичный ключ никогда не может быть равен NULL. Если ключ состоит из нескольких столбцов, ни один из них не может быть равен NULL. В противном случае он может неоднозначно идентифицировать запись.

Правило целостности ссылок требует, чтобы каждый внешний ключ, указанный в одной таблице, сопоставлялся с одним первичным ключом в таблице, на которую он ссылается. Если первичный ключ изменяется или удаляется, эти изменения необходимо реализовать во всех объектах, на которые ссылается этот ключ в базе данных.

Правила целостности бизнес-логики обеспечивают соответствие данных определенным логическим параметрам. Например, время встречи должно быть в пределах стандартных рабочих часов.

Этапы создания базы данных

Надлежащим образом структурированная база данных:

• Помогает сэкономить дисковое пространство за счет исключения лишних данных;
• Поддерживает точность и целостность данных;
• Обеспечивает удобный доступ к данным.

Основные этапы разработки базы данных:

1. Анализ требований или определение цели базы данных;
2. Организация данных в таблицах;
3. Указание первичных ключей и анализ связей;
4. Нормализация таблиц.

Рассмотрим каждый этап проектирования баз данных подробнее

Обратите внимание, что в этом руководстве рассматривается реляционная модель базы данных Эдгара Кодда, написанная на языке SQL (а не иерархическая, сетевая или объектная модели)

Этапы проектирования базы данных

Этап начальной разработки

• анализ деятельности компании;
• анализ структуры компании;
• спецификация требований;
• определение целей;
• сферы применения;
• границы возможностей.

Концептуальное проектирование базы данных

• анализ требований к базе данных, выявление представлений конечных пользователей и требований к обработке транзакций;
• определение сущностей, атрибутов и связей;
• разработка ER-диаграмм (от ER — Entity-Relationship — Сущность-Связь);
• нормализация;
• проверка модели данных, выявление основных процессов (правила ввода, обновления и удаления данных);
• проверка отчётов, запросов, представлений, целостности, совместного использования и безопасности.

Правило 6: Следите за частичными зависимостями

Следите за полями, которые частично зависят от первичных ключей. Например, в приведенной выше таблице мы видим, что первичный ключ создается с номером и стандартом. Теперь внимательно посмотрите на поле «Syllabus»: оно связано со стандартом, а не со студентом напрямую (roll number).

Учебный план (syllabus) связан со стандартом, по которому учится студент, а не непосредственно со студентом. Поэтому, если завтра мы хотим обновить учебный план, мы должны обновить ее для каждого учащегося, что кропотливо и нелогично. Имеет смысл перемещать эти поля и связывать их со стандартной таблицей.

Посмотрите, как мы переместили поле Syllabus и привязали его к таблице стандартов.

Это правило не что иное, как 2-я нормальная форма: «Все ключи должны зависеть от полного первичного ключа, а не частично».

Правило 7. Тщательно выбирайте производные столбцы

Если вы работаете над приложениями OLTP, избавление от производных столбцов было бы хорошей мыслью, если только не существует веской причины для повышения производительности. В случае работы с OLAP, где нам нужно производить много сумм и вычислений, эти поля необходимы для повышения производительности.

На приведенном выше рисунке вы можете увидеть, как среднее поле зависит от меток и объекта. Это также одна из форм избыточности. Подумайте, действительно ли нужны поля, полученные из других полей?

Это правило также выражено в 3-й нормальной форме:«Ни один столбец не должен зависеть от других столбцов непервичного ключа». Не стоит применять это правило вслепую, так как не  всегда избыточные данные плохие. Если избыточные данные являются расчетными данными, проанализируйте ситуацию, а затем решите, хотите ли вы реализовать третью нормальную форму.

[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».

2 Построение концептуальной модели

Выше были отображены основные сущности, но не отображены роли пользователей, хотя их тоже должна хранить система. Они показаны ниже на ER-диаграмме в нотации Чена .

На диаграмме выделены роли кассира и менеджера, а также основные отношения между сущностями. На диаграмме нет роли администратора, но его роль заключается в:

1. создании всех таблиц базы;
2. добавлении залов и рядов в них;
3. добавлении кассиров и менеджеров.

На диаграмме не отражена роль посетителя, так как:

1. билет не содержит информации о том, кто его купил (посетитель может подарить билет другу);
2. система вообще не хранит информацию о посетителях;
3. покупку билета он осуществляет через общение с кассиром вне системы;
4. никакие данные в базе посетитель самостоятельно изменить не может.

На диаграмме проставлены кратности связей, например, видно, что один менеджер может добавить много (N) прокатов. В этой базе не оказалось связей типа N:M, сложных или рекурсивных связей — такие связи являются препятствиями в проектировании и решаются изменением ее структуры.

Для формирования схемы данных необходимо сначала дополнить ER-диаграмму реквизитами сущностей (уточнить ее) — результат приведен на рисунке.

• система не должна позволять продавать несколько билетов на одно и то же место при одном показе фильма. Это значит, что вторичным ключем для Билета должен быть кортеж (id_screening, row, seat). Однако, тогда нет необходимости в id билета — на билеты не ссылается ни одна таблица, это поле может быть удалено. Изначально id был добавлен потому, что обычно на билетах в кинотеатрах печатается номер;
• билет хранит поле id_hall, это было сделано для того, чтобы посетитель кинотеатра мог найти свой кинозал. Однако, билет, выдаваемый пользователю — это не тоже самое, что информация о билетах, хранимая в базе данных. Билет базы данных хранит также поле id_screening, а Показ уже ссылается на id_hall. Таким образом, в базе нет смысла хранить id_hall в таблице билетов.

Исправленная ER-диаграмма приведена ниже:

Таблица менеджеров и кассиров не объединены в таблицу Users так как вопросы разграничения прав доступа в различных СУБД решаются по-разному. Так, в MS SQL пользователи добавляются с помощью специальных запросов типа:

при этом вообще нет необходимости хранить информацию об их логинах и паролях в таблицах. Однако, вопросы разграничения доступа решаются позже — на этапе физического проектирования.

Физическое проектирование БД

На следующем этапе физического проектирования БД логическая структура отображается в виде структуры хранения БД, то есть увязывается с такой физической средой хранения, где данные будут размещены максимально эффективно. Здесь детально расписывается схема данных с указанием всех типов, полей, размеров и ограничений. Помимо разработки индексов и таблиц, производится определение основных запросов.

Построение физической модели сопряжено с решением во многом противоречивых задач:

1. задачи минимизации места хранения данных,
2. задачи достижения целостности, безопасности и максимальной производительности.

Вторая задача вступает в конфликт с первой, поскольку, например:

• для эффективного функционирования транзакций нужно резервировать дисковое место под временные объекты,
• для увеличения скорости поиска нужно создавать индексы, число которых определяется числом всех возможных комбинаций участвующих в поиске полей,
• для восстановления данных будут создаваться резервные копии базы данных и вестись журнал всех изменений.

Всё это увеличивает размер базы данных, поэтому проектировщик ищет разумный баланс, при котором задачи решаются оптимально путём грамотного размещения данных в пространстве памяти, но не за счёт средств защиты базы дынных, куда входит как защита от несанкционированного доступа, так и защита от сбоев.

Для завершения создания физической модели проводят оценку её эксплуатационных характеристик (скорость поиска, эффективность выполнения запросов и расхода ресурсов, правильность операций). Иногда этот этап, как и этапы реализации базы данных, тестирования и оптимизации, а также сопровождения и эксплуатации, выносят за пределы непосредственного проектирования БД.

[править] Основные понятия реляционной модели данных

Выделим следующие основные понятия реляционных баз данных:

• Тип данных — значения данных, хранимые в реляционной базе данных, являются типизированными.
• Домен определяется путем задания некоторого базового типа данных, к которому относятся элементы домена, и произвольного логического выражения, применяемого к элементу этого типа данных.
• атрибут
• Кортежем tr, соответствующим заголовку Hr, называется множество упорядоченных триплетов вида <A, T, v>, по одному такому триплету для каждого атрибута в Hr.
• отношение r (Hr) называется конечное множество упорядоченных пар вида <A, T>, где A называется именем атрибута, а T обозначает имя некоторого базового типа или ранее определенного домена.
• первичный ключ переменной отношения является такое подмножество S множества атрибутов ее заголовка, что в любое время значение первичного ключа (составное, если в состав первичного ключа входит более одного атрибута) в любом кортеже тела отношения отличается от значения первичного ключа в любом другом кортеже тела этого отношения, а никакое собственное подмножество S этим свойством не обладает.

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.

Список полезной литературы

1. Учимся проектированию Entity Relationship — диаграмм // Хабр URL: https://habr.com/ru/post/440556/ (дата обращения: 02.01.2021).
2. Технологии баз данных. Лекция 3. Модель «Сущность-связь». URL: https://docplayer.ru/27886777-Model-sushchnost-svyaz-tehnologii-baz-dannyh-lekciya-3.html (дата обращения: 02.01.2021).
3. Entity Relationship Diagram. URL: https://plantuml.com/ru/ie-diagram (дата обращения: 03.01.2021).
4. Transact-SQL Reference (Database Engine) // Microsoft Docs URL: https://docs.microsoft.com/ru-ru/sql/t-sql/language-reference?view=sql-server-ver15 (дата обращения: 05.01.2021).
5. Нормализация отношений. Шесть нормальных форм // Хабр URL: https://habr.com/ru/post/254773/ (дата обращения: 05.01.2021).
6. Материалы для скачивания по SQL Server // Microsoft URL: https://www.microsoft.com/ru-ru/sql-server/sql-server-downloads (дата обращения: 05.01.2021).
7. Другой пример проектирования базы данных (MySQL). URL: https://pro-prof.com/forums/topic/db_example

Типы баз данных

Есть много разных типов баз данных. Лучшая база данных для конкретной организации зависит от того, как организация намеревается использовать данные.

• Реляционные базы данных. Реляционные базы данных стали доминирующими в 1980-х годах. Элементы в реляционной базе данных организованы как набор таблиц со столбцами и строками. Технология реляционных баз данных обеспечивает наиболее эффективный и гибкий способ доступа к структурированной информации.
• Объектно-ориентированные базы данных. Информация в объектно-ориентированной базе данных представлена ​​в виде объектов, как в объектно-ориентированном программировании.
• Распределенные базы данных. Распределенная база данных состоит из двух или более файлов, расположенных на разных сайтах. База данных может храниться на нескольких компьютерах, находиться в одном физическом месте или разбросана по разным сетям.
• Хранилища данных. Централизованное хранилище данных, хранилище данных — это тип базы данных, специально разработанный для быстрого запроса и анализа.
• Базы данных NoSQL. NoSQL, или нереляционная база данных, позволяет хранить и обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные данные (в отличие от реляционной базы данных, которая определяет, как должны быть составлены все данные, вставленные в базу данных). Базы данных NoSQL становились популярными по мере того, как веб-приложения становились все более распространенными и сложными.
• Графовые базы данных. База данных графов хранит данные в терминах сущностей и отношений между сущностями.
• Базы данных OLTP. База данных OLTP — это быстрая аналитическая база данных, предназначенная для большого количества транзакций, выполняемых несколькими пользователями.

Это лишь некоторые из нескольких десятков типов баз данных, используемых сегодня. Другие, менее распространенные базы данных предназначены для очень конкретных научных, финансовых или других функций. Помимо различных типов баз данных, изменения в подходах к разработке технологий и значительные достижения, такие как облачные технологии и автоматизация, продвигают базы данных в совершенно новых направлениях. Некоторые из последних баз данных включают:

• Базы данных с открытым исходным кодом (OpenSource). Система баз данных с открытым исходным кодом — это система с открытым исходным кодом; такие базы данных могут быть базами данных SQL или NoSQL.
• Облачные базы данных (Cloud Database). Облачная база данных — это набор структурированных или неструктурированных данных, который хранится на частной, общедоступной или гибридной платформе облачных вычислений. Существует два типа моделей облачных баз данных: традиционные и база данных как услуга (DBaaS). В случае DBaaS административные задачи и обслуживание выполняются поставщиком услуг.
• Многомодельная база данных. Мультимодельные базы данных объединяют различные типы моделей баз данных в единую интегрированную серверную часть. Это означает, что они могут поддерживать различные типы данных.
• База данных Документов / JSON. Базы данных документов, разработанные для хранения, извлечения и управления документально-ориентированной информацией, представляют собой современный способ хранения данных в формате JSON, а не в строках и столбцах.
• Автономные базы данных. Новейший и самый революционный тип базы данных, автономные базы данных (также известные как автономные базы данных) являются облачными и используют машинное обучение для автоматизации настройки базы данных, обеспечения безопасности, резервного копирования, обновления и других рутинных задач управления, традиционно выполняемых администраторами баз данных.

Разработка модели базы данных

В процессе проектирования базы данных выделены следующие сущности:

• Аптека (Pharmacy);
• Группа препаратов(Group);
• Наличие (Availability);
• Дефицит (Deficit);
• Сотрудник (Employee);
• Клиент (Client);
• Корзина (Basket);
• Покупка (Buying).

На рисунке ниже
приведено представление модели нашей базы данных с атрибутами сущностей (таблиц) и связями
между таблицами. Для увеличения рисунка можно нажать на него левой кнопкой мыши.
О том, какие атрибуты имеются у сущностей — в статье Создание базы данных, в которой приведены и команды
языка SQL для создания БД и таблиц в ней. На рисунке атрибуты прописаны внутри прямоугольников, отображающих
сущности. А уйти ещё глубже в теорию реляционных баз данных можно на уроке Реляционная модель данных.

Опишем отношения между сущностями.

Сущность «Аптека» связана отношением «Имеет» «один ко многим» с сущностью «Наличие», отношением «Имеет» «один ко многим» с сущностью «Дефицит», отношением «Имеет» «один ко многим» с сущностью «Покупка», отношением «Работает» «один ко многим» с сущностью «Сотрудник».

Сущности «Наличие» и «Дефицит» связаны отношениями «Включает» «многое к одному» с сущностью «Препарат».

Сущность «Препарат» кроме упомянутых связей связано отношением «Включает» «многое к одному» с сущностью «Группа» и отношением «Включает» «один ко многим» с сущностью «Покупка».

Сущность «Покупка» кроме упомянутых связей связана отношением «Включает» «многое к одному» с сущностью «Корзина».

Сущность «Сотрудник» кроме упомянутой связи с сущностью «Аптека» связан отношением «Регистрирует» «один ко многим» с сущностью «Корзина».

Сущность «Клиент» связан отношением «Имеет» «один ко многим» с сущностью «Корзина».

Правило 2: Разбейте свои данные на логические части, упростите себе работу

Это правило на самом деле является первым правилом из 1-й нормальной формы. Одним из признаков нарушения этого правила является то, что ваши запросы используют слишком много функций синтаксического анализа, таких как SUBSTRING, CHARINDEX и т. д., Тогда, вероятно, это правило необходимо применять.

К примеру, ниже приведена таблица с именами учеников. Если вам понадобится запросить имена учеников,, содержащих «Koirala», но не содержащих  «Harisingh»,  представьте, какой запрос вы получите.

Поэтому лучше было бы разбить это поле на логические части, чтобы мы могли писать чистые и оптимальные запросы.

Виды баз данных и их структура, примеры

Выделяют несколько видов баз данных. Основными из них являются:

1. Фактографическая, с краткой информацией об объектах какой-то системы, формат которой строго фиксирован.
2. Документальная, включает документы разного вида, в том числе текстовые, графические, звуковые, мультимедийные.
3. Распределенная, является базой данных с разными частями, которые хранятся на различных компьютерах, объединенных в сеть.
4. Централизованная, представляет собой базу данных, местом хранения которой является один компьютер.
5. Реляционная, имеет табличную организацию данных.
6. Неструктурированная (NoSQL), является базой данных, в которой делается попытка решить проблемы масштабируемости и доступности с помощью атомарности и согласованности данных без четкой структуры.

Базы данных разных систем обладают неодинаковой структурой. Для ПЭВМ характерно использование реляционных баз данных с файлами в виде таблиц, в которых столбцы являются полями, а строки – записями. В базе данных находятся данные определенного множества объектов. Для каждой записи характерна информация по одному объекту. Такую базу определяют:

• имя файла;
• список полей;
• ширина полей.

В качестве примера можно привести школьную базу с данными «Ученик», «Класс», «Адрес». Также базой данных является расписание движения поездов или автобусов. В этом случае каждой строке соответствует запись с данными конкретного объекта. Возможные поля: номер рейса, маршрут, время отправления и прибытия. Классической базой данных является телефонный справочник.

Определение

Запрос к базе данных – предписание с указанием на данные, которые необходимы пользователю.

Примечание

В случае некоторых запросов требуется составление сложной программы. К примеру, для выполнения запроса к базе в виде автобусного расписания необходимо вычислить разницу в среднем интервале отправления транспорта из одного города во второй и из второго пункта в третий.

Существует три звена для создания приложения, с помощью которого можно просматривать и редактировать базы данных:

• набор данных;
• источник информации;
• визуальные компоненты управления.

В случае Access роль таких звеньев выполняют:

1. Table.
2. DataSource.
3. DBGrid.

Приложения базы данных является нитью, которая связывает базу и пользователя:

БД => набор данных –=> источник данных => визуальные компоненты => пользователь

Набор данных:

• Table, в виде таблицы, навигационного доступа;
• Query, включая запрос, реляционный доступ.

Визуальными компонентами являются:

1. Сетки DBGrid, DBCtrlGrid.
2. Навигатор DBNavigator.
3. Разные аналоги Lable, Edit.
4. Компоненты подстановки.

Access характеризуется наличием следующих типов полей:

• текстовый, в виде текстовой строки с максимальной длиной до 255, заданной параметром «размер»;
• поле МЕМО, является текстом длиной до 65535 символов;
• числовой, в параметре «Размер поля» можно задать поле: байт, целое, действительное и другие;
• дата/время, необходимо для записи данных о времени;
• денежный, является специальным форматом для решения финансовых задач;
• счетчик, в виде автоинкрементного поля, который предназначен для ключевого поля, увеличивается на единицу после добавления новой записи и сохраняется в данное поле новой записи, что гарантирует разные значения для неодинаковых записей;
• логический, в виде «да или нет», «правда или ложь», «включен или выключен»;
• объект OLE, предназначен для хранения документов, картинок, звуков и другой информации, представляет собой частный случай BLOB, то есть полей (Binary Large Object), которые можно встретить в разных базах данных;
• гиперссылка, необходима для хранения ссылок на ресурсы в Интернете, характерна не для всех форматов баз данных, например, отсутствует в dBase и Paradox;
• подстановка.

Благодаря связи с обеспечением целостности таблиц осуществляется контроль удаления и модификации данных. С помощью монопольного доступа к базам данных в них производят фундаментальные изменения.

Ключи в БД

Первичный ключ (РК, primary key) — столбец, значения которого различны во всех строках. РК бывают логические (естественные) и суррогатные (искусственные).

Суррогатный ключ — это дополнительное поле в БД. Обычно это уникальный id (порядковый номер записи), хотя принцип может быть и другой, главное — уникальность.

Вносим первичные ключи в наши таблицы:

Заметьте, что каждая запись в таблице уникальна. Осталось лишь установить соответствие между сообщениями и темами, используя первичные ключи. Добавляем в таблицу с сообщениями ещё одно поле:

Теперь становится ясно, что сообщение id=2 относится к теме «О рыбалке» (id=4), которая создана Васей, а остальные принадлежат теме «О рыбалке», созданной Кириллом (id=1). Такое поле будет называться внешний ключ (FK, foreign key). При этом каждое значение данного поля сопоставляется с каким-либо первичным ключом из таблицы «Темы». В результате устанавливается однозначное соответствие между темами и сообщениями.

Ещё момент: допустим, добавляется новый пользователь по имени Вася.

Как узнать, какой же из «Васей» оставил сообщение? Для этого поля «Автор» в наших таблицах «Сообщения» и «Темы» мы тоже сделаем внешними ключами:

Итак, наша база данных фактически готова. Схематично она выглядит так:

В этой небольшой базе данных лишь 3 таблицы. А что делать, если их 10 либо 200? Ясно, что всё не так просто. Именно поэтому любое проектирование реляционных баз данных начинается с разработки концептуальной модели данных.