ЛЕКЦИИ

Лекция на тему

ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ

Разработчик: доц. Оскерко В.С.

План лекции

1. Требования, предъявляемые к базе данных

2. Этапы жизненного цикла базы данных

3. Модель "сущность–связь"

4. Преобразование  ER-модели в реляционную

5. Нормализация таблиц

6. Этапы проектирования базы данных и их процедуры

Литература

Глоссарий

&

5. Нормализация таблиц

Реляционная база данных считается эффективной, если она обладает приведенными ниже характеристиками.

1. Минимизация избыточности данных. В  базе  данных  присутствует   избы-

точность, если одни и те же данные находятся в нескольких местах. Вследствие этого память компьютера используется неэкономно и времени на корректировку данных тратится больше. Так в табл. 1.1 содержится много избыточной информации.

Таблица 1.1

Сведения о студентах, изучающих иностранные языки

Примечание. Если таблица является объектом реляционной базы данных, то ее столбцы называются полями, а строки – записями.

Если, например, изменится название курса "Английский" на "Английский для делового общения", то его надо заменить во всех записях о тех студентах, которые изучают данный курс.

2. Минимальное использование отсутствующих значений (Null-значений).  В нашем примере неясно, означают ли Null-значения атрибута "Преподаватель", что для группы А2 не определен преподаватель или его Ф.И.О. не введено. Из-за неопределенности интерпретации Null-значений  их использование желательно свести к минимуму.

3. Предотвращение потери информации. Если, например, студент Шкляр Е.К. решит не изучать немецкий язык, то придется удалить запись со сведениями о нем и тогда вообще будет потеряна информация о данном курсе.

Минимизировать избыточность данных позволяет процесс, называемый нормализацией таблиц. Нормализацию можно было использовать для получения эффективных структур данных, созданных в результате преобразования ER-диаграмм в таблицы в предыдущем параграфе. Но чтобы пояснить этот процесс, будем исходить из описания предметной области БАНК, данного в параграфе 1.3, и предположения, что на его основе была разработана база данных, состоящая из следующих двух таблиц:

ФИЛИАЛ

Примечание. Д – депозитный счет, Т – текущий счет.

КЛИЕНТ

Примечание. Ключ – комбинация НК, НС.

Методику    нормализации   таблиц    разработал    американский   ученый

А.Ф. Кодд в 1970 г. Ее суть сводится к приведению таблиц   к той или иной нормальной форме. Были  выделены три нормальные формы – 1НФ, 2НФ, 3НФ. Позже стали выделять нормальную форму Бойса–Кодда (НФБК), а затем 4НФ и 5НФ. Каждая последующая нормальная форма вводит определенные ограничения на хранимые в базе  данные.

Реляционная база данных считается эффективной, если все ее таблицы   находятся как минимум в 3НФ. Приведение к 3НФ осуществляется, если есть основание для этого.

Определение 1НФ

Таблицы ФИЛИАЛ и КЛИЕНТ не удовлетворяют требованиям 1НФ. Для приведения их к 1НФ в них надо вставить новые записи следующим образом:

ФИЛИАЛ

КЛИЕНТ

Но полученные таблицы неэффективны, так как содержат много избыточной информации. Необходимо их привести к 2НФ.

Определение 2НФ

Функциональная зависимость – это понятие, отображающее определенную семантическую связь между полями таблицы. Пусть (Х₁, Х₂,…,Х_к) – множество полей, образующих первичный ключ.

Неключевое поле А функционально полно зависит от первичного ключа, если:

· оно функционально  зависит от первичного ключа, т.е. каждой комбинации значений полей первичного ключа соответствует одно и только одно значение поля А, что записывается

(Х1, Х2,…,Хк)®А

· не существует функциональной зависимости А ни от какого подмножества полей первичного ключа (в противном случае А находится в частичной функциональной зависимости от первичного ключа).

В таблице   КЛИЕНТ  неключевые поля ФИО_К,  СОЦ_П, АДР_К  функционально зависят от ключа (НК, НС), что запишем

НК, НС ® ФИО_К,  СОЦ_П, АДР_К

Кроме того, они функционально зависят от подмножества ключа – НК,  что запишем

НК ® ФИО_К,  АДР_К,  СОЦ_П

Следовательно,  неключевые поля ФИО_К,  СОЦ_П, АДР_К  находятся в частичной функциональной зависимости от первичного ключа (НК, НС) и нарушаются требования 2НФ. Эти поля  надо из таблицы   КЛИЕНТ удалить. Полученную в результате этого таблицу   назовем КЛИЕНТ–СЧЕТ (таблица 1), которая  имеет вид

КЛИЕНТ–СЧЕТ

Эта таблица   удовлетворяет требованиям 2НФ.

Удаленные неключевые поля помещаются в новую таблицу совместно с подмножеством НК, от которого они зависят. И это подмножество будет первичным ключом новой таблицы КЛИЕНТ (таблицы 2) вида

КЛИЕНТ

Новая таблица   КЛИЕНТ также удовлетворяет требованиям 2НФ. Ее неключевые поля функционально полно зависят от первичного ключа.

Полученные таблицы   1, 2 не содержат избыточной информации, и нет основания приводить их к 3НФ.

Таблица ФИЛИАЛ удовлетворяет требованиям 2НФ, так как ее неключевые поля НФ, АДР_Ф, НМ, ОСТ, ТИП  функционально полно зависят от первичного ключа

НС® НФ, АДР_Ф, НМ, ОСТ, ТИП 

Но в таблице   ФИЛИАЛ повторяется информация о филиале для всех счетов, обрабатываемых им. Поэтому ее надо привести к 3НФ.

Определение 3НФ

Транзитивной зависимостью называется функциональная зависимость между неключевыми полями.  В таблице   ФИЛИАЛ она наблюдается

НФ® АДР_Ф, НМ

Следовательно, нарушаются требования 3НФ. Из таблицы   ФИЛИАЛ надо удалить поля, участвующие в этой транзитивной зависимости, – АДР_Ф, НМ. Получится таблица, характеризующая счет (таблица 3), вида

СЧЕТ

Затем создается новая таблица, в которую помещаются удаленные поля и поле, от которого они зависят (таблица 4). Она имеет вид

ФИЛИАЛ

Полученные таблицы 3, 4 приведены к 3НФ. В них каждая запись есть отдельное независимое утверждение. Повторяются только значения внешнего ключа НФ в таблице   СЧЕТ, что неизбежно, так как одним филиалом могут обрабатываться несколько счетов.

Как видим, нормализация приводит к фрагментации исходных таблиц. В нашем примере таблица КЛИЕНТ разбивается на таблицы   1, 2, а таблица ФИЛИАЛ  – на таблицы 3, 4. Осуществив связь этих таблиц   посредством связи первичных и внешних ключей, получим реляционную модель данных предметной области БАНК, в которой  минимизирована избыточность данных. Эта модель представлена на рис. 1.8.

Рис. 1.8. Реляционная модель предметной области БАНК после нормализации