რელაციური მონაცემთა მოდელი არის უნიკალური მიდგომა პარამეტრების მართვისთვის სტრუქტურისა და ენის გამოყენებით ერთი რიგის პრედიკატის ლოგიკის მიხედვით. ის პირველად 1969 წელს აღწერა ინგლისელმა მეცნიერმა კოდმა. ამ პროექტში ყველა პარამეტრი წარმოდგენილია ტოტების სახით, რომლებიც დაჯგუფებულია გარკვეულ ურთიერთობებში.
რელაციური მონაცემთა მოდელის მიზანი…
… არის დეკლარაციული მეთოდის მიწოდება მოდელებისა და მოთხოვნების დასაზუსტებლად.
მომხმარებლები პირდაპირ აღნიშნავენ, თუ რა ინფორმაციას შეიცავს მონაცემთა ბაზა და რა თეორია სურთ მისგან. ასევე მიეცით საშუალება მონაცემთა ბაზის მართვის პროგრამულ უზრუნველყოფას იზრუნოს მის შესანახი სტრუქტურების აღწერაზე. ასევე მნიშვნელოვანია ინფორმაციის მოპოვების პროცედურა მოთხოვნებზე პასუხის გასაცემად.
RDB-ების უმეტესობა იყენებს SQL მონაცემთა განმარტებებს და საძიებო ენას. ეს სისტემები ახორციელებენ იმას, რაც შეიძლება ჩაითვალოს, როგორც საინჟინრო დაახლოებაურთიერთობითი მოდელი.
SQL მონაცემთა ბაზის სქემაში ცხრილი შეესაბამება პრედიკატულ ცვლადს. ძირითადი შეზღუდვები და SQL მოთხოვნები ემთხვევა პრედიკატებს.
თუმცა, ასეთი მონაცემთა ბაზები ბევრ დეტალში გადახრილია რელაციური მოდელისგან და კოდი კატეგორიულად ეწინააღმდეგებოდა ცვლილებებს, რომლებიც კომპრომისს აყენებენ თავდაპირველ პრინციპებს.
მიმოხილვა
რელაციური მონაცემთა მოდელის მთავარი იდეა არის მთელი მონაცემთა ბაზის აღწერა, როგორც პრედიკატების ნაკრები ცვლადების საბოლოო კომპონენტისთვის, რომელიც აღწერს შეზღუდვებს შესაძლო მნიშვნელობებზე და მათ კომბინაციებზე. შინაარსი ნებისმიერ დროს არის საბოლოო (ლოგიკური) მოდელი. ანუ ურთიერთობების ნაკრები, ერთი პრედიკატის ცვლადზე, ისე რომ ყველა კომპონენტი დაკმაყოფილდეს. ეს არის რელაციური მონაცემთა მოდელი.
ალტერნატივები
სხვა მოდელები არის იერარქიული და ქსელური სისტემები. ზოგიერთი მათგანი, ძველი არქიტექტურის გამოყენებით, კვლავ პოპულარულია მაღალი სიმძლავრის მონაცემთა ცენტრებში. ან იმ შემთხვევებში, როდესაც არსებული სისტემები იმდენად რთული და აბსტრაქტულია, რომ მათზე გადასვლა რელაციური მოდელის გამოყენებით ძალიან ძვირი იქნება. ასევე აღსანიშნავია ახალი ობიექტზე ორიენტირებული მონაცემთა ბაზები.
განხორციელება
იყო რამდენიმე მცდელობა, მიეღო RMD-ის ნამდვილი მატერიალიზაცია, თავდაპირველად განსაზღვრული Codd-ის მიერ და ახსნილი სხვების მიერ.მეცნიერები.
რელაციური მონაცემთა წარმოდგენის მოდელი იყო მისი ტიპის მთავარი, რომელიც აღწერილი იყო ფორმალური მათემატიკური ტერმინებით. იერარქიული და ქსელური ბაზები არსებობდა რელაციურ სისტემებამდე, მაგრამ მათი სპეციფიკაციები შედარებით არაფორმალური იყო. მას შემდეგ, რაც RMD განისაზღვრა, მრავალი მცდელობა გაკეთდა სხვადასხვა მოდელების შედარებისა და კონტრასტის მიზნით - და ამან გამოიწვია ადრეული სისტემების უფრო მკაცრი აღწერილობა. მიუხედავად იმისა, რომ იერარქიული და ქსელური მონაცემთა ბაზებისთვის მონაცემთა მანიპულირების ინტერფეისების პროცედურული ბუნება ზღუდავდა ფორმალიზაციის შესაძლებლობებს.
თემები
რელაციური მონაცემთა მოდელის კონცეფციის შესახებ ფუნდამენტური დაშვება არის ის, რომ ისინი ყველა წარმოდგენილია როგორც მათემატიკური "p" - ტიპიური ურთიერთობები, "Cn" - წყვილური ურთიერთობა, რომელიც არის ქვესიმრავლე რამდენიმე დეკარტის ნამრავლში. დომენები. მათემატიკურ მოდელში, ასეთი მონაცემების შესახებ მსჯელობა ხორციელდება ორმნიშვნელოვანი პრედიკატის ლოგიკით, რაც ნიშნავს, რომ თითოეული წინადადებისთვის არის ორი შესაძლო შეფასება: ჭეშმარიტი ან მცდარი (და არ არსებობს მესამე მნიშვნელობა, როგორიცაა უცნობი ან შეუსაბამო., რომელთაგან თითოეული ხშირად ასოცირდება 0 ცნებასთან). მონაცემები მუშავდება გამოთვლების ან ალგებრის გამოყენებით, რომლებიც ექვივალენტურია გამომსახველობით.
მონაცემთა მოდელების ტიპები, რელაციური მონაცემთა მოდელი
RMD საშუალებას აძლევს დეველოპერს შექმნას ინფორმაციის თანმიმდევრული, ლოგიკური ხედი. ეს ყველაფერი მიიღწევა მონაცემთა ბაზის დიზაინში მითითებული შეზღუდვების ჩართვით, რომელსაც ჩვეულებრივ უწოდებენ ლოგიკურ სქემას. თეორია არის პროცესის განვითარებამოდელის ნორმალიზაცია, რომლის დროსაც დიზაინი გარკვეული სასურველი თვისებების მქონე შეიძლება შეირჩეს ლოგიკურად ექვივალენტური ალტერნატივების ნაკრებიდან. წვდომის გეგმებში და სხვა განხორციელებებსა და ოპერაციებში, დეტალები განიხილება DBMS ძრავის მიერ და არ აისახება ლოგიკურ მოდელში. ეს განსხვავდება ჩვეულებრივი პრაქტიკისგან, რომელშიც შესრულების დარეგულირება ხშირად მოითხოვს ლოგიკური ფუნქციის ცვლილებას.
ძირითადი რელაციური მონაცემთა მოდელი წარმოადგენს სამშენებლო ბლოკს - ეს არის დომენი ან ინფორმაციის ტიპი, რომელიც ჩვეულებრივ მინიმუმამდეა დაყვანილი. tuple არის ატრიბუტების მნიშვნელობების მოწესრიგებული ნაკრები. და ისინი, თავის მხრივ, არის სახელისა და ტიპის ურთიერთ წყვილი. ის შეიძლება იყოს სკალარული ან უფრო რთული.
კავშირი შედგება სათაურისა და სხეულისგან
პირველი არის ატრიბუტების ნაკრები.
სხეული (n-ე მიმართებით) არის ტოპების ერთობლიობა.
ტანგენტურობის სათაური ასევე არის თითოეული სტრუქტურის საგანი.
რელაციური მონაცემთა მოდელი განისაზღვრება, როგორც n-tuples-ის ნაკრები. როგორც მათემატიკაში, ასევე MRD-ში, კომპლექტი არის უნიკალური არადუბლირებული ელემენტების შეუკვეთავი კოლექცია, თუმცა ზოგიერთი DBMS აწესებს თანმიმდევრობას მათ მონაცემებზე. მათემატიკაში ტუპლს აქვს რიგი და იძლევა დუბლირების საშუალებას. E. F. Codd-მა თავდაპირველად შექმნა ტოპები ამ მათემატიკური განმარტების გამოყენებით.
მოგვიანებით E. F. Codd-ის ერთ-ერთი შესანიშნავი იდეა იყო, რომ შეკვეთის ნაცვლად ატრიბუტების სახელების გამოყენება ბევრად უფრო მოსახერხებელი იქნებოდა (ზოგადადშემთხვევა) ურთიერთობაზე დაფუძნებულ კომპიუტერულ ენაზე. ეს განცხადება დღესაც სასარგებლოა. მიუხედავად იმისა, რომ კონცეფცია შეიცვალა, სახელწოდება "Tuple" არ გარდაიქმნება. ამ განსხვავების უშუალო და მნიშვნელოვანი შედეგია ის, რომ რელაციურ მოდელში დეკარტისეული პროდუქტი ხდება კომუტაციური.
ცხრილი არის ურთიერთობების საერთო ვიზუალური წარმოდგენა. ტუპლი მსგავსია სტრიქონის ცნებისა.
Relvar არის გარკვეული ტიპის ტანგენტის დასახელებული ცვლადი, რომელსაც ნებისმიერ დროს ენიჭება ამ ტიპის გარკვეული მიმართება, თუმცა მზერა შეიძლება შეიცავდეს ნულ ტოპებს.
რელაციური მონაცემთა მოდელის საფუძვლები: ყველა ინფორმაცია წარმოდგენილია ინფორმაციული მნიშვნელობებით ურთიერთობებში. ამ პრინციპის შესაბამისად, რელატიური ბაზა არის რელვარების ერთობლიობა და თითოეული მოთხოვნის შედეგი წარმოდგენილია ტანგენციის სახით.
რელაციური მონაცემთა ბაზის თანმიმდევრულობა არ არის აღსრულებული აპლიკაციებში ჩაშენებული წესებით, რომლებიც იყენებენ მას, არამედ ლოგიკური სქემის ნაწილად გამოცხადებული შეზღუდვებით და ახორციელებენ DBMS-ს ყველა აპლიკაციისთვის. შეზღუდვები გამოიხატება რელაციური შედარების ოპერატორების გამოყენებაში, რომელთაგან მხოლოდ ერთი არის ქვესიმრავლე (⊆), თეორიულად საკმარისი. პრაქტიკაში მოსალოდნელია, რომ ხელმისაწვდომი იქნება რამდენიმე სასარგებლო მალსახმობი, რომელთაგან ყველაზე მნიშვნელოვანია კანდიდატის გასაღებები და გარე წყაროს შეზღუდვები. ეს არის ის, რასაც ეხება მონაცემთა მოდელი.
ინტერპრეტაცია
იმისათვის, რომ სრულად შევაფასოთ RMD, აუცილებელია გვესმოდეს სავარაუდო ინტერპრეტაციაროგორც მიმართება.
შეხების სხეულს ზოგჯერ მის გაფართოებას უწოდებენ. ეს იმიტომ ხდება, რომ ის უნდა იქნას განმარტებული, როგორც ზოგიერთი პრედიკატის ზრდა. ეს არის ჭეშმარიტი წინადადებების ნაკრები, რომელიც შეიძლება ჩამოყალიბდეს თითოეული თავისუფალი ცვლადის სახელით ჩანაცვლებით.
არსებობს ერთი-ერთზე კორესპონდენცია ობიექტურ მიმართებით მონაცემთა მოდელებს შორის. ურთიერთობის სხეულის თითოეული ტუპი უზრუნველყოფს ატრიბუტების მნიშვნელობებს პრედიკატის ინსტანციირებისთვის მისი თითოეული თავისუფალი ცვლადის ჩანაცვლებით. შედეგი არის განცხადება, რომელიც მიჩნეულია ჭეშმარიტად მიმართების სხეულში ტოპის გაჩენის გამო. პირიქით, ყველა პროცესი, რომლის სათაური ემთხვევა ურთიერთობის სახელს, მაგრამ არ ჩანს სხეულში, ითვლება ყალბად.
ეს დაშვება ცნობილია, როგორც დახურული სამყაროს ჰიპოთეზა. ის ხშირად ირღვევა პრაქტიკულ მონაცემთა ბაზებში, სადაც ტუპლის არარსებობა შეიძლება ნიშნავდეს, რომ შესაბამისი წინადადების სიმართლე უცნობია. მაგალითად, ენის უნარების დიაგრამაში გარკვეული ტერმინების ("ჯონ", "ესპანური") არარსებობა შეიძლება სულაც არ იყოს იმის მტკიცებულება, რომ ბიჭი, სახელად ჯონი, არ საუბრობს ესპანურად.
აპლიკაცია მონაცემთა ბაზებზე, ნორმალიზაციის თეორია
საინფორმაციო სუბიექტი, რომელიც გამოიყენება ტიპიურ რელაციურ RDM-ში შეიძლება იყოს მთელი რიცხვების ნაკრები, სიმბოლოების სტრიქონების ნაკრები, რომლებიც ქმნიან თარიღებს, ან ორი ლოგიკური სწორი და მცდარი და ა.შ. ამ ფიგურების შესაბამისი საგნების სახელები შეიძლება იყოს სტრიქონები სახელებით "ინდექსი", "აუცილებელი სამუშაოს შესრულება","დრო", "ლოგიკური" და ასე შემდეგ და ასე შემდეგ.
თუმცა, მნიშვნელოვანია გვესმოდეს, რომ რელაციური თეორია არ აკონკრეტებს რომელი ტიპები უნდა იყოს მხარდაჭერილი. და ეს მართლაც ასეა, ამჟამად მოსალოდნელია, რომ დებულებები ხელმისაწვდომი იქნება საბაჟო სუბიექტებისთვის, სისტემის მიერ მოწოდებული ჩაშენებულის გარდა.
ატრიბუტი
ეს არის ტერმინი, რომელიც გამოიყენება თეორიაში, რასაც ჩვეულებრივ უწოდებენ სვეტს. ანალოგიურად, ცხრილი ჩვეულებრივ გამოიყენება თეორიული ტერმინის tangency-ის ნაცვლად (თუმცა ის არავითარ შემთხვევაში არ არის SQL-ში ურთიერთობის სინონიმი). ცხრილის მონაცემთა სტრუქტურა მითითებულია, როგორც სვეტის განმარტებების სია, თითოეულს აქვს სვეტის უნიკალური სახელი და მისთვის დაშვებული მნიშვნელობების ტიპი.
ატრიბუტის მნიშვნელობა არის ჩანაწერი კონკრეტულ ადგილას, როგორიცაა John Doe და 35.
ტუპლი ძირითადად იგივეა, რაც მწკრივი, გარდა იმისა, რომ SQL RDBMS-ში, სადაც მწკრივში სვეტების მნიშვნელობები დალაგებულია, ტოპები არ არის გამოყოფილი. სამაგიეროდ, თითოეული განსაზღვრის მნიშვნელობა იდენტიფიცირებულია მხოლოდ მისი სახელით, და არა მისი რიგითი პოზიციის მიხედვით. ატრიბუტის სახელი შეიძლება იყოს სახელი ან ასაკი.
დამოკიდებულება
ეს არის სტრუქტურის განმარტების ცხრილი ამ სტრუქტურაში მონაცემების გამოჩენასთან ერთად. განმარტება არის სათაური, ხოლო მასში არსებული მონაცემები არის სხეული, რიგების ნაკრები. ურთიერთობის ცვლადს ჩვეულებრივ უწოდებენ მთავარ ცხრილს. მასში მინიჭებული მნიშვნელობის სათაურინებისმიერი დრო ემთხვევა მოცემულ უჯრედში მითითებულს და მისი სხეული ემთხვევა მას ბოლოს მინიჭებულს, განახლების განცხადების გამოძახებით (ჩვეულებრივ INSERT, UPDATE ან DELETE).
სიმრავლე-თეორიული ფორმულირება
ურთიერთობების რელაციური მოდელის ძირითადი ცნებებია ატრიბუტების სახელები და სახელები. ისინი უნდა იყოს წარმოდგენილი როგორც სტრიქონები, როგორიცაა "Person" და "Name" და ჩვეულებრივ უნდა გამოიყენონ ცვლადები მათ გასაფართოვებლად. კიდევ ერთი ძირითადი კონცეფცია არის ატომური მნიშვნელობების ნაკრები, რომელიც შეიცავს აუცილებელ და მნიშვნელოვან მნიშვნელობებს, როგორიცაა რიცხვები და სტრიქონები.
