Иерархическая модель данных

Иерархическая модель данных является наиболее простой среди всех даталогических моделей. Исторически она появилась первой среди всех даталогических моделей: именно эту модель поддерживает первая из зарегистрированных промышленных СУБД IMS фирмы IBM.

Появление иерархической модели связано с тем, что в реальном мире очень многие связи соответствуют иерархии, когда один объект выступает как родительский, а с ним может быть связано множество подчиненных объектов. Иерархия проста и естественна в отображении взаимосвязи между классами объектов.

Основными информационными единицами в иерархической модели являются: база данных (БД), сегмент и поле. Поле данных определяется как минимальная, неделимая единица данных, доступная пользователю с помощью СУБД. Например, если в задачах требуется печатать в документах адрес клиента, но не требуется дополнительного анализа полного адреса, то есть города, улицы, дома, квартиры, то мы можем принять весь адрес за элемент данных, и он будет храниться полностью, а пользователь сможет получить его только как полную строку символов из БД. Если же в наших задачах существует анализ частей, составляющих адрес, например, города, где расположен клиент, то нам необходимо выделить город как отдельный элемент данных, только в этом случае пользователь может получить к нему доступ и выполнить, например, запрос на поиск всех клиентов, которые проживают в конкретном городе, например, в Париже. Однако если пользователю понадобится и полный адрес клиента, то остальную информацию по адресу также необходимо хранить в отдельном поле, которое может быть названо, например, Сокращенный адрес. В этом случае для каждого клиента в БД хранится как Город, так и Сокращенный адрес.

Сегмент в терминологии Американской Ассоциации по базам данных DBTG (Data Base Task Group) называется записью, при этом в рамках иерархической модели определяются два понятия: тип сегмента или тип записи и экземпляр сегмента или экземпляр записи.

Тип сегмента — это поименованная совокупность типов элементов данных, в него входящих. Экземпляр сегмента образуется из конкретных значений полей или элементов данных, в него входящих. Каждый тип сегмента в рамках иерархической модели образует некоторый набор однородных записей. Для возможности различия отдельных записей в данном наборе каждый тип сегмента должен иметь ключ или набор ключевых атрибутов (полей, элементов данных). Ключом называется набор элементов данных, однозначно идентифицирующих экземпляр сегмента. Например, рассматривая тип сегмента, описывающий сотрудника организации, мы должны выделить те характеристики сотрудника, которые могут его однозначно идентифицировать в рамках БД предприятия. Если предположить, что на предприятии могут работать однофамильцы, то, вероятно, наиболее надежным будет идентифицировать сотрудника по его табельному номеру. Однако если мы будем строить БД, содержащую описание множества граждан, например, нашей страны, то, скорее всего, нам придется в качестве ключа выбрать совокупность полей, отражающих его паспортные данные.

В иерархической модели сегменты объединяются в ориентированный древовидный граф. При этом полагают, что направленные ребра графа отражают иерархические связи между сегментами: каждому экземпляру сегмента, стоящему выше по иерархии и соединенному с данным типом сегмента, соответствует несколько (множество) экземпляров данного (подчиненного) типа сегмента. Тип сегмента, находящийся на более высоком уровне иерархии, называется логически исходным по отношению к типам сегментов, соединенным с данным направленными иерархическими ребрами, которые в свою очередь называются логически подчиненными по отношению к этому типу сегмента. Иногда исходные сегменты называют сегментами-предками, а подчиненные сегменты называют сегментами-потомками.

Рисунок 2. Пример иерархических связей между сегментами

На концептуальном уровне определяется понятие схемы БД в терминологии иерархической модели.

Схема иерархической БД представляет собой совокупность отдельных деревьев, каждое дерево в рамках модели называется физической базой данных. Каждая физическая БД удовлетворяет следующим иерархическим ограничениям:

• в каждой физической БД существует один корневой сегмент, то есть сегмент, у которого нет логически исходного (родительского) типа сегмента;

• каждый логически исходный сегмент может быть связан с произвольным числом логически подчиненных сегментов;

• каждый логически подчиненный сегмент может быть связан только с одним логически исходным (родительским) сегментом.

Очень важно понимать различие между сегментом и типом сегмента — оно такое же, как между типом переменной и самой переменной: сегмент является экземпляром типа сегмента. Например, у нас может быть тип сегмента Группа (Номер, Староста) и сегменты этого типа, такие как (4305, Петров Ф. И.) или (383, Кустова Т. С).

Между экземплярами сегментов также существуют иерархические связи. Рассмотрим, например, иерархический граф, представленный на рисунке 3.

Рисунок 3. Пример структуры иерархического дерева

Каждый тип сегмента может иметь множество соответствующих ему экземпляров. Между экземплярами сегментов также существуют иерархические связи.

На рисунке 4 представлены 2 экземпляра иерархического дерева соответствующей структуры.

Рисунок 4. Пример двух экземпляров данного дерева

Экземпляры-потомки одного типа, связанные с одним экземпляром сегмента-предка, называют "близнецами". Так, для нашего примера экземпляры b1, b2 и b3 являются "близнецами", но экземпляр b4 подчинен другому экземпляру родительского сегмента, и он не является "близнецом" по отношению к экземплярам b1, b2 и b3. Набор всех экземпляров сегментов, подчиненных одному экземпляру корневого сегмента, называется физической записью. Количество экземпляров-потомков может быть разным для разных экземпляров родительских сегментов, поэтому в общем случае физические записи имеют разную длину. Так, используя принцип линейной записи иерархических графов, пример на рисунке 4 можно представить в виде двух записей:

Как видно из нашего примера, физические записи в иерархической модели различаются по длине и структуре.

Сетевая модель данных

Стандарт сетевой модели впервые был определен в 1975 году организацией CODASYL (Conference of Data System Languages), которая определила базовые понятия модели и формальный язык описания.

Базовыми объектами модели являются:

• элемент данных;

• агрегат данных;

• запись;

• набор данных.

Элемент данных — то же, что и в иерархической модели, то есть минимальная информационная единица, доступная пользователю с использованием СУБД.

Агрегат данных соответствует следующему уровню обобщения в модели. В модели определены агрегаты двух типов: агрегат типа вектор и агрегат типа повторяющаяся группа.

Агрегат данных имеет имя, и в системе допустимо обращение к агрегату по имени. Агрегат типа вектор соответствует линейному набору элементов данных. Например, агрегат Адрес может быть представлен следующим образом:

Адрес:

Город Улица дом квартира

Агрегат типа повторяющаяся группа соответствует совокупности векторов данных. Например, агрегат Зарплата соответствует типу повторяющаяся группа с числом повторений 12.

Зарплата

Месяц Сумма

Записью называется совокупность агрегатов или элементов данных, моделирующая некоторый класс объектов реального мира. Понятие записи соответствует понятию "сегмент" в иерархической модели. Для записи, так же как и для сегмента, вводятся понятия типа записи и экземпляра записи.

Следующим базовым понятием в сетевой модели является понятие "Набор". Набором называется двухуровневый граф, связывающий отношением "один-ко-многим" два типа записи. Граф представлен на рисунке 5.

Рисунок 5. Двухуровневый граф со связью «один-ко-многим»

Набор фактически отражает иерархическую связь между двумя типами записей. Родительский тип записи в данном наборе называется владельцем набора, а дочерний тип записи — членом того же набора.

Для любых двух типов записей может быть задано любое количество наборов, которые их связывают. Фактически наличие подобных возможностей позволяет промоделировать отношение "многие-ко-многим" между двумя объектами реального мира, что выгодно отличает сетевую модель от иерархической. В рамках набора возможен последовательный просмотр экземпляров членов набора, связанных с одним экземпляром владельца набора.

Между двумя типами записей может быть определено любое количество наборов: например, можно построить два взаимосвязанных набора. Существенным ограничением набора является то, что один и тот же тип записи не может быть одновременно владельцем и членом набора.

Среди всех наборов выделяют специальный тип набора, называемый "Сингулярным набором", владельцем которого формально определена вся система. Сингулярный набор изображается в виде входящей стрелки, которая имеет собственно имя набора и имя члена набора, но у которой не определен тип записи "Владелец набора". Например, сингулярный набор М, который изображен на рисунке 6.

Рисунок 6. Сингулярный набор М.

Сингулярные наборы позволяют обеспечить доступ к экземплярам отдельных типов данных, поэтому если в задаче алгоритм обработки информации предполагает обеспечение произвольного доступа к некоторому типу записи, то для поддержки этой возможности необходимо ввести соответствующий сингулярный набор.

В общем случае сетевая база данных представляет совокупность взаимосвязанных наборов, которые образуют на концептуальном уровне некоторый граф.

Заключение

В данном реферате были рассмотрена теоретико-графовые модели данных, их определение и классификация. Согласно которой теоретико-графовые модели данных можно разделить на два класса: иерархические и структурные модели данных.

Иерархическая модель данных является наиболее простой среди всех даталогических моделей. ЕЕ основными информационными единицами являются: база данных, сегмент и поле.

Базовыми объектами сетевой модели являются: элемент данных, агрегат данных, запись, набор данных. В общем случае сетевая база данных представляет совокупность взаимосвязанных наборов, которые образуют на концептуальном уровне некоторый граф.

Список литературы

1. Базы данных: учебное пособие/ С.А. Щелоков, Оренбургский гос. университет – Оренбург: ОГУ, 2014 – 298 с.

2. Базы данных. Введение в теорию и методологию/ А. С. Марков, К. Ю. Лисовский – М.: Финансы и статистика, 2006;

3. Базы данных: модели, разработка, реализация/ Т.С. Карпова – М.: Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ», 2016 – 214 с.;