Операционная система wince. Операционные системы WINDOWS CE, MOBILE и POCKET PC. Откат и восстановление работоспособности системы

Введение

Центральные идеи современной информационной технологии основываются на концепции, согласно которой данные должны быть сформированы в базы данных с целью отображения меняющегося реального мира и удовлетворения информационных потребностей пользователей. Эти базы данных образовываются и функционируют под управлением специальных программных комплексов (совокупностей языков программирования и программных средств), называемых системами управления базами данных (СУБД). Сама база данных – это хранилище для большого количества систематизированных данных, с которыми можно производить определённые действия: добавления, удаления, изменения, копирования, упорядочивание.

Увеличение объема хранимых данных, расширение круга пользователей информационных систем привели к широкому распространению наиболее удобных и сравнительно простых для понимания реляционных (табличных) СУБД. Для обеспечения одновременного доступа к данным множества пользователей, нередко расположенных достаточно далеко друг от друга и от места хранения баз данных, созданы сетевые мультипользовательские версии баз данных основанных на реляционной структуре. В них тем или иным путем решаются специфические проблемы параллельных процессов, целостности (правильности) и безопасности данных, а также санкционирования доступа.

За последние несколько лет наблюдается тенденция к усложнению структур данных. Простые виды информации, представимой в форме чисел и текстовых строк, не утратив своей значимости, дополняются сегодня многочисленными мультимедийными документами, графическими образами, хронологическими рядами, процедурными, или активными, данными и мириадами прочих сложных информационных форм. В связи с этим появилась целая плеяда СУБД, поддерживающих новые коллекции данных и способных реализовать преимущества современных аппаратных средств. Одним из таких СУБД является MS Access 2003 (2007), входящая в пакет программ Microsoft Office, и являющаяся одной из популярных реляционных СУБД для локальных компьютеров.

Популярность СУБД Microsoft Access обусловлена следующими причинами:

доступность в изучении и понятность позволяют являться одной из лучших систем быстрого создания приложений управления базами данных;

полностью русифицирована;

возможность использования OLE технологии;

поддержка WWW-идеологии;

визуальная технология позволяет постоянно видеть результаты своих действий и корректировать их, кроме того, работа с конструктором форм может существенно облегчить дальнейшее изучение таких систем программирования, как Visual Basic или Delphi;

широко и наглядно представлена справочная система;

наличие большого набора "мастеров" по разработке объектов.

В настоящее время в различных крупных организациях широко применяются автоматизированные информационные системы (АИС).

Цель данного проекта: применение на практике знаний, полученных в процессе изучения курса "Базы данных", и приобретение практических навыков при проектировании и создания информационных систем (ИС), основанных на базах данных.

Основные понятия ER-модели: сущность, экземпляр сущности, атрибут, ключ, связь, типы связей

Основными понятиями ER-модели являются сущность, связь и атрибут.

Сущность – это реальный или представляемый объект, информация о котором должна сохраняться и быть доступна. В диаграммах ER-модели сущность представляется в виде прямоугольника, содержащего имя сущности. При этом имя сущности – это имя типа, а не некоторого конкретного экземпляра этого типа. Для большей выразительности и лучшего понимания имя сущности может сопровождаться примерами конкретных объектов этого типа.

Каждый экземпляр сущности должен быть отличим от любого другого экземпляра той же сущности (это требование в некотором роде аналогично требованию отсутствия кортежей-дубликатов в реляционных таблицах).

Атрибутом сущности является любая деталь, которая служит для уточнения, идентификации, классификации, числовой характеристики или выражения состояния сущности. Имена атрибутов заносятся в прямоугольник, изображающий сущность, под именем сущности и изображаются малыми буквами, возможно, с примерами.

Ключ сущности – это неизбыточный набор атрибутов, значения которых в совокупности являются уникальными для каждого экземпляра сущности. Неизбыточность заключается в том, что удаление любого атрибута из ключа нарушается его уникальность. Сущность может иметь несколько различных ключей. Ключевые атрибуты изображаются на диаграмме подчеркиванием.

Связь – это графически изображаемая ассоциация, устанавливаемая между двумя сущностями. Эта ассоциация всегда является бинарной и может существовать между двумя разными сущностями или между сущностью и ей же самой (рекурсивная связь). В любой связи выделяются два конца (в соответствии с существующей парой связываемых сущностей), на каждом из которых указывается имя конца связи, степень конца связи (сколько экземпляров данной сущности связывается), обязательность связи (т.е. любой ли экземпляр данной сущности должен участвовать в данной связи).

Связь представляется в виде линии, связывающей две сущности или ведущей от сущности к ней же самой. При этом в месте «стыковки» связи с сущностью используются трехточечный вход в прямоугольник сущности, если для этой сущности в связи могут использоваться много (many) экземпляров сущности, и одноточечный вход, если в связи может участвовать только один экземпляр сущности. Обязательный конец связи изображается сплошной линией, а необязательный - прерывистой линией.

Каждая связь имеет два конца и одно или два наименования. Наименование обычно выражается в неопределенной глагольной форме: «иметь», «принадлежать» и т.п. Каждое из наименований относится к своему концу связи. Иногда наименования не пишутся ввиду их очевидности. Каждая связь может иметь один из следующих типов связи:

Один к одному

Один ко многим

Много ко многим

Рис. 1 – Типы связей

Связь типа «один к одному» означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с одним экземпляром второй сущности (правой). Связь «один к одному» чаще всего свидетельствует о том, что на самом деле мы имеем всего одну сущность, неправильно разделенную на две.

Связь типа «один ко многим» означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с несколькими экземплярами второй сущности (правой). Это наиболее часто используемый тип связи. Левая сущность (со стороны «один») называется родительской, правая (со стороны «много») - дочерней.

Связь типа «много ко многим» означает, что каждый экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и каждый экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности. Тип связи «много ко многим» является временным типом связи, допустимым на ранних этапах разработки модели. В дальнейшем этот тип связи должен быть заменен двумя связями типа «один ко многим» путем создания промежуточной сущности.

Каждая связь может иметь одну из двух модальностей связи:

Может

Должен

Рис. 2 – Модальность связи

Модальность «может» означает, что экземпляр одной сущности может быть связан с одним или несколькими экземплярами другой сущности, а может быть и не связан ни с одним экземпляром.

Модальность «должен» означает, что экземпляр одной сущности обязан быть связан не менее чем с одним экземпляром другой сущности.

Преобразование ER-модели в реляционную модель данных

Рассмотрим преобразование ER-модели в реляционную модель данных на абстрактном примере. Предположим, что дана ER-модель. Необходимо получить набор таблиц (отношений) вида Таблица (Ключ, Атрибут1, Атрибут2, …, АтрибутN). Ключ может быть составным. Удобно имена атрибутов в масштабе ER-модели сделать уникальными, тогда при построении реляционной модели их (почти никогда) не придется переименовывать.

Преобразование множеств сущностей (для краткости - сущностей)

1. Преобразование обычной сущности

Рис. 3 – Преобразование обычной сущности

Обычная сущность преобразуется в отдельную таблицу, полями таблицы будут все атрибуты сущности: Сущность (Ключ, Атрибут1, Атрибут2)

1. Преобразование слабой сущности

Слабая сущность преобразуется в отдельную таблицу, полями таблицы будут все атрибуты сущности плюс ключевые атрибуты всех сущностей, с помощью которых данная слабая сущность идентифицируется.

Ключевые поля всех родительских таблиц войдут в ключ дочерней таблицы. Для дочерней таблицы они будут называться внешним ключом: Сущность1 (Ключ1, Ключ2, Атрибут1, Атрибут2).

Ключ 1

Атрибут 1

Атрибут 2

Сущность 1

Сущность 2

Ключ 2

Рис. 4 – Преобразование слабой сущности

1. Преобразование подтипов сущностей

1 способ. Создается одна таблица, в которую помещают все атрибуты. Для того, чтобы указать, к какому подтипу относится объект, приходится вводить дополнительное поле-признак: Сущность1(Ключ, Атрибут1, Атрибут2, Атрибут3, Атрибут4, Атрибут4, Признак).

Недостатком этого способа является то, что в таблице остается много незаполненных полей: для объекта подтипа 1 атрибуты 4 и 5, а для объекта подтипа 2 - атрибуты 2 и 3 останутся пустыми.

2 способ. Создается отдельная таблица для каждого подтипа. В нее включаются все атрибуты этого подтипа и все атрибуты надтипа:

Подтип1(Ключ, Атрибут1, Атрибут2, Атрибут3)

Подтип2(Ключ, Атрибут1, Атрибут4, Атрибут5)

Недостатком этого подхода является то, что подтипы теперь никак не связаны друг с другом.

3 способ. Создается одна таблица для надтипа, и по одной таблице для каждого подтипа, в которую включаются ключевые поля надтипа:

Сущность1(Ключ, Атрибут1)

Подтип1(Ключ, Атрибут2, Атрибут3)

Подтип2(Ключ, Атрибут4, Атрибут5)

Недостатком этого подхода является то, что информация о каждом объекте теперь раскидана по двум таблицам.

Рис. 5 – Преобразование подтипов сущностей

Преобразование связей

1. Связь М:М

Для связей – двойных ромбов ничего делать не нужно, вся информация уже хранится в таблице слабой сущности.

Рис. 6 – Связь М:М

Создается новая таблица, содержащая ключевые поля каждой сущности, участвующей в связи, и собственные атрибуты связи, если таковые имеются. В названии обычно отражают, какие именно сущности связываются, или называют новую таблицу именем связи.

Сущность1Сущность2(Ключ1, Ключ2, Атрибут1).

Если собственный атрибут связи является ключевым, то на самом деле это уже не бинарная связь, а связь большей арности, т.е. этот атрибут может быть заменен на новую сущность, по направлению к которой существует связь "к одному". В этом случае нужно применять правила для тернарных и других связей

1. Связь 1:М

Рис. 7 – Связь 1:М

1 способ. Точно так же, как и в случае М:М, создается новая таблица, содержащая ключевые поля каждой сущности, участвующей в связи. В названии обычно отражают, какие именно сущности связываются, или называют новую таблицу именем связи. Ключом будет ключ второй сущности.

Сущность1Сущность2(Ключ1, Ключ2).

2 способ. Новая таблица не создается, а в таблицу дочерней сущности добавляют ключевые поля родительской сущности (в ключ дочерней сущности они входить не будут). Ключевые поля родительской сущности представляют собой внешний ключ (foreign key) для дочерней сущности.

Этот способ предпочтительнее использовать в том случае, если связь является связью "ровно к одному", то есть все экземпляры сущностей участвуют в связи. В этом случае поле внешнего ключа никогда не будет пустым.

Таблица дочерней сущности: Сущность2(Ключ2, Атрибут1, Ключ1).

1. Связь 1:1

Рис. 8 – Связь 1:1

1 способ. Точно так же, как и в случае М:М, создается новая таблица, содержащая ключевые поля каждой сущности, участвующей в связи. В названии обычно отражают, какие именно сущности связываются, или называют новую таблицу именем связи. Ключом будет ключ любой сущности.

Этот способ предпочтительнее использовать в том случае, если связь не является "ровно к одному", то есть не все экземпляры сущностей участвуют в связи.

Сущность1Сущность2(Ключ1, Ключ2) или Сущность1Сущность2(Ключ1, Ключ2).

2 способ. Точно так же, как и во 2 случае 1:М, новая таблица не создается, а в таблицу одной из сущностей (будем считать ее дочерней) добавляют ключевые поля другой сущности (будем считать ее родительской).

Если связь не является связью "ровно к одному" по отношению к родительской таблице, то есть не все экземпляры сущностей участвуют в связи, поле внешнего ключа в некоторых записях может быть пустым.

Таблица дочерней сущности: Сущность1(Ключ1, Атрибут1, Ключ2),

или Сущность2(Ключ2, Атрибут2, Ключ1).

3 способ. Две таблицы для сущностей, связанных 1:1, объединяются в одну. Ключом новой таблицы может быть комбинация ключей обеих таблиц. Если хотя бы в одном направлении связь "ровно к одному", то ключ этой сущности можно считать ключом объединенной таблицы.

Таблицы: Сущность1(Ключ1, Атрибут1) и Сущность2(Ключ2, Атрибут2) заменяются на

Сущность1Сущность2(Ключ1, Атрибут1, Ключ2, Атрибут2)

или, возможно, Сущность1Сущность2(Ключ1, Атрибут1, Ключ2, Атрибут2),

или Сущность1Сущность2(Ключ1, Атрибут1, Ключ2, Атрибут2).

Для связи сущности с самой собой применяются те же правила, но, так как одна и та же сущность участвует в связи дважды, ключевые поля должны войти в одну и ту же таблицу два раза. Поэтому приходится переименовывать один из ключей.

Рассмотрим связь 1:M, способ 2. Переименован внешний ключ.

Рис. 9 – Связь 1:М, переименован внешний ключ

Сущность1(Ключ1, Атрибут1, ЕщеОдинКлюч1).

Для связей с арностью более 2 обычно применяется тот же способ, что и для бинарной связи M:M - создается новая таблица, содержащая ключевые поля всех связанных таблиц: Сущность1Сущность2Сущность3(Ключ1, Ключ2, Ключ3).

Правила преобразования ER-модели в реляционную

Правило 1. Каждой сущности ставится в соответствие отношение реляционной модели данных. При этом имена сущности и отношения могут быть различными, потому что на имена сущностей могут не накладываться дополнительные синтаксические ограничения, кроме уникальности имени в рамках модели. Имена отношений могут быть ограничены требованиями конкретной СУБД, чаще всего эти имена являются идентификаторами в некотором базовом языке, они ограничены по длине и не должны содержать пробелов и некоторых специальных символов. Например, сущность может быть названа «Книжный каталог», а соответствующее ей отношение желательно назвать, например, BOOKS (без пробелов и латинскими буквами).

Правило 2. Каждый атрибут сущности становится атрибутом соответствующего отношения. Для каждого атрибута задается конкретный допустимый в СУБД тип данных и обязательность или необязательность данного атрибута (то есть допустимость или недопустимость NULL значений для него).

Правило 3. Первичный ключ сущности становится PRIMARY KEY соответствующего отношения. Атрибуты, входящие в первичный ключ отношения, автоматически получают свойство обязательности (NOT NULL).

Правило 4. В каждое отношение, соответствующее подчиненной сущности, добавляется набор атрибутов основной сущности, являющейся первичным ключом основной сущности.

В отношении, соответствующем подчиненной сущности, этот набор атрибутов становится внешним ключом (FOREING KEY).

Для моделирования необязательного типа связи на физическом уровне у атрибутов, соответствующих внешнему ключу, устанавливается свойство допустимости неопределенных значений (признак NULL). При обязательном типе связи атрибуты получают свойство отсутствия неопределенных значений (признак NOT NULL).

Теория нормализации

Нормализация отношений (таблиц) – одна из основополагающих частей теории реляционных баз данных. Нормализация имеет своей целью избавиться от избыточности в отношениях и модифицировать их структуру таким образом, чтобы процесс работы с ними не был обременён различными посторонними сложностями. При игнорировании такого подхода эффективность проектирования стремительно снижается, что вкупе с прочими подобными вольностями может привести к критическим последствиям.

Первая нормальная форма

Отношение находится в первой нормальной форме (сокращённо 1НФ), если все его атрибуты атомарны, то есть если ни один из его атрибутов нельзя разделить на более простые атрибуты, которые соответствуют каким-то другим свойствам описываемой сущности.

Будем называть исходное отношение основным, а значение неатомарного атрибута – подчинённым.

Для того, чтобы нормализовать исходное отношение, атрибуты которого неатомарны, необходимо объединить схемы основного и подчинённого отношений. Кроме того, если, например, таблица, соответствующая ненормализованному отношению уже содержится в БД и заполнена информацией, задача усложняется тем, что значение неатомарного атрибута может в свою очередь содержать несколько кортежей.

Рассмотрим отношение, имеющее атрибуты «Код сотрудника», «ФИО», «Должность», «Проекты». Очевидно, что один сотрудник может работать над несколькими проектами. Предположим, что проект описывается идентификатором, названием и датой сдачи.

Код сотрудника

ФИО

Должность

Проекты

Иванов Иван Иванович

Программист

ID: 123; Название: Система управления паровым котлом; Дата сдачи: 30.09.2011
ID: 231; Название: ПС для контроля и оповещения о превышениях ПДК различных газов в помещении; Дата сдачи: 30.11.2011
ID: 321; Название: Модуль распознавания лиц для защитной системы; Дата сдачи: 01.12.2011

Нетрудно заметить, что не все атрибуты этого отношения атомарны (неделимы). В частности, атрибут «Проекты» можно разделить на три более простых атрибута: «Код проекта», «Название», «Дата сдачи», а значение этого атрибута для сотрудника Иван Иванович Иванов содержит несколько кортежей – информацию о трёх проектах.

Рассмотрим алгоритм нормализации отношения до 1НФ.

Создать новое отношение, схема которого будет получена путём слияния основной и подчинённой схем исходного отношения в одну.

Для каждого кортежа исходного отношения включить в новое столько строк, сколько кортежей содержится в подчинённом отношении этого кортежа.

Заполнить значения атрибутов нового отношения, соответствующих атрибутам подчинённого отношения. Заполнить строки нового отношения значениями атомарных атрибутов исходного.

Применим этот алгоритм к приведённому выше отношению. Схема нового отношения будет состоять из 6 атрибутов: «Код сотрудника», «ФИО», «Должность», «Код проекта», «Название», «Дата сдачи». Для одного единственного кортежа заданного отношения, добавим в новое три строки, по одной для каждого проекта (по количеству кортежей в подчинённом отношении). Теперь можно заполнить значения разделенных атрибутов кортежами из подчинённого отношения. Затем перенесем в каждую из этих строк значения атомарных атрибутов: «Код сотрудника», «ФИО», «Должность» (все три строки будут содержать одинаковые значения этих атрибутов).

Результат будет выглядеть так:

Код сотрудника

ФИО

Должность

Код проекта

Название

Дата сдачи

Иванов Иван Иванович

Программист

123

Система управления паровым котлом

30.09.2011

Иванов Иван Иванович

Программист

231

ПС для контроля и оповещения о превышениях ПДК различных газов в помещении

30.11.2011

Иванов Иван Иванович

Программист

321

Модуль распознавания лиц для защитной системы

01.12.2011

Вторая нормальная форма

Отношение, находящееся в 1НФ, также может обладать избыточностью. Для её устранения предназначена вторая нормальная форма. Но прежде чем приступить к её описанию, сначала следует выявить недостатки первой.

Пусть исходное отношение содержит информацию о поставке некоторых товаров и их поставщиках.

Код поставщика

Город

Статус города

Код товара

Количество

Москва

300

Москва

400

Москва

100

Ярославль

200

Ставрополь

300

Ставрополь

400

Псков

100

Заранее известно, что в этом отношении содержатся следующие функциональные зависимости:

{ {Код поставщика, Код товара} -> { Количество},

{Код поставщика} -> {Город},

{Код поставщика} -> {Статус},

{Город} -> {Статус} }

Первичный ключ в отношении: {Код поставщика, Код товара}.

Очевидно, что отношение обладает избыточностью: оно описывает две сущности – поставку и поставщика. В связи с этим возникают следующие аномалии:

Аномалия вставки. В отношение нельзя добавить информацию о поставщике, который ещё не поставил ни одного товара.

Аномалия удаления. Если от поставщика была только одна поставка, то при удалении информации о ней будет удалена и вся информация о поставщике.

Аномалия обновления. Если необходимо изменить какую-либо информацию о поставщике (например, поставщик переехал в другой город), то придётся изменять значения атрибутов во всех записях о поставках от него.

Физический смысл избыточности исходного отношения заключается в том, что оно описывает не одну сущность, а две – поставку и поставщика.

Чтобы устранить эти аномалии, необходимо разбить исходное отношение на проекции:

В первую следует включить первичный ключ и все неключевые атрибуты явно зависимые от него;

В остальные проекции (в данном случае она одна) будут включены неключевые атрибуты, зависящие от первичного ключа неявно, вместе с той частью первичного ключа, от которой эти атрибуты зависят явно.

В итоге будут получены два отношения:

Код поставщика

Код товара

Количество

300

400

100

200

300

400

100

Первому отношению теперь соответствуют следующие функциональные зависимости: {Код поставщика, Код товара} -> {Количество}

Код поставщика

Город

Статус города

Москва

Ярославль

Ставрополь

Псков

Второму отношению соответствуют:

{ {Код поставщика} -> {Город},

{Код поставщика} -> {Статус},

{Город} -> {Статус} }

Такое разбиение устранило аномалии, описанные выше: можно добавить информацию о поставщике, который ещё не поставлял товар, удалить информацию о поставке без удаления информации о поставщике, а также легко обновить информацию в случае если поставщик переехал в другой город.

Определение второй нормальной формы: отношение находится во второй нормальной форме (сокращённо 2НФ) тогда и только тогда, когда оно находится в первой нормальной форме и каждый его неключевой атрибут неприводимо зависим от первичного ключа.

Семантическое моделирование

Широкое распространение реляционных СУБД и их использование в самых разнообразных приложениях показывает, что реляционная модель данных достаточна для моделирования предметных областей. Однако проектирование реляционной базы данных в терминах отношений на основе кратко рассмотренного нами механизма нормализации часто представляет собой очень сложный и неудобный для проектировщика процесс.

При этом проявляется ограниченность реляционной модели данных в следующих аспектах:

Модель не предоставляет достаточных средств для представления смысла данных. Семантика реальной предметной области должна независимым от модели способом представляться в голове проектировщика. В частности, это относится к упоминавшейся нами проблеме представления ограничений целостности.

Для многих приложений трудно моделировать предметную область на основе плоских таблиц. В ряде случаев на самой начальной стадии проектирования проектировщику приходится производить насилие над собой, чтобы описать предметную область в виде одной (возможно, даже ненормализованной) таблицы.

Хотя весь процесс проектирования происходит на основе учета зависимостей, реляционная модель не предоставляет каких-либо средств для представления этих зависимостей.

Несмотря на то, что процесс проектирования начинается с выделения некоторых существенных для приложения объектов предметной области ("сущностей") и выявления связей между этими сущностями, реляционная модель данных не предлагает какого-либо аппарата для разделения сущностей и связей.

Потребности проектировщиков баз данных в более удобных и мощных средствах моделирования предметной области вызвали к жизни направление семантических моделей данных. При том, что любая развитая семантическая модель данных, как и реляционная модель, включает структурную, манипуляционную и целостную части, главным назначением семантических моделей является обеспечение возможности выражения семантики данных.

Наиболее часто на практике семантическое моделирование используется на первой стадии проектирования базы данных. При этом в терминах семантической модели производится концептуальная схема базы данных, которая затем вручную преобразуется к реляционной (или какой-либо другой) схеме. Этот процесс выполняется под управлением методик, в которых достаточно четко оговорены все этапы такого преобразования.

Менее часто реализуется автоматизированная компиляция концептуальной схемы в реляционную. При этом известны два подхода: на основе явного представления концептуальной схемы как исходной информации для компилятора и построения интегрированных систем проектирования с автоматизированным созданием концептуальной схемы на основе интервью с экспертами предметной области. И в том, и в другом случае в результате производится реляционная схема базы данных в третьей нормальной форме (более точно следовало бы сказать, что автору неизвестны системы, обеспечивающие более высокий уровень нормализации).

Наконец, третья возможность, которая еще не вышла (или только выходит) за пределы исследовательских и экспериментальных проектов, - это работа с базой данных в семантической модели, т.е. СУБД, основанные на семантических моделях данных. При этом снова рассматриваются два варианта: обеспечение пользовательского интерфейса на основе семантической модели данных с автоматическим отображением конструкций в реляционную модель данных (это задача примерно такого же уровня сложности, как автоматическая компиляция концептуальной схемы базы данных в реляционную схему) и прямая реализация СУБД, основанная на какой-либо семантической модели данных. Наиболее близко ко второму подходу находятся современные объектно-ориентированные СУБД, модели данных которых по многим параметрам близки к семантическим моделям (хотя в некоторых аспектах они более мощны, а в некоторых - более слабы).

Расширенная ER-модель (EER-модель)

Понятий обычной ER-модели достаточно для представления большинства схем баз данных, например, для большинства коммерческих систем БД. Однако такие области, как системы автоматизированного проектирования, системы автоматизированной подготовки производства и др. предъявляют более сложные требования к БД. Для их семантического моделирования ER-модель была дополнена новыми понятиями и трансформирована в EER-модель (Enhanced ER – model – расширенная модель «сущность–связь»). Такая модель содержит все элементы ER – модели плюс дополнительные понятия, а именно понятия генерализации, специализации, и агрегирования.

Генерализация – это объединение набора классов (типов) сущностей в более общий тип сущности – суперкласс. Если в процессе анализа сущностей обнаруживается, что два или более классов (типов) сущностей имеют общие наборы атрибутов, то такие классы можно объединить в суперкласс.

Специализация противоположна генерализации. Она заключается в том, что некоторый общий (агрегированный, суперкласс) класс или тип разделяется на несколько более частных (специализированных) подклассов.

Агрегирование – это процесс объединения нескольких независимых сущностей (типов) в агрегированный (комплексный) тип.

Концептуальные ER-модели

В соответствии с основными этапами проектирования базы данных после построения концептуальной модели выбирается система управления базой данных, с помощью которой будет организована база данных и работа с ней. Каждая СУБД поддерживает определенные виды и типы данных, а также средства представления связей между данными, составляющими модель данных СУБД. Вторая стадия проектирования базы данных состоит в представлении построенной на предыдущей стадии концептуальной модели средствами модели данных СУБД или в отображении концептуальной модели в модель данных СУБД. Этот этап часто называют логическим проектированием базы данных. Полученная при этом модель часто также называется концептуальной моделью или схемой, но специфицированной к понятиям модели данных СУБД. В некоторых источниках полученную модель называют логической структурой данных или моделью данных базы данных.

Можно по-разному характеризовать понятие модели данных СУБД. С одной стороны, модель данных СУБД – это способ структурирования данных, которые рассматриваются как некоторая абстракция в отрыве от предметной области. С другой стороны, модель данных СУБД – это инструмент представления концептуальной модели предметной области и динамики ее изменения в виде базы данных.

Учитывая обе вышеуказанные стороны, определим основные структуры моделей данных СУБД, используемые для представления концептуальной модели предметной области (сущностей, атрибутов, связей).

Элемент данных (поле) – наименьшая поименованная единица данных. Используется для представления значения атрибута.

С элементом данных неразрывно связано понятие «тип данных», который может принимать соответствующее поле. В разных СУБД могут использоваться разные типы данных, наиболее распространенными из которых, используемые во многих СУБД, являются следующие: числовой (numeric), символьный (char), дата (date) и т.д.

Запись – поименованная совокупность полей. Используется для представления совокупности атрибутов сущности (записи о сущности).

Экземпляр записи – запись с конкретными значениями полей.

Первичный ключ – минимальный набор полей записи, однозначно идентифицирующий экземпляр записи файла.

Файл – поименованная совокупность экземпляров записей одного типа. Используется для представления однородного набора сущностей.

Набор файлов – поименованная совокупность файлов, обрабатываемых в системе. Используется для представления нескольких наборов сущностей.

Понятие «группа» является обобщающим понятием «файл» и «запись».

Группа – это поименованная совокупность элементов данных и других групп.

Важнейшим понятием концептуальной модели является понятие связи между сущностями (наборами сущностей). В моделях данных СУБД соответствующее понятие отражается понятием «групповое отношение».

Групповое отношение – поименованное бинарное отношение, заданное на двух множествах экземпляров рассматриваемых групп. По характеру бинарных связей различают групповые отношения вида 1:1, 1:M, M:1, M:N. Пары чисел называют коэффициентами группового отношения. В групповом отношении один член группы назначается владельцем отношения, другой – членом.

Для представления группового отношения используется две формы:

а) Графовая. Группы изображаются вершинами графа, связи между группами – дугами, направленными от группы-владельца к группе-члену с указанием имени отношения и коэффициента.

По типу графов различают:

иерархическую модель (граф без циклов – дерево);

сетевую модель (ориентированный граф общего вида).

б) Табличная. Связь между группами изображается таблицей, столбцы которой представляют ключи соответствующих групп. Для формального описания таблицы используется математическое (теоретико-множественное) понятие отношения. Соответствующая модель данных называется реляционной моделью.

Примеры ER-моделей

Пример 1

ER-модель: ЖЭК

Описание задачи: Сотрудникам ЖЭКа необходима база данных для хранения информации о поступающих от жильцов заявок на ремонт. ЖЭК обслуживает группу домов, включающую несколько улиц. Заявка поступает от квартиры. Заявку принимает диспетчер, он задает номер и дату поступления заявки, определяет тип заявки и срок ее выполнения. Заявку выполняет бригада специалистов. Каждый специалист может работать только в одной бригаде, у каждой бригады есть бригадир.

Рис. 10 – Пример ER-модели ЖЭКа

Пример 2

ER -модель конторы «Рога и копыта»

Описание задачи: Контора «Рога и копыта» занимается коммерческой деятельностью по реализации продукции, произведенной из рогов и копыт, и предоставлению магических услуг.

Сотрудник организации имеет ФИО, табельный номер, должность. Сотрудники распределены по нескольким отделам. Каждый отдел имеет номер, название и руководителя. Сотрудник не может руководить более чем одним отделом.

Организация работает с предприятиями-клиентами. Каждое предприятие имеет название и адрес. С предприятием может быть заключено несколько договоров.

Договор характеризуется уникальным номером, датой и типом. Каждый договор курирует некоторый сотрудник. По мере реализации клиенту товаров и услуг по договору с некоторой периодичностью выставляются счета.

Счет характеризуется уникальным номером, датой выставления, сроком оплаты и суммой, а также списком реализованных товаров и услуг с указанием их количества. По неоплаченным счетам начисляются пени. Счет может быть оплачен в несколько приемов, каждый платеж характеризуется номером, датой и суммой. Номер платежа уникален в пределах его счета. Цены на товары и услуги могут изменяться со временем.

Рис. 11 – Пример ER-модели конторы «Рога и копыта»

Пример разработки простой ER-модели

При разработке ER-моделей мы должны получить следующую информацию о предметной области:

1. Список сущностей предметной области.

2. Список атрибутов сущностей.

3. Описание взаимосвязей между сущностями.

ER-диаграммы удобны тем, что процесс выделения сущностей, атрибутов и связей является итерационным. Разработав первый приближенный вариант диаграмм, мы уточняем их, опрашивая экспертов предметной области. При этом документацией, в которой фиксируются результаты бесед, являются сами ER-диаграммы.

Предположим, что перед нами стоит задача разработать информационную систему по заказу некоторой оптовой торговой фирмы. В первую очередь мы должны изучить предметную область и процессы, происходящие в ней. Для этого мы опрашиваем сотрудников фирмы, читаем документацию, изучаем формы заказов, накладных и т.п.

Например, в ходе беседы с менеджером по продажам, выяснилось, что он (менеджер) считает, что проектируемая система должна выполнять следующие действия:

Хранить информацию о покупателях.

Печатать накладные на отпущенные товары.

Следить за наличием товаров на складе.

Выделим все существительные в этих предложениях - это будут потенциальные кандидаты на сущности и атрибуты, и проанализируем их (непонятные термины будем выделять знаком вопроса):

Покупатель - явный кандидат на сущность.

Накладная - явный кандидат на сущность.

Товар - явный кандидат на сущность

(?) Склад - а вообще, сколько складов имеет фирма? Если несколько, то это будет кандидатом на новую сущность.

(?) Наличие товара – это, скорее всего, атрибут, но атрибут какой сущности?

Сразу возникает очевидная связь между сущностями - "покупатели могут покупать много товаров" и "товары могут продаваться многим покупателям". Первый вариант диаграммы выглядит так:

Рис. 12 – Первый вариант ER-диаграммы

Задав дополнительные вопросы менеджеру, мы выяснили, что фирма имеет несколько складов. Причем, каждый товар может храниться на нескольких складах и быть проданным с любого склада.

Куда поместить сущности "Накладная" и "Склад" и с чем их связать? Спросим себя, как связаны эти сущности между собой и с сущностями "Покупатель" и "Товар"? Покупатели покупают товары, получая при этом накладные, в которые внесены данные о количестве и цене купленного товара. Каждый покупатель может получить несколько накладных. Каждая накладная обязана выписываться на одного покупателя. Каждая накладная обязана содержать несколько товаров (не бывает пустых накладных). Каждый товар, в свою очередь, может быть продан нескольким покупателям через несколько накладных. Кроме того, каждая накладная должна быть выписана с определенного склада, и с любого склада может быть выписано много накладных. Таким образом, после уточнения, диаграмма будет выглядеть следующим образом:

Рис. 12 – Второй вариант ER-диаграммы

Теперь необходимо задуматься об атрибутах сущностей. Выясняется следующее:

Каждый покупатель является юридическим лицом и имеет наименование, адрес, банковские реквизиты.

Каждый товар имеет наименование, цену, а также характеризуется единицами измерения.

Каждая накладная имеет уникальный номер, дату выписки, список товаров с количествами и ценами, а также общую сумму накладной. Накладная выписывается с определенного склада и на определенного покупателя.

Каждый склад имеет свое наименование.

Снова выпишем все существительные, которые будут потенциальными атрибутами, и проанализируем их:

Юридическое лицо – термин риторический, мы не работаем с физическими лицами. Не обращаем внимания.

Наименование покупателя – явная характеристика покупателя.

Адрес – явная характеристика покупателя.

Банковские реквизиты – явная характеристика покупателя.

Наименование товара – явная характеристика товара.

(?) Цена товара – похоже, что это характеристика товара. Отличается ли эта характеристика от цены в накладной?

Единица измерения – явная характеристика товара.

Номер накладной – явная уникальная характеристика накладной.

Дата накладной – явная характеристика накладной.

(?) Список товаров в накладной – список не может быть атрибутом. Вероятно, нужно выделить этот список в отдельную сущность.

(?) Количество товара в накладной – это явная характеристика, но характеристика чего? Это характеристика не просто "товара", а "товара в накладной".

(?) Цена товара в накладной – опять же это должна быть не просто характеристика товара, а характеристика товара в накладной. Но цена товара уже встречалась выше – это одно и то же?

Сумма накладной – явная характеристика накладной. Эта характеристика не является независимой. Сумма накладной равна сумме стоимостей всех товаров, входящих в накладную.

Наименование склада – явная характеристика склада.

Каждый товар имеет некоторую текущую цену. Эта цена, по которой товар продается в данный момент. Естественно, что эта цена может меняться со временем. Цена одного и того же товара в разных накладных, выписанных в разное время, может быть различной. Таким образом, имеется две цены - цена товара в накладной и текущая цена товара.

С возникающим понятием "Список товаров в накладной" все довольно ясно. Сущности "Накладная" и "Товар" связаны друг с другом отношением типа много-ко-многим. Такая связь должна быть расщеплена на две связи типа один-ко-многим. Для этого требуется дополнительная сущность. Этой сущностью и будет сущность "Список товаров в накладной". Связь ее с сущностями "Накладная" и "Товар" характеризуется следующими фразами - "каждая накладная обязана иметь несколько записей из списка товаров в накладной", "каждая запись из списка товаров в накладной обязана включаться ровно в одну накладную", "каждый товар может включаться в несколько записей из списка товаров в накладной", " каждая запись из списка товаров в накладной обязана быть связана ровно с одним товаром". Атрибуты "Количество товара в накладной" и "Цена товара в накладной" являются атрибутами сущности " Список товаров в накладной".

Точно также поступим со связью, соединяющей сущности "Склад" и "Товар". Введем дополнительную сущность "Товар на складе". Атрибутом этой сущности будет "Количество товара на складе". Таким образом, товар будет числиться на любом складе и количество его на каждом складе будет свое.

Теперь можно внести все это в диаграмму:

Рис. 13 – Третий (итоговый) вариант ER-диаграммы

Список литературы:

Информационные системы в экономике: Учебник для студ. высш. учеб, заведений / В.Б. Уткин, К.В. Балдин. – М.: Издательский центр «Академия», 2004. – 288 с.

Разработка и эксплуатация автоматизированных информационных систем: учеб. пособие / Под ред. проф. Л.Г. Гагариной. – М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2007. – 384 с.: ил. – (Профессиональное образование).

Дейт К. Введение в системы баз данных. – М.: Диалектика, 2000.

Першиков В. И., Савинков В. М. Толковый словарь по информатике. – М.: Финансы и статистика, 2001.

Райордан Р. Основы реляционных баз данных. – М.: Русская редакция, 2001.

Саукап Р. Проектирование реляционных систем баз данных. – М.: Русская редакция, 2006.

Системы управления базами данных и знаниями / Под ред. А. Н. Наумова. – М.: Финансы и статистика, 2005.

Спортак М., Паппас Ф. Компьютерные сети и сетевые технологии. – Киев: ООО «ТИД «ДС», 2002.

Уткин В. Б. Основы автоматизации профессиональной деятельности. – М.: РДЛ, 2001.

Уткин В. Б., Сазанович А.Н., Мдичарадзе В. Г. Информатика. – М.: РДЛ, 2007.

MegaPlus: Электроника, компьютеры, связь.2010. – № 5.

Концептуальная модель базы данных это

Концептуальная модель это некая наглядная диаграмма, нарисованная в принятых обозначениях и подробно показывающая связь между объектами и их характеристиками. Создается концептуальная модель для дальнейшего проектирования базы данных и перевод ее, например, в реляционную базу данных. На концептуальной модели в визуально удобном виде прописываются связи между объектами данных и их характеристиками.

Принятые определения в концептуальной базе данных

Для единообразия программирования баз данных введены следующие понятия для концептуальных баз данных:

1. Объект или сущность . Это фактическая вещь или объект (для людей) за которой пользователь (заказчик) хочет наблюдать. Например, Иванов Иван Иванович;
2. Атрибут это характеристика объекта, соответствующая его сущности. Например. Задаем себе вопрос: Какую информацию нужно хранить об Иванове Иване Ивановиче? Ответы на этот вопрос и будут атрибуты объекта Иванов Иван Иванович;
3. Третье понятие в проектировании концептуальной базы данных это связь или отношения между объектами.

Лексически более правильно говорить связь между объектами КБД и отношения между сущностями КБД (концептуальная база данных), но встретить можно самые различные сочетания сущности, объекта, связи и отношения (огрехи переводов).

Концептуальная модель базы данных условные обозначения

Концептуальная модель базы данных: принятые графические обозначения

Диаграмма сущность/отношения (объект/связь) называют ER-диаграммой или EDR (entity-relationship diagram). Сама модель сущность-связь была предложена профессором Peter Pin-Shen Chen (Питер Чен) в 1976 году. Правила написания и условные обозначения ER-диаграммы называют нотацией. Распространены две основные нотации ER-диаграмм:

• Нотация Питера Чена;
• Нотация Gordon Everest (Гордона Эверста). Под назаванием Crow’s Foot или Fork (вилка).

Обозначения ER-диаграммы по Питеру Чену

Чен предложил и это приняли следующие условные обозначения для ER-диаграмм:

• Сущность или объект обозначать прямоугольником;
• Отношения обозначать ромбом;
• Атрибуты объектов, обозначаются овалом;
• Если сущность связана с отношением, то их связь обозначается прямой линией со стрелкой. Необязательная связь обозначается пунктирной линией. Мощная связь обозначается двойной линией.

Каждый атрибут может быть связан с одним объектом (сущностью).

Нотация Gordon Everest

Gordon Everest ввел новое обозначение связей, которые получили название вилка или воронья лапа. Также он ввел, что объект должен обозначаться прямоугольником с названием типа объекта в виде имени существительного внутри прямоугольника. Причем, это имя должно быть уникальным в пределах создаваемой базы данных.

Атрибуты не выделяются в отдельную фигуру, а вписываются в прямоугольник объекта именем существительным с уточняющим словом.

Связь между объектами обозначается прямой линией. Множественные связи обозначаются вилкой на конце. Сама связь подписывается глаголом, типа «Включает» или «Принадлежит».

концептуальная модель базы данных ERD Fork

Дополнения

Атрибуты в ER диаграмме, могут иметь свои собственные атрибуты (композитный) атрибут.

Простую ER диаграмму нарисовать достаточно просто. Другое дело насыщенная, объемная ER диаграмма. Ниже приведены некоторые советы, которые помогут вам построить эффективные ER схемы:

• Определите все объекты в данной системе и определите отношения между этими объектами;
• Объект должен появиться только один раз в определенном месте схемы;
• Определите точное и подходящее имя для каждого объекта, атрибута и отношений в диаграмме. Выберите простые и понятные слова. Условия, которые просты и знакомы всегда побеждает смутные, технические звучащие слова. Для объектов имена существительные, для связей глаголы (можно с пояснениями). Не забываем про уникальность имен объектов;
• Удалите неявные, избыточные или ненужные отношения между объектами;
• Никогда не подключайте отношения к другим отношениям;
• Используйте цвета, чтобы классифицировать однотипные объекты или выделить ключевые области в диаграмме.

педагогические науки

• Хусаинова Гузалия Ядкаровна , кандидат наук, доцент, доцент
• Башкирский государственный университет

• ПРОЕКТИРОВАНИЕ
• БАЗЫ ДАННЫХ
• ER-ДИАГРАММА

В данной работе рассмотрено создание ER – диаграммы на примере детского магазина.

• Разработка приложения «Справочник по языку программирования Pascal» для ОС Android
• Работа с базой данных в среде Delphi на примере детского магазина
• Сравнение языков программирования на примере сортировки массива
• Формирование мотивации у школьников к занятиям физической культурой и спортом

Информационная модель предметной области представляет собой описание предметной области, выполненной без ориентации на программное и аппаратное обеспечение, используемые в будущем. Содержит исходную информацию о предметной области. Шаг создания инфологической модели называется инфологическим проектированием.

Целью инфологического моделирования является создание точного и полного отображения реального мира, используемого в будущем в качестве источника информации для построения базы данных.

Комплекс задач этого этапа состоит в выявлении общих информационных объектов и связей между ними. Результаты инфологического проектирования могут быть выражены в виде инфологической или концептуальной модели, которая представляет структуру данных. Для построения концептуальной модели используется метод моделирования «Сущность - связь» или ER-диаграмма.

При разработке стандартной схемы организации был определен следующий персонал, который включает: директора, администраторов, продавцов-консультантов по продажам, уборщиц, водителей. При организации работы магазина важным фактором является мобильная, квалифицированная работа сотрудников, способных организовать процесс обслуживания клиентов как можно быстрее и качественней.

Работа продавца-консультанта - это процесс, который можно разделить на следующие этапы:

• поиск нужного товара;
• формирование списка товаров;
• добавление информации о покупателях;

Информационные процессы этапов представлены в виде таблицы (Таблица 1.).

Таблица 1. Информационные процессы этапов

После изучения предметной области и анализа структуры системы были определены объекты. Список сущностей и связей представлены в таблицах 2 и 3.

Таблица 2. Перечень сущностей предметной области

Название	Ключ сущности	Атрибуты сущности
Детский магазин	Код_магазина	Название ФамилияИО_владельца Адреса_магазинов
Сотрудники	Код_сотрудника	Должность ФамилияИО_сотрудника Паспортные данные Дата_рождения Образование Дата_устройства Код_магазина
Поставщики	Код_поставщика	Фирма_товара Дата_поставки Количество
Покупатели	Код_покупателя	ФамилияИО_покупателя Паспортные_данные Постоянный_клиент
	Код_заказа	ФамилияИО_заказчика Название_товара Количество Дата заказа Стоимость_заказа Код_доставки
	Код_товара	Название Материал В_наличии(шт) Заказано/ожидается Изображение Количество Код_поставщика Код_магазина

Таблица 3. Перечень связей между сущностями

Исходя из имеющихся данных, становится возможным построить ER-диаграмму, необходимую для дальнейшего проектирования информационной системы (рис.1).

Рисунок 1. ER-диаграмма.

Следующим шагом проектирования является создание логической структуры реляционной базы данных. Каждый информационный объект модели данных отображается с соответствующей реляционной таблицей. Структура реляционной таблицы определяется требуемым составом соответствующего информационного объекта, где каждый столбец (поле) соответствует одному из реквизитов объекта. Ключевые реквизиты объекта образуют уникальный ключ реляционной таблицы. Для каждого столбца вы указываете формат и размер данных. Строки (записи) таблицы соответствуют экземплярам объекта и генерируются при загрузке таблицы.

Связи между объектами модели данных реализуются теми же реквизитами - ключи связи в соответствующих таблицах. Ключом соединения всегда является уникальный ключ главной таблицы. Ключ в подчиненной таблице - это либо часть уникального ключа в нем, либо поле, которое не является частью первичного ключа. Ключ связи в подчиненной таблице называется внешним ключом. В Access можно создать схему данных, визуально представляющую логическую структуру базы данных. Определение отношений «один ко многим» в этой схеме должно соответствовать построенной модели данных. Появление схемы данных практически совпадает с графическим представлением информационно-логической модели. В таблицах 4 и 5 показаны структуры объектов "Товары" и «Сотрудники». Аналогично можно получить и другие таблицы базы данных.

Таблица 4. Структура таблицы «Товары»

Ключевое поле	Название поля
	Код_товара
		Текстовый
		Текстовый
	Название	Текстовый
		Числовой
	Материал	Текстовый
	В наличии(шт)	Текстовый
	Заказано/Ожидается	Текстовый
	Изображение	Поле объекта OLE
		Денежный
	Количество	Числовой
	Код поставщика	Числовой
		Числовой
	Код магазина	Числовой

Таблица 5. Структура таблицы «Сотрудники»

Ключевое поле	Название поля
	Код_сотрудника
	Должность	Текстовый
	ФИО сотрудника	Текстовый
	Паспортные данные	Числовой
	Дата рождения	Дата/время
		Текстовый
	Образование	Текстовый
		Числовой
	Фотография	Поле объекта OLE
	Дата устройства	Дата/время
		Текстовый
		Текстовый
	Код магазина	Числовой

Используя правила перевода ER - диаграмму на логическую схему можно завершающую схему - логическую схему данных (рис. 2)

Рисунок 2. Логическая схема базы данных.

Таким образом, в данной работе подробно рассмотрено получение ER - диаграммы и логической схемы на примеры детского магазина.

Список литературы

1. Айнуров К.И. Использование информационных технологий в обучении. – Магнитогорск.: МГПУ, 2014. – 85 с.
2. Викторов С.У. Развитие информационных технологий.– Пермь: ЛНА, 2011. – 74 с.
3. Хусаинов И.Г., Рахимова Р.А. Роль интерактивных технологий на уроках информатики в развитии этического воспитания учащихся // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 3. – С. 488.
4. Хусаинова Г.Я. Исследование температурных полей при стационарном течении аномальных жидкостей // Автоматизация. Современные технологии. 2016. № 7. С. 13-16.

ER-диаграмма

Как отмечалось ранее, одна из основных целей семантического моделирования состоит в том, чтобы результаты анализа предметной области были отражены в достаточно простом, наглядном, но в то же время формализованном и достаточно информативном виде.

В этом смысле ER-диаграммаявляется очень удачным решением. В ней сочетаются функциональный и информационный подходы, что позволяет представлять как совокупность выполняемых функций, так и отношения между элементами системы, задаваемые структурами данных. При этом графическая форма позволяет отобразить в компактном виде (за счет наглядных условных обозначений) типологию и свойства сущностей и связей, а формализмы, положенные в основу ER-диаграмм,позволяют использовать на следующем шаге проектирования логической структуры базы данных строгий аппарат нормализации.

Сущности. Каждый тип сущности в ER-диаграммах представляется в виде прямоугольника, содержащего имя сущности. В качестве имени обычно используются существительные (или обороты существительного) в единственном числе. Для отражения сущностей слабых типов используются прямоугольники, стороны которых рисуются двойными линиями. Например, в рассматриваемой далее ER-диаграмме, приведенной на рис. 5.4, ПОДЧИНЕННЫЙ - сущность слабого типа.

Свойства. Свойства служат для уточнения, идентификации, характеристики или выражения состояния сущности или связи. Свойства отображаются в виде эллипсов, содержащих имя свойства. Эллипс соединяется с соответствующей сущностью или связью линией.

Имена ключевых свойств подчеркиваются, например, свойство «Табельный номер» сущности СОТРУДНИК.

Контур эллипса рисуется двойной линией, если свойство многозначное, например, свойство «Специальность» сущности СОТРУДНИК.

Контур эллипса рисуется штриховой линией, если свойство производное, например, свойство «Кол-во» сущности ПОСТАВЩИК.

Эллипс соединяется пунктирной линией, если свойство условное, например, свойство «Иностранный язык» сущности СОТРУДНИК.

Если свойство составное, то составляющие его свойства отображаются другими эллипсами, соединенными с эллипсом составного, например, свойство «Адрес» сущности СОТРУДНИК состоит из простых свойств «Город», «Улица», «Дом».

Связи. Связь - это графически изображаемая ассоциация, устанавливаемая между сущностями. Каждый тип связи на ER-диаграмме отображается в виде ромба с именем связи внутри. В качестве имени обычно используются отглагольные существительные.

Стороны ромба рисуют двойными линиями, если это связь сущности слабого типа с сущностью, от которой она зависит. Например, связь «Подчинение», связывающая сущность слабого типа ПОДЧИНЕННЫЙ с сущностью СОТРУДНИК, от которой она зависит.

Участники связи соединены со связью линиями. Двойная линия обозначает полное участие сущности в связи с данной стороны. Например, связь «Подчинение» со стороны сущности ПОДЧИНЕННЫЙ.

Связь может быть модифицирована указанием роли. Например, для рекурсивной связи «Состав» указаны роли: «Деталь состоит из ...» и «Деталь входит в состав ...».

What is ER Modeling?

Entity Relationship Modeling (ER Modeling) is a graphical approach to database design. It uses Entity/Relationship to represent real world objects.

An Entity is a thing or object in real world that is distinguishable from surrounding environment. For example each employee of an organization is a separate entity. Following are some of major characteristics of entities.

• An entity has a set of properties.
• Entity properties can have values.

In this tutorial, you will learn-

Let"s consider our first example again. An employee of an organization is an entity. If "Peter" is a programmer (an employee ) at Microsoft, he can have attributes (properties) like name, age, weight, height, etc. It is obvious that those do hold values relevant to him.

Each attribute can have Values . In most cases single attribute have one value. But it is possible for attributes have multiple values also. For example Peter"s age has a single value. But his "phone numbers" property can have multiple values.

Entities can have relationships with each other. Let"s consider a simplest example. Assume that each Microsoft Programmer is given a Computer. It is clear that that Peter"s Computer is also an entity. Peter is using that computer and the same computer is used by Peter. In other words there is a mutual relationship among Peter and his computer.

In Entity Relationship Modeling, we model entities, their attributes and relationships among entities.

Enhanced Entity Relationship (EER) Model

Enhanced Entity Relationship (EER) Model is a high level data model which provides extensions to original Entity Relationship (ER) model. EER Models supports more details design. EER Modeling emerged as a solution for modeling highly complex databases.

EER uses UML notation. UML is the acronym for Unified Modeling Language; it is a general purpose modeling language used when designing object oriented systems. Entities are represented as class diagrams. Relationships are represented as associations between entities. The diagram shown below illustrates an ER diagram using the UML notation.

Why use ER Model?

Now you may think why use ER modeling when we can simply create the database and all of its objects without ER modeling? One of the challenges faced when designing database is the fact that designers, developers and end-users tend to view data and its usage differently. If this situation is left unchecked, we can end up producing a database system that does not meet the requirements of the users.

Communication tools understood by all stakeholders(technical as well non-technical users) are critical in producing database systems that meet the requirements of the users. ER models are examples of such tools.

ER diagrams also increase user productivity as they can be easily translated into relational tables.

Case Study: ER diagram for "MyFlix" Video Library

Let"s now work with the MyFlix Video Library database system to help understand the concept of ER diagrams. We will using this database for all hand-on in the remainder of this tutorials

MyFlix is a business entity that rents out movies to its members. MyFlix has been storing its records manually. The management now wants to move to a DBMS

Let"s look at the steps to develop EER diagram for this database-

1. Identify the entities and determine the relationships that exist among them.
2. Each entity, attribute and relationship, should have appropriate names that can be easily understood by the non-technical people as well.
3. Relationships should not be connected directly to eachother. Relationships should connect entities.
4. Each attribute in a given entity should have a unique name.

Entities in the "MyFlix" library

The entities to be included in our ER diagram are;

• Members - this entity will hold member information.
• Movies - this entity will hold information regarding movies
• Categories - this entity will hold information that places movies into different categories such as "Drama", "Action", and "Epic" etc.
• Movie Rentals - this entity will hold information that about movies rented out to members.
• Payments - this entity will hold information about the payments made by members.

Defining the relationships among entities

Members and movies

The following holds true regarding the interactions between the two entities.

• A member can rent a more than movie in a given period.
• A movie can be rented by more than one member in a given period.

From the above scenario, we can see that the nature of the relationship is many-to-many. Relational databases do not support many-to-many relationships. We need to introduce a junction entity . This is the role that the MovieRentals entity plays. It has a one-to-many relationship with the members table and another one-to-many relationship with movies table.

Movies and categories entities

The following holds true about movies and categories.

• A movie can only belong to one category but a category can have more than one movie.

We can deduce from this that the nature of the relation between categories and movies table is one-to-many.

Members and payments entities

The following holds true about members and payments

• A member can only have one account but can make a number of payments.

We can deduce from this that the nature of the relationship between members and payments entities is one-to-many.

Now lets create EER model using MySQL Workbench

In the MySQL workbench , Click - "+" Button

Double click on Add Diagram button to open the workspace for ER diagrams.

Following window appears

Let"s look at the two objects that we will work with.

The members" entity will have the following attributes

• Membership number
• Full names
• Gender
• Date of birth
• Physical address
• Postal address

Let"s now create the members table

1.Drag the table object from the tools panel

2.Drop it in the workspace area. An entity named table 1 appears

3.Double click on it. The properties window shown below appears

1. Change table 1 to Members
2. Edit the default idtable1 to membership_number
3. Click on the next line to add the next field
4. Do the same for all the attributes identified in members" entity.

Your properties window should now look like this.

Repeat the above steps for all the identified entities.

Your diagram workspace should now look like the one shown below.

Lets create relationship between Members and Movie Rentals

1. Select the place relationship using existing columns too
2. Click on membership_number in the Members table
3. Click on reference_number in the MovieRentals table

Repeat above steps for other relationships. Your ER diagram should now look like this -

Summary

• ER Diagrams play a very important role in the database designing process. They serve as a non-technical communication tool for technical and non-technical people.
• Entities represent real world things; they can be conceptual as a sales order or physical such as a customer.
• All entities must be given unique names.
• ER models also allow the database designers to identify and define the relations that exist among entities.

The entire ER Model is attached below. You can simple import it in MySQL Workbench