Содержание

Иерархическая база данных. Модели, примеры

Иерархическая база данных — это БД, основанная на древовидной структуре. По принципу построения она чем-то схожа с файловой системой компьютера. У использования такой модели есть свои достоинства и недостатки, которые будут рассмотрены в этой статье, вместе с подробными примерами.

Виды баз данных

Как известно, различают четыре вида посторения БД:

  • Реляционные — табличные СУБД, где информация представлена в виде строк-столбцов. По этому принципу строятся базы данных в «Аксесе», к примеру.
  • Объектно-ориентированные — тесно связаны с ООП (программированием, в котором идет работа с объектами), и это их главный плюс, но, учитывая их небольшую производительность, они пока значительно уступают в распространенности реляционным.
  • Гибридные — СУБД, вмещающие в себе сразу два указанных выше вида.
  • Иерархические — объект внимания данной статьи. Это БД, характеризирующиеся древообразной структурой.

Наиболее известным примером иерархической базы данных является продукт, созданный компанией IBM («АйБиЭм»), под названием Information Management System (переводится как «Информационная система управления»), сокращенно IMS. Первая версия IMS вышла еще в прошлом, двадцатом веке, в шестьдесят восьмом году. Она используется для хранения и контроля данных и поныне.

Принцип построения иерархической модели

Иерархическая модель данных строится по следующему принципу:

  • для каждого узла древовидной структуры ставится в соответствие некий сегмент;
  • под сегментом понимаются поля данных с присвоенным каждому полю именем и выстроенные в один линейный кортеж;
  • еще одно соответствие: один входной и несколько выходных сегментов для каждого исходного поля;
  • для каждого структурного элемента существует одно и только одно место в системе иерархии;
  • древовидная структура начинается с корневого элемента;
  • у каждого подчиненного узла только один предок, но у каждого исходного может быть несколько потомков.

Применение иерархической структуры данных

Иерархическая база данных — это хранилище, применимое для тех систем, которым изначально свойственна древовидная структура. Для них выбирать подобное моделирование — логично.

Пример иерархической базы данных с изначально систематизированными степенями — воинское подразделение, в котором, как известно, четко определены ранги. Также это могут быть сложные механизмы, состоящие из все более упрощающихся к низу иерархии частичек. Для моделирования таких систем и приведения их к виду рассматриваемой БД нет необходимости в декомпозиции. Тем не менее такая ситуация складывается не всегда.

Кроме того, существует тенденция, при которой направленный вниз по структуре запрос проще, чем аналогичный вверх.

Основные операции над БД, построенными на иерархической модели

Структура иерархической базы данных позволяет успешно и практически беспроблемно (в зависимости от навыков и умений) совершать следующие операции (представлены самые основные, список всегда можно расширить мелкими дополнениями):

  • поиск по базе данных того или иного элемента;
  • переход по базе данных — от дерева к дереву;
  • переход по дереву — от ветви к ветви;
  • соответственно, переход по ветвям — поэлементно;
  • работа с записями: вставка новой и/или удаление текущей, копирование, вырезание и т. д.

Обобщенное описание структуры

Термин «древовидная» для описания структуры упоминается в этой статье уже далеко не единожды. Пора рассказать, откуда он произошел. Все потому что иерархическая база данных — это такая БД, которая использует тип данных «дерево». Рассмотрим подробнее, что он из себя представляет.

Это составной тип: в каждый из элементов (узлов) вкладывается несколько последующих (один или более). А начинается все с одного корневого элемента. Суть в том, что каждый из кусочков типа «дерево», является подтипом, тоже «деревом». Много-много разветвленных, и все также упорядоченных структур.

Элементарные типы могут быть простыми и составными, но по существу это всегда записи. Но в простом записи присутствует один тип данных, а в составном — целая их совокупность.

Иерархической модели свойственен принцип потомков, когда каждый предыдущий сегмент является предком для последующего. Кроме того, потомок по отношению к вышестоящему типу является типом подчиненным, в то время как равнозначные один другому записи считаются близнецами.

Наполнение БД

Основными данными иерархической БД являются значения (числа или символы), которые хранятся в записях. Обходят такую базу данных обычно снизу вверх и слева направо.

Достоинства

Иерархическая база данных — это имеющая корневую папку БД, постепенно разветвляющаяся книзу. Учитывая, что подобная структура весьма схожа с файловой системой, такие базы успешно применяются для выполнения различных операций над данными ЭВМ. Итог: рациональное распределение ее памяти, а также весьма достойные показатели времени, затраченного на работу.

Иерархическая модель идеальна для применения ее для упорядоченной информации.

Недостатки

Однако те же особенности рассматриваемых СУБД, которые стали их основными достоинствами, определяют также и их недостатки. К примеру, громоздкость и сложность логических связей — опытному специалисту при работе с ранее неизвестной базой будет трудно разобраться, а простой пользователь и вовсе в ней «заблудится». Эта сложность понимания приводит к тому, что на самом деле не так много СУБД построены на иерархической модели. Примером иерархической базы данных является, кроме уже описанного продукта компании «АйБиЭм», «Ока» и МИРИС (производство России), а также Data Edge и Team-UP (от зарубежных корпораций).

Примеры

Иерархическая база данных — это многообразие различных уровней, на которых строятся взаимосвязи. Схематично она выглядит как перевернутый граф. Пример иерархической базы данных — любое государственное административное учреждение. Взять, допустим, школу.

На самом верхней уровне будет располагаться «лидер» администрации — директор. В его подчинении завучи, у завучей — преподаватели, который руководят параллелями классов. В каждой параллели энное их количество, а в каждом классе есть некоторое число учеников.

По такому же принципу можно расписать и управление какой-нибудь корпорацией. Глава компании или даже совет директоров на самом верху. Далее — все большее количество подразделений, в каждом из которых действует своя структура. Есть и общие черты: начальник в каждом отделе, его помощник, его секретарь, собственно, офисные сотрудники и так далее.

Применение в ЭВМ

Могут быть и более серьезные области применения. Яркий пример иерархической базы данных- это файловая система. Всем привычный «Проводник» строится в самом ядре операционной системы «Виндоус» именно по такой схеме, так же, как и многие другие файловые менеджеры.

Сетевые базы данных

Существуют:

  • реляционные;
  • иерархические;
  • сетевые базы данных.

Почему мы вновь вспомнили о классификации? Поскольку, в отличие от реляционной, сетевая БД имеет с иерархической схожие черты.

Время вспомнить виды связей в базах данных. Есть связи «один-к-одному», «один-ко-многим» и «многие-ко-многим». Нас интересует последняя. В сетевой БД она проявляется следующим образом: у одного узла-наследника может быть сразу несколько предков. Свойство иметь несколько потомков также сохраняется. Можно сказать, что иерархические базы данных, сетевые базы данных сами по себе уже пример такого наследования. Предком в данном случае является именно иерархическая БД, так как принцип построения структуры в сетевых БД остается прежним.

Иерархия и реляционность

Название «реляционная» произошло от английского слова «отношение». Как уже упоминалось в начале статьи, они часто выражаются таблично. Но в предыдущем пункте мы указали, что иерархическая БД также может организовывать связи, значит ли это, что и между этими двумя типами есть некая объединяющая их тонкая ниточка?

Да. Помимо того, что и первый, и второй вид все еще относятся к базам данных, кроме этого признака есть еще одно общее свойство. Например, иерархическую БД (и сетевую заодно с ней) можно выразить в таблице. Суть здесь не в том, в каком виде представить информацию конечному пользователю (это уже вопрос юзабилити интерфейса), но по какому принципу была структурирована информация. Так, четкое деление на отделы со своими начальниками, подразделениями и прочим по-прежнему будет выражено в иерархии, но для удобства занесено в таблицу.

08. Иерархический и сетевой подходы при построении баз данных, основные понятия, достоинства и недостатки.

Иерархические базы данных: могут быть представлены как дерево, состоящее из объектов различных уровней. Верхний уровень занимает один объект, второй — объекты второго уровня и т. д.

Между объектами существуют связи, каждый объект может включать в себя несколько объектов более низкого уровня. Такие объекты находятся в отношении предка (объект более близкий к корню) к потомку (объект более низкого уровня), при этом возможна ситуация, когда объект-предок не имеет потомков или имеет их несколько, тогда как у объекта-потомка обязательно только один предок. Объекты, имеющие общего предка, называются близнецами.

Схема  1 пример иерархичской БД

Достоинства

Недостатки

·         Простота организации.

·         Наиболее быстрый доступ к информации (заранее известны все вершины и все ключи к доступу информациии).

 

·         Избыточность — нельзя ссылаться на одно и то же, необходимо дублировать информацию.

·         Не любая предметная область может быть представлена такой структурой.

·        При изменении структуры модели данных требуется изменение программного обеспечения и программных средств или создание нового.

Примеры иерархических БД:

·        System2000

·        TDMS

 

Сетевая база данных — логическая модель данных, являющаяся расширением иерархического подхода.

Основное отличие от иерархической модели в том что у потомка может быть любое число предков а в иерархической только один.

Тип связи определяется для двух типов записи: предка и потомка. Экземпляр типа связи состоит из одного экземпляра типа записи предка и упорядоченного набора экземпляров типа записи потомка.

Схема  2 Сетевая БД

Достоинства

Недостатки

·         Более адекватно отражает состав и структуру предметной области за счет дополнительных связей между отдельными компонентами (Более гибкая модель).

·         Быстрый доступ к информации БД. Всё определяется на этапе проектирования.

·        Простота реализации

·         При изменении информации требуется изменение программного обеспечения (доработка).

 


Примеры сетевых БД:

·        dbVista

·        СООБЗ Cerebrum

Иерархическая, сетевая и реляционная модели базы данных

1. Иерархическая, сетевая и реляционная модели базы данных

2. ТИПЫ ЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ БАЗ ДАННЫХ

Ядром любой базы данных является модель данных.
Модель данных – это совокупность структур данных и
операций их обработки.
По способу установления связей между данными различают:
• Иерархическую;
• Сетевую;
• Реляционную модель.

3. ИЕРАРХИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

4. ИЕРАРХИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

это модель данных, где используется представление базы
данных в виде древовидной (иерархической) структуры,
состоящей из объектов (данных) различных уровней.
Позволяет строить базы данных с древовидной структурой.
В них каждый узел содержит свой тип данных (сущность).
На верхнем уровне дерева в этой модели имеется один узел
– «корень», на следующем уровне располагаются узлы,
связанные с этим корнем, затем узлы, связанные с узлами
предыдущего уровня и т.д., причем каждый узел может
иметь только одного предка

5. ИЕРАРХИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

Поиск данных в иерархической системе
всегда начинается с корня. Затем
производится спуск с одного уровня на
другой пока не будет достигнут искомый
уровень. Перемещения по системе от
одной записи к другой осуществляются с
помощью ссылок.

6. ИЕРАРХИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

Основные достоинства иерархической модели простота описания иерархических структур реального
мира и быстрое выполнение запросов,
соответствующих структуре данных, однако, они часто
содержат избыточные данные. Кроме того, не всегда
удобно каждый раз начинать поиск нужных данных с
корня, а другого способа перемещения по базе в
иерархических структурах нет.
Указанный недостаток снят в сетевой модели, где, по
крайней мере, теоретически возможны связи «всех
информационных объектов со всеми».

7. ИЕРАРХИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

Примерами баз данных с иерархической моделью являются:
• Типичным представителем (наиболее известным и
распространенным) является Information Management
System (IMS) фирмы IBM (1966-1968 г.).
• Time-Shared Date Management System (TDMS) компании
System Development Corporation;
• Mark IV MultiAccess Retrieval System компании Control Data
Corporation;
• System 2000 разработки SAS Institute;
• InterSystems Caché.

8. СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ

9. СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ

Сетевая модель данных — логическая модель
данных, являющаяся расширением
иерархического подхода, строгая
математическая теория, описывающая
структурный аспект, аспект целостности и
аспект обработки данных в сетевых базах
данных.

10. СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ

Разница между иерархической моделью данных и сетевой
состоит в том, что в иерархических структурах записьпотомок должна иметь в точности одного предка, а в
сетевой структуре данных у потомка может иметься любое
число предков.
Сетевая БД состоит из набора экземпляров определенного
типа записи и набора экземпляров определенного типа
связей между этими записями.

11. СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ

Тип связи определяется для двух типов записи: предка и
потомка. Экземпляр типа связи состоит из одного
экземпляра типа записи предка и упорядоченного набора
экземпляров типа записи потомка. Для данного типа связи L
с типом записи предка P и типом записи потомка C должны
выполняться следующие два условия:
• каждый экземпляр типа записи P является предком только
в одном экземпляре типа связи L;
• каждый экземпляр типа записи C является потомком не
более чем в одном экземпляре типа связи L.

12. СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ

Достоинства:
• Достоинством сетевой модели данных является
возможность эффективной реализации по показателям
затрат памяти и оперативности.
Недостатки:
• Недостатком сетевой модели данных являются высокая
сложность и жесткость схемы БД, построенной на её
основе. Поскольку логика процедуры выборки данных
зависит от физической организации этих данных, то эта
модель не является полностью независимой от
приложения. Другими словами, если необходимо
изменить структуру данных, то нужно изменить и
приложение.

13. СЕТЕВЫЕ СУБД

Сетевая СУБД — СУБД, построенная на основе сетевой
модели данных.
К основным понятиям сетевой модели базы данных
относятся:
• уровень,
• элемент (узел),
• связь.
Узел — это совокупность атрибутов данных, описывающих
некоторый объект. На схеме иерархического дерева узлы
представляются вершинами графа. В сетевой структуре
каждый элемент может быть связан с любым другим
элементом.

14. СЕТЕВЫЕ СУБД

Сетевые базы данных подобны иерархическим, за исключением
того, что в них имеются указатели в обоих направлениях, которые
соединяют родственную информацию.
Несмотря на то, что эта модель решает некоторые проблемы,
связанные с иерархической моделью, выполнение простых
запросов остается достаточно сложным процессом.
Также, поскольку логика процедуры выборки данных зависит от
физической организации этих данных, то эта модель не является
полностью независимой от приложения. Другими словами, если
необходимо изменить структуру данных, то нужно изменить и
приложение.

15. СЕТЕВЫЕ СУБД

Список самых значимых сетевых СУБД на 1978 год:
• IDS (Integrated Data Store) компании General Electric —
самая первая сетевая СУБД, разработанная Чарльзом
Бахманом в 1960 г.
• IDS/2 или IDS/II) компании Honeywell, купившей IDS у
General Electric, позднее — компании Bull
• Integrated Database Management System (IDMS) компании
Cullinet, развитие IDS на основе её исходных кодов
• DMS-1100 (для мейнфреймов UNIVAC 1100) и DMS-90 (для
миникомпьютеров, первый релиз — ноябрь 1974)
компании UNIVAC
• DBMS-10 компании DEC для Decsystem-10 и Decsystem-20
• CDC DMS-170
• Burroughs Data Management System (DMS-2). Продукт
представлен на рынке в октябре 1974 года.

16. СЕТЕВЫЕ СУБД

Другие подобные СУБД:
• IMAGE/3000 компании Hewlett-Packard (1974 г.)
• Norsk-Data SYBAS
• NCR IDM-9000
• Cincom TOTAL
• dbVista
• Universal Datenbank System (UDS) от Siemens
• СООБЗ Cerebrum
• ИСУБД «CronosPRO»
• Caché
• GT.M

17. РЕЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ

18. РЕЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ

От англ. Relation – отношение.
Была разработана в начале 70-х годов Коддом.
Простота и гибкость модели привлекли к ней
внимание разработчиков. В 80-х годах она получила
широкое распространение и реляционные СУБД
оказались промышленным стандартом.
Все операции сводятся к манипуляциям с таблицами.
В реляционной модели информация представляется
в виде прямоугольных таблиц. Каждая таблица
состоит из строк и столбцов и имеет имя, уникальное
внутри базы данных.

19. РЕЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ

Основными понятиями реляционных баз
данных являются:
• Тип данных
• Домен
• Атрибут
• Кортеж
• Первичный ключ
• Отношение
Типы данных
Целые
числа
Строки
символов
Деньги
Домены
Имена
Отношение
«Сотрудники»
Первичный
ключ
Размеры
выплат
Номера
отделов
Сотр_номер
Сотр_фамил Сотр_зарпл
Сотр_отд_
номер
2934
Иванов
112,000
310
2935
Петров
144,000
310
2936
Сидоров
92,000
313
2937
Федоров
110,000
310
2938
Иванова
112,000
315
Атрибуты
Кортежи
Номера
пропусков
Понятие тип данных в реляционной модели данных полностью адекватно
понятию типа данных в языках программирования. Обычно в современных
реляционных БД допускается хранение символьных, числовых данных,
битовых строк, специализированных числовых данных (таких как «деньги»),
а также специальных «темпоральных» данных (дата, время, временной
интервал). Достаточно активно развивается подход к расширению
возможностей реляционных систем абстрактными типами данных
(соответствующими возможностями обладают, например, системы
семейства Ingres/Postgres). В нашем примере мы имеем дело с данными
трех типов: строки символов, целые числа и «деньги».
В самом общем виде домен определяется заданием некоторого базового типа данных, к которому относятся
элементы домена, и произвольного логического выражения, применяемого к элементу типа данных. Если
вычисление этого логического выражения дает результат «истина», то элемент данных является элементом
домена.
Наиболее правильной интуитивной трактовкой понятия домена является понимание домена как допустимого
потенциального множества значений данного типа. Например, домен «Имена» в нашем примере определен на
базовом типе строк символов, но в число его значений могут входить только те строки, которые могут
изображать имя (в частности, такие строки не могут начинаться с мягкого знака).
Схема отношения — это именованное множество пар {имя атрибута, имя домена (или типа, если
понятие домена не поддерживается)}. Степень или «арность» схемы отношения — мощность
этого множества. Степень отношения СОТРУДНИКИ равна четырем, то есть оно является 4арным. Если все атрибуты одного отношения определены на разных доменах, осмысленно
использовать для именования атрибутов имена соответствующих доменов (не забывая,
конечно, о том, что это является всего лишь удобным способом именования и не устраняет
различия между понятиями домена и атрибута).
Схема БД (в структурном смысле) — это набор именованных схем отношений.
Кортеж, соответствующий данной схеме отношения, — это
множество пар {имя атрибута, значение}, которое содержит одно
вхождение каждого имени атрибута, принадлежащего схеме
отношения. «Значение» является допустимым значением домена
данного атрибута (или типа данных, если понятие домена не
поддерживается). Тем самым, степень или «арность» кортежа, т.е.
число элементов в нем, совпадает с «арностью» соответствующей
схемы отношения. Попросту говоря, кортеж — это набор
именованных значений заданного типа.
Первичный ключ — это атрибут или набор из минимального
числа атрибутов, который однозначно идентифицирует
конкретный кортеж и не содержит дополнительных атрибутов.
Подразумевается, что все атрибуты в первичном ключе должны
быть необходимыми и достаточными для идентификации
конкретного кортежа, и исключение любого из атрибутов в
ключе сделает его недостаточным для идентификации.
Отношение — это множество кортежей, соответствующих одной схеме отношения. Иногда,
чтобы не путаться, говорят «отношение-схема» и «отношение-экземпляр», иногда схему
отношения называют заголовком отношения, а отношение как набор кортежей — телом
отношения. На самом деле, понятие схемы отношения ближе всего к понятию структурного
типа данных в языках программирования. Было бы вполне логично разрешать отдельно
определять схему отношения, а затем одно или несколько отношений с данной схемой.
Однако в реляционных базах данных это не принято. Имя схемы отношения в таких базах
данных всегда совпадает с именем соответствующего отношения-экземпляра. В
классических реляционных базах данных после определения схемы базы данных
изменяются только отношения-экземпляры. В них могут появляться новые и удаляться или
модифицироваться существующие кортежи. Однако во многих реализациях допускается и
изменение схемы базы данных: определение новых и изменение существующих схем
отношения. Это принято называть эволюцией схемы базы данных.

Иерархическая модель данных.

Организация данных в СУБД иерархического типа определяется в терминах:

• Атрибут (элемент данных) — наименьшая единица структуры данных. Обычно каждому элементу при описании базы данных присваивается уникальное имя. По этому имени к нему обращаются при обработке. Элемент данных также часто называют полем.

• Запись — именованная совокупность атрибутов. Использование записей позволяет за одно обращение к базе получить некоторую логически связанную совокупность данных. Именно записи изменяются, добавляются и удаляются. Тип записи определяется составом ее атрибутов. Экземпляр записи — конкретная запись с конкретным значением элементов

• Групповое отношение — иерархическое отношение между записями двух типов. Родительская запись (владелец группового отношения) называется исходной записью, а дочерние записи (члены группового отношения) — подчиненными. Иерархическая база данных может хранить только такие древовидные структуры.

Корневая запись каждого дерева обязательно должна содержать ключ с уникальным значением. Ключи некорневых записей должны иметь уникальное значение только в рамках группового отношения. Каждая запись идентифицируется полным сцепленным ключом, под которым понимается совокупность ключей всех записей от корневой по иерархическому пути.

При графическом изображении групповые отношения изображают дугами ориентированного графа, а типы записей — вершинами (диаграмма Бахмана).

Для групповых отношений в иерархической модели обеспечивается автоматический режим включения и фиксированное членство. Это означает, что для запоминания любой некорневой записи в БД должна существовать ее родительская запись. При удалении родительской записи автоматически удаляются все подчиненные.

Пример: Рассмотрим следующую модель данных предприятия: предприятие состоит из отделов, в которых работают сотрудники. В каждом отделе может работать несколько сотрудников, но сотрудник не может работать более чем в одном отделе.

Поэтому, для информационной системы управления персоналом необходимо создать групповое отношение, состоящее из родительской записи ОТДЕЛ (НАИМЕНОВАНИЕ_ОТДЕЛА, ЧИСЛО_РАБОТНИКОВ) и дочерней записи СОТРУДНИК (ФАМИЛИЯ, ДОЛЖНОСТЬ, ОКЛАД). Это отношение показано на рис. (а) (Для простоты полагается, что имеются только две дочерние записи).

Для автоматизации учета контрактов с заказчиками необходимо создание еще одной иерархической структуры: заказчик — контракты с ним — сотрудники, задействованные в работе над контрактом. Это дерево будет включать записи ЗАКАЗЧИК(НАИМЕНОВАНИЕ_ЗАКАЗЧИКА, АДРЕС), КОНТРАКТ(НОМЕР, ДАТА,СУММА), ИСПОЛНИТЕЛЬ (ФАМИЛИЯ, ДОЛЖНОСТЬ, НАИМЕНОВАНИЕ_ОТДЕЛА)).

Из этого примера видны недостатки иерархических БД:

• Частично дублируется информация между записями СОТРУДНИК и ИСПОЛНИТЕЛЬ (такие записи называют парными), причем в иерархической модели данных не предусмотрена поддержка соответствия между парными записями.

• Иерархическая модель реализует отношение между исходной и дочерней записью по схеме 1:N, то есть одной родительской записи может соответствовать любое число дочерних. Допустим теперь, что исполнитель может принимать участие более чем в одном контракте (т.е. возникает связь типа M:N). В этом случае в базу данных необходимо ввести еще одно групповое отношение, в котором ИСПОЛНИТЕЛЬ будет являться исходной записью, а КОНТРАКТ — дочерней (рис. (c)). Таким образом, мы опять вынуждены дублировать информацию.

Поддерживается только целостность связей между владельцами и членами группового отношения (никакой потомок не может существовать без предка). Как уже отмечалось, не обеспечивается автоматическое поддержание соответствия парных записей, входящих в разные иерархии.

К достоинствам иерархической модели данных относятся эффективное использование памяти ЭВМ и неплохие показатели времени выполнения основных операций над данными. Иерархическая модель данных удобна для работы с иерархически упорядоченной информацией.

Недостатком иерархической модели является ее громоздкость для обра­ботки информации с достаточно сложными логическими связями, а также сложность понимания для обычного пользователя.

Па иерархической модели данных основано сравнительно ограниченное количество СУБД, в числе которых можно назвать зарубежные системы IMS, PC/Focus, Team-Up и Data Edge, а также отечественные системы Ока, ИНЭС и МИРИС.

Сетевая модель данных.

Сетевая модель данных определяется в тех же терминах, что и иерархическая. Она состоит из множества записей, которые могут быть владельцами или членами групповых отношений. Связь между записью-владельцем и записью-членом также имеет вид 1:N.

Основное различие этих моделей состоит в том, что в сетевой модели запись может быть членом более чем одного группового отношения. Согласно этой модели каждое групповое отношение именуется и проводится различие между его типом и экземпляром. Тип группового отношения задается его именем и определяет свойства общие для всех экземпляров данного типа. Экземпляр группового отношения представляется записью-владельцем и множеством (возможно пустым) подчиненных записей. При этом имеется следующее ограничение: экземпляр записи не может быть членом двух экземпляров групповых отношений одного типа (т.е. сотрудник из предыдущего примера, например, не может работать в двух отделах).

Иерархическая структура из предыдущего преобразовывается в сетевую следующим образом:

• деревья (a) и (b), заменяются одной сетевой структурой, в которой запись СОТРУДНИК входит в два групповых отношения;

• для отображения типа M:N вводится запись СОТРУДНИК_КОНТРАКТ, которая не имеет полей и служит только для связи записей КОНТРАКТ и СОТРУДНИК. (Отметим, что в этой записи может храниться и полезная информация, например, доля данного сотрудника в общем вознаграждении по данному контракту.)

Как и в иерархической модели обеспечивается только поддержание целостности по ссылкам (владелец отношения — член отношения).

Достоинством данной модели данных является возможность эффективной реализации по показателям затрат памяти и оперативности. В сравнении с иерархической моделью сетевая модель предоставляет большие возможности в смысле допустимости образования произволь­ных связей.

Недостатком сетевой модели данных является высокая сложность и же­сткость схемы ЬД, построенной на ее основе, а также сложность для пони­мания и выполнения обработки информации и БД обычным пользователем. Кроме того, в сетевой модели данных ослаблен контроль целостности связей вследствие допустимости установления произвольных связей меж­ду записями.

Системы на основе сетевой модели не получили широкого распростране­ния на практике. Наиболее известными сетевыми СУБД являются следующие: IDMS, db VistaIII, CЕTЬ, CЕTOP и КОМПАС.


Узнать еще:

Иерархическая модель данных что собой представляет? :: SYL.ru

В современное время построение распределительных информационных систем непосредственно связано с объектно-ориентированными реляционными СУБД. Последние утвердились в качестве основных средств для оперативной обработки данных в различных информационных системах, имеющих самые разные масштабы: от персональных систем на РС до крупных приложений по обработке транзакций преимущественно в банковских системах.

Сегодня существуют различные модели баз данных, других программ, которые выполняют аналогичные функции.

Классификация СУБД с точки зрения архитектуры

Известно, что они бывают:

  1. Локальными. Все части размещаются на 1-м компьютере.
  2. Распределительные. Все элементы распределены на нескольких компьютерах.

На протяжении нескольких десятилетий последовательно возникали системы, в основе которых были 3 модели баз данных:

  • сетевая;
  • иерархическая;
  • реляционная.

Основные определения рассматриваемой сферы

Для удобства они сведены в таблицу ниже.

Основной термин

Трактовка

СУБД – система управления базами данных

Ряд программных средств для создания, обновления, удаления, наполнения баз данных.

СУБЗ – система управления базами знаний

Комплекс программных средств создания, обновления, удаления, наполнения баз знаний.

БД – база данных

Электронные хранилища определенной информации, доступ к ним производится посредством 1-го (нескольких) компьютеров.

БЗ – база знаний

Хранилища знаний, которые представлены в специальном форматизированном виде.

Иерархическая модель данных: история создания, пример

Первые сетевые и иерархические СУБД появились в 60-х годах. Причиной этому послужила потребность в управлении миллионами записей, которые были связаны друг с другом определенном иерархическим образом, в частности, при поддержке (информационной) лунного проекта под названием «Аполлон». Пример иерархической модели данных — система IMS компании IBM. В современное время она выступает самой распространенной СУБД среди всех остальных данного типа. Другой пример иерархической модели данных – TDMS компании Development Corporation, а также Mark IV Multi компании Control Data Corporation и др.

Далее необходимо уделить внимание графическому представлению данной модели.

Что представляет собой иерархическая модель представления данных?

Здесь отношения организованы таким образом, что формируют совокупность деревьев. Каждое дерево выступает в качестве структуры данных, тип сегмента потомка в которой связан исключительно с 1-м типом сегмента предка.

Если рассматривать графически, то иерархическая модель данных представляет собой стрелку, где точка на ее конце – это предок, а точка на ее острие – потомок. Известно, что в БД установлено, что точками являются типы записей, стрелками же – взаимосвязи «один-ко-многим», «один-к-одному».

Совокупность ограничений рассматриваемой модели данных

Сюда можно отнести следующее:

  1. Если необходимо представить неиерархические отношения данных, то потребуются дополнительные манипуляции.
  2. Нет четкого разграничения физических и логических характеристик модели.
  3. В случае с непредвиденными запросами может потребоваться реорганизация базы данных.

Теперь для сравнения стоит рассмотреть все остальные модели.

Сетевая модель

Именно сети выступают единственным способом представления взаимосвязи между объектами. Их широко применяют в таких науках, как математика, химия, социология, физика, а также в исследованиях операций и в других сферах.

Сети чаще всего представляются математической структурой, именуемой как направляемый граф. Он оснащен простой структурой: состоит из узлов либо точек, которые соединены ребрами либо стрелками. В рамках контекста моделей данных точки могут быть представлены в виде типов записей данных, вышеупомянутые ребра – взаимосвязей «один-ко-многим», «один-к-одному». Графическая структура позволяет произвести простые представления отношений иерархии.

Реляционная модель

Все ранее существовавшие подходы к объединению записей из различных файлов применяли физические указатели (адреса на диске). Е. Ф. Кодд выделил внушительное ограничение числа типов манипуляций данных в такого рода базах. Более того, он доказал их чрезмерную чувствительность по отношению к переменам в физическом окружении. В ситуации, когда компьютерная система оснащалась новым накопителем, либо менялись адреса хранения определенных данных, всегда возникала необходимость дополнительного преобразования файлов. При добавлении в файле к формату записи новых полей их физические адреса изменялись. В связи с этим базы данных не давали возможность для манипуляции данными в такой степени, как это допускала логическая структура. Перечисленные проблемы были преодолены в рамках реляционной модели, основанной на логических взаимосвязях данных.

Известны два подхода к ее проектированию:

  1. На стадии концептуального проектирования выстраивается не концептуальная МД, а реляционная схема БД, которая состоит из определений специальных реляционных таблиц, постоянно подвергающихся нормализации.
  2. Механическая трансформация функциональной модели, которая была создана ранее, в реляционную (нормализованную). Данный подход, как правило, применяется в процессе проектирования масштабных, сложных схем БД, требуемых для информационных систем корпораций.

Отличительные особенности иерархической модели от сетевой

Сходство данных моделей – осуществление реализации наборов посредством указателей. Отличительной особенностью иерархической модели данных является, во-первых, то, что многочленные наборы устанавливают взаимосвязи соподчиненности. Там тип – владелец набора — именуется предком, а подчиненный тип – его потомком. Во-вторых, иерархия всегда начинается с единственного корневого узла. В-третьих, каждый узел соответствующего уровня присоединен к единственному узлу предыдущего уровня, а также, возможно, и с рядом узлов следующего. В-четвертых, доступ к всякому узлу, кроме корневого, возможен лишь посредством исходного узла. В-пятых, выборка узла, который представлен в иерархии, проводится с помощью цепи исходных узлов, формирующих путь, начиная от корня и заканчивая выбираемым узлом. В-шестых, число экземпляров узлов на каждом уровне не ограничено. В-седьмых, графа дерева не имеет циклов. И последнее. На самых низких уровнях могут присутствовать зависимые узлы. Тогда необходимо установить горизонтальные допсвязи между узлами разных уровней.

Недостатки и достоинства иерархической модели

Среди достоинств стоит отметить то, что программы, которые реализуют операции этой модели, значительно проще, чем аналоги сетевой. В ходе выполнений операций манипулирования перечнем данных в рассматриваемой модели рекомендуется учитывать то, что узел потомка не будет существовать, если удалить предка.

Что касается недостатков, то и иерархическая, и сетевая модели данных имеют идентичные недочеты, плюс в первой еще есть и те, которые связаны с ограниченностью связей.

Управление иерархическими данными

Иерархическая модель базы данных имеет 2 средства управления ими:

Физическая структура иерархической БД описывает, во-первых, логическую структуру рассматриваемой модели, а во-вторых, собственно структуру хранения БД. Способ доступа при этом определяет способ организации отношений физических записей.

Способ доступа может быть:

  • индексным;
  • иерархически прямым;
  • иерархически последовательным:
  • иерархически индексно-прямым;
  • иерархически индексно-последовательным.

Помимо обязательного установления имени иерархической БД, а также способа доступа к любому из элементов, которые концентрирует в себе иерархическая модель данных, описание первой обязательно должно включать определение типов всех сегментов данных, вошедших в БД, согласно выстроенной иерархии.

Так, при описании типов сегментов рекомендуется начинать с главного корня рассматриваемой модели. Иерархическая модель данных имеет особенность: всякая физическая БД может включать лишь 1 корень. Однако в 1-й иерархической системе может быть расположено несколько физических БД.

Иерархическая модель данных среди всех своих операторов манипулирования последними выделяет операторов просто поиска данных (поиск указанного дерева БД, переход от 1-го дерева к другому, поиск экземпляра сегмента, который удовлетворяет условию, прочее) с возможностью их модификации (поиск и удержание в целях последующей модификации единственного экземпляра сегмента, который удовлетворяет условию и т. д.) и, соответственно, операторы модификации данных (помещение нового экземпляра сегмента в заданную позицию, удаление либо обновление текущего экземпляра соответствующего сегмента).

Здесь автоматически сохраняется единство ссылок между потомками и предками. Как уже было упомянуто ранее, существует правило касательно того, что потомок не может существовать без родителя.

Заключение

В статье были рассмотрены существующие на сегодняшний день модели данных: иерархическая, сетевая, реляционная. Более детально представлена первая модель.

Понятие и назначение базы данных. Примеры и классификация баз данных

Без баз данных (БД) практически невозможно себе представить работу современных информационных технологий. В этой статье мы рассмотрим назначение и понятие базы данных, поговорим о том, что же такое база данных, и какая база вам лучше подойдёт. Узнаем, какие существуют типы и виды баз данных и какие из них встречаются сегодня чаще. Также поговорим о структуре иерархических баз данных, упомянем сетевые базы данных, уделим пристальное внимание реляционным базам данных.

Напоследок рассмотрим особенности проектирования БД и их назначение на примере СУБД MySQL, т. к. эта система управления является, по сути, математической моделью реляционных баз данных. Итак, поехали!

База данных: назначение, понятие, классификация

В нашей статье мы не будем углубляться в математические теории и законы, описывающие базы данных, т. к. подробности всегда можно узнать из специализированной литературы. Но принципы работы БД, особенности управления, терминологию, устройство, назначение, а также такое понятие, как классификация баз данных, сегодня должен знать каждый, кто так или иначе сталкивается с ИТ-сферой, а уж тем более в ней работает.

Итак, самое простое определение баз данных звучит следующим образом: база данных — это упорядоченное хранение информации в систематизированном виде. При этом виды упорядочивания, хранения, систематизации и управления могут быть разные. И каждый из них отвечает определённым требованиям либо предназначен для выполнения определённых действий.

Типы и виды баз данных, классификация

Существует достаточно много типов и видов баз данных, поэтому описывать их все в данной публикации мы не будем. Однако самые распространённые всё же упомянем.

Важно понять, что, говоря о данных, мы подразумеваем определенную информацию, например, о товаре в интернет-магазине. И в этих данных содержатся конкретные параметры и свойства. Однако лучше всего рассматривать БД на конкретных примерах.

Иерархическая база данных, структура иерархических данных

Когда речь идёт о хранении иерархических данных, каждый объект хранит информацию в виде определенной сущности, и у каждой сущности могут быть родительские и дочерние элементы, а у дочерних, в свою очередь, тоже могут быть дочерние элементы. Таким образом, можно сказать, что это данные, которые подлежат строгой иерархии (представьте себе своеобразное дерево).

Простой пример иерархических данных — документ в формате XML либо файловая система компьютера.

Нельзя не упомянуть и то, что базы данных этого вида оптимизированы под чтение информации. При такой структуре данные можно быстро выбирать из нужной области, отдавая запрашиваемую информацию пользователям. Например, компьютер легко работает с конкретной папкой либо файлом, которые, по сути, можно назвать объектами структуры иерархических данных. Но когда нужно перебрать всю информацию, это может занять время (если вернуться к вышеописанному примеру, то проверка антивирусом всех уголков нашего компьютера выполняется не так быстро, как хотелось бы). На рисунке представлена классическая структура иерархической базы данных. Вверху находится родитель (его ещё называют корневым элементом), ниже размещены дочерние элементы. Элементы с данными, находящиеся на одном уровне, можно назвать братьями либо соседними элементами. БД данной категории бывают с разным количеством уровней и разной степени вложенности.

Сетевые базы данных, структура сетевых данных

В каком-то смысле сетевые базы данных — это своеобразная модификация иерархических баз данных. Разница заключается в том, что в структуре иерархических данных у дочернего элемента бывает лишь один потомок (к каждому элементу, расположенному ниже, идёт лишь одна стрелочка с элемента, размещённого выше). А вот в сетевых базах данных у дочернего элемента бывает несколько предков (элементов, находящихся выше него). Для наглядного понимания структуры сетевых данных смотрите очередной рисунок: Следует отметить, что сетевые базы данных имеют примерно те же характеристики, что и иерархические данные. Однако в рамках этой статьи мы не будем углубляться в особенности управления сетевыми и иерархическими данными, а лучше подробнее поговорим о реляционных базах данных.

Реляционные базы данных, структура реляционных данных

Реляционные базы данных сегодня распространены очень широко, поэтому в сети можно найти огромное количество материалов на соответствующую тему разного уровня сложности. Кроме того, их проходят на уроках информатики, плюс эти БД хорошо описываются в математике. Структуру данных впервые подробно описал математик Эдгар Франк Кодд (умер в 2003 году), сделав это ещё в 80-х гг. прошлого века. В результате его работ и была создана программная реализация. Реляционные БД стали активно развиваться, поэтому сегодня каждый, кто знаком с базами данных, знает реляционные БД.

Особенности реляционных данных

Главная особенность — все объекты хранятся в виде набора 2-мерных таблиц. Каждая таблица включает в себя набор столбцов, где указываются следующие параметры: — название; — тип данных (число, строка и т. д.).

Вторая важная особенность заключается в том, что число столбцов фиксировано. Это значит, что структура БД известна заранее, при этом количество рядов либо строк данных практически не ограничено. Грубо говоря, строки в реляционных БД — есть объекты, хранимые в базе.

По большему счёту, БД — это абстрактное понятие, а в случае с реляционной структурой таблица — есть не более чем удобный способ хранения информации. Причём набор таблиц превращается в базу данных тогда, когда он связан логически. А чтобы этим всем управлять, используют СУБД. Классический пример СУБД — система управления MySQL. Иными словами, СУБД MySQL — есть программное воплощение математических идей.

Проектирование баз данных

Проектирование — самая трудная задача при работе с данными. Оно заключается не только в том, чтобы создать таблицу, указав наименование столбцов и тип данных. Это гораздо более сложный процесс, требующий специализированных знаний и умений. Говоря о типах баз данных в столбцах, подразумевается, например, способ их записи, который бывает символьный (строковый), числовой, календарный, NULL.

Основная сложность заключается в том, что мощность наших компьютеров ограничена. И пока данных мало, таблиц и строк тоже немного, поэтому машина обрабатывает информацию достаточно быстро. Но с течением времени информации становится всё больше, что может стать причиной снижения быстродействия. Работа машины будет замедляться, времени на обработку запросов потребуется всё больше. Добавить новую запись в таблицу не станет проблемой для реляционной СУБД, а вот выборка данных может превратиться в весьма ресурсоёмкую операцию. Хотя, многое будет зависеть и от настроек СУБД.

Требования к проектированию БД

О видах и особенностях реляционных БД мы уже поговорили. Теперь давайте подробнее обсудим сложности их проектирования. В данном случае этот процесс начинается с постановки задач, исходя из нужных требований, особенностей использования, недостатков либо достоинств той либо иной системы управления. В случае с СУБД MySQL необходимо правильно составить общую структуру.

Требования обычно следующие: 1. База данных должна быть относительно простой в плане обработки информации. 2. Она должна быть максимально компактной и неизбыточной настолько, насколько это возможно без ущерба для функциональности.

Возможны и другие требования, причём нередко они противоречат друг другу. Именно поэтому важно найти оптимальный баланс с точки зрения архитектуры, учитывая назначение конечного продукта.

Так как проектирование — важнейший процесс, им занимается проектировщик. Обычно к работе привлекают профессиональных администраторов серверов либо архитекторов БД, имеющих большой практический опыт. Нужно четко понимать, что проектируется и какие результаты должны получиться на выходе. Это бывает непросто, так как, если речь идёт о серьёзных проектах, готовая структура может включать в себя десятки и сотни таблиц, которые бывают связаны друг с другом как простыми, так и замысловатыми способами.

Результат проектирования — диаграмма или схема. Это подробное схематическое описание, в котором указываются, какие данные будут храниться, сколько столбцов в таблице, тип столбцов в таблице, как связаны таблицы между собой и многое другое. При правильном и грамотном проектировании система будет работать стабильно и без сбоев. В обратном случае ожидайте проблем, так как нет ничего хуже, чем ошибиться на этапе построения архитектуры проекта.

Если вы хотите овладеть базами данных на высоком профессиональном уровне, записывайтесь на соответствующий курс в OTUS. Практикующие эксперты научат вас особенностям управления БД и тому, как эффективно взаимодействовать с любой реляционной СУБД, используя для этого язык структурированных запросов SQL.

Модели представления данных в БД × C++ Builder программирование

База данных содержит набор данных, используемых какой-либо прикладной информационной системой.

В зависимости от вида организации данных различают четыре основных модели представления данных в БД:

  • иерархическая;
  • сетевая;
  • реляционная;
  • объектно-ориентированная.

Иерархическая модель

В иерархической модели данные представляются в виде древовидной (иерархической) структуры и базируется на теории графов. Такая организация данных удобна только для работы с иерархически упорядоченной информацией. При оперировании данными со сложными логическими связями иерархическая модель становится слишком громоздкой и сложной.

Вершины графа – деревья БД, а дуги, которые соединяют эти вершины – связь «предок-потомок». Иерархическую модель данных часто называют деревом или набором деревьев, т.к. внешне сходно с ним. В начале или вершине иерархии модели находится корень дерева, а его ответвления – листья дерева. Между типами записи поддерживаются связи, а целостность связи поддерживается между предками и потомками.

Основное правило: никакой потомок не может существовать без своего родителя. Обладает следующими свойствами:

  • каждый потомок имеет только одного предка;
  • предок может не иметь потомков.

Преимущества

  • Эффективное использование памяти компьютера.
  • Высокие временные показатели выполнения операций над данными.

Недостатки

  • Громоздкость для обработки информации с достаточно сложными связями.

Сетевая модель

В сетевой модели данные организуются в виде произвольного графа и является расширением иерархической модели. В иерархических структурах запись-потомок должна иметь в точности одного предка; в сетевой структуре данных потомок может иметь любое число предков. Основными элементами сетевой базы данных являются элемент данных, агрегат данных, запись, набор.

Элемент данных – наименьшая неделимая поименованная информационная единица, доступная пользователю. Элемент данных может иметь свой тип. Агрегат данных – поименованная совокупность элементов данных внутри записи (день, месяц, год).

Запись – поименованная структура, содержащая элементы данных (запись в реляционной таблице).

Тип записей – это совокупность логически связанных экземпляров записей, моделирует некоторый класс объектов реального мира.

Набор – это поименованная двухуровневая иерархическая структура, которая выражает связи между двумя типами записей (один к одному, один ко многим).

Преимущества

  • Возможность эффективной реализации по показателям затрат памяти
    оперативности.
  • Большие возможности по созданию и моделированию различных связей между сущностями реального мира (предметной области).

Недостатки

  • Высокая сложность.
  • Жесткость схемы данных.
  • Сложность для понимания и выполнения обработки информации обычным пользователем.

Объектно-ориентированная модель

В объектно-ориентированной модели отдельные записи базы данных представляются в виде объектов. Между записями базы данных и функциями их обработки устанавливаются взаимосвязи с помощью механизмов, подобных соответствующим средствам объектно-ориентированных языков программирования. Объектно-ориентированные модели сочетают особенности сетевой и реляционной моделей и используются для создания крупных БД со сложными структурами данных.

 

Значением свойства типа string является строка символов. Значение свойства типа class есть объект, являющийся экземпляром соответствующего класса, Каждый объект-экземпляр класса считается потомком объекта, в котором он определен как свойство. Объект-экземпляр класса принадлежит своему классу и имеет одного родителя. Родовые отношения в БД образуют связную иерархию объектов.

Объект типа библиотека является родительским для объектов-экземпляров классов абонент, каталог и выдача. различные объекты типа книга могут иметь одного или разных родителей. объекты типа книга, имеющие одного и того же родителя, должны различаться по крайней мере инвентарным номером (уникален для каждого экземпляра книги), но имеют одинаковые значения свойств ISBN, УДК, название и автор.

Логическая структура объектно-ориентированной БД внешне похожа на структуру иерархической БД. Основное отличие между ними состоит в методах манипулирования данными.

Основные понятия ООП применительно к объектно-ориентированной модели БД:

  • Инкапсуляция ограничивает область видимости имени свойства пределами того объекта, в котором оно определено. Смысл такого свойства будет определяться тем объектом, в который оно инкапсулировано.
  • Наследование, наоборот, распространяет область видимости свойства на всех потомков объекта. Если необходимо расширить действие механизма наследования на объекты, не являющиеся непосредственными родственниками (например, между двумя потомками одного родителя), то в их общем предке определяется абстрактное свойство типа аbs.
  • Полиморфизм в объектно-ориентированных языках программирования означает способность одного и того же программного кода работать с разнотипными данными. Другими словами, он означает допустимость в объектах разных типов иметь методы (процедуры или функции) с одинаковыми именами.

Преимущества

  • Возможность отображения информации о сложных взаимосвязях объектов.
  • Позволяет идентифицировать отдельную запись базы данных и определять функции их обработки.

Недостатки

  • Высокая понятийная сложность.
  • Неудобство обработки данных.
  • Низкая скорость выполнения запросов.

Реляционная модель

Реляционная модель состоит из relations (связей, отношений), каждое из которых имеет уникальное имя и состоит из строк (записей – кортежей) и столбцов (полей – атрибутов). Каждая запись представляет объект реального мира. Свойства объекта (его характеристики) определяются значениями полей. Каждое поле имеет имя, тип и размер данных, хранимых в нем. Имена полей вынесены в шапку таблицы.

 

Пример реляционной таблицы с полями «Сотрудник», «Задача», «Время разработки» представлен в таблице.

Сотрудник Задача Время разработки
Иванов И.И. Тестирование ПО 3 ч
Петров П.П. Разработка ПО 12 ч

Понятие тип данных в реляционной модели данных полностью адекватно понятию типа данных в языках программирования.

Обычно в современных реляционных БД допускается хранение символьных, числовых данных, битовых строк, специализированных числовых данных (например, денежная валюта), а также специальных «темпоральных» данных (дата, время, временной интервал).

Наименьшая единица данных реляционной модели – это отдельное атомарное (неразложимое) значение данных. Так, в одной предметной области фамилия, имя и отчество могут рассматриваться как единое значение, а в другой – как три различных значения.

Доменом называется множество значений данного типа (например, множество названий населенных пунктов). 

Отношением является таблица, заголовком которой является схема отношения, строками – кортежи, а имена атрибутов – столбцы таблицы. Отношения используются для представления объектов окружающего мира и представления связей между объектами.

Реляционная база данных – это конечный набор отношений. Т.е. некоторое количество реляционных таблиц во взаимосвязи и составляют реляционную базу данных.

Каждое отношение обладает хотя бы одним потенциальным ключом, т.е. полем, все значения которого в данной таблице являются уникальными. 

Преимущества 

  • Простота.
  • Гибкость структуры.
  • Удобство реализации на компьютере.
  • Наличие теоретического описания.

Подготовил материал

Табаков Юрий

Программист

Автор и редактор проекта CuBook.PRO. Главная задача, которую я ставлю перед собой – донести до начинающих программистов удобочитаемый материал. Буду рад выслушать замечания и предложения. Не забываем ставить оценки и делать репосты =)


Что такое иерархическая база данных

Иерархическая база данных

База данных хранит цифровые данные. Система управления базами данных (СУБД) — это программная система, которая использует стандартный метод для хранения и организации данных. СУБД предоставляет механизм доступа, вставки, обновления и удаления данных с помощью инструментов, запросов и программ. Существует несколько типов систем управления базами данных, таких как реляционные, сетевые, графические и иерархические. Узнайте больше о различных типах систем управления базами данных.

Иерархическая база данных — это СУБД, которые представляют данные в древовидной форме. Отношения между записями — один ко многим. Это означает, что у одного родительского узла может быть много дочерних узлов. Иерархическая модель базы данных — это модель данных, в которой данные хранятся в виде записей, но связаны в древовидной структуре с помощью родителя и уровня. У каждой записи есть только один родитель. Первая запись модели данных — это корневая запись

.

На следующей диаграмме Автор — корневой узел.У корневого узла 4 потомка.

Корневая запись всегда находится на уровне 0 и является первым элементом, который необходимо пройти в модели данных. Дочерние элементы следующего уровня корневой записи — это уровень 1 и имеют корень в качестве своего родителя. Следующий уровень — Уровень 2 и так далее.

Давайте посмотрим на следующие 3 таблицы базы данных — Человек, Авторы и Книги.

<> Таблица лиц
<> ID Роль Описание ParentID
1 Автор Пишет, говорит, тренирует 0

Таблица авторов
ID Имя Описание ParentID
101 Аллен О’Нил Автор пишет об ИИ 1
102 Махеш Чанд Автор пишет на C # 1
103 Дэвид Маккартер Автор продолжает писать.СЕТЬ 1
104 Радж Кумар Автор пишет на AWS 1

Книжный стол
ID Тема Название ParentID
1001 ADO.СЕТЬ Программирование ADO.NET 102
1002 GDI + Программирование GDI + 102
1003 C # Изучите C # 8.0 102
1004

В таблице Person хранится информация о типах людей. Каждая запись в таблице представляет человека. Один из примеров человека — Автор. В таблице авторов хранится информация об авторах. У автора есть идентификатор, имя, описание и родительский идентификатор.

Parent ID связывает автора с родителем, человеком. У автора может быть только один родитель.

В таблице

Книги перечислены книги, написанные автором. В таблице книг есть ID, Тема, Заголовок и ParentID. ParentID — это связь между автором и книгами.

В некоторых случаях одна таблица может представлять данные из всех таблиц, просто связывая записи с их родительскими идентификаторами.

Следующая древовидная диаграмма представляет вышеуказанные табличные данные в иерархической форме с их родительским элементом и уровнем.

История иерархических баз данных

Иерархический формат был введен IBM в 1960-х годах для систем мэйнфреймов. На мэйнфреймах по-прежнему используются иерархические базы данных. IBM IMS — одна из самых популярных баз данных. IMS использует блоки данных, известные как сегменты. Каждый сегмент может содержать несколько частей данных, которые называются полями. Каждый сегмент может быть загружен и считан в память компьютера из базы данных.

Преимущества иерархических баз данных

Иерархические базы данных полезны, когда вам нужно представить данные в виде древовидной иерархии.Прекрасным примером иерархической модели данных является файл навигации или карта сайта веб-сайта. Организационная диаграмма компании — еще один пример иерархической базы данных.

Ключевые преимущества иерархических баз данных:

  • Переход по древовидной структуре очень простой и быстрый благодаря формату отношений «один ко многим». Несколько основных языков программирования обеспечивают функциональность для чтения баз данных с древовидной структурой.
  • Легко понять благодаря связи «один ко многим».

Основные недостатки иерархических баз данных:

  • Это жесткий формат отношений «один ко многим». Это означает, что у ребенка не может быть более одного родителя.
  • Несколько узлов с одним и тем же родителем добавят избыточные данные.
  • Перемещение одной записи с одного уровня на другой может быть сложной задачей.

Популярные иерархические базы данных

Самыми популярными иерархическими базами данных являются IBM Information Management System (IMS) и RDM Mobile.Реестр Windows — еще один пример реальных вариантов использования иерархической системы баз данных.

XML и XAML — два более популярных и наиболее широко используемых хранилища данных, основанных на иерархической модели данных. В XML и XAML каждый файл начинается с корневого узла, который может быть одним или несколькими дочерними узлами. Каждый дочерний узел снова может иметь один или несколько дочерних узлов и так далее.

Ниже приведен пример файла XML, в котором каталог является корневым узлом.

Карта сайта веб-сайта — еще один пример иерархической модели данных, которая используется веб-мастерами и поисковой системой Google для идентификации содержимого веб-сайтов.

Вот еще несколько статей, которые могут вас заинтересовать:

Список литературы

https://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_database_model

Что такое иерархическая база данных? Определение и часто задаваемые вопросы

Определение иерархической базы данных

Иерархическая база данных — это модель данных, в которой данные хранятся в форме записей и организованы в древовидную структуру или структуру родитель-потомок, в которой один родительский узел может иметь много дочерние узлы соединены ссылками.

Часто задаваемые вопросы

Что такое иерархическая база данных?

Как следует из названия, иерархическая модель базы данных наиболее подходит для случаев использования, в которых основной упор при сборе информации основан на конкретной иерархии, например, когда несколько отдельных сотрудников подчиняются одному отделу в компании.

Схема для иерархических баз данных определяется ее древовидной организацией, в которой обычно есть корневой «родительский» каталог данных, хранящихся в виде записей, которые связаны с различными другими ветвями подкаталогов, и каждая ветвь подкаталога или дочерняя запись может ссылка на другие ветки подкаталогов.

Иерархическая структура базы данных диктует, что, хотя родительская запись может иметь несколько дочерних записей, каждая дочерняя запись может иметь только одну родительскую запись. Данные в записях хранятся в виде полей, и каждое поле может содержать только одно значение. Получение иерархических данных из иерархической архитектуры базы данных требует обхода всего дерева, начиная с корневого узла

Иерархическая база данных против реляционной базы данных

Реляционная база данных — это цифровая база данных, основанная на реляционной модели, которая организует данные в виде наборов таблиц со столбцами и ряды.Строки, также известные как записи, представляют собой набор связанных значений, и каждая строка идентифицируется уникальным ключом. Каждый столбец содержит атрибуты определенного типа данных, и каждая запись обычно имеет значение для каждого атрибута.

Разница между реляционными и иерархическими базами данных заключается в структурах данных. Хотя иерархическая архитектура базы данных является древовидной, данные в реляционной базе данных хранятся в таблицах с уникальным идентификатором для каждой записи. Структура реляционной базы данных облегчает идентификацию и доступ к данным по отношению к другим точкам данных в базе данных.Таблицы отделены от физических структур хранения, что позволяет администраторам баз данных изменять физическое хранилище данных без реорганизации самих таблиц базы данных.

Характеристики иерархических моделей баз данных включают их простоту, но также отсутствие гибкости. Иерархические структуры, в отличие от реляционных баз данных, не описывают отношения «многие к одному» или отношения «многие ко многим» из-за того, что дочерние записи могут иметь только одного родителя.

Преимущества и недостатки модели иерархической базы данных

Ключевым преимуществом иерархической базы данных является ее простота использования.Организация данных «один ко многим» делает просмотр базы данных простым и быстрым, что идеально подходит для таких случаев, как раскрывающиеся меню веб-сайтов или компьютерные папки в таких системах, как ОС Microsoft Windows. Благодаря отделению таблиц от физических структур хранения информацию можно легко добавлять или удалять, не затрагивая всю базу данных. И большинство основных языков программирования предлагают функции для чтения баз данных с древовидной структурой.

Основным недостатком иерархических баз данных является их негибкость.Структура «один ко многим» не идеальна для сложных структур, поскольку она не может описывать отношения, в которых каждый дочерний узел имеет несколько родительских узлов. Кроме того, древовидная организация данных требует последовательного поиска сверху вниз, что отнимает много времени и требует повторного хранения данных в нескольких различных объектах, которые могут быть избыточными.

Предлагает ли OmniSci решение для иерархической базы данных?

Анализируйте иерархические структуры данных с помощью OmniSciDB, основы платформы OmniSci.OmniSciDB, реляционный механизм SQL с открытым исходным кодом, использует возможности параллельной обработки графических процессоров для интерактивной визуальной аналитики и может запрашивать до миллиардов строк за миллисекунды. OmniSciDB обеспечивает беспрецедентную скорость приема данных, что делает его идеальным механизмом SQL для эпохи больших и высокоскоростных данных.

МОДЕЛЬ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ БАЗЫ ДАННЫХ

МОДЕЛЬ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ БАЗЫ ДАННЫХ

Иерархия основана на отношениях родитель-потомок

  • Тип отношений родитель-ребенок это в основном отношение 1: N
  • Схема иерархии имеет единственный корень
  • Для представления отношения M: N в иерархической структуре, мы должны разрешить дублирование экземпляры дочерних записей.
    Основные концепции:

    Индикаторы типа, такие как D, E, W. и т. Д.
    Потомок узла
    Поддерево узла
    Уровень (0, 1, 2 и т. Д.)
    Иерархическая последовательность
    (используется для линеаризации дерева )
    Полный иерархический путь
    (от корня к листу)
    Дочерний указатель
    Родительский указатель
    Двойной указатель (родственный указатель)

    Например, следующая иерархическая схема базы данных компании:

    Древовидное представление вышеупомянутой иерархической схемы показано ниже:

    Показаны два экземпляра типа PCR (DEPARTMENT и EMPLOYEE). в (a), и два вхождения типа PCR (DEPARTMENT и PROJECT) показаны на (б).


    Иерархическая схема части базы данных КОМПАНИИ выглядит следующим образом:

    Иерархическое дерево вхождений иерархической схемы выглядит следующим образом:

    Иерархическая последовательность дерева вхождений следующая:


  • Используется для преодоления ограничений в иерархическая модель
  • Тип LDBR IMS следует этой концепции
  • Прирост гибкости, потеря сложность (почти сетевая модель)


    Тип PDBR
    Используйте DBD, чтобы указать тип PDBR
    событие PDBR
    Тип ЛДБР
    DBD, PSB и PCB
    Складская организация
    Как приложение вызывает IMS
    Тип PDBR выглядит следующим образом:

    Тип LDBR показан на рисунке:

    Чтобы указать тип PDBR, операторы DBD могут выглядеть так:

    1 ИМЯ DBD = EDUCPDBD
    2 НАЗВАНИЕ СЕГМА = КУРС, БАЙТЫ = 256
    3 НАЗВАНИЕ ПОЛЯ = (№ КУРСА, ПОСЛ.), БАЙТЫ = 3, НАЧАЛО = 1
    4 НАЗВАНИЕ ПОЛЯ = НАЗВАНИЕ, БАЙТЫ = 33, НАЧАЛО = 4
    5 НАЗВАНИЕ ПОЛЯ = ОПИСАНИЕ, БАЙТЫ = 220, НАЧАЛО = 37
    6 НАЗВАНИЕ СЕГМ = PREREQ, PARENT = COURSE, BYTES = 36
    7 НАЗВАНИЕ ПОЛЯ = (№ КУРСА, ПОСЛ.), БАЙТЫ = 3, НАЧАЛО = 1
    8 НАЗВАНИЕ ПОЛЯ = НАЗВАНИЕ, БАЙТЫ = 33, НАЧАЛО = 4
     .....
     
    Чтобы указать тип LDBR, операторы DBD могут выглядеть так:
    1 ТИП ПП = DB.DBNAME = EDUCPDBD, KEYLEN = 15
    2 SENSEG NAME = COURSE.PROOPT = G
    3 SENSEG ИМЯ = ПРЕДЛОЖЕНИЕ, РОДИТЕЛЬ = КУРС. ДОКАЗАТЕЛЬСТВО = G
    4 ИМЯ = СТУДЕНТ, РОДИТЕЛЬ = ПРЕДЛОЖЕНИЕ, ДОКАЗАТЕЛЬСТВО = G
     

    (1) Получить первое вхождение сегмента ПРЕДЛОЖЕНИЕ, чье местоположение — ‘MADRID’, мы можем использовать команду GET UNIQUE,

    КУРС ГУ
    ПРЕДЛОЖЕНИЕ (МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ = ‘МАДРИД’)

    Где (LOCATION = ‘MADRID’) называется АРГУМЕНТ ПОИСКА СЕГМЕНТА (SSA)

    (2) Получить все сегменты СТУДЕНТ для ПРЕДЛОЖЕНИЯ КУРСА в Мадриде мы можем использовать GET UNIQUE, чтобы получить первый сегмент, и GET NEXT, чтобы получить последующие сегменты.

    GU COURSE
    ПРЕДЛОЖЕНИЕ (LOCATION = ‘MADRID’)
    STUDENT
    NS GN STUDENT
    (Этот цикл завершается на не найденном сегменте)
    GO TO NS


    (3) Аналогичным образом, чтобы получить только учащихся класса «А» для курса предложение в Мадриде, мы можем добавить SSA в сегменте СТУДЕНТ,

    GU COURSE
    ПРЕДЛОЖЕНИЕ (LOCATION = ‘MADRID’)
    NS GN STUDENT (GRADE = ‘A’)
    (Этот цикл завершается на не найденном сегменте)
    GO TO NS

    (4) Если имя сегмента не указано, GET NEXT можно использовать для получить все сегменты.

    GU COURSE
    NS GN
    (Этот цикл завершается при извлечении всех сегментов)
    GO TO NS


    (5) Чтобы получить все дочерние сегменты в родительском сегменте, мы можем используйте GET NEXT WITHIN PARENT.

    GU COURSE (COURSE # = ‘M23’)
    OFFERING (DATE = ‘730813’)
    NS GNP STUDENT
    (Этот цикл завершается, когда все сегменты STUDENT под тем же сегментом ПРЕДЛОЖЕНИЯ извлекаются)
    ПЕРЕЙТИ К NS

    (6) Точно так же мы можем получить все сегменты в корневом сегменте, следующим образом.

    GU COURSE (COURSE # = ‘M23’)
    NS GNP
    (Этот цикл завершается, когда все сегменты ниже извлекается корневой сегмент)
    ПЕРЕЙТИ К NS


    (7) Чтобы выполнить вставку нового сегмента, новый сегмент должен быть присутствует в рабочей области ввода / вывода. Затем может быть подана команда вставки.

    КУРС ISRT (КУРС № = ‘M23’)
    ПРЕДЛОЖЕНИЕ (ДАТА = ‘730813’)
    СТУДЕНТ

    (8) Чтобы удалить сегмент, команда GET HOLD используется для «удержания» сегмент в рабочей области, после чего можно подать команду DLET.

    КУРС GHU (КУРС № = ‘M23’)
    ПРЕДЛОЖЕНИЕ (ДАТА = ‘730813’)
    DLET

    (9) Аналогичные команды используются для обновления сегмента.
    GHU COURSE (COURSE # = ‘M23’)
    OFFERING (DATE = ‘730813’)
    (обновленный сегмент находится в рабочей области ввода-вывода)
    REPL


  • широко используется в больницах
  • началась как система толкования
  • Ключевые понятия:
    Сегмент
    Указатели
    Динамическая структура данных

    База данных MUMPS имеет следующую иерархическую схему.

    Структура базы данных MUMPS следующая:

    * 1 лекарственная запись
     * 2 пациента
       3 номер пациента
       3 имя
       3 даты назначения
         4 проблема
          * 5 прописанных препаратов
            6 название препарата
            6 количество
            6 частота
     
    В реализации структура базы данных MUMPS выглядит так:


    Чтобы создать структуру базы данных лекарств с использованием сегментов, мы можем использовать команды set для присвоения значений глобальным переменным, которые обозначаются | xyz.Первая команда присваивает имя «наркотик» запись в каталоге для базы данных drg.

    набор | drg = ‘наркотик’

    Аналогичным образом мы создаем сегмент следующего уровня,

    набор | drg (pat) = ‘Лань’

    , где «pat» — это уникальный цифровой ключ, номер пациента, для пациента, имя которого «Doe». В MUMPS все клавиши должны быть цифровыми.

    Индексы для глобальной переменной, таким образом, указывают сегменты в разных уровни. уровни. Следовательно, предварительное объявление файла не требуется.

    Чтобы создать сегмент следующего уровня, мы могли бы выполнить,

    набор | drg (pat, date) = ‘1203’

    Однако, поскольку никакие данные не будут храниться на этом уровне, это ненужный. Значение даты можно рассматривать как числовой ключ. Следовательно, мы можем перейти на следующий уровень для выполнения,

    set | drg (pat, date, icd) = ‘Астма’

    , который также присвоит числовое значение «дате».


    Точно так же мы можем рассматривать dno (номер лекарства) как числовой ключ и продолжать до последнего уровня,

    set | drg (pat, date, icd, dno, 1) = ‘Decadron’
    set | drg (pat, date, icd, dno, 2) = 15
    set | drg (pat, date, icd, dno, 3 ) = 3

    Для получения данных о лекарствах у нас есть ключи номер пациента (pat), дата рецепта (дата), номер проблемы (icd) и номер препарата (dno).Все ключи являются числовыми индексами глобальной переменной drg. Следовательно, команда выборки:

    установить имя препарата = | drg (pat, day, icd, dno, 1)

    Извлечение сегмента достигается последовательным сканированием сегментов в на каждом уровне, пока не будет найдено совпадение.

    Реализация MUMPS обычно использует цепочки блоков. Сегменты на каждом уровне упакованы в цепочку блоков и доступны последовательно.

    Чтобы удалить запись и освободить хранилище, мы можем выполнить,

    kill | drg (пат)

    , который удалит связанные сегменты одного пациента путем удаления неиспользуемые блоки и возвращение освобожденных блоков в цепочки свободного пространства.

  • Иерархическая модель с примерами и характеристиками

    Автор: Проф. Фазал Рехман Шамиль
    Последнее изменение: 5 августа 2020 г.


    Иерархическая модель с примерами и характеристиками.

    Что такое иерархическая модель?

    Когда мы хотим спроектировать базу данных, существует множество моделей базы данных. Реляционные и сетевые модели — известные модели. Вы можете прочитать руководство по этим темам здесь, щелкнув название модели.В этом руководстве мы исследуем иерархическую модель базы данных.

    Согласно иерархической модели, все записи имеют отношение родитель-потомок.

    Иерархическая модель базы данных использует иерархическую последовательность, которая всегда начинается с левой стороны дерева. Наиболее широко используемой моделью базы данных является реляционная модель.

    Приведите пример иерархической модели?

    IMS — это иерархическая система управления базами данных. Система управления информацией IMS, представленная IBM в 1968 году.

    Схема иерархической модели базы данных

    Рисунок: иерархическая модель

    Каковы некоторые ограничения иерархической модели базы данных?

    Недостатки иерархической модели

    1. Сложная иерархическая модель.
    2. В иерархической модели допускается использование одного родителя на каждого ребенка.
    3. Данные должны быть организованы иерархически, и это должно быть сделано без ущерба для информации.
    4. В иерархической модели отсутствует структурная независимость.
    5. Навигационная система представляет собой сложную иерархическую модель.
    6. В иерархической модели данные независимы.
    7. Иерархическая модель не поддерживает много-слишком много отношений.

    Каковы характеристики иерархической модели?

    Не поддерживает отношения «многие ко многим»:

    Проблема удаления:

    При удалении родителя автоматически удаляется и ребенок.

    Иерархия данных:

    Данные могут быть представлены в виде иерархического дерева, как показано на рисунке.

    Каждая дочерняя запись может иметь только одну родительскую запись:

    Иерархия через указатель:

    Указатели используются для связывания записей. Указатель определяет, какая запись является родительской, а какая дочерней.

    Минимизировать дисковый ввод и вывод:

    Родительские и дочерние записи хранятся рядом друг с другом на запоминающем устройстве. Это помогает свести к минимуму ввод и вывод на жесткий диск.

    Быстрая навигация:

    Из-за небольшого расстояния между родителем и потомком время доступа к базе данных и производительность улучшаются.В иерархической модели навигация по базе данных выполняется очень быстро.

    Предопределенные отношения между записями:

    Все отношения предопределены. Корневые узлы, родители и потомок предопределены в схеме базы данных.

    Трудно реорганизовать:

    Трудно реорганизовать базу данных из-за иерархии. Реорганизовать сложно, потому что могут быть нарушены отношения между родителями и детьми.

    Модель сетевой базы данных Модель сетевой базы данных
    Разница Иерархическая модель данных Модель сетевых данных
    Базовый Существует родительский тип для дочернего типа Связь между записями. Указатели или ссылки используются для отображения взаимосвязи между записями.
    М: М

    Отношения

    Иерархическая модель базы данных не поддерживает отношения M: M. поддерживает отношения M: M.
    Несогласованность данных Возможно при обновлении и удалении данных. Нет несоответствия данных.
    Перемещение Обход данных сложен. Узел может быть доступен от родителя к потомку и аналогично от потомка к родителю. Это упрощает перемещение данных.
    Структура Иерархическая модель базы данных поддерживает древовидную структуру. поддерживает графоподобную структуру.

    1. Иерархическая модель поддерживает отношения «многие ко многим» ? ДА / НЕТ

    2. Иерархическая модель сложнее сетевой модели? ДА / НЕТ

    2.У одного ребенка может быть только родительская сущность ? ДА / НЕТ

    Иерархическая модель базы данных описывает набор _____ отношений?

    Тема закрыта

    Иерархическая модель с примерами и характеристиками.

    Что такое иерархическая база данных — Online Open Academy

    Иерархический база данных представляет собой модель данных древовидной структуры. Эта структура это первая модель базы данных, разработанная IBM в 1960-х годах.

    Первая запись этой модели данных — это корневая запись.Это вход в базу данных. Эта корневая запись остается в родительской таблице. Остальные таблицы распространяются от корневого узла, как ветви дерева. Эти таблицы известны как дочерние таблицы. Связь между родительской таблицей и дочерней таблицей может быть один-к-одному или один-ко-многим.

    Иерархический база данных основана на родительско-дочерних отношениях. Здесь у каждой записи есть один родитель и много детей. Схема похожа на что каждая дочерняя запись имеет только одного родителя, тогда как каждая родительская запись может иметь одна или несколько дочерних записей.В Иерархической базе данных отношения между записи ограничиваются отношениями «один ко многим».

    Например, если сотрудник может работать только в одном отделе, это логическая связь «один ко многим» из таблицы DEPARTMENTS в таблицу EMPLOYEES. Таблица EMPLOYEES имеет внешний ключ DEPTID; обратно к первичному ключу таблицы DEPARTMENTS, DEPTID.

    На этом рисунке таблица данных DEPARTMENTS представляет «родительскую» часть иерархии, а таблица EMPLOYEES представляет «дочернюю» часть иерархии.Как показано, в каждом отделе может быть один или несколько сотрудников, но каждый сотрудник может подчиняться только одному отделу.

    Плюсы и минусы данной модели данных

    • Наличие явных связей между структурами таблиц помогает очень быстро получить .data.
    • Иерархические системы хороши для поиска данных, если заранее известна структура всех возможных запросов.
    • Эта модель данных ограничена хранением данных в отношениях «один ко многим», но не может представлять отношения «многие ко многим» между записями.
    • Хотя иерархическая модель данных потеряла свою привлекательность после появления реляционной модели Кодда в основных системах управления базами данных, иерархические базы данных по-прежнему широко используются в банковском и телекоммуникационном секторах в приложениях, требующих очень высокой производительности и доступности.
    • Хотя эта структура проста, она негибкая, поскольку связь ограничена отношением «один ко многим».
    • Недостатки иерархических структур базы данных состоят в том, что некоторые значения атрибутов могут повторяться много раз, что приводит к избыточности данных, что увеличивает затраты на хранение и доступ.

    Популярные иерархические базы данных

    Примером этой модели данных является IBM Information Management System (IMS) и реестр Windows в операционных системах Microsoft Windows. XML и XAML основаны на иерархической модели данных.

    Иерархическая модель базы данных

    Иерархические базы данных были первыми база данных, названная IMS (Система управления информацией), которая была выпущена в 1960. Иерархические базы данных обычно представляют собой большие базы данных с большими объемами. данных.Иерархическую базу данных легко понять, потому что мы имеем дело с иерархии каждый день. Подумайте о работе, у вас есть руководители, затем менеджеры, потом начальники, потом рабочие и так далее. По сути, иерархия — это метод организация данных в ранги, причем каждый ранг имеет более высокий приоритет, чем под этим. Иерархию можно представить как дерево или, как некоторые называют его, «перевернутое» дерево (см. рисунок 2.5). Инвертированные файлы или инверсия файлов ничего не имеют чтобы перевернуть что-нибудь вверх ногами.Скорее, это относится к процессу создание и индексирование. Например, многие старожилы до сих пор называют создание индекса для customer_number как «инвертирование файла по customer_number».

    Иерархия — это просто набор «вещей» называются узлами, и узлы соединяются линиями или «ветвями». Ты можешь думать этих линий или ветвей как соединение со следующим уровнем более конкретных Информация. Самый высокий узел называется корневым узлом, и запросы должны проходить через этот узел на пути вниз по иерархии.В нашем примере (рис. 2-5) STORE — это корневой узел. Каждый узел, кроме корневого, подключен вверх к только один «родительский» узел. Узлы имеют отношения родитель-потомок, а родительский узел находится прямо над дочерним узлом. Мы также видим, что узел с именем CUSTOMERS является родительской компанией DRINKS. Поскольку дочерний узел всегда один уровень непосредственно под своим родительским узлом узел DRINKS является дочерним по отношению к CUSTOMER. узел. Обратите внимание, что родительский узел может иметь более одного дочернего узла, но дочерний узел может иметь только одного родителя.

    Рисунок 2-5 Пример иерархической диаграммы

    Когда мы говорим об иерархической базе данных, узлы, о которых мы говорили, становятся «типами сегментов». Тип сегмента — это просто определяемая пользователем категория данных, и каждый сегмент содержит поля. Каждый сегмент имеет ключевое поле, а ключевое поле используется для извлечения данных из сегмент. В сегменте может быть одно или несколько полей, и большинство сегментов также содержат несколько полей поиска.

    Продолжая рисунок 2-5, давайте добавим некоторые данные. полей в наш сегмент магазина.Начнем с вопроса, что нам нужно знать о в каждом магазине? Было бы неплохо знать название магазина, адрес и номер телефона. Итак, мы бы добавили эти три поля в сегмент Store. Затем мы спросим, ​​как сделать мы хотим получить записи из нашего сегмента Store. Если бы мы сказали, что store_name и phone_number, мы бы сделали «Store_Name» — ключевое поле, а «Phone_Number» — поле поиска.

    IMS хорошо подходит для моделирования систем, в которых объекты (сегменты) состоят из нисходящих отношений «один ко многим». Отношения устанавливаются с помощью «дочерних» и «двойных» указателей, и эти указатели встроены в префикс каждой записи в базе данных.

    На рисунке 2-5 у нас есть шесть сегментов:

    1. сегмент магазина

    2. клиент

    3. сотрудников

    4. напитки

    5. закуски

    6. топливо

    У нас также есть четыре иерархических пути:

    1. магазин, покупатели, напитки;

    2.магазин, покупатели, закуски;

    3. магазин, покупатели, топливо;

    4. магазин, сотрудник.

    Иерархический путь — это то, как типы сегментов полученный путь похож на воображаемую линию, которая начинается в корневом сегменте и проходит через типы сегментов, пока не достигнет типа сегмента внизу перевернутого дерева. Одним из преимуществ иерархической базы данных является то, что если вы нужна была только информация о магазинах, программе нужно было знать только форматировать и получить доступ к сегменту магазина.Вам не нужно знать, что любой из другие пять сегментов даже существуют, каковы их поля или каковы отношения между сегментами есть.

    Иерархические базы данных имеют жесткие правила в отношения и доступ к данным. Например, необходимо получить доступ ко всем сегментам. через родительский сегмент. Исключением является, конечно, корень сегмент, потому что у него нет родителя. Например, чтобы получить данные о топливе в На рис. 2.5 вы бы начали с сегмента магазина, затем с сегмента покупателей и затем получите топливный сегмент.

    База данных IMS имеет одновременное управление, а полный механизм резервного копирования и восстановления. Резервное копирование и восстановление защищает систему из-за сбоя самой IMS, прикладной программы, сбоя базы данных и операционная система, программа управления сетью и т. д. сбой. Механизм восстановления для прикладных программ хранит изображения «до» и «после» каждой записи, которые был изменен, и эти изображения можно было использовать для «отката» базы данных, если транзакция не завершилась. Если произошел сбой диска, образы могли быть «прокат вперед».IMS использовалась с CICS для разработки первой онлайновой базы данных системы для мэйнфреймов.

    Три основных преимущества иерархических баз данных являются крупной базой с проверенной технологией, которая существует уже много лет, простота использования иерархии или древовидной структуры и скорость работы системы. Некоторый Недостатки иерархических баз данных связаны с жесткими правилами в отношения, вставка и удаление могут стать очень сложными, доступ к дочернему сегмент может быть выполнен только через родительский сегмент (начать с корневого сегмента).Хотя IMS очень хорошо моделирует иерархические отношения данных, сложные данные такие отношения, как многие-ко-многим и рекурсивные многие-ко-многим, такие как спецификация Отношения (ведомости материалов) должны были быть реализованы очень неуклюже, с использованием «фантомных» записей. База данных IMS также страдала от своей сложности. Чтобы стать профессионалом в IMS, вам потребуются месяцы обучения и опыта. Как В результате разработка IMS остается очень медленной и обременительной.

    Так же, как иерархические базы данных используют указатели на логически связывать записи вместе, реализации объектов базы данных также используют указатели для связывания объектов.Как правило, объекты базы данных связываются с помощью своих идентификаторы объектов, как и иерархические записи, связаны с указателями. Это также часто можно увидеть естественные иерархии, которые будут представлены перестановки методов указателя дочернего близнеца.


    моделей баз данных в СУБД | Studytonight

    Модель базы данных определяет логический дизайн и структуру базы данных и определяет, как данные будут храниться, доступны и обновляться в системе управления базами данных.Хотя реляционная модель является наиболее широко используемой моделью базы данных, существуют и другие модели:

    • Иерархическая модель
    • Сетевая модель
    • Модель «сущность-связь»
    • Реляционная модель

    Иерархическая модель

    Эта модель базы данных организует данные в древовидную структуру с одним корнем, с которой связаны все остальные данные. Иерархия начинается с данных Root и расширяется как дерево, добавляя дочерние узлы к родительским узлам.

    В этой модели дочерний узел будет иметь только один родительский узел.

    Эта модель эффективно описывает многие реальные отношения, такие как указатель книги, рецепты и т. Д.

    В иерархической модели данные организованы в древовидную структуру с одним отношением «один ко многим» между двумя разными типами данных, например, на одном факультете может быть много курсов, много профессоров и, конечно, много студентов.


    Сетевая модель

    Это расширение иерархической модели.В этой модели данные организованы больше как граф, и им разрешено иметь более одного родительского узла.

    В этой модели базы данных данные более связаны, поскольку в этой модели базы данных устанавливается больше взаимосвязей. Кроме того, поскольку данные более связаны, доступ к ним также становится проще и быстрее. Эта модель базы данных использовалась для сопоставления отношений данных «многие ко многим».

    Это была наиболее широко используемая модель базы данных до появления реляционной модели.


    Модель отношений между сущностями

    В этой модели базы данных отношения создаются путем разделения интересующего объекта на сущность и его характеристик на атрибуты.

    Различные сущности связаны отношениями.

    Модели

    E-R определены для представления взаимосвязей в наглядной форме, чтобы их было легче понять различным заинтересованным сторонам.

    Эта модель хороша для разработки базы данных, которую затем можно превратить в таблицы в реляционной модели (поясняется ниже).

    Давайте рассмотрим пример. Если нам нужно разработать школьную базу данных, то Студент будет сущностью с атрибутами , имя, возраст, адрес и т. Д.Поскольку Адрес обычно является сложным, это может быть другой объект с атрибутами , название улицы, пин-код, город и т. Д., И между ними будет связь.

    Отношения также могут быть разных типов. Чтобы подробнее узнать о диаграммах E-R, щелкните ссылку.


    Реляционная модель

    В этой модели данные организованы в двухмерные таблицы , и связь поддерживается путем хранения общего поля.

    Эта модель была представлена ​​Э. Ф. Коддом в 1970 году, и с тех пор она является наиболее широко используемой моделью базы данных, фактически, можно сказать, единственной моделью базы данных, используемой во всем мире.

    Базовая структура данных в реляционной модели — это таблицы. Вся информация, относящаяся к определенному типу, хранится в строках этой таблицы.