Базы данных. Вводный курс
Семантические модели данных
Потребность проектировщиков баз данных в более удобных и мощных средствах моделирования предметной области вызвала к жизни направление семантических моделей данных. Хотя 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.
Прежде чем мы коротко рассмотрим особенности двух распространенных семантических моделей, остановимся на возможных областях их применения. Чаще всего 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. Основным достоинством данного подхода является отсутствие потребности в дополнительных программных средствах, поддерживающих семантическое моделирование. Требуется только знание основ выбранной семантической модели и правил преобразования концептуальной схемы в реляционную схему.
Следует заметить, что многие начинающие проектировщики баз данных недооценивают важность семантического моделирования вручную. Зачастую это воспринимается как дополнительная и излишняя работа. Эта точка зрения абсолютно неверна. Во-первых, построение мощной и наглядной концептуальной схемы БД позволяет более полно оценить специфику моделируемой предметной области и избежать возможных ошибок на стадии проектирования схемы реляционной БД. Во-вторых, на этапе семантического моделирования производится важная документация (хотя бы в виде вручную нарисованных диаграмм и комментариев к ним), которая может оказаться очень полезной не только при проектировании схемы реляционной БД, но и при эксплуатации, сопровождении и развитии уже заполненной БД.
Неоднократно приходилось и приходится наблюдать ситуации, в которых отсутствие такого рода документации существенно затрудняет внесение даже небольших изменений в схему существующей реляционной БД.
Конечно, это относится к случаям, когда проектируемая БД содержит не слишком малое число таблиц. Скорее всего, без семантического моделирования можно обойтись, если число таблиц не превышает десяти, но оно совершенно необходимо, если БД включает более сотни таблиц. Для справедливости заметим, что процедура создания концептуальной схемы вручную с ее последующим преобразованием в реляционную схему БД затруднительна в случае больших БД (содержащих несколько сотен таблиц). Причины, по всей видимости, не требуют пояснений.
История систем автоматизации проектирования баз данных (CASE-средств) началась с автоматизации процесса рисования диаграмм, проверки их формальной корректности, обеспечения средств долговременного хранения диаграмм и другой проектной документации. Конечно, компьютерная поддержка работы с диаграммами для проектировщика БД очень полезна. Наличие электронного архива проектной документации помогает при эксплуатации, администрировании и сопровождении базы данных. Но система, которая ограничивается поддержкой рисования диаграмм, проверкой их корректности и хранением, напоминает текстовый редактор, поддерживающий ввод, редактирование и проверку синтаксической корректности конструкций некоторого языка программирования, но существующий отдельно от компилятора. Кажется естественным желание расширить такой редактор функциями компилятора, и это действительно возможно, поскольку известна техника компиляции конструкций языка программирования в коды целевого компьютера. Но коль скоро имеется четкая методика преобразования концептуальной схемы БД в реляционную схему, то почему бы не выполнить программную реализацию соответствующего «компилятора» и не включить ее в состав системы проектирования баз данных?
Эта идея, естественно, показалась разумной производителям CASE-средств проектирования БД. Подавляющее большинство подобных систем, представленных на рынке, обеспечивает автоматизированное преобразование диаграммных концептуальных схем баз данных, представленных в той или иной семантической модели данных, в реляционные схемы, специфицированные чаще всего на языке SQL.
У читателя может возникнуть вопрос, почему в предыдущем предложении говорится про «автоматизированное», а не про «автоматическое» преобразование? Все дело в том, что в типичной схеме SQL-ориентированной БД могут содержаться определения многих объектов (ограничений целостности общего вида, триггеров и хранимых процедур и т. д.), которые невозможно сгенерировать автоматически на основе концептуальной схемы. Поэтому на завершающем этапе проектирования реляционной схемы снова требуется ручная работа проектировщика.
Еще раз обратите внимание на то, какой ход рассуждений привел нас к выводу о возможности автоматизации процесса преобразования концептуальной схемы БД в реляционную схему. Если создатели семантической модели данных предоставляют методику преобразования концептуальных схем в реляционные, то почему бы не реализовать программу, которая производит те же преобразования, следуя той же методике? Зададимся теперь другим, но, по существу, схожим вопросом. Если создатели семантической модели данных предоставляют язык (например, диаграммный), используя который проектировщики БД на основе исходной информации о предметной области могут сформировать концептуальную схему БД, то почему бы не реализовать программу, которая сама генерирует концептуальную схему БД в соответствующей семантической модели, используя исходную информацию о предметной области? Хотя нам не известны коммерческие CASE-средства проектирования БД, поддерживающие такой подход, экспериментальные системы успешно существовали. Они представляли собой интегрированные системы проектирования с автоматизированным созданием концептуальной схемы на основе интервью с экспертами предметной области и последующим преобразованием концептуальной схемы в реляционную.
Как правило, CASE-средства, автоматизирующие преобразование концептуальной схемы БД в реляционную, производят реляционную схему базы данных в третьей нормальной форме. Нормализация более высокого уровня усложняет программную реализацию и редко требуется на практике.
Наконец, третья возможность, которую следует упомянуть, хотя она еще не вышла (или только выходит, а может быть, так никогда и не выйдет) 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 этого интерфейса в реляционную модель данных (это задача примерно того же уровня сложности, что и автоматическая компиляция концептуальной схемы базы данных в реляционную схему) и прямая реализация СУБД, основанная на какой-либо семантической модели данных. Многие авторитетные специалисты полагают, что ближе всего ко второму подходу объектно-ориентированные СУБД, чьи модели данных по многим параметрам близки к семантическим моделям (хотя в некоторых аспектах они более мощны, а в некоторых – более слабы).
Начиная с этой лекции, мы переходим к использованию терминов таблица, строка и столбец вместо строгих реляционных терминов отношение, атрибут и таблица, поскольку здесь под «реляционными» базами данных понимаются, главным образом, SQL-ориентированные базы данных, для которых эта упрощенная терминология более естественна.
Многие сторонники реляционного подхода считают отсутствие раздельного представления сущностей и связей преимуществом реляционной модели данных, мотивируя это тем, что зачастую то, что вчера считалось сущностью, сегодня разумнее принять за связь, и наоборот. Это, безусловно, верно с точки зрения поддержки и модификации существующих реляционных баз данных, но отнюдь не так с точки зрения проектирования базы данных.
Позволю себе одно терминологическое замечание, которое может показаться несколько наивным для специалистов в области инженерии программного обеспечения (software engineering), к числу которых я не принадлежу. Издавна существует отдельный класс программных систем, предназначенных для автоматизации проектирования новых продуктов в разных областях промышленности – автомобилестроении, аэрокосмической промыш- ленности, электронной промышленности и т.д.
Очевидно, что процесс проектирования автомобиля принципиально отличается от процесса проектирования микропроцессора, но, тем не менее, для обозначения любой Системы Автоматизации ПРоектирования используется собирательный термин САПР (CAD – Computer Aided Design). Это оправдывается тем, что разные подклассы САПР имеют гораздо больше общих черт, чем различий. Так вот, по моему мнению, система автоматизации проектирования БД по своему назначению и строению в большей степени является системой класса САПР, чем системой класса CASE (Computer Aided Software Engineering). По всей видимости, средства автоматизированной поддержки проектирования баз данных стали в свое время называть CASE-средствами, поскольку они обычно включали не только инструменты для поддержки проектирования, но и инструменты, поддерживающие проектирование и разработку приложений баз данных. В последние годы такие инструменты все реже производятся в виде одного пакета, и сам термин «CASE-средство» почти вышел из употребления. Тем не менее, поскольку не появилось какое-либо другое собирательное название средств поддержки проектирвания баз данных, мы будем продолжать использовать именно этот термин.
