Подход к проектированию базы данных

Часто при обсуждении вопросов проектирования реляционных баз данных почти все внимание уделяется применению правил нормализации. В ходе нормализации обеспечивается защита целостности данных путем устранения дублирования данных [14]. В результате таблица, которая первоначально казалась «имеющей смысл», разбивается на две или более связанных таблиц, которые могут быть «собраны вместе» с помощью операции объединения. Этот процесс называется декомпозицией без потерь (non-loss decomposition) и просто означает разделение таблицы на несколько меньших таблиц без потери информации. Нормализация наиболее полезна для проверки созданной вами структуры. Можно проанализировать свои решения о том, какие столбцы должны быть включены в ту или иную таблицу с точки зрения правил нормализации, убедившись при этом, что не сделали каких-то фатальных ошибок. Понимание основ процесса нормализации также может помочь в процессе проектирования базы данных, но оно не является универсальным рецептом при построении базы с нуля. Итак, как определить, какие столбцы должны располагаться в начале таблицы. Общего правила на этот счет не существует. Однако здесь вам может оказать существенную помощь моделирование зависимостей — анализ сущности данных (в терминах объектов или вещей) и зависимостей между ними (один-к-одному, один-ко-многим, многие-ко-многим). 14].

На практике проектирование базы данных требует хорошего понимания моделируемой предметной области, а также знаний в области моделирования зависимостей и нормализации. Проектирование базы данных обычно является итеративным процессом, в ходе которого шаг за шагом достигается требуемый результат, а иногда и пересматривается несколько шагов, переделывая предыдущую работу с учетом появившихся новых потребностей. Примерная последовательность шагов, выполняемая в процессе проектирования базы данных.

1. Исследования информационной среды для моделирования.

Откуда поступает информация и в каком виде?

Как она будет вводиться в систему и кто этим будет заниматься?

Как часто она изменяется?

Какие параметры системы будут наиболее критическими с точки зрения времени реакции на запрос и надежности?

Изучение всех бумажных материалов, а также информационных файлов и форм, которые используются в организации для хранения и обработки данных.

Уточнение, в каком виде информация должна извлекаться из базы данных — в форме отчетов, заказов, статистической информации.

Кому она будет предназначаться.

• 2. Создание списка объектов (вещей, которые будут предметом базы данных) вместе с их свойствами и атрибутами. Объекты, скорее всего, должны быть собраны в таблицы (каждая строка таблицы будет описывать один объект, например организацию, счет или платежное поручение), свойства объектов будут представлены столбцами таблицы (например, адрес компании, стоимость дистрибутива).
• 3. В ходе работы обязательно должен создаваться макет таблиц и связей между ними, называемый структурой данных (data structure), или диаграммой зависимостей между объектами (E-R diagram).
• 4. Предварительно разобравшись с объектами и их атрибутами, надо убедится, что каждый объект имеет атрибут (или группу атрибутов), по которому однозначно можно идентифицировать любую строку в будущей таблице. Этот идентификатор обычно называется первичным ключом. Если такового нет, то для получения искусственного ключа следует создать дополнительный столбец.

Затем должны быть рассмотрены зависимости между объектами.

Имеются ли зависимости типа один-ко-многим (один заказчик может иметь множество выписанных счетов, но каждый счет может быть выписан только на одного заказчика) или многие-ко-многим?

Есть ли возможности для объединения связанных таблиц? Для этого служат внешние ключи (foreign key), столбцы в связанных таблицах с совпадающими значениями первичных ключей.

• 6. Анализ структуры базы данных с точки зрения правил нормализации для поиска логических ошибок. Исправление всех отклонений от нормальных форм или обоснование решения отказаться от выполнения ряда правил нормализации в интересах простоты освоения или производительности. Документирование причины таких решений.
• 7. Непосредственному созданию структуры базы данных и помещению в нее некоторых прототипов данных. Обязательное экспериментирование с запросами, изучение полученных результатов. Выполнение рядов тестов на производительность, чтобы проверить разные технические решения.
• 8. Оценка базы данных с точки зрения того, удовлетворяют ли заказчика полученные результаты.