Универсальное отношение

Рассмотрим задачу проектирования БД на базе следующей таблицы:

Таблица «Сессия»

Шкала оценок: 0 – незачет, 1 – зачет, 2, 3, 4, 5 – оценки.

Этот вариант таблицы «Сессия» не является отношением, т.к. большинство ее столбцов не атомарны. Значение любого атрибута реляционной таблицы является атомарным, если само это значение, в свою очередь, не является реляционной таблицей (отношением). Атомарными являются значения столбцов ФИО СТУДЕНТА, СЕМЕСТР. Остальные столбцы таблицы – множественные.

Эта таблица называется таблицей в ненормализованной форме (ННФ) или ненормализованной таблицей, т. к. содержит одну или несколько повторяющихся групп данных.

Для преобразования данных в отношение необходимо реконструировать таблицу, например, с помощью процесса вставки. Результат имеет вид:

Универсальное отношение «СЕССИЯ»

Такое преобразование приводит к возникновению большого объема избыточных данных. Но полученную таблицу называют универсальным отношением проектируемой БД. В одно универсальное отношение включаются все представляющие интерес атрибуты, и оно может содержать все данные, которые предполагается размещать в БД. При проектировании БД универсальное отношение используется в качестве отправной точки.

Однако при использовании универсального отношения возникают следующие проблемы:

1. Избыточность данных. Значения столбцов таблицы многократно повторяются. Повторяются также и некоторые наборы значений столбцов, например, данные о дисциплине.

2. Потенциальная противоречивость. Если при вводе данных, например, количества часов для дисциплины АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК, была допущена ошибка, то для ее исправления необходимо найти все строки, содержащие сведения об этой дисциплине, и во всех этих строках произвести изменения. Также при заполнении такой таблицы могут быть использованы различные формы записи одного и того же значения, например: АНГЛ. ЯЗЫК и АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК, МАТ. АНАЛИЗ и МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ.

3. Аномалии модификации:

a. аномалии вставки. В БД не может быть записан новый преподаватель, если он не ведет ни одну дисциплину по данному учебному плану. По аналогичным причинам нельзя ввести и новую дисциплину, если она не изучается в рамках данного учебного плана.

b. аномалии удаления. Обратная проблема возникает при необходимости удаления записей, содержащих информацию об успеваемости всех студентов по конкретной дисциплине. При таком удалении будут утрачены и сведения о преподавателе, ведущем данную дисциплину.

c. аномалии обновления. При попытке изменения одного из атрибутов для некоторого преподавателя, например, номера телефона, необходимо обновить соответствующие значения в строках для всех студентов, которых обучает этот преподаватель. Если такой модификации будут подвергнуты не все требуемые строки, то в этом случае БД будет содержать противоречивые сведения.

Решение этих проблем состоит в разделении данных и связей (или декомпозиции), т.е. в выделении в отдельные таблицы сведений о студентах, преподавателях, дисциплинах и результатах сдачи экзаменов:

В таблицах РЕЗУЛЬТАТЫ СЕССИИ и УЧЕБНЫЙ ПЛАН конкретные значения заменены на их номера в других таблицах. Это значительно упрощает процедуру модификации текстовых значений.

Важность нормализации состоит в том, что она позволяет разбить большие отношения, как правило, содержащие большую избыточность информации, на более мелкие логические единицы, группирующие только данные, объединенные "по природе".

Относительно таблиц нормализация - это разбиение таблицы на две или более, обладающих лучшими свойствами при включении, изменении и удалении данных. Окончательная цель нормализации сводится к получению такого проекта БД, в котором каждый факт появляется лишь в одном месте, т.е. исключена избыточность информации. Это делается не столько с целью экономии памяти, сколько для исключения возможной противоречивости хранимых данных.

После применения правил нормализации логические группы данных располагаются не более чем в одной таблице. Это дает следующие преимущества:

- данные легко обновлять или удалять;

- исключается возможность рассогласования копий данных;

- уменьшается возможность введения некорректных данных.