В исчислении доменов областью определения переменных являются не отношения, а домены.

Основным формальным отличием исчисления доменов от исчисления кортежей является наличие дополнительного множества предикатов, позволяющих выражать так называемые условия членства. Если R – это n-арное отношение с атрибутами a1, a2,..., an, то условие членства имеет вид R (ai1: vi1, ai2: vi2,..., aim: vim) (m <= n), где vij – это либо литерально задаваемая константа, либо имя доменной переменной. Условие членства принимает значение true в том и только в том случае, если в отношении R существует кортеж, содержащий указанные значения (v_ij) указанных атрибутов (a_ij). Если vij – константа, то на атрибут aij накладывается жесткое условие, не зависящее от текущих значений доменных переменных; если же vij – имя доменной переменной, то условие членства может принимать разные значения при разных значениях этой переменной.

 

Примеры. WFF исчисления доменов

СЛУЖАЩИЕ (СЛУ_НОМ:2934, СЛУ_ИМЯ:'Иванов',

СЛУ_ЗАРП:22400.00, ПРО_НОМ:1)

 

примет значение true в том и только в том случае, когда в теле отношения СЛУЖАЩИЕ содержится кортеж <2934, 'Иванов', 22400.00, 1>. Соответствующие значения доменных переменных образуют область истинности этой WFF.

 

WFF

СЛУЖАЩИЕ (СЛУ_НОМ:2934, СЛУ_ИМЯ:'Иванов',

СЛУ_ЗАРП:22400.00, ПРО_НОМ:ПРО_НОМ)

 

будет принимать значение true для всех комбинаций явно заданных значений и допустимых значений переменной ПРО_НОМ, которые соответствуют кортежам, входящим в тело отношения СЛУЖАЩИЕ

 

Во всех остальных отношениях формулы и выражения исчисления доменов выглядят похожими на формулы и выражения исчисления кортежей. В частности, формулы могут включать кванторы, и различаются свободные и связанные вхождения доменных переменных.

 

Классический подход к проектированию баз данных на основе нормализации. Нормальная форма. Общие свойства нормальных форм. Полный список нормальных форм. Нормализация в OLAP и OLTP системах.

Подробнее – стр. 124-126, стр.

Будем считать, что проблема проектирования реляционной базы данных состоит в обоснованном принятии решений о том, из каких отношений должна состоять БД и какие атрибуты должны быть у этих отношений. Будем приближать схемы отношений к хорошему состоянию путем нормализации – приведения к виду, обладающему определенными хорошими свойствами, в несколько шагов.

 

В теории реляционных баз данных обычно выделяется следующая последовательность нормальных форм:

· первая нормальная форма (1NF) — смотри вопрос 6;

· вторая нормальная форма (2NF);

· третья нормальная форма (3NF);

· нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF);

· четвертая нормальная форма (4NF);

· пятая нормальная форма, или нормальная форма проекции-соединения (5NF или PJ/NF).

 

Основные свойства нормальных форм состоят в следующем:

 

· каждая следующая нормальная форма в некотором смысле лучше предыдущей нормальной формы;

· при переходе к следующей нормальной форме свойства предыдущих нормальных форм сохраняются.

Слабо нормализованные модели данных – формы 1НФ или 2НФ. Сильно нормализованные – 3НФ и далее.

OLTP и OLAP -системы

 

Можно выделить некоторые классы систем, для которых больше подходят сильно или слабо нормализованные модели данных.

Сильно нормализованные модели данных хорошо подходят для так называемых OLTP -приложений (On-Line Transaction Processing (OLTP)- оперативная обработка транзакций). Типичными примерами OLTP -приложений являются системы складского учета, системы заказов билетов, банковские системы, выполняющие операции по переводу денег, и т.п. Основная функция подобных систем заключается в выполнении большого количества коротких транзакций. Сами транзакции выглядят относительно просто, например, "снять сумму денег со счета А, добавить эту сумму на счет В". Проблема заключается в том, что, во-первых, транзакций очень много, во-вторых, выполняются они одновременно (к системе может быть подключено несколько тысяч одновременно работающих пользователей), в-третьих, при возникновении ошибки, транзакция должна целиком откатиться и вернуть систему к состоянию, которое было до начала транзакции (не должно быть ситуации, когда деньги сняты со счета А, но не поступили на счет В). Практически все запросы к базе данных в OLTP-приложениях состоят из команд вставки, обновления, удаления. Запросы на выборку в основном предназначены для предоставления пользователям возможности выбора из различных справочников. Большая часть запросов, таким образом, известна заранее еще на этапе проектирования системы. Таким образом, критическим для OLTP -приложений является скорость и надежность выполнения коротких операций обновления данных. Чем выше уровень нормализации данных в OLTP -приложении, тем оно, как правило, быстрее и надежнее.

 

Другим типом приложений являются так называемые OLAP -приложения (On-Line Analitical Processing (OLAP) - оперативная аналитическая обработка данных). Это обобщенный термин, характеризующий принципы построения систем поддержки принятия решений (Decision Support System - DSS), хранилищ данных (Data Warehouse), систем интеллектуального анализа данных (Data Mining). Такие системы предназначены для нахождения зависимостей между данными (например, можно попытаться определить, как связан объем продаж товаров с характеристиками потенциальных покупателей), для проведения анализа "что если…". OLAP-приложения оперируют с большими массивами данных, уже накопленными в OLTP-приложениях, взятыми их электронных таблиц или из других источников данных. Такие системы характеризуются следующими признаками:

· Добавление в систему новых данных происходит относительно редко крупными блоками (например, раз в квартал загружаются данные по итогам квартальных продаж из OLTP -приложения).

· Данные, добавленные в систему, обычно никогда не удаляются.

· Перед загрузкой данные проходят различные процедуры "очистки", связанные с тем, что в одну систему могут поступать данные из многих источников, имеющих различные форматы представления для одних и тех же понятий, данные могут быть некорректны, ошибочны.

· Запросы к системе являются нерегламентированными и, как правило, достаточно сложными. Очень часто новый запрос формулируется аналитиком для уточнения результата, полученного в результате предыдущего запроса.

· Скорость выполнения запросов важна, но не критична.

 

Возвращаясь к проблеме нормализации данных, можно сказать, что в системах OLAP, использующих реляционную модель данных, данные целесообразно хранить в виде слабо нормализованных отношений, содержащих заранее вычисленные основные итоговые данные. Большая избыточность и связанные с ней проблемы тут не страшны, т.к. обновление происходит только в момент загрузки новой порции данных. При этом происходит как добавление новых данных, так и пересчет итогов.