Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лекции Основные понятия технологии проектирования информационных систем (ИС).doc
Скачиваний:
5
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
3 Мб
Скачать
☆

Нормализация данных

Нормализация данных — процесс проверки и реорганизации сущностей и атрибутов с целью удовлетворения требований к реляционной модели данных. Нормализация позволяет быть уверенным, что каждый атрибут определен для своей сущности, а также значительно сократить объем памяти для хранения информации и устранить аномалии в организации хранения данных. В результате проведения нормализации должна быть создана структура данных, при которой информация о каждом факте хранится только в одном месте. Процесс нормализации сводится к последовательному приведению структуры данных к нормальным формам — формализованным требованиям к организации данных. Известны шесть нормальных форм.

На практике обычно ограничиваются приведением данных к третьей нормальной форме. Для углубленного изучения нормализации рекомендуется книга К. Дж. Дейта "Введение в системы баз данных" (Киев; М.: Диалектика, 1998).

ERwin не содержит полного алгоритма нормализации и не может проводить нормализацию автоматически, однако его возможности облегчают создание нормализованной модели данных. Запрет на присвоение неуникальных имен атрибутов в рамках модели (при соответствующей установке опции Unique Name) облегчает соблюдение правила "один факт — в одном месте". Имена ролей атрибутов внешних ключей и унификация атрибутов также облегчают построение нормализованной модели.

Домены

Домен можно определить как совокупность значений, из которых берутся значения атрибутов. Каждый атрибут может быть определен только на одном домене, но на каждом домене может быть определено множество атрибутов. В понятие домена входит не только тип данных, но и область значений данных. Например, можно определить домен "Возраст" как положительное целое число и определить атрибут Возраст сотрудника как принадлежащий этому домену.

В ERwin домен может быть определен только один раз и использоваться как в логической, так и в физической модели.

Домены позволяют облегчить работу с данными как разработчикам на этапе проектирования, так и администраторам БД на этапе эксплуатации системы. На логическом уровне домены можно описать без конкретных физических свойств. На физическом уровне они автоматически получают специфические свойства, которые можно изменить вручную. Так, домен "Возраст" может иметь на логическом уровне тип Number, на физическом уровне колонкам домена будет присвоен тип INTEGER.

Каждый домен может быть описан, снабжен комментарием или свойством, определенным пользователем (UDP).

Создание физической модели данных

Физическая модель содержит всю информацию, необходимую для реализации конкретной БД. Различают два уровня физической модели:

  • трансформационную модель;

  • модель СУБД.

Трансформационная модель содержит информацию для реализации отдельного проекта, который может быть частью общей ИС и описывать подмножество предметной области. Данная модель позволяет проектировщикам и администраторам БД лучше представить, какие объекты БД хранятся в словаре данных, и проверить, насколько физическая модель удовлетворяет требованиям к ИС.

Модель СУБД автоматически генерируется из трансформационной модели и является точным отображением системного каталога СУБД.

Физический уровень представления модели зависит от выбранного сервера. ERwin поддерживает более 20 реляционных и нереляционных БД.

По умолчанию ERwin генерирует имена таблиц и индексов по шаблону на основе имен соответствующих сущностей и ключей логической модели, которые в дальнейшем могут быть откорректированы вручную. Имена таблиц и колонок будут сгенерированы по умолчанию на основе имен сущностей и атрибутов логической модели.