Логические модели реализуются средствами так называемой логики предикатов.
Предикат – функция, принимающая только два значения – «истина» и «ложь» и предназначаемая для выражения свойств объектов и связей между ними.
Выражение, в котором подтверждается или опровергается наличие каких-либо свойств у объекта наз. высказыванием.
Константы логики предикатов служат для именования объектов предметной области.
Логические выражения (или высказывания) образуют атомарные (простейшие) формулы.
Интерпретация предикатов – множество всех допустимых связываний переменных с константами. При этом связывани я – подстановка констант вместо переменных.
Высказывание логически следует из заданных посылок. Оно истинно всегда, когда истинны посылки.
Наиболее простым языком логики является исчисление высказываний, в которых отсутствуют переменные. К каждому высказыванию можно приписать значение «истинно» или «ложно». Отдельные высказывания могут соединяться связками «и», «или», «не», которые называются бумейми операторами.
Основу исчисления высказываний составляют правила образования сложных высказываний из атомарных.
Пример сложных высказываний.
А – истинно и В – ложно.
А и В истинно.
А и В – логические высказывания, о которых можно сказать, что они истинны или ложны. Исчисление высказываний – недостаточно выразительное средство для обработки знаний, так как в нем не могут быть представлены выражения, включающие переменные с кванторами.
Исчисление предикатов с кванторами (логика предикатов) является расширением исчисления высказываний, в которых для выражения отношений предметной области могут использоваться предложения, включающие не только константы, но и переменные.
Предикаты: clear (a), clear (c), ontable (a), ontable (c), on (c,b), cube(a), cube(b), pyram.de(c).
В общем случае модели, основанные на логике предикатов, описываются формальной системой, которая задается четверкой:
М = {Т, Р, А, П}
Т – множество базовых элементов (алфавит)
Р – множество синтаксических правил, на которых можно строить синтаксически корректные предложения
А – множество аксиом или несколько синтаксически правильных предложений, заданных априорно
П – правила продукций (правило вывода или семантическое правило, с помощью которого можно расширить множество А, добавляя в него синтаксически правильные предложения
Главное преимущество логических моделей: возможность непосредственно запрограммировать механизм вывода логически правильных предложений. Однако, с помощью правил, задающих синтаксис языка, нельзя установить истинность или ложность того или иного высказывания. Это распространяется на все языки программирования, реализующие логику предикатов.
Высказывание может быть построено синтаксически правильно, но оказаться совершенно бессмысленным.
Логические модели представления и манипулирования знаний были особенно популярны в 70-х годах 20 века, особенно с появлением языка пролог.
По мере того, как в поле зрения исследователей включались все новые интеллектуальные задачи, стало ясно, что говорить о доказательном выводе можно в небольшом числе случаев, когда проблемная область, в которой решалась задача, формально описана и полностью известна. Но в большинстве задач, где интеллект человека позволяет найти решение, связанное с областями, где знания принципиально не полны, не точны и не корректны. При таких условиях речь может идти только о правдоподобном выводе, при котором окончательный результат получается лишь с некоторой оценкой уверенности в его истинности.
Поэтому дальнейшее развитие баз знаний, использующих логические модели, шло по пути работ в области так называемых индуктивных логик, логик «здравого смысла», логик «веры» и др. логических систем, имеющих мало общего с классической логикой.
ФРЕЙМ
Фрейм – структура данных для представления стереотипных ситуаций. Модель представления данных на основе фреймов использует концепцию организации памяти понимания и обучения человека, предложена в 1979 году М. Минским.
Фрейм (рамка) – единица представления знаний, детали которой могут изменятсяв соответствии с текущей ситуацией. Фрейм в каждый момент времени может быть дополнен различной информацией, касающейся способов его применения, последствий этого применения и т.п.
Структура фрейма – характеристика описываемой стереотипной ситуации и их значения, которые называются слотами и заполнителями слотов .
Структура:
(Имя фрейма: Имя слота 1 (значение слота 1); Имя слота 2 (значение слота2); . . . Имя слота N (значение слотаN))
Значением слота может быть практически что угодно: числа, формулы, тексты на естественном языке, программы, правила вывода или ссылка на другие слоты данного фрейма или других фреймов.
В качестве значения слота может быть значение слота более низкого уровня, что позволяет реализовать «принцип матрешки».
Фрейм – структура данных, представляющая стереотипную ситуацию. К каждому фрейму присоединяется несколько видов информации. Часть этой информации о том, как использовать фрейм, другая часть – о том, что можно ожидать далее, еще одна часть – что следует делать, если ожидания не подтвердятся.
Фрейм можно представить в виде своеобразной таблицы.
В таблице дополнительные столбцы предназначаются для описания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов.
В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма. Так образуются сети фреймов.
Существует несколько способов получения слотом значения во фрейм экземпляре:
1) по умолчанию от фрейма образца;
2) через наследование свойств от фрейма указанного в слоте АКО;
3) по формуле, указанной в слоте;
4) через присоединяющуюся процедуру;
5) явно из диалога с пользователем;
6) из БД.
Важнейшим свойством теории фреймов является так называемое наследование свойств. Это наследование происходит по АКО – связям. A KIND OF (AKO)
Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов.
В сети фреймов на рисунке понятие «ученик» наследует свойства фреймов «ребенок» и «человек», которые находятся на более высоком уровне иерархии. Так, на вопрос «любят ли ученики сладкое», следует ответ «да», так как этим свойством обладают все дети, что указано во фрейме «ребенок».
Наследование может быть частичным, так как возраст учеников не наследуется из фрейма «ребенок», так как указан явно в своем собственном фрейме.
Различают статические и динамические системы фреймов.
В статических системах фреймов фреймы не могут быть изменены в процессе решения задачи, а в динамических системах фреймов этот допустимо.
В системах программирования, основанных на фреймах, говорят, что они являются объектно-ориентированными. Каждый фрейм соответствует некоторому объекту предметной области, а слоты содержат описывающие этот объект данные, т.е. в слотах содержатся значения признаков объекта.
Фрейм может быть представлен в виде списка свойств, а если использовать средства БД, то в виде записи.
Наиболее ярко достоинства фреймовых систем представления знаний проявляются в том случае, когда родовидовые связи изменяются нечасто и предметная область насчитывает немного исключений.
Во фреймовых системах данные о родовидовых связях хранятся явно как и значения других типов.
Значения слотов представляются в системе в единственном экземпляре, так как включаются только в один фрейм, описывающий наиболее общие понятия из всех тех, которые содержит слот с данным именем. Такое свойство систем фреймов обеспечивает экономное размещение базы знаний в памяти компьютера.
Еще одно достоинства фреймов – значение каждого слота может быть вычислено с помощью соответствующих процедур или найдено эвристическими методами. Фреймы позволяют манипулировать как декларативными, так и процедурными знаниями.
Недостатки фреймовых систем: относительно высокая сложность.
Качество разработанной БД всецело зависит от качества выполнения отдельных этапов ее проектирования. Огромное значение имеет качественная разработка логической модели данных, так как она, с одной стороны, обеспечивает адекватность базы данных предметной области, а с другой стороны, определяет структуру физической БД и, следовательно, ее эксплуатационные характеристики.
Одни и те же данные могут группироваться в таблицы-отношения различными способами, т.е. возможна организация различных наборов отношений взаимосвязанных информационных объектов предметной области. Группировка атрибутов в отношениях должна быть рациональной, предельно сокращающей дублирование данных и упрощающей процедуры их обработки и обновления.
Определенный набор отношений обладает лучшими свойствами при включении, модификации и удалении данных, если он отвечает конкретным требованиям нормализации отношений.
Нормализация отношений – формальный аппарат ограничений на их формирование, который позволяет устранить дублирование данных, обеспечить их непротиворечивость и уменьшить затраты на поддержание БД.
На практике наиболее часто используются понятия первой, второй и третьей нормальных форм.
Отношение называется нормализованным или приведенным к первой нормальной форме (1НФ), если все его атрибуты простые или атомарные (далее – неделимые). Отношение, находящееся в первой нормальной форме, будет иметь следующие свойства:
■ в отношении нет одинаковых кортежей;
■ кортежи не упорядочены;
■ атрибуты не упорядочены и различаются по наименованиям;
■ все значения атрибутов атомарные.
Как видно из перечисленных свойств, любое отношение автоматически находится в первой нормальной форме.
Легко показывается, что первая нормальная форма допускает хранение в одном отношении разнородной информации, избыточности данных, приводящих к неадекватности логической модели данных предметной области. Таким образом, первой нормальной формы недостаточно для правильного моделирования данных.
Чтобы рассмотреть вопрос приведения отношений ко второй нормальной форме, необходимо дать пояснение понятию функциональной зависимости.
Пусть имеется отношение R. Множество атрибутов У функционально зависимо от множества атрибутов X, если для любого состояния отношения R для любых кортежейиз того, чтоследует, что, т.е. во всех кортежах, имеющих одинаковые значения атрибутов X, значения атрибутов У также совпадают в любом состоянии отношения R.
Множество атрибутов X называется детерминантом функциональной зависимости , а множество атрибутов У – зависимой частью.
На практике эти зависимости отражают взаимосвязи, обнаруженные между объектами предметной области, и являются дополнительными ограничениями, определяемыми предметной областью. Таким образом, функциональная зависимость – семантическое понятие. Она возникает, когда по значениям одних данных в предметной области можно определить значения других данных. Например, зная табельный номер сотрудника, можно определить его фамилию. Функциональная зависимость задает дополнительные ограничения на данные, которые могут храниться в отношениях. Для корректности БД необходимо при выполнении операций модификации базы проверять все ограничения, определенные функциональными зависимостями.
Функциональная зависимость атрибутов отношения напоминает понятие зависимости в математике. Функциональная зависимость в математике – это тройка объектов X, Y и f , где Х множество, представляющее область определения функции, Y – множество значений, а f – правило, согласно которому каждому элементу ставится в соответствие один и только один элемент В противоположность этому в отношениях значение зависимого атрибута может принимать различные непредсказуемые значения в различных состояниях БД, соответствующих различным состояниям предметной области. Например, изменение сотрудником фамилии при вступлении в законный брак приведет к тому, что при том же значении детерминанта, скажем табельного номера, значение зависимого аргумента будет другим.
Функциональная зависимость атрибутов утверждает лишь то, что для каждого конкретного состояния БД по значению одного атрибута можно однозначно определить значение другого атрибута. Конкретные же значения зависимой части могут быть различны в различных состояниях БД.
Отношение находится во второй нормальной форме (2НФ), если оно находится в первой нормальной форме (1НФ) и нет неключевых атрибутов, зависящих от части составного ключа.
Из определения 2НФ следует, что если потенциальный ключ является простым, то отношение автоматически находится во второй нормальной форме.
Однако отношения, приведенные ко второй нормальной форме, все-таки содержат разнородную информацию и требуют написания дополнительного программного кода в виде триггеров для корректной работы БД. Следующим шагом по улучшению качества отношений является приведение их к третьей нормальной форме.
Отношение находится в третьей нормальной форме (ЗНФ), если оно находится в 2НФ и все неключевые атрибуты взаимно независимы.
Реляционная модель данных, состоящая из отношений, приведенных к 3НФ, является адекватной модели предметной области и требует наличия только тех триггеров, которые поддерживают ссылочную целостность. Такие триггеры являются стандартными, и их разработка не требует больших усилий.
Таким образом, разработку логической модели реляционной БД можно представить как определение отношений, отображающих понятия предметной области, и приведение их к третьей нормальной форме.
Алгоритм разработки включает в себя три этапа.
Этап I. Приведение к 1НФ. Здесь необходимо определить и задать отношения, отображающие понятия предметной области. Все отношения автоматически находятся в 1НФ.
Этап II. Приведение к 2НФ. Если в некоторых отношениях обнаружена зависимость атрибутов от части сложного ключа, то следует провести их декомпозицию следующим образом: атрибуты, которые зависят от части сложного ключа, выносятся в отдельное отношение вместе с этой частью ключа, а в исходном отношении остаются все ключевые атрибуты.
. Ключ– сложный ключ.
– зависимость всех атрибутов от ключа отношения;
– зависимость некоторых атрибутов от части сложного ключа.
– оставшаяся часть исходного отношения;
– новое отношение.
Этап III. Приведение к 3НФ. Если в некоторых отношениях обнаружена зависимость одних неключевых атрибутов от других нсключевых атрибутов, то проводится декомпозиция этих отношений: неключевые атрибуты, которые зависят от других неключевых атрибутов,
образуют отдельное отношение. В новом отношении ключом становится детерминант функциональной зависимости.
Пусть, например, исходное отношение –. К – ключ.
Тогда функциональные зависимости имеют следующий вид:
После декомпозиции отношения получим:
На практике достаточно редко разработка логической модели БД производится по приведенному алгоритму. Чаще используют различные варианты ER-диаграмм, поддерживаемые соответствующими CASE-средствами. Основные понятия ER-диаграмм излагаются в стандартах IDEF1 и IDEF1X. Однако приведенный алгоритм полезен как иллюстрация проблем, которые могут возникать при определении на первых этапах проектирования слабо нормализованных отношений. Понимание этих проблем особенно важно при проведении модификаций и доработок БД, когда вводятся новые сущности, появляются новые зависимости и т.п.
Логическая модель данных является визуальным графическим представлением структур данных, их атрибутов и связей. Логическая модель представляет данные таким образом, чтобы они легко воспринимались бизнес-пользователями. Проектирование логической модели должно быть свободно от требований платформы и языка реализации или способа дальнейшего использования данных.
При разработке используются требования к данным и результаты анализа для формирования логической модели данных. Логическую модель приводят к третьей нормальной форме, и проверяет ее на соответствие модели процессов.
Основными компонентами логической модели являются:
Сущности;
Атрибуты сущности;
Связи между сущностями.
Сущность.
Сущность моделирует структуру однотипных информационных объектов (документов, хранилищ данных, таблиц базы данных). В пределах модели данных сущность имеет уникальное имя, выраженное существительным. Например: студент, счет-фактура, справочник_товаров.
Сущность является шаблоном на основании которого создаются конкретные экземпляры сущности. Например: экземпляр сущности студент – Иванов Иван Иванович.
Сущность обладает следующими свойствами:
Каждая сущность имеет уникальное имя, и к одному и тому же имени должна применятся одинаковая интерпретация;
Сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые либо принадлежат сущности либо наследуются через связь;
Сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые однозначно идентифицируют каждый экземпляр сущности;
Каждая сущность может обладать любым количеством связей с другими сущностями модели.
На диаграмме сущность обычно изображается квадратом разделенным на две части рис.
Рис. 40 Сущность модели данных.
Сущность в методологии IDEF1X является не зависимой, если каждый экземпляр сущности может быть однозначно идентифицирован без определения его отношений с другими сущностями. Сущность называется зависимой, если однозначная идентификация экземпляра сущности зависит от его отношения к другой сущности.
Зависимая сущность изображается прямоугольником со скругленными углами рис. (сущность льгота зависимая от сущности житель_бийска)
Атрибут - любая характеристика сущности, значимая для рассматриваемой предметной области и предназначенная для квалификации, идентификации, классификации, количественной характеристики или выражения состояния сущности. Атрибут представляет тип характеристик или свойств, ассоциированных со множеством реальных или абстрактных объектов (людей, мест, событий, состояний, идей, пар предметов и т.д.). Экземпляр атрибута - это определенная характеристика отдельного элемента множества. Экземпляр атрибута определяется типом характеристики и ее значением, называемым значением атрибута. В ER-модели атрибуты ассоциируются с конкретными сущностями. Таким образом, экземпляр сущности должен обладать единственным определенным значением для ассоциированного атрибута.
Атрибут может быть либо обязательным, либо необязательным (рисунок 2.23). Обязательность означает, что атрибут не может принимать неопределенных значений (null values). Атрибут может быть либо описательным (т.е. обычным дескриптором сущности), либо входить в состав уникального идентификатора (первичного ключа).
Уникальный идентификатор (ключ) - это минимальный набор атрибутов, предназначенный для уникальной идентификации каждого экземпляра данного типа сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволит идентифицировать экземпляр сущности по оставшимся. В случае полной идентификации каждый экземпляр данного типа сущности полностью идентифицируется своими собственными ключевыми атрибутами, в противном случае в его идентификации участвуют также атрибуты другой сущности-родителя через связь.
Атрибуты входящие в состав ключа должны быть обязательными и не изменятся во времени. Атрибуты входящие в состав ключа должны быть обязательными и не изменятся в времени. Например: имеем сущность Житель_Бийска.
Атрибут возраст не может входить в состав ключа, так как он изменяется ежегодно, номер паспорта не может входить в состав ключа, так как экземпляр может и не иметь паспорта. В качестве ключа лучше здесь использовать номер страхового свидетельства.
Связь (Relationship) - поименованная ассоциация между двумя сущностями, значимая для рассматриваемой предметной области. Связь - это ассоциация между сущностями, при которой, как правило, каждый экземпляр одной сущности, называемой родительской сущностью, ассоциирован с произвольным (в том числе нулевым) количеством экземпляров второй сущности, называемой сущностью-потомком, а каждый экземпляр сущности-потомка ассоциирован в точности с одним экземпляром сущности-родителя. Таким образом, экземпляр сущности-потомка может существовать только при существовании сущности родителя.
Связь изображается линией, проводимой между сущностью-родителем и сущностью-потомком с точкой на конце линии у сущности-потомка.
Связи может даваться имя, выражаемое грамматическим оборотом глагола и помещаемое возле линии связи. Имя каждой связи между двумя данными сущностями должно быть уникальным, но имена связей в модели не обязаны быть уникальными. Имя связи всегда формируется с точки зрения родителя, так что предложение может быть образовано соединением имени сущности-родителя, имени связи, выражения степени и имени сущности-потомка.
Например, связь продавца с контрактом может быть выражена следующим образом:
- продавец может получить вознаграждение за 1 или более контрактов;
- контракт должен быть инициирован ровно одним продавцом.
Связь может дополнительно определяться с помощью указания степени или мощности (количества экземпляров сущности-потомка, которое может существовать для каждого экземпляра сущности-родителя). В IDEF1X могут быть выражены следующие мощности связей:
- каждый экземпляр сущности-родителя может иметь ноль, один или более связанных с ним экземпляров сущности-потомка;
- каждый экземпляр сущности-родителя должен иметь не менее одного связанного с ним экземпляра сущности-потомка -P;
- каждый экземпляр сущности-родителя должен иметь не более одного связанного с ним экземпляра сущности-потомка - Z;
- каждый экземпляр сущности-родителя связан с некоторым фиксированным числом экземпляров сущности-потомка.
Если экземпляр сущности-потомка однозначно определяется своей связью с сущностью-родителем, то связь называется идентифицирующей, в противном случае - неидентифицирующей.
Идентифицирующая связь изображается сплошной линией,
Рис. 43
Неидентифицирующая изображается штриховой линией.
Рис.44.
При идентифицирующей связи ключ родительской сущности переносится в область ключа зависимой сущности с указанием в скобках (FK)- внешний ключ. При неидентифицирующей связи ключ родительской сущности переносится в область атрибутов дочерней сущности с указанием в скобках (FK)- внешний.
Рис. 45 Идентифицирующая связь.
Рис. 46 Неидентифицирующая связь.
На начальных этапах моделирования могу быть выявлены связи многие ко многим. Наличие таких связей говорит о незавершенности анализа. Обычно такие связи преобразуют в идентифицирующие и неидентифицирующие связи.
Рис. 47 Связь многие ко многим.
В процессе моделирования данных, могут быть выявлены сущности часть атрибутов и связей которых одинаковы. Для моделирования таких случаев используется иерархия категорий. Все общие атрибуты выделяются в сущность называемую супертипом. Оставшиеся атрибуты помещаются в сущности называемые подтипоми. И они связываются с супертипом связью называемой ДИСКРИМИНАНТ.
Например:
Рис. 48 Пример иерархии категорий.
Разработка информационных систем (ИС) – это про создание средств управления информацией. ИС принимают информацию, по определенным правилам перерабатывают ее и отдают результат потребителям: на печать, на экран, в наушники, передают в другие системы.
Поэтому для того, чтобы создать качественную ИС, не достаточно понять бизнес-процессы и потребности Заказчика. Важно понимать, какой именно информацией система должна управлять. А для этого нужно знать, какие объекты попадают в предметную область проектируемой ИС и какие логические связи между ними существуют. Для формирования такого понимания используются логические модели предметной области.
Что иллюстрирует логическая модель
Целью построения логической модели является получение графического представления логической структуры исследуемой предметной области.
Логическая модель предметной области иллюстрирует сущности, а также их взаимоотношения между собой.
Сущности описывают объекты, являющиеся предметом деятельности предметной области, и субъекты, осуществляющие деятельность в рамках предметной области. Свойства объектов и субъектов реального мира описываются с помощью атрибутов.
Взаимоотношения между сущностями иллюстрируются с помощью связей. Правила и ограничения взаимоотношений описываются с помощью свойств связей. Обычно связи определяют либо зависимости между сущностями, либо влияние одной сущности на другую.
Пример: Заказ пиццы
Клиент оформляет заказ на приобретение пиццы. В общем случае клиент может заказать в разном количестве пиццы разных сортов. Поэтому каждый заказ включает позиции. Каждая позиция указывает сорт пиццы, которую клиент желает получить, а также ее количество.
Основные требования
Основные требования к содержанию модели
1. Логическая модель должна отображать все сущности и связи, значимые для той цели, ради которой мы ее рисуем.
2. Все объекты модели (и сущности, и связи) должны быть именованы. Именование сущностей и связей должно выполняться в терминах предметной области.
3. Для связей должна быть указана кратность (один — многие).
4. Для каждой связи должно быть указано направление чтения.
Пример: на модель добавлены наименования связей, их размерности и направление чтения.
5. Для сущностей должны быть указаны как минимум основные атрибуты.
Пример: для сущностей указаны основные атрибуты
Основные требования к качеству модели:
<Сущность 1> — <отношение / влияние> — <Сущность 2>.
Чтение ранее рассмотренного примера: Клиент оформляет заказ. Заказ включает в себя позиции, в каждой из которых указывается какого сорта пиццу и в каком количестве желает получить клиент.
Клиент может существовать без заказа. Однако заказ невозможно зарегистрировать без указания клиента. Один клиент может оформить неограниченное количество заказов
В соответствии с моделью в одном заказе может быть бесконечное количество позиций. Необходимо уточнить, на сколько это корректно.
2. Модель должна быть структурирована, сущности должны быть сгруппированы по логическому смыслу.
3. Крайне желательно избегать пересечения связей.
4. Расположение объектов модели должно быть таким, чтобы ее удобно было читать.
Есть одно наблюдение — если на модель смотреть приятно, то скорее всего она выполнена качественно.
- Необходимо определить, зачем нам нужна логическая модель. На какие вопросы она должна нам в конце концов ответить? Почему она повлияет на качество выполнения анализа и как поможет решению поставленной перед нами задачи?
Без ответов на эти вопросы разработка модели теряет всякий смысл, поскольку мы будем делать что-то, от чего особо ничего не ожидаем. Соответствующим будет и результат.
Ответы на эти вопросы дают нам требования к модели, а в ходе разработки позволят принимать решения о ее развитии и судить о ее качестве.
- Необходимо определить границы моделирования — какую часть исследуемой предметной области модель должна охватить.
Как правило, ответ на этот вопрос вытекает из понимания стоящей перед бизнес-аналитиком задачи.
В большинстве случаев границы моделирования определяются либо исследуемыми бизнес-процессами, либо фрагментом информационного пространства компании, попадающим под решаемую задачу.
- Разработка логической модели должна начинаться в момент начала исследования предметной области и заканчиваться тогда, когда завершается выполнение задачи. Это едва ли не единственный артефакт, который разрабатывается на протяжении всего анализа предметной области и определения требований к системе.
Разработка логической модели – итеративный процесс. Она должна последовательно, по мере проработки предметной области и поставленной задачи, уточняться и детализироваться.
- В ходе анализа осуществляется выявление и отображение на модели сущностей и связей.
Логическую модель надо строить так, чтобы сущности назывались именами существительными, связи — глаголами, а чтение диаграммы рождало бы пусть и корявые, но предложения, описывающие то, что происходит в предметной области. Если этого удалось добиться, то модель вышла замечательная. Если не удалось такое, то разработчику модели еще есть над чем поработать.
- По мере проработки модели уточняется состав сущностей и связей, а также определяются атрибуты сущностей.
Заключение
Важно помнить, что логическая модель — это не про структуру базы данных, это про логическую структуру предметной области твоей задачи. Исключая ее из разрабатываемых атрибутов, ты лишаешь себя эффективного инструмента анализа и проектирования, позволяющего очень точно учесть аспекты бизнеса, не иллюстрируемые динамическими моделями.
И наоборот — своевременное и грамотное использование логической модели делает ее очень сильным инструментов в руках бизнес- или системного аналитика.
Сергей Калинов
Ведущий бизнес-аналитик
18 Февраля, 2015
При выполнении основных функций СУБД должна использовать различные описания данных. Рассмотрим порядок создания этих описаний.
При разработке базы данных (ИС) обычно выделяется несколько уровней моделирования, при помощи которых происходит переход от предметной области к конкретной реализации базы данных средствами конкретной СУБД. Можно выделить следующие уровни: сама предметная область, концептуальная модель предметной области, логическая модель данных, физическая модель данных, собственно база данных и приложения.
Предметная область - это часть реального мира, данные о которой мы хотим отразить в базе данных. Например, в качестве предметной области можно выбрать бухгалтерию какого-либо предприятия, отдел кадров, банк, магазин и т.д. Предметная область бесконечна и содержит как существенно важные понятия и данные, так и малозначащие или вообще не значащие данные. Так, если в качестве предметной области выбрать учет товаров на складе, то понятия "накладная" и "счет-фактура" являются существенно важными понятиями, а то, что сотрудница, принимающая накладные, имеет двоих детей - это для учета товаров неважно. Однако, с точки зрения отдела кадров данные о наличии детей являются существенно важными. Таким образом, важность данных зависит от выбора предметной области.
Концептуальная модель предметной области
Концептуальная модель предметной области - это наши знания о предметной области в виде понятий (концептов). Знания могут быть как в виде неформальных знаний в мозгу эксперта, так и выражены формально при помощи каких-либо средств. В качестве таких средств могут выступать текстовые описания предметной области, наборы должностных инструкций, правила ведения дел в компании и т.п. Опыт показывает, что текстовый способ представления модели предметной области крайне неэффективен. Гораздо более информативными и полезными при разработке баз данных являются описания предметной области, выполненные при помощи специализированных графических нотаций. Имеется большое количество методик описания предметной области. Концептуальная модель БД - отражает информационное содержание данных, как основных понятий и отношений между ними. Концептуальная модель не затрагивает физического состояния данных, в том числе архитектуры данных, методов доступа, форматов физических данных.
На рис. 7 приведен фрагмент концептуальной модели предметной области "Предприятие".
Рисунок 7 - Концептуальная модель ИС "Предприятие"
Из наиболее известных методик исследования предметных областей и построения концептуальных моделей можно назвать системный анализ. Также существует целый ряд методик, учитывающих принципы системного анализа, - методика структурного анализа SADT и основанная на нем IDEF0, диаграммы потоков данных Гейна-Сарсона, методика объектно-ориентированного анализа UML, и др. Концептуальная модель предметной области описывает скорее процессы, происходящие в предметной области и данные, используемые этими процессами. От того, насколько правильно смоделирована предметная область, зависит успех дальнейшей разработки приложений.
Модель данных - инструментарий для отображения предметной области, определяется:
Допустимой организацией данных;
Ограничениями целостности (семантикой);
Множеством операций, допустимых над объектами модели данных.
Логическая модель данных
На следующем, более низком уровне находится логическая модель данных предметной области.
Логическая модель описывает понятия предметной области, их взаимосвязь, а также ограничения на данные, налагаемые предметной областью. Примеры понятий - "сотрудник", "отдел", "проект", "зарплата". Примеры взаимосвязей между понятиями - "сотрудник числится ровно в одном отделе", "сотрудник может выполнять несколько проектов", "над одним проектом может работать несколько сотрудников". Примеры ограничений - "возраст сотрудника не менее 16 и не более 60 лет".
Можно выделить три основные виде логических моделей:
Иерархическую модель;
Сетевую модель;
Реляционную модель.
Логическая модель данных для СУБД реляционного типа представляет собой схему базы данных, приведенную на рисунке 8
Рисунок 8 - Пример логической модели данных
Логическая модель данных является начальным прототипом будущей базы данных. Логическая модель строится в терминах информационных единиц, но без привязки к конкретной СУБД . Предварительным средством разработки логической модели данных в настоящий момент являются различные варианты инфологических (информационно-логических) моделей - ER- диаграмма (Entity-Relationship , диаграммы сущность-связь ). Одну и ту же ER-модель можно преобразовать как в реляционную модель данных, так и в модель данных для иерархических и сетевых СУБД, или в постреляционную модель данных.
Решения, принятые на предыдущем уровне, при разработке инфологической модели предметной области, определяют некоторые границы, в пределах которых можно развивать логическую модель данных, в пределах же этих границ можно принимать различные решения.
Для логической модели данных характерно то, что выполняя все основные требования, предъявляемые СУБД, не поддерживается ориентация на конкретную СУБД, что реализуется в физической модели данных.
Физическая модель данных
На еще более низком уровне находится физическая модель данных.
Физическая модель данных описывает данные средствами конкретной СУБД. Ограничения, имеющиеся в логической модели данных, реализуются различными средствами СУБД, например, при помощи индексов, декларативных ограничений целостности, триггеров, хранимых процедур. При этом опять-таки решения, принятые на уровне логического моделирования определяют некоторые границы, в пределах которых можно развивать физическую модель данных. Точно также, в пределах этих границ можно принимать различные решения. Например, отношения, содержащиеся в логической модели данных, должны быть преобразованы в таблицы, но для каждой таблицы можно дополнительно объявить различные индексы, повышающие скорость обращения к данным. Многое тут зависит от конкретной СУБД.
Если физическая модель данных реализована средствами реляционной СУБД, то отношения, разработанные на стадии формирования логической модели данных, преобразуются в таблицы, атрибуты становятся столбцами таблиц, для ключевых атрибутов создаются уникальные индексы, домены преображаются в типы данных, принятые в конкретной СУБД.
Собственно база данных и информационная система. И, наконец, как результат предыдущих этапов появляется собственно сама база данных. База данных реализована на конкретной программно-аппаратной основе, и выбор этой основы позволяет существенно повысить скорость работы с базой данных. Например, можно выбирать различные типы компьютеров, менять количество процессоров, объем оперативной памяти, дисковые подсистемы и т.п. Очень большое значение имеет также настройка СУБД в пределах выбранной программно-аппаратной платформы.
Но опять решения, принятые на предыдущем уровне - уровне физического проектирования, определяют границы, в пределах которых можно принимать решения по выбору программно-аппаратной платформы и настройки СУБД. Таким образом, ясно, что решения, принятые на каждом этапе моделирования и разработки базы данных, будут сказываться на дальнейших этапах. Поэтому особую роль играет принятие правильных решений на ранних этапах моделирования.
