Одним из наиболее важных аспектов администрирования многопользовательских систем управления базами данных является управление доступом к данным.

14.4 Реляционные операции

В определении системы управления реляционными базами данных упоминаются три операции по выборке данных - проектирование, выбор (иногда называемый ограничением (restrictions)) и объединение, которые позволяют строго указать системе, какие данные вы хотите увидеть. Операция проектирования выбирает столбцы, операция выбора - строки, а операция объединения собирает вместе данные из связанных таблиц.

Логическая и физическая независимость, о которой мы упоминали выше, означает, что вам не нужно беспокоиться о физическом расположении данных и о том, как их искать - это проблемы исключительно систем управления базами данных.

Проектирование - операция проектирования позволяет указать системе, какие столбцы таблицы должны просматриваться. С концептуальной точки зрения: операция проектирования определяет подмножество столбцов в таблице. Обратите внимание, что результаты выполнения проектирования (как и любой другой реляционной операции) также отображаются в форме таблицы. Результирующие таблицы иногда называют производными таблицами (derived tables), чтобы отличать их от базовых таблиц (base tables), содержащих исходные строки данных.

Выбор - операция выбора позволяет вам получать из таблицы подмножества ее строк. Чтобы указать, какие строки нужны, соответствующие условия нужно разместить в предложении WHERE. В предложении WHERE оператора SELECT определяется критерий, которому должны соответствовать выбираемые строки. Можно комбинировать в запросе операции проектирования и выбора, чтобы получить требуемую информацию.

Объединение - операция объединения может работать одновременно с одной или несколькими таблицами, соединяя данные таким образом, что можно легко сопоставить или выделить определенную информацию в базе данных. Операция объединения обеспечивает SQL и реляционную модель необходимой мощностью и гибкостью. Можно выявить любую взаимосвязь, существующую между элементами данных, а не только связи, введенные при конструировании базы. Когда «объединяются» две таблицы, на период действия запроса они как бы становятся единой таблицей. Операция объединения соединяет данные, сравнивая значения в заданных столбцах и отражая результаты.

14.5 Альтернативный способ просмотра данных

Курсор (view) - это альтернативный способ просмотра данных из нескольких таблиц. Курсоры иногда называются виртуальными таблицами (virtual tables), или производными таблицами. Таблицы, на основе которых работают курсоры, называются базовыми таблицами. Курсор можно рассматривать как перемещаемую по таблицам рамку, через которую можно увидеть только необходимую часть информации. Курсор можно получить из одной или нескольких таблиц базы данных (включая и другие курсоры), используя любые операции выбора, проектирования и объединения. Курсоры позволяют создавать таблицы для специальных целей. С их помощью можно использовать результаты выполнения операторов выбора, проектирования и объединения как основу для последующих запросов. Виртуальные таблицы, в отличие от «настоящих», или базовых таблиц, физически не хранятся в базе данных. Важно осознать, что курсор - это не копия некоторых данных, помещаемая в другую таблицу. Когда изменяются данные в виртуальной таблице, то тем самым изменяются данные в базовых таблицах. Подобно результатам операции выбора, курсоры напоминают обычные таблицы баз данных.

Если применить операцию выбора к виртуальной таблице, то можно увидеть результаты выполнения запроса, на основе которого она была создана. В идеальной реляционной системе с курсорами можно оперировать, как и с любыми другими таблицами. В реальном мире различные версии реляционных баз данных накладывают на курсоры определенные ограничения, в частности на обновление. Одно из правил Кодда гласит, что в истинно реляционной системе над курсорами можно выполнять все «теоретически» возможные операции. Большинство современных систем управления реляционными базами данных не удовлетворяют этому правилу полностью.

14.6 Нули

В реальном мире управления информацией данные часто являются неизвестными или неполными: клиент не предоставил данных о физическом адресе организации, счет может быть оформлен, но дата его оплаты еще может быть неизвестна. Такие пропуски информации создают «дыры» в таблицах.

Проблема, конечно, состоит не в простой неприглядности подобных дыр. Опасность состоит в том, что из-за них база может стать противоречивой. Чтобы сохранить целостность данных в реляционной модели, так же, как и в правилах Кодда, для обработки пропущенной информации используется понятие нуля. «Нуль» не означает пустое поле или обычный математический нуль. Он отображает тот факт, что значение неизвестно, недоступно или неприменимо [4]. Существенно, что использование нулей инициирует переход с двухзначной логики (да/нет или что-то/ничего) на трехзначную (да/нет/может быть или что-то ничего не уверен).

С точки зрения другого эксперта по реляционным системам, Дейта, нули не являются полноценным решением проблемы пропусков информации. Тем не менее, они являются составной частью большинства официальных стандартов SQL и de facto промышленных стандартов.

14.7 Безопасность

Понятие безопасности связано с необходимостью управления доступом к информации. Определенные команды позволяют некоторым привилегированным пользователям устанавливать права других пользователей на просмотр и модификацию информации в базе данных. В большинстве реализаций реляционных баз данных правами на доступ и модификацию данных (permission) можно управлять на уровне таблиц и столбцов. Эти права устанавливают владельцы (owner) баз данных или объектов баз данных. Некоторые системы разрешают передавать права владения от создателя базы другому пользователю.

В многопользовательских системах обычно имеется пользователь с правами даже более высокими, чем у владельца базы данных - системный администратор (system administrator), или администратор базы данных (database administrator). Этот пользователь обычно обладает широкими правами на наделение полномочий, а также выполняет целый ряд других задач, связанных с поддержкой и администрированием базы данных.

В качестве дополнительного механизма обеспечения безопасности могут выступать и виртуальные таблицы. Пользователи могут разрешать доступ только к определенному подмножеству своих данных, включенному в виртуальную таблицу.

14.8 Целостность

Целостность (integrity) - очень сложный и серьезный вопрос при управлении реляционными базами данных. Несогласованность между данными может возникать по целому ряду причин. Несогласованность или противоречивость данных может возникать вследствие сбоя системы - проблемы с аппаратным обеспечением, ошибки в программном обеспечении или логические ошибки в приложениях. Реляционные системы управления базами данных защищают данные от такого типа несогласованности, гарантируя, что команда либо будет исполнена до конца, либо будет полностью отменена. Этот процесс обычно называют управлением транзакциями (transaction management).

Другой тип целостности, называемый объектной целостностью (entity integrity), связан с корректным проектированием базы данных. Объектная целостность требует, чтобы ни один первичный ключ не имел нулевого значения. Третий тип целостности, называемый ссылочной целостностью (referential integrity), означает непротиворечивость между частями информации, повторяющимися в разных таблицах. Например, если вы изменяете неправильно введенный номер расчетного счета покупателя в одной таблице, другие таблицы, содержащие эту же информацию, продолжают ссылаться на старый номер, поэтому вы должны обновить и эти таблицы. Чрезвычайно важно, чтобы при изменении информации в одном месте, она соответственно изменялась и во всех других местах [2]. Правила Кодда гласят, что системы управления реляционными базами данных должны обеспечивать не только объектную и ссылочную целостность, но и позволять «вводить дополнительные ограничения на целостность, отражающие специальные требования». Кроме того, по определению Кодда, ограничения на целостность должны:

• определяться на языке высокого уровня, используемом системой для всех других целей;

• храниться в словаре данных, а не в программных приложениях.

Первоначально только несколько реализаций реляционных баз данных удовлетворяли критериям Кодда на целостность, но ситуация постепенно изменялась. Стандарт 1992 года (часто называемый «SQL92») поддерживает ограничения, обеспечивающие ссылочную целостность и позволяющие задавать бизнес правила. Эти возможности в том или ином виде реализованы в большинстве систем.

15 Проектирование баз данных

Процесс, в ходе которого решается, какой вид будет у вновь создаваемой базы данных, называется проектированием базы данных (database design). Работа по проектированию базы данных включает выбор:

• таблиц, которые будут входить в базу данных;

• столбцов, принадлежащих каждой таблице;

• взаимосвязей между таблицами и столбцами.

Конструирование базы данных связано с построением ее логической структуры. В реляционной модели логическая структура базы абсолютно не зависит от ее физической структуры и способа хранения. Логическая структура также не определяется тем, что видит у себя на экране конечный пользователь (это могут быть виртуальные таблицы, созданные разработчиком или прикладными программами).

Конструирование баз данных на основе реляционной модели имеет ряд важных преимуществ перед другими моделями.

1. Независимость логической структуры от физического и пользовательского представления.

2. Гибкость структуры базы данных - конструктивные решения не ограничивают возможности выполнять в будущем самые разнообразные запросы.

Так как реляционная модель не требует описания всех возможных связей между данными, можно впоследствии задавать запросы о любых логических взаимосвязях, содержащихся в базе, а не только о тех, которые планировались первоначально.

С другой стороны, реляционные системы не имеют никаких встроенных защитных механизмов против некорректных структурных решений и не умеют различать хорошую структуру базы данных от посредственной. К тому же не существует автоматизированных средств, которые могли бы заменить вас в процессе принятия структурных решений.

15.1 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. 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).

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. Вот 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).