Тема №16

16 ПОСТРЕЛЯЦИОННАЯ, ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ,

ОБЪЕКТНО-РЕЛЯЦИОННАЯ И МНОГОМЕРНАЯ МОДЕЛИ

ДАННЫХ

16.1 Постреляционная модель

Постреляционная модель данных в общем случае представляет собой расширенную реляционную модель, снимающую ограничение неделимости значений полей, т.е. допускаются многозначные поля, значения которых состоят из подзначений. В качестве примера постреляционной модели приведем таблицу, представляющую собой совокупность данных связанных реляционных таблиц

КЛИЕНТЫ и ЗАКАЗЫ:

Код клиента | Номер заказа | Клиент | Адрес | Дата заказа | Вес заказа
АА | 1021 | БГЭУ | Минск, просп. Партизанский, 26 | 01.02.06 | 100
| 1023 |  |  | 20.03.06 | 120
АБ | 1020 | Сименс | Мюнхен, ул. Лейбница, 8 | 01.02.06 | 100
| 1024 |  |  | 28.05.06 | 600
АС | 1022 | Атлант | Минск, просп. Победителей, 61 | 12.02.06 | 300

Достоинствами постреляционной модели данных являются:

• возможность представления связанных реляционных таблиц одной постреляционной таблицей. Это обеспечивает высокую наглядность представления данных и повышает эффективность их обработки;

• отсутствие ограничений на длину полей и их количество и записях таблицы.

Недостатком постреляционной модели является сложность в обеспечении целостности данных.

16.2 Объектно-ориентированная и объектно-реляционная модели

Объектно-ориентированная и объектно-реляционная модели используются для преодоления ограниченных возможностей реляционной модели по хранению и обработке сложных объектов, как, например, документ, звук, видео, графическое изображение и др. Они поддерживают обработку объектов, описываемых не только традиционными типами данных — числовым, символьным, типа даты, но и другими.

Объектно-ориентированная модель представляет собой структуру, которую можно изобразить графически в виде дерева, узлами которого являются объекты. Каждый объект характеризуется уникальным идентификатором, состоянием и поведением.

Состояние объекта определяется множеством значений его атрибутов.

Поведение объекта описывают методы, называемые процедурами, т.е. составной частью описания объекта являются процедуры, способные производить действия над атрибутами объекта в случае наступления тех или иных событий.

Объекты могут объединяться в классы. Экземпляры одного клаcca отличаются лишь значениями своих свойств, но не своими методами. Методы устанавливаются при определении класса.

Для выполнения действий над объектами применяются объектно-ориентированные механизмы — наследование, инкапсуляция, полиморфизм.

Суть наследования состоит в том, что на основании существующего класса можно образовать новый класс объектов, который будет наследовать свойства родительского класса.

Доступ к данным осуществляется только в соответствии с правилами поведения объекта, описываемыми методами (инкапсуляция).

Полиморфизм — способность объектов по-разному реагировать на одно и то же событие в окружающем мире. Полиморфизм используется для унификации обработки разнородных объектов. Например, метод «Печать результата» может быть определен для многих классов объектов, но работать по-разному, и зависимости от класса, к которому он применяется.

Принцип поиска данных в объектно-ориентированной базе заключается в установлении сходства между объектом, задаваемым пользователем, и объектами, хранящимися в базе данных. Определяемый пользователем объект, называемый объектом-целью, является некоторым подмножеством данных, хранимых в базе.

Основным достоинством объектно-ориентированной модели является способность отображать информацию о сложных объектах с исчерпывающим описанием взаимосвязей между ними и их динамического поведения. Эта модель обычно применяется для сложных предметных областей, при моделировании которых не хватает функциональности реляционной модели (например, систем автоматизации проектирования, издательских систем и т.п.).

Недостатком объектно-ориентированной модели является сложность понятийного аппарата, что затрудняет ее применение и отрицательно сказывается на накоплении опыта создания и эксплуатации объектно-ориентированных баз данных.

Объектно-реляционная модель данных является гибридной моделью, сочетающей возможности реляционной модели с объектными свойствами данных. Отличительная особенность объектно-реляционной модели состоит в том, что она основана на стратегии реляционной модели. К сожалению, разработчики технологий баз данных не пришли к единому мнению о том, как следует определять данную модель, и о включении объектов в реляционную модель можно говорить только как об общем направлении развития баз данных.

16.3 Многомерная модель

Многомерность модели означает многомерное логическое представление структуры информации, а не многомерность визуализации данных. Многомерная модель предназначена для аналитической обработки информации.

В данной модели используются такие понятия, как агрегируемость, историчность, прогнозируемость данных.

Агрегируемость данных означает возможность их рассмотрения с различным уровнем обобщения.

Историчность обеспечивает высокий уровень статичности (неизменяемости) данных и их взаимосвязей, а также в обязательном порядке привязку данных к временным точкам. Временная привязка данных необходима для получения результатов в различные периоды времени.

Прогнозируемость данных подразумевает задание функций прогнозирования и применение их к различным интервалам времени.

Приведем представление данных о продажах автомобилей дилером фирмы «Опель» по реляционной

Марка автмобиля | Месяц | Объем продаж
Опель-Астра | Январь | 12
Опель-Астра | Февраль | 24
Опель-Астра | Март | 5
Опель-Вектра | Январь | 2
Опель-Вектра | Февраль | 18
Опель-Омега | Февраль | 19

и многомерной моделям.

Марка автомобиля | Январь | Февраль | Март
Опель-Астра | 12 | 24 | 5
Опель-Вектра | 2 | 18 | 0
Опель-Омега | 0 | 19 | 0

Основными понятиями, с которыми оперирует пользователь в многомерной модели, являются понятия «измерение» и «ячейка».

Измерение — это множество однотипных данных, образующих одну из граней многомерного гиперкуба. Примерами наиболее часто используемых временных измерений являются дни, месяцы, кварталы и годы. В качестве географических измерений используются города, районы, регионы и страны.

Ячейка — это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором измерений. В представленной таблице значение ячейки объема продаж однозначно определяется комбинацией временного измерения Месяц и Марка автомобиля.

Многомерную модель, отображающую объемы продаж автомобилей менеджерами по годам, можно представить в виде треxмерного куба (см. рисунок 16.1).

Рисунок 16.1 – Многомерная модель в виде треxмерного куба

В многомерной модели данных используются два варианта организации данных — гиперкубическая и поликубическая.

В гиперкубической все кубы определяются одним и тем же набором измерений (максимально возможным). В некоторых случаях информация может быть избыточной, так как требуется обязательное заполнение ячеек.

В поликубической определяются несколько гиперкубов с различной размерностью и различными измерениями в качестве граней.

Для извлечения данных из базы, организованной по многомерной модели, применяется ряд специальных операций: срез, вращение, агрегация и детализация.

Срез представляет собой данные, полученные в результате фиксации одного или нескольких измерений. Например, если сделать срез в базе, организованной по трехмерной модели, по марке автомобиля Опель-Астра, то получим двухмерную таблицу продаж этой марки различными менеджерами по годам.

Операция вращение применяется в основном при двухмерном представлении данных. Суть ее заключается в изменении порядка при визуальном представлении данных (меняются местами оси X и Y). Для многомерного случая операция вращения представляет собой процедуру изменения порядка следования измерений.

Операции агрегации и детализации означают переход к более или менее детальному представлению информации из гиперкуба. В представленный ранее гиперкуб, могут быть добавлены измерения по иерархии снизу-вверх: Подразделение (в котором работает менеджер), Регион, Фирма, Страна. В этом случае можно получать информацию не только по объемам продаж отдельных менеджеров, но и по подразделениям, а также по регионам, фирмам, странам.

Достоинством многомерной модели является удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных с временными интервалами. При организации таких же данных по реляционной модели происходят рост трудоемкости операций выборки и существенное увеличение затрат памяти компьютера на хранение данных.

Недостатком является громоздкость для простейших задач оперативной обработки информации.

Необходимо отметить, что исследования в области моделей данных продолжаются.