Типы взаимосвязей в модели

Иерархическая модель (древовидная)

Представляют собой упорядоченную совокупность экземпляров данных типа «дерево», содержащих экземпляры типа «запись». Корневым называется тип, который имеет подчиненные типы, а сам подтипом не является. Подчиненный тип (подтип) является потомком по отношению к типу, который для него является предком.

Плюсы:

  • Эффективное использование памяти ЭВМ;
  • Малое время выполнения операций над данными.

Минусы:

  • Громоздкость;
  • Сложные логические связи;
  • Сложное понимание.

image002

Рис.2.1 Иерархическая модель

Сетевая модель

Позволяет отображать разнообразные взаимосвязи элементов данных в виде произвольного графа.

Для описания сетевой БД используются две группы типов:

  • Запись;
  • Связь;

Тип связи определяется для двух типов «запись»- предка и потомка.Запись потомок может иметь произвольное число записей предков.

Плюсы:

  • Эффективная реализация по показателям затрат памяти и оперативности;
  • Большие возможности для образования произвольных связей.

Минусы:

  • Высокая сложность и жесткость БД
  • Сложность понимания и выполнения обработки информации в БД
  • Ослаблен контроль целостности связей.

image003

Рис.2.2 Сетевая модель

Иерархическая модель – таблица

Таблица имеет строки (записи) и столбцы (колонки). Любая строка имеет одинаковую структуру и состоит из полей.

Плюсы:

  • Простота, понятность, удобство физической реализации на ЭВМ.

Минусы:

  • Отсутствие стандартных средств идентификации отдельных записей и сложность описания иерархических и сетевых связей.

Постреляционная модель

Расширенная реляционная модель, снимающая ограничение неделимости данных, хранящихся в записях таблиц.Постреляционная модель допускает многозначительные поля – поля значения, которых состоят из подзначений. Набор значений многозначных полей считается самостоятельной таблицей, встроенной в основную.

Преимущества:

  • Возможность предоставления связанных реляционных таблиц одной постреляционной.
  • Высокая наглядность информации и повышенная эффективность ее обработки.

Недостатки:

  • Сложное решение проблемы обеспечения целостности и непротиворечивости данных.

Многомерная модель

Узкоспециализируемые СУБД, предназначенные для интерактивной аналитической обработки информации.

Основные понятия, используемые в многомерной модели

Агрегируемость – рассмотрение (данных) информации на различных уровнях ее обобщения.

Историчность данных предполагает обеспечение высокого уровня статичности данных и их взаимосвязей, а так же обязательность привязки данных по времени.

Прогнозируемость подразумевает задание функции прогнозирования и применение их к различным временным интервалам.

Преимущества:

  • Удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов информации, связанных со временем.

Недостатки:

  • Громоздкость для построения задач обычной оперативной обработки информации.

Объектно-ориентированная модель

В объектно-ориентированной модели при представлении данных имеется возможность идентифицировать отдельные записи БД. Между записями БД и формами их обработки устанавливаются взаимосвязи с помощью механизмов, подобных соответствующим средствам в объектно-ориентированных языках программирования. Строка объектно-ориентированной БД графически представима в виде дерева, узлами которого являются объекты. Свойства объектов описывается некоторыми стандартным типом (П : string)или типом (используемым) конструируемым пользователем (class). Каждый объект – экземпляр класса считается потомком объекта, в котором он определен как свойство. Объект – экземпляр класса принадлежит своему классу и имеет одного родителя. Родовые отношения в БД образуют связную иерархию объектов. Логическая структура объектно-ориентированной БД внешне похожа на структуру иерархической БД. Основное отличие между ними – в методах манипулирования данными.

Преимущества:

  • Возможность отображения информации о сложных взаимосвязях объектов;
  • объектно-ориентированная модель БД позволяет идентифицировать отдельную запись БД и определить функции их обработки.

Недостатки:

  • высокая понятийная сложность;
  • неудобство обработки;
  • низкая скорость выполнения запросов.