Логическая модель данных является важным этапом проектирования базы данных. Она позволяет структурировать данные и установить связи между ними на концептуальном уровне, независимо от конкретной реализации хранения.
"логическая модель данных" описывает данные с точки зрения бизнес-логики предметной области. Она отвечает на вопросы о том, какие сущности должны быть представлены в базе данных, какие атрибуты они имеют и как связаны между собой.
Основные концепции логического моделирования
При создании "логической модели данных" используются следующие основные концепции:
- Сущность - объект предметной области, о котором необходимо хранить данные.
- Атрибут - характеристика сущности.
- Связь - отношение между сущностями.
- Ключ - атрибут или группа атрибутов, уникально идентифицирующие экземпляр сущности.
Определяя эти основные компоненты, разработчик формирует структуру данных приложения.
Создание логической модели данных
Процесс создания логической модели данных состоит из следующих этапов:
- Анализ предметной области и требований к данным.
- Определение сущностей.
- Определение связей между сущностями.
- Определение атрибутов сущностей.
- Выбор ключей.
- Проверка и верификация модели.
Для представления логической модели чаще всего используется графическая нотация, например диаграммы "сущность-связь".
Модель сущность-связь
Модель "сущность-связь" является наиболее распространенным способом графического представления структуры данных. В ней сущности изображаются как прямоугольники, атрибуты - как овалы, а связи - как линии между сущностями. Используются разные типы связей: один-ко-одному, один-ко-многим и т.д. Такая диаграмма наглядно демонстрирует конструкцию данных.
Уровни логической модели
Различают два основных уровня логического моделирования данных:
- Концептуальный - описывает структуру данных в терминах предметной области.
- Логический - использует более формальные конструкции хранения данных, приближенные к конкретной СУБД.
Концептуальное моделирование позволяет абстрагироваться от технических аспектов. Логическое моделирование готовит модель для реализации в виде физической базы данных.
Модель данных, основанная на ключах
Модель данных, основанная на ключах, фокусируется на идентификации сущностей с помощью первичных и внешних ключей. Каждая сущность имеет атрибут или набор атрибутов, уникально определяющих каждый экземпляр этой сущности. Этот ключ используется для связи с другими сущностями.
Такой подход обеспечивает целостность данных, не допуская дублирования записей. Он хорошо подходит для реляционных СУБД. Недостатком является сложность обеспечения уникальности ключей при больших объемах данных.
Сетевая модель
Сетевая модель представляет данные в виде графа связанных узлов. Узлы соответствуют объектам или записям, а ребра задают связи между ними. Такая структура позволяет гибко отражать иерархические связи.
Сетевая модель хорошо подходит для данных, имеющих сложные зависимости. Однако за счет использования указателей она является менее нормализованной по сравнению с реляционной моделью.
Виды логической модели представления данных
Существует несколько основных видов логических моделей данных:
- Иерархическая
- Сетевая
- Реляционная
- Объектно-ориентированная
Каждая из них имеет свои особенности и подходит для решения определенного класса задач. Выбор конкретного типа логической модели зависит от требований приложения и используемой СУБД.
Наиболее распространенной в настоящее время является реляционная модель, реализованная практически во всех современных СУБД. Однако и другие модели активно применяются в зависимости от специфики предметной области.
Пример логической модели
Рассмотрим пример создания простой логической модели данных для некой библиотеки. Сначала определяем основные сущности: Книга, Автор, Читатель, Выдача книги. Атрибуты Книги: название, год издания, издательство, жанр, количество страниц. Атрибуты Автора: ФИО, год рождения, страна. Атрибуты Читателя: ФИО, номер читательского билета. Атрибуты Выдачи книги: дата выдачи, дата возврата, книга, читатель.
Между сущностями устанавливаем связи: Книга - Автор (автор написал книгу), Книга - Выдача книги (книга выдана), Читатель - Выдача книги (книгу взял читатель).
В качестве ключей выбираем: для Книги - название+год издания, для Автора - ФИО, для Читателя - номер читательского билета, для Выдачи - дата выдачи+книга+читатель.
Типы отношений между сущностями
"Один к одному" - каждой записи первой сущности соответствует не более одной записи второй сущности, и наоборот. Например, у каждого читателя может быть только один читательский билет.
"Один ко многим" - записи первой сущности могут быть связаны с несколькими записями второй сущности. Например, один автор может написать много книг.
"Многие ко многим" - записи обеих сущностей могут быть связаны с несколькими записями друг друга. Например, одна книга может иметь несколько авторов, а один автор может написать несколько книг.
Разработка нормализованной модели
Нормализация - это процесс преобразования логической модели данных с целью минимизации дублирования данных и устранения некоторых аномалий при модификации. Применяются правила нормализации, например правила Кодда.
Нормализованная модель позволяет более эффективно хранить и изменять данные, упрощает их целостность. Однако за счет разбиения на множество таблиц может снижаться производительность.
СУБД и логические модели данных
При выборе СУБД важно учитывать, к каким логическим моделям данных она имеет отношение и насколько они реализованы эффективно.
Например, реляционные СУБД хорошо подходят для реляционной модели. Но могут быть не очень эффективны при работе с иерархическими или сетевыми структурами данных.
Объектно-ориентированные СУБД, наоборот, оптимизированы для работы с объектными моделями данных.
CASE-средства для моделирования
Для упрощения процесса создания и визуализации логической модели данных используются специальные CASE-средства (Computer-aided software engineering).
Они позволяют графически проектировать модель с помощью разнообразных диаграмм, проверять ее корректность, генерировать скрипты для создания базы данных.
Примеры таких средств: ERwin, IBM Rational Rose, CA ERwin Data Modeler.
Особенности логического проектирования в крупных проектах
При разработке крупных корпоративных систем с большим объемом данных процесс логического проектирования имеет ряд особенностей:
- Больше времени требуется на сбор и анализ требований, определение сущностей и их атрибутов.
- Модель данных получается очень большой и сложной, ее трудно визуализировать целиком.
- Требуется разбиение модели на отдельные фрагменты и их поэтапная разработка.
- Необходима более строгая нормализация данных.
- Возрастает риск ошибок при проектировании из-за сложности и масштаба модели.
Поэтому особенно важным является использование формальных методов, стандартов моделирования, автоматизированных CASE-средств. Это помогает контролировать целостность и согласованность модели данных на всех этапах проектирования.
Моделирование с использованием готовых шаблонов
Для ускорения процесса логического проектирования можно использовать типовые решения - шаблоны построения моделей данных для определенных предметных областей.
Например, существуют универсальные шаблоны для таких сфер, как банковское дело, страхование, розничная торговля, здравоохранение. Они включают типовые сущности, атрибуты, связи.
Моделирование бизнес-процессов
Помимо структуры данных, важно также описать бизнес-процессы, в рамках которых эти данные функционируют. Это позволяет получить более полную картину.
Для моделирования процессов могут использоваться нотации IDEF, BPMN, EPC. Это помогает выявить дополнительные требования к данным.
Реинжиниринг существующей модели
При разработке новой информационной системы часто приходится модернизировать устаревшую логическую модель данных. Это комплексная задача.
Необходим тщательный анализ текущей модели, выявление узких мест и недостатков. Затем поэтапная трансформация модели с учетом новых бизнес-требований.
Оценка качества логической модели
Для оценки качества разработанной логической модели данных используется ряд критериев:
- Полнота - включение всех необходимых сущностей и атрибутов
- Структурированность и нормализация
- Гибкость и масштабируемость
- Простота и понятность
- Соответствие требованиям
Качественная модель - основа для эффективной работы будущей информационной системы.
Документирование логической модели
Логическая модель данных должна быть оформлена в виде итогового документа с описанием всех ее элементов. Это необходимо для понимания и сопровождения модели.
В документ включают диаграммы модели, словарь данных, описание сущностей и атрибутов, правила целостности, бизнес-правила.
Использование методологий моделирования данных
Для структурирования процесса логического проектирования применяются специальные методологии, например IDEF1X, Barker, MERISE. Они определяют этапы, нотации, принципы моделирования.
Следование методологии позволяет систематизировать требования, выявить все необходимые сущности и их связи, спроектировать оптимальную структуру данных.
Средства коллективной разработки модели
Поскольку логическая модель данных обычно разрабатывается группой специалистов, важны инструменты для коллективной работы - системы управления версиями, совместного редактирования, обсуждения.
Это обеспечивает согласованность действий разработчиков, позволяет оперативно вносить изменения в модель и отслеживать историю.
Связь логического и физического уровней
Логическая модель данных является основой для проектирования физической модели - способов хранения данных в СУБД. При этом могут возникать компромиссы.
Например, нормализация на логическом уровне может привести к избыточности объединений таблиц при реализации в реляционной СУБД. Поэтому иногда приходится идти на разумный компромисс между этими уровнями.
Отображение логической модели в код
Современные объектно-ориентированные языки программирования, такие как Java, позволяют достаточно прямолинейно отображать структуру логической модели данных в программный код.
Каждая сущность преобразуется в класс, атрибуты - в поля класса, связи - в ассоциации между классами. Это облегчает реализацию модели.
Валидация логической модели данных
Перед использованием логической модели данных в production, она должна пройти валидацию - проверку на соответствие бизнес-требованиям и техническим условиям.
Для этого создаются тестовые сценарии, покрывающие различные аспекты модели. На основе результатов тестирования вносятся необходимые доработки.
