Разновидности моделей данных

Существует множество различных типов моделей данных. Наиболее распространенные из них: реляционная, многомерная, объектно-ориентированная, на основе фактов, хронологическая и NoSQL[400]. Разработчики информационных систем используют модели в зависимости от потребностей, а также особенностей моделируемых данных и систем организации, для которой разрабатывается модель. Различные типы моделей данных визуально представляют данные с помощью различных соглашений.

Модели также различаются в зависимости от уровня абстракции объектов, которые они отображают: концептуальная с высоким уровнем абстракции; логическая со средним уровнем абстракции и физическая, которая отображает конкретную систему или экземпляр данных. При разработке информационных систем концептуальное и логическое моделирование данных относят к категории работ по планированию и анализу требований, а физическое моделирование данных – к проектным работам[401][402].

 

Строительные блоки моделей данных

Вне зависимости от типа моделей, в большинстве из них выделяются одни и те же компоненты – «строительные блоки»: сущности, связи, атрибуты и области значений атрибута. Приведенные здесь определения и примеры помогут составить представление о том, как работают модели данных[403],[404].

 

Сущность

В общем смысле – вне контекста моделирования данных – под сущностью понимается предмет, существующий отдельно от других предметов. В рамках моделирования данных сущность – предмет, о котором организация собирает информацию. Иногда сущности уподобляют «существительным» организации. Действительно, сущность можно рассматривать как ответ на один из фундаментальных вопросов (кто, что, где, когда, почему и как) или сочетание таких ответов. В таблице 11.3 приведены определения и примеры общеупотребительных категорий сущностей[405].

 

 

Связь

Связь – это отношение между сущностями. Связи фиксируют информацию о взаимодействиях между концептуальными сущностями, детализированные характеристики взаимодействия между логическими сущностями и взаимные ограничения при взаимодействии физических сущностей. Связи на диаграммах моделей данных принято отображать линиями.

Важная характеристика связи – ее мощность. Мощность связи между двумя сущностями определяет, сколько экземпляров одной сущности и сколько экземпляров другой могут быть связаны друг с другом. Например, в организации может работать один или несколько сотрудников.

Мощность отображается специальными символами («вилками») на обоих концах линии связи. Допустимые значения мощности – ноль, один или много («много» означает «больше чем один»). Возможны произвольные сочетания трех этих значений на противоположных концах связи.

На рисунке 11.6 показаны различные соотношения значений мощности связи на примере реляционной модели данных[406]. В организации работает один или несколько сотрудников. Сотрудник может содержать ноль, одного или нескольких иждивенцев. Но сотрудник занимает одну и только одну должность в течение определенного периода времени. Мощность связи – это способ фиксации правил и предположений, связанных с данными. Если данные показывают, что сотрудник выполняет более одной работы в течение установленного периода времени, то в них имеется ошибка или в организации допускаются отклонения от правила.

 

* Sebastian-Coleman L. Navigating the Labyrinth: An Executive Guide to Data Management, First Edition. Technics Publications, 2018.

 

Атрибут

Атрибут – это характеристика сущности, позволяющая ее идентифицировать, описать или измерить. На физическом уровне атрибуту сущности может соответствовать столбец, поле, тег или узел в таблице, представлении, документе, графе или файле.

На рисунке 11.7 представлены сущности с описывающими их атрибутами (на примере реляционной модели данных). Сущность «Организация» имеет атрибуты «ИНН организации», «Наименование» и «Номер телефона». Сущность «Сотрудник» имеет атрибуты «Номер сотрудника», «Имя», «Фамилия» и «Дата рождения». Сущности «Иждивенец» и «Должность» имеют атрибуты, отражающие их основные характеристики.

 

* Sebastian-Coleman L. Navigating the Labyrinth: An Executive Guide to Data Management, First Edition. Technics Publications, 2018.

 

На представленной диаграмме атрибуты «ИНН организации», «Номер сотрудника» и «Номер должности» являются первичными ключами соответствующих сущностей. Ключом называют атрибут или набор атрибутов, уникальным образом определяющий экземпляр сущности. Поскольку в общем случае вариантов ключей (так называемых потенциальных ключей) может быть несколько, то один из них выбирается в качестве фактического уникального идентификатора экземпляра – первичного ключа. В сущности «Сотрудник» и «Иждивенец» для организации связей с другими сущностями (расположенными на диаграмме над ними) добавлены так называемые внешние ключи. Атрибут (или набор атрибутов) сущности, который является внешним ключом, предназначен для хранения значения первичного ключа другой сущности. У каждого экземпляра сущностей «Сотрудник» и «Иждивенец» значение внешнего ключа должно совпадать со значением первичного ключа одного из экземпляров соответствующих связанных сущностей.

 

Домен

Отметим, что в моделировании данных доменом обычно называется исчерпывающим образом описанный набор, диапазон или множество значений, которые могут быть присвоены атрибуту. В свою очередь, определение домена – одно из средств стандартизации характеристик атрибутов. Например, домен «Дата», включающий все допустимые значения календарных дат, может задаваться для любого атрибута датировки в логической модели и для любых столбцов/полей дат в физической модели данных, таких как:

● дата_приема_на_работу;

● дата_поступления_заказа;

● дата_рекламации;

● дата_начала_занятий.

Домены важны для понимания качества данных. Все значения, входящие в домен, являются допустимыми значениями. Те, которые выходят за его границы, – недопустимы. Домен для атрибута «дата_приема_на_работу» может быть определен просто как действительные даты. Согласно этому правилу, он, например, не включает 30 февраля любого года.

 

 

* DAMA. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge: 2nd Edition. Technics Publications, 2017. (Русский перевод: DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International. – М.: Олимп-Бизнес, 2020.)