Устранение аномалий обновления в 3-декомпозиции

После выполнения декомпозиции трудности с обновлением автоматически снимаются. Действительно, декомпозируем отношение СЛУЖ_ПРО_ЗАДАН на три отношения: СЛУЖ_ПРО_НОМ {СЛУ_НОМ, ПРО_НОМ}, СЛУЖ_ЗАДАНИЕ {СЛУ_НОМ, СЛУ_ЗАДАН} и ПРО_НОМ_ЗАДАН {ПРО_НОМ, СЛУ_ЗАДАН}. Результат декомпозиции значения переменной отношения СЛУЖ_ПРО_ЗАДАН с телом ТСПЗ1 показан в верхней части Рис. 26.

Рис. 26. Иллюстрация декомпозиции отношения с зависимостью соединения

Теперь если мы хотим добавить данные о сотруднике с номером 2941, выполняющем задание A в проекте 1, то, естественно, вставим кортеж <2941, 1> в отношение СОТР-ПРО_НОМ, кортеж <2941, A> в отношение СОТР-ЗАДАНИЕ и кортеж <1, A> в отношение ПРО_НОМ-ЗАДАН. Результат этих операций показан в средней части Рис. 26.

Но если выполнить естественное соединение декомпозированных отношений с телами, полученными после добавления данных о сотруднике с номером 2941, выполняющем задание A в проекте 1, то будет получено значение-отношение с заголовком отношения СЛУЖ_ПРО_ЗАДАН и телом ТСПЗ2 (нижняя часть Рис. 26). Тем самым, проведенная декомпозиция позволила избежать сложностей при выполнении добавления кортежей с получением корректных результатов.

Аналогично можно проиллюстрировать простоту и корректность операций удаления кортежей.

Пятая нормальная форма

Отношения СЛУЖ_ПРО_НОМ, СЛУЖ_ЗАДАНИЕ и ПРО_НОМ_ЗАДАН находятся в пятой нормальной форме, но, прежде чем привести ее определение, нам требуется ввести еще два важных понятия.

В переменной отношения r PJD *(A, B, …, Z) называется подразумеваемой возможными ключами в том и только в том случае, когда каждый составной атрибут A, B, …, Z является суперключом r, т. е. включает хотя бы один возможный ключ r.

В переменной отношения r зависимость проекции/соединения *(A, B, …, Z) называется тривиальной, если хотя бы один из составных атрибутов A, B, …, Z совпадает с заголовком r.

Легко убедиться, что нетривиальные PJD, подразумеваемые возможными ключами, существуют во всех отношениях с арностью, большей двух, первичный ключ которых не совпадает с заголовком отношения. Например, если в отношении СЛУЖ_ПРО_ЗАДАН атрибут СЛУ_НОМ является первичным ключом, то, очевидно, имеется PJD *({СЛУ_НОМ, ПРО_НОМ}, {СЛУ_НОМ, СЛУ_ЗАДАН}) (это следует из теоремы Хеза). Но такие зависимости проекции/соединения неинтересны с точки зрения проектирования базы данных, поскольку не порождают аномалии обновления. Поэтому общепринятое определение пятой нормальной формы выглядит следующим образом.

Переменная отношения r находится в пятой нормальной форме, или в нормальной форме проекции/соединения (5NF, или PJ/NF – Project-Join Normal Form) в том и только в том случае, когда каждая нетривиальная PJD в r подразумевается возможными ключами r.

Таким образом, чтобы распознать, что данная переменная отношения r находится в 5NF, необходимо знать все возможные ключи r и все PJD этой переменной отношения. Обнаружение всех зависимостей соединения является нетривиальной задачей, и для ее решения нет общих методов. Поэтому на практике проектирование реляционных баз методом нормализации обычно завершается после достижения 4NF, и отношения, находящиеся в 4NF, как правило, находятся и в 5NF. Зачем же тогда была введена эта туманная и труднодостижимая пятая нормальная форма?

Ответ на этот естественный вопрос состоит в том, что 5NF является "окончательной" нормальной формой, которой можно достичь в процессе нормализации на основе проекций. "Окончательность" понимается в том смысле, что у отношения, находящегося в 5NF, отсутствуют аномалии обновлений, которые можно было бы устранить путем его декомпозиции. Другими словами, такие отношения далее нормализовать бессмысленно.

Заключение

Процесс проектирования реляционной базы на основе метода нормализации преследует две основных цели:

· избежать избыточности хранения данных;

· устранить аномалии обновления отношений.

Рассмотрим, насколько эти цели актуальны в современных условиях, когда объемы доступных носителей внешней памяти непрерывно возрастают, стоимость их падает, а современные серверы реляционных баз данных способны автоматически поддерживать целостность баз данных. Здесь следует отметить два важных обстоятельства.

Во-первых, теория реляционных баз данных и методы их проектирования активно развивались уже более 20 лет тому назад. Ситуация в области технологии аппаратуры и программного обеспечения тогда была совсем иной, чем сегодня, и хорошо нормализованные реляционные базы данных в значительной степени способствовали росту эффективности приложений.

Во-вторых, в то время реляционные базы преимущественно использовались в информационных системах оперативной обработки транзакций (On-Line Transaction Processing – OLTP). Характерные примеры таких систем мы отмечали в лекции 1 – банковские системы, системы резервирования билетов и мест в гостиницах. Системам категории OLTP свойственны частые обновления базы данных, поэтому аномалии обновлений, даже если их корректировка производится СУБД автоматически, могут заметно снижать эффективность приложения.

Сегодня на переднем крае приложений баз данных находятся системы категории оперативной аналитической обработки (On-Line Analytical Processing – OLAP). В подобных системах, в частности, системах поддержки принятия решений, базы данных в основном используются для выборки данных, поэтому аномалиями обновлений можно пренебречь, а объем этих баз настолько огромен, что можно пренебречь и избыточностью хранения.

Значит ли это, что подход к проектированию реляционных баз данных методом нормализации утратил свою роль? Нет!

Мир приложений баз данных в настоящее время огромен. Сегодня любое мало-мальски приличное предприятие использует хотя бы одно приложение баз данных – бухгалтерские, складские, кадровые системы. Это системы категории OLTP с частым обновлением данных и умеренными запросами к базе данных, не вызывающими соединений многих отношений. Для небольших компаний равно важны как эффективность информационных систем, так и стоимость используемых аппаратно-программных средств. Правильно спроектированные, хорошо нормализованные реляционные базы данных помогают решению корпоративных проблем.

Да, любое правильно развивающееся предприятие рано или поздно приходит к использованию систем категории OLAP, например, некоторой разновидности систем поддержки принятия решений (Decision Support System – DSS). В базах данных таких систем обновления очень редки, а запросы могут иметь произвольную сложность, включая соединения многих отношений. Но, во-первых, технологически правильно для системы OLAP поддерживать отдельную базу данных (обычно подобные базы данных называют хранилищами данных – DataWarehouse), а во-вторых, основными источниками данных для построения таких хранилищ данных являются базы данных систем OLTP. Так что актуальность правильно спроектированных баз данных OLTP-систем не уменьшается, а постоянно возрастает.

Следует ли из этого, что принципы нормализации непригодны для проектирования баз данных OLAP-приложений? И снова в ответ категорическое НЕТ! Возможно, окончательная схема такой базы данных должна быть денормализована из соображений повышения эффективности выполнения запросов. Но чтобы получить правильную денормализованную схему, нужно сначала понять, как выглядит нормализованная схема.

Основной вывод этой и предыдущей лекций можно сформулировать следующим образом. Пока мы остаемся в мире реляционных баз данных, для правильного проектирования базы данных необходимо понимать принципы нормализации, воспринимая их не как догму, а как руководство к действию. Кстати, это относится не только к "ручному" проектированию реляционных баз данных, но и к их проектированию с применением семантических моделей данных и CASE-средств, которые мы обсудим в следующих двух лекциях.

 

2.4. Проектирование реляционных баз данных с использованием семантических моделей: ER-диаграммы