2.1.7. Безопасность
Понятие безопасности связано с необходимостью управления доступом к информации. Определенные команды позволяют некоторым привилегированным пользователям устанавливать права других пользователей на просмотр и модификацию информации в базе данных. В большинстве реализаций реляционных баз данных правами на доступ и модификацию данных (permission) можно управлять на уровне таблиц и столбцов. Эти права устанавливают владельцы (owner) баз данных или объектов баз данных. Некоторые системы разрешают передавать права владения от создателя базы другому пользователю.
В многопользовательских системах обычно имеется пользователь с правами даже более высокими, чем у владельца базы данных—системный администратор (system administrator), или администратор базы данных (database administrator). Этот пользователь обычно обладает широкими правами на наделение полномочий, а также выполняет целый ряд других задач, связанных с поддержкой и администрированием базы данных.
В качестве дополнительного механизма обеспечения безопасности могут выступать и виртуальные таблицы. Пользователи могут разрешать доступ только к определенному подмножеству своих данных, включенному в виртуальную таблицу.
2.1.8. Целостность
Целостность (integrity) - очень сложный и серьезный вопрос при управлении реляционными базами данных. Несогласованность между данными может возникать по целому ряду причин. Несогласованность или противоречивость данных может возникать вследствие сбоя системы—проблемы с аппаратным обеспечением, ошибки в программном обеспечении или логические ошибки в приложениях. Реляционные системы управления базами данных защищают данные от такого типа несогласованности, гарантируя, что команда либо будет исполнена до конца, либо будет полностью отменена. Этот процесс обычно называют управлением транзакциями (transaction management).
Другой тип целостности, называемый объектной целостностью (entity integrity), связан с корректным проектированием базы данных. Объектная целостность требует, чтобы ни один первичный ключ не имел нулевого значения. Третий тип целостности, называемый ссылочной целостностью (referential integrity), означает непротиворечивость между частями информации, повторяющимися в разных таблицах. Например, если вы изменяете неправильно введенный номер расчетного счета покупателя в одной таблице, другие таблицы, содержащие эту же информацию, продолжают ссылаться на старый номер, поэтому вы должны обновить и эти таблицы. Чрезвычайно важно, чтобы при изменении информации в одном месте, она соответственно изменялась и во всех других местах. Правила Кодда гласят, что системы управления реляционными базами данных должны обеспечивать не только объектную и ссылочную целостность, но и позволять «вводить дополнительные ограничения на целостность, отражающие специальные требования». Кроме того, по определению Кодда, ограничения на целостность должны: . определяться на языке высокого уровня, используемом системой для всех других целей; . храниться в словаре данных, а не в программных приложениях.
Первоначально только несколько реализаций реляционных баз данных удовлетворяли критериям Кодда на целостность, но ситуация постепенно изменялась. Стандарт 1992 года (часто называемый «SQL92») поддерживает ограничения, обеспечивающие ссылочную целостность и позволяющие задавать бизнес правила. Эти возможности в том или ином виде реализованы в большинстве систем.
2.2. Проектирование баз данных
Процесс, в ходе которого решается, какой вид будет у вновь создаваемой базы данных, называется проектированием базы данных (database design). Работа по проектированию базы данных включает выбор: . таблиц, которые будут входить в базу данных, . столбцов, принадлежащих каждой таблице, . взаимосвязей между таблицами и столбцами.
Конструирование базы данных связано с построением ее логической структуры. В реляционной модели логическая структура базы абсолютно не зависит от ее физической структуры и способа хранения. Логическая структура также не определяется тем, что видит у себя на экране конечный пользователь (это могут быть виртуальные таблицы, созданные разработчиком или прикладными программами).
Конструирование баз данных на основе реляционной модели имеет ряд важных преимуществ перед другими моделями. . Независимость логической структуры от физического и пользовательского представления. . Гибкость структуры базы данных—конструктивные решения не ограничивают возможности выполнять в будущем самые разнообразные запросы.
Так как реляционная модель не требует описания всех возможных связей между данными, можно впоследствии задавать запросы о любых логических взаимосвязях, содержащихся в базе, а не только о тех, которые планировались первоначально.
С другой стороны, реляционные системы не имеют никаких встроенных защитных механизмов против некорректных структурных решений и не умеют различать хорошую структуру базы данных от посредственной. К тому же не существует автоматизированных средств, которые могли бы заменить вас в процессе принятия структурных решений.
2.2.1. Подход к проектированию базы данных
Часто при обсуждении вопросов проектирования реляционных баз данных почти все внимание уделяется применению правил нормализации. В ходе нормализации обеспечивается защита целостности данных путем устранения дублирования данных. В результате таблица, которая первоначально казалась «имеющей смысл», разбивается на две или более связанных таблиц, которые могут быть «собраны вместе» с помощью операции объединения. Этот процесс называется декомпозицией без потерь (non-loss decomposition) и просто означает разделение таблицы на несколько меньших таблиц без потери информации. Нормализация наиболее полезна для проверки созданной вами структуры. Можно проанализировать свои решения о том, какие столбцы должны быть включены в ту или иную таблицу с точки зрения правил нормализации, убедившись при этом, что не сделали каких-то фатальных ошибок. Понимание основ процесса нормализации также может помочь в процессе проектирования базы данных, но оно не является универсальным рецептом при построении базы с нуля. Итак, как определить, какие столбцы должны располагаться в начале таблицы. Общего правила на этот счет не существует. Однако здесь вам может оказать существенную помощь моделирование зависимостей — анализ сущности данных (в терминах объектов или вещей) и зависимостей между ними (один-к- одному, один-ко-многим, многие-ко-многим).
На практике проектирование базы данных требует хорошего понимания моделируемой предметной области, а также знаний в области моделирования зависимостей и нормализации. Проектирование базы данных обычно является итеративным процессом, в ходе которого шаг за шагом достигается требуемый результат, а иногда и пересматривается несколько шагов, переделывая предыдущую работу с учетом появившихся новых потребностей. Вот примерная последовательность шагов выполняемая в процессе проектирования базы данных.
1. Исследования информационной среды для моделирования. . Откуда поступает информация и в каком виде? . Как она будет вводиться в систему и кто этим будет заниматься? . Как часто она изменяется? . Какие параметры системы будут наиболее критическими с точки зрения времени реакции на запрос и надежности? . Изучение всех бумажных материалов, а также информационных файлов и форм, которые используются в организации для хранения и обработки данных. . Уточнение, в каком виде информация должна извлекаться из базы данных — в форме отчетов, заказов, статистической информации. . Кому она будет предназначаться.
2. Создание списка объектов (вещей, которые будут предметом базы данных) вместе с их свойствами и атрибутами. Объекты, скорее всего, должны быть собраны в таблицы (каждая строка таблицы будет описывать один объект, например организацию, счет или платежное поручение), свойства объектов будут представлены столбцами таблицы (например, адрес компании, стоимость дистрибутива).
3. В ходе работы обязательно должен создаваться макет таблиц и связей между ними, называемый структурой данных (data structure), или диаграммой зависимостей между объектами (E-R diagram).
4. Предварительно разобравшись с объектами и их атрибутами, надо убедится, что каждый объект имеет атрибут (или группу атрибутов), по которому однозначно можно идентифицировать любую строку в будущей таблице. Этот идентификатор обычно называется первичным ключом. Если такового нет, то для получения искусственного ключа следует создать дополнительный столбец.
5. Затем должны быть рассмотрены зависимости между объектами.
. Имеются ли зависимости типа один-ко-многим (один заказчик может иметь множество выписанных счетов, но каждый счет может быть выписан только на одного заказчика) или многие-ко-многим? . Есть ли возможности для объединения связанных таблиц? Для этого служат внешние ключи (foreign key), столбцы в связанных таблицах с совпадающими значениями первичных ключей.
6. Анализ структуры базы данных с точки зрения правил нормализации для поиска логических ошибок. Исправление всех отклонений от нормальных форм или обоснование решения отказаться от выполнения ряда правил нормализации в интересах простоты освоения или производительности. Документирование причины таких решений.
7. Непосредственному создание структуры базы данных и помещению в нее некоторых прототипов данных. Обязательное экспериментирование с запросами, изучение полученных результатов. Выполнение рядов тестов на производительность, чтобы проверить разные технические решения.
8. Оцените базы данных с точки зрения того, удовлетворяют ли заказчика полученные результаты.
2.2.2. Несколько слов о структуре базы данных.
I) Что такое «хорошая структура»
Хорошая структура — это, в первую очередь, «прозрачная» структура. Проще говоря, хорошая структура: . максимально упрощает взаимодействие с базой данных; . гарантирует непротиворечивость данных; . «выжимает» максимум производительности из системы.
Некоторые факторы, упрощающие понимание базы данных, не имеют строгих технических определений и не являются частью процесса проектирования. Тем не менее, широкие таблицы трудно читать и в них сложно разбираться. В то же время разделение данных на целый ряд небольших таблиц усложняет отслеживание взаимосвязей между ними. Выбор подходящего числа столбцов обычно является компромиссом между простотой понимания базы и правилами нормализации. Хорошо разработанная база данных предотвращает ввод противоречивой информации и случайное удаление данных. Это достигается за счет минимизации ненужного дублирования данных в таблицах и поддержки целостности.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18
