Помимо подразделения баз данных по методам обработки можно классифици­ровать их по используемой модели (или структуре) данных. Модель данных — совокупность структур данных и операций по их обработке. С помощью модели данных можно наглядно представить структуру объектов и установленные меж­ду ними связи. Для терминологии моделей данных характерны понятия «эле­мент данных» и «правила связывания». Элемент данных описывает любой на­бор данных, а правила связывания определяют алгоритмы взаимосвязи элементов данных. К настоящему времени разработано множество различных моделей дан­ных, но на практике используется три основных. Выделяют иерархическую, сетевую и реляционную модели данных. Соответственно говорят об иерархичес­ких, сетевых и реляционных СУБД.

О Иерархическая модель данных. Иерархически организованные данные встре­чаются в повседневной жизни очень часто. Например, структура высшего учеб­ного заведения — это многоуровневая иерархическая структура. Иерархичес­кая (древовидная) БД состоит из упорядоченного набора элементов. В этой модели исходные элементы порождают другие элементы, причем эти элементы в свою очередь порождают следующие элементы. Каждый порожденный эле­мент имеет только один порождающий элемент/

Организационные структуры, списки материалов, оглавление в книгах, пла­ны проектов и многие другие совокупности данных могут быть представле­ны в иерархическом виде. Автоматически поддерживается целостность ссы­лок между предками и потомками. Основное правило: никакой потомок не может существовать без своего родителя.

Основным недостатком данной модели является необходимость использова­ния той иерархии, которая была заложена в основу БД при проектировании. Потребность в постоянной реорганизации данных (а часто невозможность этой реорганизации) привели к созданию более общей модели — сетевой.

О Сетевая модель данных. Сетевой подход к организации данных является рас­ширением иерархического подхода. Данная модель отличается от иерархичес­кой тем, что каждый порожденный элемент может иметь более одного по­рождающего элемента.

Рассмотрим предметную область для базы данных, в которой хранится ин­формация о заказах магазина. Заказчики берут напрокат фильмы, используя два носителя: видеоленту и компакт-диски. Обслуживание заказчиков выпол­няют продавцы. Каждый продавец обслуживает многих заказчиков. Каждый продавец может пользоваться услугами нескольких магазинов и наоборот. Существует много копий одного и того же фильма и т. д.

Поскольку сетевая БД может представлять непосредственно все виды связей, присущих данным соответствующей организации, по этим данным можно переме­щаться, исследовать и запрашивать их всевозможными способами, то есть сете­вая модель не связана всего лишь одной иерархией. Однако для того чтобы со­ставить запрос к сетевой БД, необходимо достаточно глубоко вникнуть в ее структуру (иметь под рукой схему этой БД) и выработать механизм навигации по базе данных, что является существенным недостатком этой модели БД.

О Реляционная модель данных. Основная идея реляционной модели данных за­ключается в том, чтобы представить любой набор данных в виде двумерной таблицы. В простейшем случае реляционная модель описывает единственную двумерную таблицу, но чаще всего эта модель описывает структуру и взаи­моотношения между несколькими различными таблицами.

Итак, целью информационной системы является обработка данных об объектах реального мира, с учетом связей между объектами. В теории БД данные часто называют атрибутами, а объекты — сущностями. Объект, атрибут и связь — фундаментальные понятия ИС.

Объект (или сущность) — это нечто существующее и различимое, то есть объектом можно назвать то «нечто», для которого существуют название и спо­соб отличать один подобный объект от другого. Например, каждая школа — это объект. Объектами являются также человек, класс в школе, фирма, сплав, хи­мическое соединение и т. д. Объектами могут быть не только материальные пред­меты, но и более абстрактные понятия, отражающие реальный мир. Например, события, регионы, произведения искусства; книги (не как полиграфическая про­дукция, а как произведения), театральные постановки, кинофильмы; правовые нормы, философские теории и проч.

Атрибут (или данное) — это некоторый показатель, который характеризует некий объект и принимает для конкретного экземпляра объекта некоторое чис­ловое, текстовое или иное значение. Информационная система оперирует на­борами объектов, спроектированными применительно к данной предметной области, используя при этом конкретные значения атрибутов (данных) тех или иных объектах. Например, возьмем в качестве набора объектов классы в школе. Число учеников в классе — это данное, которое принимает числовое значение (у одного класса 28, у другого — 32). Название класса — это данное, принимающее текстовое значение (у одного — 10А, у другого — 9Б и т. д.).

Атрибут некоторого набора объектов сам может быть набором объектов, име­ющих собственные атрибуты. Например, атрибутом лица (как экземпляра набо­ра объектов «Лица») является вуз, который это лицо окончило (МГУ, МИФИ и т. п.). С другой стороны, конкретный вуз — это экземпляр набора объектов «Вузы» и характеризуется множеством данных: фамилией ректора, адресом, спе­циализацией, числом студентов и т. д. Наконец, ректор в свою очередь является экземпляром набора объектов «Лица». Таким образом, возникает возможность установления связи между экземплярами объектов из разных наборов.

Развитие реляционных баз данных началось в конце 60-х годов, когда по­явились первые работы, в которых обсуждались возможности использования при проектировании баз данных привычных и естественных способов представле­ния данных — так называемых табличных даталогических моделей.

Основоположником теории реляционных баз данных считается сотрудник фирмы IBM доктор Э. Кодд, опубликовавший 6 июня 1970 г. статью A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks (Реляционная модель данных для больших коллективных банков данных). В этой статье впервые был использо­ван термин «реляционная модель данных», что и положило начало реляцион­ным базам данных.

Теория реляционных баз данных, разработанная в 70-х годах в США докто­ром Э. Коддом, имеет под собой мощную математическую Основу, описывающую правила эффективной организации данных. Разработанная Э. Коддом теорети­ческая база стала основой для разработки теории проектирования баз данных.

Э. Кодд, будучи математиком по образованию, предложил использовать для обработки данных аппарат теории множеств (объединение, пересечение, раз­ность, декартово произведение). Он доказал, что любой набор данных можно представить в виде двумерных таблиц особого вида, известных в математике как «отношения».

Реляционной считается такая база данных, в которой все данные представле­ны для пользователя в виде прямоугольных таблиц значений данных, и все операции над базой данных сводятся к манипуляциям с таблицами.

Таблица состоит из столбцов (полей) и строк (записей); имеет имя, уникаль­
ное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущ­
ность), а каждая ее строка— конкретный объект. Так, таблица Спортивная
секция содержит сведения обо всех детях, занимающихся в данной спортивной
секции, а ее строки представляют собой набор значений атрибутов каждого кон­
кретного ребенка. Каждый столбец таблицы — это совокупность значений конк­
ретного атрибута объекта. Столбец Вес, например, представляет собой
совокупность всех весовых категорий детей, занимающихся в секции. В столбце
Пол могут содержаться только два различных значения: «муж.» и «жен.». Эти значения выбираются из множества всех возможных значений атрибута объекта, которое называется доменом (domain). Так, значения в столбце выбира­ются из множества всех возможных весов детей.

В самом общем виде домен определяется заданием некоторого базового' типа данных, к которому относятся элементы домена, и произвольного логического выражения, применяемого к элементам данных. Если при вычислении логическо­го условия относительно элемента данных в результате получено значение «исти­на», то этот элемент принадлежит домену. В простейшем случае домен определяется как допустимое потенциальное множество значений одного типа. Например, со­вокупность дат рождения всех сотрудников составляет «домен дат рождения», а имена всех сотрудников составляют «домен имен сотрудников». Домен дат рож­дения имеет тип данных, позволяющий хранить информацию о моментах време­ни, а домен имен сотрудников должен иметь символьный тип данных.

В один домен могут входить значения из нескольких столбцов, объединенных, помимо одинакового типа данных, еще и логически. Например, домен может состоять из столбца с датой пйступления на работу и столбца с датой увольнения. Но в этот домен нельзя включить столбец с датой рожде­ния, так как дата поступления или увольнения с работы не связана с датой рождения.

Если два значения берутся из одного и того же домена, т,о можно выполнять сравнение этих двух значений. Например, если два значения взяты из .домена дат рождения, то можно сравнить их и определить, кто из сотрудников старше. Если же значения берутся из разных доменов, то их сравнение не допускается,

так как, по всей вероятности, оно не имеет смысла. Например, из сравнения имени и даты рождения сотрудника ничего определенного не выйдет.

В большинстве систем управления реляционными базами данных понятие домена не реализовано.Каждый элемент данных в отношении может быть определен с указанием его адреса в формате A[i , j], где А — элемент данных, i — строка отношений, j — номер атрибута отношения.

Количество атрибутов в отношении определяет его порядок (или степень). Порядок отношения, приведенного в табл., равен 4.