Получив задание на контрольную по базам данных, многие студенты испытывают похожие чувства: растерянность перед набором, казалось бы, несвязанных требований и легкую панику. Но что, если посмотреть на это иначе? Проектирование базы данных — это не магия, а строго логичный процесс, похожий на сборку сложного, но интересного конструктора. Каждый элемент должен встать на свое место в правильном порядке. Эта статья — ваш персональный наставник и пошаговая инструкция. Мы вместе пройдем весь путь от анализа текстового задания до создания готовой структуры таблиц, чтобы в конце вы не просто сдали работу, а поняли саму суть проектирования.
Что представляет собой типовая контрольная по базам данных
Чтобы победить врага, нужно знать его в лицо. Большинство контрольных работ по базам данных состоят из двух больших частей:
- Теоретическая часть. Здесь проверяются ваши знания основ: что такое нормализация, какие бывают типы баз данных, как работают SQL-запросы.
- Практическая часть. Это ядро всей работы, где от вас требуется спроектировать и описать базу данных для конкретной предметной области. Именно эта часть вызывает больше всего вопросов и требует системного подхода.
В этой статье мы сфокусируемся именно на практике, поскольку правильное проектирование — это фундамент, без которого все остальное (запросы, формы, отчеты) просто не будет работать. Мы разберем универсальный алгоритм, который подойдет для любого варианта задания.
Наш сквозной пример, на котором мы разберем все шаги
Чтобы теория не была скучной, мы будем работать с реальной задачей. Представим, что нам достался следующий вариант контрольной:
Вариант 8. Журналистский архив
База данных должна содержать сведения о следующих объектах:
• Печатные издания (газеты, журналы) — название, место издания, издатель, дата первого выпуска.
• Содержание номеров (заголовки статей, № страницы).
Требуемые выходные документы: Подборки по темам — автор(ы), издание, дата, страницы.
Этот пример выбран не случайно. Он достаточно прост для понимания, но содержит несколько классических нюансов проектирования, которые встречаются в большинстве заданий. На его основе мы пройдем все этапы от начала и до конца.
Шаг 1. Как правильно «прочитать» задание и проанализировать предметную область
Это самый важный этап, который многие недооценивают. Ошибки, допущенные здесь, как неправильно заложенный фундамент, приведут к тому, что в середине работы придется все ломать и начинать заново. Цель этого шага — превратить обычный текст задания в структурированную информацию.
Алгоритм прост и эффективен:
- Внимательно, несколько раз, прочитайте описание предметной области.
- Выпишите из текста все существительные. Это ваши кандидаты в будущие «сущности» (объекты).
- Для каждого существительного выпишите его характеристики, которые упоминаются в тексте. Это кандидаты в «атрибуты» (свойства).
Применим это к нашему «Журналистскому архиву»: Печатные издания (название, место издания, издатель, дата выпуска), номера (содержание), статьи (заголовки, страницы), автор(ы), темы. Мы получили первичный список «действующих лиц» нашей будущей базы данных.
Определяем ключевые сущности нашего «Журналистского архива»
Теперь из списка кандидатов нужно выбрать ключевые объекты. В терминах баз данных они называются сущностями. Сущность — это любой реальный или абстрактный объект, информацию о котором мы хотим накапливать и хранить. Это может быть студент, товар, заказ или, как в нашем случае, печатное издание.
На основе нашего анализа можно выделить три очевидные сущности:
Издание(объект, у которого есть название, издатель и т.д.)Статья(объект, у которого есть заголовок и он размещен на определенных страницах)Автор(объект, который пишет статьи)
Каждый из этих объектов существует самостоятельно, и мы хотим хранить информацию о множестве экземпляров каждого из них (много разных изданий, статей и авторов).
Находим атрибуты, которые описывают наши сущности
Если сущности — это «кто?», то атрибуты — это «какие?». Атрибуты — это конкретные характеристики или свойства, которые описывают сущность. Наша задача — «навесить» на каждую сущность ее атрибуты, взятые прямо из текста задания.
- Для сущности `Издание`: название, место издания, издатель, дата первого выпуска.
- Для сущности `Статья`: заголовок, номер страницы.
- Для сущности `Автор`: ФИО автора (хотя в задании явно не указано поле «ФИО», наличие «автора» подразумевает его имя).
Здесь же вводится критически важное понятие — первичный ключ (Primary Key, PK). Это уникальный идентификатор для каждой записи. Даже если у двух журналов будет одинаковое название, у них должны быть разные ID. Поэтому к каждой сущности мы добавляем технический атрибут-идентификатор: `ID_Издания`, `ID_Статьи` и `ID_Автора`.
Устанавливаем связи, или как сущности взаимодействуют друг с другом
Сейчас у нас есть три отдельных «острова»-сущности. Но в реальности они тесно взаимодействуют. Эти взаимодействия называются связями. Наша задача — проанализировать текст и логику, чтобы построить «мосты» между островами.
Рассуждаем вслух:
- Связь между `Издание` и `Статья`. В одном издании (например, в журнале «Наука и жизнь») может быть много статей. Но каждая конкретная статья может быть опубликована только в одном конкретном номере издания. Это классическая связь типа «один-ко-многим» (1:N).
- Связь между `Статья` и `Автор`. Одну статью могут написать несколько авторов (соавторство). И один автор за свою карьеру может написать много статей. Когда с обеих сторон «много», это связь типа «многие-ко-многим» (N:M).
Правильное определение типа связи — критически важный момент, от которого зависит вся дальнейшая структура таблиц.
Шаг 2. Визуализируем структуру данных при помощи ER-диаграммы
Мы проанализировали предметную область, выделили сущности, атрибуты и связи. Теперь пора все это наглядно представить. Лучший инструмент для этого — ER-диаграмма (Entity-Relationship Diagram), или диаграмма «сущность-связь». По сути, это чертеж нашей будущей базы данных. Модель была предложена ученым Питером Ченом еще в 1976 году и до сих пор является золотым стандартом в проектировании.
Зачем она нужна? ER-диаграмма позволяет увидеть всю структуру целиком, проверить логику связей и выявить ошибки еще до того, как будет написана первая строка кода или создана первая таблица.
Ключевые элементы ER-диаграмм, которые нужно знать
Для чтения и построения ER-диаграмм используется простой и интуитивно понятный графический язык:
- Сущность изображается в виде прямоугольника.
- Атрибут — в виде овала, соединенного с сущностью.
- Связь — в виде ромба, который соединяет сущности.
Типы связей (1:N, N:M) часто обозначаются специальными символами на линиях, например, с помощью нотации «вороньи лапки», где разветвление на конце линии означает «много».
Строим нашу первую ER-диаграмму для «Журналистского архива»
Теперь соберем наш конструктор. Процесс выглядит так:
- Рисуем три прямоугольника для наших сущностей: `Издание`, `Статья`, `Автор`.
- К каждому прямоугольнику «подвешиваем» овалы с его атрибутами (`ID_Издания`, `Название` и т.д.).
- Соединяем `Издание` и `Статья` через ромб «Публикуется в» и указываем тип связи 1:N.
- Соединяем `Статья` и `Автор` через ромб «Написана» и указываем тип связи N:M.
В результате у нас получится наглядная схема, которая полностью описывает концептуальную модель данных нашего архива. Для построения таких диаграмм существует множество удобных онлайн-инструментов, например, dbdiagram.io или Lucidchart, которые помогут сделать все аккуратно и профессионально.
Шаг 3. Превращаем ER-диаграмму в логическую модель данных
Концептуальный чертеж готов. Следующий большой этап — превратить эту красивую схему в строгую и формальную структуру таблиц, которую поймет любая система управления базами данных (СУБД), будь то MS Access, MySQL или PostgreSQL. Этот этап называется созданием логической модели. Наша цель — преобразовать сущности и связи из ER-диаграммы в конкретные таблицы с полями и ключами.
Главное правило — каждая сущность становится таблицей
Первое правило преобразования очень простое: каждая сущность на ER-диаграмме становится отдельной таблицей в базе данных. Атрибуты этой сущности становятся столбцами (полями) этой таблицы.
Применяя это правило к нашему примеру, мы получаем три таблицы:
- Таблица `Издания` (на основе сущности `Издание`)
- Таблица `Статьи` (на основе сущности `Статья`)
- Таблица `Авторы` (на основе сущности `Автор`)
Первичный ключ сущности (`ID_Издания`) становится первичным ключом таблицы.
Как правильно реализовать связь «один-ко-многим»
С таблицами разобрались, но как показать, что они связаны? Для этого существует второе правило, касающееся связи 1:N. Оно звучит так: «Связь 1:N реализуется путем добавления первичного ключа со стороны ‘один’ в таблицу на стороне ‘много’ в качестве внешнего ключа».
В нашем случае связь 1:N существует между `Издание` («один») и `Статья` («много»). Следуя правилу, мы должны взять первичный ключ из таблицы `Издания` (это `ID_Издания`) и добавить его как новое поле в таблицу `Статьи`. В таблице `Статьи` это поле будет называться внешним ключом (Foreign Key, FK). Именно этот ключ физически связывает каждую статью с тем изданием, в котором она была опубликована.
Решаем проблему связи «многие-ко-многим» через ассоциативную таблицу
А вот со связью N:M все немного сложнее. В реляционных базах данных нельзя напрямую создать связь «многие-ко-многим» между двумя таблицами. Эта проблема решается элегантно и всегда одинаково — с помощью промежуточной таблицы.
Правило звучит так: «Связь N:M разрывается на две связи 1:N с помощью создания третьей, ассоциативной (связующей) таблицы».
Для нашей связи между `Статья` и `Автор` мы создаем новую таблицу, которую можно назвать `АвторствоСтатьи`. В эту таблицу мы помещаем всего два поля:
- Внешний ключ `ID_Статьи`, который ссылается на таблицу `Статьи`.
- Внешний ключ `ID_Автора`, который ссылается на таблицу `Авторы`.
Таким образом, одна запись в этой таблице (например, `ID_Статьи=5`, `ID_Автора=12`) означает, что автор с ID 12 является соавтором статьи с ID 5. Эта простая таблица позволяет гибко связывать любое количество авторов с любым количеством статей.
Финальный набор таблиц с полями, типами данных и ключами
Итак, мы завершили логическое проектирование. Давайте сведем воедино итоговую структуру. У нас получилось четыре таблицы:
- Таблица `Издания`
- `ID_Издания` (PK, INT — целое число)
- `Название` (VARCHAR — строка)
- `Место_издания` (VARCHAR)
- `Издатель` (VARCHAR)
- `Дата_первого_выпуска` (DATE — дата)
- Таблица `Авторы`
- `ID_Автора` (PK, INT)
- `ФИО_автора` (VARCHAR)
- Таблица `Статьи`
- `ID_Статьи` (PK, INT)
- `Заголовок` (VARCHAR)
- `Номер_страницы` (INT)
- `ID_Издания` (FK, INT — ссылка на `Издания`)
- Таблица `АвторствоСтатьи` (ассоциативная)
- `ID_Статьи` (FK, INT — ссылка на `Статьи`)
- `ID_Автора` (FK, INT — ссылка на `Авторы`)
Это и есть готовая схема базы данных — финальный результат нашей работы по проектированию.
Шаг 4. Улучшаем нашу модель при помощи нормализации
Наша модель готова и полностью функциональна. Но в теории баз данных есть такое понятие, как нормализация. Говоря простыми словами, это процесс «причесывания» структуры таблиц для устранения избыточности данных и предотвращения потенциальных ошибок (аномалий) при их изменении. Например, если бы мы хранили название издательства в каждой строке статьи, то при смене названия нам пришлось бы обновлять сотни записей, что неудобно и рискованно.
Существует несколько нормальных форм (1НФ, 2НФ, 3НФ и т.д.). Хорошая новость в том, что если вы аккуратно выполнили все предыдущие шаги — выделили сущности, создали ассоциативные таблицы для связей N:M — ваша модель, скорее всего, уже находится в третьей нормальной форме, что более чем достаточно для любой учебной работы.
Что дальше. Краткий обзор следующих этапов — SQL, формы и отчеты
Проектирование структуры — это скелет. Дальнейшие пункты контрольной работы обычно посвящены его «оживлению»:
- SQL-запросы: С помощью языка SQL вы будете «задавать вопросы» вашей базе данных. Например, тот самый пункт «Подборки по темам» из нашего задания — это типичный SQL-запрос.
- Формы: Это пользовательские экраны для удобного ввода, просмотра и редактирования данных в ваших таблицах.
- Отчеты: Это шаблоны для вывода данных на печать в красивом и структурированном виде, как, например, те же «Подборки по темам».
Важно понимать: ни один из этих этапов невозможен без правильно и логично спроектированной модели, которую мы только что создали.
Вы не просто выполнили задание, вы научились мыслить
Давайте быстро оглянемся на пройденный путь. Мы начали с хаотичного текстового описания, а закончили четкой, структурированной и готовой к работе схемой базы данных. Мы последовательно прошли через анализ, выделили сущности и атрибуты, установили связи, визуализировали все это на ER-диаграмме и, наконец, преобразовали в набор реляционных таблиц. Самое главное — вы не просто получили решение для одного конкретного варианта. Вы освоили универсальную методологию, которую теперь можете применить к абсолютно любому заданию по проектированию баз данных. А это и есть главная цель обучения. Теперь любая подобная задача для вас — не проблема, а интересный конструктор.
Список использованной литературы
- Основные понятия. (2009). Получено 24 январь 2011 г., из citforum: http://citforum.ru/database/dbguide/2-1.shtml
- Гарсиа-Молина, Г. (2003). Системы базы данных (полный курс). (Слепцов А.В., Ред.; Варакина А.С., Перев.) Санкт-Петербург: Издательский дом «Вильямс».
- Конспект электронных лекций. (б.д.). Новосибирск, Россия.