Программная система «Аттестации ИT-специалистов»

Структурированные типы данных предназначены для задания сложных структур данных. Структурированные типы данных конструируются из составляющих элементов, называемых компонентами, которые, в свою очередь, могут обладать структурой. В качестве структурированных типов данных можно привести следующие типы данных:

      - Массивы 

      - Записи (Структуры)

С математической точки зрения массив представляет собой  функцию с конечной областью определения. Например, рассмотрим конечное множество  натуральных чисел 

называемое множеством индексов. Отображение 

из множества  во множество вещественных чисел задает одномерный вещественный массив. Значение этой функции для некоторого значения индекса называется элементом массива, соответствующим . Аналогично можно задавать многомерные массивы.

Запись (или  структура) представляет собой кортеж из некоторого декартового произведения множеств. Действительно, запись представляет собой именованный упорядоченный  набор элементов  , каждый из которых принадлежит типу . Таким образом, запись есть элемент множества . Объявляя новые типы записей на основе уже имеющихся типов, пользователь может конструировать сколь угодно сложные типы данных.

Общим для структурированных  типов данных является то, что они имеют внутреннюю структуру, используемую на том же уровне абстракции, что и сами типы данных.

Поясним это следующим образом. При работе с массивами или записями можно манипулировать массивом или записью и как с единым целым (создавать, удалять, копировать целые массивы или записи), так и поэлементно. Для структурированных типов данных есть специальные функции - конструкторы типов, позволяющие создавать массивы или записи из элементов более простых типов.

Работая же с  простыми типами данных, например с  числовыми, мы манипулируем ими как  неделимыми целыми объектами. Чтобы "увидеть", что числовой тип данных на самом деле сложен (является набором битов), нужно перейти на более низкий уровень абстракции. На уровне программного кода это будет выглядеть как ассемблерные вставки в код на языке высокого уровня или использование специальных побитных операций.

Ссылочные типы данных

Ссылочный тип данных (указатели) предназначен для обеспечения возможности указания на другие данные. Указатели характерны для языков процедурного типа, в которых есть понятие области памяти для хранения данных. Ссылочный тип данных предназначен для обработки сложных изменяющихся структур, например деревьев, графов, рекурсивных структур.

Типы данных, используемые в реляционной  модели

Собственно, для  реляционной модели данных тип используемых данных не важен. Требование, чтобы  тип данных был простым, нужно понимать так, что в реляционных операциях не должна учитываться внутренняя структура данных. Конечно, должны быть описаны действия, которые можно производить с данными как с единым целым, например, данные числового типа можно складывать, для строк возможна операция конкатенации и т.д.

С этой точки  зрения, если рассматривать массив, например, как единое целое и не использовать поэлементных операций, то массив можно считать простым  типом данных. Более того, можно  создать свой, сколь угодно сложных тип данных, описать возможные действия с этим типом данных, и, если в операциях не требуется знание внутренней структуры данных, то такой тип данных также будет простым с точки зрения реляционной теории. Например, можно создать новый тип - комплексные числа как запись вида , где . Можно описать функции сложения, умножения, вычитания и деления, и все действия с компонентами и выполнять только внутри этих операций. Тогда, если в действиях с этим типом использовать только описанные операции, то внутренняя структура не играет роли, и тип данных извне выглядит как атомарный.

Именно так  в некоторых пост реляционных СУБД реализована работа со сколь угодно сложными типами данных, создаваемых пользователями.

Домены

В реляционной  модели данных с понятием тип данных тесно связано понятие домена, которое можно считать уточнением типа данных.

Домен - это семантическое понятие. Домен можно рассматривать как подмножество значений некоторого типа данных имеющих определенный смысл. Домен характеризуется следующими свойствами:

• Домен имеет уникальное имя (в пределах базы данных).
• Домен определен на некотором простом типе данных или на другом домене.
• Домен может иметь некоторое логическое условие, позволяющее описать подмножество данных, допустимых для данного домена.
• Домен несет определенную смысловую нагрузку.

Например, домен  , имеющий смысл "возраст сотрудника" можно описать как следующее подмножество множества натуральных чисел:

Если тип  данных можно считать множеством всех возможных значений данного  типа, то домен напоминает подмножество в этом множестве.

Отличие домена от понятия подмножества состоит  именно в том, что домен отражает семантику, определенную предметной областью. Может быть несколько доменов, совпадающих как подмножества, но несущие различный смысл. Например, домены "Вес детали" и "Имеющееся количество" можно одинаково описать как множество неотрицательных целых чисел, но смысл этих доменов будет различным, и это будут различные домены.

Основное значение доменов состоит в том, что домены ограничивают сравнения. Некорректно, с логической точки зрения, сравнивать значения из различных доменов, даже если они имеют одинаковый тип. В этом проявляется смысловое ограничение доменов. Синтаксически правильный запрос "выдать список всех деталей, у которых вес детали больше имеющегося количества" не соответствует смыслу понятий "количество" и "вес".

Замечание. Понятие домена помогает правильно моделировать предметную область. При работе с реальной системой в принципе возможна ситуация когда требуется ответить на запрос, приведенный выше. Система даст ответ, но, вероятно, он будет бессмысленным.

Замечание. Не все домены обладают логическим условием, ограничивающим возможные значения домена. В таком случае множество возможных значений домена совпадает с множеством возможных значений типа данных.

Отношения, атрибуты, кортежи  отношения

Определения и примеры

Фундаментальным понятием реляционной модели данных является понятие отношения. В определении понятия отношения будем следовать книге К. Дейта

Определение 1. Атрибут отношения есть пара вида <Имя_атрибута : Имя_домена>.

Имена атрибутов  должны быть уникальны в пределах отношения. Часто имена атрибутов отношения совпадают с именами соответствующих доменов.

Определение 2. Отношение , определенное на множестве доменов (не обязательно различных), содержит две части: заголовок и тело.

Заголовок отношения содержит фиксированное количество атрибутов отношения:

Тело  отношения содержит множество кортежей отношения. Каждый кортеж отношения представляет собой множество пар вида <Имя_атрибута : Значение_атрибута>:

таких что значение атрибута принадлежит домену

Отношение обычно записывается в виде:

,

или короче

,

или просто

.

 

Число атрибутов  в отношении называют степенью  отношения.

Мощность множества  кортежей отношения называют мощностью отношения.

Возвращаясь к  математическому понятию отношения, введенному в предыдущей главе, можно сделать следующие выводы:

Вывод 1. Заголовок  отношения описывает декартово  произведение доменов, на котором задано отношение. Заголовок статичен, он не меняется во время работы с базой  данных. Если в отношении изменены, добавлены или удалены атрибуты, то в результате получим уже другое отношение (пусть даже с прежним именем).

Вывод 2. Тело отношения  представляет собой набор кортежей, т.е. подмножество декартового произведения доменов. Таким образом, тело отношения  собственно и является отношением в математическом смысле слова. Тело отношения может изменяться во время работы с базой данных - кортежи могут изменяться, добавляться и удаляться.

 

1. Предварительная структура базы данных, нормализация

 

Прежде чем начать проектирование базы данных, необходимо определиться  какие  данных  нам  необходимо хранить и их взаимосвязь.

 

Таблица 4.1 Поля таблицы QUESTIONS   

QUESTIONS – список вопросов
ID	Integer	Идентификатор вопроса
Q_TEXT	BLOB	Текст вопроса
QPICTURE	BLOB	Граф. часть к вопросу
CID	INTEGER	Категория вопроса
Q1	SMALLINT	Балл за вариант ответа
Q2	SMALLINT	Балл за вариант ответа
Q3	SMALLINT	Балл за вариант ответа
Q4	SMALLINT	Балл за вариант ответа
Q5	SMALLINT	Балл за вариант ответа
Q6	SMALLINT	Балл за вариант ответа
Q7	SMALLINT	Балл за вариант ответа
Q8	SMALLINT	Балл за вариант ответа
Q9	SMALLINT	Балл за вариант ответа

 

Таблица 4.2 Поля таблицы USERS

USERS – список специалистов
ID	INTEGER	Идентификатор специалиста
GID	INTEGER	Принадлежность пользователя к группе
TID	INTEGER	Принадлежность пользователя к типу
LOGIN	VARCHAR	Ф.И.О специалиста
PWD	VARCHAR	Пароль специалиста

 

Таблица 4.3 Поля таблицы STORE

STORE – данные специалиста
ID	INTEGER	Идентификатор специалиста
UID	INTEGER	Отвечавший пользователь
CID	INTEGER	Категория вопросов
DATED	VARCHAR	Дата аттестации
PERCS	SMALLINT	Результат в %

 

 

 

 

 

Таблица 4.4 Поля таблицы TYPES 

TYPES – Типы пользователя
ID	INTEGER	Идентификатор пользователя
FLAGS	INTEGER	Признак ответа
NAME	VARCHAR	Название типа

 

 

Таблица 4.5 Поля таблицы QGROUPS 

QGROUPS – Категории вопросов
ID	INTEGER	Идентификатор пользователя
NAME	VARCHAR	Категория вопроса

 

 

Таблица 4.6 Поля таблицы GROUPS 

QGROUPS – Группы пользователей
ID	INTEGER	Идентификатор пользователя
NAME	VARCHAR	Категория группы