Уникальный идентификатор
Прежде чем переходить к следующему этапу нормализации, требуется применить к нашей таблице одно правило (оно же будет действовать для всех таблиц, которые мы создадим позднее).
У каждой сущности должен быть уникальный идентификатор, т.е. некоторый атрибут, имеющий следующие свойства:
Он уникален для каждого экземпляра сущности (т.е. во всех строках таблицы он не должен повторяться).
Для каждого экземпляра сущности он имеет значение в течение всего срока существования экземпляра в БД, причём это значение не меняется, пока экземпляр существует. Это означает, что данный столбец не может быть пустым; причём он заполняется в момент создания строки, и его значение не изменяется вплоть до удаления строки.
Например, название книги не может быть идентификатором. Вполне возможно появление двух книг с одинаковыми названиями. К тому же в названии книги может найтись опечатка, и его придётся подправить – а идентификатор не должен меняться.
Теоретически в качестве идентификатора можно выбрать даже несколько полей таблицы, при этом все вместе эти поля должны удовлетворять перечисленным выше требованиям. Так, вряд ли появятся две разные книги одного автора, одного названия и изданные в один год; поэтому из этих трёх полей можно бы сделать идентификатор. Но работать с ним было бы достаточно неудобно.
На ER-диаграммах названия идентифицирующих атрибутов обычно подчеркивают или помечают звездочкой. Иногда идентификаторы называют ключевыми полями или ключами.
(Интересно, что библиотекари тоже столкнулись с необходимостью такого идентифицирующего атрибута,. Поэтому каждая библиотечная книга имеет специальный “шифр” или “инфентарный номер”; он обычно подписывается на внутренней стороне обложки.)
Код атрибута для разных сущностей должен быть уникальным
Мы опишем работу с ER-диаграммами близко к нотации Баркера, как довольно легкой в понимании основных идей. Данная глава является скорее иллюстрацией методов семантического моделирования, чем полноценным введением в эту область.
Основные понятия ER-диаграмм
Каждая сущность должна иметь наименование, выраженное существительным в единственном числе.
Примерами сущностей могут быть такие классы объектов как «Поставщик», «Сотрудник», «Накладная».
Каждая сущность в модели изображается в виде прямоугольника с наименованием:
Например, представителем сущности «Сотрудник» может быть «Сотрудник Иванов».
Экземпляры сущностей должны быть различимы, т.е. сущности должны иметь некоторые свойства, уникальные для каждого экземпляра этой сущности.
Наименование атрибута должно быть выражено существительным в единственном числе (возможно, с характеризующими прилагательными).
Примерами атрибутов сущности «Сотрудник» могут быть такие атрибуты как «Табельный номер», «Фамилия», «Имя», «Отчество», «Должность», «Зарплата» и т.п.
Атрибуты изображаются в пределах прямоугольника, определяющего сущность:
Сущность может иметь несколько различных ключей.
Ключевые атрибуты изображаются на диаграмме подчеркиванием:
Связи позволяют по одной сущности находить другие сущности, связанные с нею.
Графически связь изображается линией, соединяющей две сущности:
Каждая связь имеет два конца и одно или два наименования. Наименование обычно выражается в неопределенной глагольной форме: «иметь», «принадлежать» и т.п. Каждое из наименований относится к своему концу связи. Иногда наименования не пишутся ввиду их очевидности.
Каждая связь может иметь один из следующих типов связи:
Связь типа один-к-одному означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с одним экземпляром второй сущности (правой). Связь один-к-одному чаще всего свидетельствует о том, что на самом деле мы имеем всего одну сущность, неправильно разделенную на две.
Связь типа много-ко-многим означает, что каждый экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и каждый экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности. Тип связи много-ко-многим является временным типом связи, допустимым на ранних этапах разработки модели. В дальнейшем этот тип связи должен быть заменен двумя связями типа один-ко-многим путем создания промежуточной сущности.
Каждая связь может иметь одну из двух модальностей связи:
Модальность «может» означает, что экземпляр одной сущности может быть связан с одним или несколькими экземплярами другой сущности, а может быть и не связан ни с одним экземпляром.
Модальность «должен» означает, что экземпляр одной сущности обязан быть связан не менее чем с одним экземпляром другой сущности.
Связь может иметь разную модальность с разных концов (как на Рис. 4).
Описанный графический синтаксис позволяет однозначно читать диаграммы, пользуясь следующей схемой построения фраз:
Каждая связь может быть прочитана как слева направо, так и справа налево. Связь на Рис. 4 читается так:
Слева направо: «каждый сотрудник может иметь несколько детей».
Справа налево: «Каждый ребенок обязан принадлежать ровно одному сотруднику».
Пример разработки простой ER-модели
ER-диаграммы удобны тем, что процесс выделения сущностей, атрибутов и связей является итерационным. Разработав первый приближенный вариант диаграмм, мы уточняем их, опрашивая экспертов предметной области. При этом документацией, в которой фиксируются результаты бесед, являются сами ER-диаграммы.
Предположим, что перед нами стоит задача разработать информационную систему по заказу некоторой оптовой торговой фирмы. В первую очередь мы должны изучить предметную область и процессы, происходящие в ней. Для этого мы опрашиваем сотрудников фирмы, читаем документацию, изучаем формы заказов, накладных и т.п.
Задав дополнительные вопросы менеджеру, мы выяснили, что фирма имеет несколько складов. Причем, каждый товар может храниться на нескольких складах и быть проданным с любого склада.
Куда поместить сущности «Накладная» и «Склад» и с чем их связать? Спросим себя, как связаны эти сущности между собой и с сущностями «Покупатель» и «Товар»? Покупатели покупают товары, получая при этом накладные, в которые внесены данные о количестве и цене купленного товара. Каждый покупатель может получить несколько накладных. Каждая накладная обязана выписываться на одного покупателя. Каждая накладная обязана содержать несколько товаров (не бывает пустых накладных). Каждый товар, в свою очередь, может быть продан нескольким покупателям через несколько накладных. Кроме того, каждая накладная должна быть выписана с определенного склада, и с любого склада может быть выписано много накладных. Таким образом, после уточнения, диаграмма будет выглядеть следующим образом:
Точно также поступим со связью, соединяющей сущности «Склад» и «Товар». Введем дополнительную сущность «Товар на складе». Атрибутом этой сущности будет «Количество товара на складе». Таким образом, товар будет числиться на любом складе и количество его на каждом складе будет свое.
Теперь можно внести все это в диаграмму:
Концептуальные и физические ER-модели
Разработанный выше пример ER-диаграммы является примером концептуальной диаграммы. Это означает, что диаграмма не учитывает особенности конкретной СУБД. По данной концептуальной диаграмме можно построить физическую диаграмму, которая уже будут учитываться такие особенности СУБД, как допустимые типы и наименования полей и таблиц, ограничения целостности и т.п. Физический вариант диаграммы, приведенной на Рис. 9 может выглядеть, например, следующим образом:
Легко заметить, что полученные таблицы сразу находятся в 3НФ.
Выводы
Реальным средством моделирования данных является не формальный метод нормализации отношений, а так называемое семантическое моделирование.
Диаграммы сущность-связь позволяют использовать наглядные графические обозначения для моделирования сущностей и их взаимосвязей.
Различают концептуальные и физические ER-диаграммы. Концептуальные диаграммы не учитывают особенностей конкретных СУБД. Физические диаграммы строятся по концептуальным и представляют собой прообраз конкретной базы данных. Сущности, определенные в концептуальной диаграмме становятся таблицами, атрибуты становятся колонками таблиц (при этом учитываются допустимые для данной СУБД типы данных и наименования столбцов), связи реализуются путем миграции ключевых атрибутов родительских сущностей и создания внешних ключей.
При правильном определении сущностей, полученные таблицы будут сразу находиться в 3НФ. Основное достоинство метода состоит в том, модель строится методом последовательных уточнений первоначальных диаграмм.
В данной главе, являющейся иллюстрацией к методам ER-моделирования, не рассмотрены более сложные аспекты построения диаграмм, такие как подтипы, роли, исключающие связи, непереносимые связи, идентифицирующие связи и т.п.
Код атрибута для разных сущностей должен быть уникальным
Развитие вычислительной техники осуществлялось по двум основным направлениям:
Информационная система – это совокупность программно-аппаратных средств, способов и людей, которые обеспечивают сбор, хранение, обработку и выдачу информации для решения поставленных задач. На ранних стадиях использования информационных систем применялась файловая модель обработки. В дальнейшем в информационных системах стали применяться базы данных. Базы данных являются современной формой организации, хранения и доступа к информации. Примерами крупных информационных систем являются банковские системы, системы заказов железнодорожных билетов и т.д.
База данных – это интегрированная совокупность структурированных и взаимосвязанных данных, организованная по определенным правилам, которые предусматривают общие принципы описания, хранения и обработки данных. Обычно база данных создается для предметной области.
Предметная область – это часть реального мира, подлежащая изучению с целью создания базы данных для автоматизации процесса управления.
Наборы принципов, которые определяют организацию логической структуры хранения данных в базе, называются моделями данных.
Существуют 4 основные модели данных – списки (плоские таблицы), реляционные базы данных, иерархические и сетевые структуры.
В течение многих лет преимущественно использовались плоские таблицы (плоские БД) типа списков в Excel. В настоящее время наибольшее распространение при разработке БД получили реляционные модели данных. Реляционная модель данных является совокупностью простейших двумерных таблиц – отношений (англ. relation),т.е. простейшая двумерная таблица определяется как отношение (множество однотипных записей объединенных одной темой).
От термина relation (отношение) происходит название реляционная модель данных. В реляционных БД используется несколько двумерных таблиц, в которых строки называются записями, а столбцы полями, между записями которых устанавливаются связи. Этот способ организации данных позволяет данные (записи) в одной таблице связывать с данными (записями) в других таблицах через уникальные идентификаторы (ключи) или ключевые поля.
Основные понятия реляционных БД: нормализация, связи и ключи
1. Принципы нормализации:
2. Виды логической связи.
Связь устанавливается между двумя общими полями (столбцами) двух таблиц. Существуют связи с отношением «один-к-одному», «один-ко-многим» и «многие-ко-многим».
Отношения, которые могут существовать между записями двух таблиц:
Тип отношения в создаваемой связи зависит от способа определения связываемых полей:
3. Ключи. Ключ – это столбец (может быть несколько столбцов), добавляемый к таблице и позволяющий установить связь с записями в другой таблице. Существуют ключи двух типов: первичные и вторичные или внешние.
Первичный ключ – это одно или несколько полей (столбцов), комбинация значений которых однозначно определяет каждую запись в таблице. Первичный ключ не допускает значений Null и всегда должен иметь уникальный индекс. Первичный ключ используется для связывания таблицы с внешними ключами в других таблицах.
Из двух логически связанных таблиц одну называют таблицей первичного ключа или главной таблицей, а другую таблицей вторичного (внешнего) ключа или подчиненной таблицей. СУБД позволяют сопоставить родственные записи из обеих таблиц и совместно вывести их в форме, отчете или запросе.
Существует три типа первичных ключей: ключевые поля счетчика (счетчик), простой ключ и составной ключ.
Поле счетчика (Тип данных «Счетчик»). Тип данных поля в базе данных, в котором для каждой добавляемой в таблицу записи в поле автоматически заносится уникальное числовое значение.
Простой ключ. Если поле содержит уникальные значения, такие как коды или инвентарные номера, то это поле можно определить как первичный ключ. В качестве ключа можно определить любое поле, содержащее данные, если это поле не содержит повторяющиеся значения или значения Null.
Необходимо еще раз отметить, что в поле первичного ключа должны быть только уникальные значения в каждой строке таблицы, т.е. совпадение не допускается, а в поле вторичного или внешнего ключа совпадение значений в строках таблицы допускается.
Если возникают затруднения с выбором подходящего типа первичного ключа, то в качеcтве ключа целесообразно выбрать поле счетчика.
Программы, которые предназначены для структурирования информации, размещения ее в таблицах и манипулирования данными называются системами управления базами данных ( СУБД). Другими словами СУБД предназначены как для создания и ведения базы данных, так и для доступа к данным. В настоящее время насчитывается более 50 типов СУБД для персональных компьютеров. К наиболее распространенным типам СУБД относятся: MS SQL Server, Oracle, Informix, Sybase, MS Access и т. д.
Создание БД. Этапы проектирования
Создание БД начинается с проектирования.
Этапы проектирования БД:
В процессе проектирования определяется структура реляционной БД (состав таблиц, их структура и логические связи). Структура таблицы определяется составом столбцов, типом данных и размерами столбцов, ключами таблицы.
К базовым понятиями модели БД «сущность – связь» относятся: сущности, связи между ними и их атрибуты (свойства).
Атрибут – это свойство сущности в предметной области. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности. Например, для сущности студент могут быть использованы следующие атрибуты: фамилия, имя, отчество, дата и место рождения, паспортные данные и т.д. В реляционной БД атрибуты хранятся в полях таблиц.
Связь – взаимосвязь между сущностями в предметной области. Связи представляют собой соединения между частями БД (в реляционной БД – это соединение между записями таблиц).
Рассмотрим предметную область: Деканат (Успеваемость студентов).
В БД «Деканат» должны храниться данные о студентах, группах студентов, об оценках студентов по различным дисциплинам, о преподавателях, о стипендиях и т.д. Ограничимся данными о студентах, группах студентов и об оценках студентов по различным дисциплинам. Определим сущности, атрибуты сущностей и основные требования к функциям БД с ограниченными данными.
Основными предметно-значимыми сущностями БД «Деканат» являются: Студенты, Группы студентов, Дисциплины, Успеваемость.
Основные предметно-значимые атрибуты сущностей:
Основные требования к функциям БД:
Из анализа данных предметной области следует, что каждой сущности необходимо назначить простейшую двумерную таблицу (отношения). Далее необходимо установить логические связи между таблицами. Между таблицами Студенты и Успеваемость необходимо установить такую связь, чтобы каждой записи из таблицы Студенты соответствовало несколько записей в таблице Успеваемость, т.е. один – ко – многим, так как у каждого студента может быть несколько оценок.
Логическая связь между сущностями Группы – Студенты определена как один – ко – многим исходя из того, что в группе имеется много студентов, а каждый студент входит в состав одной группе. Логическая связь между сущностями Дисциплины – Успеваемость определена как один – ко – многим, потому что по каждой дисциплине может быть поставлено несколько оценок различным студентам.
На основе вышеизложенного составляем модель сущность – связь для БД «Деканат»
Для создания БД необходимо применить одну из известных СУБД, например СУБД Access.
BestProg
Понятие ER-модели. Понятие сущности (entity). Атрибуты. Виды атрибутов
Содержание
Поиск на других ресурсах:
1. Какие проблемы могут возникнуть у разработчика при проектировании базы данных?
При проектировании базы данных и разработке программного продукта наиболее важной проблемой есть проблема взаимодействия разработчика с заказчиком. Задача разработчика – наиболее точно воссоздать пожелания заказчика при разработке программного продукта управления базой данных. Основная проблема, которую нужно решить разработчику – правильное построение базы данных, а точнее схемы (структуры) базы данных.
Кроме того, разработчик дополнительно встречается с другими трудностями, к которым можно отнести:
В процессе разработки программного обеспечения, управляющего базой данных, разработчик должен подробно выучить требования заказчика. База данных должна быть разработана таким образом, чтобы она была понятной, наиболее точно отображала решаемую проблему и не содержала избыточности в данных.
Чтобы облегчить процесс разработки (проектирования) базы данных, используются так называемые семантические модели данных. Для разных видов баз данных наиболее известной есть ER-модель данных (Entity-Relationship model).
2. Что такое ER-модель (Entity-relationship model)? Для чего нужно разрабатывать ER-модель?
ER-модель (Entity-relationship model или Entity-relationship diagram) – это семантическая модель данных, которая предназначена для упрощения процесса проектирования базы данных. Из ER-модели могут быть порождены все виды баз данных: реляционные, иерархические, сетевые, объектные. В основе ER-модели лежат понятия «сущность», «связь» и «атрибут».
Для больших баз данных построение ER-модели позволяет избежать ошибок проектирования, которые чрезвычайно сложно исправлять, в особенности, если база данных уже эксплуатируется или на стадии тестирования. Ошибки в разработке структуры базы данных могут привести к переделке кода программного обеспечения управляющего этой базой данных. В результате время, средства и человеческие ресурсы будут использованы неэффективно.
ER-модель – это представление базы данных в виде наглядных графических диаграмм. ER-модель визуализирует процесс, который определяет некоторую предметную область. Диаграмма «сущность»-«связь» – это диаграмма, которая представляет в графическом виде сущности, атрибуты и связи.
ER-модель – это только концептуальный уровень моделирования. ER-модель не содержит деталей реализации. Для той же самой ER-модели детали ее реализации могут отличаться.
3. Что такое сущность в базе данных? Примеры
Сущность в базе данных – это любой объект в базе данных, который можно выделить исходя из сути предметной области для которой разрабатывается эта база данных. Разработчик базы данных должен уметь правильно определять сущности.
Пример 1. В базе данных книжного магазина можно выделить следующие сущности:
Пример 2. В базе данных учета учебного процесса некоторого учебного заведения можно выделить следующие сущности:
4. Какие существуют разновидности типов сущностей? Обозначение типов сущностей в ER-модели
В модели «сущность»-«связь» различают две разновидности типов сущностей:
На рисунке 1 изображены обозначения слабого и сильного типа сущности в ER-модели.
Рис. 1. Обозначение сильного и слабого типов сущности
5. Для чего предназначены атрибуты? Виды атрибутов. Обозначение атрибутов на ER-модели
Каждый тип сущности имеет определенный набор атрибутов. Атрибуты предназначены для описания конкретной сущности.
Различают следующие виды атрибутов:
На ER-диаграмме атрибуты обозначаются так, как изображено на рисунке 2. Как видно из рисунка, любой атрибут обозначается в виде эллипса с названием внутри эллипса. Если атрибут есть первичным ключом, то его название подчеркивают.
Рисунок 2. Представление атрибутов на диаграммах ER-модели
6. Как типы сущностей и атрибуты ER-модели реализуются в реальных базах данных и управляемых ими программах?
При разработке программ управления базами данных, типы сущностей и их атрибуты можно представлять по разному при этом придерживаясь нескольких подходов:
Если база данных реализуется в известных реляционных СУБД (например Microsoft Access, Microsoft SQL Server и т.п.), то типы сущностей представляются таблицами. Атрибуты из ER-модели соответствуют полям таблицы. Одна запись в таблице базы данных представляет один экземпляр сущности.
Каждый вид атрибута реализуется следующим образом:
Если база данных реализована в уникальном формате, то типы сущностей удобнее всего представлять в виде классов или структур. Атрибуты сущности реализуются в виде полей (внутренних данных) класса. Методы класса реализуют необходимую обработку полей класса (атрибутов). Взаимодействие (связь) между классами реализуется с помощью специально разработанных интерфейсов с использованием известных шаблонов проектирования.
7. Пример фрагмента ER-модели для типа сущности «Студент»
Приведенный пример демонстрирует фрагмент ER-модели для типа сущности «Студент».
Рисунок 3. Фрагмент ER-модели для типа сущности «Студент»
На вышеприведенном рисунке объявляются следующие атрибуты, которые в СУБД (программе) могут иметь следующие типы:
Введение в проектирование баз данных
Термин «реляционный» означает «основанный на отношениях». Реляционная база данных состоит из сущностей (таблиц), находящихся в некотором отношении друг с другом. Название произошло от английского слова relation—отношение.
Проектирование базы данных состоит из двух основных фаз: логического и физического моделирования.
Во время логического моделирования вы собираете требования и разрабатываете модель базы данных, не зависящую от конкретной СУБД (системы управления реляционными базами данных). Это похоже на то, как если бы вы создавали чертежи вашего дома. Вы могли бы продумать и начертить все: где будет кухня, спальни, гостиная. Но это все на бумаге и в макетах.
Во время физического моделирования вы создаете модель, оптимизированную для конкретного приложения и СУБД. Именно эта модель реализуется на практике. Если вернуться к дому из предыдущего абзаца, на этом этапе вам придется строить где-нибудь дом — таскать бревна, кирпичи…
Процесс проектирования базы данных состоит из следующих этапов:
Первые 5 этапов образуют фазу логического проектирования, а остальные два — фазу физического моделирования.
Логическая фаза
Логическая фаза состоит из нескольких этапов. Далее они все рассмотрены.
Сбор требований
На этом этапе вам необходимо точно определить, как будет использоваться база данных и какая информация будет в ней храниться. Соберите как можно больше сведений о том, что система должна делать и чего не должна.
Определение сущностей
На этом этапе вам необходимо определить сущности, из которых будет состоять база данных.
Сущность — это объект в базе данных, в котором хранятся данные. Сущность может представлять собой нечто вещественное (дом, человек, предмет, место) или абстрактное (банковская операция, отдел компании, маршрут автобуса). В физической модели сущность называется таблицей.
Сущности состоят из атрибутов (столбцов таблицы) и записей (строк в таблице).
Обычно базы данных состоят из нескольких основных сущностей, связанных с большим количеством подчиненных сущностей. Основные сущности называются независимыми: они не зависят ни от какой-либо другой сущности. Подчиненные сущности называются зависимыми: для того чтобы существовала одна из них, должна существовать связанная с ней основная таблица.
На диаграммах сущности обычно представляются в виде прямоугольников. Имя сущности указывается внутри прямоугольника: 
Любая таблица имеет следующие характеристики:
На этом этапе вам необходимо выявить все категории информации (сущности), которые будут храниться в базе данных.
Определение атрибутов
Атрибут представляет свойство, описывающее сущность. Атрибуты часто бывают числом, датой или текстом. Все данные, хранящиеся в атрибуте, должны иметь одинаковый тип и обладать одинаковыми свойствами.
В физической модели атрибуты называют колонками.
После определения сущностей необходимо определить все атрибуты этих сущностей.
На диаграммах атрибуты обычно перечисляются внутри прямоугольника сущности. На рисунке вы найдете пример базы данных «Дома», только теперь для сущностей из этой базы определены некоторые атрибуты. 
Для каждого атрибута определяется тип данных, их размер, допустимые значения и любые другие правила. К их числу относятся правила обязательности заполнения, изменяемости и уникальности.
Правило обязательности заполнения определяет, является ли атрибут обязательной частью сущности. Если атрибут является необязательной частью сущности, то он может принимать NULL-значение, иначе — нет.
Также вы должны определить, является ли атрибут изменяемым. Значения некоторых атрибутов не могут измениться после создания записи.
И, наконец, вам нужно определить, является ли атрибут уникальным. Если это так, то значения атрибута не могут повторяться.
Ключи
Ключом (key) называется набор атрибутов, однозначно определяющий запись. Ключи делятся на два класса: простые и составные.
Простой ключ состоит только из одного атрибута. Например, в базе «Паспорта граждан страны» номер паспорта будет простым ключом: ведь не бывает двух паспортов с одинаковым номером.
Составной ключ состоит из нескольких атрибутов. В той же базе «Паспорта граждан страны» может быть составной ключ со следующими атрибутами:
фамилия, имя, отчество, дата рождения. Это — как пример, т. к. этот составной ключ, теоретически, не обеспечивает гарантированной уникальности записи.
Также существует несколько типов ключей, о которых рассказано далее.
Возможный ключ
Возможный ключ представляет собой любой набор атрибутов, однозначно идентифицирующих запись в таблице. Возможный ключ может быть простым или составным.
Каждая сущность должна иметь, по крайней мере, один возможный ключ, хотя таких ключей может быть и несколько. Ни один из атрибутов первичного ключа не может принимать неопределенное (NULL) значение.
Возможный ключ называется также суррогатным.
Первичные ключи
Первичным ключом называется совокупность атрибутов, однозначно идентифицирующих запись в таблице (сущности). Один из возможных ключей становится первичным ключом. На диаграммах первичные ключи часто изображаются выше основного списка атрибутов или выделяются специальными символами. Сущность на рисунке имеет как ключевые, так и обычные атрибуты. 
Альтернативные ключи
Любой возможный ключ, не являющийся первичным, называется альтернативным ключом. Сущность может иметь несколько альтернативных ключей.
Внешние ключи
Внешним ключом называется совокупность атрибутов, ссылающихся на первичный или альтернативный ключ другой сущности. Если внешний ключ не связан с первичной сущностью, то он может содержать только неопределенные значения. Если при этом ключ является составным, то все атрибуты внешнего ключа должны быть неопределенными.
На диаграммах атрибуты, объединяемые во внешние ключи, обозначаются специальными символами. На рисунке изображены две связанные сущности (Дома и их Хозяева) и образованные ими внешние ключи (ведь один человек может владеть больше, чем одним домом). 
Ключи являются логическими конструкциями, а не физическими объектами. В реляционных базах данных предусмотрены механизмы, обеспечивающие сохранение ключей.
Определение связей между сущностями
Реляционные базы данных позволяют объединять информацию, принадлежащую разным сущностям.
Отношение — это ситуация, при которой одна сущность ссылается на первичный ключ второй сущности. Как, например, сущности Дом и Хозяин на предыдущем рисунке.
Отношения определяются в процессе проектирования базы. Для этого следует проанализировать сущности и выявить логические связи, существующие между ними.
Тип отношения определяет количество записей сущности, связанных с записью другой сущности. Отношения делятся на три основных типа, о которых рассказано далее.
Один-к-одному
Каждой записи первой сущности соответствует только одна запись из второй сущности. А каждой записи второй сущности соответствует только одна запись из первой сущности. Например, есть две сущности: Люди и Свидетельства о рождении. И у одного человека может быть только одно свидетельство о рождении.
Один-ко-многим
Каждой записи первой сущности могут соответствовать несколько записей из второй сущности. Однако каждой записи второй сущности соответствует только одна запись из первой сущности. Например, есть две сущности: Заказ и Позиция заказа. И в одном заказе может быть много товаров.
Многие-ко-многим
Каждой записи первой сущности могут соответствовать несколько записей из второй сущности. Однако и каждой записи второй сущности может соответствовать несколько записей из первой сущности. Например, есть две сущности: Автор и Книга. Один автор может написать много книг. Но у книги может быть несколько авторов.
По критерию обязательности отношения делятся на обязательные и необязательные.
Нормализация
Нормализацией называется процесс удаления избыточных данных из базы данных. Каждый элемент данных должен храниться в базе в одном и только в одном экземпляре. Существует пять распространенных форм нормализации. Как правило, база данных приводится к третьей нормальной форме.
В процессе нормализации выполняются определенные действия по удалению избыточных данных. Нормализация повышает быстродействие, ускоряет сортировку и построение индекса, уменьшает количество индексов на сущность, ускоряет операции вставки и обновления.
Нормализованная база данных обычно отличается большей гибкостью. При модификации запросов или сохраняемых данных в нормализованную базу обычно приходится вносить меньше изменений, а внесение изменений имеет меньше последствий.
Первая нормальная форма
Чтобы преобразовать сущность в первую нормальную форму, следует исключить повторяющиеся группы значений и добиться того, чтобы каждый атрибут содержал только одно значение, списки значений не допускаются.
Другими словами, каждый атрибут в сущности должен храниться только в одном экземпляре.
Например, на рисунке сущность Дом не нормализована. Она содержит несколько атрибутов для хранения данных о владельцах дома (сущность Дом не соответствует первой нормальной форме). 
Для приведения сущности Дом в первую нормальную форму необходимо удалить повторяющиеся группы значений, т. е. удалить атрибуты Владелец 1—3, поместив их в отдельную сущность. Результат (Сущность Дом, приведенная к первой нормальной форме): 
Вторая нормальная форма
Таблица во второй нормальной форме содержит только те данные, которые к ней относятся. Значения не ключевых атрибутов сущности зависят от первичного ключа. Если более точно, то атрибуты зависят от первичного ключа, от всего первичного ключа и только от первичного ключа.
Для соответствия второй нормальной форме сущности должны быть в первой нормальной форме.
Например, у сущности Дом на рисунке есть атрибут Цена литра бензина, который не имеет ничего общего с домами. Этот атрибут удаляется (или вы можете перенести его в другую сущность). А также мы переносим атрибут Мэр в отдельную сущность — этот атрибут зависит от города, где находится дом, а не от дома.
На рисунке изображена сущность Дом во второй нормальной форме (Сущность Дом, приведенная ко второй нормальной форме). 
Третья нормальная форма
В третьей нормальной форме исключаются атрибуты, не зависящие от всего ключа. Любая сущность, находящаяся в третьей нормальной форме, находится также и во второй. Это самая распространенная форма базы данных.
В третьей нормальной форме каждый атрибут зависит от ключа, от всего ключа и ни от чего, кроме ключа.
Например, у сущности Владелец дома на рисунке есть атрибут Знак зодиака, который зависит от даты рождения владельца дома, а не от его имени (которое является ключом).
Для приведения сущности Владелец дома необходимо создать сущность Знаки зодиака и перенести туда атрибут Знак зодиака (Сущность Владелец дома, приведенная к третьей нормальной форме): 
Ограничения
Ограничения (constrains) — это правила, за соблюдением которых следит система управления базы данных. Ограничения определяют множество значений, которые можно вводить в столбец или столбцы.
Например, вы не хотите, чтобы сумма заказа в вашем очень крутом магазине была бы меньше 500 рублей. Вы просто устанавливаете ограничение на колонку Сумма заказа.
Хранимые процедуры
Хранимые процедуры (stored procedures) — это предварительно откомпилированные процедуры, хранящиеся в базе данных. Хранимые процедуры можно использовать для определения деловых правил, с их помощью можно осуществлять более сложные вычисления, чем с помощью одних лишь ограничений.
Хранимые процедуры могут содержать логику хода выполнения программы, а также запросы к базе данных. Они могут принимать параметры и возвращать результаты в виде таблиц или одиночных значений.
Хранимые процедуры похожи на обычные процедуры или функции в любой программе.
ПРИМЕЧАНИЕ
Хранимые процедуры находятся в базе данных и выполняются на сервере базы данных. Как правило, они быстрее операторов SQL, поскольку хранятся в компилированном виде.
Целостность данных
Организовав данные в таблицы и определив связи между ними, можно считать, что была создана модель, правильным образом отражающая бизнес-среду. Теперь нужно обеспечить, чтобы данные, вводимые в базу, давали правильное представление о состоянии дела. Иными словами, нужно обеспечить выполнение деловых правил и поддержку целостности (integrity) базы данных.
Например, ваша компания занимается доставкой книг. Вы вряд ли примете заказ от неизвестного клиента, ведь тогда вы даже не сможете доставить заказ. Отсюда бизнес-правило: заказы принимаются только от клиентов, информация о которых есть в базе данных.
Корректность данных в реляционных базах обеспечивается набором правил. Правила целостности данных делятся на четыре категории.
Триггеры
Триггер — это аналог хранимой процедуры, который вызывается автоматически при изменении данных в таблице.
Триггеры являются мощным механизмом для поддержания целостности базы данных. Триггеры вызываются до или после изменения данных в таблице.
С помощью триггеров вы можете не только отменить эти изменения, но и изменить данные в любой другой таблице.
Например, вы создаете интернет-форум, и вам необходимо сделать так, чтобы в списке форумов показывалось последнее сообщение форума. Конечно, вы можете брать сообщение из сущности Сообщения форума, но это увеличит сложность вашего запроса и время его выполнения. Проще добавить триггер к сущности Сообщения форума, который бы записывал последнее добавленное сообщение в сущность Форумы, в атрибут Последнее сообщение. Это сильно упростит запрос.
Деловые правила
Деловые правила определяют ограничения, накладываемые на данные в соответствии с требованиями бизнеса (тех, для кого вы создаете базу). Деловые правила могут состоять из набора шагов, необходимых для выполнения определенной задачи, или же они могут быть просто проверками, которые контролируют правильность введенных данных. Деловые правила могут включать правила целостности данных. В отличие от других правил, их главная цель — обеспечить правильное ведение деловых операций.
Например, в компании «Очень крутые парни» может быть так принято, что закупаются для служебных нужд только белые, синие и черные автомобили.
Тогда деловое правило для атрибута Цвет автомобиля сущности Служебные автомобили будет гласить, что автомобиль может быть только белым, синим или черным.
Большинство СУБД предоставляют средства:
Все эти возможности можно применять для реализации деловых правил в базе данных.
Физическая модель
Следующим шагом, после создания логической модели, является построение физической модели. Физическая модель — это практическая реализация базы данных. Физическая модель определяет все объекты, которые вам предстоит реализовать.
При переходе от логической модели к физической сущности преобразуются в таблицы, а атрибуты в столбцы.
Отношения между сущностями можно преобразовать в таблицы или оставить как внешние ключи.
Первичные ключи преобразуются в ограничения первичных ключей. Возможные ключи — в ограничения уникальности.
Денормализация
Денормализация — это умышленное изменение структуры базы, нарушающее правила нормальных форм. Обычно это делается с целью улучшения производительности базы данных.
Теоретически, надо всегда стремиться к полностью нормализованной базе, однако на практике полная нормализация базы почти всегда означает падение производительности. Чрезмерная нормализация базы данных может привести к тому, что при каждом извлечении данных придется обращаться к нескольким таблицам. Обычно в запросе должны участвовать четыре таблицы или менее.
Стандартными приемами денормализации являются: объединение нескольких таблиц в одну, сохранение одинаковых атрибутов в нескольких таблицах, а также хранение в таблице сводных или вычисляемых данных.