Интернет-журнал "Домашняя лаборатория", 2007 №4
Шрифт:
Отношения между таблицами устанавливают связь между данными находящимися в разных таблицах базы данных.
Отношения между таблицами определяются отношением между группами объектов соответствующего типа. Например, один автор может написать несколько книг и издать их в разных издательствах. Или издательство может опубликовать несколько книг разных авторов. Таким образом, между авторами и названиями книг существует отношение один-ко-многим, а между издательствами и авторами существует отношение много-ко-многим.
Отношения между таблицами базы данных BIBLIO.MDB показаны
Рис. 1.9. Отношения между таблицами базы данных BIBLIO.MDB.
Отношение один-к-одному
Если между двумя таблицами существует отношение один-к-одному, то это означает, что каждая запись в одной таблице соответствует только одной записи в другой таблице.
Примером такого отношения может служить отношение между таблицами. Таблица AUTHORS (Авторы) рассмотрена выше (рис. 1.5 и 1.6) и содержит краткую информацию о авторах (ФИО и год рождения). Таблица PERSON (Личность) содержит персональную информацию о авторах (домашний адрес, телефон, образование и др.) Структура таблицы PERSON показана на рис. 1.10. Следует отметить, что в базе данных BIBLIO.MDB никакой таблицы PERSON нет и мы упоминаем о ней только как о иллюстрации отношения между таблицами — один-к-одному.
Рис. 1.10. Структура таблицы PERSON
Между таблицами AUTHORS и PERSON существует отношение один-к-одному, так как одна запись, идентифицирующая автора, однозначно соответствует только одной записи в таблице PERSON, содержащей персональные данные об авторе.
Связь между таблицами определяется с помощью совпадающих полей: AuID в таблице AUTHORS и в таблице PERSON.
Отношение один-ко-многим
Хорошим примером отношения между таблицами один-ко-многим является отношение между авторами и названиями книг (таблицы AUTHORS и TITLES), так как каждый автор может иметь отношение к созданию нескольких книг. Связь между таблицами AUTHORS и TITLES осуществляется с помощью совпадающих полей Au ID в обеих таблицах.
Аналогичное отношение существует между издательствами и названиями изданных книг, организацией и работающими в ней сотрудниками, автомобилем и деталями, из которых он состоит и т. п. Понятно, что подобный тип отношения между таблицами наиболее часто встречается при проектировании структуры баз данных.
Отношение много-к-одному
Отношение много-к-одному полностью аналогично рассмотренному выше отношению один-ко-многим.
Отношение много-ко-многим
При отношении между двумя таблицами много-ко-многим каждая запись в одной
Для удобства работы с таблицами, имеющими отношение много-ко-многим, обычно в базу данных добавляют еще одну таблицу, которая находится в отношении один-ко-многим и много-к-одному к соответствующим таблицам. В случае базы данных BIBLIO.MDB такой таблицей является TITLE AUTHOR.
Нормализация баз данных
Рассмотрим процесс нормализации базы данных на примере базы данных BIBLIO.MDB. Вообще говоря, все данные о книгах, авторах и издательствах можно разместить в одной таблице, названной, например, BIBLIOS. Структура этой таблицы показана на рис. 1.11.
Рис. 1.11. Структура таблицы BIBLIOS.
В принципе, можно работать и с такой таблицей. С другой стороны понятно, что такая структура данных является неэффективной. В таблице BIBLIOS будет достаточно много повторяющихся данных, например сведения об издательстве или авторе будут повторяться для каждой опубликованной книги. Такая организация данных приведет к следующим проблемам, с которыми столкнется конечный пользователь вашей программы:
Наличие повторяющихся данных приведет к неоправданному увеличению размера файла базы данных. Кроме нерационального использования дискового пространства, это также вызовет заметное замедление работы приложения.
Ввод пользователем большого количества повторяющейся информации неизбежно приведет к возникновению ошибок.
Изменение, например, номера телефона издательства потребует значительных усилий по корректировке каждой записи, содержащей данные об издателе.
Если, при проектировании приложения для работы с базами данных, вы организуете свои данные таким нерациональным образом, то в дальнейшем вам, скорее всего, больше не поручат решение аналогичных задач.
Чтобы избежать всех этих проблем, надо стремиться максимально уменьшить количество повторяющейся информации. Процесс уменьшения избыточности информации в базе данных посредством разделения ее на несколько связанных друг с другом таблиц и называется нормализацией данных.
Вообще говоря, существует строгая теория нормализации данных, в рамках которой разработаны алгоритмы уменьшения избыточности информации, определены несколько уровней нормализации и установлены критерии, определяющие соответствие данных определенному уровню нормализации. Знакомство с теорией нормализации данных выходит за рамки этих уроков и тем читателям, которым интересно побольше узнать об этом, можно посоветовать обратиться к специальной литературе.