Veritabanı modeli - Database model

Bu makale genel bir liste içerir Referanslar, ancak büyük ölçüde doğrulanmamış kalır çünkü yeterli karşılık gelmiyor satır içi alıntılar. Lütfen yardım edin geliştirmek bu makale tanıtım daha kesin alıntılar. (Haziran 2017) (Bu şablon mesajını nasıl ve ne zaman kaldıracağınızı öğrenin)

Beş tür veritabanı modeli kolajı

Bir veritabanı modeli bir tür veri örneği mantıksal yapısını belirleyen veri tabanı ve temelde hangi şekilde veri saklanabilir, organize edilebilir ve değiştirilebilir. Bir veritabanı modelinin en popüler örneği, ilişkisel model, tablo tabanlı bir biçim kullanan.

Örnekler

Yaygın mantıksal veri modelleri veritabanları için şunları içerir:

• Hiyerarşik veritabanı modeli

Veri tabanı modelinin en eski şeklidir. IBM tarafından IMS (bilgi Yönetim Sistemi) için geliştirilmiştir. Ağaç yapısında organize edilmiş bir veri kümesidir. DB kaydı, segment adı verilen birçok gruptan oluşan bir ağaçtır. Birden çok ilişkiyi kullanır. Veri erişimi de tahmin edilebilir.

• Ağ modeli
• İlişkisel model
• Varlık-ilişki modeli
  • Gelişmiş varlık-ilişki modeli
• Nesne modeli
• Belge modeli
• Varlık-öznitelik-değer modeli
• Yıldız şeması

Bir nesne ilişkisel veritabanı ilgili iki yapıyı birleştirir.

Fiziksel veri modelleri Dahil etmek:

• Ters indeks
• Düz bir dosya

Diğer modeller şunları içerir:

• İlişkisel model
• Korelasyon modeli
• Çok boyutlu model
• Çok değerli model
• Anlamsal model
• XML veritabanı
• Adlandırılmış grafik
• Triplestore

İlişkiler ve işlevler

Belirli bir veritabanı yönetim sistemi, bir veya daha fazla model sağlayabilir. Optimum yapı, uygulama verilerinin doğal organizasyonuna ve işlem hızı (hız), güvenilirlik, sürdürülebilirlik, ölçeklenebilirlik ve maliyet dahil olmak üzere uygulamanın gereksinimlerine bağlıdır. Çoğu Veritabanı Yönetim Sistemleri ürünlerin birden fazla model için destek sunması mümkün olsa da, belirli bir veri modeli etrafında oluşturulmuştur.

Çeşitli fiziksel veri modelleri herhangi bir mantıksal modeli uygulayabilir. Çoğu veritabanı yazılımı, yapılan seçimler performans üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğundan, kullanıcıya fiziksel uygulamanın ayarlanmasında bir miktar kontrol sunacaktır.

Model, yalnızca verileri yapılandırmanın bir yolu değildir: aynı zamanda veriler üzerinde gerçekleştirilebilecek bir dizi işlemi de tanımlar.^[1] İlişkisel model, örneğin, aşağıdaki gibi işlemleri tanımlar: seç (proje ) ve katılmak. Bu işlemler belirli bir konuda açık olmayabilir, ancak sorgu dili, bir sorgu dilinin inşa edildiği temeli sağlarlar.

Düz model

Düz Dosya Modeli

düz (veya masa) model tek, iki boyutlu bir diziden oluşur veri belirli bir sütunun tüm üyelerinin benzer değerler olduğu ve bir satırın tüm üyelerinin birbiriyle ilişkili olduğu varsayıldığı öğeler. Örneğin, sistem güvenlik veritabanının bir parçası olarak kullanılabilecek ad ve parola sütunları. Her satır, tek bir kullanıcıyla ilişkilendirilmiş belirli bir parolaya sahip olacaktır. Tablonun sütunları genellikle onlarla ilişkili bir türe sahiptir ve bunları karakter verileri, tarih veya saat bilgileri, tam sayılar veya kayan nokta sayıları olarak tanımlar. Bu tablo biçimi, ilişkisel modelin öncüsüdür.

Erken veri modelleri

Bu modeller 1960'larda, 1970'lerde popülerdi, ancak günümüzde öncelikle eski modellerde bulunabilir. eski sistemler. Öncelikle şu şekilde karakterize edilirler seyir mantıksal ve fiziksel temsilleri arasında güçlü bağlantılar ve veri bağımsızlığı.

Hiyerarşik model

Hiyerarşik Model

İçinde hiyerarşik model veriler bir ağaç benzeri yapı, her kayıt için tek bir ebeveyn anlamına gelir. Sıralama alanı, kardeş kayıtları belirli bir sırayla tutar. Hiyerarşik yapılar, ilk ana bilgisayar veritabanı yönetim sistemlerinde yaygın olarak kullanılmıştır. Bilgi Yönetim Sistemi (IMS) tarafından IBM ve şimdi yapısını tanımlayın XML belgeler. Bu yapı, iki veri türü arasında bire çok ilişkiye izin verir. Bu yapı, gerçek dünyadaki birçok ilişkiyi tanımlamak için çok etkilidir; tarifler, içindekiler tablosu, paragrafların / dizelerin sıralaması, iç içe geçmiş ve sıralı bilgiler.

Bu hiyerarşi, depolamadaki kayıtların fiziksel sırası olarak kullanılır. Kayıt erişimi, veri yapısı içinde aşağı doğru gezinilerek yapılır. işaretçiler sıralı erişim ile birlikte. Bu nedenle, her kayıt için tam bir yol (yukarı doğru bağlantı ve sıralama alanının aksine) dahil edilmediğinde, hiyerarşik yapı belirli veritabanı işlemleri için verimsizdir. Bu tür sınırlamalar, daha sonraki IMS sürümlerinde temel fiziksel hiyerarşiye uygulanan ek mantıksal hiyerarşilerle telafi edilmiştir.

Ağ modeli

Ağ Modeli

ağ modeli hiyerarşik yapıyı genişleterek, birden çok üst öğeye izin veren ağaç benzeri bir yapıda çoktan çoğa ilişkilere izin verir. İlişkisel modelle değiştirilmeden önce en popüler olanıydı ve KODASİL Şartname.

Ağ modeli, verileri iki temel kavram kullanarak düzenler. kayıtları ve setleri. Kayıtlar, programlama dilinde olduğu gibi hiyerarşik olarak organize edilebilen alanlar içerir. COBOL ). Kümeler (matematiksel kümelerle karıştırılmamalıdır) tanımlar birden çoka kayıtlar arasındaki ilişkiler: bir sahip, birçok üye. Bir kayıt, herhangi bir sayıda setin sahibi ve herhangi bir sayıda setin üyesi olabilir.

Bir set dairesel bağlantılı listeler burada bir kayıt türü, küme sahibi veya ebeveyn, her dairede bir kez görünür ve ikinci bir kayıt türü, alt veya alt, her dairede birden çok kez görünebilir. Bu şekilde, herhangi iki kayıt türü arasında bir hiyerarşi kurulabilir, örneğin, tip A, B'nin sahibidir. Aynı zamanda, B'nin A'nın sahibi olduğu başka bir küme de tanımlanabilir. Böylece tüm kümeler, bir genel Yönlendirilmiş grafik (sahiplik bir yönü tanımlar) veya ağ inşa etmek. Kayıtlara erişim, sıralı (genellikle her kayıt türünde) veya döngüsel bağlantılı listelerde gezinme yoluyla yapılır.

Ağ modeli, verilerdeki fazlalığı hiyerarşik modele göre daha verimli bir şekilde temsil edebilir ve bir üst düğümden alt öğeye birden fazla yol olabilir. Ağ modelinin işlemleri gezinme tarzındadır: bir program mevcut bir konumu korur ve kaydın katıldığı ilişkileri izleyerek bir kayıttan diğerine geçer. Kayıtlar, anahtar değerler sağlanarak da bulunabilir.

Modelin temel bir özelliği olmasa da, ağ veritabanları genellikle belirlenen ilişkileri şu şekilde uygular: işaretçiler bu, diskteki bir kaydın konumunu doğrudan adresler. Bu, veritabanı yükleme ve yeniden düzenleme gibi işlemler pahasına mükemmel erişim performansı sağlar.

Bunu kullanan popüler DBMS ürünleri Cincom Sistemleri Toplam ve Cullinet 's IDMS. IDMS önemli bir müşteri tabanı kazandı; 1980'lerde özgün araç ve dillerine ek olarak ilişkisel modeli ve SQL'i benimsemiştir.

Çoğu nesne veritabanları (1990'larda icat edilmiştir), genellikle ilgili nesnelere "akıllı" işaretçiler olarak nesne tanımlayıcıları kullanarak, nesne ağları arasında hızlı gezinme sağlamak için gezinme konseptini kullanır. Nesnellik / DB örneğin, veritabanlarını geçebilen adlandırılmış bire bir, bire çok, çoka bir ve çoktan çoğa adlandırılmış ilişkiler uygular. Birçok nesne veritabanı da şunları destekler: SQL, her iki modelin güçlü yönlerini birleştiriyor.

Ters dosya modeli

Bir ters dosya veya ters indeks, verilerin içeriği bir arama tablosunda anahtarlar olarak kullanılır ve tablodaki değerler, belirli bir içerik öğesinin her bir örneğinin konumuna işaretçilerdir. Bu aynı zamanda çağdaşlığın mantıksal yapısıdır. veritabanı dizinleri, yalnızca arama tablosundaki belirli bir sütunların içeriğini kullanabilir. ters dosya veri modeli Bu dosyalardaki gerekli kayıtlara verimli bir şekilde doğrudan erişmek için, dizinleri mevcut düz veritabanı dosyalarının yanına bir dizi dosyaya yerleştirebilir.

Bu veri modelini kullanmak için dikkate değer, ADABAS DBMS Software AG, 1970 yılında tanıtıldı. ADABAS, önemli bir müşteri tabanı kazandı ve bugüne kadar varlığını sürdürüyor ve destekleniyor. 1980'lerde orijinal araç ve dillerine ek olarak ilişkisel modeli ve SQL'i benimsemiştir.

Belge odaklı veritabanı Küme noktası hızlı sağlamak için ters indeksleme modelini kullanır tam metin araması için XML veya JSON örneğin veri nesneleri.

İlişkisel model

İlişkisi olan iki tablo

ilişkisel model tarafından tanıtıldı E.F. Codd 1970'te^[2] veritabanı yönetim sistemlerini belirli bir uygulamadan daha bağımsız hale getirmenin bir yolu olarak. Açısından tanımlanan matematiksel bir modeldir. yüklem mantığı ve küme teorisi uygulamaları ana bilgisayar, orta kademe ve mikrobilgisayar sistemlerinde kullanılmıştır.

Genellikle olarak anılan ürünler ilişkisel veritabanları aslında Codd tarafından tanımlanan matematiksel modele yalnızca bir yaklaşım olan bir model uygulayın. İlişkisel veritabanı modellerinde yaygın olarak üç anahtar terim kullanılır: ilişkiler, Öznitellikler, ve etki alanları. İlişki, sütunları ve satırları olan bir tablodur. İlişkinin adlandırılmış sütunlarına öznitelikler adı verilir ve etki alanı özniteliklerin almasına izin verilen değerler kümesidir.

İlişkisel modelin temel veri yapısı, belirli bir varlık (örneğin bir çalışan) hakkındaki bilgilerin satırlar halinde temsil edildiği tablodur (aynı zamanda demetler ) ve sütunlar. Böylece "ilişki "ilişkisel veri tabanında", veri tabanındaki çeşitli tabloları ifade eder; ilişki, bir grup demetidir. Sütunlar, varlığın çeşitli özniteliklerini (örneğin çalışanın adı, adresi veya telefon numarası) sıralar ve bir satır ilişki ile temsil edilen varlığın (belirli bir çalışan) fiili bir örneği Sonuç olarak, çalışan tablosunun her bir grubu, tek bir çalışanın çeşitli özelliklerini temsil eder.

İlişkisel bir veritabanındaki tüm ilişkiler (ve dolayısıyla tablolar), ilişki olarak nitelendirilmek için bazı temel kurallara uymak zorundadır. İlk olarak, bir tabloda sütunların sıralaması önemsizdir. İkincisi, bir tabloda özdeş demetler veya satırlar olamaz. Üçüncüsü, her demet, özniteliklerinin her biri için tek bir değer içerecektir.

İlişkisel bir veritabanı, her biri "düz" veritabanı modelindekine benzeyen birden çok tablo içerir. İlişkisel modelin güçlü yönlerinden biri, ilke olarak, iki farklı kayıtta (aynı tabloya veya farklı tablolara ait olan) ortaya çıkan herhangi bir değerin, bu iki kayıt arasında bir ilişkiyi ima etmesidir. Yine de, açıkça uygulamak için bütünlük kısıtlamaları, tablolardaki kayıtlar arasındaki ilişkiler, kardinalite (1: 1, (0) 1: A, M: M) atanarak karakterize edilen ebeveyn-çocuk ilişkilerini tanımlayarak veya tanımlamadan açıkça tanımlanabilir. Tablolar ayrıca belirlenmiş tek bir özniteliğe veya tablodaki her bir demeti benzersiz bir şekilde tanımlamak için kullanılabilen bir "anahtar" görevi görebilen bir öznitelik kümesine sahip olabilir.

Tablodaki bir satırı benzersiz şekilde tanımlamak için kullanılabilen bir anahtara birincil anahtar denir. Anahtarlar genellikle iki veya daha fazla tablodaki verileri birleştirmek veya birleştirmek için kullanılır. Örneğin, bir Çalışan tablo adlı bir sütun içerebilir yer bir anahtarın anahtarıyla eşleşen bir değer içeren yer tablo. Anahtarlar, büyük tablolardan hızlı veri alınmasını kolaylaştıran dizinlerin oluşturulmasında da kritik öneme sahiptir. Herhangi bir sütun bir anahtar olabilir veya birden çok sütun bir bileşik anahtar olarak birlikte gruplanabilir. Tüm anahtarların önceden tanımlanması gerekli değildir; bir sütun, başlangıçta bir sütun olması amaçlanmasa bile anahtar olarak kullanılabilir.

Harici, gerçek dünya anlamı olan bir anahtar (bir kişinin adı, bir kitabın adı gibi) ISBN veya bir arabanın seri numarası) bazen "doğal" anahtar olarak adlandırılır. Hiçbir doğal anahtar uygun değilse (adı geçen birçok kişiyi düşünün) Kahverengi), keyfi veya vekil bir anahtar atanabilir (örneğin, çalışanlara kimlik numaraları verilerek). Uygulamada, çoğu veritabanı hem oluşturulmuş hem de doğal anahtarlara sahiptir, çünkü oluşturulan anahtarlar, kesintiye uğramayan satırlar arasında bağlantılar oluşturmak için dahili olarak kullanılabilirken, doğal anahtarlar aramalar ve diğer veritabanları ile entegrasyon için daha az güvenilir bir şekilde kullanılabilir. (Örneğin, bağımsız olarak geliştirilmiş iki veritabanındaki kayıtlar, sosyal Güvenlik numarası sosyal güvenlik numaralarının yanlış olması, eksik olması veya değişmesi dışında.)

İlişkisel modelle birlikte kullanılan en yaygın sorgu dili, Yapılandırılmış Sorgu Dilidir (SQL ).

Boyutlu model

boyutlu model verileri temsil etmek için kullanılan ilişkisel modelin özelleştirilmiş bir uyarlamasıdır. veri depoları verilerin çevrimiçi analitik işleme kullanılarak kolayca özetlenebileceği bir şekilde veya OLAP sorguları. Boyutsal modelde, bir veritabanı şeması, boyutlar ve ölçüler kullanılarak açıklanan tek bir büyük gerçekler tablosundan oluşur. Boyut, bir olgunun bağlamını sağlar (kimin katıldı, ne zaman ve nerede olduğu ve türü gibi) ve sorgularda ilgili olguları birlikte gruplamak için kullanılır. Boyutlar ayrık olma eğilimindedir ve genellikle hiyerarşiktir; örneğin, konum bina, eyalet ve ülkeyi içerebilir. Bir ölçü, gelir gibi gerçeği açıklayan bir miktardır. Ölçülerin anlamlı bir şekilde bir araya getirilebilmesi önemlidir - örneğin, farklı konumlardan elde edilen gelir birbirine eklenebilir.

Bir OLAP sorgusunda, boyutlar seçilir ve gerçekler bir özet oluşturmak için gruplanır ve bir araya toplanır.

Boyutsal model, genellikle ilişkisel modelin üzerine bir yıldız şeması, olguları içeren oldukça normalleştirilmiş bir tablodan ve her boyutu içeren çevreleyen normal olmayan tablolardan oluşur. A olarak adlandırılan alternatif bir fiziksel uygulama kar tanesi şeması, bir boyut içindeki çok düzeyli hiyerarşileri birden çok tabloya normalleştirir.

Bir veri ambarı, boyut tablolarını paylaşan ve birlikte kullanılmalarına olanak tanıyan çok boyutlu şemalar içerebilir. Standart bir boyut seti oluşturmak, boyutsal modelleme.

Yüksek performansı, boyutsal modeli OLAP için en popüler veritabanı yapısı haline getirmiştir.

İlişkisel veritabanı modelleri

İlişkisel modelden daha genel bir veri modeli sunan ürünler bazen şu şekilde sınıflandırılır: ilişki sonrası.^[3] Alternatif terimler arasında "karma veritabanı", "Nesne ile geliştirilmiş RDBMS" ve diğerleri bulunur. Bu tür ürünlerdeki veri modeli şunları içerir: ilişkiler ama tarafından kısıtlanmıyor E.F. Codd Bunu gerektiren Bilgi İlkesi

Veritabanındaki tüm bilgiler, ilişkilerdeki değerler açısından açıkça kullanılmalıdır ve başka hiçbir şekilde

— ^[4]

İlişkisel modele yapılan bu uzantılardan bazıları, ilişkisel modelden önceki teknolojilerden gelen kavramları entegre eder. Örneğin, yönlendirilmiş bir grafiğin gösterilmesine izin verirler. ağaçlar düğümlerde. Alman şirketi Sones bu kavramı kendi GraphDB.

Bazı ilişkisel ürünler, ilişkisel sistemleri ilişkisel olmayan özelliklerle genişletir. Diğerleri, ilişkisel ön sistemlere ilişkisel özellikler ekleyerek hemen hemen aynı yere geldi. Paradoksal olarak bu, geçmişte ilişkisel olmayan ürünlere izin verir, örneğin TOPLAMAK ve KABAKULAK, post-ilişkisel olduğu konusunda makul bir iddiada bulunmak.

Kaynak uzay modeli (RSM), çok boyutlu sınıflandırmaya dayalı ilişkisel olmayan bir veri modelidir.^[5]

Grafik modeli

Grafik veritabanları, bir ağ veritabanından daha genel bir yapıya izin verir; herhangi bir düğüm başka herhangi bir düğüme bağlanabilir.

Çok değerli model

Çok değerli veritabanları, ilişkisel veritabanları ile tam olarak aynı şekilde saklanabildikleri için "topaklı" verilerdir, ancak aynı zamanda ilişkisel modelin yalnızca alt tabloları kullanarak yaklaşık olarak tahmin edebileceği bir derinlik düzeyine de izin verirler. Bu, belirli bir alanın / özniteliğin aynı anda birden çok doğru yanıta sahip olabileceği XML'in verileri ifade etme biçimiyle neredeyse aynıdır. Çoklu değer, sıkıştırılmış bir XML formu olarak düşünülebilir.

Bir örnek, çok değerli veya ilişkisel verilerde (A) Fatura Başlığı Tablosu - fatura başına bir giriş ve (B) Fatura Ayrıntı Tablosu - her satır öğesi için bir giriş olarak görülebilen bir faturadır. Çok değerli modelde, detayı göstermek için gömülü bir tablo ile verileri tablodaki gibi saklama seçeneğimiz vardır: (A) Fatura Tablosu - fatura başına bir giriş, başka tablo gerekmez.

Avantajı, Faturanın (kavramsal) ve Faturanın (veri gösterimi) atomikliğinin bire bir olmasıdır. Bu aynı zamanda daha az okuma, daha az referans bütünlüğü sorunları ve belirli bir işlem hacmini desteklemek için gereken donanımda önemli bir düşüşle sonuçlanır.

Nesneye yönelik veritabanı modelleri

Nesne Tabanlı Model

1990'larda nesne yönelimli programlama paradigma, veritabanı teknolojisine uygulandı ve olarak bilinen yeni bir veritabanı modeli oluşturuldu. nesne veritabanları. Bu, kaçınmayı amaçlamaktadır nesne-ilişkisel empedans uyumsuzluğu - veritabanındaki gösterimi (örneğin tablolardaki satırlar) ile uygulama programındaki gösterimi (tipik olarak nesneler olarak) arasında bilgiyi dönüştürme ek yükü. Daha da ötesi, tip sistemi belirli bir uygulamada kullanılanlar doğrudan veritabanında tanımlanabilir ve bu da veritabanının aynı veri bütünlüğü değişmezlerini zorlamasına izin verir. Nesne veritabanları aynı zamanda nesne programlamanın temel fikirlerini de sunar. kapsülleme ve çok biçimlilik, veritabanları dünyasına.

Bu yolların birçoğu denendi^{[Kim tarafından? ]}nesneleri bir veritabanında depolamak için. Biraz^{[hangi? ]} ürünler, program tarafından manipüle edilen nesneleri yaparak probleme uygulama programlama sonundan yaklaşmıştır. kalici. Geleneksel programlama dilleri, bilgi içeriklerine göre nesneleri bulma yeteneğine sahip olmadığından, bu genellikle bir tür sorgu dilinin eklenmesini gerektirir. Diğerleri^{[hangi? ]} veritabanı için nesne yönelimli bir veri modeli tanımlayarak ve geleneksel sorgu olanaklarının yanı sıra tam programlama yeteneklerine izin veren bir veritabanı programlama dili tanımlayarak, soruna veritabanı ucundan saldırdı.

Nesne veritabanları standardizasyon eksikliğinden dolayı zarar gördü: standartlar tarafından tanımlanmasına rağmen ODMG ürünler arasında birlikte çalışabilirliği sağlamak için hiçbir zaman yeterince iyi uygulanmamışlardır. Bununla birlikte, nesne veritabanları birçok uygulamada başarıyla kullanılmıştır: genel ticari veri işleme yerine genellikle mühendislik veritabanları veya moleküler biyoloji veritabanları gibi özel uygulamalar. Bununla birlikte, nesne veritabanı fikirleri ilişkisel satıcılar tarafından toplandı ve bu ürünlere ve aslında SQL dil.

Nesneler ve ilişkisel veritabanları arasında çeviri yapmaya bir alternatif, bir nesne ilişkisel eşleme (ORM) kitaplığı.

Referanslar