Базы данных: конспект лекций

Лекция № 1. Введение

1. Системы управления базами данных

Системы управления базами данных (СУБД) – это специализированные программные продукты, позволяющие:

1) постоянно хранить сколь угодно большие (но не бесконечные) объемы данных;

2) извлекать и изменять эти хранящиеся данные в том или ином аспекте, используя при этом так называемые запросы;

3) создавать новые базы данных, т. е. описывать логические структуры данных и задавать их структуру, т. е. предоставляют интерфейс программирования;

4) обращаться к хранящимся данным со стороны нескольких пользователей одновременно (т. е. предоставляют доступ к механизму управления транзакциями).

Соответственно, базы данных – это наборы данных, находящиеся под контролем систем управления.

Сейчас системы управления базами данных являются наиболее сложными программными продуктами на рынке и составляют его основу. В дальнейшем предполагается вести разработки по сочетанию обычных систем управления базами данных с объектно-ориентированным программированием (ООП) и интернет-технологиями.

Изначально СУБД были основаны на иерархических и сетевых моделях данных, т. е. позволяли работать только с древовидными и графовыми структурами. В процессе развития в 1970 г. появились системы управления базами данных, предложенные Коддом (Codd), основанные на реляционной модели данных.

2. Реляционные базы данных

Термин «реляционный» произошел от английского слова «relation» – «отношение».

В самом общем математическом смысле (как можно помнить из классического курса алгебры множеств) отношение – это множество

R = {(x₁, …, xn) | x₁ ∈ A₁,…,xn ∈ An},

где A₁, …, An — множества, образующие декартово произведение. Таким образом, отношение R — это подмножество декартова произведения множеств: A₁ × … × An :

R ⊆ A ₁ × … × An.

Например, рассмотрим бинарные отношения строгого порядка «больше» и «меньше» на множестве упорядоченных пар чисел A ₁ = A2 = {3, 4, 5}:

R> = {(3, 4), (4, 5), (3, 5)} ⊂ A₁ × A₂;

R< = {(5, 4), (4, 3), (5, 3)} ⊂ A₁ × A₂.

Эти же отношения можно представить в виде таблиц.

Отношение «больше» R>:

Отношение «меньше» R<:

Таким образом, мы видим, что в реляционных базах данных самые различные данные организовываются в виде отношений и могут быть представлены в форме таблиц.

Нужно заметить, что эти два рассмотренных нами отношения R> и R< не эквивалентны между собой, другими словами, таблицы, соответствующие этим отношениям, не равны друг другу.

Итак, формы представления данных в реляционных БД могут быть разными. В чем проявляется эта возможность различного представления в нашем случае? Отношения R> и R< – это множества, а множество – структура неупорядоченная, значит, в таблицах, соответствующих этим отношениям, строки можно менять между собой местами. Но в то же время элементы этих множеств – это упорядоченные наборы, в нашем случае – упорядоченные пары чисел 3, 4, 5, значит, столбцы менять местами нельзя. Таким образом, мы показали, что представление отношения (в математическом смысле) в виде таблицы с произвольным порядком строк и фиксированным числом столбцов является приемлемой, правильной формой представления отношений.

Но если рассматривать отношения R> и R< с точки зрения заложенной в них информации, то понятно, что они эквивалентны. Поэтому в реляционных базах данных понятие «отношение» имеет несколько другой смысл, нежели отношение в общей математике. А именно оно не связано с упорядоченностью по столбцам в табличной форме представления. Вместо этого вводятся так называемые схемы отношений «строка – заголовок столбцов», т. е. каждому столбцу дается заголовок, после чего их можно беспрепятственно менять местами.

Вот как будут выглядеть наши отношения R> и R< в реляционной базе данных.

Отношение строгого порядка (вместо отношения R>):

Отношение строгого порядка (вместо отношения R<):

Обе таблицы-отношения получают новое (в данном случае одинаковое, так как введением дополнительных заголовков мы стерли различия между отношениями R> и R<) название.

Итак, мы видим, что при помощи такого несложного приема, как дополнение таблиц необходимыми заголовками, мы приходим к тому, что отношения R> и R< становятся эквивалентными друг другу.

Таким образом, делаем вывод, что понятие «отношение» в общем математическом и в реляционном смысле совпадают не полностью, не являются тождественными.

В настоящее время реляционные системы управления базами данных составляют основу рынка информационных технологий. Дальнейшие исследования ведутся в направлении сочетания той или иной степени реляционной модели.

Лекция № 2. Отсутствующие данные

В системах управления базами данных для определения отсутствующих данных описаны два вида значений: пустые (или Empty-значения) и неопределенные (или Null-значения).

В некоторой (преимущественно коммерческой) литературе на Null-значения иногда ссылаются как на пустые или нулевые значения, однако это неверно. Смысл пустого и неопределенного значения принципиально различается, поэтому необходимо внимательно следить за контекстом употребления того или иного термина.

1. Пустые значения (Empty-значения)

Пустое значение – это просто одно из множества возможных значений какого-то вполне определенного типа данных.

Перечислим наиболее «естественные», непосредственные пустые значения (т. е. пустые значения, которые мы могли бы выделить самостоятельно, не имея никакой дополнительной информации):

1) 0 (нуль) – нулевое значение является пустым для числовых типов данных;

2) false (неверно) – является пустым значением для логического типа данных;

3) B’’ – пустая строка бит для строк переменной длины;

4) “” – пустая строка для строк символов переменной длины.

В приведенных выше случаях определить, пустое значение или нет, можно путем сравнивания имеющегося значения с константой пустого значения, определенной для каждого типа данных. Но системы управления базами данных в силу реализованных в них схем долговременного хранения данных могут работать только со строками постоянной длины. Из-за этого пустой строкой бит можно назвать строку двоичных нулей. Или строку, состоящую из пробелов или каких-либо других управляющих символов, – пустой строкой символов.

Вот несколько примеров пустых строк постоянной длины:

1) B’0’;

2) B’000’;

3) ‘ ‘.

Как же в этих случаях определить, является ли строка пустой?

В системах управления базами данных для проверки на пустоту применяется логическая функция, т. е. предикат IsEmpty (<выражение>), что буквально означает «есть пустой». Этот предикат обычно встроен в систему управления базами данных и может применяться к выражению абсолютно любого типа. Если такого предиката в системах управления базами данных нет, то можно написать логическую функцию самим и включить ее в список объектов проектируемой базы данных.

Рассмотрим еще один пример, когда не так просто определить, пустое ли мы имеем значение. Данные типа «дата». Какое значение в этом типе считать пустым значением, если дата может варьироваться в диапазоне от 01.01.0100. до 31.12.9999? Для этого в СУБД вводится специальное обозначение для константы пустой даты {…}, если значения этого типа записывается: {ДД. ММ. ГГ} или {ГГ. ММ. ДД}. С этим значением и происходит сравнение при проверке значения на пустоту. Оно считается вполне определенным, «полноправным» значением выражения этого типа, причем наименьшим из возможных.

При работе с базами данных пустые значения часто используются как значения по умолчанию или применяются, если значения выражений отсутствуют.

2. Неопределенные значения (Null-значения)

Слово Null используется для обозначения неопределенных значений в базах данных.

Чтобы лучше понять, какие значения понимаются под неопределенными, рассмотрим таблицу, являющуюся фрагментом базы данных:

Итак, неопределенное значение или Null-значение – это:

1) неизвестное, но обычное, т. е. применимое значение. Например, у господина Хайретдинова, который является номером один в нашей базе данных, несомненно, имеются какие-то паспортные данные (как у человека 1980 г. рождения и гражданина страны), но они не известны, следовательно, не занесены в базу данных. Поэтому в соответствующую графу таблицы будет записано значение Null;

2) неприменимое значение. У господина Карамазова (№ 2 в нашей базе данных) просто не может быть никаких паспортных данных, потому что на момент создания этой базы данных или внесения в нее данных, он являлся ребенком;

3) значение любой ячейки таблицы, если мы не можем сказать применимое оно или нет. Например, у господина Коваленко, который занимает третью позицию в составленной нами базе данных, неизвестен год рождения, поэтому мы не можем с уверенностью говорить о наличие или отсутствии у него паспортных данных. А следовательно, значениями двух ячеек в строке, посвященной господину Коваленко будет Null-значение (первое – как неизвестное вообще, второе – как значение, природа которого неизвестна). Как и любые другие типы данных, Null-значения тоже имеют определенные свойства. Перечислим самые существенные из них:

1) с течением времени понимание Null-значения может меняться. Например, у господина Карамазова (№ 2 в нашей базе данных) в 2014 г., т. е. по достижении совершеннолетия, Null-значение изменится на какое-то конкретное вполне определенное значение;

2) Null-значение может быть присвоено переменной или константе любого типа (числового, строкового, логического, дате, времени и т. д.);

3) результатом любых операций над выражениями с Null-значе-ниями в качестве операндов является Null-значение;

4) исключением из предыдущего правила являются операции конъюнкции и дизъюнкции в условиях законов поглощения (подробнее о законах поглощения смотрите в п. 4 лекции № 2).

3. Null-значения и общее правило вычисления выражений

Поговорим подробнее о действиях над выражениями, содержащими Null-значения.

Общее правило работы с Null-значениями (то, что результат операций над Null-значениями есть Null-значение) применяется к следующим операциям:

1) к арифметическим;

2) к побитным операциям отрицания, конъюнкции и дизъюнкции (кроме законов поглощения);

3) к операциям со строками (например, конкотинации – сцепления строк);

4) к операциям сравнения (<, ≤, ≠, ≥, >).

Приведем примеры. В результате применений следующих операций будут получены Null-значения:

3 + Null, 1/ Null, (Иванов' + '' + Null) ≔ Null

Здесь вместо обычного равенства использована операция подстановки «≔» из-за особого характера работы с Null-значениями. Далее в подобных ситуациях также будет использоваться этот символ, который означает, что выражение справа от символа подстановки может заменить собой любое выражение из списка слева от символа подстановки.

Характер Null-значений приводит к тому, что часто в некоторых выражениях вместо ожидаемого нуля получается Null-значение, например:

(x – x), y * (x – x), x * 0 ≔ Null при x = Null.

Все дело в том, что при подстановке, например, в выражение (x – x) значения x = Null, мы получаем выражение (Null – Null), и в силу вступает общее правило вычисления значения выражения, содержащего Null-значения, и информация о том, что здесь Null-значение соответствует одной и той же переменной теряется.

Можно сделать вывод, что при вычислении любых операций, кроме логических, Null-значения интерпретируются как неприменимые, и поэтому в результате получается тоже Null-значение.

К не менее неожиданным результатам приводит использование Null-значений в операциях сравнения. Например, в следующих выражениях также получаются Null-значения вместо ожидаемых логических значений True или False:

(Null < Null); (Null ≤ Null); (Null = Null); (Null ≠ Null);

(Null > Null); (Null ≥ Null) ≔ Null;

Таким образом, делаем вывод, что нельзя говорить о том, что Null-значение равно или не равно самому себе. Каждое новое вхождение Null-значения рассматривается как независимое, и каждый раз Null-значения воспринимаются как различные неизвестные значения. Этим Null-значения кардинально отличаются от всех остальных типов данных, ведь мы знаем, что обо всех пройденных ранее величинах и их типах с уверенностью можно было говорить, что они равны или не равны друг другу.

Итак, мы видим, что Null-значения не являются значениями переменных в обычном смысле этого слова. Поэтому становится невозможным сравнивать значения переменных или выражения, содержащие Null-значения, поскольку в результате мы будем получать не логические значения True или False, а Null-значения, как в следующих примерах:

(x < Null); (x ≤ Null); (x = Null); (x ≠ Null); (x > Null);

(x ≥ Null) ≔ Null;

Поэтому по аналогии с пустыми значениями для проверки выражения на Null-значения необходимо использовать специальный предикат:

IsNull (<выражение>), что буквально означает «есть Null».

Логическая функция возвращает значение True, если в выражении присутствует Null или оно равно Null, и False – в противном случае, но никогда не возвращает значение Null. Предикат IsNull может применяться к переменным и выражению любого типа. Если применять его к выражениям пустого типа, предикат всегда будет возвращать False.

Например:

Итак, действительно, видим, что в первом случае, когда предикат IsNull взяли от нуля, на выходе получилось значение False. Во всех случаях, в том числе во втором и третьем, когда аргументы логической функции оказались равными Null-значению, и в четвертом случае, когда сам аргумент и был изначально равен Null-значению, предикат выдал значение True.

4. Null-значения и логические операции

Обычно в системах управления базами данных непосредственно поддерживаются только три логические операции: отрицание ¬, конъюнкция & и дизъюнкция ∨. Операции следования ⇒ и равносильности ⇔ выражаются через них с помощью подстановок:

(x ⇒ y) ≔ (¬x ∨ y);

(x ⇔ y) ≔ (x ⇒ y) & (y ⇒ x);

Заметим, что эти подстановки полностью сохраняются и при использовании Null-значений.

Интересно, что при помощи операции отрицания «¬» любая из операций конъюнкция & или дизъюнкция ∨ может быть выражена одна через другую следующим образом:

(x & y) ≔¬ (¬x ∨¬y);

(x ∨ y) ≔ ¬ (¬x & ¬y);

На эти подстановки, как и на предыдущие, Null-значения влияния не оказывают.

А теперь приведем таблицы истинности логических операций отрицания, конъюнкции и дизъюнкции, но кроме привычных значений True и False, используем также Null-значение в качестве операндов. Для удобства введем следующие обозначения: вместо True будем писать t, вместо False – f, а вместо Null – n.

1. Отрицание ¬x.

Стоит отметить следующие интересные моменты касательно операции отрицания с использованием Null-значений:

1) ¬¬x ≔ x – закон двойного отрицания;

2) ¬Null ≔ Null – Null-значение является неподвижной точкой.

2. Конъюнкция x & y.

Эта операция также имеет свои свойства:

1) x & y ≔ y & x– коммутативность;

2) x & x ≔ x – идемпотентность;

3) False & y ≔ False, здесь False – поглощающий элемент;

4) True & y ≔ y, здесь True – нейтральный элемент.

3. Дизъюнкция x ∨ y.

Свойства:

1) x ∨ y ≔ y ∨ x – коммутативность;

2) x ∨ x ≔ x – идемпотентность;

3) False ∨ y ≔ y, здесь False – нейтральный элемент;

4) True ∨ y ≔ True, здесь True – поглощающий элемент.

Исключение из общего правила составляют правила вычисления логических операций конъюнкция & и дизъюнкция ∨ в условиях действия законов поглощения:

(False & y) ≔ (x & False) ≔ False;

(True ∨ y) ≔ (x ∨ True) ≔ True;

Эти дополнительные правила формулируются для того, чтобы при замене Null-значения значениями False или True результат бы все равно не зависел бы от этого значения.

Как и ранее было показано для других типов операций, применение Null-значений в логических операциях могут также привести к неожиданным значениям. Например, логика на первый взгляд нарушена в законе исключения третьего (x ∨ ¬x) и в законе рефлексивности (x = x), поскольку при x ≔ Null имеем:

(x ∨ ¬x), (x = x) ≔ Null.

Законы не выполняются! Объясняется это так же, как и раньше: при подстановке Null-значения в выражение информация о том, что это значение сообщается одной и той же переменной теряется, а в силу вступает общее правило работы с Null-значениями.

Таким образом, делаем вывод: при выполнении логических операций с Null-значениями в качестве операнда эти значения определяются системами управления базами данных как применимое, но неизвестное.

5. Null-значения и проверка условий

Итак, из всего вышесказанного можно сделать вывод, что в логике систем управления базами данных имеются не два логических значения (True и False), а три, ведь Null-значение также рассматривается как одно из возможных логических значений. Именно поэтому на него часто ссылаются как на неизвестное значение, значение Unknown.

Однако, несмотря на это, в системах управления базами данных реализуется только двузначная логика. Поэтому условие с Null-значением (неопределенное условие) должно интерпретироваться машиной либо как True, либо как False.

В языке СУБД по умолчанию установлено опознавание условия с Null-значением как значения False. Проиллюстрируем это следующими примерами реализации в системах управления базами данных условных операторов If и While:

If P then A else B;

Эта запись означает: если P принимает значение True, то выполняется действие A, а если P принимает значение False или Null, то выполняется действие B.

Теперь применим к этому оператору операцию отрицания, получим:

If ¬P then B else A;

В свою очередь, этот оператор означает следующее: если ¬P принимает значение True, то выполняется действие B, а в том случае, если ¬P принимает значение False или Null, то будет выполняться действие A.

И снова, как мы видим, при появлении Null-значения мы сталкиваемся с неожиданными результатами. Дело в том, что два оператора If в этом примере не эквивалентны! Хотя один из них получен из другого отрицанием условия и перестановкой ветвей, т. е. стандартной операцией. Такие операторы в общем случае эквивалентны! Но в нашем примере мы видим, что Null-значению условия P в первом случае соответствует команда B, а во втором – A.

А теперь рассмотрим действие условного оператора While:

While P do A; B;

Как работает этот оператор? Пока переменная P имеет значение True, будет выполняться действие A, а как только P примет значение False или Null, выполнится действие B.

Но не всегда Null-значения интерпретируются как False. Например, в ограничениях целостности неопределенные условия опознаются как True (ограничения целостности – это условия, накладываемые на входные данные и обеспечивающие их корректность). Это происходит потому, что в таких ограничениях отвергнуть нужно только заведомо ложные данные.

И опять-таки в системах управления базами данных существует специальная функция подмены IfNull (ограничения целостности, True), с помощью которой Null-значения и неопределенные условия можно представить в явном виде.

Перепишем условные операторы If и While с использованием этой функции:

1) If IfNull ( P, False) then A else B;

2) While IfNull ( P, False) do A; B;

Итак, функция подмены IfNull (выражение 1, выражение 2) возвращает значение первого выражения, если оно не содержит Null-значения, и значение второго выражения – в противном случае.

Надо заметить, что на тип возвращаемого функцией IfNull выражения никаких ограничений не накладывается. Поэтому с помощью этой функции можно явно переопределить любые правила работы с Null-значениями.

Лекция № 3. Реляционные объекты данных

1. Требования к табличной форме представления отношений

1. Самое первое требование, предъявляемое к табличной форме представления отношений, – это конечность. Работать с бесконечными таблицами, отношениями или любыми другими представлениями и организациями данных неудобно, редко оправдываются затраченные усилия, и, кроме того, подобное направление имеет малое практическое приложение.

Но помимо этого, вполне ожидаемого, существуют и другие требования.

2. Заголовок таблицы, представляющей отношение, должен обязательно состоять из одной строки – заголовка столбцов, причем с уникальными именами. Многоярусных заголовков не допускается. Например, таких:

Все многоярусные заголовки заменяются одноярусными путем подбора подходящих заголовков. В нашем примере таблица после указанных преобразований будет выглядеть следующим образом:

Мы видим, что имя каждого столбца уникально, поэтому их можно как угодно менять местами, т. е. их порядок становится несущественным.

А это очень важно, поскольку является третьим свойством.

3. Порядок строк должен быть несущественным. Однако это требование также не является строго ограничительным, так как можно без труда привести любую таблицу к требуемому виду. Например, можно ввести дополнительный столбец, который будет определять порядок строк. В этом случае от перестановки строк тоже ничего не изменится. Вот пример такой таблицы:

4. В таблице, представляющей отношение, не должно быть строк-дубликатов. Если же в таблице встречаются повторяющиеся строки, это можно легко исправить введением дополнительного столбца, отвечающего за количество дубликатов каждой строки, например:

Следующее свойство также является вполне ожидаемым, потому что лежит в основе всех принципов программирования и проектирования реляционных баз данных.

5. Данные во всех столбцах должны быть одного и того же типа. И кроме того они должны быть простого типа.

Поясним, что такое простой и сложный типы данных.

Простой тип данных – это такой тип, значения данных которого не являются составными, т. е. не содержат составных частей. Таким образом, в столбцах таблицы не должны присутствовать ни списки, ни массивы, ни деревья, ни подобные названным составные объекты.

Такие объекты – составной тип данных – в реляционных системах управления базами данных сами представляются в виде самостоятельных таблиц-отношений.

2. Домены и атрибуты

Домены и атрибуты – базовые понятия в теории создания баз данных и управления ими. Поясним, что же это такое.

Формально, домен атрибута (обозначается dom(a)), где а – некий атрибут, определяется как множество допустимых значений одного и того же типа соответствующего атрибута а. Этот тип должен быть простым, т. е:

dom(a) ⊆ {x | type(x) = type(a)};

Атрибут (обозначается а), в свою очередь, определяется как упорядоченная пара, состоящая из имени атрибута name(a) и домена атрибута dom(a), т. е.:

a = (name(a): dom(a));

В этом определении вместо привычного знака «,» (как в стандартных определениях упорядоченных пар) используется «:». Это делается для того, чтобы подчеркнуть ассоциацию домена атрибута и типа данных атрибута.

Приведем несколько примеров различных атрибутов:

а₁ = (Курс: {1, 2, 3, 4, 5});

а₂ = (МассаКг: {x | type(x) = real, x 0});

а₃ = (ДлинаСм: {x | type(x) = real, x 0});

Заметим, что у атрибутов а₂ и а₃ домены формально совпадают. Но семантическое значение этих атрибутов различно, ведь сравнивать значения массы и длины бессмысленно. Поэтому домен атрибута ассоциируется не только с типом допустимых значений, но и семантическим значением.

В табличной форме представления отношений атрибут отображается как заголовок столбца таблицы, и при этом домен атрибута не указывается, но подразумевается. Это выглядит следующим образом:

Нетрудно заметить, что здесь каждый из заголовков a₁, a₂, a₃ столбцов таблицы, представляющей какое-то отношение, является отдельным атрибутом.

3. Схемы отношений. Именованные значения кортежей

В теории и практике СУБД понятия схемы отношения и именованного значения кортежа на атрибуте являются базовыми. Приведем их.

Схема отношения (обозначается S) определяется как конечное множество атрибутов с уникальными именами, т. е.:

S = {a | a ∈ S};

В каждой таблице, представляющей отношение, все заголовки столбцов (все атрибуты) объединяются в схему этого отношения.

Количество атрибутов в схеме отношений определяет степень этого отношения и обозначается как мощность множества: |S|.

Схема отношений может ассоциироваться с именем схемы отношений.

В табличной форме представления отношений, как нетрудно заметить, схема отношения – это не что иное, как строка заголовков столбцов.

S = {a₁, a₂, a₃, a₄} – схема отношений этой таблицы.

Имя отношения изображается как схематический заголовок таблицы.

В текстовой же форме представления схема отношений может быть представлена как именованный список имен атрибутов, например:

Студенты (№ зачетной книжки, Фамилия, Имя, Отчество, Дата рождения).

Здесь, как и в табличной форме представления, домены атрибутов не указываются, но подразумеваются.

Из определения следует, что схема отношения может быть и пустой (S = ∅). Правда, возможно это только в теории, так как на практике система управления базами данных никогда не допустит создания пустой схемы отношения.

Именованное значение кортежа на атрибуте (обозначается t(a))определяется по аналогии с атрибутом как упорядоченная пара, состоящая из имени атрибута и значения атрибута, т. е.:

t(a) = (name(a) : x), x ∈ dom(a);

Видим, что значение атрибута берется из домена атрибута.

В табличной форме представления отношения каждое именованное значение кортежа на атрибуте – это соответствующая ячейка таблицы:

Здесь t(a₁), t(a₂), t(a₃) – именованные значения кортежа t на атрибутах а₁, а₂, а₃.

Простейшие примеры именованных значений кортежей на атрибутах:

(Курс: 5), (Балл: 5);

Здесь соответственно Курс и Балл – имена двух атрибутов, а 5 – это одно из их значений, взятое из их доменов. Разумеется, хоть эти значения в обоих случаях равны друг другу, семантически они различны, так как множества этих значений в обоих случаях отличаются друг от друга.

4. Кортежи. Типы кортежей

Понятие кортежа в системах управления базами данных может быть интуитивно найдено уже из предыдущего пункта, когда мы говорили об именованном значении кортежа на различных атрибутах. Итак, кортеж (обозначается t, от англ. tuple – «кортеж») со схемой отношения S определяется как множество именованных значений этого кортежа на всех атрибутах, входящих в данную схему отношений S. Другими словами, атрибуты берутся из области определения кортежа, def(t), т. е.:

t ≡ t(S) = {t(a) | a ∈ def(t) ⊆ S;.

Важно, что одному имени атрибута обязательно должно соответствовать не более одного значения атрибута.

В табличной форме записи отношения кортежем будет любая строка таблицы, т. е.:

Здесь t₁(S) = {t(a₁), t(a₂), t(a₃), t(a₄)} и t₂(S) = {t(a₅), t(a₆), t(a₇), t(a₈)} – кортежи.

Кортежи в СУБД различаются по типам в зависимости от своей области определения. Кортежи называются:

1) частичными, если их область определения включается или совпадает со схемой отношения, т. е. def(t) ⊆ S.

Это общий случай в практике баз данных;

2) полными, в том случае если их область определения полностью совпадает, равна схеме отношения, т. е. def(t) = S;

3) неполными, если область определения полностью включается в схему отношений, т. е. def(t) ⊂ S;

4) нигде не определенными, если их область определения равна пустому множеству, т. е. def(t) = ∅.

Поясним на примере. Пусть у нас имеется отношение, заданное следующей таблицей.

Пусть здесь t₁ = {10, 20, 30}, t₂ = {10, 20, Null}, t₃ = {Null, Null, Null}. Тогда легко заметить, что кортеж t₁ – полный, так как его область определения def(t₁) = { a, b, c} = S.

Кортеж t₂ – неполный, def(t₂) = { a, b} ⊂ S. И, наконец, кортеж t₃ – нигде не определенный, так как его def(t3) = ∅.

Надо заметить, что нигде не определенный кортеж – это пустое множество, тем не менее ассоциируемое со схемой отношений. Иногда нигде не определенный кортеж обозначается: ∅(S). Как мы уже видели в приведенном примере, такой кортеж представляет собой строку таблицы, состоящую только из Null-значений.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.