С. Д. Кузнецов
Реляционная модель данных в подавляющем большинстве случаев вполне достаточна для моделирования любых данных. Однако проектирование базы данных в терминах схемы отношений на практике может вызвать большие затруднения, т.к. в этой модели изначально не предусмотрены механизмы описания семантики предметной области. С этим связано появление семантических моделей данных, которые позволяют описать конкретную предметную область гораздо ближе к интуитивному пониманию и, в то же время, достаточно формальным образом.
Часто семантическое моделирование используется только на первой стадии проектирования базы данных. Концептуальная схема будущей БД строится на основе некоторой семантической модели, а затем вручную преобразуется к реляционной схеме.
Существуют методики, четко описывающие все этапы такого преобразования.
При таком подходе отсутствует потребность в дополнительных программных средствах, поддерживающих семантическое моделирование. Требуется только владение основами выбранной семантической модели и правилами преобразования концептуальной схемы в реляционную.
Следует заметить, что многие начинающие проектировщики баз данных недооценивают важность семантического моделирования вручную. Зачастую это воспринимается как дополнительная и излишняя работа. Эта точка зрения является абсолютно неверной. Во-первых, построение мощной и наглядной концептуальной схемы БД позволяет более полно оценить специфику моделируемой предметной области и избежать возможных ошибок на стадии проектирования схемы реляционной БД. Во-вторых, на этапе семантического моделирования производится очень важная документация (хотя бы в виде вручную нарисованных диаграмм и комментариев к ним), которая может оказаться полезной не только при проектировании схемы реляционной БД, но и при эксплуатации, сопровождении и развитии уже заполненной БД.
Мне неоднократно приходилось наблюдать жизненные ситуации, когда отсутствие такого рода документации существенно затрудняло выполнение даже небольших изменений в схеме существующей реляционной БД.
Конечно, это относится к случаям, когда проектируемая БД содержит не слишком малое число таблиц. Скорее всего, можно обойтись без семантического моделирования, если число таблиц не превышает десяти, но оно становится совершенно необходимым, если БД включает более сотни таблиц. Для справедливости заметим, что ручная процедура создания концептуальной схемы с ее последующим преобразованием к реляционной схеме БД в случае больших БД (несколько сотен таблиц) затруднительна. Причины, по всей видимости, не требуют пояснений.
История систем автоматизации проектирования баз данных (CASE-средств) начиналась с автоматизации процесса рисования диаграмм, проверки их формальной корректности, обеспечения средств долговременного хранения диаграмм и другой проектной документации. Конечно, компьютерная поддержка работы с диаграммами очень полезна для проектировщика БД. Наличие электронного архива проектной документации помогает при эксплуатации, администрировании и сопровождении базы данных. Но система, которая ограничивается поддержкой рисования диаграмм, проверкой их корректности и хранением, напоминает текстовый редактор, поддерживающий ввод, редактирование и проверку синтаксической корректности конструкций некоторого языка программирования, но существующий отдельно от компилятора. Кажется естественным желание расширить такой редактор функциями компилятора, и это действительно возможно, поскольку известна техника компиляции конструкций языка программирования в коды целевого компьютера. Но коль скоро имеется четкая методика преобразования концептуальной схемы БД в реляционную схему, то почему бы ни выполнить программную реализацию соответствующего “компилятора” и ни включить ее в состав системы проектирования баз данных?
Эта простая мысль, естественно, не могла не придти в головы производителей CASE-средств проектирования БД. Подавляющее большинство подобных систем, представленных на рынке, обеспечивает автоматизированное преобразование диаграммных концептуальных схем баз данных, представленных в той или иной семантической модели данных, в реляционные схемы, представленные чаще всего на языке SQL.
У читателя может возникнуть вопрос, почему в предыдущем предложении говорится про “автоматизированное”, а не про “автоматическое” преобразование? Все дело в том, что в типичной схеме SQL-ориентированной БД могут содержаться определения многих объектов (ограничений целостности общего вида, триггеров и хранимых процедур и т.д.), которые невозможно сгенерировать автоматически на основе концептуальной схемы. Поэтому на завершающем этапе проектирования реляционной схемы снова требуется ручная работа проектировщика.
Еще раз обратите внимание на то, какой ход рассуждений привел нас к выводу о возможности автоматизации процесса преобразования концептуальной схемы БД в реляционную. Если создатели семантической модели данных предоставляют методику преобразования концептуальных схем в реляционные, достаточную для ее применения человеком, то почему бы ни реализовать программу, которая производит те же преобразования, следуя той же методике? Зададимся теперь другим, но, по существу, похожим вопросом. Если создатели семантической модели данных предоставляют язык (например, диаграммный), используя который проектировщики БД могут на основе исходной информации о предметной области сформировать концептуальную схему БД, то почему бы ни реализовать программу, которая сама генерирует концептуальную схему БД в соответствующей семантической модели, используя исходную информацию о предметной области? Хотя мне неизвестны коммерческие CASE-средства проектирования БД, поддерживающие такой подход, экспериментальные системы успешно существовали. Они представляли собой интегрированные системы проектирования с автоматизированным созданием концептуальной схемы на основе интервью с экспертами предметной области и последующим преобразованием концептуальной схемы в реляционную.
Существует много разных подходов к семантическому моделированию баз данных. В последние 10 лет одним из наиболее популярных языков семантического моделирования является UML. Проектирование реляционных БД – только одна и не слишком большая область применения этого языка, его возможности гораздо шире, однако подмножество UML (диаграммы классов) успешно применяется именно для таких целей.
По моему мнению, языковой механизм диаграмм классов по своей сути не отличается от существенно ранее внедренного в практику языкового механизма ER-диаграмм. Тем не менее, проектирование реляционных баз данных в среде UML дает одно существенное преимущество: можно выполнить весь проект создания информационной системы на основе одного общего инструмента (предвижу возражения сторонников ER-диаграмм).
Языку объектно-ориентированного моделирования UML (Unified Modeling Language) посвящено великое множество книг, многие из которых переведены на русский язык (а некоторые и написаны российскими авторами). UML разработан и развивается консорциумом OMG (Object Management Group) и имеет много общего с объектными моделями, на которых основана технология распределенных объектных систем CORBA, и объектной моделью ODMG (Object Data Management Group).
