რა უპირატესობები აქვს ურთიერთობის მონაცემთა ბაზის მოდელს?

რელაციური მონაცემთა ბაზის მოდელი პირველად დაინერგა IBM-ის E.F. Codd-მა 1969 წელს. რელაციურ მოდელში მონაცემები სტრუქტურირებულია ცხრილებად (ანუ „ურთიერთობები“), რომლებიც შედგება რიგებისა და სვეტებისგან. თითოეული სტრიქონი შეიცავს ერთ ჩანაწერს, რომელიც შედგება ცალკეული მონაცემთა ელემენტებისაგან (ან „ატრიბუტებით“), რომლებიც ორგანიზებულია იმავე ტიპის ელემენტების შემცველ სვეტებში, ამ სვეტისთვის განსაზღვრული წესების მიხედვით. მონაცემთა ბაზის ალტერნატიული მოდელები მოიცავს ქსელს, იერარქიულ, ბრტყელ ფაილს და ობიექტზე ორიენტირებულ მოდელებს.

რელაციური მოდელი აყალიბებს მონაცემებს ისე, რომ თავიდან აიცილოს სირთულე. ცხრილის სტრუქტურა არის ინტუიციური ორგანიზაცია, რომელიც ნაცნობია მომხმარებლების უმეტესობისთვის, განსაკუთრებით მათთვის, ვინც მუშაობდა ფიზიკურ ან პროგრამულ ცხრილებთან, ამოწმებს რეგისტრებს ან სხვა ცხრილის მონაცემებს. მონაცემები ბუნებრივად არის ორგანიზებული მოდელის ფარგლებში, რაც ამარტივებს მონაცემთა ბაზის შემუშავებასა და გამოყენებას.

რელაციური მოდელის მიხედვით, მონაცემთა ბაზაში წვდომა არ საჭიროებს ხისტი ბილიკის ნავიგაციას ხეზე ან იერარქიაში. მომხმარებლებს შეუძლიათ მოითხოვონ მონაცემთა ბაზაში არსებული ნებისმიერი ცხრილი და დააკავშირონ შესაბამისი ცხრილები სპეციალური შეერთების ფუნქციების გამოყენებით, რათა შედეგებში შეიტანონ სხვა ცხრილებში მოცემული შესაბამისი მონაცემები. შედეგების გაფილტვრა შესაძლებელია ნებისმიერი სვეტის შინაარსისა და სვეტების ნებისმიერი რაოდენობის მიხედვით, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ადვილად მოიპოვონ მნიშვნელოვანი შედეგები. მომხმარებლებს შეუძლიათ აირჩიონ რომელი სვეტები შეიტანონ შედეგებში, რათა მხოლოდ შესაბამისი მონაცემები იყოს ნაჩვენები.

მონაცემთა მთლიანობა რელაციური მოდელის არსებითი მახასიათებელია. მონაცემთა აკრეფის და ვალიდურობის ძლიერი შემოწმებები უზრუნველყოფს მონაცემების მისაღებ დიაპაზონში მოხვედრას და საჭირო მონაცემების არსებობას. ცხრილებს შორის რეფერენტული მთლიანობა ხელს უშლის ჩანაწერების არასრული ან ობოლი გახდომას. მონაცემთა მთლიანობა ხელს უწყობს მონაცემთა სიზუსტისა და თანმიმდევრულობის უზრუნველყოფას.

რელაციური მონაცემთა ბაზის მოდელი ბუნებრივად მასშტაბირებადი და გაფართოებადია, რაც უზრუნველყოფს მოქნილ სტრუქტურას ცვალებად მოთხოვნილებების დასაკმაყოფილებლად და მონაცემთა მზარდი რაოდენობით. რელაციური მოდელი იძლევა საშუალებას, რომ მონაცემთა ბაზის სტრუქტურაში ცვლილებები განხორციელდეს მარტივად, მონაცემებზე ან მონაცემთა ბაზის დანარჩენ ნაწილზე ზემოქმედების გარეშე. მონაცემთა ბაზის ანალიტიკოსს შეუძლია სწრაფად და მარტივად დაამატოთ, წაშალოს და შეცვალოს ცხრილები და სვეტები არსებულ მონაცემთა ბაზაში, ბიზნესის მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად. თეორიულად არ არსებობს შეზღუდვები რიგების, სვეტების ან ცხრილების რაოდენობაზე. სინამდვილეში, ზრდა და ცვლილება შემოიფარგლება მონაცემთა ბაზის მართვის სისტემით და ფიზიკურით გამოთვლითი აპარატურა და ცვლილებები შეიძლება გავლენა იქონიოს გარე აპლიკაციებზე, რომლებიც შექმნილია კონკრეტული მონაცემთა ბაზისთვის სტრუქტურა.

არსებობს სისტემური მეთოდოლოგია იმის უზრუნველსაყოფად, რომ რელაციური მონაცემთა ბაზის დიზაინი არ არის ანომალიები, რამაც შეიძლება გავლენა მოახდინოს მონაცემთა ბაზის მთლიანობასა და სიზუსტეზე. „მონაცემთა ბაზის ნორმალიზაცია“ უზრუნველყოფს მონაცემთა ბაზის სტრუქტურის დიზაინისა და განხილვის წესების, თვისებებისა და ამოცანების ერთობლიობას. ნორმალიზაციის მიზნები აღწერილია დონეზე, რომელსაც ეწოდება "ნორმალური ფორმები". ნორმალიზაციის თითოეული დონე უნდა დასრულდეს შემდეგ დონეზე გადასვლამდე. მონაცემთა ბაზის დიზაინი ზოგადად ნორმალიზებულად ითვლება, როდესაც ის აკმაყოფილებს მესამე ნორმალური ფორმის მოთხოვნებს. ნორმალიზაცია დიზაინერებს აძლევს ნდობას, რომ მონაცემთა ბაზის დიზაინი მტკიცე და საიმედოა.