Классификация таблиц в реляционных базах данных по признакам целостности и избыточности данных

Проектирование баз данных

Проектирование — самая трудная задача при работе с данными. Оно заключается не только в том, чтобы создать таблицу, указав наименование столбцов и тип данных. Это гораздо более сложный процесс, требующий специализированных знаний и умений. Говоря о типах баз данных в столбцах, подразумевается, например, способ их записи, который бывает символьный (строковый), числовой, календарный, NULL.

Основная сложность заключается в том, что мощность наших компьютеров ограничена. И пока данных мало, таблиц и строк тоже немного, поэтому машина обрабатывает информацию достаточно быстро. Но с течением времени информации становится всё больше, что может стать причиной снижения быстродействия. Работа машины будет замедляться, времени на обработку запросов потребуется всё больше. Добавить новую запись в таблицу не станет проблемой для реляционной СУБД, а вот выборка данных может превратиться в весьма ресурсоёмкую операцию. Хотя, многое будет зависеть и от настроек СУБД.

В чём преимущества

Базы данных и их системы управления заточены на работу с большим объёмом данных и от лица большого числа пользователей. Сейчас вы поймёте.

Представьте, что у вас есть экселька со списком клиентов. Это не база данных, это просто таблица. Чтобы прочитать или записать что-то в эту эксельку, вам нужно её открыть, сделать дело, сохранить.

Допустим, экселька с клиентами лежит на сетевом диске. Вы открыли её и ковыряетесь в данных, вносите изменения. Пока вы это делаете, ваш коллега тоже её открыл и тоже вносит изменения. Потом вы сохранились и закрыли эксельку. Экселька перезаписалась вашими данными. Но у вашего коллеги эти данные не отобразились, он-то открыл её раньше. Теперь, когда он сохранит свою эксельку, его данные перезапишутся поверх ваших, а ваши данные пропадут. Это полный ахтунг: вся ваша работа потеряна.

Или у вас в компании правило: экселька всегда на одной флешке, работаем только с неё. Сейчас флешка в вашем компьютере, вы с ней работаете. А вашему коллеге нужно с ней тоже поработать. Он говорит: «Дай». Вы ему «Отстань». Ну и слово за слово…

Но можно организовать своего рода СУБД. Один ответственный сотрудник назначается главным по эксельке. Она открыта на его компьютере, а вы ему говорите: «Петруха, добавь в клиента такого-то вот такие данные». «Петруха, а шо, когда дедлайн по поставке для этих ребят из Воронежа?», «Петруха, питерские отказались, поставь там отказ».

Петруха — ваша система управления базой данных. А экселька — это его база данных.

Понятно, что Петруха медленный и не всегда многозадачный, но хотя бы он избавляет от проблемы рассинхрона версий и потери данных.

Скорость — ещё одно преимущество базы данных. База данных устроена так, что она легко и быстро находит, записывает, переписывает и снова находит данные. Всё потому, что СУБД всегда знает, что где лежит и по какому критерию искать. Там не будет случайных данных в случайном месте.

Скорость важна ещё и потому, что СУБД обычно обслуживает сразу много потоков: одновременно ей могут пользоваться десятки и сотни тысяч человек, поэтому ей некогда копаться. В хорошо сделанных БД всё молниеносно.

Сложность. Базы данных нужны в числе прочего для хранения сложно структурированных данных. Мы привыкли думать, что база данных — это такая таблица, где есть строки и столбцы. Но база данных при правильной организации может намного больше:

• Связывать одну единицу данных с множеством других. Например, если один человек совершил много заказов со множеством товаров внутри каждого, база данных способна хранить и обрабатывать такие связи.
• База может хранить дерево данных — вроде того, о котором мы писали недавно. Попробуй в реальной жизни похранить дерево!
• В базах могут жить ссылки на другие фрагменты и отделы базы.

Базу можно представить как таблицу, но лишь в самом упрощённом виде. Для более сложных задач базу можно представить как очень сложное дерево, или огромный склад упорядоченных коробок, или даже как огромный завод по фасовке данных.

Типы данных в базах

В Access можно определить следующие типы полей:

• Текстовый – текстовая строка; максимальная длина задаётся параметром «размер», но не может быть больше 255
• Поле МЕМО – текст длиной до 65535 символов
• Числовой – в параметре «Размер поля» можно задать поле: байт, целое, дейсвительное и т.п.
• Дата/время – поле, хранящее данные о времени.
• Денежный – специальный формат для финансовых нужд, по сути являющийся числовым
• Счётчик – автоинкрементное поле. При добавлении новой записи внутренний счётчик таблицы увеличивается на единицу и записывается в данное поле новой записи. Таким образом, значения этого поля гарантированно различны для разных записей. Тип предназначен для ключевого поля
• Логический – да или нет, правда или ложь, включен или выключен
• Объект OLE– в этом поле могут храниться документы, картинки, звуки и т.п. Поле является частным случаем BLOB– полей ( Binary Large Object ), встречающихся в различных базах данных
• Гиперссылка – используется для хранения ссылок на ресурсы Интернета. Встречается не во всех форматах баз данных. К примеру, такого типа нет в dBaseи Paradox
• Подстановка

Типы данных в таблицах Access 

• Текстовый
• Поле МЕМО
• Числовой
• Дата\время
• Денежный
• Счётчик
• Логический
• Объект OLE
• Гиперссылка

Не надо забывать про индексы. Связывать таблицы. Связь с обеспечением целостности контролирует каскадное удаление и модификацию данных.

Монопольный доступ к БД нужен для того, чтобы производить в ней фундаментальные изменения.

Денормализация

Денормализация — это умышленное изменение структуры базы, нарушающее правила нормальных форм. Обычно это делается с целью улучшения производительности базы данных.
Теоретически, надо всегда стремиться к полностью нормализованной базе, однако на практике полная нормализация базы почти всегда означает падение производительности. Чрезмерная нормализация базы данных может привести к тому, что при каждом извлечении данных придется обращаться к нескольким таблицам. Обычно в запросе должны участвовать четыре таблицы или менее.
Стандартными приемами денормализации являются: объединение нескольких таблиц в одну, сохранение одинаковых атрибутов в нескольких таблицах, а также хранение в таблице сводных или вычисляемых данных.

5
11
Голоса

Рейтинг статьи

Отношения между таблицами

Чтобы база данных стала реляционной, одних данных мало. Между ними нужны еще и связи (те самые relations, от которых и пошло слово «реляционный»).

Для связи между таблицами служит так называемый внешний ключ (foreign key). Название довольно точно выражает его суть. Если в таблице A есть столбец для хранения первичного ключа таблицы B, то такой столбец и называется внешним ключом. Первичные и внешние ключи устанавливают связи между таблицами, превращая набор таблиц в цельную конструкцию — реляционную базу данных.

Приведу пример. Допустим, мы создали еще одну простую таблицу — справочник товаров. Назовем ее GOODS.

Ее колонки: ID — первичный ключ, NAME — название товара, PRICE — его цена, UNIT — краткое название единицы измерения, COUNTRY — название страны-производителя.

Хорошо ли построена такая таблица? Вроде бы всем упоминавшимся выше принципам она удовлетворяет: уникальные имена столбцов с однородными данными, строки с уникальным первичным ключом. Казалось бы, все на месте. Тем не менее построена она непрофессионально. Здесь мы подходим к принципам, о которых я еще не упоминал, — к понятию о нормализации таблиц. Суть в том, чтобы всюду, где только можно, избегать избыточности в хранении данных путем выделения их в отдельные таблицы.

Посмотрим на нашу таблицу GOODS. Чем она плоха? Представьте себе, что завтра придется изменить название какой-нибудь страны. Такое случается часто. Бирма когда-то меняла свое название на Мьянму, Польша — на Польскую Республику. Хочется ли вам менять огромное количество строк во всех таблицах, где эти страны упоминаются? Представьте также, что вас попросят отобрать запросом весь штучный товар. Можете ли вы быть уверены в том, что оператор всюду набил эту аббревиатуру правильно и одинаково? Скорее всего, окажется, что в таблице встречаются все мыслимые вариации: «шт», «Шт», «шт.», «штук» и «штуки».

Думаю, проблема понятна. Выходом из этой ситуации будет выделение из нее двух других таблиц: справочника стран (COUNTRIES) и справочника единиц измерений (UNITS).

Сам справочник товаров GOODS будет теперь выглядеть совершенно по-другому (см. таблицу).

Что изменилось? Вместо столбцов с названиями единиц измерения и стран появились столбцы UNIT_ID и COUNTRY_ID с кодами, отсылающими нас к другим таблицам. Это и есть внешние ключи. Что означает значение 2 в столбце UNIT_ID? Оно означает, что интересующая нас информация по единице измерения находится той строке таблицы UNITS, где ID = 2. Достаточно заглянуть в этот справочник, чтобы убедиться, что называется эта единица полностью «штуки», а кратко — «шт».

Объяснение всех видов и принципов нормализации выходит далеко за рамки данной статьи. Главное — почувствовать общие принципы. Единожды научившись строить базы данных правильно, вы уже не сможете иначе. Для этого не обязательно знать теорию в полном объеме — зачастую здравого смысла и интуиции бывает достаточно.

Вернемся к нашей маленькой базе данных. Ну хорошо, нормализовали мы таблицу. Сможем теперь менять названия стран, не исправляя всю таблицу. Замечательно. Но как теперь увидеть эти названия? Ведь в справочнике товаров появились коды, и таблица сразу потеряла свою наглядность.

Вот тут-то мы и подходим к понятию уже не раз упоминавшихся запросов, которые, используя связи, извлекают из них нужную информацию и выдают нам опять же в виде так называемой отчетной таблицы.

Создание базы данных с помощью шаблона

В Access есть разнообразные шаблоны, которые можно использовать как есть или в качестве отправной точки. Шаблон — это готовая к использованию база данных, содержащая все таблицы, запросы, формы, макросы и отчеты, необходимые для выполнения определенной задачи. Например, существуют шаблоны, которые можно использовать для отслеживания вопросов, управления контактами или учета расходов. Некоторые шаблоны содержат примеры записей, демонстрирующие их использование.

Если один из этих шаблонов вам подходит, с его помощью обычно проще и быстрее всего создать необходимую базу данных. Однако если необходимо импортировать в Access данные из другой программы, возможно, будет проще создать базу данных без использования шаблона. Так как в шаблонах уже определена структура данных, на изменение существующих данных в соответствии с этой структурой может потребоваться много времени.

1. Если база данных открыта, нажмите на вкладке Файл кнопку Закрыть. В представлении Backstage откроется вкладка Создать.

2. На вкладке Создать доступно несколько наборов шаблонов. Некоторые из них встроены в Access, а другие шаблоны можно скачать с сайта Office.com. Дополнительные сведения см. в следующем разделе.

3. Выберите шаблон, который вы хотите использовать.

4. Access предложит имя файла для базы данных в поле «Имя файла». При этом имя файла можно изменить. Чтобы сохранить базу данных в другой папке, отличной от папки, которая отображается под полем «Имя файла», нажмите кнопку , перейдите к папке, в которой ее нужно сохранить, и нажмите кнопку «ОК». При желании вы можете создать базу данных и связать ее с сайтом SharePoint.

5. Нажмите кнопку Создать.

   Access создаст базу данных на основе выбранного шаблона, а затем откроет ее. Для многих шаблонов при этом отображается форма, в которую можно начать вводить данные. Если шаблон содержит примеры данных, вы можете удалить каждую из этих записей, щелкнув область маркировки (затененное поле или полосу слева от записи) и выполнив действия, указанные ниже.

   На вкладке Главная в группе Записи нажмите кнопку Удалить.

6. Щелкните первую пустую ячейку в форме и приступайте к вводу данных. Для открытия других необходимых форм или отчетов используйте область навигации. Некоторые шаблоны содержат форму навигации, которая позволяет перемещаться между разными объектами базы данных.

Дополнительные сведения о работе с шаблонами см. в статье Создание базы данных Access на компьютере с помощью шаблона.

Как хранится информация в БД

В основе всей структуры хранения лежат три понятия:

• База данных;
• Таблица;
• Запись.

База данных

База данных — это высокоуровневное понятие, которое означает объединение совокупности данных, хранимых для выполнения одной цели. Если мы делаем современный сайт, то все его данные будут храниться внутри одной базы данных. Для сайта онлайн-дневника наблюдений за погодой тоже понадобится создать отдельную базу данных.

Таблица

По отношению к базе данных таблица является вложенным объеком. То есть одна БД может содержать в себе множество таблиц. Аналогией из реального мира может быть шкаф (база данных) внутри которого лежит множество коробок (таблиц). Таблицы нужны для хранения данных одного типа, например, списка городов, пользователей сайта, или библиотечного каталога. Таблицу можно представить как обычный лист в Excel-таблице, то есть совокупность строк и столбцов. Наверняка каждый хоть раз имел дело с электронными таблицами (MS Excel). Заполняя такую таблицу, пользователь определяет столбцы, у каждого из которых есть заголовок. В строках хранится информация. В БД точно также: создавая новую таблицу, необходимо описать, из каких столбцов она состоит, и дать им имена.

Запись

Запись — это строка электронной таблицы. Это неделимая сущность, которая хранится в таблице. Когда мы сохраняем данные веб-формы с сайта, то на самом деле добавляем новую запись в какую-то из таблиц базы данных. Запись состоит из полей (столбцов) и их значений. Но значения не могут быть какими угодно. Определяя столбец, программист должен указать тип данных, который будет храниться в этом столбце: текстовый, числовой, логический, файловый и т.д. Это нужно для того, чтобы в будущем в базу не были записаны данные неверного типа.

Соберем всё вместе, чтобы понять, как будет выглядеть ведение дневника погоды при участии базы данных.

• Создадим для сайта новую БД и дадим ей название «weather_diary».
• Создадим в БД новую таблицу с именем «weather_log» и определим там следующие столбцы:
  • Город (тип: текст);
  • День (тип: дата);
  • Температура (тип: число);
  • Облачность (тип: число; от 0 (нет облачности) до 4 (полная облачность));
  • Были ли осадки (тип: истина или ложь);
  • Комментарий (тип: текст).
• При сохранении формы будем добавлять в таблицу weather_log новую запись, и заполнять в ней все поля информацией из полей формы.

Теперь можно быть уверенными, что наблюдения наших пользователей не пропадут, и к ним всегда можно будет получить доступ.

Реляционная база данных

Английское слово „relation“ можно перевести как связь, отношение. А определение «реляционные базы данных» означает, что таблицы в этой БД могут вступать в отношения и находиться в связи между собой. Что это за связи? Например, одна таблица может ссылаться на другую таблицу. Это часто требуется, чтобы сократить объём и избежать дублирования информации. В сценарии с дневником погоды пользователь вводит название своего города. Это название сохраняется вместе с погодными данными. Но можно поступить иначе:

• Создать новую таблицу с именем „cities“.
• Все города в России известны, поэтому их все можно добавить в одну таблицу.
• Переделать форму, изменив поле ввода города с текстового на поле типа «select», чтобы пользователь не вписывал город, а выбирал его из списка.
• При сохранении погодной записи, в поле для города поставить ссылку на соответствующую запись из таблицы городов.

Так мы решим сразу две задачи:

• Сократим объём хранимой информации, так как погодные записи больше не будут содержать название города;
• Избежим дублирования: все пользователи будут выбирать один из заранее определённых городов, что исключит опечатки.

Связи между таблицами в БД бывают разных видов. В примере выше использовалась связь типа «один-ко-многим», так как одному городу может соответствовать множество погодных записей, но не наоборот! Бывают связи и других типов: «один-к-одному» и «многие-ко-многим», но они используются значительно реже.

Это интересно: Трудовая книжка

Динамичные базы данных

Проблема безопасности привела к проблеме ограничения доступа. Много имен и паролей, много сотрудников и рост числа потерь информации, доступа, персональных данных. Работа ради работы — не самое лучшее решение.

Компания стремится к выполнению своей миссии, а не к тому, чтобы ее служба безопасности поддерживала нормальную работу ее забывчивых сотрудников

Человеческий фактор здесь важно учитывать

Адекватный и востребованный ответ динамичные базы данных, которые моментально захватывают всю инфраструктуру компании и ее сотрудников, автоматом предоставляют каждому, согласно его полномочиям, с любого устройства.

Службы технической поддержки, абонентский сервис, колл-центры — надлежащий ответ разнообразные системы тикетов соединяют в единую базу данных, но не только голосовые и электронные сообщения от клиентов, а также события, вытекающие из работы компании.

Характерная черта современной обработки информации: специалисты научились работать в динамике и использовать статичный потенциал громоздких баз данных в условиях изменчивой потребности.

Колоночные

Атомарная единица таких БД — колонка таблицы. Данные сохраняются столбец за столбцом, что делает колоночные запросы очень эффективными, и, поскольку данные в каждой колонке однородны, это позволяет лучше сжимать данные.

Использование

В тех случаях, когда удобно делать запросы к подмножеству столбцов (оно не обязательно должно быть одинаковым каждый раз!). Колоночные БД обрабатывают такие запросы очень быстро, так как читают только конкретные колонки (в то время как строчные БД должны читать строки полностью).

В науке о данных часто бывает, что каждая колонка представляет определенную характеристику. Как специалист по данным я часто тренирую свои модели на подмножествах характеристик и проверяю отношения между ними и оценками (корреляция, дисперсия, значимость). То же подходит и для логов— в них зачастую множество полей, но при каждом запросе используются только некоторые. Например:

Cassandra.

Строчная и колоночная базы данных

Мир объектов, систем и решений

Реальные объекты и действующие системы объединяются в области применения человеком, принимающим решения. Сам факт посещения ресурса, обращения к объекту, использование системы имеет цель и полученный результат.

Нет необходимости фантазировать об искусственном интеллекте, когда вполне достаточно накапливать практику принятия решений человеком и использовать ее. Совершенно не обязательно привязывать решения, принятые сотрудниками одной компании к работе этой структуры.

Сфера антивирусной защиты уже давно собирает вирусные угрозы со всех возможных направлений и обобщает их для использования в каждом конкретном случае. Чем выше объем захвата растущих угроз, тем эффективнее борьба с ними на конкретных рабочих местах.

Когда информационная система способна накапливать опыт принятия решений, это хорошее начало и свидетельство компетентности разработчиков, гарантия стабильности развития потребителей и общего успеха.

Типы баз данных, их преимущества и недостатки на News4Auto.ru.

Наша жизнь состоит из будничных мелочей, которые так или иначе влияют на наше самочувствие, настроение и продуктивность. Не выспался — болит голова; выпил кофе, чтобы поправить ситуацию и взбодриться — стал раздражительным. Предусмотреть всё очень хочется, но никак не получается. Да ещё и вокруг все, как заведённые, дают советы: глютен в хлебе — не подходи, убьёт; шоколадка в кармане — прямой путь к выпадению зубов. Мы собираем самые популярные вопросов о здоровье, питании, заболеваниях и даем на них ответы, которые позволят чуть лучше понимать, что полезно для здоровья.

Виды СУБД

Сами по себе таблицы или база данных не способны выполнять операции, а в СУБД можно создавать новые таблицы, удалять ненужные данные, настраивать ключи и обрабатывать запросы. Основные задачи СУБД:

• поддержка языков баз данных;
• непосредственное управление данными;
• управление буферами оперативной памяти;
• управление транзакциями;
• резервное копирование и восстановление после сбоев.

Существуют разные виды таких систем, которые разрабатывает и техногиганты, вроде Google, Microsoft и Amazon, и более нишевые студии. Разработчики стремятся сделать свой продукт лучше, чтобы их система быстрее и качественнее других обрабатывала данные. Из-за этого появились разные виды языка SQL — так называемые SQL-диалекты. У каждой СУБД диалект имеет что-то общее со всеми, а также свои особенности, которые не будут работать в другой системе.

СУБД могут быть коммерческими или иметь открытый код. Системы управления с открытым кодом можно бесплатно использовать в проектах, а также дополнять их документацию и совершенствовать процесс работы с системой. Коммерческие СУБД имеют платный доступ к полным версиям — как правило, такие используют крупные корпорации.

PostgreSQL — это объектно-ориентированная система, то есть она обрабатывает данные как абстрактные объекты. Каждый объект, в отличие от простых табличных значений, может иметь собственные характеристики и уникальные методы взаимодействия с другими объектами. Это позволяет PostgreSQL обрабатывать более сложные структуры данных и выполнять более сложные процедуры. Например, Яндекс.Почта в свое время перешла на эту систему, чтобы поддерживать стабильное соединение десятков тысяч пользователей к одной базе.

MySQL — простая в изучении и функциональная система, которая работает с сайтами и веб-приложениями. Чаще всего используется в системах управления контентом сайтов (CMS), на сайтах с возможностью регистрации пользователей, в корпоративных системах CRM, в планировщиках, чатах и форумах. MySQL считается одним из самых безопасных и высокоскоростных решений, которое существует на рынке.

SQLite — это облегченная встраиваемая версия СУБД. В ней нет возможности поделиться правами доступа, как во многих других системах, но благодаря своему устройству эта система быстрая и мощная. SQLite подходит для обработки запросов на сайтах с низким и средним трафиком, а также в однопользовательских мобильных приложениях и играх. Преимущество такой системы — файловая структура, то есть база в SQLite состоит из одного файла, поэтому ее очень легко переносить.

Oracle — одна из первых СУБД, которая появилась еще в 1977 году и развивается до сих пор. Это кроссплатформенная система, которая может работать на Windows, Linux, MacOS, мобильных и других ОС. Система используется в крупных коммерческих проектах. Например, в России с Oracle сотрудничают операторы МТС и Теле2, банк «Открытие» и ВТБ.

Google Cloud Spanner — это облачная система управления данными, которую Google разработал для управления собственными сервисами, например AdWords и Google Play. В 2017 году систему сделали общедоступной. Cloud Spanner относят к категории NewSQL — это системы, которые совмещают в себе преимущества реляционных и нереляционных СУБД.

Создание связей между сущностями

Теперь, когда данные преобразованы в таблицы, нужно проанализировать связи между ними. Сложность базы данных определяется количеством элементов, взаимодействующих между двумя связанными таблицами. Определение сложности помогает убедиться, что вы разделили данные на таблицы наиболее эффективно.

Каждый объект может быть взаимосвязан с другим с помощью одного из трех типов связи:

Связь «один-к одному»

Когда существует только один экземпляр объекта A для каждого экземпляра объекта B, говорят, что между ними существует связь «один-к одному» (часто обозначается 1:1). Можно указать этот тип связи в ER-диаграмме линией с тире на каждом конце:

Создание базы данных mysql от А до Я

Если при проектировании и разработке баз данных у вас нет оснований разделять эти данные, связь 1:1 обычно указывает на то, что в лучше объединить эти таблицы в одну.

Но при определенных обстоятельствах целесообразнее создавать таблицы со связями 1:1. Если есть поле с необязательными данными, например «описание», которое не заполнено для многих записей, можно переместить все описания в отдельную таблицу, исключая пустые поля и улучшая производительность базы данных.

Чтобы гарантировать, что данные соотносятся правильно, в нужно будет включить, по крайней мере, один идентичный столбец в каждой таблице. Скорее всего, это будет первичный ключ.

Связь «один-ко-многим»

Эта связи возникают, когда запись в одной таблице связана с несколькими записями в другой. Например, один клиент мог разместить много заказов, или у читателя может быть сразу несколько книг, взятых в библиотеке. Связи «один- ко-многим» (1:M) обозначаются так называемой «меткой ноги вороны», как в этом примере:

Чтобы реализовать связь 1:M, добавьте первичный ключ из «одной» таблицы в качестве атрибута в другую таблицу. Если первичный ключ таким образом указан в другой таблице, он называется внешним ключом. Таблица со стороны связи «1» представляет собой родительскую таблицу для дочерней таблицы на другой стороне.

Связь «многие-ко-многим»

Когда несколько объектов таблицы могут быть связаны с несколькими объектами другой. Говорят, что они имеют связь «многие-ко-многим» (M:N). Например, в случае студентов и курсов, поскольку студент может посещать много курсов, и каждый курс могут посещать много студентов.

На ER-диаграмме эти связи отображаются с помощью следующих строк:

При проектировании структуры базы данных реализовать такого рода связи невозможно. Вместо этого нужно разбить их на две связи «один-ко-многим».

Для этого нужно создать между этими двумя таблицами новую сущность. Если между продажами и продуктами существует связь M:N, можно назвать этот новый объект «sold_products», так как он будет содержать данные для каждой продажи. И таблица продаж, и таблица товаров будут иметь связь 1:M с sold_products. Этот вид промежуточного объекта в различных моделях называется таблицей ссылок, ассоциативным объектом или таблицей связей.

Каждая запись в таблице связей будет соответствовать двум сущностям из соседних таблиц. Например, таблица связей между студентами и курсами может выглядеть следующим образом:

Создание базы данных SQL и работа с таблицами в SQL

Обязательно или нет?

Другим способом анализа связей является рассмотрение того, какая сторона связи должна существовать, чтобы существовала другая. Необязательная сторона может быть отмечена кружком на линии. Например, страна должна существовать для того, чтобы иметь представителя в Организации Объединенных Наций, а не наоборот:

Два объекта могут быть взаимозависимыми (один не может существовать без другого).

Рекурсивные связи

Иногда при проектировании базы данных таблица указывает на себя саму. Например, таблица сотрудников может иметь атрибут «руководитель», который ссылается на другое лицо в этой же таблице. Это называется рекурсивными связями.

Лишние связи

Лишние связи — это те, которые выражены более одного раза

Как правило, можно удалить одну из таких связей без потери какой-либо важной информации. Например, если объект «ученики» имеет прямую связь с другим объектом, называемым «учителя», но также имеет косвенные отношения с учителями через «предметы», нужно удалить связь между «учениками» и «учителями»

Так как единственный способ, которым ученикам назначают учителей — это предметы.