Как видно из вышеизложенного, построение модели предметной области на данном (инфологическом) этапе проектирования базы данных состоит в выделении в ней представляющих интерес для решаемой задачи сущностей , определении их свойств и связей между ними и построении на основе этого соответствующей ER‑диаграммы. Такая диаграмма позволяет в компактном виде представить информацию о предметной области, которая затем должна быть преобразована в схему проектируемой базы данных.

Следует обратить внимание на следующую проблему, возникающую при решении задачи описания предметной области в понятиях модели сущность-связь, то есть средствами ER-диаграмм. Проектировщику базы данных необходимо решить, какие элементы и характеристики предметной области должны быть представлены в модели в виде объектов-сущностей, какие в виде свойств этих сущностей, а какие в виде связей (отношений) между ними. Дело в том, что на самом деле отличие этих категорий друг от друга является не абсолютным, а условным. В частности, один и тот же объект предметной области в одних ситуациях может выступать как свойство другого объекта, а в других может быть представлен как самостоятельная сущность. Например, элемент Адрес может выступать в качестве свойства (атрибута)сущности Студент, а может рассматриваться как самостоятельный объект, обладающий своим набором свойств (Город, Улица, Дом, …) и связанный с сущностью Студент связью типа Проживает. Также условным является различие между категориями сущность и связь . Например, связь между сущностями Преподаватель и Дисциплина может при желании интерпретироваться и представляться как самостоятельная сущность(можно назвать ее Преподаваемая дисциплина), которая, в свою очередь, уже как сущность, может обладать какими-либо своими свойствами, например свойством Учебники, представляющим литературу, используемую преподавателем по учебной дисциплине.

Принимая во внимание сказанное, уточним определение категорий сущность ( объект ), свойство и связь следующим образом.

Под сущностью понимается конкретный опознаваемый предмет, элемент, единица (реальные или абстрактные), имеющие четко определенное функциональное назначение, четко определенные границы в данной предметной области, обусловленные контекстом задач, в рамках которых представляет интерес информация о данной предметной области.

Свойства выступают в качестве характеристик сущности, позволяя, в частности, выделять, идентифицировать данную сущность из множества других сущностей. При этом в качестве свойств сущности могут выступать другие сущности предметной области. И в этом случае представление сущности в форме совокупности (агрегации) ее свойств есть выражение в модели определенного отношения между сущностью-агрегацией и сущностями, выступающими в качестве ее свойств.

Связь – это категория, которая также используется для выражения некоторого отношения между сущностями, при этом, однако, связь как выражение отношения между двумя и более сущностями, можно рассматривать и как самостоятельную сущность, которая сама может обладать набором собственных свойств, не являющихся свойствами каждой из связываемых ею сущностей.

Забегая вперед, заметим, что в рассматриваемой ниже реляционной модели данных, как самостоятельные объекты предметной области, так и связи между ними представляются с помощью однотипных структур данных, а именно – реляционных таблиц-отношений . В последнем случае, когда такая таблица представляет связь между объектами, эти объекты обычно выступают в качестве атрибутов, образующих, составной ключ таблицы.

Решение вопросов определения и взаимоотношения категорий сущности , свойства , связи входит в задачу проектирования семантической ER-модели предметной области . Однако очень важно понимать необходимость как можно более точного определения границ предметной области именно на этапеинфологического проектирования базы данных. Дело в том, что от решения этого вопроса в большой степени зависят структуры и способы интерпретации данных при последующем построении концептуальной датологической модели данных, эффективность функционирования прикладных подсистем и возможность обслуживания ими запросов пользователей. Неправильное определение границ предметной области на начальном этапе проектирования базы данных может на более поздних этапах ее проектирования потребовать значительных усилий по изменениям структур данных и кодов интерпретирующих их программных средств или даже перепроектирования системы в целом.

Как уже было сказано выше, свойство – это категория, представляющая характеристики сущности. При этом одни свойства сущности позволяют идентифицировать ее, то есть выделять из множества других сущностей, другие свойства позволяют объединять множество экземпляров сущностей, обладающих общими свойствами, в абстрактные сущности – типы или классы .

Следует, однако, обратить внимание на то, что абстрактная категория свойство объединяет элементы, информационные единицы предметной области, также попадающие под определение категории сущность(нечто, идентифицируемое в предметной области). Проще говоря, свойства также являются одним из типов сущностей предметной области, и в этом смысле, как уже говорилось, представление некоторой сущности в форме агрегации других сущностей, выступающих в качестве ее свойств, является выражением одного из видов отношений между сущностями.

Определение сущности А, в виде агрегации

А{< свойство 1>, < свойство 2>, …, < свойство n>}

является ни чем иным, как выражением определенного отношения или связи между сущностями-свойствами и сущностью-носителем этих свойств.

В качестве примера рассмотрим в качестве примера сущность Студент, представляющую в модели множество студентов, являющихся ее экземплярами. Эта сущность представлена на рис. 3 агрегацией ее свойств {№ студенческого билета, Курс, ФИО, Дата рождения}.

Fig. 3. Агрегация свойств сущности Студент

Если речь идет о свойствах, которые могут выступать в роли идентификаторов экземпляров сущности, то между такими свойствами и идентифицируемой ими сущности имеет место обязательная связь типа один-к-одному. В рассматриваемом примере в качестве свойства-идентификатора выступает свойство№ студенческого билета. Другие свойства сущности (неидентифицирующие) связаны с нею связью типа один-ко-многим . Например, свойство Курс – конкретный студент учится на одном конкретном курсе, но на конкретном курсе учится множество студентов. Классы принадлежности свойств с определяемой ими сущностью, также как и класс принадлежности самой сущности с определяющими ее свойствами являются обязательными . То есть, экземпляры сущности не могут существовать без соответствующих значений ее свойств, также как значения этих свойств не существуют отдельно от определяемых ими экземпляровсущности. Условную схему рис. 3 можно представить уже в более формализованном виде модели сущность-связь на рис. four.

Fig. 4. ER-диаграмма сущности Студент с ее свойствами

Рассмотрим теперь ситуацию, когда в проектируемую схему нам необходимо ввести информацию о связи студентов с их научными руководителями. Для этого в схему нужно ввести новый объект-сущность Научный руководитель. Этот объект связан с сущностью Студент связью один-ко-многим , то есть у конкретного студента может быть один руководитель, а у руководителя может быть несколько руководимых им студентов.

Можно обратить внимание на сходство типа этой связи со связями сущности Студент с ее свойствами на рис. 3 (связь один-ко-многим ). Однако, при внимательном рассмотрении классов принадлежности сущностиСтудент и объекта Научный руководитель в их взаимной связи, можно увидеть, что объект Научный руководитель уже не может выступать в качестве свойства сущности Студент. Дело в том, что в нашем примере могут быть студенты, у которых еще нет научного руководителя, также, как и у конкретного преподавателя-руководителя может не быть студента для руководства. Выражаясь в понятиях ER-модели, класс принадлежности связи сущности к Научному руководителю и обратной связи Научный руководитель – Студент является необязательным , что отражено в условных обозначениях на схеме рис. five.

Fig. 4.5. ER-diagram of the connection of the entity Student with the essence Supervisor

In other words, the object of the Supervisor in the context of its connection with the essence The student no longer acts as a property of this entity, but as an independent entity , instances of which (specific leaders) can exist separately from instances of the Student entity (specific students). At the same time, in this new entity, the Supervisor in his further analysis of the subject area may already reveal his own properties (for example, full name, Academic title, etc.), as shown in Fig. 6

Fig. 6. Representation of the object The supervisor as an independent entity associated with the essence of the student

Given the above, deciding the question of when an object in an ER model can or should be represented as a property of an entity or, on the contrary, as an independent entity, one can proceed from the following considerations.

First, the object of the domain A can act as a property of the entity B in cases where the classes of belonging of object A to entity B and, conversely, entity B to object A are mandatory , in other words, instances of entity A and the value of object B cannot exist separately from each other.

In addition, as a property, objects of the simplest type (numeric or string literals) are usually used. A literal is usually called the simplest object-entity that identifies itself, any changes of which turn it into another object, for example, '01561', 'physics'.

For a compact display on the diagram of the essence of the Student and its properties (Fig. 4), the form shown in Fig. 2 is usually used. 7

Fig. 4.7. Representation of the essence Student with her properties

Bold type and / or underline usually distinguish properties whose values ​​are unique for each instance of a given entity, i.e., which are identifiers of entity instances.

Consider a situation where between entities selected in the subject domain, simple or complex (which are aggregations of other entities that appear in the form of properties), there is a more complex many-to-many relationship. For example, the relationship between the Entity Student and Discipline consists in the fact that each student studies many disciplines, and each discipline is studied by many students (Fig. 8).

Fig. 8. Many-to-many relationship between Student and Discipline entities.

In this case, it is clear that none of these entities can act as a property of another entity in this pair, simply because there must be a many-to-one relationship between an entity and its property. It also shows that each of the entities Student and Discipline already has its own set of properties.

In the diagram, it is noted that the classes of belonging of both entities involved in the relationship are mandatory , that is, it is assumed that there may be students who are not related to any of the disciplines, and disciplines that are not associated with any of the students.

One can approach the consideration of the relationship between the entities Student and Discipline and the other. To consider this relationship as an independent entity of the subject area. You can, for example, call this essence of performance and present with it information about which student, in which discipline has a certain grade. This version of the ER-diagram is presented in Fig. 9.

Fig. 9. Representation of many-to-many relationships with the help of a new self-entity

It can be seen that the new entity, which was formed and introduced into the scheme, has its own properties (in the diagram it is Assessment and Date of Submission) and is associated with the entities Student and Discipline already with many-to-one connections.

At the same time, the entity and student discipline classes are essentially optional , that is, there may be students who have no grades and disciplines that have not been surrendered to anyone.

In turn, the class of belonging to the entity. Student performance to the entities. Student and Discipline is obligatory . This reflects the fact that an Entity cannot have instances unrelated to any student and any discipline.

The given example illustrates the possibility of an equivalent representation in the ER-model of a relationship between many-to-many type entities by introducing into the schema a new entity and replacing a many-to-many relationship with two many-to-one relationships.

Similarly, more complex types of relationships between entities can be represented in the entity-relationship model, for example, ternary and n- ary relations. In other words, complex types of relationships between entities can be reduced to simpler types of relationships in the ER model without losing information, which makes it possible to use simpler and more uniform data structures in the future on the datological stage of database design.

Fig. 10. ER-diagram of the subject area depicted in Fig. 2