Null-значения

Глава 3. Целостность реляционных данных

Выводы

Реляционная модель данных состоит из трех частей:

• Структурной части.
• Целостной части.
• Манипуляционной части.

В классической реляционной модели используются только простые (атомарные) типы данных. Простые типы данных не обладают внутренней структурой.

Домены - это типы данных, имеющие некоторый смысл (семантику). Домены ограничивают сравнения - некорректно, хотя и возможно, сравнивать значения из различных доменов.

Отношение состоит из двух частей - заголовка отношения и тела отношения. Заголовок отношения - это аналог заголовка таблицы. Заголовок отношения состоит из атрибутов. Количество атрибутов называется степенью отношения. Тело отношения - это аналог тела таблицы. Тело отношения состоит из кортежей. Кортеж отношения является аналогом строки таблицы. Количество кортежей отношения называется мощностью отношения.

Отношение обладает следующими свойствами:

• В отношении нет одинаковых кортежей.
• Кортежи не упорядочены (сверху вниз).
• Атрибуты не упорядочены (слева направо).
• Все значения атрибутов атомарны.

Реляционной базой данных называется набор отношений.

Схемой реляционной базы данных называется набор заголовков отношений, входящих в базу данных.

Отношение находится в Первой Нормальной Форме (1НФ), если оно содержит только скалярные (атомарные) значения.

Во второй части реляционной модели данных определяются два ограничения, которые должны выполняться в любой реляционной базе данных. Это:

• Целостность сущностей.
• Целостность внешних ключей.

Прежде, чем говорить о целостности сущностей, опишем использование null-значений в реляционных базах данных.

Основное назначение баз данных состоит в том, чтобы хранить и предоставлять информацию о реальном мире. Для представления этой информации в базе данных используются привычные для программистов типы данных – строковые, численные, логические и т.п. Однако в реальном мире часто встречается ситуация, когда данные неизвестны или не полны. Например, место жительства или дата рождения человека могут быть неизвестны (база данных разыскиваемых преступников). Если вместо неизвестного адреса уместно было бы вводить пустую строку, то что вводить вместо неизвестной даты? Ответ – пустую дату – не вполне удовлетворителен, т.к. простейший запрос «выдать список людей в порядке возрастания дат рождения» даст заведомо неправильных ответ.

Для того чтобы обойти проблему неполных или неизвестных данных, в базах данных могут использоваться типы данных, пополненные так называемым null-значением. Null-значение – это, собственно, не значение, а некий маркер, показывающий, что значение неизвестно.

Таким образом, в ситуации, когда возможно появление неизвестных или неполных данных, разработчик имеет на выбор два варианта.

Первый вариант состоит в том, чтобы ограничиться использованием обычных типов данных и не использовать null-значения, а вместо неизвестных данных вводить либо нулевые значения, либо значения специального вида – например, договориться, что строка «АДРЕС НЕИЗВЕСТЕН» и есть те данные, которые нужно вводить вместо неизвестного адреса. В любом случае на пользователя (или на разработчика) ложится ответственность на правильную трактовку таких данных. В частности, может потребоваться написание специального программного кода, который в нужных случаях «вылавливал» бы такие данные. Проблемы, возникающие при этом очевидны – не все данные становятся равноправны, требуется дополнительный программный код, «отслеживающий» эту неравноправность, в результате чего усложняется разработка и сопровождение приложений.

Второй вариант состоит в использовании null-значений вместо неизвестных данных. За кажущейся естественностью такого подхода скрываются менее очевидные и более глубокие проблемы. Наиболее бросающейся в глаза проблемой является необходимость использования трехзначной логики при оперировании с данными, которые могут содержать null-значения. В этом случае при неаккуратном формулировании запросов, даже самые естественные запросы могут давать неправильные ответы. Есть более фундаментальные проблемы, связанные с теоретическим обоснованием корректности введения null-значений, например, непонятно вообще, входят ли null-значения в домены или нет.

Подробное обсуждение проблем использования null-значений выходит за пределы данного курса. Можно только сказать о том, что этот вопрос в теории реляционных баз данных окончательно не решен. Основоположник реляционного подхода Кодд считал null-значения неотъемлемой частью реляционной модели. К. Дейт, один из крупнейших теоретиков реляционной модели, выступает категорически против null-значений (подробное обсуждение проблем, возникающих при использовании null-значений, приведено в книге [11]).

Практически все реализации современных реляционных СУБД позволяют использовать null-значения, несмотря на их недостаточную теоретическую обоснованность. Такую ситуацию можно сравнить с ситуацией, сложившейся в начале века с теорией множеств. Почти сразу после создания Кантором теории множеств, в ней были обнаружены внутренние противоречия (антиномии). Были разработаны более строгие теории, позволяющие избежать этих противоречий (конструктивная теория множеств). Однако в реальной работе большинство математиков пользуется классической теорией множеств, т.к. строгие теории более ограничены и негибки в применении именно в силу своей большей строгости.

Мнение автора (очень скромное по сравнению с мнением корифеев реляционной теории) состоит в том, что желательно избегать null-значений. Тем не менее, приведем здесь описание трехзначной логики, необходимой для работы с null-значениями.