Mysql ANSI-SPARC实用说明

我不断听到和看到人们提到ANSI-SPARC，我们甚至在考试列表中有这样一个问题。外部的，概念的，内部的层次和东西。我已经把它填塞进去了，但当我真的试图理解它的时候，感觉就像是为了让书更厚而写的废话。有人能通过一个真实的例子来澄清ANSI-SPARC的概念吗。假设我们有一个MySQL服务器。每个级别上到底发生了什么

这是很久以前提出的标准。它有许多好的想法，并编纂了一些现有的最佳做法。它从未真正被作为标准采用，但它影响了现代数据库系统的设计。如果你不得不把它归结为一句话，最重要的想法是数据库用户应该从数据存储的实际细节中抽象出来：当然，没有用户应该知道物理位存储在哪里或如何存储，但是也可以使用自定义视图，这些视图只为客户端提供应该允许其查看的数据

---

非常好。

这是很久以前提出的标准。它有许多好的想法，并编纂了一些现有的最佳做法。它从未真正被作为标准采用，但它影响了现代数据库系统的设计。如果你不得不把它归结为一句话，最重要的想法是数据库用户应该从数据存储的实际细节中抽象出来：当然，没有用户应该知道物理位存储在哪里或如何存储，但是也可以使用自定义视图，这些视图只为客户端提供应该允许其查看的数据

---

数据库管理系统非常好。

数据库管理系统保持了数据库的财务和逻辑独立性。 为了保持逻辑独立性，我们使用视图。视图是rational表中信息的表示。 在机场我们有一张桌子。在那里，我们有帕萨格的id、姓名、航班号和座位号

create table passengers ( nif varchar(200), name varchar(200), 
                         num_flight varchar(200), num_seat varchar(200) );
create view passengers_external_view as select * from passengers;

如果我们将表格分为两部分，id名称和飞行座位号 我们只需要修改数据库中的视图，并且 不需要修改程序

create table passengers ( nif varchar(200), name varchar(200) )
create table flight_passengers ( nif varchar(200), num_flight int, 
                                num_flight varchar(200), num_seat varchar(200) );

create view passengers_external_view as 
   select p.*, fp.num_flight, fp.num_seat
     from passengers p
       left outer join flight_passengers fp 
          on fp.nif = p.nif ;

---

数据库管理系统是保持数据库的财务和逻辑独立性的系统。 为了保持逻辑独立性，我们使用视图。视图是rational表中信息的表示。 在机场我们有一张桌子。在那里，我们有帕萨格的id、姓名、航班号和座位号

create table passengers ( nif varchar(200), name varchar(200), 
                         num_flight varchar(200), num_seat varchar(200) );
create view passengers_external_view as select * from passengers;

如果我们将表格分为两部分，id名称和飞行座位号 我们只需要修改数据库中的视图，并且 不需要修改程序

create table passengers ( nif varchar(200), name varchar(200) )
create table flight_passengers ( nif varchar(200), num_flight int, 
                                num_flight varchar(200), num_seat varchar(200) );

create view passengers_external_view as 
   select p.*, fp.num_flight, fp.num_seat
     from passengers p
       left outer join flight_passengers fp 
          on fp.nif = p.nif ;

---

以下是ANSI-SPARC三个级别的说明： 外部数据级

在关系模型中，外部模式还将数据表示为一组关系。外部模式根据概念级别指定数据视图。它是根据特定类别用户的需求定制的。某些用户不应看到存储数据的某些部分，并开始实现某种级别的安全性，简化这些用户的视图

示例：

学生不应该看到教师的工资。 教员不得查看账单或付款数据。 可以从存储的数据中派生的信息可能会被视为是存储的

未存储GPA，需要时计算。 应用程序是根据外部模式编写的。外部视图在访问时计算。它没有被存储。可以为不同类别的用户提供不同的外部模式。从外部级别到概念级别的转换由DBMS在运行时自动完成。可以在不更改应用程序的情况下更改概念架构：

必须更改从外部到概念的映射。 称为概念数据独立性。 概念数据级

也称为逻辑级别 隐藏物理级别的详细信息。 在关系模型中，概念模式将数据表示为一组表。 DBMS自动将概念模式与物理模式之间的数据访问映射

可以在不更改应用程序的情况下更改物理架构： DBMS必须将映射从概念更改为物理。 称为物理数据独立性。 物理数据级 物理模式描述了数据存储方式的详细信息：随机访问磁盘系统上的文件、索引等。它还通常描述文件的记录布局和文件类型哈希、b树、平面。 早期的应用程序是在这个级别上工作的——显式地处理细节。例如，最小化相关数据之间的物理距离，并在文件块记录、块链接列表等中组织数据结构。 问题:

例程是硬编码的，用于处理物理表示

很难对数据结构进行更改。 应用程序代码变得复杂，因为它必须处理细节。 快速实现新功能非常困难。 以下是一个例子： 更改后，客户表被拆分为两个表，但外部视图显示相同的字段：

create table customers ( id int, name varchar(200) );
create table customers_adresses ( id int, id_client int, 
                                  adress_type varchar(10), adress varchar(200) );

create view customers_external_view as 
   select c.*,  ca2.adress as email, ca1.adress as fax
     from customers c
       left outer join customers_adresses ca1 
         on ca.adress_type = 'fax' and ca.id_client = c.id
       left outer join customers_adresses ca2 
         on ca.adress_type = 'email' and ca.id_client = c.id ;

---

以下是ANSI-SPARC三个级别的说明： 外部数据级

在关系模型中，外部模式还将数据表示为一组关系。外部模式根据概念级别指定数据视图。它是根据特定类别用户的需求定制的。某些用户不应看到存储数据的某些部分，并开始实现某种级别的安全性，简化这些用户的视图

示例：

学生不应该看到教师的工资。 教员不得查看账单或付款数据。 可以从存储的数据中派生的信息可能会被视为是存储的

未存储GPA，需要时计算。 应用程序是根据外部模式编写的。外部视图在访问时计算。它没有被存储。可以为不同类别的用户提供不同的外部模式。从外部级别到概念级别的转换由DBMS在运行时自动完成。可以在不更改应用程序的情况下更改概念架构：

必须更改从外部到概念的映射。 称为概念数据独立性。 概念数据级

也称为逻辑级别 隐藏物理级别的详细信息。 在关系模型中，概念模式将数据表示为一组表。 DBMS自动将概念模式与物理模式之间的数据访问映射

可以在不更改应用程序的情况下更改物理架构： DBMS必须将映射从概念更改为物理。 称为物理数据独立性。 物理数据级 物理模式描述了数据存储方式的详细信息：随机访问磁盘系统上的文件、索引等。它还通常描述文件的记录布局和文件类型哈希、b树、平面。 早期的应用程序是在这个级别上工作的——显式地处理细节。例如，最小化相关数据之间的物理距离，并在文件块记录、块链接列表等中组织数据结构。 问题:

例程是硬编码的，用于处理物理表示

很难对数据结构进行更改。 应用程序代码变得复杂，因为它必须处理细节。 快速实现新功能非常困难。 以下是一个例子：

    Sample of keep logical independence through database dessign changes:
    Before the change a single table of customers with email and fax:
    create table customers ( id int, name varchar(200), 
                             email varchar(200), fax varchar(200) );

create view customers_external_view as select * from customers;

更改后，客户表被拆分为两个表，但外部视图显示相同的字段：

create table customers ( id int, name varchar(200) );
create table customers_adresses ( id int, id_client int, 
                                  adress_type varchar(10), adress varchar(200) );

create view customers_external_view as 
   select c.*,  ca2.adress as email, ca1.adress as fax
     from customers c
       left outer join customers_adresses ca1 
         on ca.adress_type = 'fax' and ca.id_client = c.id
       left outer join customers_adresses ca2 
         on ca.adress_type = 'email' and ca.id_client = c.id ;

---

你可以把它看作是某种银行经理，因此，你需要一个连接到你的DBMS的应用程序

首先，你的雇主负责管理客户数据库债务、收入、交易。。。还有一些人想查看他们的银行账户，因此，根据ANSI-SPARC的三个级别的体系结构，外部级别，雇主必须能够访问视图管理软件，如您的客户ATM，以便将他们重定向到下一个级别，名为概念级别，在那里他们控制和管理他们的个人数据

例如：

此客户表包含数据货币、名称、余额：

create table customers( nif varchar(200), name varchar(5000), 
                        balance numeric(15,2) );
create view customers_external_view as select * from customers;

现在，银行必须记录客户所做的每一笔交易，但客户仍然希望看到他们的货币：

create table customers( nif varchar(200), name varchar(5000) );
create table movements( nif varchar(200), moment datetime, import numeric(15,2) );
create view customers_external_view as 
  select c.nif, c.name, sum( m.import ) as balance
    from customers c
    left outer join movements m 
      on c.nif = m.nif
group by c.nif, c.name ;

现在，在此之前，数据被重新写入数据库，它位于ANSI-SPARC的最后一级，即内部级

---

你可以把它看作是某种银行经理，因此，你需要一个连接到你的DBMS的应用程序

首先，你的雇主负责管理客户数据库债务、收入、交易。。。还有一些人想查看他们的银行账户，因此，根据ANSI-SPARC的三个级别的体系结构，外部级别，雇主必须能够访问视图管理软件，如您的客户ATM，以便将他们重定向到下一个级别，名为概念级别，在那里他们控制和管理他们的个人数据

例如：

此客户表包含数据货币、名称、余额：

create table customers( nif varchar(200), name varchar(5000), 
                        balance numeric(15,2) );
create view customers_external_view as select * from customers;

现在，银行必须记录客户所做的每一笔交易，但客户仍然希望看到他们的货币：

create table customers( nif varchar(200), name varchar(5000) );
create table movements( nif varchar(200), moment datetime, import numeric(15,2) );
create view customers_external_view as 
  select c.nif, c.name, sum( m.import ) as balance
    from customers c
    left outer join movements m 
      on c.nif = m.nif
group by c.nif, c.name ;

现在，在此之前，数据被重新写入数据库，它位于ANSI-SPARC的最后一级，即内部级