บทที่ 4 เรื่อง แบบจำลองฐานข้อมูล

แบบจำลองข้อมูล คือ เครื่องมือในเชิงแนวความคิดที่ใช้ในการอธิบายข้อมูล โครงสร้างข้อมูล, ความสัมพันธ์ของข้อมูล, ความหมายของข้อมูล และเงื่อนไขบังคับความสอดคล้องกันของข้อมูล ซึ่งมีองค์ประกอบต่าง  ๆ โดยย่อดังนี้ 

-      เอนทิตี (entity) หมายถึง วัตถุ (object) หรือแนวคิดที่สามารถบอกความแตกต่างของแต่ละเอนทิตีได้ กลุ่มของเอนทิตีที่มีคุณสมบัติเหมือนกันจะเรียกว่า เอนทิตีเซต (entity set) 

-     รีเลซันชิพเซต (relationship set) คือ ความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี 

นอกจากเอนทิตี และรีเลชันชิพแล้ว แบบจำลองอี-อาร์ยังนำเสนอกฎข้อบังคับที่จำเป็นในการสร้างฐานข้อมูล ซึ่งในการนำเสนอนั้น โครงสร้างของฐานข้อมูลทั้งหมดจะถูกแทนด้วยแผนผังอี-อาร์ (E-R diagram) โดยมีสัญลักษณ์ต่าง ๆ ที่ใช้ดังต่อไปนี้

• รูปสี่เหลี่ยม (rectangles) ใช้แทนเอนทิตีเซต (entity set)
• วงรี (elhpses) ใช้แทนแอตทริบิวต์ (attributes)
• รูปสี่เหลี่ยมขนมเปียกปูน (diamonds) ใช้แทนรีเลชันชิพ
• เส้นตรง (line) ใช้แทนการเชื่อมต่อของแอตทริบิวต์กับเอนทิตีเซต และการเชื่อมต่อ

                         ของเอนทิตีเซตกับรีเลชันชิพ

4.1  แบบจำลองของข้อมูล (Data Model)

เป็นแบบจำลองที่ใช้สำหรับอธิบายถึงโครงสร้าง และความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลภายในฐานข้อมูล จากรูปแบบที่เป็นแนวคิดที่ยากแก่การเข้าใจให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถเข้าใจ และจับต้องได้ง่ายขึ้น

โดยทั่วไป ภายในแบบจำลองของข้อมูล จะประกอบด้วย 3 ส่วนหลัก ๆ ดังนี้

1.    ส่วนที่ใช้แทนข้อมูลต่าง ๆ ที่ประกอบกันขึ้นเป็นฐานข้อมูล ซึ่งโดยทั่วไปมักจะแทน 

ด้วยรูปสี่เหลี่ยม

2.    ส่วนของกฎต่าง ๆ ที่ใช้ควบคุมความถูกต้องของข้อมูลภายในฐานข้อมูล

3.    ส่วนของการกระทำต่าง ๆ ที่สามารถใช้งานร่วมกับฐานข้อมูล

แบบจำลองของข้อมูล สามารถแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภทด้วยกันคือ Conceptual Models และ Implementation Models

4.1.1   Conceptual Models

คือแบบจำลองเชิงแนวคิดที่ใช้พรรณนาลักษณะโดยรวมของข้อมูลทั้งหมดในระบบ โดยนำเสนอในลักษณะแผนภาพซึ่งประกอบด้วยเอนทิตีต่าง ๆ และความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีในระบบ

4.1.2   Implementation Models

เป็นแบบจำลองที่อธิบายถึงโครงสร้างข้อมูลของฐานข้อมูล (structuring mechanisms) ที่แสดงถึงรูปแบบที่อิงกับระบบการจัดการฐานข้อมูลที่เลือกใช้งาน

4.2  ส่วนประกอบของแบบจำลองข้อมูล

ส่วนประกอบของแบบจำลองข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็น 3 ส่วนด้วยกันคือ

4.2.1   ส่วนโครงสร้าง (structural) เป็นส่วนที่ประกอบด้วยกลุ่มสัญลักษณ์รวมทั้งกฎระเบียบที่เห็นพ้องต้องกันเพื่อใช้ในการสร้างฐานข้อมูล 

4.2.2   ส่วนปรับปรุง (manipulative) เป็นส่วนที่กำหนดชนิดของการปฏิบัติการต่าง  ๆ กับข้อมูล ซึ่งประกอบด้วย การอัปเดต หรือการเรียกดูข้อมูลจากฐานข้อมูล รวมทั้งการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างฐานข้อมูล ซึ่งนิยมใช้ชุดคำสั่ง SQL ในการจัดการกับข้อมูล

4.2.3   ส่วนกฎความคงสภาพ (a set of integrity rules) เป็นกฎเกณฑ์ที่ใช้ในการควบคุมความถูกต้องของข้อมูล เพื่อให้เกิดความมั่นใจในความถูกต้อง และความแน่นอนของข้อมูลที่บันทึกลงในฐานข้อมูล

วัตถุประสงค์ของแบบจำลองข้อมูล คือการนำเสนอข้อมูลเพื่อให้เกิดความเข้าใจซึ่งกัน โดยสามารถกำหนดความสัมพันธ์ของแบบจำลองข้อมูล ได้ดังนี้

• แบบจำลองข้อมูลภายนอก  (External Data Model) จะนำเสนอการวิวข้อมูลของผู้ใช้งานต่าง ๆ
• แบบจำลองข้อมูลแนวคิด (Conceptual Data Model) จะนำเสนอข้อมูลทางลอจิคัล ที่แสดงถึงความเป็นอิสระกับ DBMS
• แบบจำลองข้อมูลภายใน (Internal Data Model) จะนำโครงร่างแนวคิดที่ได้พรรณนาไว้เพื่อให้ DBMS สามารถจัดเก็บ และการเข้าถึงข้อมูลที่แท้จริงได้

4.3  คุณสมบัติของแบบจำลองข้อมูลที่ดี 

4.3.1   แบบจำลองข้อมูลที่ดีต้องง่ายต่อความเข้าใจ กล่าวคือ แบบจำลองข้อมูลควรใช้กฎเกณฑ์ทั่ว  ๆ ไป โดยมีข้อมูลแอตตริบิวต์ที่อธิบายในรายละเอียดของแต่ละเอนทิตี

4.3.2   แบบจำลองข้อมูลที่ดีต้องมีสาระสำคัญ และไม่ซ้ำซ้อน หมายถึงแอตตริบิวต์ในแต่ละเอนทิตี ไม่ควรมีข้อมูลซ้ำซ้อน โดยบางแอตตริบิวต์อาจเป็นคีย์นอก (foreign key) เพื่อใช้ในการอ้างอิงข้อมูลในอีกเอนทิตีหนึ่ง

4.3.3   แบบจำลองข้อมูลที่ดีต้องมีความยืดหยุ่น และง่ายต่อการปรับปรุงในอนาคต กล่าวคือ แบบจำลองข้อมูลที่ดีไม่ควรขึ้นกับตัวแอปพลิเคชันโปรแกรม และสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างซึ่งจะไม่ส่งผลกระทบต่อโปรแกรมที่ใช้งานอยู่ นั่นหมายถึงความเป็นอิสระในข้อมูล

4.4  แบบจำลองฐานข้อมูล (Database Model)

การตัดสินใจเลือกใช้แบบจำลองฐานข้อมูลชนิดใดเป็นสิ่งสำคัญต่อการออกแบบฐานข้อมูล โดยรายละเอียดการจัดการฐานข้อมูล หรือการจัดการคลังข้อมูล และต้องสนับสนุน หรือตั้งอยู่บนพื้นฐานของแบบจำลองฐานข้อมูล ซึ่งมีรายละเอียดต่อไปนี้

4.4.1   แบบจำลองฐานข้อมูลลำดับชั้น (Hierarchical database model)

เป็นแบบจำลองของฐานข้อมูลที่ใช้อธิบายถึงบานข้อมูล ที่มีโครงสร้างของข้อมูลในแบบลำดับชั้น (Hierarchy) โดยมีจุดประสงค์เริ่มต้นเพื่อต้องการให้เป็นฐานข้อมูลที่สามารถขจัดการซ้ำซ้อนของข้อมูล (Data Redundancy) โครงสร้างของฐานข้อมูลแบบ Hierarchy เป็นรูปแบบที่พัฒนามาจากแนวความคิดในการจัดเก็บข้อมูลของโปรแกรมที่มีชื่อว่า Generalized Update Access Method (GUAM) ที่นำเอาข้อมูลในแต่ละส่วนที่เรียกว่า Part มาจัดเก็บเป็นกลุ่มที่เรียกว่า Component แล้วจึงรวมแต่ละกลุ่มเป็นกลุ่มใหญ่ทั้งหมดที่เรียกว่า Final Component โดยมีโครงสร้างอยู่ในรูปแบบของ Tree ที่เรียกว่า Upside-down Tree ซึ่งต่อมาโครงสร้างในลักษณะนี้ได้ถูกเรียกว่า โครงสร้างแบบ Hierarchy 

4.4.2   แบบจำลองฐานข้อมูลเครือข่าย (Network database model)

เป็นแบบจำลองของฐานข้อมูลที่ใช้อธิบายถึงฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างของข้อมูลที่จำแนกตามความสัมพันธ์ของข้อมูล ที่ได้รับการพัฒนามาจากฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบ Hierarchy โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อกำหนดให้เป็นรูปแบบของโครงสร้างข้อมูลที่เป็นมาตรฐาน รวมทั้งมุ่งหวังให้เป็นฐานข้อมูลที่สามารถรองรับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ในแบบ Many – to – Many

4.4.3   แบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational database model)

เป็นฐานข้อมูลที่ก่อให้เกิดการปฏิวัติระบบฐานข้อมูลขึ้น เนื่องจากเป็นโครงสร้างของฐานข้อมูลที่มีการนำไปใช้กันอย่างแพร่หลายในผลิตภัณฑ์ทางด้านฐานข้อมูลต่าง ๆ ที่มีจำหน่ายอยู่ในท้องตลาด ตั้งแต่ที่ทำงานอยู่บนเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ตลอดจนเครื่องคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่อย่างเช่น Mainframe

4.4.4   แบบจำลองฐานข้อมูลเชิงวัตถุ (Object-Oriented database model)

เทคโนโลยีฐานข้อมูลแบบออบเจกต์ ได้ถูกนำเสนอเข้ามาเพื่อแก้ปัญหาที่กล่าวมาข้างต้น สกีมาของฐานข้อมูลแบบออบเจกต์จะประกอบไปด้วยชุดของคลาส (class) โดยที่แต่ละคลาส คือ ชุดของออบเจกต์ที่มีโครงสร้าง และพฤติกรรมอย่างเดียวกัน โครงสร้างของออบเจกต์ถูกกำหนดโดยใช้พรอปเพอร์ตี (property) ของคลาส 

สิ่งที่สำคัญเกี่ยวกับฐานข้อมูลแบบออบเจกต์ก็คือ ผู้ใช้ไม่มีความจำเป็นต้องรู้เรื่องวิธีการทำงานภายในของแต่ละเมธอด ผู้ใช้สามารถเข้าถึงออบเจกต์ลูกค้า และใช้เมธอดสั่งซื้อสินค้าได้เลย ทั้งนี้การเชื่อมต่อระหว่างออบเจกต์สินค้ากับใบสั่งซื้อ ที่มีผลกระทบจากการใช้เมธอดสั่งซื้อสินค้าอาจมองเห็นได้โดยผู้ใช้ หรือไม่ก็ได้

4.4.5   แบบจำลองฐานข้อมูลแบบมัลติไดเมนชัน (Multidimensional database model)

แบบจำลองชนิดนี้ใช้งานกับคลังข้อมูล (data warehousing) โดยจะนำเสนอข้อมูลในลักษณะไดเมนชัน ทำให้วิวข้อมูลได้สองทางเพื่อให้สามารถมองเห็นปัญหาในธุรกิจ และสร้างวิธีการแก้ไขปัญหาได้ดียิ่งขึ้น กล่าวคือ แบบจำลองฐานข้อมูลมัลติไดเมนชันนี้จะมีการนำกระบวนการทำงานทางธุรกิจมาจัดการให้อยู่ในรูปของมิติ

4.5  ข้อดีและข้อเสียของแบบจำลองฐานข้อมูลแต่ละชนิด

4.5.1   แบบจำลองฐานข้อมูลลำดับชั้น (Hierarchical database model)

4.5.1.1    ข้อดี

• มีโครงสร้างที่เข้าใจง่าย ซึ่งเป็นลักษณะต้นไม้ (Tree)
• มีโครงสร้างที่ซับซ้อนน้อยที่สุด และเหมาะกับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์แบบ One-to-many
• ป้องกันความปลอดภัยในข้อมูลที่ดี
• เหมาะกับข้อมูลที่มีการเรียงลำดับแบบต่อเนื่อง

4.5.1.2    ข้อเสีย

• ไม่สามารถรองรับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ในลักษณะของ many-to-many ได้
• มีความยืดหยุ่น หรือมีความคล่องตัวน้อย
• เนื่องจากในการเรียกใช้ข้อมูลจำเป็นต้องผ่าน root เสมอ ดังนั้นหากต้องการค้นหาข้อมูลซึ่งอยู่ในระดับต่าง ๆ ก็จะต้องค้นหาทั้งแฟ้ม
• การพัฒนาโปรแกรมค่อนข้างยาก เพราะต้องทราบถึงโครงสร้างทางฟิสิคอลของข้อมูลที่จัดเก็บอยู่ในฐานข้อมูล

4.5.2   แบบจำลองฐานข้อมูลเครือข่าย (Network database model)

4.5.2.1    ข้อดี

• สนับสนุนความสัมพันธ์แบบ many-to-many
• ความซ้ำซ้อนในข้อมูลเกิดขึ้นน้อยกว่าแบบลำดับชั้น
• สามารถเชื่อมโยงข้อมูลแบบไป-กลับได้
• มีความยืดหยุ่นในด้านของการค้นหาข้อมูลดีกว่า โดยจะใช้พอยน์เตอร์ในการเข้าถึงข้อมูลได้ทันที

4.5.2.2    ข้อเสีย

• เนื่องจากสามารถเข้าถึงเรคอร์ดได้โดยตรง ทำให้การป้องกันความปลอดภัยของข้อมูลมีน้อย
• สิ้นเปลืองเนื้อที่หน่วยความจำในการเก็บพอยน์เตอร์
• การเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างยังมีความยุ่งยากอยู่

4.5.3   แบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational database model)

4.5.3.1    ข้อดี

• มีความเข้าใจ และสื่อสารได้เข้าใจง่าย เนื่องจากนำเสนอในลักษณะตาราง 2 มิติ
• สามารถเลือกวิวข้อมูลตามเงื่อนไขได้หลายคีย์ฟิลล์
• ความซับซ้อนในข้อมูลมีน้อยมาก
• มีระบบความปลอดภัยที่
• โครงสร้างข้อมูลมีความอิสระจากโปรแกรม และเป็นแบบจำลองฐานข้อมูลที่ผู้ใช้งานนิยมใช้มากที่สุด

4.5.3.2    ข้อเสีย

• จำเป็นต้องเสียค่าใช้จ่ายในระบบค่อนข้างสูง เนื่องจากทรัพยากรทั้งตัวฮาร์ดแวร์ และซอฟต์แวร์ ที่นำมาใช้ต้องมีความสามารถสูง

-     เนื่องจากไม่ทราบถึงกระบวนการจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลที่แท้จริงเป็นอย่างไร

4.6  ประเภทของความสัมพันธ์ของข้อมูล

สำหรับความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล สามารถแบ่งออกได้เป็น 3 ลักษณะดังนี้

4.6.1   ความสัมพันธ์แบบ One – to – One

เป็นความสัมพันธ์ที่แต่ละรายการของข้อมูล “A” มีความสัมพันธ์กับข้อมูล “B” เพียงรายการเดียว เช่น กรณีลูกค้าสามารถมีบัญชีเงินฝากได้เพียงบัญชีเดียว หรือกรณีที่แต่ละบัญชีเงินฝากสามารถมีเจ้าของบัญชีได้เพียงคนเดียว

 4.6.2  ความสัมพันธ์แบบ One-to-many

เป็นความสัมพันธ์ที่แต่รายการของข้อมูล “A” มีความสัมพันธ์กับข้อมูล “B” มากกว่า 1 รายการ เช่น กรณีลูกค้าสามารถมีบัญชีเงินฝากได้มากกว่า 1 

4.6.3   ความสัมพันธ์แบบ Many-to-Many

เป็นความสัมพันธ์ที่แต่ละรายการของข้อมูล “A” มีความสัมพันธ์กับข้อมูล “B” มากกว่า 1 รายการ แต่ในขณะเดียวกันแต่ละรายการของข้อมูล “B” ก็มีความสัมพันธ์กับข้อมูล “A” มากกว่า 1 รายการเช่นเดียวกัน เช่น กรณีลูกค้าสามารถมีบัญชีเงินฝากได้มากกว่า 1 บัญชี และแต่ละบัญชีเงินฝากสามารถมีเจ้าของบัญชีได้มากกว่า 1 คน