Hierarhični model zbirke podatkov: definicija, značilnosti in primeri

Hierarhični model zbirke podatkov je podatkovni model, v katerem so podatki organizirani kot drevo. Struktura omogoča ponavljanje informacij z uporabo odnosov starši/otroci: vsak starš ima lahko veliko otrok, vendar ima vsak otrok le enega starša. Vsi atributi določenega zapisa so navedeni pod tipom entitete.

V zbirki podatkov je tip entitete enakovreden tabeli; vsak posamezen zapis je predstavljen kot vrstica, atribut pa kot stolpec. Tipi entitet so med seboj povezani s preslikavo 1 : N, ki je znana tudi kot razmerje ena proti več.

Najbolj priznani in uporabljeni hierarhični zbirki podatkov sta IMS, ki ga je razvil IBM, in Windows Registry, ki ga je razvil Microsoft.

Kaj je ključna ideja?

Osnovna zamisel hierarhičnega modela je predstavitev podatkov kot drevesne strukture z enim korenom in vejam, ki predstavljajo povezave med entitetami. Vsaka entiteta (vozel) ima lahko poljubno število potomcev, vendar je vsakemu vozlu pripisan natanko en starš (razen korena, ki starša nima). Zaradi te strukture so hierarhične zbirke podatkov primerne za naravno hierarhične podatke, npr. organizacijske sheme, drevesne kataloge in strukturirane konfiguracijske informacije.

Značilnosti

• Struktura v obliki drevesa: en koren, notranji in listni vozli.
• Relacije tipa 1 : N (ena proti več) med tipi entitet.
• Vsak zapis vsebuje vse svoje atribute na enem mestu (pod tipom entitete).
• Hitri poizvedbeni poti po vnaprej določenih hierarhijah — dostop do potomcev pogosto ne zahteva zveznih združitev (joins) kot v relacijskih modelih.
• Rigidna shema: spremembe strukture (dodajanje novega odnosa ali večstarševskih povezav) so lahko zahtevne.
• Fizična izvedba pogosto temelji na kazalcih ali poti (npr. parent pointer, pre-order indeksiranje, path enumeration).

Prednosti

• Enostavnost razumevanja in modeliranja naravnih hierarhij.
• Učinkovito branje in spreminjanje podatkov, kadar so poizvedbe osredotočene na drevesne poti (npr. pridobi vse potomce določene veje).
• Manjša potreba po kompleksnih združitvah pri povezanih poizvedbah v hierarhiji.
• Dober nadzor nad konsistentnostjo hierarhičnih povezav.

Slabosti

• Omejena fleksibilnost: model ne podpira enostavno odnosov "mnogi proti mnogim" brez dodatnih struktur ali redundance.
• Redundanca podatkov je pogosta, kadar je treba iste informacije shranjevati pod več vejmi.
• Spremembe sheme (npr. premik poddrevesa, dodajanje novega tipa povezave) so lahko drage in zahtevajo prestrukturiranje.
• Težave pri modeliranju dinamičnih ali zapletenih omrežnih odnosov, kjer element lahko pripada več nadrejenih enotam.

Primeri uporabe

Hierarhični model se pogosto uporablja tam, kjer so podatki naravno urejeni v drevesno strukturo:

• Datotečni sistemi in imeniki (mapa → podmape → datoteke).
• Organizacijske sheme podjetij (podjetje → oddelki → ekipe → zaposleni).
• Direktoriji in storitve za poizvedovanje po imenikih, npr. LDAP.
• Konfiguracijske zbirke, kot je Windows Registry.
• Starejši sistemi obdelave transakcij, npr. IMS podjetja IBM.

Najbolj priznani in uporabljeni hierarhični zbirki podatkov sta IMS, ki ga je razvil IBM, in Windows Registry, ki ga je razvil Microsoft.

Kako modelirati podatke v hierarhičnem modelu — praktični nasveti

• Začnite z identifikacijo korena in glavnih vej hierarhije.
• Če potrebujete množenje povezav (mnogi proti mnogim), razmislite o vmesnih vozliščih, ki povežejo entitete, ali premisleku o drugačnem modelu (npr. relacijskem).
• Uporabite indekse ali predračunane poti (path enumeration) za hitrejše iskanje po drevesu.
• Načrtujte strategije za premikanje poddreves (npr. pri reorganizaciji) — lahko zahtevajo posodobitev številnih kazalcev ali poti.
• Premislite, kje sprejmete redundanco zaradi hitrosti branja in kje raje normalizirate zaradi doslednosti.

Razlika do drugih modelov

• Relacijski model: bolj splošen in fleksibilen za poljubne odnose; zahteva združitve (joins) za sestavljanje povezanih podatkov. Hierarhični model je bolj učinkovit za pogoste hierarhične poti, vendar manj primeren za kompleksne omrežne relacije.
• Mrežni model: podpira poljubne povezave med zapisi (mnogi proti mnogim) in je zato bolj fleksibilen, vendar bolj kompleksen za upravljanje kot hierarhični model.
• Dokumentni (NoSQL) model: primeren za polstrukturirane podatke in gnezdena drevesa (npr. JSON, XML). Dokumentni sistemi pogosto prevzamejo prednosti hierarhije, hkrati pa omogočajo večjo fleksibilnost in lažje spreminjanje sheme.

Kratek primer strukture

Predstavljajte si enostavno organizacijo podjetja:

• Podjetje (koren)
  • Prodaja (oddelek)
    • Ekipa A (ekipa)
      • Janez Novak (zaposleni) — atributi: ID, email, položaj
  • Razvoj (oddelek)
    • Ekipa B
      • Marija Kranjc — atributi: ID, email, položaj

V tej shemi je enostavno pridobiti vse zaposlene znotraj določenega oddelka, vendar bi bilo težje modelirati partnerja zaposlenega, ki je povezan z več oddelki hkrati.

Zaključek

Hierarhični model je učinkovita in intuitivna izbira za naravno drevesne podatke, kjer so odnosi jasno definirani v strukturi starš–otrok. Primeren je za specializirane sisteme in aplikacije z veliko poizvedbami vzdolž hierarhičnih poti. V sodobnih scenarijih pa pogosto najdemo kombinacijo pristopov (relacijski, dokumentni, grafni), ki združujejo prednosti različnih modelov glede na zahteve podatkov in aplikacij.

Vprašanja in odgovori

V: Kaj je hierarhični model podatkovne zbirke?

V: Kako je v hierarhičnem modelu zbirke podatkov dovoljeno ponavljanje informacij?

V: Kaj je tip entitete v zbirki podatkov?

V: Kako je vsak posamezen zapis predstavljen v zbirki podatkov?

V: Kako so vrste entitet povezane med seboj v zbirki podatkov?

V: Katere so najbolj priznane in uporabljene hierarhične podatkovne zbirke?

V: Kakšna je razlika med staršem in otrokom v hierarhičnem modelu podatkovne zbirke?

Išči po črki