สถาปัตยกรรมฐานข้อมูลระดับความคิด

2. ความรวดเร็ว เครื่องคอมพิวเตอร์ในระบบฐานข้อมูลสามารถค้นคืนและปรับปรุงข้อมูลให้เป็นปัจจุบัน ได้เร็วกว่ามือมนุษย์มาก

3. ความเบื่อหน่ายน้อยกว่า
ในการดูแลรักษาแฟ้มข้อมูลที่เป็นกระดาษเป็นงานที่หนักกว่ามากหากเปรียบเทียบกับแฟ้มข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ที่อยู่ในระบบฐานข้อมูลคอมพิวเตอร์
4. ความถูกต้องเป็นปัจจุบัน
ประโยชน์ของระบบฐานข้อมูล

1. ข้อมูลในระบบฐานข้อมูลสามารถใช้ร่วมกันได้ (The data can be shared) ตัวอย่างเช่น                                                                                           – โปรแกรมระบบเงินเดือนสามารถเรียกใช้ข้อมูลรหัสพนักงานจากฐานข้อมูลเดียวกับโปรแกรมระบบการขายตามภาพในตอนท้าย          ที่ผ่านมา    เป็นต้น

2. ระบบฐานข้อมูลสามารถช่วยให้มีความซ้ำซ้อนน้อยลง (Redundancy can be reduced) ที่ลดความซ้ำซ้อนได้ เพราะเก็บแบบรวม

3. ระบบฐานข้อมูลช่วยหลีกเลี่ยงหรือลดความไม่คงที่

4. ระบบฐานข้อมูลสนับสนุนการทำธุรกรรม (Transaction support can de provided) ธุรกรรม คือ ขั้นตอนการทำงานหลายกิจกรรมย่อยมารวมกัน
5. ระบบฐานข้อมูลสามารถช่วยรักษาความคงสภาพหรือความถูกต้องของข้อมูลได้ (Integrity can
be maintained) โดยผู้บริหารฐานข้อมูลเป็นผู้กำหนดข้อบังคับความคงสภาพ
ตามที่ผู้บริหารข้อมูล (DA) มอบหมาย เพื่อป้องกันไม่ให้ผู้ใช้เปลี่ยนแปลงข้อมูลในฐานข้อมูลทีโดยไม่ถูกต้อง

6. สามารถบังคับใช้มาตรการรักษาความปลอดภัย (Security can be enforced) กล่าวคือ ผู้บริหารฐานข้อมูลสามารถกำหนดข้อบังคับเรื่องปลอดภัย

7. ความต้องการที่เกิดข้อโต้แย้งระหว่างฝ่าย สามารถประนีประนอมได้

8. สามารถบังคับให้เกิดมาตรฐานได้ (Standards can be enforced)

9. ระบบฐานข้อมูลให้เกิดความเป็นอิสระของข้อมูล (Data Independence)
เป็นประโยชน์ข้อสำคัญที่สุดเพราะทำให้ข้อมูลไม่ขึ้นอยู่กับการแทนค่าข้อมูลเชิงกายภาพ
ความเป็นอิสระของข้อมูลมี 2 ชนิด คือ
9.1 ความเป็นอิสระทางกายภาพ
9.2 ความเป็นอิสระทางตรรกะ

ในระบบฐานข้อมูล
เราไม่ควรให้ปล่อยโปรแกรมประยุกต์ขาดความเป็นอิสระของเป็นอย่างยิ่งข้อมูลเพราะ
1. โปรแกรมประยุกต์คนละตัวกันจะต้องมีมุมมองขอข้อมูลเดียวกันในรูปแบบที่แตกต่างกัน

2. ผู้บริหารฐานข้อมูล ต้องมีอิสระที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการแทนค่าทางกายภาพ
หรือเปลี่ยนเทคนิคในการเข้าถึงเพื่อสนองตอบความจำเป็นที่เปลี่ยนแปลงไป
โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโปรแกรมประยุกต์ต่างๆ ที่มีใช้กันอยู่
ความเป็นอิสระของข้อมูล(Dataindependence)

จุดประสงค์หลักของสถาปัตยกรรม
3 ระดับคือ ความเป็นอิสระของข้อมูล
ซึ่งหมายถึง
ระดับที่อยู่ข้างบนจะไม่กระทบจากการเปลี่ยนแปลงในระดับล่าง  แบ่งความเป็นอิสระของข้อมูลออกเป็น 2 ประเภท คือ

ความเป็นอิสระของข้อมูลทางตรรกะ(Logical dataindependence)  หมายถึง
การเปลี่ยนแปลงในระดับแนวคิดจะไม่ส่งผลกระทบต่อระดับภายนอก  เช่น
การเพิ่มเอนติตี้ , แอททริบิวท์ และความสัมพันธ์
ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับแนวคิด จะไม่กระทบกับมุมมองภายนอก
หรือไม่ต้องเขียนโปรแกรมใหม่

ความเป็นอิสระของข้อมูลในระดับกายภาพ(Physical datindependence) หมายถึง การเปลี่ยนแปลงในระดับภายในไม่ส่งผลกระทบต่อระดับแนวคิด  การเปลี่ยนแปลงในระดับภายในได้แก่
การใช้โครงสร้างแฟ้มข้อมูลใหม่ หรือโครงสร้างการจัดเก็บใหม่ , ใช้หน่วยเก็บข้อมูลแบบอื่น, การแก้ไขดัชนีหรืออัลกอริธึมแบบแฮช      ซึ่งการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะไม่กระทบต่อระดับแนวคิดและระดับภายนอก
รูปที่ 2.3 แสดงให้เห็นถึงความเป็นอิสระของข้อมูลแต่ละประเภทที่เกิดขึ้นในสถาปัตยกรรมทั้ง3  ระดับ

แบบจำลองข้อมูล(Data Models)

แบบจำลองข้อมูล(Data Model) หมายถึง แบบจำลองที่ใช้อธิบายและจัดการข้อมูล , ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลและข้อบังคับของข้อมูลในระบบแบบจำลองจะแสดงวัตถุและเหตุการณ์และความสัมพันธ์ระหว่างกัน แบบจำลองข้อมูลจะแสดงโครงสร้างของตัวเอง โดยมีหลักการพื้นฐานและสัญลักษณ์ที่ให้ผู้ออกแบบฐานข้อมูลและผู้ใช้สามารถสื่อสารแนวคิดในการออกแบบได้ตรงกันในบทนี้จะแบ่งแบบจำลองข้อมูลออเป็น 3 ประเภทหลักๆ ได้แก่ แบบจำลองเชิงวัตถุ(object-based) , แบบจำลองเชิงรายการ(record-based) และแบบจำลองทางกายภาพ(Physical)  โดย 2ประเภทแรกใช้อธิบายข้อมูลในระดับแนวคิดและระดับภายนอก  ส่วนประเภทที่ 3ใช้อธิบายข้อมูลในระดับภายใน

แบบจำลองข้อมูลเชิงวัตถุ(Object-BasedData Models)

แบบจำลองข้อมูลเชิงวัตถุใช้หลักการเกี่ยวกับเอนติตี้ , แอททริบิวท์ และความสัมพันธ์ โดย เอนติตี้(Entity) หมายถึง สิ่งต่างๆ ที่แตกต่างกัน(เช่น  คน , สถานที่ , สิ่งของ , เหตุการณ์ เป็นต้น)ที่ปรากฏขึ้นในฐานข้อมูล  แอททริบิวท์(Attribute) เป็นคุณสมบัติที่อธิบายลักษณะของเอนติตี้  และความสัมพันธ์(Relationship)  เป็นความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นระหว่างเอนติตี้ แบบจำลองฐานข้อมูลเชิงวัตถุประกอบด้วยแบบจำลองต่างๆ ดังนี้

Entity-Relationship

Semantic

Functional

Object-Oriented

แบบจำลอง Entity-Relationship
เป็นแบบจำลองที่รวมเอาเทคนิคในการออกแบบฐานข้อมูลที่นิยมใช้(จะกล่าวอย่างละเอียดในบทต่อไป)  ส่วนแบบจำลอง Object-Oriented นั้นนอกจากจะนิยามเอนติตี้และแอททริบิวท์แล้วยังมีการนิยามสถานะ(state)และ พฤติกรรม(Behavior)ของวัตถุซึ่งวัตถุจะมีการซ่อนสถานะและพฤติกรรมไว้
แบบจำลองเชิงรายการ(Record-BasedData Models)

ในแบบจำลองเชิงเรคคอร์ดนั้นฐานข้อมูลจะประกอบด้วย รายการข้อมูลที่กำหนดรูปแบบคงที่ไว้ที่แตกต่างกันแต่ละแบบ โดยแต่ละแบบของรายการข้อมูลจะกำหนดจำนวนฟิลด์ไว้คงที่และกำหนดขนาดข้อมูลของฟิลด์ไว้ด้วย แบบจำลองเชิงรายการประกอบด้วย แบบจำลองข้อมูลเชิงสัพันธ์(Relational DataModel) , แบบจำลองข้อมูลแบบเครือข่าย(Network Data Model)
แบบจำลองแบบลำดับชั้น(HierarchicalData Model)

คิดค้นโดยบริษัท North AmericaRockwell ซึ่งเป็นบริษัทที่มีส่วนร่วมในโครงการสำรวจดวงจันทร์ด้วยยานอวกาศApollo  ซึ่งมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องเป็นจำนวนมหาศาล โดยข้อมูลที่เก็บในคอมพิวเตอร์มีการจัดการข้อมูลแบบแฟ้มข้อมูล ซึ่งทำให้เกิดความซ้ำซ้อนของข้อมูลเป็นจำนวนมากเมื่อบริษัท North America
Rockwell เริ่มต้นพัฒนาระบบฐานข้อมูลของตัวเองขึ้นมาก็พบว่าข้อมูลในเทปแม่เหล็กที่ได้เคยเก็บบันทึกมา ประมาณร้อยละ60 ของข้อมูลมีความซ้ำซ้อนกัน จากปัญหาดังกล่าวบริษัท North America Rockwell จึงได้พัฒนาวิธีอื่นๆ เพื่อจัดการให้การจัดเก็บข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น  โดยอาศัยหลักการของฐานข้อมูล ที่มีชื่อว่า GUAM(Generalized Update Access Method) ซึ่งมีหลักการที่ว่านำข้อมูลส่วนเล็กในแต่ละส่วนมากจัดรวมกันเป็น componentจนเป็น component ขนาดใหญ่ และเป็นcomponentที่ใหญ่ที่สุดในกลางยุค 60บริษัท IBM ได้ร่วมมือกับบริษัท North AmericaRockwell ขยายความสามารถของ GUAMให้มาแทนที่การเก็บข้อมูลด้วยเทปด้วยสื่อที่จัดเก็บข้อมูลที่ทันสมัยมากขึ้นจากผลการร่วมมือกันระหว่างRockwell-IBMเป็นผลให้กลายเป็นที่รู้จักในนามInformationmanagementsystem(IMS)  ทำให้ IMS  กลายเป็นผู้นำในระบบฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นของโลกในปี 70   และ         ต้นปี 80

การออกแบบแฟ้มข้อมูลและฐานข้อมูล   (Designing Databases)

3.   การออกแบบฐานข้อมูล (database design)

เครื่องมือสำหรับออกแบบฐานข้อมูล คือ อีอาร์ดี (entity relationships diagram-ERD) เป็นแบบจำลอง

ข้อมูล (data model) ซึ่งเป็นแผนภาพแสดงความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี และแอททริบิวท์ และต้องนำมาทำนอร์มัลไลเซชันปรับปรุงให้เป็นบรรทัดฐานเพื่อความถูกต้องของข้อมูล เมื่อมีการปรับข้อมูลให้เป็นปัจจุบัน

3.1  แบบจำลองข้อมูลอีอาร์ดี (Entity-Relationship Diagram -ERD)

ระบบฐานข้อมูลที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบันคือ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (relational database)   และฐานข้อมูลเชิงวัตถุ (object- oriented database) และแบบผสมของฐานข้อมูลเชิงวัตถุสัมพันธ์(hybrid object-relational DBMS) การออกแบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ จะเกี่ยวข้องกับเอนทิตี (entity)  แอททริบิวท์ (attribute) และความสัมพันธ์ของ เอนทิตี (entity relationships)  ตัวแบบจำลองข้อมูล           (data model) ที่ใช้ คือ อีอาร์ดี  การออกแบบฐานข้อมูล โดยอีอาร์ดีจะแสดงแบบจำลองข้อมูลซึ่งแสดงให้เห็นในระดับแนวคิด (conceptual design)  คือเอนทิตีและแอททริบิวท์ และข้อมูลเหล่านั้นมีความสัมพันธ์กันอย่างไร โดยในขั้นวิเคราะห์ยังไม่ได้คำนึงถึงความซ้ำซ้อนของข้อมูล

3.2   การทำข้อมูลให้เป็นบรรทัดฐาน (normalization)

ข้อมูลที่ได้จากตัวแบบจำลองข้อมูลอีอาร์ดี จะนำมากำหนดเป็นตารางความสัมพันธ์ (relational table) หรือเรียกว่า รีเลชัน  หลักการบรรทัดฐานหรือการนอร์มัลไลเซชัน คือขจัดความสัมพันธ์ซ้ำซ้อนของข้อมูลจากแบบกลุ่มให้อยู่ในแบบเดี่ยวให้มากที่สุด

ระบบโครงสร้างข้อมูลพิจารณาได้ ดังนี้ คือ ตารางหรือเอนทิตี  เป็นหน่วยที่ใช้จัดเก็บชุดข้อมูลในระบบ  อาจมีได้หลายตารางหรือขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ของรายการข้อมูลที่ประกอบขึ้นเป็นระเบียนข้อมูล (เร็คคอร์ด)  และตารางความสัมพันธ์ระหว่างตารางซึ่งเรียกว่ารีเลชัน (relation)

แอทริบิวท์หรือรายการข้อมูลที่อยู่ในรีเลชันอาจมีลักษณะเหมือนกันหรือซ้ำกัน  ซึ่งจะต้องแก้ไขโดยการสร้างรีเลชันใหม่  เช่น  นักศึกษา 1 คน  สามารถเรียนได้หลายวิชา

การสร้างคีย์ (key)  เพื่อระบุความสัมพันธ์ของรีเลชัน  มีหลักดังนี้

– คีย์หลัก (primary key / unique key)   เป็นแอทริบิวท์ของระเบียนข้อมูลที่มีลักษณะข้อมูลที่มีลักษณะเด่นเฉพาะตัวที่ใช้สำหรับอ้างอิง  เช่น  รหัสนักศึกษา  จะมีค่าเฉพาะตัวค่าเดียวเพื่อใช้อ้างอิงว่าเป็นระบียนของนักศึกษาคนไหน

– คีย์นอก (foreign  key)  เป็นแอทริบิวท์ที่กำหนดความสัมพันธ์กับรีเลชันอื่นและจะกลายเป็นคีย์หลักของรีเลชันนั้น  เช่น  รหัสวิชาเป็นคีย์นอกใช้ระบุความสัมพันธ์กับรีเลชันที่เก็บข้อมูลเกี่ยวกับวิชาที่เปิดสอนได้

– คีย์อื่น ๆ  เช่น  คีย์รอง (secondary key)  เป็นแอทริบิวท์ที่ช่วยให้การเรียกใช้ข้อมูลเป็นไปได้สะดวกรวดเร็วและชัดเจน  เช่น  กำหนดชื่อนักศึกษาเป็นคีย์รองในการเรียกใช้ข้อมูล

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

ผู้จัดทำ

 นาย พีรดลย์             รูปทอง ชั้นม.5/3  เลขที่ 10

นางสาวอริษา             ทองศรี   ม.5/3 เลขที่25

นางสาวจิณณพัต       โอภากุลวงษ์ ม.5/3   เลขที่27

นางสาวชรินรัตน์           แสงสุรีย์ฉาย ม.5/3  เลขที่28

นางสาวสุทธิบุตร          บุญมาคาร  ม.5/3     เลขที่29

นางสาวมรรษวันฏ์         จงเจริญ   ม.5/3        เลขที่31 อ่านเพิ่มเติม →

Advertisement

ฐานข้อมูลในลักษณะที่คล้ายกับฐานข้อมูลสมัยใหม่ ถูกพัฒนาเป็นครั้งแรกในทศวรรษ 1960 ซึ่งผู้บุกเบิกในสาขานี้คือ ชาลส์ บากแมน แบบจำลองข้อมูลสำคัญสองแบบเกิดขึ้นในช่วงเวลานี้ ซึ่งเริ่มต้นด้วย แบบจำลองข่ายงาน (พัฒนาโดย CODASYL) และตามด้วยแบบจำลองเชิงลำดับชั้น (นำไปปฏิบัติใน IMS) แบบจำลองทั้งสองแบบนี้ ในภายหลังถูกแทนที่ด้วย แบบจำลองเชิงสัมพันธ์ ซึ่งอยู่ร่วมสมัยกับแบบจำลองอีกสองแบบ แบบจำลองแบบแรกเรียกกันว่า แบบจำลองแบนราบซึ่งออกแบบสำหรับงานที่มีขนาดเล็กมาก ๆ แบบจำลองร่วมสมัยกับแบบจำลองเชิงสัมพันธ์อีกแบบ คือ ฐานข้อมูลเชิงวัตถุ หรือ โอโอดีบี3 (OODB)

ในขณะที่แบบจำลองเชิงสัมพันธ์ มีพื้นฐานมาจากทฤษฎีเซต ได้มีการเสนอแบบจำลองดัดแปลงซึ่งใช้ทฤษฎีเซตคลุมเครือ (ซึ่งมีพื้นฐานมาจากตรรกะคลุมเครือ) ขึ้นเป็นอีกทางเลือกหนึ่ง

ปัจจุบันมีการกล่าวถึงมาตรฐานโครงสร้างฐานข้อมูล เพื่อให้สามารถเชื่อมโยงฐานข้อมูลต่างระบบ ให้สืบค้นรวมกันเสมือนเป็นฐานข้อมูลเดียวกัน และการสืบค้นต้องแสดงผลตรงตามคำถาม มาตรฐานดังกล่าวได้แก่ XML RDF Dublin Core Metadata เป็นต้น และสิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งที่จะช่วยให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลรหว่างต่างหน่วยงานได้ดี คือการใช้ Taxonomy และ อรรถาภิธาน ซึ่งเป็นเครื่องมือสำหรับจัดการความรู้ในลักษณะศัพท์ควบคุม เพื่อจำกัดความหมายของคำที่ใช้ได้หลายคำในความหมายเดียวกัน

สถาปัตยกรรม[แก้]

สถาปัตยกรรมฐานข้อมูล ประกอบด้วย 3 ระดับ คือ ระดับภายนอก, ระดับแนวคิด และ ระดับภายใน โดยทั้ง 3 ระดับ จะถูกแบ่งแยกออกจากกันโดยชัดเจน ซึ่งทั้ง 3 ระดับเป็นลักษณะสำคัญหลักๆ ของแบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ที่นิยมนำมาใช้กับฐานข้อมูลในยุคศตวรรษที่ 21[1]

ระดับภายนอก คือ การบอกผู้ใช้ให้เข้าใจว่าจะจัดการข้อมูลได้อย่างไร โดยในฐานข้อมูลหนึ่งๆ สามารถมีจำนวนวิวที่ระดับภายในกี่วิวก็ได้ ระดับภายใน คือ การที่ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในที่จัดเก็บข้อมูลเชิงกายภาพและประมวลผลโดยระบบคอมพิวเตอร์ได้อย่างไร สถาปัตยกรรมภายในจะมีเกี่ยวข้องกับ ต้นทุน, ประสิทธิภาพ, การขยายขนาดของงาน และ ปัจจัยในการดำเนินการอื่นๆ ระดับแนวคิด คือ ระดับที่อยู่ระหว่างระดับภายในและระดับภายนอก โดยจะต้องจัดเตรียมวิวของฐานของมูลให้ไม่ซับซ้อน โดยจะมีรายละเอียดว่าจะจัดเก็บหรือจัดการข้อมูลอย่างไร, และสามารถรวมระดับภายนอกที่หลากหลายต่างๆ ให้สอดคล้องเข้าไว้ด้วยกัน[1]

ระบบจัดการฐานข้อมูล

ระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) ประกอบด้วยซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการจัดการฐานข้อมูล, จัดเตรียมพื้นที่ในการเก็บ, การเข้าถึง, ระบบรักษาความปลอดภัย, สำรองข้อมูล และสิ่งอำนวยความสะดวกอื่นๆ ระบบจัดการฐานข้อมูลสามารถแบ่งหมวดหมู่ได้ตามแบบจำลองฐานข้อมูลที่สนับสนุน อาทิเช่น เชิงสัมพันธ์ หรือ XML เป็นต้น แบ่งตามประเภทของคอมพิวเตอร์ที่สนับสนุน อาทิเช่น server cluster หรือ โทรศัพท์พกพา เป็นต้น แบ่งตามประภทของภาษาสอบถามที่ใช้ในการเข้าถึงฐานข้อมูล อาทิเช่น ภาษาสอบถามเชิงโครงสร้าง หรือ XQuery แบ่งตามประสิทธิภาพในการ trade-offs อาทิเช่น ขนาดที่ใหญ่ที่สุด หรือ ความเร็วสูงสุด หรือ อื่นๆ เป็นต้น ในบาง DBMS จะครอบคลุมมากกว่าหนึ่งหมวดหมู่ เช่น สนับสนุนภาษาสอบถามได้หลายๆ ภาษา ยกตัวอย่างเช่น ใน DBMS ที่นิยมใช้การอย่างแพร่หลาย MySQL, PostgreSQL, Microsoft Access, SQL Server, FileMaker,Oracle,Sybase, dBASE, Clipper,FoxPro อื่นๆ ในทุกๆ ซอฟต์แวร์ฐานข้อมูลจะมี Open Database Connectivity (ODBC) driver มาให้ด้วย เพื่ออนุญาตให้ฐานข้อมูลสามารถทำงานร่วมกับฐานข้อมูลแบบอื่นๆ ได้

การออกแบบฐานข้อมูล[แก้]

การออกแบบฐานข้อมูล (Designing Databases) มีความสำคัญต่อการจัดการระบบฐานข้อมูล (DBMS) ทั้งนี้เนื่องจากข้อมูลที่อยู่ภายในฐานข้อมูลจะต้องศึกษาถึงความสัมพันธ์ของข้อมูล โครงสร้างของข้อมูลการเข้าถึงข้อมูลและกระบวนการที่โปรแกรมประยุกต์จะเรียกใช้ฐานข้อมูล ดังนั้น เราจึงสามารถแบ่งวิธีการสร้างฐานข้อมูลได้ 3 ประเภท

1. รูปแบบข้อมูลแบบลำดับขั้น หรือโครงสร้างแบบลำดับขั้น (Hierarchical data model) วิธีการสร้างฐาน ข้อมูลแบบลำดับขั้นถูกพัฒนาโดยบริษัท ไอบีเอ็ม จำกัด ในปี 1980 ได้รับความนิยมมาก ในการพัฒนาฐานข้อมูลบนเครื่องคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่และขนาดกลาง โดยที่โครงสร้างข้อมูลจะสร้างรูปแบบเหมือนต้นไม้ โดยความสัมพันธ์เป็นแบบหนึ่งต่อหลาย (One- to -Many)
2. รูปแบบข้อมูลแบบเครือข่าย (Network data Model) ฐานข้อมูลแบบเครือข่ายมีความคล้ายคลึงกับฐาน ข้อมูลแบบลำดับชั้น ต่างกันที่โครงสร้างแบบเครือข่าย อาจจะมีการติดต่อหลายต่อหนึ่ง (Many-to-one) หรือ หลายต่อหลาย (Many-to-many) กล่าวคือลูก (Child) อาจมีพ่อแม่ (Parent) มากกว่าหนึ่ง สำหรับตัวอย่างฐานข้อมูลแบบเครือข่ายให้ลองพิจารณาการจัดการข้อมูลของห้องสมุด ซึ่งรายการจะประกอบด้วย ชื่อเรื่อง ผู้แต่ง สำนักพิมพ์ ที่อยู่ ประเภท
3. รูปแบบความสัมพันธ์ข้อมูล (Relation data model) เป็นลักษณะการออกแบบฐานข้อมูลโดยจัดข้อมูลให้อยู่ในรูปของตารางที่มีระบบคล้ายแฟ้ม โดยที่ข้อมูลแต่ละแถว (Row) ของตารางจะแทนเรคอร์ด (Record) ส่วน ข้อมูลนแนวดิ่งจะแทนคอลัมน์ (Column) ซึ่งเป็นขอบเขตของข้อมูล (Field) โดยที่ตารางแต่ละตารางที่สร้างขึ้นจะเป็นอิสระ ดังนั้นผู้ออกแบบฐานข้อมูลจะต้องมีการวางแผนถึงตารางข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ เช่นระบบฐานข้อมูลบริษัทแห่งหนึ่ง ประกอบด้วย ตารางประวัติพนักงาน ตารางแผนกและตารางข้อมูลโครงการ แสดงประวัติพนักงาน ตารางแผนก และตารางข้อมูลโครงการ

การออกแบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

การออกแบบฐานข้อมูลในองค์กรขนาดเล็กเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานอาจเป็นเรื่องที่ไม่ยุ่งยากนัก เนื่องจากระบบและขั้นตอนการทำงานภายในองค์กรไม่ซับซ้อน ปริมาณข้อมูลที่มีก็ไม่มาก และจำนวนผู้ใช้งานฐานข้อมูลก็มีเพียงไม่กี่คน หากทว่าในองค์กรขนาดใหญ่ ซึ่งมีระบบและขั้นตอนการทำงานที่ซับซ้อน รวมทั้งมีปริมาณข้อมูลและผู้ใช้งานจำนวนมาก การออกแบบฐานข้อมูลจะเป็นเรื่องที่มีความละเอียดซับซ้อน และต้องใช้เวลาในการดำเนินการนานพอควรทีเดียว ทั้งนี้ ฐานข้อมูลที่ได้รับการออกแบบอย่างเหมาะสมจะสามารถตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้งานภายในหน่วยงานต่าง ๆ ขององค์กรได้ ซึ่งจะทำให้การดำเนินงานขององค์กรมีประสิทธิภาพดียิ่งขึ้น เป็นผลตอบแทนที่คุ้มค่าต่อการลงทุนเพื่อพัฒนาระบบฐานข้อมูลภายในองค์กรทั้งนี้ การออกแบบฐานข้อมูลที่นำซอฟต์แวร์ระบบจัดการฐานข้อมูลมาช่วยในการดำเนินการ สามารถจำแนกหลักในการดำเนินการได้ 6 ขั้นตอน คือ