Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Глава 1. Что такое базы данных и субд↑ Стр 1 из 7Следующая ⇒ Содержание книги Похожие статьи вашей тематики
Поиск на нашем сайте
Глава 1. Что такое базы данных и СУБД Данные и ЭВМ Восприятие реального мира можно соотнести с последовательностью разных, хотя иногда и взаимосвязанных, явлений. С давних времен люди пытались описать эти явления (даже тогда, когда не могли их понять). Такое описание называют данными. Традиционно фиксация данных осуществляется с помощью конкретного средства общения (например, с помощью естественного языка или изображений) на конкретном носителе (например, камне или бумаге). Обычно данные (факты, явления, события, идеи или предметы) и их интерпретация (семантика) фиксируются совместно, так как естественный язык достаточно гибок для представления того и другого. Примером может служить утверждение "Стоимость авиабилета 128". Здесь "128" - данное, а "Стоимость авиабилета" - его семантика. Нередко данные и интерпретация разделены. Например, "Расписание движения самолетов" может быть представлено в виде таблицы (рис. 1.1), в верхней части которой (отдельно от данных) приводится их интерпретация. Такое разделение затрудняет работу с данными (попробуйте быстро получить сведения из нижней части таблицы).
Рис. 1.1. К разделению данных и их интерпретации Применение ЭВМ для ведения[*] и обработки данных обычно приводит к еще большему разделению данных и интерпретации. ЭВМ имеет дело главным образом с данными как таковыми. Большая часть интерпретирующей информации вообще не фиксируется в явной форме (ЭВМ не "знает", является ли "21.50" стоимостью авиабилета или временем вылета). Почему же это произошло? Существует по крайней мере две исторические причины, по которым применение ЭВМ привело к отделению данных от интерпретации. Во-первых, ЭВМ не обладали достаточными возможностями для обработки текстов на естественном языке - основном языке интерпретации данных. Во-вторых, стоимость памяти ЭВМ была первоначально весьма велика. Память использовалась для хранения самих данных, а интерпретация традиционно возлагалась на пользователя. Пользователь закладывал интерпретацию данных в свою программу, которая "знала", например, что шестое вводимое значение связано с временем прибытия самолета, а четвертое - с временем его вылета. Это существенно повышало роль программы, так как вне интерпретации данные представляют собой не более чем совокупность битов на запоминающем устройстве. Жесткая зависимость между данными и использующими их программами создает серьезные проблемы в ведении данных и делает использования их менее гибкими. Нередки случаи, когда пользователи одной и той же ЭВМ создают и используют в своих программах разные наборы данных, содержащие сходную информацию. Иногда это связано с тем, что пользователь не знает (либо не захотел узнать), что в соседней комнате или за соседним столом сидит сотрудник, который уже давно ввел в ЭВМ нужные данные. Чаще потому, что при совместном использовании одних и тех же данных возникает масса проблем. Разработчики прикладных программ (написанных, например, на Бейсике, Паскале или Си) размещают нужные им данные в файлах, организуя их наиболее удобным для себя образом. При этом одни и те же данные могут иметь в разных приложениях совершенно разную организацию (разную последовательность размещения в записи, разные форматы одних и тех же полей и т.п.). Обобществить такие данные чрезвычайно трудно: например, любое изменение структуры записи файла, производимое одним из разработчиков, приводит к необходимости изменения другими разработчиками тех программ, которые используют записи этого файла. Для иллюстрации обратимся к примеру, приведенному в книге: У.Девис, Операционные системы, М., Мир, 1980: "Несколько лет назад почтовое ведомство (из лучших побуждений) пришло к решению, что все адреса должны обязательно включать почтовый индекс. Во многих вычислительных центрах это, казалось бы, незначительное изменение привело к ужасным последствиям. Добавление к адресу нового поля, содержащего шесть символов, означало необходимость внесения изменений в каждую программу, использующую данные этой задачи в соответствии с изменившейся суммарной длиной полей. Тот факт, что какой-то программе для выполнения ее функций не требуется знания почтового индекса, во внимание не принимался: если в некоторой программе содержалось обращение к новой, более длинной записи, то в такую программу вносились изменения, обеспечивающие дополнительное место в памяти. В условиях автоматизированного управления централизованной базой данных все такие изменения связаны с функциями управляющей программы базы данных. Программы, не использующие значения почтового индекса, не нуждаются в модификации - в них, как и прежде, в соответствии с запросами посылаются те же элементы данных. В таких случаях внесенное изменение неощутимо. Модифицировать необходимо только те программы, которые пользуются новым элементом данных.". Концепция баз данных Активная деятельность по отысканию приемлемых способов обобществления непрерывно растущего объема информации привела к созданию в начале 60-х годов специальных программных комплексов, называемых " Системы управления базами данных " (СУБД). Основная особенность СУБД - это наличие процедур для ввода и хранения не только самих данных, но и описаний их структуры. Файлы, снабженные описанием хранимых в них данных и находящиеся под управлением СУБД, стали называть банки данных, а затем " Базы данных " (БД). Пусть, например, требуется хранить расписание движения самолетов (рис. 1.1) и ряд других данных, связанных с организацией работы аэропорта (БД "Аэропорт"). Используя для этого одну из современных "русифицированных" СУБД, можно подготовить следующее описание расписания: СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ Расписание (Номер_рейса Целое Дни_недели Текст (8) Пункт_отправления Текст (24) Время_вылета Время Пункт_назначения Текст (24) Время_прибытия Время Тип_самолета Текст (8) Стоимость_билета Валюта);и ввести его вместе с данными в БД "Аэропорт". Язык запросов СУБД позволяет обращаться за данными как из программ, так и с терминалов (рис. 1.2). Сформировав запрос ВЫБРАТЬ Номер_рейса, Дни_недели, Время_вылетаИЗ ТАБЛИЦЫ РасписаниеГДЕ Пункт_отправления = 'Москва' И Пункт_назначения = 'Киев' И Время_вылета > 17;получим расписание "Москва-Киев" на вечернее время, а по запросу ВЫБРАТЬ КОЛИЧЕСТВО(Номер_рейса)ИЗ ТАБЛИЦЫ РасписаниеГДЕ Пункт_отправления = 'Москва' И Пункт_назначения = 'Минск';получим количество рейсов "Москва-Минск".
Рис. 1.2. Связь программ и данных при использовании СУБД Эти запросы не потеряют актуальности и при расширении таблицы: ДОБАВИТЬ В ТАБЛИЦУ Расписание Длительность_полета Целое;как это было с программами обработки почтовых адресов при введении почтового индекса (см. п. 1.1). Однако, за все надо расплачиваться: на обмен данными через СУБД требуется большее время, чем на обмен аналогичными данными прямо из файлов, специально созданных для того или иного приложения. Архитектура СУБД СУБД должна предоставлять доступ к данным любым пользователям, включая и тех, которые практически не имеют и (или) не хотят иметь представления о:
и множестве других функций СУБД. При выполнении основных из этих функций СУБД должна использовать различные описания данных. А как создавать эти описания? Естественно, что проект базы данных надо начинать с анализа предметной области и выявления требований к ней отдельных пользователей (сотрудников организации, для которых создается база данных). Подробнее этот процесс будет рассмотрен ниже, а здесь отметим, что проектирование обычно поручается человеку (группе лиц) - администратору базы данных (АБД). Им может быть как специально выделенный сотрудник организации, так и будущий пользователь базы данных, достаточно хорошо знакомый с машинной обработкой данных. Объединяя частные представления о содержимом базы данных, полученные в результате опроса пользователей, и свои представления о данных, которые могут потребоваться в будущих приложениях, АБД сначала создает обобщенное неформальное описание создаваемой базы данных. Это описание, выполненное с использованием естественного языка, математических формул, таблиц, графиков и других средств, понятных всем людям, работающих над проектированием базы данных, называют инфологической моделью данных (рис. 1.3). Рис. 1.3. Уровни моделей данных Такая человеко-ориентированная модель полностью независима от физических параметров среды хранения данных. В конце концов этой средой может быть память человека, а не ЭВМ. Поэтому инфологическая модель не должна изменяться до тех пор, пока какие-то изменения в реальном мире не потребуют изменения в ней некоторого определения, чтобы эта модель продолжала отражать предметную область. Остальные модели, показанные на рис. 1.3, являются компьютеро-ориентированными. С их помощью СУБД дает возможность программам и пользователям осуществлять доступ к хранимым данным лишь по их именам, не заботясь о физическом расположении этих данных. Нужные данные отыскиваются СУБД на внешних запоминающих устройствах по физической модели данных. Так как указанный доступ осуществляется с помощью конкретной СУБД, то модели должны быть описаны на языке описания данных этой СУБД. Такое описание, создаваемое АБД по инфологической модели данных, называют даталогической моделью данных. Трехуровневая архитектура (инфологический, даталогический и физический уровни) позволяет обеспечить независимость хранимых данных от использующих их программ. АБД может при необходимости переписать хранимые данные на другие носители информации и (или) реорганизовать их физическую структуру, изменив лишь физическую модель данных. АБД может подключить к системе любое число новых пользователей (новых приложений), дополнив, если надо, даталогическую модель. Указанные изменения физической и даталогической моделей не будут замечены существующими пользователями системы (окажутся "прозрачными" для них), так же как не будут замечены и новые пользователи. Следовательно, независимость данных обеспечивает возможность развития системы баз данных без разрушения существующих приложений. Модели данных Как отмечалось в п. 1.3, инфологическая модель отображает реальный мир в некоторые понятные человеку концепции, полностью независимые от параметров среды хранения данных. Существует множество подходов к построению таких моделей: графовые модели, семантические сети, модель "сущность-связь" и т.д. [11]. Наиболее популярной из них оказалась модель "сущность-связь", которая будет рассмотрена в главе 2. Инфологическая модель должна быть отображена в компьютеро-ориентированную даталогическую модель, "понятную" СУБД. В процессе развития теории и практического использования баз данных, а также средств вычислительной техники создавались СУБД, поддерживающие различные даталогические модели [1, 2, 8, 11]. Сначала стали использовать иерархические даталогические модели. Простота организации, наличие заранее заданных связей между сущностями, сходство с физическими моделями данных позволяли добиваться приемлемой производительности иерархических СУБД на медленных ЭВМ с весьма ограниченными объемами памяти. Но, если данные не имели древовидной структуры, то возникала масса сложностей при построении иерархической модели и желании добиться нужной производительности. Сетевые модели также создавались для мало ресурсных ЭВМ. Это достаточно сложные структуры, состоящие из "наборов" - поименованных двухуровневых деревьев. "Наборы" соединяются с помощью "записей-связок", образуя цепочки и т.д. При разработке сетевых моделей было выдумано множество "маленьких хитростей", позволяющих увеличить производительность СУБД, но существенно усложнивших последние. Прикладной программист должен знать массу терминов, изучить несколько внутренних языков СУБД, детально представлять логическую структуру базы данных для осуществления навигации среди различных экземпляров, наборов, записей и т.п. Один из разработчиков операционной системы UNIX сказал "Сетевая база - это самый верный способ потерять данные". Сложность практического использования иерархических и и сетевых СУБД заставляла искать иные способы представления данных. В конце 60-х годов появились СУБД на основе инвертированных файлов, отличающиеся простотой организации и наличием весьма удобных языков манипулирования данными. Однако такие СУБД обладают рядом ограничений на количество файлов для хранения данных, количество связей между ними, длину записи и количество ее полей. Сегодня наиболее распространены реляционные модели, которые будут подробно рассмотрены в главе 3. Физическая организация данных оказывает основное влияние на эксплуатационные характеристики БД. Разработчики СУБД пытаются создать наиболее производительные физические модели данных, предлагая пользователям тот или иной инструментарий для поднастройки модели под конкретную БД. Разнообразие способов корректировки физических моделей современных промышленных СУБД не позволяет рассмотреть их в этом разделе. Глава 2. Инфологическая модель данных "Сущность-связь" Основные понятия Цель инфологического моделирования - обеспечение наиболее естественных для человека способов сбора и представления той информации, которую предполагается хранить в создаваемой базе данных. Поэтому инфологическую модель данных пытаются строить по аналогии с естественным языком (последний не может быть использован в чистом виде из-за сложности компьютерной обработки текстов и неоднозначности любого естественного языка). Основными конструктивными элементами инфологических моделей являются сущности, связи между ними и их свойства (атрибуты). Сущность - любой различимый объект (объект, который мы можем отличить от другого), информацию о котором необходимо хранить в базе данных. Сущностями могут быть люди, места, самолеты, рейсы, вкус, цвет и т.д. Необходимо различать такие понятия, как тип сущности и экземпляр сущности. Понятие тип сущности относится к набору однородных личностей, предметов, событий или идей, выступающих как целое. Экземпляр сущности относится к конкретной вещи в наборе. Например, типом сущности может быть ГОРОД, а экземпляром - Москва, Киев и т.д. Атрибут - поименованная характеристика сущности. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности, но может быть одинаковым для различного типа сущностей (например, ЦВЕТ может быть определен для многих сущностей: СОБАКА, АВТОМОБИЛЬ, ДЫМ и т.д.). Атрибуты используются для определения того, какая информация должна быть собрана о сущности. Примерами атрибутов для сущности АВТОМОБИЛЬ являются ТИП, МАРКА, НОМЕРНОЙ ЗНАК, ЦВЕТ и т.д. Здесь также существует различие между типом и экземпляром. Тип атрибута ЦВЕТ имеет много экземпляров или значений: Красный, Синий, Банановый, Белая ночь и т.д., однако каждому экземпляру сущности присваивается только одно значение атрибута. Абсолютное различие между типами сущностей и атрибутами отсутствует. Атрибут является таковым только в связи с типом сущности. В другом контексте атрибут может выступать как самостоятельная сущность. Например, для автомобильного завода цвет - это только атрибут продукта производства, а для лакокрасочной фабрики цвет - тип сущности. Ключ - минимальный набор атрибутов, по значениям которых можно однозначно найти требуемый экземпляр сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволяет идентифицировать сущность по оставшимся. Для сущности Расписание (п. 1.2) ключом является атрибут Номер_рейса или набор: Пункт_отправления, Время_вылета и Пункт_назначения (при условии, что из пункта в пункт вылетает в каждый момент времени один самолет). Связь - ассоциирование двух или более сущностей. Если бы назначением базы данных было только хранение отдельных, не связанных между собой данных, то ее структура могла бы быть очень простой. Однако одно из основных требований к организации базы данных - это обеспечение возможности отыскания одних сущностей по значениям других, для чего необходимо установить между ними определенные связи. А так как в реальных базах данных нередко содержатся сотни или даже тысячи сущностей, то теоретически между ними может быть установлено более миллиона связей. Наличие такого множества связей и определяет сложность инфологических моделей. Классификация сущностей Настал момент разобраться в терминологии. К.Дейт [3] определяет три основные класса сущностей: стержневые, ассоциативные и характеристические, а также подкласс ассоциативных сущностей - обозначения. Стержневая сущность (стержень) - это независимая сущность (несколько подробнее она будет определена ниже). В рассмотренных ранее примерах стержни - это "Студент", "Квартира", "Мужчины", "Врач", "Брак" (из примера 2.2) и другие, названия которых помещены в прямоугольники. Ассоциативная сущность (ассоциация) - это связь вида "многие-ко-многим" ("-ко-многим" и т.д.) между двумя или более сущностями или экземплярами сущности (как в примере 2.4). Ассоциации рассматриваются как полноправные сущности: они могут участвовать в других ассоциациях и обозначениях точно так же, как стержневые сущности; могут обладать свойствами, т.е. иметь не только набор ключевых атрибутов, необходимых для указания связей, но и любое число других атрибутов, характеризующих связь. Например, ассоциации "Брак" из примеров 2.1 и 2.4 содержат ключевые атрибуты "Код_М", "Код_Ж" и "Табельный номер мужа", "Табельный номер жены", а также уточняющие атрибуты "Номер свидетельства", "Дата регистрации", "Место_регистрации", "Номер записи в книгу ЗАГС" и т.д. Характеристическая сущность (характеристика) - это связь вида "многие-к-одной" или "одна-к-одной" между двумя сущностями (частный случай ассоциации). Единственная цель характеристики в рамках рассматриваемой предметной области состоит в описании или уточнении некоторой другой сущности. Необходимость в них возникает в связи с тем, что сущности реального мира имеют иногда многозначные свойства. Муж может иметь несколько жен (пример 2.3), книга - несколько характеристик переиздания (исправленное, дополненное, переработанное,...) и т.д. Существование характеристики полностью зависит от характеризуемой сущности: женщины лишаются статуса жен, если умирает их муж. Для описания характеристики используется новое предложение ЯИМ, имеющее в общем случае вид: ХАРАКТЕРИСТИКА (атрибут 1, атрибут 2,...) {СПИСОК ХАРАКТЕРИЗУЕМЫХ СУЩНОСТЕЙ}.Расширим также язык ER-диаграмм, введя для изображения характеристики трапецию (рис. 2.2). Рис. 2.2. Элементы расширенного языка ER-диаграмм Обозначающая сущность или обозначение - это связь вида "многие-к-одной" или "одна-к-одной" между двумя сущностями и отличается от характеристики тем, что не зависит от обозначаемой сущности. Рассмотрим пример, связанный с зачислением сотрудников в различные отделы организации. При отсутствии жестких правил (сотрудник может одновременно зачисляться в несколько отделов или не зачисляться ни в один отдел) необходимо создать описание с ассоциацией Зачисление: Отделы (Номер отдела, Название отдела,...)Служащие (Табельный номер, Фамилия,...)Зачисление [Отделы M, Служащие N] (Номер отдела, Табельный номер, Дата зачисления).Однако, при условии, что каждый из сотрудников должен быть обязательно зачислен в один из отделов, можно создать описание с обозначением Служащие: Отделы (Номер отдела, Название отдела,...)Служащие (Табельный номер, Фамилия,..., Номер отдела, Дата зачисления)[Отделы]В данном примере служащие имеют независимое существование (если удаляется отдел, то из этого не следует, что также должны быть удалены служащие такого отдела). Поэтому они не могут быть характеристиками отделов и названы обозначениями. Обозначения используют для хранения повторяющихся значений больших текстовых атрибутов: "кодификаторы" изучаемых студентами дисциплин, наименований организаций и их отделов, перечней товаров и т.п. Описание обозначения внешне отличается от описания характеристики только тем, что обозначаемые сущности заключается не в фигурные скобки, а в квадратные: ОБОЗНАЧЕНИЕ (атрибут 1, атрибут 2,...)[СПИСОК ОБОЗНАЧАЕМЫХ СУЩНОСТЕЙ].Как правило, обозначения не рассматриваются как полноправные сущности, хотя это не привело бы к какой-либо ошибке. Обозначения и характеристики не являются полностью независимыми сущностями, поскольку они предполагают наличие некоторой другой сущности, которая будет "обозначаться" или "характеризоваться". Однако они все же представляют собой частные случаи сущности и могут, конечно, иметь свойства, могут участвовать в ассоциациях, обозначениях и иметь свои собственные (более низкого уровня) характеристики. Подчеркнем также, что все экземпляры характеристики должны быть обязательно связаны с каким-либо экземпляром характеризуемой сущности. Однако допускается, чтобы некоторые экземпляры характеризуемой сущности не имели связей. Правда, если это касается браков, то сущность "Мужья" должна быть заменена на сущность "Мужчины" (нет мужа без жены). Переопределим теперь стержневую сущность как сущность, которая не является ни ассоциацией, ни обозначением, ни характеристикой. Такие сущности имеют независимое существование, хотя они и могут обозначать другие сущности, как, например, сотрудники обозначают отделы. В заключение рассмотрим пример построения инфологической модели базы данных "Питание", где должна храниться информация о блюдах (рис. 2.3), их ежедневном потреблении, продуктах, из которых приготавливаются эти блюда, и поставщиках этих продуктов. Информация будет использоваться поваром и руководителем небольшого предприятия общественного питания, а также его посетителями.
Рис. 2.3. Пример кулинарного рецепта С помощью указанных пользователей выделены следующие объекты и характеристики проектируемой базы:
Анализ объектов позволяет выделить:
Поставки (связывает Поставщиков с Продуктами);
ER-диаграмма модели показана на рис. 2.4. а модель на языке ЯИМ имеет следующий вид: Блюда (БЛ, Блюдо, Вид)Продукты (ПР, Продукт, Калорийность)Поставщики (ПОС, Город, Поставщик) [Город]Состав [Блюда M, Продукты N] (БЛ, ПР, Вес (г))Поставки [Поставщики M, Продукты N] (ПОС, ПР, Дата_П, Цена, Вес (кг))Города (Город, Страна) Рецепты (БЛ, Рецепт) {Блюда}Расход (БЛ, Дата_Р, Порций) {Блюда}В этих моделях Блюдо, Продукт и Поставщик - наименования, а БЛ, ПР и ПОС - цифровые коды блюд, продуктов и организаций, поставляющих эти продукты. Рис. 2.4. Инфологическая модель базы данных "Питание" Ограничения целостности Целостность (от англ. integrity - нетронутость, неприкосновенность, сохранность, целостность) - понимается как правильность данных в любой момент времени. Но эта цель может быть достигнута лишь в определенных пределах: СУБД не может контролировать правильность каждого отдельного значения, вводимого в базу данных (хотя каждое значение можно проверить на правдоподобность). Например, нельзя обнаружить, что вводимое значение 5 (представляющее номер дня недели) в действительности должно быть равно 3. С другой стороны, значение 9 явно будет ошибочным и СУБД должна его отвергнуть. Однако для этого ей следует сообщить, что номера дней недели должны принадлежать набору (1,2,3,4,5,6,7). Поддержание целостности базы данных может рассматриваться как защита данных от неверных изменений или разрушений (не путать с незаконными изменениями и разрушениями, являющимися проблемой безопасности). Современные СУБД имеют ряд средств для обеспечения поддержания целостности (так же, как и средств обеспечения поддержания безопасности). Выделяют три группы правил целостности:
В п. 2.4 была рассмотрена мотивировка двух правил целостности, общих для любых реляционных баз данных.
уникальность тех или иных атрибутов, Глава 3. Реляционный подход Реляционная база данных Реляционная база данных - это совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна храниться в БД. Однако пользователи могут воспринимать такую базу данных как совокупность таблиц. Так на рис. 3.2 показаны таблицы базы данных, построенные по инфологической модели базы данных "Питание" рис. 2.4.
Рис. 3.2. База данных "Питание" (см. п. 2.3) 1. Каждая таблица состоит из однотипных строк и имеет уникальное имя. 2. Строки имеют фиксированное число полей (столбцов) и значений (множественные поля и повторяющиеся группы недопустимы). Иначе говоря, в каждой позиции таблицы на пересечении строки и столбца всегда имеется в точности одно значение или ничего. 3. Строки таблицы обязательно отличаются друг от друга хотя бы единственным значением, что позволяет однозначно идентифицировать любую строку такой таблицы. 4. Столбцам таблицы однозначно присваиваются имена, и в каждом из них размещаются однородные значения данных (даты, фамилии, целые числа или денежные суммы). 5. Полное информационное содержание базы данных представляется в виде явных значений данных и такой метод представления является единственным. В частности, не существует каких-либо специальных "связей" или указателей, соединяющих одну таблицу с другой. Так, связи между строкой с БЛ = 2 таблицы "Блюда" на рис. 3.2 и строкой с ПР = 7 таблицы продукты (для приготовления Харчо нужен Рис), представляется не с помощью указателей, а благодаря существованию в таблице "Состав" строки, в которой номер блюда равен 2, а номер продукта - 7. 6. При выполнении операций с таблицей ее строки и столбцы можно обрабатывать в любом порядке безотносительно к их информационному содержанию. Этому способствует наличие имен таблиц и их столбцов, а также возможность выделения любой их строки или любого набора строк с указанными признаками (например, рейсов с пунктом назначения "Париж" и временем прибытия до 12 часов). Цели проектирования Только небольшие организации могут обобществить данные в одной полностью интегрированной базе данных. Чаще всего администратор баз данных (даже если это группа лиц) практически не в состоянии охватить и осмыслить все информационные требования сотрудников организации (т.е. будущих пользователей системы). Поэтому информационные системы больших организаций содержат несколько десятков БД, нередко распределенных между несколькими взаимосвязанными ЭВМ различных подразделений. (Так в больших городах создается не одна, а несколько овощных баз, расположенных в разных районах.) Отдельные БД могут объединять все данные, необходимые для решения одной или нескольких прикладных задач, или данные, относящиеся к какой-либо предметной области (например, финансам, студентам, преподавателям, кулинарии и т.п.). Первые обычно называют прикладными БД, а вторые - предметными БД (соотносящимся с предметами организации, а не с ее информационными приложениями). (Первые можно сравнить с базами материально-технического снабжения или отдыха, а вторые - с овощными и обувными базами.) Предметные БД позволяют обеспечить поддержку любых текущих и будущих приложений, поскольку набор их элементов данных включает в себя наборы элементов данных прикладных БД. Вследствие этого предметные БД создают основу для обработки неформализованных, изменяющихся и неизвестных запросов и приложений (приложений, для которых невозможно заранее определить требования к данным). Такая гибкость и приспосабливаемость позволяет создавать на основе предметных БД достаточно стабильные информационные системы, т.е. системы, в которых большинство изменений можно осуществить без вынужденного переписывания старых приложений. Основывая же проектирование БД на текущих и предвидимых приложениях, можно существенно ускорить создание высокоэффективной информационной системы, т.е. системы, структура которой учитывает наиболее часто встречающиеся пути доступа к данным. Поэтому прикладное проектирование до сих пор привлекает некоторых разработчиков. Однако по мере роста числа приложений таких информационных систем быстро увеличивается число прикладных БД, резко возрастает уровень дублирования данных и повышается стоимость их ведения. Таким образом, каждый из рассмотренных подходов к проектированию воздействует на результаты проектирования в разных направлениях. Желание достичь и гибкости, и эффективности привело к формированию методологии проектирования, использующей как предметный, так и прикладной подходы. В общем случае предметный подход используется для построения первоначальной информационной структуры, а прикладной - для ее совершенствования с целью повышения эффективности обработки данных. При проектировании информационной системы необходимо провести анализ целей этой системы и выявить требования к ней отдельных пользователей (сотрудников организации) [2, 3, 4, 6, 8, 9, 10]. Сбор данных начинается с изучения сущностей организации и процессов, использующих эти сущности (подробнее в приложении Б). Сущности группируются по "сходству" (частоте их использования для выполнен
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-09-13; просмотров: 1031; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.118.19.123 (0.012 с.) |