Первая фаза: Физическая безопасность Чтобы начать игру, я должна была надеть костюм и исполнить свою роль. Моей целью было проникнуть в компьютерный зал без получения официального разрешения. Надев костюм, я попала в точку - я выглядела как своя.Мария предложила мне

Логическая организация Прежде чем перейти к файловым системам flash-накопителей, нужно вспомнить об архитектуре NAND. В этой часто используемой памяти и чтение, и запись, и удаление информации происходит лишь блоками.На жестких и гибких дисках величина блока составляет 512

Логическая организация данных Под логической организацией лазерных дисков понимаются файловые системы, создаваемые на их дорожках. Для лазерных дисков, в отличие от винчестеров, гибких дисков или полупроводниковых накопителей с их системами FAT и NTFS, используются

Виртуальная и физическая память Оперативная память является, пожалуй, одним из наиболее дорогих компонентов компьютерной системы. Ранние системы UNIX имели в своем распоряжении 64 Кбайт оперативной памяти, и это количество было явно недостаточным, современные компьютеры

ЛЕКЦИЯ

Логические модели данных.

Иерархические, сетевые, реляционные модели данных.

Принципы построения.

Преимущества и недостатки

В процессе развития теории систем баз данных термин «модель данных» имел разное содержание. Для более глубокого понимания существа отдельных понятий рассмотрим некоторые особенности использования этого понятия в контексте эволюции баз данных.

11.1. О понятии «модель данных»

Первоначально понятие модели данных употреблялось как синоним структуры данных в конкретной базе данных. Структурная трактовка полностью согласовывалась с математическим определением понятия модели как множества с заданными на нем отношениями. Но, следует отметить, что объектом моделирования в данном случае являются не данные вообще, а конкретная база данных. Разработки новых архитектурных подходов, основанных на идеях многоуровневой архитектуры СУБД, показали, что уже недостаточно рассматривать отображение представлений конкретной базы данных. Требовалось решение на метауровне, позволяющее оперировать множествами всевозможных допустимых представлений баз данных в рамках заданной СУБД или, что эквивалентно, инструментальными средствами, используемыми для их спецификации. В этой связи возникла потребность в термине, который обозначал бы инструмент, а не результат моделирования, и соответствовал бы, таким образом, множеству всевозможных баз данных некоторого класса. Т.е. инструмент моделирования баз данных должен включать не только средства структурирования данных, но и средства манипулирования данными. Поэтому модель данных в инструментальном смысле стала пониматься как алгебраическая система – множество всевозможных допустимых типов данных, а также определенных на них отношений и операций. Позднее в это понятие стали включать еще и ограничения целостности, которые могут налагаться на данные. В результате проблема отображения данных в многоуровневых СУБД и системах распределенных баз данных стала рассматриваться как проблема отображения моделей данных.

Важно подчеркнуть, что для разработчиков и пользователей СУБД точным определением реализованной в ней модели данных фактически являются языковые средства определения данных и манипулирования данными. Поэтому отождествлять такой язык со схемой базы данных (результатом моделирования) – конкретной спецификацией в этом языке – неправомерно.

Начиная с середины 70-х годов, под влиянием предложенной в тот период концепции абстрактных типов само понятие типа данных в языках программирования стало трансформироваться таким образом, что в него стали вкладывать не только структурные свойства, но и элементы поведения (изменения данных). В дальнейшем это послужило основой для формирования концепции объекта, на которой базируются современные объектные модели.

В связи с этим был предложен новый подход, при котором модель данных рассматривается как система типов. Такой подход обеспечивал естественные возможности интеграции баз данных и языков программирования, способствовал формированию направления, связанного с созданием так называемых систем программирования баз данных. Трактовке модели данных как системы типов соответствуют не только уже существующие широко используемые модели, но также объектные модели, завоевывающие все большее влияние.

Итак, модель данных – модель логического уровня проектирования БД. Ее можно рассматривать как сочетание трех компонентов (слайд 2 ):

1. Структурный компонент, т.е. набор правил, по которым может быть построена БД.

2. Управляющий компонент, определяющий типы допустимых операций с данными (сюда относятся операции обновления и извлечения данных, а также операции изменения структуры БД).

3. Поддержка набора (необязательная) ограничений целостности данных, гарантирующая корректность используемых данных.

С точки зрения структурного компонента выделяют модели на основе записей. В модели на основе записей структуру данных составляет совокупность нескольких типов записей фиксированного формата. Каждый тип записи определяет фиксированное количество полей, каждое из которых имеет фикси рованную длину.

Существуют три основных типа логических моделей данных на основе записей ( слайд 3 ):

- реляционная модель данных (relational data model );

- сетевая мо дель данных (network data model );

- иерархическая модель данных (hierarchical data model ).

Иерархическая и сетевая модели данных были созданы почти на десять лет раньше реляционной модели данных, потому их связь с концепциями традиционной обработки файлов более очевидна.

11.2. Реляционная модель данных

Реляционная модель данных основана на понятии математических отношений. В реляционной модели данные и связи представлены в виде таблиц, каждая из которых имеет несколько столбцов с уникальными именами. На слайде (слайд 4 ) показан пример реляционной схемы, содержащей сведения о кафедрах ВУЗа и кадровом составе. Например, из таблицы «Кадровый состав» видно, что сотрудник Иванов И.И. работает в должности заведующего кафедрой 22, которая, согласно данным из таблицы «Структура», расположена в корпусе А, в комнате 322. Здесь важно отметить, что между отношениями «Кадровый состав» и «Структура» существует следующая связь: сотрудник работает на кафедре. Однако между этими двумя отношениями нет явно заданной связи: ее существование можно заметить, только зная, что атрибут Каф в отношении «Кадровый состав» эквивалентен атрибуту Каф в отношении «Структура».

Необходимо отметить, что в реляционной модели данных единственное требова ние состоит в том, чтобы база данных с точки зрения пользователя выглядела как набор таблиц. Однако такое восприятие относится только к логической структуре базы данных, т.е. к внешнему и к концептуальному уровням архитек туры ANSI / SPARC . Оно не относится к физической структуре базы данных, ко торая может быть реализована с помощью разнообразных структур хранения.

На слайдах (слайды 5, 6 ) представлена реляционная модель данных для ПрО «сотрудники-проекты-детали-поставщики».

11.3. Сетевая модель данных

В сетевой модели данные представлены в виде коллекций записей, а связи в виде наборов. В отличие от реляционной модели, связи здесь явным образом моделируются наборами, которые реализуются с помощью указателей (слайд 5 ). Сетевую модель можно представить как граф с записями в виде узлов графа и наборами в виде его ребер. На слайде показан пример сетевой схемы для тех же наборов данных, которые показаны в реляционной модели.

Самой популярной сетевой СУБД является система IDMS / R фирмы Computer Associates .

На слайдах (слайды 8, 9 ) представлены варианты сетевой модели данных для ПрО «сотрудники-проекты-детали-поставщики».

11.4. Иерархическая модель данных

Иерархическая модель является ограниченным подтипом сетевой модели. В ней данные также представлены как коллекции записей, а связи – как наборы. Однако в иерархической модели узел может иметь только одного родителя. Иерархическая модель может быть представлена как древовидный граф с записями в виде узлов (которые также называются сегментами) и множествами в виде ребер (слайд 6 ). На слайде приведен пример иерархической схемы для тех же наборов данных, которые показаны в предыдущих моделях.

Самой распространенной иерархической СУБД является система IMS корпорации IBM , хотя она обладает также некоторыми другими неиерархическими чертами.

На слайдах (слайды 11, 12 ) представлена варианты иерархической модели данных для ПрО «сотрудники-проекты-детали-поставщики».

11.5. Преимущества и недостатки моделей

Основанные на записях (логические) модели данных используются для определения общей структуры базы данных и высокоуровневого описания ее реализации. Их основной недостаток заключается в том, что они не дают адекватных средств для явного указания ограничений, накладываемых на данные. В то же время в объектных моделях данных отсутствуют средства указания их логической структуры, но за счет предоставления пользователю возможности указать ограничения для данных они позволяют в большей мере представить семантическую суть хранимой информации.

Большинство современных коммерческих систем основано на реляционной модели, тогда как самые первые системы баз данных создавались на основе сетевой или иерархической модели. При использовании последних двух моделей от пользователя требуется знание физической организации базы данных, к которой он должен осуществлять доступ. При работе с реляционной моделью независимость от данных обеспечивается в значительно большей степени. Следовательно, если в реляционных системах для обработки информации в базе данных принят декларативный подход (т.е. они указывают, какие данные следует извлечь), то в сетевых и иерархических системах – навигационный подход (т.е. они указывают, как их следует извлечь).

Сетевые и иерархические структуры в основном ориентированы на то, чтобы связи между данными хранились вместе с самими данными. Такое объединение реализовалось, например, агрегированием данных (построением сложных понятийных структур и данных) или введением ссылочного аппарата, фиксирующего семантические связи, непосредственно в записи данных.

Табличная форма представления информации является наиболее распространенной и понятной. Кроме того, такие семантически более сложные формы, как деревья и сети, путем введения некоторой избыточности могут быть сведены к табличным. При этом связи между данными также будут представлены в форме двумерных таблиц.

Реляционный подход, в основе которого лежит принцип разделения данных и связей, обеспечивает с одной стороны независимость данных, а с другой – более простые способы реализации хранения и обновления.

Многомерные модели, коммерческие реализации которых появились в начале 90-х годов для поддержки технологий OLAP представляют собой некоторое расширение модели универсальных отношений новыми операционными возможностями, обеспечивающими, в частности, необходимые для OLAP функции агрегирования данных. Таким образом, многомерные модели представляют собой особую разновидность реляционной модели.

11.6. Документальные системы и интеграция моделей

Приведенные выше положения разрабатывались и действительно широко используются для баз данных хорошо структурированной информации. Однако уже сегодня одной из важнейших проблем становится обеспечение интеграции неоднородных информационных ресурсов, и в частности слабоструктурированных данных. Необходимость ее решения связывается со стремлением к полноценной интеграции систем баз данных в среду Web-технологий. При этом уже недостаточно простого обеспечения доступа к базе данных традиционным способом “из-под” HTML-форм. Нужна интеграция на модельном уровне. И в этом случае проблема семантической интероперабельности информационных ресурсов сводится к задаче разработки средств и технологий, предусматривающих явную спецификацию метаданных для ресурсов слабоструктурированных данных на основе традиционных технологий моделирования из области баз данных.

Именно на достижение этой цели направлены интенсивные разработки WWW -консорциумом языка XML и его инфраструктуры (фактически, новой модели данных для этой среды), объектной модели документов и других средств, которые, как можно ожидать, в близкое время станут основой технологий управления информационными ресурсами. Это направление связано с другой глобальной проблемой - организацией распределенных неоднородных информационных систем на основе построения репозиториев метаданных (этому понятию в классических работах по проектированию баз данных соответствует понятие словарь данных), обеспечивающих возможность семантического отождествления ресурсов и, таким образом, возможность их целенаправленного повторного использования.

Аннотация

В данной курсовой работе описывается проектирование базы данных центральной городской больницы и ее реализация в Oracle Datebase. Была представлена предметная область, разработаны концептуальная, логическая и физическая модели данных. Средствами Oracle Datebase созданы необходимые таблицы, запросы, отчеты. Курсовая работа состоит из.

Введение 3

1.Предметная область 4

2.Концептуальная модель 5

3.Логическая модель базы данных 7

4.Модель физической организации данных 9

5.Реализация баз данных в Oracle 9

6.Создание таблиц 10

7.Создание запросов 16

8.Заключение 27

Список литературы 28

Введение

База данных – это единое, вместительное хранилище разнообразных данных и описаний их структур, которое после своего определения, осуществляемого отдельно и независимо от приложений, используется одновременно многими приложениями.

Кроме данных база данных может содержать средства, позволяющие каждому из пользователей оперировать только теми данными, которые входят в его компетенцию. В результате взаимодействия данных, содержащихся в базе, с методами, доступными конкретным пользователям, образуется информация, которую они потребляют и на основании которой в пределах собственной компетенции производят ввод и редактирование данных

Целью данной курсовой работы является разработка и реализация базы данных для центральной больницы, что бы обеспечить хранение, накопление и предоставление информации о деятельности больницы. Создаваемая база данных предназначена в основном для автоматизации деятельности основных подразделений больницы.

Предметная область

Предметной областьюназывается часть реальной системы, представляющая интерес для данного исследования. При проектировании автоматизированных информационных систем предметная область отображается моделями данных нескольких уровней. Число уровней зависти от сложности решаемых задач, но в любом случае включает концептуальный и логический уровни.

В данной курсовой работе предметной областью является работа центральной больницы, которая занимается лечением больных. Организационная структура больницы состоит из двух отделов: регистратуры и приёмного покоя. В регистратуре проводятся записи на приём, выдаются направления, распределяют пациентов по палатам, фиксируют номера страховых полюсов. Приёмный покой, в свою очередь, ведет учет поступления и выписки, диагнозы пациентов, историю болезни.

База данных предназначена для хранения данных о больных, их размещении, выписываемых препаратах и о лечащих врачах.

Концептуальная модель

Первая фаза процесса проектирования базы данных заключается в создании для анализируемой части предприятия концептуальной модели данных.

Концептуальная модель - это модель предметной области. Компонентами модели являются объекты и взаимосвязи. Концептуальная модель служит, средством общения между различными пользователями и поэтому разрабатывается без учета особенностей физического представления данных. При проектировании концептуальной модели все усилия разработчика должны быть направлены в основном на структуризацию данных и выявление взаимосвязей между ними без рассмотрения особенностей реализации и вопросов эффективности обработки. Проектирование концептуальной модели основано на основе анализа решаемых на этом предприятии задач по обработке данных. Концептуальная модель включает описания объектов и их взаимосвязей, представляющих интерес в рассматриваемой предметной области. Взаимосвязи между объектами являются частью концептуальной модели и должны отображаться в базе данных. Взаимосвязь может охватывать любое число объектов. С другой стороны, каждый объект может участвовать в любом числе связей. Наряду с этим существуют взаимосвязи между атрибутами объекта. Различают взаимосвязи типа: "один к одному", "один ко многим", "многие ко многим".

Самой популярной моделью концептуального проектирования является модель «сущность-связь» (ER-модель), она относится к семантическим моделям.

Основными элементами модели являются сущности, связи между ними и их свойства (атрибуты).

Сущность – это класс однотипных объектов, информация о которых должна быть учтена в модели.

Каждая сущность должна иметь наименование, выраженное существительным в единственном числе. Каждая сущность в модели изображается в виде прямоугольника с наименованием.

Атрибут – характеристика (параметр) не которой сущности.

Домен – множество значений (область определения атрибутов).

У сущностей выделяются ключевые атрибуты – ключ сущности – это один или более атрибутов, уникально определяющих данную сущность.

Набор сущностей для центральной больницы (в скобках указаны атрибуты сущностей, подчёркнуты ключевые атрибуты):

ПАЦИЕНТЫ (Код пациента , фамилия, имя, дата рождения, номер страхового полиса, код отделения);

ЛЕЧЕНИЕ (Код больного , диагноз, дата выписки, код врача, стоимость);

ОТДЕЛЕНИЯ(Код отделения , название отделения, количество палат);

ПОСТУПЛЕНИЯ (Код больного, дата поступления, код палаты);

ПАЛАТЫ (Код палаты , кол-во мест, код отделения);

ВРАЧИ (Код врача, фамилия, имя, дата рождения, номер личного дела, код отделения);

Диаграмма «сущность-связь» для районной больницы изображена на рисунке 1.

Логическая модель базы данных

Версия концептуальной модели, которая может быть обеспечена конкретной СУБД, называется логической моделью. Процесс построения логической модели базы данных должен опираться на определённую модель данных (реляционная, сетевая, иерархическая), которая определяется типом предполагаемой для реализации информационной системы СУБД. В нашем случае база данных создается в среде Oracle и будет представлять собой реляционную базу данных.

Реляционная модель характеризуется своей простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для манипулирования данными..

В реляционных моделях данных объекты и взаимосвязи между ними представляются с помощью таблиц. Каждая таблица представляет один объект и состоит из строк и столбцов. Таблица в реляционной модели называется отношением.

Атрибут (поле) – любой столбец в таблице.

Кортежи (записи) – строки таблицы.

Таблицы связаны между собой при помощи ключевых полей.

Ключ – это поле, позволяющее однозначно идентифицировать запись в таблице. Ключ может быть простым (состоит из одного поля) или составным (из нескольких полей).

В реляционных базах данных логическое проектирование приводит к разработке схемы данных, которая представлена на рисунке 2.

Рис.2.
4. Модель физической организации данных

Физическая модель данных описывает то, как данные хранятся в компьютере, представляя информацию о структуре записей, их упорядоченности и существующих путях доступа.

В физической модели описываются типы, идентификаторы и разрядность полей. Физическая модель данных отражает физическое размещение данных на машинных носителях, то есть какой файл, какие объекты, с какими атрибутами содержит и каковы типы этих атрибутов.

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-26

Логическая модель данных является визуальным графическим представлением структур данных, их атрибутов и связей. Логическая модель представляет данные таким образом, чтобы они легко воспринимались бизнес-пользователями. Проектирование логической модели должно быть свободно от требований платформы и языка реализации или способа дальнейшего использования данных.

При разработке используются требования к данным и результаты анализа для формирования логической модели данных. Логическую модель приводят к третьей нормальной форме, и проверяет ее на соответствие модели процессов.

Основными компонентами логической модели являются:

Сущности;

Атрибуты сущности;

Связи между сущностями.

Сущность.

Сущность моделирует структуру однотипных информационных объектов (документов, хранилищ данных, таблиц базы данных). В пределах модели данных сущность имеет уникальное имя, выраженное существительным. Например: студент, счет-фактура, справочник_товаров.

Сущность является шаблоном на основании которого создаются конкретные экземпляры сущности. Например: экземпляр сущности студент – Иванов Иван Иванович.

Сущность обладает следующими свойствами:

Каждая сущность имеет уникальное имя, и к одному и тому же имени должна применятся одинаковая интерпретация;

Сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые либо принадлежат сущности либо наследуются через связь;

Сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые однозначно идентифицируют каждый экземпляр сущности;

Каждая сущность может обладать любым количеством связей с другими сущностями модели.

На диаграмме сущность обычно изображается квадратом разделенным на две части рис.

Рис. 40 Сущность модели данных.

Сущность в методологии IDEF1X является не зависимой, если каждый экземпляр сущности может быть однозначно идентифицирован без определения его отношений с другими сущностями. Сущность называется зависимой, если однозначная идентификация экземпляра сущности зависит от его отношения к другой сущности.

Зависимая сущность изображается прямоугольником со скругленными углами рис. (сущность льгота зависимая от сущности житель_бийска)

Атрибут - любая характеристика сущности, значимая для рассматриваемой предметной области и предназначенная для квалификации, идентификации, классификации, количественной характеристики или выражения состояния сущности. Атрибут представляет тип характеристик или свойств, ассоциированных со множеством реальных или абстрактных объектов (людей, мест, событий, состояний, идей, пар предметов и т.д.). Экземпляр атрибута - это определенная характеристика отдельного элемента множества. Экземпляр атрибута определяется типом характеристики и ее значением, называемым значением атрибута. В ER-модели атрибуты ассоциируются с конкретными сущностями. Таким образом, экземпляр сущности должен обладать единственным определенным значением для ассоциированного атрибута.

Атрибут может быть либо обязательным, либо необязательным (рисунок 2.23). Обязательность означает, что атрибут не может принимать неопределенных значений (null values). Атрибут может быть либо описательным (т.е. обычным дескриптором сущности), либо входить в состав уникального идентификатора (первичного ключа).

Уникальный идентификатор (ключ) - это минимальный набор атрибутов, предназначенный для уникальной идентификации каждого экземпляра данного типа сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволит идентифицировать экземпляр сущности по оставшимся. В случае полной идентификации каждый экземпляр данного типа сущности полностью идентифицируется своими собственными ключевыми атрибутами, в противном случае в его идентификации участвуют также атрибуты другой сущности-родителя через связь.

Атрибуты входящие в состав ключа должны быть обязательными и не изменятся во времени. Атрибуты входящие в состав ключа должны быть обязательными и не изменятся в времени. Например: имеем сущность Житель_Бийска.

Атрибут возраст не может входить в состав ключа, так как он изменяется ежегодно, номер паспорта не может входить в состав ключа, так как экземпляр может и не иметь паспорта. В качестве ключа лучше здесь использовать номер страхового свидетельства.

Связь (Relationship) - поименованная ассоциация между двумя сущностями, значимая для рассматриваемой предметной области. Связь - это ассоциация между сущностями, при которой, как правило, каждый экземпляр одной сущности, называемой родительской сущностью, ассоциирован с произвольным (в том числе нулевым) количеством экземпляров второй сущности, называемой сущностью-потомком, а каждый экземпляр сущности-потомка ассоциирован в точности с одним экземпляром сущности-родителя. Таким образом, экземпляр сущности-потомка может существовать только при существовании сущности родителя.

Связь изображается линией, проводимой между сущностью-родителем и сущностью-потомком с точкой на конце линии у сущности-потомка.

Связи может даваться имя, выражаемое грамматическим оборотом глагола и помещаемое возле линии связи. Имя каждой связи между двумя данными сущностями должно быть уникальным, но имена связей в модели не обязаны быть уникальными. Имя связи всегда формируется с точки зрения родителя, так что предложение может быть образовано соединением имени сущности-родителя, имени связи, выражения степени и имени сущности-потомка.

Например, связь продавца с контрактом может быть выражена следующим образом:

• продавец может получить вознаграждение за 1 или более контрактов;
• контракт должен быть инициирован ровно одним продавцом.

Связь может дополнительно определяться с помощью указания степени или мощности (количества экземпляров сущности-потомка, которое может существовать для каждого экземпляра сущности-родителя). В IDEF1X могут быть выражены следующие мощности связей:

• каждый экземпляр сущности-родителя может иметь ноль, один или более связанных с ним экземпляров сущности-потомка;
• каждый экземпляр сущности-родителя должен иметь не менее одного связанного с ним экземпляра сущности-потомка -P;
• каждый экземпляр сущности-родителя должен иметь не более одного связанного с ним экземпляра сущности-потомка - Z;
• каждый экземпляр сущности-родителя связан с некоторым фиксированным числом экземпляров сущности-потомка.

Если экземпляр сущности-потомка однозначно определяется своей связью с сущностью-родителем, то связь называется идентифицирующей, в противном случае - неидентифицирующей.

Идентифицирующая связь изображается сплошной линией,

Рис. 43

Неидентифицирующая изображается штриховой линией.

Рис.44.

При идентифицирующей связи ключ родительской сущности переносится в область ключа зависимой сущности с указанием в скобках (FK)- внешний ключ. При неидентифицирующей связи ключ родительской сущности переносится в область атрибутов дочерней сущности с указанием в скобках (FK)- внешний.

Рис. 45 Идентифицирующая связь.

Рис. 46 Неидентифицирующая связь.

На начальных этапах моделирования могу быть выявлены связи многие ко многим. Наличие таких связей говорит о незавершенности анализа. Обычно такие связи преобразуют в идентифицирующие и неидентифицирующие связи.

Рис. 47 Связь многие ко многим.

В процессе моделирования данных, могут быть выявлены сущности часть атрибутов и связей которых одинаковы. Для моделирования таких случаев используется иерархия категорий. Все общие атрибуты выделяются в сущность называемую супертипом. Оставшиеся атрибуты помещаются в сущности называемые подтипоми. И они связываются с супертипом связью называемой ДИСКРИМИНАНТ.

Например:

Рис. 48 Пример иерархии категорий.

При выполнении основных функций СУБД должна использовать различные описания данных. Рассмотрим порядок создания этих описаний.

При разработке базы данных (ИС) обычно выделяется несколько уровней моделирования, при помощи которых происходит переход от предметной области к конкретной реализации базы данных средствами конкретной СУБД. Можно выделить следующие уровни: сама предметная область, концептуальная модель предметной области, логическая модель данных, физическая модель данных, собственно база данных и приложения.

Предметная область - это часть реального мира, данные о которой мы хотим отразить в базе данных. Например, в качестве предметной области можно выбрать бухгалтерию какого-либо предприятия, отдел кадров, банк, магазин и т.д. Предметная область бесконечна и содержит как существенно важные понятия и данные, так и малозначащие или вообще не значащие данные. Так, если в качестве предметной области выбрать учет товаров на складе, то понятия "накладная" и "счет-фактура" являются существенно важными понятиями, а то, что сотрудница, принимающая накладные, имеет двоих детей - это для учета товаров неважно. Однако, с точки зрения отдела кадров данные о наличии детей являются существенно важными. Таким образом, важность данных зависит от выбора предметной области.

Концептуальная модель предметной области

Концептуальная модель предметной области - это наши знания о предметной области в виде понятий (концептов). Знания могут быть как в виде неформальных знаний в мозгу эксперта, так и выражены формально при помощи каких-либо средств. В качестве таких средств могут выступать текстовые описания предметной области, наборы должностных инструкций, правила ведения дел в компании и т.п. Опыт показывает, что текстовый способ представления модели предметной области крайне неэффективен. Гораздо более информативными и полезными при разработке баз данных являются описания предметной области, выполненные при помощи специализированных графических нотаций. Имеется большое количество методик описания предметной области. Концептуальная модель БД - отражает информационное содержание данных, как основных понятий и отношений между ними. Концептуальная модель не затрагивает физического состояния данных, в том числе архитектуры данных, методов доступа, форматов физических данных.

На рис. 7 приведен фрагмент концептуальной модели предметной области "Предприятие".

Рисунок 7 - Концептуальная модель ИС "Предприятие"

Из наиболее известных методик исследования предметных областей и построения концептуальных моделей можно назвать системный анализ. Также существует целый ряд методик, учитывающих принципы системного анализа, - методика структурного анализа SADT и основанная на нем IDEF0, диаграммы потоков данных Гейна-Сарсона, методика объектно-ориентированного анализа UML, и др. Концептуальная модель предметной области описывает скорее процессы, происходящие в предметной области и данные, используемые этими процессами. От того, насколько правильно смоделирована предметная область, зависит успех дальнейшей разработки приложений.

Модель данных - инструментарий для отображения предметной области, определяется:

Допустимой организацией данных;

Ограничениями целостности (семантикой);

Множеством операций, допустимых над объектами модели данных.

Логическая модель данных

На следующем, более низком уровне находится логическая модель данных предметной области.

Логическая модель описывает понятия предметной области, их взаимосвязь, а также ограничения на данные, налагаемые предметной областью. Примеры понятий - "сотрудник", "отдел", "проект", "зарплата". Примеры взаимосвязей между понятиями - "сотрудник числится ровно в одном отделе", "сотрудник может выполнять несколько проектов", "над одним проектом может работать несколько сотрудников". Примеры ограничений - "возраст сотрудника не менее 16 и не более 60 лет".

Можно выделить три основные виде логических моделей:

Иерархическую модель;

Сетевую модель;

Реляционную модель.

Логическая модель данных для СУБД реляционного типа представляет собой схему базы данных, приведенную на рисунке 8

Рисунок 8 - Пример логической модели данных

Логическая модель данных является начальным прототипом будущей базы данных. Логическая модель строится в терминах информационных единиц, но без привязки к конкретной СУБД . Предварительным средством разработки логической модели данных в настоящий момент являются различные варианты инфологических (информационно-логических) моделей - ER- диаграмма (Entity-Relationship , диаграммы сущность-связь ). Одну и ту же ER-модель можно преобразовать как в реляционную модель данных, так и в модель данных для иерархических и сетевых СУБД, или в постреляционную модель данных.

Решения, принятые на предыдущем уровне, при разработке инфологической модели предметной области, определяют некоторые границы, в пределах которых можно развивать логическую модель данных, в пределах же этих границ можно принимать различные решения.

Для логической модели данных характерно то, что выполняя все основные требования, предъявляемые СУБД, не поддерживается ориентация на конкретную СУБД, что реализуется в физической модели данных.

Физическая модель данных

На еще более низком уровне находится физическая модель данных.

Физическая модель данных описывает данные средствами конкретной СУБД. Ограничения, имеющиеся в логической модели данных, реализуются различными средствами СУБД, например, при помощи индексов, декларативных ограничений целостности, триггеров, хранимых процедур. При этом опять-таки решения, принятые на уровне логического моделирования определяют некоторые границы, в пределах которых можно развивать физическую модель данных. Точно также, в пределах этих границ можно принимать различные решения. Например, отношения, содержащиеся в логической модели данных, должны быть преобразованы в таблицы, но для каждой таблицы можно дополнительно объявить различные индексы, повышающие скорость обращения к данным. Многое тут зависит от конкретной СУБД.

Если физическая модель данных реализована средствами реляционной СУБД, то отношения, разработанные на стадии формирования логической модели данных, преобразуются в таблицы, атрибуты становятся столбцами таблиц, для ключевых атрибутов создаются уникальные индексы, домены преображаются в типы данных, принятые в конкретной СУБД.

Собственно база данных и информационная система. И, наконец, как результат предыдущих этапов появляется собственно сама база данных. База данных реализована на конкретной программно-аппаратной основе, и выбор этой основы позволяет существенно повысить скорость работы с базой данных. Например, можно выбирать различные типы компьютеров, менять количество процессоров, объем оперативной памяти, дисковые подсистемы и т.п. Очень большое значение имеет также настройка СУБД в пределах выбранной программно-аппаратной платформы.

Но опять решения, принятые на предыдущем уровне - уровне физического проектирования, определяют границы, в пределах которых можно принимать решения по выбору программно-аппаратной платформы и настройки СУБД. Таким образом, ясно, что решения, принятые на каждом этапе моделирования и разработки базы данных, будут сказываться на дальнейших этапах. Поэтому особую роль играет принятие правильных решений на ранних этапах моделирования.