Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


контрольная работа Принципы построения и этапы проектирования базы данных

Информация:

Тип работы: контрольная работа. Добавлен: 04.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 9. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Федеральное агентство по образованию
Государственное общеобразовательное учреждение высшего  профессионального образования
АМУРСКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  УНИВЕРСИТЕТ
(ГОУВПО  «АмГУ») 

Факультет Экономический
Кафедра ИУС
Специальность 080105 - Финансы и кредит
Форма обучения: заочно-сокращенная 
 
 

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА 

на тему: Принципы построения и этапы проектирования базы данных 
 
 

по дисциплине «Информационные системы в экономике» 
 
 
 
 
 
 
 
 

Исполнитель
студентка группы С91А            ___________________    С.К. Вербицкая  

Руководитель
доцент   к.э.н.                              ____________________   Д.Г. Шевко  
 

Благовещенск 2011
  СОДЕРЖАНИЕ
    Основные  понятия и определения
3
    Описательная модель предметной области
10
    Концептуальные модели данных
16
    Реляционная модель данных
20
    Операции реляционной алгебры
23
    Список использованной литературы
25
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
    Основные  понятия и определения
     Автоматизированные  информационно-справочные системы (АИСС) в настоящее время получили весьма широкое распространение, что связано  прежде всего со сравнительной простотой  их создания и исключительно высоким  эффектом от внедрения. Методологической основой информационных технологий, реализуемых в АИСС, являются концепции  централизованной (в рамках разработки баз и банков данных) и распределенной (в рамках создания информационных сетей) обработки информации.
     В науке одним из наиболее сложных  для строгого определения является понятие «информация». Согласно кибернетическому подходу, «информация — первоначально сообщение данных, сведений, осведомление и т.п. Кибернетика вывела понятие «информация» за пределы человеческой речи и других форм коммуникации между людьми, связала его с целенаправленными системами любой природы. Информация выступает в трех формах:
    • биологической (биотоки; связи в генетических механизмах);
    • машинной (сигналы в электрических цепях);
    • социальной (движение знаний в общественных системах)»
  Иными словами, «информация — связь  в любых целенаправленных системах, определяющая их целостность, устойчивость, уровень функционирования» . Содержание и особенности информации раскрываются указанием действий, в которых она участвует:
    • хранение (на некотором носителе информации);
    • преобразование (в соответствии с некоторым алгоритмом);
    • передача (с помощью передатчика и приемника  по некоторой линии связи).
  В соответствии с этим же подходом «данные  — факты и идеи, представленные в формализованном виде, позволяющем  передавать или обрабатывать их при помощи некоторого процесса и соответствующих технических устройств».
  В источниках понятия «информация» и «данные» определены несколько иначе.
  «Информация: 1) совокупность знаний о фактических  данных и связях между ними; 2) в  вычислительной технике — содержание, присваиваемое данным посредством  соглашений, распространяющихся на эти  данные; данные, подлежащие вводу в  ЭВМ, хранимые в ее памяти, обрабатываемые на ЭВМ и выдаваемые пользователям».
  «Данные — информа средствами при возможном участии человека».
  Как легко заметить, приведенные определения  вынужденно используют такие сложно определяемые понятия, как «факты», «идеи» и особенно «знания».
  В дальнейшем под информацией будем понимать любые сведения о процессах и явлениях, которые в той или иной форме передаются между объектами материального мира (людьми, животными, растениями, автоматами и др.).
  Если  рассмотреть некоторый объект материального  мира, информация о котором представляет интерес, и наблюдателя (в роли которого и выступают АИС), способного фиксировать  эту информацию в определенной, понятной другим форме, то говорят, что в памяти (сознании) наблюдателя находятся  данные, описывающие состояние объекта. Таким образом, данными будем называть формализованную информацию, пригодную для последующей обработки, хранения и передачи средствами автоматизации профессиональной деятельности.
  Информацию  в ЭВМ можно хранить в виде различных данных (числовых, текстовых, визуальных и т.п.). Более того, для  описания одной и той же информации можно предложить различные варианты их состава и структуры. Иными  словами, правомерно говорить о моделировании  в АИС информации о некотором множестве объектов материального мира совокупностью взаимосвязанных данных.
  Информационное  обеспечение (information support) АИС — совокупность единой системы классификации и кодирования информации; унифицированных систем документации и используемых массивов информации .
  В этой связи в качестве главных  задач создания информационного  обеспечения АИС можно выделить, во-первых, определение состава и  структуры данных, достаточно «хорошо» описывающих требуемую информацию, во-вторых, обоснование способов хранения и переработки данных с использованием ЭВМ.
  Прежде  чем определить понятие «банк  данных», необходимо остановиться на другом ключевом понятии — «предметная  область».
  Под предметной областью будем понимать информацию об объектах, процессах и явлениях окружающего мира, которая с точки зрения потенциальных пользователей должна храниться и обрабатываться в информационной системе. В этом определении особое внимание следует уделить важности роли потенциальных потребителей информационных ресурсов АИС. Именно этот аспект обусловливает и структуру, и основные задачи, и вообще целесообразность создания того или иного банка.
  Банк  данных — ИС, включающая в свой состав комплекс специальных методов и средств для поддержания динамической информационной модели предметной области с целью обеспечения информационных потребностей пользователей. Очевидно, что банк данных может рассматриваться как специальная обеспечивающая подсистема в составе старшей по иерархии АИС.
  Поддержание динамической модели предметной области  предусматривает не только хранение информации о ней и своевременное  внесение изменений в соответствии с реальным состоянием объектов, но и обеспечение возможности учета  изменений состава этих объектов (в том числе появление новых) и связей между ними (т.е. изменений самой структуры хранимой информации).
  Обеспечение информационных потребностей (запросов) пользователей имеет два аспекта:
    • определение  границ конкретной предметной области  и разработка описания соответствующей  информационной модели;
    • разработка банка данных, ориентированного на эффективное обслуживание запросов различных категорий пользователей.
      С точки зрения целевой направленности профессиональной деятельности принято  выделять пять основных категорий пользователей: аналитики, системные программисты, прикладные программисты, администраторы, конечные пользователи.
  Различают пользователей постоянных и разовых; пользователей-людей и пользователей-задач; пользователей с различным уровнем  компетентности (приоритетом) и др., причем каждый класс пользователей  предъявляет собственные специфические  требования к своему обслуживанию (прежде всего с точки зрения организации  диалога «запрос —ответ»). Так, например, постоянные пользователи, как правило, обращаются в банк данных с фиксированными по форме (типовыми) запросами; пользователи-задачи должны иметь возможность получать информацию из банка данных в согласованной  форме в указанные области  памяти; пользователи с низким приоритетом  могут получать ограниченную часть  информации и т.д. Наличие столь  разнообразного состава потребителей информации потребовало включения  в банк данных специального элемента — словаря данных, о чем будет сказано ниже.
  Уровень сложности и важности задач информационного  обеспечения АИС в рамках рассматриваемой  технологии определяет ряд основных требований к банку данных:
    • адекватность информации состоянию предметной области;
    • быстродействие и производительность;
    • простота и удобство использования;
    • массовость использования;
    • защита информации;
    • возможность  расширения круга решаемых задач.
      (Отметим,  что все названные требования  можно предъявить и к любому  финансовому банку.)
  По  сравнению с традиционным обеспечением монопольными файлами каждого приложения централизованное управление данными  в банке данных имеет ряд важных преимуществ:
    • сокращение избыточности хранимых данных;
    • устранение противоречивости хранимых данных;
    • многоаспектное использование данных (при однократном  вводе);
    • комплексная  оптимизация (с точки зрения удовлетворения разнообразных, в том числе и  противоречивых, требований «в целом»);
    • обеспечение  возможности стандартизации;
    • обеспечение  возможности санкционированного доступа  к данным и др.
  Все названные преимущества, по существу, связаны с такими основополагающими  принципами концепции банка данных, как интеграция данных, централизация  управления ими и обеспечение  независимости прикладных программ обработки данных и самих данных.
  Структура типового банка данных, удовлетворяющего предъявляемым требованиям, представлена на рис. 1
   
  Рисунок 1 основные компоненты банка данных
  Подробнее остановимся на составляющих банка  данных, представляющих наибольший интерес.
  База  данных — совокупность специальным  образом организованных (структурированных) данных и связей между ними. Иными  словами, БД — это так называемое датологическое (от англ. data — данные) представление информации о предметной области. Если в состав банка данных входит одна БД, банк принято называть локальным; если БД несколько — интегрированным.
  Словарь данных предназначен для хранения единообразной и централизованной информации обо всех ресурсах данных конкретного банка:
    об объектах, их свойствах и отношениях для данной ПО;
    данных, хранимых в БД (наименование, смысловое описание, структура, связи и т.п.);
    возможных значениях и форматах представления данных;
    источниках возникновения данных;
    кодах защиты и разграничении доступа пользователей к данным и т. п.
  Система управления базами данных — специальный комплекс программ и языков, посредством которого организуется централизованное управление БД и обеспечивается доступ к ним.
  В состав любой СУБД входят языки двух типов:
    • язык описания данных (с его помощью  описываются типы данных, их структура  и связи);
    • язык манипулирования данными (его часто  называют «язык запросов к БД»), предназначенный  для организации работы с данными  в интересах всех типов пользователей.
  Администратор БД — это лицо (группа лиц), реализующее управление БД. В этой связи сам банк данных можно рассматривать как автоматизированную систему управления БД. Функции администратора БД являются долгосрочными; он координирует все виды работ на этапах создания и применения банка данных. На стадии проектирования администратор БД выступает как идеолог и главный конструктор системы; на стадии эксплуатации он отвечает за нормальное функционирование банка данных, управляет режимом его работы и обеспечивает безопасность данных (Основные функции администратора БД:
    • решать вопросы организации данных об объектах ПО и установления связей между этими  данными с целью объединения  информации о различных объектах;
    • координировать все действия по проектированию, реализации и ведению БД; учитывать текущие  и перспективные требования пользователей; следить, чтобы БД удовлетворяли  актуальным потребностям;
    • решать вопросы, связанные с расширением  БД в связи с изменением границ ПО;
    • разрабатывать  и реализовывать меры по обеспечению  защиты данных от некомпетентного их использования, от сбоев технических  средств, по обеспечению секретности  определенной части данных и разграничению  доступа к ним;
    • выполнять  работы по ведению словаря данных; контролировать избыточность и противоречивость данных, их достоверность;
    • следить  за тем, чтобы банк данных отвечал  заданным требованиям по производительности, т. е. чтобы обработка запросов выполнялась  за приемлемое время;
    • выполнять  при необходимости изменения  методов хранения данных, путей доступа  к ним, связей между данными, их форматов; определять степень влияния изменений  в данных на всю БД;
    • координировать вопросы технического обеспечения  системы аппаратными средствами, исходя из требований, предъявляемых  БД к оборудованию;
    • координировать работы системных программистов, разрабатывающих  дополнительное программное обеспечение  для улучшения эксплуатационных характеристик системы;
    • координировать работы прикладных программистов, разрабатывающих  новые прикладные программы, и выполнять  их проверку и включение в состав ПО системы и т. п.

Рисунок 2 типовой состав группы администратора БД
  На  рис. 5.2 представлен типовой состав группы администратора БД, отражающий основные направления деятельности специалистов.
2. Описательная модель  предметной области 
  Процесс проектирования БД является весьма сложным. По сути, он заключается в определении  перечня данных, хранимых на физических носителях (магнитных дисках и лентах), которые достаточно полно отражают информационные потребности потенциальных пользователей в конкретной предметной области. Проектирование БД начинается с анализа предметной области и возможных запросов пользователей. В результате этого анализа определяется перечень данных и связей между ними, которые адекватно—с точки зрения будущих потребителей — отражают предметную область. Завершается проектирование БД определением форм и способов хранения необходимых данных на физическом уровне.
  Весь  процесс проектирования БД можно  разбить на ряд взаимосвязанных  этапов, каждый из которых обладает своими особенностями и методами проведения. На рис. 3 представлены типовые этапы.
  
  Рисунок 3 этапы проектирования БД
  На  этапе инфологического (информационно-логического) проектирования осуществляется построение семантической модели, описывающей сведения из предметной области, которые могут заинтересовать пользователей БД. Семантическая модель (semantic model) — представление совокупности о предметной области понятий в виде графа, в вершинах которого расположены понятия, в терминальных вершинах — элементарные понятия, а дуги представляют отношения между понятиями.
  Сначала из объективной реальности выделяется предметная область, т. е. очерчиваются ее границы. Логический анализ выделенной предметной области и потенциальных  запросов пользователей завершается  построением инфологической модели — перечня сведений об объектах предметной области, которые необходимо хранить в БД, и связях между  ними.
  Анализ  информационных потребностей потенциальных  пользователей имеет два аспекта: определение собственно сведений об объектах предметной области; анализ возможных  запросов к БД и требований по оперативности  их выполнения.
  Анализ  возможных запросов к БД позволяет  уточнить связи между сведениями, которые необходимо хранить. Пусть, например, в БД по учебному процессу института хранятся сведения об учебных  группах, читаемых курсах и кафедрах, а также связи «учебные группы—читаемые  курсы» и «читаемые курсы —кафедры». Тогда запрос о том, проводит ли некоторая  кафедра занятия в конкретной учебной группе, может быть выполнен только путем перебора всех читаемых в данной группе курсов.
  Хранение  большого числа связей усложняет  БД и приводит к увеличению памяти ЭВМ, но часто существенно ускоряет поиск нужной информации. Поэтому  разработчику БД (администратору БД) приходится принимать компромиссное решение, причем процесс определения перечня  хранимых связей, как правило, имеет  итерационный характер.
  Этап  датологического  проектирования подразделяется на логическое (построение концептуальной модели данных) и физическое (построение физической модели) проектирование.
  Главной задачей логического проектирования является представление выделенных на предыдущем этапе сведений в виде данных в форматах, поддерживаемых выбранной СУБД.
  Задача  физического проектирования — выбор  способа хранения данных на физических носителях и методов доступа  к ним с использованием возможностей, предоставляемых СУБД.
  Инфологическая  модель «сущность—связь» (entity-relationship model; ER-model) П.Чена представляет собой описательную (неформальную) модель предметной области, семантически определяющую в ней сущности и связи .
  Относительная простота и наглядность описания предметной области позволяет использовать ее в процессе диалога с потенциальными пользователями с самого начала инфологического  проектирования. Построение инфологической модели П.Чена, как и любой другой модели, является творческим процессом, поэтому единой методики ее создания нет. Однако при любом подходе к построению модели используют три основных конструктивных элемента: сущность, атрибут, связь.
  Сущность  — это собирательное понятие некоторого повторяющегося объекта, процесса или явления окружающего мира, о котором необходимо хранить информацию в системе. Сущность может определять как материальные (например, «студент», «грузовой автомобиль» и т.п.), так и нематериальные объекты (например, «экзамен», «проверка» и т.п.). Главной особенностью сущности является то, что вокруг нее сосредоточен сбор информации в конкретной предметной области. Тип сущности определяет набор однородных объектов, а экземпляр сущности — конкретный объект в наборе. Каждая сущность в модели П.Чена именуется. Для идентификации конкретного экземпляра сущности и его описания используется один или несколько атрибутов.
  Атрибут — это поименованная характеристика сущности, которая принимает значения из некоторого множества значений. Например, у сущности «студент» могут быть атрибуты «фамилия», «имя», «отчество», «дата рождения», «средний балл за время обучения» и т. п.
  Связи в инфологической модели выступают в качестве средства, с помощью которого представляются отношения между сущностями, имеющими место в предметной области. При анализе связей между сущностями могут встречаться бинарные (между двумя сущностями) и в общем случае n-арные (между п сущностями) связи. Например, сущности «отец», «мать» и «ребенок» могут находиться в 3-арном отношении «семья» («является членом семьи»).
  Связи должны быть поименованы; между двумя  типами сущностей могут существовать несколько связей.
  Наиболее  распространены бинарные связи. Учитывая, что любую n-арную связь можно представить в виде нескольких бинарных, подробнее остановимся именно на таких связях между двумя типами сущностей, устанавливающими соответствие между множествами экземпляров сущностей.
  Различают четыре типа связей:
    • один к одному (1: 1);
    • один ко многим (1: М);
    • многие к одному (М: 1);
    • многие ко многим (М: N).
  Реально все связи являются двунаправленными, т.е., зная экземпляр одной из сущностей, можно идентифицировать (однозначно или многозначно) экземпляр (экземпляры) другой сущности. В некоторых случаях целесообразно рассматривать лишь однонаправленные связи между сущностями в целях экономии ресурсов ЭВМ. Возможность введения таких связей полностью определяется информационными потребностями пользователей. Различают простую и многозначную однонаправленные связи, которые являются аналогами связей типа 1: 1 и 1 : М с учетом направления идентификации. Так, для простой однонаправленной связи «староста» («является старостой») между сущностями «учебная группа» и «студент» можно, зная учебную группу, однозначно определить ее старосту, но, зная конкретного студента, нельзя сказать, является ли он старостой учебной группы. Примером многозначной однонаправленной связи служит связь между сущностями «пациент» и «болезнь», для которой можно для каждого пациента можно указать его болезни, но нельзя выявить всех обладателей конкретного заболевания.
  Введение  однонаправленных связей означает, что  в результате анализа потенциальных  запросов потребителей установлено, что  потребности в информации, аналогичной  приведенной в двух последних  примерах, у пользователей не будет (и они не будут формулировать  соответствующие запросы к БД).
  Несмотря  на то что построение инфологической модели есть процесс творческий, можно  указать два основополагающих правила, которыми следует пользоваться всем проектировщикам БД:
    • при  построении модели должны использоваться только три типа конструктивных элементов: сущность, атрибут, связь;
    • каждый компонент информации должен моделироваться только одним из приведенных выше конструктивных элементов для исключения избыточности и противоречивости описания.
  Моделирование предметной области начинают с выбора сущностей, необходимых для ее описания. Каждая сущность должна соответствовать  некоторому объекту (или группе объектов) предметной области, о котором в  системе будет накапливаться  информация. Существует проблема выбора конструктивного элемента для моделирования  той или иной «порции» информации, что существенно затрудняет процесс  построения модели. Так, информация о  том, что некоторый студент входит в состав учебной группы, можно  в модели представить:
    • как  связь: «входит в состав» для  сущностей «студент» и «учебная группа»;
    • как  атрибут: «имеет в составе «студента» сущности «учебная группа»;
    • как  сущность: «состав учебной группы».
      В этих случаях приходится рассматривать  несколько вариантов и с учетом информационных потребностей пользователей  разбивать предметную область на такие фрагменты, которые, с их точки  зрения, представляют самостоятельный  интерес.
  При моделировании предметной области  следует обращать внимание на существующий в ней документооборот. Именно документы, циркулирующие в предметной области, должны являться основой для формулирования сущностей. Это связано с двумя  обстоятельствами. Во-первых, эти документы, как правило, достаточно полно отражают информацию, которую необходимо хранить  в БД, причем в виде конкретных данных. Во-вторых, создаваемая ИС должна предоставлять пользователям привычную для них информацию в привычном виде, что в последующем существенно облегчит ввод БД в эксплуатацию.
  При описании атрибутов сущности необходимо выбрать ряд атрибутов, позволяющих  однозначно идентифицировать экземпляр  сущности. Совокупность идентифицирующих атрибутов называют ключом.
  В заключение приведем типовую последовательность работ (действий) по построению инфологической модели:
    • выделение  в предметной области сущностей;
    • введение множества атрибутов для каждой сущности и выделение из них ключевых;
    • исключение множества повторяющихся атрибутов (при необходимости);
    • формирование связей между сущностями;
    • исключение связей типа М: N (при необходимости);
    • преобразование связей в однонаправленные (по возможности).
  Помимо  модели П.Чена, существуют и другие инфологические модели. Все они представляют собой описательные (неформальные) модели, использующие различные конструктивные элементы и соглашения по их использованию  для представления в БД информации о предметной области. Иными словами, первый этап построения БД всегда связан с моделированием предметной области.
3 Концептуальные модели данных
  В отличие от инфологической модели предметной области, описывающей по некоторым правилам, сведения об объектах материального мира и связи между ними, которые следует иметь в БД, концептуальная модель описывает хранимые в ЭВМ данные и связи. В силу этого каждая модель данных неразрывно связана с языком описания данных конкретной СУБД.
  По  существу, модель данных — это совокупность трех составляющих: типов структур данных, операций над данными, ограничений целостности.
  Типы  структур данных. Среди широкого множества определений, обозначающих типы структур данных, наиболее распространена терминология CODASYL (Conference of DAta SYstems Language) — международной ассоциации по языкам систем обработки данных, созданной в 1959 г.
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.