Инфологическая модель базы данных "Видепрокат" (стр. 2 из 3)

Атрибут – поименованная характеристика сущности. Его наименование должно быть уникальным для конкретного типа сущности, но может быть одинаковым для различного типа сущностей. Атрибуты используются для определения того, какая информация должна быть собрана о сущности.

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.

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.

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.

Между двумя сущностям, например, А и В возможны четыре вида связей.

Первый тип – связь ОДИН-К-ОДНОМУ (1:1): в каждый момент времени каждому представителю (экземпляру) сущности А соответствует 1 или 0 представителей сущности В:

Второй тип – связь ОДИН-КО-МНОГИМ (1:М): одному представителю сущности А соответствуют 0, 1 или несколько представителей сущности В.

Так как между двумя сущностями возможны связи в обоих направлениях, то существует еще два типа связи МНОГИЕ-К-ОДНОМУ (М:1) и МНОГИЕ-КО-МНОГИМ (М:N).

ГЛАВА 2. ИНФОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ

2.1. Модель «сущность-связь»

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. Наиболее популярной из них оказалась модель "сущность-связь" или называемая ещё ER-моделью (от англ. Entity-Relationship, т.е. сущность-связь).

Инфологическая модель применяется после словесного описания предметной области.

Между сущностями могут быть установлены связи – бинарные ассоциации, показывающие, каким образом сущности соотносятся или взаимодействуют между собой. Связь может существовать между двумя разными сущностями или между сущностью и ей же самой (рекурсивная связь). Она показывает, как связаны экземпляры сущностей между собой. Если связь устанавливается между двумя сущностями, то она определяет взаимосвязь между экземплярами одной и другой сущности

Связи делятся на три типа по множественности: один-ко-одному (1:1), один-ко-многим (1:М), многие-ко-многим (М:М).

Связь один-ко-одному означает, что экземпляр одной сущности связан только с одним экземпляром другой сущности.

Связь один-ко-многим (1:М) означает, что один экземпляр сущности, расположенный слева по связи, может быть связан с несколькими экземплярами сущности, расположенными справа по связи.

Связь «многие-ко-многим (М:М) означает, что несколько экземпляров первой сущности могут быть связаны с несколькими экземплярами второй сущности, и наоборот. Между двумя сущностями может быть задано сколько угодно связей с разными смысловыми нагрузками.

Связь любого из этих типов может быть обязательной, если в данной связи должен участвовать каждый экземпляр сущности, необязательной – если не каждый экземпляр сущности должен участвовать в данной связи. При этом связь может быть обязательной с одной стороны и необязательной с другой стороны.

Проведем инфологическое проектирование базы данных технологического процесса. Инфологическая модель применяется после словесного описания предметной области. На основании анализа предметной области выделим следующие сущности модели «сущность-связь» («EntityRelationship» - ER-модели): «Рубрикатор видов деятельности», «Предприятия и организации», и изобразим их в виде графических обозначений (прямоугольник, в верхней части которого записано имя сущности, а ниже перечисляются атрибуты, причем ключевые атрибуты помечаются подчеркиванием). Они приведены на рис. 1-2.

Справочник клиентов

Код клиента

Фамилия, ИО

Адрес

Телефон

Категория

Примечания

рис.1. «Справочник клиентов»

Видеотека

Код кассеты

Наименование

Категория

Стоимость

рис.2. «Видеотека»

Заказы

Код заказа

Дата

Код клиента

Код кассеты

Сумма

Дата возврата

рис.3. «Заказы»

Сотрудники

Код сотрудника

Фамилия ИО

Табельный номер

Рис.4. «Сотрудники»

2.2. Связи между сущностями

Определим связи между выявленными сущностями.

Связь ОДИН-КО-МНОГИМ (1:М): одному представителю сущности А соответствуют 0, 1 или несколько представителей сущности В (рис.4).

рис.4. Связь ОДИН-КО-МНОГИМ

рис.5. Моделирование связей между сущностями предметной области

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На мой взгляд, нелегко правильно воспринять и оценить тех советов и рекомендаций по построению хорошей инфологической модели, которые десятилетиями формировались крупнейшими специалистами в области обработки данных. В идеале необходимо, чтобы предварительно был реализован хотя бы один проект информационной системы, предложенный его реальным пользователям.

Любые теоретические рекомендации воспринимаются всерьез лишь после нескольких безрезультатных попыток оживления неудачно спроектированных систем. (Хотя есть и такие проектировщики, которые продолжают верить, что смогут реанимировать умирающий проект с помощью изменения программ, а не инфологической модели базы данных.)

Для определения перечня и структуры хранимых данных надо собрать информацию о реальных и потенциальных приложениях, а также о пользователях базы данных, а при построении инфологической модели следует заботиться лишь о надежности хранения этих данных, напрочь забывая о приложениях и пользователях, для которых создается база данных.

Целесообразно:

· четко разграничивать такие понятия как запрос на данные и ведение данных (ввод, изменение и удаление);

· помнить, что, как правило, база данных является информационной основой не одного, а нескольких приложений, часть их которых появится в будущем;

· плохой проект базы данных не может быть исправлен с помощью любых (даже самых изощренных) приложений.

Современный уровень информатизации общества предопределяет использование новейших технических, технологических, программных средств в различных информационных системах экономических объектов. методов и моделей, технических, программных, технологических средств и специалистов, предназначенную для обработки информации и принятия управленческих решений.

Компьютерная технология характеризуется рядом особенностей, которые следует учитывать при оценке условий и процедур контроля. Отличия компьютерной обработки данных от неавтоматизированной, в основном, следующие:

Единообразное выполнение операций. Компьютерная обработка предполагает использование одних и тех же команд при выполнении идентичных операций учета, что практически исключает появлению случайных ошибок, обыкновенно присущих ручной обработке. Напротив, программные ошибки (или другие систематические ошибки в аппаратных либо программных средствах) приводят к неправильной обработке всех идентичных операций при одинаковых условиях.

Разделение функций. Компьютерная система может осуществить множество процедур внутреннего контроля, которые в неавтоматизированных системах выполняют разные специалисты. Такая ситуация оставляет специалистам, имеющим доступ к компьютеру, возможность вмешательства в другие функции. В итоге компьютерные системы могут потребовать введения дополнительных мер для поддержания контроля на необходимом уровне, который в неавтоматизированных системах достигается простым разделением функций. К подобным мерам может относиться система паролей, которые предотвращают действия, не допустимые со стороны специалистов, имеющих доступ к информации об активах и учетных документах через терминал в диалоговом режиме.

Потенциальные возможности появления ошибок и неточностей. По сравнению с неавтоматизированными системами учета компьютерные системы более открыты для несанкционированного доступа, включая лиц, осуществляющих контроль. Они также открыты для скрытого изменения данных и прямого или косвенного получения информации об активах. Чем меньше человек вмешивается в машинную обработку операций учета, тем ниже возможность выявления ошибок и неточностей. Ошибки, допущенные при разработке или корректировке прикладных программ, могут оставаться незамеченными на протяжении длительного периода.