Значительная часть пользователей, приобретая компьютер или получая доступ к нему на работе или в школе, в перерывах между играми прежде всего осваивает операции именно с текстовыми файлами (а ныне - с документами Word). На первом этапе компьютер обычно используют в качестве удобной и "интеллектуальной" пишущей машинки (для подготовки, хранения, модификации и распечатки всевозможных писем, сочинений, объявлений, договоров, статей и т.п.).

Вряд ли многие задумываются, что уже на этом этапе они пользуются примитивной информационной системой, которая в данном случае состоит из следующих элементов:

(а) текстового редактора как инструмента манипулирования текстами;

(б) группы текстовых файлов (базы данных) как объекта обработки.

На следующем этапе многим приходит в голову использовать текстовый файл как некую амбарную книгу, куда легко можно заносить разнообразную "списочную" информацию, - например, каталоги своей библиотеки, видеотеки, фонотеки (и даже фототеки), адреса и названия организаций, истории болезней, телефонные номера и прочее. Способ представления и размещения информации в таких "амбарных" книгах обычно придумывает сам пользователь.

Например, врач может поместить в файл карточки своих пациентов, с указанием фамилии, пола, даты рождения или возраста, диагноза и других данных, например: "Ветров С.И. /м/ЗЗ лет/Анемия", "Савченко Т. /ж/12.10.80/Ларингит" и т.п.

В чем недостатки такого подхода? Создавая базы данных, мы стремимся обеспечить себе возможность, во-первых, упорядочивать информацию по различным признакам (например, по возрасту пациента), а во-вторых, - быстро извлекать выборки с произвольным сочетанием признаков (например, подростков, страдающих анемией). Однако описанная выше организация данных не позволит ни того, ни другого.

Во-первых, упорядочить информацию проще даже в картонной коробке, чем в текстовом файле. Во-вторых, машина не сможет даже выбрать больных анемией, так как на разных карточках диагноз может быть записан по-разному ("Анемия", "Анем.", "Аня" и пр.). Это для вас "Анемия" и "Анем." - одно и то же; для компьютера - это совершенно разные вещи.

Чтобы научить автомат-компьютер безошибочно искать и систематизировать данные, надо прежде всего сообщить ему правила игры (соглашения), идею которых мы пока упрощенно изложим на примере данного "Диагноз" в медицинской картотеке.

Конкретный диагноз должен обозначаться совершенно одинаково во всех карточках БД. Например, можно условиться, что сочетание 02 всегда обозначает анемию и только анемию, 08 - ларингит и только ларингит. Такое сочетание называется кодом диагноза.

Все карточки в текстовом файле должны иметь одинаковую длину (например, по 4 строки на пациента), а положение кода диагноза в каждой карточке должно быть одно и то же (например, с пятого символа второй строки).

Если усложнить правила игры и соответственно - программу, можно научить машину отождествлять "Анемия" и "Анем.", но это другая тема, которой мы коснемся далее.

Процесс приспособления форматов и значений данных к нуждам автомата, т.е. устранение произвола в представлении длины и (или) значений, мы можем условно назвать структурированием информации. Другими словами, структурирование - это просто введение каких-то соглашений о способах представления данных.

Отсюда ясно, что описанные выше текстовые файлы (и документы Word) содержат "неструктурированную" или в лучшем случае "плохо структурированную" информацию, не пригодную для эффективной обработки автоматом.

Теперь мы можем уточнить определение информационной системы.

ИС - это совокупность тем или иным способом структурированных данных (базы данных) и комплекса аппаратно-программных средств для хранения данных и манипулирования ими.

Основные определения

Итак, целью информационной системы является обработка данных об объектах реального мира, с учетом связей между объектами. В теории БД данные часто называют атрибутами, а объекты - сущностями. Объект, атрибут и связь - фундаментальные понятия ИС.

информационная система база атрибут

Объект (или сущность) - это нечто существующее и различимое, т.е. объектом можно назвать то "нечто", для которого существуют название и способ отличать один подобный объект от другого. Например, каждая школа - это объект. Объектами являются также человек, класс в школе, фирма, сплав, химическое соединение и т.д. Когда мы видим, например, бабочку на лугу, то можем считать ее объектом, если укажем способ отличить одну бабочку от другой. В противном случае мы не воспринимаем бабочку как объект.

Объектами могут быть не только материальные предметы, но и более абстрактные понятия, отражающие реальный мир. Например, события, регионы, произведения искусства; книги (не как полиграфическая продукция, а как произведения), театральные постановки, кинофильмы; правовые нормы, философские теории и проч.

Группа всех подобных объектов образует набор объектов. Например, наборами объектов могут быть классы школы, фирмы, товары на складе, люди, работающие на предприятии, кинофильмы и т.п. Конкретный объект в такой группе уместно называть экземпляром объекта.

Информационная система оперирует наборами объектов, спроектированными применительно к данной предметной области, используя при этом конкретные значения атрибутов (данных) о тех или иных объектах.

Атрибут (или данное) - это некоторый показатель, который характеризует некий объект и принимает для конкретного экземпляра объекта некоторое числовое, текстовое или иное значение.

Например, возьмем в качестве набора объектов классы школы. Число учеников в классе - это данное, которое принимает числовое значение (у одного класса 28, у другого - 32). Название класса - это данное, принимающее текстовое значение (у одного - 10А, у другого - 9Б и т.д.).

Очень часто в современных ИС используются "качественные" данные об объектах, например: "рейтинг" (фильма, ученого, артиста, спортсмена), увлечения и темперамент человека и т.п.

Примечание. Рейтинг обычно выражается неким числом, однако это все-таки качественное данное, так как формируется чаще всего по субъективным оценкам (за небольшими исключениями),

Атрибут некоторого набора объектов сам может быть набором объектов, имеющим собственные атрибуты. Например, атрибутом лица (как экземпляра набора объектов "Лица") является вуз, который это лицо окончило (МГУ, МИФИ и т.п.). С другой стороны, конкретный вуз - это экземпляр набора объектов "Вузы" и характеризуется множеством данных: фамилией ректора, адресом, специализацией, числом студентов и т.д. Наконец, ректор в свою очередь является экземпляром набора объектов "Лица". Таким образом, возникает возможность установления связи между экземплярами объектов из разных наборов.

Списки возможных значений атрибутов называются классификаторами (справочниками, словарями). Например, страна, гражданином которой является конкретное лицо, служит атрибутом этого лица. Список всех стран планеты - это и есть классификатор, из которого выбирают значение атрибута для конкретного лица.

Как уже сказано, любое значение атрибута в классификаторе можно в свою очередь считать экземпляром определенного набора объектов. Например, страна может быть объектом набора "Страны" и в свою очередь иметь списки значений атрибутов (например, атрибутами страны могут быть территория, политическая система, население, глава государства и т.п.).

Иногда для конкретного объекта одно и то же данное может принимать несколько значений. Например, одна фирма изготавливает разные виды продукции, один человек может иметь несколько увлечений и т.п. Такие данные образуют так называемые повторяющиеся группы, о которых подробнее сказано далее.

Значения некоторых данных постоянны у конкретных объектов (например, название вида продукции, фамилия человека, год рождения и т.п.); значения других могут меняться с течением времени (например, количество учеников в классе или число работающих на заводе, образование, должность человека и т.п.).

Как составлять наборы объектов

Разработчик ИС (а иногда и пользователь) формирует набор объектов произвольно, исходя из смысла задачи и выбранного способа классификации данных. Например, в информационной системе "Вариант" предусмотрен набор объектов "События" (Конференция ЮНЕСКО, Первенство мира по футболу, Землетрясение в Иране и т.д.). - В качестве одного из атрибутов такого объекта используется категория события (политическое, спортивное, катастрофы и т.п.). Однако любое значение этого атрибута вы можете превратить в самостоятельный набор объектов и отдельно изучать, скажем, "Политические события", "Чрезвычайные происшествия" и т.д.

В той же системе имеется набор объектов "Документы". В принципе экземпляром этого набора можно считать не только официальную бумагу, но и, скажем, оперу Верди "Аида", а экземпляром набора "События" - премьеру этой оперы. С другой стороны, "Аида" может входить в самостоятельные наборы объектов: "Музыкальные произведения" (в целом), или "Оперы", или "Итальянские оперы".

Как структурировать данные

При выборе данного необходимо приписать ему и сообщить системе точное название (имя), с помощью которого в дальнейшем можно манипулировать значениями данных. Например, "Наименование продукции", "Цена", "Год рождения" и т.п.

Кроме того, разработчик определяет и сообщает ИС тип данного - текстовое, числовое и т.п., а также формат данного (например, формат даты).

Не следует смешивать "Имя данного" и "Значение данного". Имя данного в системе - только одно, например: Год рожд. Однако значения данного могут меняться (хотя и необязательно) при переходе от одного экземпляра объекта к другому (например, год рождения 1978, 1965, 1981 и проч.).

Как устанавливать связи

Во многих случаях связи между объектами обусловлены смыслом задачи и не зависят от произвола разработчиков. Например, далее мы будем рассматривать "классический" пример БД: "Заказы-Продукты-Клиенты". Здесь, в частности, мы имеем набор объектов "Заказы", и с каждым экземпляром этого набора (заказом) связаны экземпляр набора "Продукты" (т.е. что именно заказано, - например, "Пастила") и экземпляр набора "Клиенты" (т.е. заказчик, покупатель пастилы, - например, кафе "Парус").

В таких системах имеется возможность устанавливать произвольные связи между объектами. Например, экземпляр "Лицо" (скажем, Петров П. П.) может быть связан с экземпляром "События" (скажем, с юбилейным вечером спортклуба) как организатор, или как участник, или, как очевидец (даже как противник) данного события.

Вопросы и задания

1. Что такое объект?

2. Что такое атрибут (данное)?

3. Приведите примеры материальных объектов.

4. Приведите примеры нематериальных, абстрактных объектов.

5. Приведите примеры качественных данных об объектах.

6. Может ли быть отметка, полученная учеником, объектом?

7. Что такое повторяющаяся группа?

8. Приведите примеры текстовых и числовых данных.

9. Чем отличается имя данного от значения данного?

10. Приведите примеры связей между данными.

Простая двумерная структура

Разобравшись в целом с понятиями "объект" и "данные", поставим себе следующую цель: научиться составлять наборы однородных объектов и структурировать их данные.

Для начала попробуем составить простой телефонный справочник, - так, чтобы его могла обработать машина. Задача ставится так: составить обычный список телефонов с указанием для каждого телефона номера, обозначения абонента, его адреса и его категории.

Справочник состоит из однородных объектов - номеров телефонов. Выберем для объекта следующие данные:

· номер телефона;

· имя абонента (просто имя, или фамилия, или прозвище);

· адрес абонента;

· категория абонента (друзья, родственники, мастерские, магазины и т.д.).

Все данные будем считать текстовыми (символьными). Присвоим этим данным следующие имена и длины:

В качестве данного "Категория" будем употреблять двухсимвольные коды-аббревиатуры: ДР - друзья, РД - родственники, СР - сервис, МН - магазины и т.п.

Тогда наш справочник можно представить следующей таблицей:

Таблица 1

Заметим, что в данном справочнике мы использовали неявное соглашение, что все абоненты находятся в одном городе с семизначной нумерацией телефонов. Если ваши контакты распространяются на несколько городов, к номеру следует добавить 5 знаков (для кода города); и наоборот, если вы живете в маленьком городе, номер может быть короче.

Поскольку категорию абонента мы обозначили кодом, нам придется составить еще одну таблицу (классификатор, словарь), объекты которой - категории. Естественно выбрать для такого объекта пару данных катег (2) и наим_кат (12), как показано в табл.2.

Если снабдить обе таблицы именами (например, ТЕLЕFОN (телефоны) и SLOVКАТ (словарь категорий)) и как-то перенести на диск компьютера, мы получим базу данных по телефонам, для которой уже можно использовать автоматизированные методы обработки.

Таблица 2

Компьютер сможет: (1) мгновенно выдать вам строку таблицы ТЕLЕFОN с указанным вами номером или, наоборот, с указанным именем абонента; (2) подать на экран список телефонов, упорядоченный по именам или категориям; (3) выбрать на экран телефоны заданной вами категории (например, только магазины); (4) напечатать любые выборки и многое другое. При этом в качестве категории может выдаваться не ее странный код, а точное наименование (из таблицы SLOVКАТ).

Заметим, что нашу базу данных образуют две простые двумерные таблицы (два списка) с фиксированным числом столбцов-данных (в таблице ТЕLЕFОN - 4, в SLOVКАТ - 2) и переменным числом строк-объектов (это число зависит от масштаба ваших контактов и меняется по мере появления новых знакомых или исчезновения старых).

Такое представление данных является наиболее простым и наглядным для человека и самым удобным - для машины.

В заключение этого пункта введем еще одно определение. В информационных системах каждое данное обычно называется полем. Например, поле номер, поле катег. Соответственно говорят об имени поля и о значении поля. Далее мы будем употреблять синонимы - и термин "данное", и термин " поле".

Основные типы данных