Главная
Коллекция "Otherreferats"
Программирование, компьютеры и кибернетика
Инфологическая модель базы данных
Инфологическая модель базы данных
Обеспечения надежности системы управления данными. Походы к выбору состава и структуры предметной области. Исследования информационной среды для моделирования. Цель инфологического моделирования – обеспечение естественных способов сбора информации.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 27.02.2009 |
| Размер файла | 212,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
1.1 Описание предметной области
1.2 Инфологическое моделирование
ГЛАВА 2. ИНФОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ
2.1 Модель «сущность-связь»
2.2 Связи между сущностями
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ВВЕДЕНИЕ
Процесс проектирования БД на основе принципов нормализации представляет собой последовательность переходов от неформального словесного описания информационной структуры предметной области к формализованному описанию объектов предметной области в терминах некоторой модели.
Инфологическая модель применяется на втором этапе проектирования БД, то есть после словесного описания предметной области. Процесс проектирования длительный и требует обсуждений с заказчиком и со специалистами в предметной области. Наконец, при разработке серьезных корпоративных информационных систем проект базы данных является тем фундаментом, на котором строится вся система в целом, и вопрос о возможном кредитовании часто решается экспертами банка на основании именно грамотно сделанного инфологического проекта БД. Следовательно, инфологическая модель должна включать такое формализованное описание предметной области, которое легко будет «читаться» не только специалистами по базам данных. И это описание должно быть настолько емким, чтобы можно было оценить глубину и корректность проработки проекта БД, и конечно, оно не должно быть привязано к конкретной СУБД. Выбор СУБД - это отдельная задача, для корректного ее решения необходимо иметь проект, который не привязан ни к какой конкретной СУБД.
Инфологическое проектирование прежде всего связано с попыткой представления семантики предметной области в модели БД.
Цель нашего проекта - инфологическое моделирование информационной системы выборов.
В настоящее время практически во всех сферах человеческой деятельности используются базы данных. Данная инфологическая модель базы данных может применяться в различных организациях. Для обеспечения надежности системы управления данными необходимо выполнить следующие основные требования:
- целостность и непротиворечивость данных,
- достоверность данных,
- простота управления данными,
- безопасность доступа к данным.
Предметной областью называется фрагмент реальности, который описывается или моделируется с помощью БД и ее приложений. В предметной области выделяются информационные объекты - идентифицируемые объекты реального мира, процессы, системы, понятия и т.д., сведения о которых хранятся в БД.
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
1.1 Описание предметной области
Процесс проектирования БД на основе принципов нормализации представляет собой последовательность переходов от неформального словесного описания информационной структуры предметной области к формализованному описанию объектов предметной области в терминах некоторой модели. В общем случае можно выделить следующие этапы проектирования:
1. Системный анализ и словесное описание информационных объектов предметной области.
2. Проектирование инфологической модели предметной области - частично формализованное описание объектов предметной области в терминах некоторой семантической модели, например, в терминах ER-модели.
3. Даталогическое или логическое проектирование БД, то есть описание БД в терминах принятой даталогической модели данных.
4. Физическое проектирование БД, то есть выбор эффективного размещения БД на внешних носителях для обеспечения наиболее эффективной работы приложения.
Если мы учтем, что между вторым и третьим этапами необходимо принять решение, с использованием какой стандартной СУБД будет реализовываться наш проект, то условно процесс проектирования можно представить последовательностью выполнения пяти соответствующих этапов (см. рис. 1).
Рис. 1. Этапы проектирования БД
С точки зрения проектирования БД в рамках системного анализа, необходимо осуществить первый этап, то есть провести подробное словесное описание объектов предметной области и реальных связей, которые присутствуют между описываемыми объектами. Желательно, чтобы данное описание позволяло корректно определить все взаимосвязи между объектами предметной области.
В общем случае существуют два похода к выбору состава и структуры предметной области:
Функциональный подход - он реализует принцип движения «от задач» и применяется тогда, когда заранее известны функции некоторой группы лиц и комплексов задач, для обслуживания информационных потребностей которых создается рассматриваемая СУБД. В этом случае мы можем четко выделить минимальный необходимый набор объектов предметной области, которые должны быть описаны.
Предметный подход - когда информационные потребности будущих пользователей БД жестко не фиксируются. Они могут быть многоаспектными и весьма динамичными. Мы не может точно выделить минимальный набор объектов предметной области, которые необходимо описывать. В описание предметной области в этом случае включаются такие объекты и взаимосвязи, которые наиболее характерны и наиболее существенны для нее. БД, конструируемая при этом, называется предметной, то есть она может быть использована при решении множества разнообразных, заранее не определенных задач. Конструирование предметной БД в некотором смысле кажется гораздо более заманчивым, однако трудность всеобщего охвата предметной области с невозможностью конкретизации потребностей пользователей может привести к избыточно сложной схеме БД, которая для конкретных задач будет неэффективной.
Чаще всего на практике рекомендуется использовать некоторый компромиссный вариант, который, с одной стороны, ориентирован на конкретные задачи или функциональные потребности пользователей, а с другой стороны, учитывает возможность наращивания новых приложений.
Системный анализ должен заканчиваться подробным описанием информации об объектах предметной области, которая требуется для решения конкретных задач и которая должна храниться в БД, формулировкой конкретных задач, которые будут решаться с использованием данной БД с кратким описанием алгоритмов их решения, описанием выходных документов, которые должны генерироваться в системе, описанием входных документов, которые служат основанием для заполнения данными БД.
1.2 Инфологическое моделирование
Процесс, в ходе которого решается, какой вид будет у вновь создаваемой базы данных, называется проектированием базы данных (database design). Работа по проектированию базы данных включает выбор:
- таблиц, которые будут входить в базу данных,
- столбцов, принадлежащих каждой таблице,
- взаимосвязей между таблицами и столбцами.
Часто при обсуждении вопросов проектирования реляционных баз данных почти все внимание уделяется применению правил нормализации. В ходе нормализации обеспечивается защита целостности данных путем устранения дублирования данных. В результате таблица, которая первоначально казалась «имеющей смысл», разбивается на две или более связанных таблиц, которые могут быть «собраны вместе» с помощью операции объединения. Этот процесс называется декомпозицией без потерь (non-loss decomposition) и просто означает разделение таблицы на несколько меньших таблиц без потери информации. Нормализация наиболее полезна для проверки созданной вами структуры. Можно проанализировать свои решения о том, какие столбцы должны быть включены в ту или иную таблицу с точки зрения правил нормализации, убедившись при этом, что не сделали каких-то фатальных ошибок. Понимание основ процесса нормализации также может помочь в процессе проектирования базы данных, но оно не является универсальным рецептом при построении базы с нуля. Итак, как определить, какие столбцы должны располагаться в начале таблицы. Общего правила на этот счет не существует. Однако здесь вам может оказать существенную помощь моделирование зависимостей -- анализ сущности данных (в терминах объектов или вещей) и зависимостей между ними (один-к-одному, один-ко-многим, многие-ко-многим).
На практике проектирование базы данных требует хорошего понимания моделируемой предметной области, а также знаний в области моделирования зависимостей и нормализации. Проектирование базы данных обычно является итеративным процессом, в ходе которого шаг за шагом достигается требуемый результат, а иногда и пересматривается несколько шагов, переделывая предыдущую работу с учетом появившихся новых потребностей. Вот примерная последовательность шагов выполняемая в процессе проектирования базы данных.
1. Исследования информационной среды для моделирования.
Откуда поступает информация и в каком виде?
Как она будет вводиться в систему и кто этим будет заниматься?
Как часто она изменяется?
Какие параметры системы будут наиболее критическими с точки зрения времени реакции на запрос и надежности?
Изучение всех бумажных материалов, а также информационных файлов и форм, которые используются в организации для хранения и обработки данных.
Уточнение, в каком виде информация должна извлекаться из базы данных -- в форме отчетов, заказов, статистической информации.
Кому она будет предназначаться.
2. Создание списка объектов (вещей, которые будут предметом базы данных) вместе с их свойствами и атрибутами. Объекты, скорее всего, должны быть собраны в таблицы (каждая строка таблицы будет описывать один объект, например организацию, счет или платежное поручение), свойства объектов будут представлены столбцами таблицы (например, адрес компании, стоимость дистрибутива).
3. В ходе работы обязательно должен создаваться макет таблиц и связей между ними, называемый структурой данных (data structure), или диаграммой зависимостей между объектами (E-R diagram).
4. Предварительно разобравшись с объектами и их атрибутами, надо убедится, что каждый объект имеет атрибут (или группу атрибутов), по которому однозначно можно идентифицировать любую строку в будущей таблице. Этот идентификатор обычно называется первичным ключом. Если такового нет, то для получения искусственного ключа следует создать дополнительный столбец.
5. Затем должны быть рассмотрены зависимости между объектами.
Имеются ли зависимости типа один-ко-многим (один заказчик может иметь множество выписанных счетов, но каждый счет может быть выписан только на одного заказчика) или многие-ко-многим?
Есть ли возможности для объединения связанных таблиц? Для этого служат внешние ключи (foreign key), столбцы в связанных таблицах с совпадающими значениями первичных ключей.
6. Анализ структуры базы данных с точки зрения правил нормализации для поиска логических ошибок. Исправление всех отклонений от нормальных форм или обоснование решения отказаться от выполнения ряда правил нормализации в интересах простоты освоения или производительности. Документирование причины таких решений.
7. Непосредственному создание структуры базы данных и помещению в нее некоторых прототипов данных. Обязательное экспериментирование с запросами, изучение полученных результатов. Выполнение рядов тестов на производительность, чтобы проверить разные технические решения.
8. Оцените базы данных с точки зрения того, удовлетворяют ли заказчика полученные результаты.
Для технической реализации цели курсовой работы с учетом поставленных требований была выбрана система управления базами данных «Microsoft Access».
Данная СУБД была выбрана по следующим причинам:
- простота средств реализации,
- легкость освоения инструментарием разработчика (VBA),
- наглядность визуализации информации.
База данных «Microsoft Access» представляет собой набор групп объектов, таких как таблицы, запросы, формы, отчеты.
Связи между таблицами можно разбить на четыре базовых реляционных типа с отношениями:
- один-к-одному;
- один-ко-многим;
- многие-к-одному;
- многие-ко-многим.
Структура организации таблиц позволяет создание первичных и внешних ключей. Имеется возможность изменения типа внутренних объединений для связанных таблиц.
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.
Сущность имеет имя, уникальное в пределах модели. При этом имя сущности - это имя типа, а не конкретного экземпляра.
Сущности подразделяются на сильные и слабые. Сущность является слабой, если ее существование зависит от другой сущности - сильной по отношению к ней. Например, сущность «Подчиненный» является слабой по отношению к сущности «Сотрудник»: если будет удалена запись, соответствующая некоторому сотруднику, имеющему подчиненных, то сведения о подчинении также должны быть удалены.
Сущность может быть расщеплена на два или более взаимоисключающих подтипов, каждый из которых включает общие атрибуты и/или связи. Эти общие атрибуты и/или связи явно определяются один раз на более высоком уровне. В подтипах могут определяться собственные атрибуты и/или связи. В принципе выделение подтипов может продолжаться на более низких уровнях, но в большинстве случаев оказывается достаточно двух-трех уровней.
Сущность, на основе которой определяются подтипы, называется супертипом. Подтипы должны образовывать полное множество, то есть любой экземпляр супертипа должен относиться к некоторому подтипу. Иногда для полноты множества надо определять дополнительный подтип, например, «Прочие».
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» («Entity Relationship» - 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.
|
Кандидаты |
|
|
Код кандидата |
|
|
Фамилия, ИО |
|
|
Номер позиции |
|
|
Код голоса |
|
|
Количество голосов |
|
Голоса |
|
|
Код голоса |
|
|
Фамилия, ИО |
|
|
Код кандидата |
|
Должности |
|
|
Код должности |
|
|
Наименование |
|
|
Код кандидата |
2.2 Связи между сущностями
Разработку информационного обеспечения АРМ проведем на базе системы управления базами данных (СУБД) Access XP из состава выбранного интегрированного пакета Microsoft Office XP.
СУБД Access предназначена для разработки баз данных реляционного типа для локального их использования на персональных компьютерах и для работы с этими базами.
При проектировании базы данных, в первую очередь, необходимо определить, что именно нужно хранить.
Данная СУБД была выбрана по следующим причинам:
- простота средств реализации,
- легкость освоения инструментарием разработчика (VBA),
- наглядность визуализации информации.
Также «Microsoft Access» предоставляет большое количество внутренних средств по оптимизации работы проектируемого приложения.
К ним относятся:
- загрузка модулей по требованию;
- оптимизация дерева вызовов;
- использование файлов MDE;
- автоматическая поддержка компилированного состояния;
- использование библиотек Windows API;
- индивидуальная настройка системы;
- эффективное использование индексов;
- встроенный оптимизатор запросов.
Система управления базами данных (СУБД) обычно поддерживает 4 основных типа отношений между таблицами:
- один-к-одному (одной записи в первой таблице соответствует одна запись во второй);
- один-ко-многим (одной записи в первой таблице соответствует много записей во второй);
- много-к-одному (многим записям в первой таблице соответствует одна запись во второй);
- много-ко-многим (одной записи в первой таблице соответствует много запией во второй и одной записи во второй таблице соответствует много записей в первой).
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 предопреде-ляет использование новейших технических, технологических, про-граммных средств в различных информационных системах эконо-мических 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.
Инициирование выполнения операций в компьютере. Компьютерная система может выполнять некоторые операции автоматически, причем их санкционирование не обязательно документируется, как это делается в неавтоматизированных системах учета, поскольку сам факт принятия такой системы в эксплуатацию администрацией предполагает в неявном виде наличие соответствующих санкций.
Создание АИС способствует повышению эффективности производства экономического объекта и обеспечивает качество управления.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 320 с.
2. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 351 с.
3. Дейт К. Руководство по реляционной СУБД DB2. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 320 с.
4. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. -М.: Мир, 1991. - 252 с.
5. Кириллов В.В. Структуризованный язык запросов (SQL). - СПб.: ИТМО, 1994. - 80 с.
6. Мартин Дж. Планирование развития автоматизированных систем. - М.: Финансы и статистика, 1984. - 196 с.
7. Мейер М. Теория реляционных баз данных. - М.: Мир, 1987. - 608 с.
8. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных. В 2 кн., - М.: Мир, 1985. Кн. 1. - 287 с.: Кн. 2. - 320 с.
9. Ульман Дж. Базы данных на Паскале. - М.: Машиностроение, 1990. - 386 с.
10. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. - М.: Мир, 1984. - 294 с.
11. Цикритизис Д., Лоховски Ф. Модели данных. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 344 с.
Подобные документы
Характеристика сущностей инфологической модели и проектирование модели базы данных технологического процесса. Описание предметной области и основы инфологического моделирования. Особенности проектирования и обеспечение выполнения объявленных функций.
курсовая работа [22,5 K], добавлен 27.02.2009Цель инфологического моделирования предметной области. Источники данных, базы данных и система управления, разработка модели. Принципы проектирования базы данных, концептуальная, логическая, материальная разработка. Типы сущностей, атрибутов и связей.
курсовая работа [188,6 K], добавлен 15.07.2012Системный анализ и краткая характеристика предметной области. Функции для работы с буферизованной таблицей. Описание предметной области и инфологическое моделирование. Модель "сущность-связь". Проектирование баз данных на основе принципов нормализации.
курсовая работа [112,9 K], добавлен 27.02.2009Анализ предметной области информационной системы репертуара театра, на основе данных которого была спроектирована инфологическая модель для базы данных. Датологическая модель и реализация вывода информации из БД, соответствующей запросам техзадания.
курсовая работа [3,8 M], добавлен 16.05.2021Системный анализ и анализ требований к базе данных. Концептуальная и инфологическая модель предметной области. Типы атрибутов в логической модели базы. Физическая модель проектируемой базы данных в методологии IDEF1X. Требования к пользователям системы.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 21.11.2013Архитектура и функции СУБД. Инфологическая модель данных "Сущность-связь". Ограничения целостности. Характеристика связей и язык моделирования. Манипулирование реляционными данными. Написание сервера на Java.3 и приложения-клиента на ActoinScript 3.0.
курсовая работа [935,3 K], добавлен 09.07.2013Моделирование - последовательность переходов от неформального словесного описания информационной структуры предметной области к формализованному описанию объектов в терминах модели. Применение инфологической модели. Состав и структура предметной области.
курсовая работа [602,0 K], добавлен 27.02.2009Определение предметной области базы данных ("Сеть ресторанов"), виды ее моделирования. Первоначальный набор сущностей и атрибутов предметной области. Процесс смыслового наполнения базы данных. Атрибуты в концептуальной модели. Характеристика видов связей.
контрольная работа [510,9 K], добавлен 03.12.2014Базы данных - важнейшая составная часть информационных систем. Проектирование базы данных на примере предметной области "Оргтехника". Сбор информации о предметной области. Построение информационно-логической модели данных. Разработка логической структуры.
курсовая работа [318,6 K], добавлен 24.12.2014Цель создания базы данных магазина. Понятие и сущность инфологического моделирования, его применение. Особенности разработки базы данных, создание таблиц, схемы данных, запросов, визуальных и печатных форм. Описание процесса работы с базами данных.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 15.11.2013
