Интернет-издание о высоких технологиях. Реляционные системы управления базами данных основные концепции особенности. Функции, определяемые пользователем

База данных (БД) - структурированный организованный набор данных, описывающих характеристики какой-либо физической или виртуальной системы.

База данных - это организованная структура, предназначенная для хранения информации.

СУБД - инструментальное программное обеспечение, предназначенное для организации ведения БД.

По виду модели БД разделяются:

Иерархические БД

В основе иерархических СУБД лежит довольно простая модель данных, которую можно представить себе в виде дерева ациклического ориентированного графа особого вида. Дерево состоит из вершин, каждая из которых, кроме одной, имеет единственную родительскую вершину и несколько (в том числе ни одной) дочерних.

Сетевые СУБД

Подобно иерархической, сетевую модель также можно представить себе в виде ориентированного графа. Но в этом случае граф может содержать циклы, т.е. вершина может иметь несколько родительских.

Реляционные СУБД

Реляционные СУБД являются в настоящий момент самыми распространенными. Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:

Каждый элемент таблицы - один элемент данных;

Все столбцы в таблице однородные, т.е. все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьной и т.д.) и длину;

Каждый столбец имеет уникальное имя.

Немалую роль в успехе реляционных СУБД играет также язык SQL (язык структурированных запросов), разработанный специально для запросов к реляционным БД. Это достаточно простой и в то же время выразительный язык, при помощи которого можно выполнять достаточно изощренные запросы к базе.

Объектно-ориентированные

базы данных, в которой данные оформлены в виде моделей объектов, включающих прикладные программы, которые управляются внешними событиями. В наиболее общей и классической постановке объектно-ориентированный подход базируется на концепциях: объекта и идентификатора объекта; атрибутов и методов; классов; иерархии и наследования классов.

Многомерные

Программное обеспечение OLAP используется при обработке данных из различных источников. Эти программные продукты позволяют реализовать множество различных представлений данных и характеризуются тремя основными чертами: многомерное представление данных; сложные вычисления над данными; вычисления, связанные с изменением данных во времени.

9. Языки программирования. Машинный код. Трансляторы. Двоичное кодирование информации.

Язык программирования - формальная знаковая система, предназначенная для описания алгоритмов в форме, которая удобна для исполнителя (например, компьютера). Язык программирования определяет набор лексических, синтаксических и семантических правил, используемых при составлении компьютерной программы. Он позволяет программисту точно определить то, на какие события будет реагировать компьютер, как будут храниться и передаваться данные, а также какие именно действия следует выполнять над этими данными при различных обстоятельствах.

Машинный код процессора

Процессор компьютера все команды и данные получает в виде электрических сигналов. Их можно представить как совокупности нулей и единиц, то есть числами. Разным командам соответствуют разные числа. Поэтому реально программа, с которой работает процессор, представляет собой последовательность чисел, называемую машинным кодом .

Уровни языков программирования

Если язык программирования ориентирован на конкретный тип процессора и учитывает его особенности, то он называется языком программирования низкого уровня . Имеется в виду, что операторы языка близки к машинному коду и ориентированы на конкретные команды процессора.

Языком самого низкого уровня является язык ассемблера , который просто представляет каждую команду машинного кода, но не в виде чисел, а с помощью символьных условных обозначений, называемых мнемониками.

Языки программирования высокого уровня значительно ближе и понятнее человеку, нежели компьютеру. Особенности конкретных компьютерных архитектур в них не учитываются, поэтому создаваемые программы на уровне исходных текстов легко переносимы на другие платформы, для которых создан транслятор этого языка.

Популярными на сегодня являются языки программирования:

Pascal (Паскаль), создан в конце 70-х годов основоположником множества идей современного программирования Никлаусом Виртом и имеет возможности, позволяющие успешно применять его при создании крупных проектов.

Basic (Бейсик), д ля этого языка имеются и компиляторы, и интерпретаторы, а по популярности он занимает первое место в мире. Он создавался в 60-х годах в качестве учебного языка и очень прост в изучении. Его современная модификация Visual Basic, совместимая с Microsoft office, позволяет расширять возможности пакетов Excel и Access.

С (Си), Данный язык был создан в лаборатории Bell и первоначально не рассматривался как массовый. Он планировался для замены ассемблера, чтобы иметь возможность создавать столь же эффективные и компактные программы, и в то же время не зависеть от конкретного типа процессора. На этом языке в 70-е годы написано множество прикладных и системных программ и ряд известных операционных систем (Unix).

Некоторые языки, например, Java и C#, находятся между компилируемыми и интерпретируемыми. А именно, программа компилируется не в машинный язык, а в машинно-независимый код низкого уровня, байт-код. Далее байт-код выполняется виртуальной машиной. Для выполнения байт-кода обычно используется интерпретация, хотя отдельные его части для ускорения работы программы могут быть транслированы в машинный код непосредственно во время выполнения программы по технологии компиляции «на лету» (Just-in-time compilation, JIT). Для Java байт-код исполняется виртуальной машиной Java (Java Virtual Machine, JVM), для C# - Common Language Runtime.

Этой статьей мы начинаем новый цикл, посвященный базам данных, современным технологиям доступа к данным и их обработки. На протяжении данного цикла мы планируем рассмотреть наиболее популярные настольные и серверные системы управления базами данных (СУБД), механизмы доступа к данным (OLD DB, ADO, BDE и др.) и утилиты для работы с базами данных (средства администрирования, генераторы отчетов, средства графического представления данных). Кроме того, мы планируем уделить внимание методам публикации данных в Internet, а также таким популярным способам обработки и хранения данных, как OLAP (On-Line Analytical Processing), и созданию хранилищ данных (Data Warehousing).

В данной статье мы рассмотрим основные понятия и принципы, лежащие в основе систем управления базами данных. Мы обсудим реляционную модель данных, понятие ссылочной целостности и принципы нормализации данных, а также средства проектирования данных. Затем мы расскажем, какими бывают СУБД, какие объекты могут содержаться в базах данных и каким образом осуществляются запросы к этим объектам.

Основные концепции реляционных баз данных

Начнем с основных понятий СУБД и краткого введения в теорию реляционных баз данных - наиболее популярного сейчас способа хранения данных.

Реляционная модель данных

Реляционная модель данных была предложена Е.Ф.Коддом (Dr. E.F.Codd), известным исследователем в области баз данных, в 1969 году, когда он был сотрудником фирмы IBM. Впервые основные концепции этой модели были опубликованы в 1970 г. «A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks», CACM, 1970, 13 N 6).

Реляционная база данных представляет собой хранилище данных, содержащее набор двухмерных таблиц. Набор средств для управления подобным хранилищем называется реляционной системой управления базами данных (РСУБД) . РСУБД может содержать утилиты, приложения, сервисы, библиотеки, средства создания приложений и другие компоненты.

Любая таблица реляционной базы данных состоит из строк (называемых также записями ) и столбцов (называемых также полями ). В данном цикле мы будем использовать обе пары терминов.

Строки таблицы содержат сведения о представленных в ней фактах (или документах, или людях, одним словом, - об однотипных объектах). На пересечении столбца и строки находятся конкретные значения содержащихся в таблице данных.

Данные в таблицах удовлетворяют следующим принципам:

1. Каждое значение, содержащееся на пересечении строки и колонки, должно быть атомарным (то есть не расчленяемым на несколько значений).
2. Значения данных в одной и той же колонке должны принадлежать к одному и тому же типу, доступному для использования в данной СУБД.
3. Каждая запись в таблице уникальна, то есть в таблице не существует двух записей с полностью совпадающим набором значений ее полей.
4. Каждое поле имеет уникальное имя.
5. Последовательность полей в таблице несущественна.
6. Последовательность записей также несущественна.

Несмотря на то что строки таблиц считаются неупорядоченными, любая система управления базами данных позволяет сортировать строки и колонки в выборках из нее нужным пользователю способом.

Поскольку последовательность колонок в таблице несущественна, обращение к ним производится по имени, и эти имена для данной таблицы уникальны (но не обязаны быть уникальными для всей базы данных).

Итак, теперь мы знаем, что реляционные базы данных состоят из таблиц. Для иллюстрации некоторых теоретических положений и для создания примеров нам необходимо выбрать какую-нибудь базу данных. Чтобы не «изобретать колесо», мы воспользуемся базой данных NorthWind, входящей в комплект поставки Microsoft SQL Server и Microsoft Access.

Теперь давайте рассмотрим связи между таблицами.

Ключи и связи

Давайте взглянем на фрагмент таблицы Customers (клиенты) из базы данных NorthWind (мы удалили из нее поля, несущественные для иллюстрации связей между таблицами).

Поскольку строки в таблице неупорядочены, нам нужна колонка (или набор из нескольких колонок) для уникальной идентификации каждой строки. Такая колонка (или набор колонок) называется первичным ключом (primary key ). Первичный ключ любой таблицы обязан содержать уникальные непустые значения для каждой строки.

Если первичный ключ состоит из более чем одной колонки, он называется составным первичным ключом (composite primary key ).

Типичная база данных обычно состоит из нескольких связанных таблиц. Фрагмент таблицы Orders (заказы).

Поле CustomerID этой таблицы содержит идентификатор клиента, разместившего данный заказ. Если нам нужно узнать, как называется компания, разместившая заказ, мы должны поискать это же значение идентификатора клиента в поле CustomerID таблицы Customers и в найденной строке прочесть значение поля CompanyName. Иными словами, нам нужно связать две таблицы, Customers и Orders, по полю CustomerID. Колонка, указывающая на запись в другой таблице, связанную с данной записью, называется внешним ключом (foreign key ). Как видим, в случае таблицы Orders внешним ключом является колонка CustomerID (рис. 1).

Иными словами, внешний ключ - это колонка или набор колонок, чьи значения совпадают с имеющимися значениями первичного ключа другой таблицы.

Подобное взаимоотношение между таблицами называется связью (relationship ). Связь между двумя таблицами устанавливается путем присваивания значений внешнего ключа одной таблицы значениям первичного ключа другой.

Если каждый клиент в таблице Customers может разместить только один заказ, говорят, что эти две таблицы связаны соотношением один-к-одному (one-to-one relationship ). Если же каждый клиент в таблице Customers может разместить ноль, один или много заказов, говорят, что эти две таблицы связаны соотношением один-ко-многим (one-to-many relationship ) или соотношением master-detail . Подобные соотношения между таблицами используются наиболее часто. В этом случае таблица, содержащая внешний ключ, называется detail-таблицей , а таблица, содержащая первичный ключ, определяющий возможные значения внешнего ключа, называется master-таблицей .

Группа связанных таблиц называется схемой базы данных (database schema ). Информация о таблицах, их колонках (имена, тип данных, длина поля), первичных и внешних ключах, а также иных объектах базы данных, называется метаданными (metadata ).

Любые манипуляции с данными в базах данных, такие как выбор, вставка, удаление, обновление данных, изменение или выбор метаданных, называются запросом к базе данных (query ). Обычно запросы формулируются на каком-либо языке, который может быть как стандартным для разных СУБД, так и зависящим от конкретной СУБД.

Ссылочная целостность

Выше мы уже говорили о том, что первичный ключ любой таблицы должен содержать уникальные непустые значения для данной таблицы. Это утверждение является одним из правил ссылочной целостности (referential integrity ). Некоторые (но далеко не все) СУБД могут контролировать уникальность первичных ключей. Если СУБД контролирует уникальность первичных ключей, то при попытке присвоить первичному ключу значение, уже имеющееся в другой записи, СУБД сгенерирует диагностическое сообщение, обычно содержащее словосочетание primary key violation . Это сообщение в дальнейшем может быть передано в приложение, с помощью которого конечный пользователь манипулирует данными.

Если две таблицы связаны соотношением master-detail , внешний ключ detail- таблицы должен содержать только те значения, которые уже имеются среди значений первичного ключа master- таблицы. Если корректность значений внешних ключей не контролируется СУБД, можно говорить о нарушении ссылочной целостности. В этом случае, если мы удалим из таблицы Customers запись, имеющую хотя бы одну связанную с ней detail- запись в таблице Orders, это приведет к тому, что в таблице Orders окажутся записи о заказах, размещенных неизвестно кем. Если же СУБД контролирует корректность значений внешних ключей, то при попытке присвоить внешнему ключу значение, отсутствующее среди значений первичных ключей master-таблицы, либо при удалении или модификации записей master-таблицы, приводящих к нарушению ссылочной целостности, СУБД сгенерирует диагностическое сообщение, обычно содержащее словосочетание foreign key violation , которое в дальнейшем может быть передано в пользовательское приложение.

Большинство современных СУБД, например Microsoft Access 97, Microsoft Access 2000 и Microsoft SQL Server 7.0, способны контролировать соблюдение правил ссылочной целостности, если таковые описаны в базе данных. Для этой цели подобные СУБД используют различные объекты баз данных (мы обсудим их чуть позже). В этом случае все попытки нарушить правила ссылочной целостности будут подавляться с одновременной генерацией диагностических сообщений или исключений (database exceptions ).

Введение в нормализацию данных

Процесс проектирования данных представляет собой определение метаданных в соответствии с задачами информационной системы, в которой будет использоваться будущая база данных. Подробности о том, как производить анализ предметной области, создавать диаграммы «сущность-связь» (ERD - entity-relationship diagrams ) и модели данных, выходят за рамки данного цикла. Интересующиеся этими вопросами могут обратиться, например, к книге К.Дж.Дейта «Введение в системы баз данных» («Диалектика», Киев, 1998).

В данной статье мы обсудим лишь один из основных принципов проектирования данных - принцип нормализации .

Нормализация представляет собой процесс реорганизации данных путем ликвидации повторяющихся групп и иных противоречий в хранении данных с целью приведения таблиц к виду, позволяющему осуществлять непротиворечивое и корректное редактирование данных.

Теория нормализации основана на концепции нормальных форм. Говорят, что таблица находится в данной нормальной форме, если она удовлетворяет определенному набору требований. Теоретически существует пять нормальных форм, но на практике обычно используются только первые три. Более того, первые две нормальные формы являются по существу промежуточными шагами для приведения базы данных к третьей нормальной форме.

Первая нормальная форма

Проиллюстрируем процесс нормализации на примере, использующем данные из базы NorthWind. Предположим, что мы регистрируем все заказанные продукты в следующей таблице . Структура этой таблицы имеет вид (рис. 2).

Чтобы таблица соответствовала первой нормальной форме, все значения ее полей должны быть атомарными, и

все записи - уникальными. Поэтому любая реляционная таблица, в том числе и таблица OrderedProducts, по определению, уже находится в первой нормальной форме.

Тем не менее эта таблица содержит избыточные данные, например, одни и те же сведения о клиенте повторяются в записи о каждом заказанном продукте. Результатом избыточности данных являются аномалии модификации данных- проблемы, возникающие при добавлении, изменении или удалении записей. Например, при редактировании данных в таблице OrderedProducts могут возникнуть следующие проблемы:

• Адрес конкретного клиента может содержаться в базе данных только тогда, когда клиент заказал хотя бы один продукт.
• При удалении записи о заказанном продукте одновременно удаляются сведения о самом заказе и о клиенте, его разместившем.
• Если, не дай бог, заказчик сменил адрес, придется обновить все записи о заказанных им продуктах.

Некоторые из этих проблем могут быть решены путем приведения базы данных ко второй нормальной форме .

Вторая нормальная форма

Говорят, что реляционная таблица находится во второй нормальной форме , если она находится в первой нормальной форме и ее неключевые поля полностью зависят от всего первичного ключа.

Таблица OrderedProducts находится в первой, но не во второй нормальной форме, так как поля CustomerID, Address и OrderDate зависят только от поля OrderID, являющегося частью составного первичного ключа (OrderID, ProductID).

Чтобы перейти от первой нормальной формы ко второй, нужно выполнить следующие шаги:

1. Определить, на какие части можно разбить первичный ключ, так чтобы некоторые из неключевых полей зависели от одной из этих частей (эти части не обязаны состоять из одной колонки! ).
2. Создать новую таблицу для каждой такой части ключа и группы зависящих от нее полей и переместить их в эту таблицу. Часть бывшего первичного ключа станет при этом первичным ключом новой таблицы.
3. Удалить из исходной таблицы поля, перемещенные в другие таблицы, кроме тех их них, которые станут внешними ключами.

Например, для приведения таблицы OrderedProducts ко второй нормальной форме, нужно переместить поля CustomerID, Address и OrderDate в новую таблицу (назовем ее OrdersInfo), при этом поле OrderID станет первичным ключом новой таблицы (рис. 3).

В результате новые таблицы приобретут такой вид. Однако таблицы, находящиеся во второй, но не в третьей нормальной форме, по-прежнему содержат аномалии модификации данных. Вот каковы они, например, для таблицы OrdersInfo:

• Адрес конкретного клиента по-прежнему может содержаться в базе данных только тогда, когда клиент заказал хотя бы один продукт.
• Удаление записи о заказе в таблице OrdersInfo приведет к удалению записи о самом клиенте.
• Если заказчик сменил адрес, придется обновить несколько записей (хотя, как правило, их меньше, чем в предыдущем случае).

Устранить эти аномалии можно путем перехода к третьей нормальной форме .

Третья нормальная форма

Говорят, что реляционная таблица находится в третьей нормальной форме , если она находится во второй нормальной форме и все ее неключевые поля зависят только от первичного ключа.

Таблица OrderDetails уже находится в третьей нормальной форме. Неключевое поле Quantity полностью зависит от составного первичного ключа (OrderID, ProductID). Однако таблица OrdersInfo в третьей нормальной форме не находится, так как содержит зависимость между неключевыми полями (она называется транзитивной зависимостью - transitivedependency ) - поле Address зависит от поля CustomerID.

Чтобы перейти от второй нормальной формы к третьей, нужно выполнить следующие шаги:

• Определить все поля (или группы полей), от которых зависят другие поля.
• Создать новую таблицу для каждого такого поля (или группы полей) и группы зависящих от него полей и переместить их в эту таблицу. Поле (или группа полей), от которого зависят все остальные перемещенные поля, станет при этом первичным ключом новой таблицы.
• Удалить перемещенные поля из исходной таблицы, оставив лишь те из них, которые станут внешними ключами.

Для приведения таблицы OrdersInfo к третьей нормальной форме создадим новую таблицу Customers и переместим в нее поля CustomerID и Address. Поле Address из исходной таблицы удалим, а поле CustomerID оставим - теперь это внешний ключ (рис. 4).

Итак, после приведения исходной таблицы к третьей нормальной форме таблиц стало три - Customers, Orders и OrderDetails.

Преимущества нормализации

Нормализация устраняет избыточность данных, что позволяет снизить объем хранимых данных и избавиться от описанных выше аномалий их изменения. Например, после приведения рассмотренной выше базы данных к третьей нормальной форме налицо следующие улучшения:

• Сведения об адресе клиента можно хранить в базе данных, даже если это только потенциальный клиент, еще не разместивший ни одного заказа.
• Сведения о заказанном продукте можно удалять, не опасаясь удаления данных о клиенте и заказе.

Изменение адреса клиента или даты регистрации заказа теперь требует изменения только одной записи.

Как проектируют базы данных

Обычно современные СУБД содержат средства, позволяющие создавать таблицы и ключи. Существуют и утилиты, поставляемые отдельно от СУБД (и даже обслуживающие несколько различных СУБД одновременно), позволяющие создавать таблицы, ключи и связи.

Еще один способ создать таблицы, ключи и связи в базе данных - это написание так называемого DDL-сценария (DDL - Data Definition Language; о нем мы поговорим чуть позже).

Наконец, есть еще один способ, который становится все более и более популярным, - это использование специальных средств, называемых CASE-средствами (CASE означает Computer-Aided System Engineering). Существует несколько типов CASE-средств, но для создания баз данных чаще всего используются инструменты для создания диаграмм «сущность-связь» (entity-relationship diagrams, E/R diagrams). С помощью этих инструментов создается так называемая логическая модель данных, описывающая факты и объекты, подлежащие регистрации в ней (в таких моделях прототипы таблиц называются сущностями (entities), а поля - их атрибутами (attributes). После установления связей между сущностями, определения атрибутов и проведения нормализации, создается так называемая физическая модель данных для конкретной СУБД, в которой определяются все таблицы, поля и другие объекты базы данных. После этого можно сгенерировать либо саму базу данных, либо DDL-сценарий для ее создания.

Список наиболее популярных в настоящее время CASE-средств .

Таблицы и поля

Таблицы поддерживаются всеми реляционными СУБД, и в их полях могут храниться данные разных типов. Наиболее часто встречающиеся типы данных .

Индексы

Чуть выше мы говорили о роли первичных и внешних ключей. В большинстве реляционных СУБД ключи реализуются с помощью объектов, называемых индексами, которые можно определить как список номеров записей, указывающий, в каком порядке их предоставлять.

Мы уже знаем, что записи в реляционных таблицах неупорядочены. Тем не менее любая запись в конкретный момент времени имеет вполне определенное физическое местоположение в файле базы данных, хотя оно и может изменяться в процессе редактирования данных или в результате «внутренней деятельности» самой СУБД.

Предположим, в какой-то момент времени записи в таблице Customers хранились в таком порядке .

Допустим, нам нужно получить эти данные упорядоченными по полю CustomerID. Опустив технические детали, мы можем сказать, что индекс по этому полю - это последовательность номеров записей, в соответствии с которой их нужно выводить, то есть:

1,6,4,2,5,3

Если же мы хотим упорядочить записи по полю Address, последовательность номеров записей будет другой:

5,4,1,6,2,3

Хранение индексов требует существенно меньше места, чем хранение по-разному отсортированных версий самой таблицы.

Если нам нужно найти данные о клиентах, у которых CustomerID начинается с символов «BO», мы можем найти с помощью индекса местоположение этих записей (в данном случае 2 и 5 (очевидно, что в индексе номера этих записей идут подряд), а затем прочесть именно вторую и пятую записи, вместо того чтобы просматривать всю таблицу. Таким образом, использование индексов снижает время выборки данных.

Мы уже говорили о том, что физическое местоположение записей может изменяться в процессе редактирования данных пользователями, а также в результате манипуляций с файлами базы данных, проводимых самой СУБД (например, сжатие данных, сборка «мусора» и др.). Если при этом происходят соответствующие изменения и в индексе, он называется поддерживаемым и такие индексы используются в большинстве современных СУБД. Реализация таких индексов приводит к тому, что любое изменение данных в таблице влечет за собой изменение связанных с ней индексов, а это увеличивает время, требующееся СУБД для проведения таких операций. Поэтому при использовании таких СУБД следует создавать только те индексы, которые реально необходимы, и руководствоваться при этом тем, какие запросы будут встречаться наиболее часто.

Ограничения и правила

Большинство современных серверных СУБД содержат специальные объекты, называемые ограничениями (constraints), или правилами (rules). Эти объекты содержат сведения об ограничениях, накладываемых на возможные значения полей. Например, с помощью такого объекта можно установить максимальное или минимальное значение для данного поля, и после этого СУБД не позволит сохранить в базе данных запись, не удовлетворяющую данному условию.

Помимо ограничений, связанных с установкой диапазона изменения данных, существуют также ссылочные ограничения (referential constraints, например связь master-detail между таблицами Customers и Orders может быть реализована как ограничение, содержащее требование, чтобы значение поля CustomerId (внешний ключ) в таблице Orders было равно одному из уже имеющихся значений поля CustomerId таблицы Customers.

Отметим, что далеко не все СУБД поддерживают ограничения. В этом случае для реализации аналогичной функциональности правил можно либо использовать другие объекты (например, триггеры), либо хранить эти правила в клиентских приложениях, работающих с этой базой данных.

Представления

Практически все реляционные СУБД поддерживают представления (views). Этот объект представляет собой виртуальную таблицу, предоставляющую данные из одной или нескольких реальных таблиц. Реально он не содержит никаких данных, а только описывает их источник.

Нередко такие объекты создаются для хранения в базах данных сложных запросов. Фактически view - это хранимый запрос.

Создание представлений в большинстве современных СУБД осуществляется специальными визуальными средствами, позволяющими отображать на экране необходимые таблицы, устанавливать связи между ними, выбирать отображаемые поля, вводит ограничения на записи и др.

Нередко эти объекты используются для обеспечения безопасности данных, например, путем разрешения просмотра данных с их помощью без предоставления доступа непосредственно к таблицам. Помимо этого некоторые представления объекты могут возвращать разные данные в зависимости, например, от имени пользователя, что позволяет ему получать только интересующие его данные.

Триггеры и хранимые процедуры

Триггеры и хранимые процедуры, поддерживаемые в большинстве современных серверных СУБД, используются для хранения исполняемого кода.

Хранимая процедура - это специальный вид процедуры, который выполняется сервером баз данных. Хранимые процедуры пишутся на процедурном языке, который зависит от конкретной СУБД. Они могут вызывать друг друга, читать и изменять данные в таблицах, и их можно вызвать из клиентского приложения, работающего с базой данных.

Хранимые процедуры обычно используются при выполнении часто встречающихся задач (например, сведение бухгалтерского баланса). Они могут иметь аргументы, возвращать значения, коды ошибок и иногда наборы строк и колонок (такой набор данных иногда называется термином dataset). Однако последний тип процедур поддерживается не всеми СУБД.

Триггеры также содержат исполняемый код, но их, в отличие от процедур, нельзя вызвать из клиентского приложения или хранимой процедуры. Триггер всегда связан с конкретной таблицей и выполняется тогда, когда при редактировании этой таблицы наступает событие, с которым он связан (например, вставка, удаление или обновление записи).

В большинстве СУБД, поддерживающих триггеры, можно определить несколько триггеров, выполняющихся при наступлении одного и того же события, и определить порядок из выполнения.

Объекты для генерации первичных ключей

Очень часто первичные ключи генерируются самой СУБД. Это более удобно, чем их генерация в клиентском приложении, так как при многопользовательской работе генерация ключей с помощью СУБД - это единственный способ избежать дублирования ключей и получать их последовательные значения.

В разных СУБД для генерации ключей используются разные объекты. Некоторые из таких объектов хранят целое число и правила, по которым генерируется следующее за ним значение, -обычно это выполняется с помощью триггеров. Такие объекты поддерживаются, например, в Oracle (в этом случае они называются последовательностями - sequences) и в IB Database (в этом случае они называются генераторами - generators).

Некоторые СУБД поддерживают специальные типы полей для первичных ключей. При добавлении записей такие поля заполняются автоматически последовательными значениями (обычно целыми). В случае Microsoft Access и Microsoft SQL Server такие поля называются Identity fields, а в случае Corel Paradox - автоинкрементными полями (Autoincrement fields).

Пользователи и роли

Предотвращение несанкционированного доступа к данным является серьезной проблемой, которая решается разными способами. Самый простой - это парольная защита либо всей таблицы, либо некоторых ее полей (такой механизм поддерживается, например, в Corel Paradox).

В настоящее время более популярен другой способ защиты данных - создание списка пользователей (users) с именами (user names) и паролями (passwords). В этом случае любой объект базы данных принадлежит конкретному пользователю, и этот пользователь предоставляет другим пользователям разрешение на чтение или модификацию данных из этого объекта либо на модификацию самого объекта. Этот способ применяется во всех серверных и некоторых настольных СУБД (например, Microsoft Access).

Некоторые СУБД, в основном серверные, поддерживают не только список пользователей, но и роли (roles). Роль - это набор привилегий. Если конкретный пользователь получает одну или несколько ролей, а вместе с ними - и все привилегии, определенные для данной роли.

Запросы к базам данных

Модификация и выбор данных, изменение метаданных и некоторые другие операции осуществляются с помощью запросов (query). Большинство современных СУБД (и некоторые средства разработки приложений) содержат средства для генерации таких запросов.

Один из способов манипуляции данными называется «queries by example» (QBE) - запрос по образцу. QBE представляет собой средство для визуального связывания таблиц и выбора полей, которые следует отобразить в результате запроса.

В большинстве СУБД (за исключением некоторых настольных) визуальное построение запроса с помощью QBE приводит к генерации текста запроса с помощью специального языка запросов SQL (Structured Query Language). Можно также написать запрос непосредственно на языке SQL.

Курсоры

Нередко результатом запроса является набор из строк и столбцов (dataset). В отличие от реляционной таблицы в таком наборе строки упорядочены, и их порядок определяется исходным запросом (и иногда - наличием индексов). Поэтому мы можем определить текущую строку в таком наборе и указатель на нее, который называется курсором (cursor).

Большинство современных СУБД поддерживают так называемые двунаправленные курсоры (bi-directional cursors), позволяющие перемещаться по результирующему набору данных как вперед, так и назад. Однако некоторые СУБД поддерживают только однонаправленные курсоры, позволяющие перемещаться по набору данных только вперед.

Язык SQL

Structured Query Language (SQL) - это непроцедурный язык, используемый для формулировки запросов к базам данных в большинстве современных СУБД и в настоящий момент являющийся индустриальным стандартом.

Непроцедурность языка означает, что на нем можно указать, что нужно сделать с базой данных, но нельзя описать алгоритм этого процесса. Все алгоритмы обработки SQL-запросов генерируются самой СУБД и не зависят от пользователя. Язык SQL состоит из набора операторов, которые можно разделить на несколько категорий:

• Data Definition Language (DDL) - язык определения данных, позволяющий создавать, удалять и изменять объекты в базах данных
• Data Manipulation Language (DML) - язык управления данными, позволяющий модифицировать, добавлять и удалять данные в имеющихся объектах базы данных
• Data Control Languages (DCL) - язык, используемый для управления пользовательскими привилегиями
• Transaction Control Language (TCL) - язык для управления изменениями, сделанными группами операторов
• Cursor Control Language (CCL) - операторы для определения курсора, подготовки операторов SQL к выполнению и некоторых других операций.

Более подробно о языке SQL вы расскажем в одной из следующих статей этого цикла.

Функции, определяемые пользователем

Некоторые СУБД позволяют использовать функции, определяемые пользователем (UDF-User-Defined Functions). Эти функции, как правило, хранятся во внешних библиотеках и должны быть зарегистрированы в базе данных, после чего их можно использовать в запросах, триггерах и хранимых процедурах.

Поскольку функции, определяемые пользователем, содержатся в библиотеках, их можно создавать с помощью любого средства разработки, позволяющего создавать библиотеки для платформы, на которой функционирует данная СУБД.

Транзакции

Транзакция (Transaction) - это группа операций над данными, которые либо выполняются все вместе, либо все вместе отменяются.

Завершение (Commit) транзакции означает, что все операции, входящие в состав транзакции, успешно завершены, и результат их работы сохранен в базе данных.

Откат (Rollback) транзакции означает, что все уже выполненные операции, входящие в состав транзакции, отменяются и все объекты базы данных, затронутые этими операциями, возвращены в исходное состояние. Для реализации возможности отката транзакций многие СУБД поддерживают запись в log-файлы, позволяющие восстановить исходные данные при откате.

Транзакция может состоять из нескольких вложенных транзакций.

Некоторые СУБД поддерживают двухфазное завершение транзакций (two-phase commit) - процесс, позволяющий осуществлять транзакции над несколькими базами данных, относящихся к одной и той же СУБД.

Для поддержки распределенных транзакций (то есть транзакций над базами данных, управляемых разными СУБД), существуют специальные средства, называемые мониторами транзакций (transaction monitors).

Заключение

В данной статье мы обсудили основные концепции построения реляционных СУБД, базовые принципы проектирования данных, а также рассказали о том, какие объекты могут быть созданы в базах данных.

В следующей статье мы познакомим наших читателей с наиболее популярными настольными СУБД: dBase, Paradox, Access, Visual FoxPro, Works и обсудим их основные возможности.

КомпьютерПресс 3"2000

В данной главе выделим и характеризируем основные классы СУБД.

Основная классификация СУБД основывается на используемой модели баз данных. По этому критерию выделяют несколько классов СУБД: иерархические, сетевые, реляционные, объектные и другие. Некоторые СУБД могут одновременно поддерживать несколько моделей данных.

Более ранние СУБД такие как иерархические и сетевые имеют древовидную структуру и построены по принципу "Предок - потомок". Но такие системы уже отжили своё и применяются все реже.

На смену иерархическим и сетевым пришли реляционные СУБД.

Характеристика реляционных СУБД

Первые теоретические разработки в области реляционных СУБД были получены еще в 70-х, в то же время появились первые прототипы реляционных СУБД. Долгое время считалось невозможным добиться эффективной реализации таких систем. Однако постепенное накопление методов и алгоритмов организации реляционных баз данных и управления ими привели к тому, что уже в середине 80-х годов реляционные системы практически вытеснили с мирового рынка ранние СУБД.

Реляционный подход организации СУБД предполагает наличие набора отношений (двумерных таблиц), связанных между собой. Связь в данном случае - это ассоциирование двух или более отношений (таблиц). База данных, не имеющая связей между отношениями, имеет очень ограниченную структуру и реляционной называться не может. Запросы к таким базам данных возвращает таблицу, которая повторно может участвовать в следующем запросе. Данные в одних таблицах, как мы говорили, связаны с данными других таблиц, откуда и произошло название "реляционные".

Реляционный подход в построении СУБД имеет ряд достоинств Байдак А.Я., Булгаков А.А. Современные СУБД и их применение в энергетике [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //masters. donntu.edu.ua/2010/etf/baydak/library/article2. htm. - Загл. с экрана:

Наличие небольшого набора абстракций, которые позволяют сравнительно просто моделировать большую часть распространенных предметных областей и допускают точные формальные определения, оставаясь интуитивно понятными;

Наличие простого и в то же время мощного математического аппарата, опирающегося главным образом на теорию множеств и математическую логику и обеспечивающего теоретический базис реляционного подхода к организации баз данных;

Возможность ненавигационного манипулирования данными без необходимости знания конкретной физической организации баз данных во внешней памяти.

Реляционная модель имеет строгое теоретическое обоснование. Эта теория способствовала созданию декларативного языка SQL, который в настоящее время стал стандартным в отношении определения и манипулирования реляционными базами данных. Другие сильные стороны реляционной модели - простота, пригодность для систем интерактивной обработки транзакций (OLTP), обеспечение независимости от данных. Однако реляционная модель данных и реляционная СУБД, в частности, имеют и определенные недостатки.

Главным недостатком реляционных СУБД считается присущая этим системам ограниченность использования в областях, в которых требуются достаточно сложные структуры данных. Одним из основных аспектов традиционной реляционной модели данных является атомарность (единственность и неделимость) данных, которые хранятся на пересечении строк и столбцов таблицы. Такое правило было заложено в основу реляционной алгебры при ее разработке как математической модели данных. Кроме того, специфика реализации реляционной модели не позволяет адекватно отражать реальные связи между объектами в описываемой предметной области. Данные ограничения существенно мешают эффективной реализации современных приложений, которые требуют уже несколько иных подходов к организации данных.

Основной принцип реляционной модели - устранять повторяющиеся поля и группы с помощью процесса, который называется нормализацией. Плоские нормализованные таблицы универсальны, просты в понимании и теоретически достаточны для представления данных любой предметной области. Они хорошо подходят для приложений, связанных с хранением и отображением данных в традиционных отраслях, таких как банковские или учетные системы, но их применение в системах, основанных на более сложных структурах данных, часто является затруднительным. В основном, это связано с примитивностью механизмов хранения данных, лежащих в основе реляционной модели Никитин М. Закончилась ли эпоха реляционных СУБД? [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www.cnews.ru/reviews/free/marketBD/articles/articles2. shtml. - Загл. с экрана.

На сегодняшний день известные фирмы производители реляционных СУБД следующие - ORACLE, Informix, IBM (DB2), Sybase, Microsoft (MS SQL Server), Progress и другие. В своих продуктах производители СУБД ориентируются на работу на различных типах компьютеров (от майнфреймов до портативных) и на различных операционных системах (ОС). Также производители СУБД не обошли вниманием продукты, работающие на настольных компьютерах, такие как dBase, FoxPro, Access и им подобные. Данные СУБД предназначены для работы на РС и решают локальные задачи на одном РС или небольшой группе РС. Часто данные СУБД используются, как зеркальное отображения небольшой части общей корпоративной СУБД, для минимизации требуемых аппаратных и ресурсных затрат для решения небольших задач.

Различные СУБД работают под управлением разных ОС и аппаратной части. Наиболее известные среди таких ОС - UNIX, VAX, Solaris, Windows. В зависимости от объема хранения данных, количества пользователей, осуществляющих одновременный доступ к данным, сложности задач - используются различные СУБД на различных платформах. Например, СУБД Oracle на Unix, инсталлированная на многопроцессорный сервер позволяет решать задачи по обеспечению данными сотни тысяч пользователей Пономарева И.С. Системы управления базами данных [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //mathmod. aspu.ru/images/File/Ponomareva/TM10_About%20BD. pdf. - С. 2.

В настоящее время наибольший интерес представляют СУБД ориентированные на операционную систему Windows использующие платформу Intel.

В последнее время слышны утверждения о возможной смене парадигмы – от реляционных к постреляционным СУБД. Однако по данным аналитиков, пока именно реляционные СУБД используются в абсолютном большинстве крупных проектов, связанных с внедрением систем управления базами данных. Рынок явно придерживается традиционных подходов в решении подобных задач.

Системы управления базами данных (СУБД) – одна из фундаментальных составляющих компьютерного обеспечения информационных процессов, являющаяся основой для построения большинства современных информационных систем. Главной функцией СУБД является эффективное хранение и предоставление данных в интересах конкретных прикладных задач.

Коммерческие СУБД ведут свою историю с середины 60-х годов, когда компанией IBM был выпущен первый продукт данного класса – иерархическая СУБД IMS. В начале 70-х годов Эдгаром Коддом были заложены основы реляционной модели данных, был разработан структурированный язык запросов SQL, а в 80-х годах были созданы промышленные СУБД, которые в скором времени заняли доминирующее положение. В настоящее время ведущая тройка игроков – Microsoft, Oracle и IBM – полностью контролируют рынок, а их флагманские продукты Microsoft SQL Server, Oracle Database и IBM DB2 вместе занимают долю рынка около 90%. Рынок СУБД активно растет и, по мнению аналитиков Forrester, к 2013 году его общий объем достигнет 32 млрд долл.

Главным недостатком реляционных СУБД считается присущая этим системам ограниченность использования в областях, в которых требуются достаточно сложные структуры данных. Одним из основных аспектов традиционной реляционной модели данных является атомарность (единственность и неделимость) данных, которые хранятся на пересечении строк и столбцов таблицы. Такое правило было заложено в основу реляционной алгебры при ее разработке как математической модели данных. Кроме того, специфика реализации реляционной модели не позволяет адекватно отражать реальные связи между объектами в описываемой предметной области. Данные ограничения существенно мешают эффективной реализации современных приложений, которые требуют уже несколько иных подходов к организации данных.

Основной принцип реляционной модели – устранять повторяющиеся поля и группы с помощью процесса, который называется нормализацией. Плоские нормализованные таблицы универсальны, просты в понимании и теоретически достаточны для представления данных любой предметной области. Они хорошо подходят для приложений, связанных с хранением и отображением данных в традиционных отраслях, таких как банковские или учетные системы, но их применение в системах, основанных на более сложных структурах данных, часто является затруднительным. В основном, это связано с примитивностью механизмов хранения данных, лежащих в основе реляционной модели.

Опыт разработки прикладных информационных систем показал, что отказ от атомарности значений ведет к качественно полезному расширению модели данных. Введение в реляционную модель возможности использовать многозначные поля как самостоятельные вложенные таблицы, при условии, что вложенная таблица удовлетворяет общим критериям, позволяет естественным образом расширить возможности реляционной алгебры. В классическом понимании именно такая модель данных называется постреляционной.

Поскольку постреляционная модель использует многомерные структуры, позволяющие хранить в полях таблицы другие таблицы, ее еще называют "не первой нормальной формой" или "многомерной базой данных". В качестве языка в данной модели запросов используется расширенный SQL, позволяющий извлекать сложные объекты из одной таблицы без операций соединения. Можно сказать, что реляционные и постреляционные СУБД различаются способами хранения и индексирования данных, во всем остальном они схожи. Первыми постреляционными СУБД, получившими достаточно большую известность, стали Universe компании Ardent (впоследствии купленной Informix, которую, в свою очередь, приобрела IBM) и ADABAS компании Software AG.

Объектно-реляционные СУБД

Кроме отказа от нормализации, постреляционные СУБД позволяют хранить в полях отношений данные абстрактных, определяемых пользователями типов. Это дает возможность решать задачи нового уровня, хранить объекты и массивы данных, ориентированные на конкретные предметные области, а также роднит постреляционные СУБД с еще одним классом – объектно-ориентированными СУБД. Внедрение объектного подхода в традиционную реляционную модель дало повод к появлению еще одного направления – объектно-реляционных СУБД. Первым представителем данного класса систем принято считать систему Informix Universal Server одноименной компании.

Как известно, в основе объектно-ориентированного подхода к моделированию предметных областей лежат такие понятия, как объект и свойства инкапсуляции, наследования и полиморфизма. В отличие от реляционных СУБД при проектировании объектно-ориентированных БД не требуется декомпозиция и нормализация объектов, выделенных на этапе концептуального проектирования. Объекты представляются в том же виде, в каком они существуют в реальности, что наделяет объектно-ориентированные структуры наглядностью и позволяет значительно сократить время на их проектирование и разработку.

Одной из наиболее известных постреляционных СУБД является система Postgres, созданная в середине 80-х годов прошлого века под руководством одного из ведущих разработчиков СУБД Майкла Стоунбрейкера. Стоунбрейкер оказал (и продолжает оказывать) огромное влияние на индустрию СУБД, приложив руку практически ко всем перспективным разработкам в данной сфере. В Postgres традиционная реляционная модель была расширена за счет внедрения механизмов управления объектами, которые позволяли хранить и эффективно управлять нетрадиционными типами данных. Также в Postgres поддерживалась многомерная темпоральная модель хранения и доступа к данным. Все основные идеи и разработки Postgers были продолжены и развиты в свободно распространяемой СУБД PostgreSQL, которая в настоящее время является наиболее развитой открытой СУБД.

Зачастую постреляционными называют также СУБД, которые позволяют представлять данные как в виде реляционных таблиц, так и классов объектов. Типичным представителем данного вида СУБД является система Cache компании InterSystems. По словам ее разработчиков, в данной системе наиболее эффективно совмещены реляционный и объектный подходы, основанные, соответственно, на стандартах SQL-92 и ODMG 2.0. Механизмы работы с объектами и реляционными таблицами находятся на одном логическом уровне, что обеспечивает более высокую скорость доступа и работы с данными и функциональную полноту. Также Cache использует многомерную модель хранения данных и оптимизирована для обработки транзакций в системах с большими и сверхбольшими БД (сотни гигабайт, терабайты) и большим количеством (тысячи, десятки тысяч) одновременно работающих пользователей, при этом позволяя получать очень высокую производительность.

Перспективы развития

Современные промышленные СУБД представляют собой сложные комплексы, состоящие из различных элементов, технологий и подходов. Данные составляющие объединяются и совершенствуются, исходя из потребностей обеспечения идеальных условий для решения проблем управления большими объемами данных в различных условиях. При этом все разработчики проводят масштабные исследовательские работы. Многолетний опыт разработки СУБД показал, что для обеспечения эффективной, надежной и безошибочной работы нового функционала требуется достаточно много времени. Жесткая конкуренция на рынке СУБД заставляет производителей тщательно следить за продуктами конкурентов, выявлять новые тенденции, а появление важных новых возможностей у одного из вендоров вынуждает остальных реализовывать аналогичный функционал в своих разработках.

В свою очередь, растут и потребности разработчиков современных баз данных. В первую очередь, это связано с бурным развитием интернета, активным использованием мультимедиа и необходимостью обрабатывать слабоструктурированные данные.

По результатам исследований компании IDC, опубликованных в конце 2009 года, традиционные реляционные СУБД используются в абсолютном большинстве крупных проектов, связанных с внедрением систем управления базами данных. Всего около 7% составляют проекты, в которых используются СУБД нереляционного типа. Такая расстановка сил на рынке реальных внедрений отражает общее состояние: разработчики все еще активно придерживаются традиционных подходов в решении задач, связанных с применением СУБД.

Все вышеперечисленное говорит о том, что стратегия развития, выбранная ведущими игроками рынка СУБД, позволит и в дальнейшем сохранять лидерские позиции. Их основные продукты будут совершенствоваться, будет реализовываться новый функционал, а разработчики и в дальнейшем будут выбирать универсальные и проверенные временем традиционные решения.

Максим Никитин

Под банком данных понимается совокупность баз данных, а также программные, языковые и другие средства, предназначенные для централизованного накопления данных и их использования с помощью электронных вычислительных машин.

В состав банка данных входят одна или несколько баз данных, справочник баз данных, система управления базами данных (СУБД), а также библиотеки запросов и прикладных программ.

Банк данных предназначен для хранения больших массивов информации, быстрого поиска нужных сведений и документов.

Создается банк данных в абонентской системе любой производительности — от персонального компьютера до суперкомпьютера. Но даже самый крупный банк данных ограничен в своих возможностях. Поэтому банки в сети специализируются, собирая информацию в определенных областях науки, технологии, продукции. Ядром банка являются базы данных и базы знаний. База данных - это организованная структура, предназначенная для хранения информации. Данные и информация - понятия взаимосвязанные, но не тождественные, должен заметить несоответствие в этом определении. Сегодня большинство систем управления базами данных (СУБД) позволяют размещать в своих структурах не только данные, но и методы (то есть программный код), с помощью которых происходит взаимодействие с потребителем или с другими программно-аппаратными комплексами. Таким образом, можно говорить, что в современных базах данных хранятся отнюдь не только данные, но и информация.

В БнД имеются специальные средства, облегчающие для пользователей работу с данными (СУБД).

Централизованное управление данными имеет преимущества по сравнению с обычной файловой системой:

— сокращение избыточности хранения данных;

— сокращение трудоемкости разработки, эксплуатации и модернизации ИС;

Обеспечение удобного доступа к данным как пользователям

— профессионалам в области обработки данных, так и конечным пользователям.

Основные требования, предъявляемые к БнД:

— адекватность отображения предметной области (полнота, целостность и — непротиворечивость данных, актуальность информации;

— возможность взаимодействия пользователей разных категорий, высокая эффективность доступа к данным;

— дружелюбность интерфейсов, малое время на обучение;

— обеспечение секретности и разграничение доступа к данным для разных пользователей;

— надежность хранения и защита данных.

Определение термина Банк данных дано во Временном положении о государственном учете и регистрации баз и банков данных, утвержденное постановлением Правительства Российской Федерации от 28.02.96 № 226, п.2 (СЗ РФ, 1996, № 12, ст. 1114)

Первоначально (начало 60-х годов) использовалась файловая система хранения. Для решения преимущественно инженерных задач, характеризующихся небольшим количеством данных и значительным объемом вычислений, данные хранились непосредственно в программе. Применялся последовательный способ организации данных, имелась их высокая избыточность, идентичность логической и физической структур и полная зависимость данных. С появлением экономико-управленческих задач (информационная система руководства — MIS), отличающихся большими объемами данных и малой долей вычислений, указанная организация данных оказалась неэффективной. Требовалось упорядочение данных, которое, как выяснилось, возможно было проводить по двум критериям: использование (информационные массивы); хранение (базы данных). Первоначально применяли информационные массивы, но вскоре стало ясно превосходство баз данных. Использование файлов для хранения только данных было предложено Мак Гри в 1959 году. Были разработаны методы доступа (в том числе произвольного) к таким файлам, при этом физическая и логическая структуры уже различались, а физическое расположение данных можно было менять без изменения логического представления.

В 1963 году С. Бахманом была построена первая промышленная база данных IDS с сетевой моделью данных, которая все еще характеризовалась избыточностью данных и их использованием только для одного приложения. Доступ к данным осуществлялся с помощью соответствующего программного обеспечения. В 1969 году сформировалась группа, создавшая набор стандартов CODASYL для сетевой модели данных.

Фактически начала использоваться современная архитектура базы данных. Под архитектурой понимается разновидность (обобщение) структуры, в которой какой-либо элемент может быть заменен на другой элемент, характеристики входов и выходов которого идентичны первому элементу. Существенный скачок в развитии технологии баз данных дала предложенная М. Коддом в 1970 году парадигма реляционной модели данных. Под парадигмой понимается научная теория, воплощенная в систему понятий, отражающих существенные черты действительности. Теперь логические структуры могли быть получены из одних и тех же физических данных, т.е. доступ к одним и тем же физическим данным мог осуществляться различными приложениями по разным путям. Стало возможным обеспечение целостности и независимости данных.

В конце 70-х годов появились современные СУБД, обеспечивающие физическую и логическую независимость, безопасность данных, обладающие развитыми языками БД. Последнее десятилетие характеризуется появлением распределенных и объектно-ориентированных баз данных, характеристики которых определяются приложениями средств автоматизации проектирования и интеллектуализации БД.

С понятием базы данных тесно связано понятие системы управления базой данных – это комплекс программных средств, предназначенных для создания структуры новой базы, наполнения ее содержимым, редактирования содержимого и визуализации информации. Под визуализацией информации базы понимается отбор отображаемых данных в соответствии с заданным критерием, их упорядочение, оформление и последующая выдача на устройство вывода или передача по каналам связи.

В мире существует множество систем управления базами данных. Несмотря на то, что они могут по-разному работать с разными объектами и предоставляют пользователю различные функции и средства, большинство СУБД опираются на единый устоявшийся комплекс основных понятий. Это дает нам возможность рассмотреть одну систему и обобщить ее понятия, приемы и методы на весь класс СУБД.

СУБД организует хранение информации таким образом, чтобы ее было удобно:

просматривать,

пополнять,

изменять,

искать нужные сведения,

делать любые выборки,

осуществлять сортировку в любом порядке.

Классификация баз данных:

а) по характеру хранимой информации:

Фактографические (картотеки),

Документальные (архивы)

б) по способу хранения данных:

Централизованные (хранятся на одном компьютере),

Распределенные (используются в локальных и глобальных компьютерных сетях).

в) по структуре организации данных:

Табличные (реляционные),

Иерархические,

Современные СУБД дают возможность включать в них не только текстовую и графическую информацию, но и звуковые фрагменты и даже видеоклипы.

Простота использования СУБД позволяет создавать новые базы данных, не прибегая к программированию, а пользуясь только встроенными функциями. СУБД обеспечивают правильность, полноту и непротиворечивость данных, а также удобный доступ к ним.

Популярные СУБД — FoxPro, Access for Windows, Paradox. Для менее сложных применений вместо СУБД используются информационно-поисковые системы (ИПС), которые выполняют следующие функции:

хранение большого объема информации;

быстрый поиск требуемой информации;

добавление, удаление и изменение хранимой информации;

вывод ее в удобном для человека виде.

Информация в базах данных структурирована на отдельные записи, которыми называют группу связанных между собой элементов данных. Характер связи между записями определяет два основных типа организации баз данных: иерархический и реляционный.

Если в базе нет никаких данных (пустая база), то это все равно полноценная база данных. Этот факт имеет методическое значение. Хотя данных в базе и нет, но информация в ней все-таки есть - это структура базы. Она определяет методы занесения данных и хранения их в базе. Простейший «некомпьютерный» вариант базы данных - деловой ежедневник, в котором каждому календарному дню выделено по странице. Даже если в нем не записано ни строки, он не перестает быть ежедневником, поскольку имеет структуру, четко отличающую его от записных книжек, рабочих тетрадей и прочей писчебумажной продукции.

Базы данных могут содержать различные объекты, но основными объектами любой базы данных являются ее таблицы. Простейшая база данных имеет хотя бы одну таблицу. Соответственно, структура простейшей базы данных тождественно равна структуре ее таблицы.

В настоящее время наблюдается стремительный рост числа систем электронной коммерции (СЭК). Электронная коммерция имеет ряд отличительных особенностей, резко выделяющих её от всех ранее известных способов классической коммерции благодаря исключительным коммуникативным характеристикам Интернета

Системы электронной коммерции должны обладать способностью координировать бизнес-транзакции в многочисленных бизнес-приложениях, уметь извлекать отдельные части информации из различных источников, своевременно и беспрепятственно доставлять клиенту необходимую информацию, — все по единственному Web-запросу пользователя.

СЭК обладает набором специфических свойств, которые отличают их от классических систем коммерции (обыкновенные магазины, супермаркеты, биржи и т.п.). В то же время эти свойства необходимо учитывать при построении и анализе моделей процессов в СЭК, поскольку классическая постановка оптимизационной задачи оптимального управления дискретной системой не подходит. Итак, свойства СЭК: Время работы неограниченно в отличие от классических систем, где есть строго регламентированное расписание работы. Можно говорить о том, что поток посетителей распределен равномерно во времени. В отличие от классических систем в СЭК (особенно это характерно для систем класса B2C) посетители приходят не только за покупками, но и за получением некоторой информации: ознакомиться с ассортиментом, ценами, условиями оплаты и доставки товара.

В то же время для классических систем характерна такая особенность, что посетители с очень большой долей вероятности становятся покупателями. Поэтому возможно рассмотрение различных моделей и способов оценки эффективности функционирования СЭК: соотношение числа покупателей к числу посетителей, влияние работы СЭК и обратной связи на входной поток заявок.

Для СЭК характерно, что многие посетители приходят туда несколько раз, чтобы получить некоторую информацию, и только после того, как они будут удовлетворены всеми условиями, они сделают покупку.

СЭК может обслуживать одновременно достаточно большое число посетителей. Эта характеристика ограничена только программно-аппаратными возможностями СЭК. То есть в случае СЭК с точки зрения пользователя нет очередей ожидания обслуживания. Особенно это характерно для полностью или частично автоматизированных СЭК.

В СЭК возможен случай, когда посетитель, набравший продукцию в виртуальную корзину, покидает систему, не совершив покупки (при этом естественно, что вся продукция остаётся в системе, поскольку украсть её просто невозможно). Проводя аналогию с классическими торговыми системами, опять же трудно представить себе ситуацию, когда посетитель, зайдя в магазин, сначала нагружает полную тележку товарами, а потом все разгружает и покидает магазин. В СЭК этот случай возможен, если набор управляющих факторов не является оптимальным (или субоптимальным)

Системы управления базами данных позволяют объединять большие объемы информации и обрабатывать их, сортировать, делать выборки по определённым критериям и т.п.

Современные СУБД дают возможность включать в них не только текстовую и графическую информацию, но и звуковые фрагменты и даже видеоклипы. Простота использования СУБД позволяет создавать новые базы данных, не прибегая к программированию, а пользуясь только встроенными функциями. СУБД обеспечивают правильность, полноту и непротиворечивость данных.

1.2 Реляционные базы данных

Реляционная СУБД (РСУБД; иначе Система управления реляционными базами данных, СУРБД) - СУБД, управляющая реляционными базами данных.

Понятие реляционный (англ. relation - отношение) связано с разработками известного английского специалиста в области систем баз данных Эдгара Кодда (Edgar Codd).

Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных.

Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:

– каждый элемент таблицы - один элемент данных;

– все столбцы в таблице однородные, то есть все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т. д.);

– каждый столбец имеет уникальное имя;

– одинаковые строки в таблице отсутствуют;

– порядок следования строк и столбцов может быть произвольным.

Базовыми понятиями реляционных СУБД являются: 1) атрибут; 2) отношения; 3) кортеж.

База данных, таким образом, это ни что иное, как набор таблиц. RDBS и ориентированные на записи системы организованы на основе стандарта B-Tree или методе доступа, основанном на индексации – Indexed Sequential Access Method (ISAM) и являются стандартными системами, использующимися в большинстве современных программных продуктов. Для обеспечения комбинирования таблиц для определения связей между данными, которые практически полностью отсутствуют в большинстве программных реализаций B-Tree и ISAM, используется языки, подобные SQL (IBM), Quel (Ingres) и RDO (Digital Equipment), причем стандартом отрасли в настоящее время стал язык SQL, поддерживаемый всеми производителями реляционных СУБД.

Оригинальная версия SQL – это интерпретируемый язык, предназначенный для выполнения операций над базами данных. Язык SQL был создан в начале 70х как интерфейс для взаимодействия с базами данных, основанными на новой для того времени реляционной теории. Реальные приложения обычно написаны на других языках, генерирующих код на языке SQL и передающих их в СУБД в виде текста в формате ASCII. Нужно отметить также, что практически все реальные реляционные (и не только реляционные) системы помимо реализации стандарта ANSI SQL, известного сейчас в последней редакции под именем SQL2 (или SQL-92), включают в себя дополнительные расширения, например, поддержка архитектуры клиент-сервер или средства разработки приложений.

Строки таблицы составлены из полей, заранее известных базе данных. В большинстве систем нельзя добавлять новые типы данных. Каждая строка в таблице соответствует одной записи. Положение данной строки может изменяться вместе с удалением или вставкой новых строк.

Чтобы однозначно определить элемент, ему должны быть сопоставлены поле или набор полей, гарантирующих уникальность элемента внутри таблицы. Такое поле или поля называются первичным ключом (primary key) таблицы и часто являются числами. Если одна таблица содержит первичным ключ другой, это позволяет организовать связь между элементами разных таблиц. Это поле называется внешним ключом (foreign key).

Так как все поля одной таблицы должны содержать постоянное число полей заранее определенных типов, приходится создавать дополнительные таблицы, учитывающие индивидуальные особенности элементов, при помощи внешних ключей. Такой подход сильно усложняет создание сколько нибудь сложных взаимосвязей в базе данных. Еще один крупный недостаток реляционных баз данных – это высокая трудоемкость манипулирования информацией и изменения связей.

Несмотря на рассмотренные недостатки реляционных баз данных, они обладают рядом достоинств:

разделение таблиц разными программами;

развернутый «код возврата» при ошибках;

высокая скорость обработки запросов (команда SELECT языка SQL; результатом выборки является таблица, которая содержит поля, удовлетворяющие заданному критерию);

сама концепция объектных баз данных довольно сложна и требует от программистов серьезного и длительного обучения;

относительно высокая скорость при работе с большими объемами данных.

Кроме того, во всем мире значительные средства уже инвестированы в реляционные СУБД. Многие организации не уверены, что затраты, связанные с переходом на объектные базы данных, окупятся.

Поэтому многие пользователи заинтересованы в комбинированном подходе, который бы им позволил воспользоваться достоинствами объектных баз данных, не отказываясь полностью от своих реляционных БД. Такие решения действительно существуют. Если переход от реляционной базы к объектной обходится слишком дорого, то применение последней в качестве расширения и дополнения реляционных СУБД часто является более экономичной альтернативой. Компромиссные решения позволяют соблюсти баланс между объектами и реляционными таблицами.

Объектно-реляционные адаптеры – э тот метод предполагает использование так называемого объектно-реляционного адаптера, который автоматически выделяет программные объекты и сохраняет их в реляционных базах данных. Объектно-ориентированные приложение работает как рядовой пользователь СУБД. Несмотря на некоторое снижение производительности, такой вариант позволяет программистам целиком сконцентрироваться на объектно-ориентированной разработке. Кроме того, все имеющиеся на предприятии приложения по-прежнему могут обращаться к данным, хранящимся в реляционной форме.

Некоторые объектные СУБД, например GemStone компании GemStone Systems, могут сами выполнять роль мощного объектно-реляционного адаптера, позволяя объектно-ориентированным приложениям обращаться к реляционным БД.

Объектно-реляционные адаптеры, такие как Odapter компании Hewlett-Packard для СУБД Oracle, можно с успехом использовать во многих областях, например в качестве связующего ПО, объединяющего объектно-ориентированные приложения с реляционными СУБД.

Объектно-реляционные шлюзы – п ри использовании такого метода пользователь взаимодействует с БД при помощи языка ООСУБД, а шлюз заменяет все объектно-ориентированные элементы этого языка на их реляционные компоненты. За это опять приходиться расплачиваться производительностью. Например, шлюз должен преобразовать объекты в набор связей, сгенерировать оригинальные идентификаторы (original identifier – OID) объектов и передать это в реляционную БД. Затем шлюз должен каждый раз, когда используется интерфейс реляционной СУБД, преобразовывать OID, найденный в базе, в соответствующий объект, сохраненный в РСУБД.

Производительность в рассмотренных двух подходах зависит от способа доступа к реляционной базе данных. Каждая РСУБД состоит из двух уровней: уровня управления данными (data manager layer) и уровня управления носителем (storage manager layer). Первый из них обрабатывает операторы на языке SQL, а второй отображает данные в базу. Шлюз или адаптер могут взаимодействовать как с уровнем данных (то есть обращаться к РСУБД при помощи SQL), так и с уровнем носителя (вызовами процедур низкого уровня). Производительность в первом случае намного ниже (например, система OpenODB фирмы Hewlett-Packard, которая может выполнять роль шлюза, поддерживает только на высоком уровне).

Гибридные СУБД – е ще одним решением может стать создание гибридных объектно-реляционных СУБД, которые могут хранить и традиционные табличные данные, и объекты. Многие аналитики считают, что будущее за такими гибридными БД. Ведущие поставщики реляционных СУБД начинают (или планируют) добавлять к своим продуктам объектно-ориентированные средства. В частности, Sybase и Informix собираются в следующих версиях СУБД ввести поддержку объектов. Подобные разработки намерены вести и независимые фирмы. Например, компания Shores готовится оснастить объектно-ориентированными средствами СУБД Oracle8, выпуск которой намечен на конец 1996 г.

С другой стороны, производители объектных СУБД, такие как компания Object Design, сознают, что объектно-ориентированные базы данных в обозримом будущем не заменят реляционные СУБД. Это вынуждает их создавать шлюзы для поддержки реляционных и иерархических баз данных иди различного рода интерфейсы, характерным примером которых является объектно-реляционный интерфейс Ontos Integration Server фирмы Ontos, применяемый в сочетании с ее ООБД Ontos/DB.

1.3 Многомерные базы данных

Мощная база данных со специальной организацией хранения — кубами, позволяющая пользователям анализировать большие объемы данных. Многомерная база данных позволяет обеспечивать высокую скорость работы с данными, хранящимися как совокупность фактов, измерений и заранее вычисленных агрегатов.

В специализированных СУБД, основанных на многомерном представлении данных, данные организованы не в форме реляционных таблиц, а в виде упорядоченных многомерных массивов:

Гиперкубов – все хранимые в БД ячейки должны иметь одинаковую размерность, то есть находиться в максимально полном базисе измерений

Поликубов – каждая переменная хранится с собственным набором измерений, и все связанные с этим сложности обработки перекладываются на внутренние механизмы системы.

Использование многомерных БД в системах оперативной аналитической обработки имеет следующие достоинства:

высокая производительность. Продукты, относящиеся к этому классу, обычно имеют сервер многомерных БД. Данные в процессе анализа выбираются исключительно из многомерной структуры, а в таком случае поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную базу данных, так как многомерная база данных денормализована, содержит заранее агрегированные показатели и обеспечивает оптимизированный доступ к запрашиваемым ячейкам

поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную базу данных -среднее время ответа на нерегламентированный запрос при использовании многомерной СУБД обычно на один — два порядка меньше, чем в случае реляционной СУБД с нормализованной схемой данных

структура и интерфейсы наилучшим образом соответствуют структуре аналитических запросов. Этот способ более родственен ментальной модели человека, так как аналитик привык оперировать плоскими таблицами. Производя сечение куба двумерной плоскостью в том или ином направлении, легко получить взаимозависимость любой пары величин относительно выбранной меры. Например, как изменялась стоимость изготовления изделия (мера) во времени (измерение) в разрезе по участкам, цехам и производствам (другое измерение)

многомерные СУБД легко справляются с задачами включения в информационную модель разнообразных встроенных функций, тогда как объективно существующие ограничения языка SQL делают выполнение этих задач на основе реляционных СУБД достаточно сложным, а иногда и невозможным.

MOLAP могут работать только со своими собственными многомерными БД и основываются на патентованных технологиях для многомерных СУБД, поэтому являются наиболее дорогими. Эти системы обеспечивают полный цикл OLAP-обработки и либо включают в себя, помимо серверного компонента, собственный интегрированный клиентский интерфейс, либо используют для связи с пользователем внешние программы работы с электронными таблицами. Для обслуживания таких систем требуется специальный штат сотрудников, занимающихся установкой, сопровождением системы, формированием представлений данных для конечных пользователей.

Еще к недостаткам MOLAP-моделей можно отнести:

не позволяют работать с большими БД. На сегодняшний день их реальный предел – 10-20 гигабайт. К тому же за счет денормализации и предварительно выполненной агрегации 20 гигабайт в многомерной базе, как правило, соответствуют (по оценке Кодда) в 2.5-100 раз меньшему объему исходных детализированных данных, то есть в лучшем случае нескольким гигабайтам.

по сравнению с реляционными, очень неэффективно используют внешнюю память. Ячейки гиперкуба хранятся в них в виде логически упорядоченных массивов (блоков фиксированной длины), причем именно такой блок является минимальной индексируемой единицей. Хотя в многомерных СУБД блоки, не содержащие ни одного определенного значения, не хранятся, это решает проблему только частично. Поскольку данные хранятся в упорядоченном виде, неопределенные значения не всегда удаляются полностью, да и то лишь в том случае, когда за счет выбора порядка сортировки данные удается организовать в максимально большие непрерывные группы. Но порядок сортировки, чаще всего используемый в запросах, может не совпадать с порядком, в котором они должны быть отсортированы в целях максимального устранения несуществующих значений. Таким образом, при проектировании многомерной БД часто приходится жертвовать либо быстродействием (а это одно из первых достоинств и главная причина выбора именно многомерной СУБД), либо внешней памятью (хотя, как отмечалось, максимальный размер многомерных БД ограничен)

отсутствуют единые стандарты на интерфейс, языки описания и манипулирования данными

не поддерживают репликацию данных, часто используемую в качестве механизма загрузки. Следовательно, использование многомерных СУБД оправдано только при следующих условиях:

объем исходных данных для анализа не слишком велик (не более нескольких гигабайт), то есть уровень агрегации данных достаточно высок.

набор информационных измерений стабилен (поскольку любое изменение в их структуре почти всегда требует полной перестройки гиперкуба).

время ответа системы на нерегламентированные запросы является наиболее критичным параметром.

требуется широкое использование сложных встроенных функций для выполнения кроссмерных вычислений над ячейками гиперкуба, в том числе возможность написания пользовательских формул и функций.

2. Практическая часть

2.1 Постановка задачи

2.1.1 Цель решения задачи

Руководство предприятия ООО «Строй-дизайн», осуществляющего деятельность, связанную с выполнением работ по ремонту помещений, желает произвести автоматизацию расчетов по вычислению стоимоти выполняемых работ для оперативного предоставления счета клиенту. Это поможет сократить время расчетов, избежать ошибок, связанных с человеческим фактором и повысить степень удовлетворенности клиента оказанными услугами. Поэтому принято решение вести расчет стоимости выполненных работ и создание счета на их оплату, в которых должны быть наименование работ, объем выполняемых работ, цена за единицу продукции, стоимость работы. Задача, которая будет решаться в программной среде MS Excel ежемесячно, называется «Расчет стоимости выполненных работ».

Цель решения данной задачи состоит в своевременности расчетов стоимости работ для оперативного предоставления подробно составленного счета клиентам.

2.1.2 Условие задачи

Входной оперативной информацией служит документ «Расчет стоимости выполняемых работ», который содержит реквизиты: наименование работы, объем выполняемых работ, цена за единицу продукции (руб.), стоимость работы (руб.), последние два реквизита необходимо вычислить и рассчитать. На его основании создается следующая экранная форма:

Наименование работы	Единицы измерения	Объем выполняемых работ		Стоимость работ, руб.
		Q i	C і	S i

Условно-постоянной информацией (справочной) служит прайс-лист организации, содержащий следующие реквизиты (условная форма): наименование работы, цена за единицу продукции (руб). На его основании создается следующая экранная форма:

Прайс-лист

Наименование работы	Цена за единицу продукции, руб.

Латинские буквы в таблице указывают на элементы соответствующих расчетных формул.

В результате следует получить счет со следующими реквизитами: наименование работы, цена за единицу продукции (руб.), объем выполняемых работ, стоимость работы (руб.), № счета (заполняется автоматически). ФИО клиента и дата вписываются вручную. Информация выдается в следующих документах:

Структура результирующего документа «Счет»

	ООО «Стройсервис»
	СЧЕТ №
				Дата		20__
			ФИО клиента
	№ п/п		Наименование работы		Единицы измерения	Объем выполняемых работ		Цена за единицу продукции, руб.	Стоимость работ, руб.
			Замена батарей		шт.
			Наклейка обоев		м 2
			Замена труб
			Настилка паркета		м 2
	ИТОГО:								ΣS i
	НДС:								N
	СУММА С НДС:								SN
		Гл. бухгалтер

Кроме того, информацию, находящуюся в таблицах для анализа, необходимо представить в виде диаграмм.

В технологии организовать межтабличные связи для автоматического формирования документа «Счет» при помощи функций ВПР или ПРОСМОТР.

2.2. Компьютерная модель решения задачи

2.2.1. Информационная модель решения задачи

Информационная модель, отражающая взаимосвязь исходных и результирующих документов, приведена на рис. 2.

2.2.2. Аналитическая модель решения задачи

Для получения документа « Расчет стоимости выполняемых
работ» необходимо рассчитать следующие показатели:

стоимость работ, руб.;


НДС, руб.;


сумма с НДС, руб..


Расчеты выполняются по следующим формулам:


S i = C i ∙Q i ,


N = ΣS i ∙ 0,18,


SN = ΣS i + N,


где S i
- стоимость i -й работы; C i
- цена за i -ю единицу продукции; Q i - обїем выполняемой i -й работы; N - НДС; SN - сумма с НДС.


2.2.3. Технология решения задачи MS Excel


Решение задачи средствами MS Excel


Вызовите Excel:


нажмите кнопку «Пуск»;


выберите в главном меню команду «Программы»;


в меню Microsoft Office выберите MS Excel.

Переименуйте «Лист 1» в «Прайс-лист»:

выберите в контекстном меню команду «Переименовать» и нажмите левую кнопку мыши;


нажмите клавишу «Enter».

Введите заголовок таблицы «Прайс-лист»:

наберите на клавиатуре «Прайс-лист»;


4. Отформатируйте заголовок:





Рис. 2. Пример выделения группы ячеек


на панели инструментов в закладке «Главная» выберите раздел «Выравнивание» и нажмите кнопку .


5. Отформатируйте ячейки А2:B2 под ввод длинных заголовков:


выделите ячейки А2:B2;


выполните команду «Выравнивание» в разделе «Формат ячеек» меню «Главная» на панели инструментов;


выберите закладку «Выравнивание»;


в группе опций «Отображение» установите флажок опции «переносить по словам» (рис. 3);





Рис. 3. Задание переноса слов при вводе в ячейку длинных


заголовков


нажмите кнопку «ОК».


6. Введите в ячейки А2:B2 информацию, представленную на рис. 4.





Рис. 4. Имена полей таблицы «Прайс-лист»


7. Отформатируйте ячейки А3:A8 для ввода текстовых символов:


выделите ячейки А3:A8;


на панели инструментов в меню «Главная» выберите «Ячейки», где в пункте «Формат» выполните команду «Формат ячеек»;


выберите закладку «Число»;


выберите формат «Текстовый» (рис. 5);


нажмите кнопку «ОК».





Рис. 5. Выбор формата ячеек


8. Повторите п. 9 для диапазона ячеек B3:B8, выбрав формат «Числовой».


9. Введите исходные данные (рис. 6).





Рис. 6. Вид таблицы «Прайс-лист»


10. Присвойте имя группе ячеек:


выделите ячейки А3:В8;


выберите команду «Присвоить имя» в разделе «Определенные имена» меню «Формулы» (рис. 7);





Рис. 7. Вид окна «Создание имени»


нажмите кнопку «ОК.».


11. Переименуйте «Лист 2» в «Расчет стоимости работ» (аналогично действиям п. 2).


12. Создайте таблицу «Расчет стоимости выполняемых работ» (аналогично действиям пунктов 3 — 7, 8) (рис. 8).





Рис. 8. Вид таблицы «Расчет стоимости работ»


13. Заполните графы «Наименование работы» и «Цена за единицу продукции, руб.»:


сделайте ячейку А3 активной;


в меню «Данные» выберите команду «Проверка данных», в поле «Тип данных» которой выберите «Список»;


введите значение в поле «Источник», выделив диапазон A3:A8 в «Прайс-лист» (рис. 9);





Рис. 9. Настройка списка плательщиков


нажмите кнопку «ОК»;


для того чтобы ввод наименования работы из списка осуществлялся в каждой ячейке столбца А («Наименование работы»), сделайте ячейку А3 активной и, установив курсор на маркер в правом нижнем углу, щелкните левой клавишей мыши и протяните его до ячейки А6 (рис. 10);





Рис. 10. Вид листа «Расчет стоимости работ» при настройке списка


в поле «Выберите функцию» нажмите «ВПР» (рис. 11);





Рис. 11. Вид первого окна мастера функций


нажмите кнопку «OK»;


введите наименование работы в поле «Искомое_значение», щелкнув по ячейке А3;


нажмите «Enter»;


введите информацию в поле «Таблица»;


воспользуйтесь командой «Использовать в формуле» меню «Формулы», выбрав «Вставить имена»;


выделите «Имя:» «Прайс_лист» (рис. 12);





Рис. 12. Ввод имени массива в качестве аргумента формулы


нажмите кнопку «OK»;


нажмите «Enter»;


введите информацию — цифру 2 в поле «Номер_столбца»;


введите информацию — цифру 0 в поле «Интервальный_просмотр» (рис. 13);





Рис. 13. Вид второго окна мастера функций


Нажмите кнопку «ОК»;


14. Заполните графу «Объем выполняемых работ».


15. Введите наименования работ в ячейки А4:А6:


Сделайте ячейку А4 активной;


Щелкните на кнопку рядом с ячейкой А4 и из предложенного списка выберите наименование работ — Замена батарей, шт. Ячейка С4 — «Цена за единицу продукции, руб.» будет заполнена автоматически (рис. 14);





Рис. 14. Автоматическое заполнение Цены за единицу продукции по ее наименованию


аналогично заполните ячейки А5:А6, ячейки С5:С6 будут также заполнены автоматически.


16. Заполнить графу «Стоимость работы, руб»
таблицы «Расчёт стоимости выполняемых работ».
Для этого:


занести в ячейку D3 формулу =B3*C3;


размножить введённую в ячейку D3 формулу для остальных ячеек D4:D6 данной графы (с помощью функции автозаполнения).


Таким образом, будет выполнен цикл, управляющим параметром которого является номер строки.


17. Заполненная таблица выглядит следующим образом (рис. 15).





Рис. 15. Результат заполнения таблицы «Расчеты стоимости работ»


18. Переименуйте «Лист 3» в « Счет» (аналогично действиям п. 2).


19. На рабочем листе «Счет» создайте необходимую таблицу, рукодствуясь предшествующими пунктами.


20. С помощью функции ПРОСМОТР() создайте межтабличные связи. Однако перед этим отсортируйте значения таблицы «Расчеты стоимости выполняемых работ» в порядке возрастания по столбцу «Наименование работ». Для этого:


выделите диапазон ячеек А2:D6;


выберите пункт «Сортировка и фильтр» на Главной, а там «Настраиваемая сортировка»;


в выпавшем окне выберите «Сортировать по» «Наименованию работ»;


нажмите кнопку «ОК».


воспользуйтесь командой «Вставить функцию» меню «Формулы»;


в поле «Выберите функцию» нажмите «ПРОСМОТР»;


нажмите кнопку «OK»;


введите наименование работы в поле «Искомое_значение», щелкнув по ячейке С9;


нажмите «Enter»;


введите информацию в поле «Просматриваемый вектор», а именно ‘Расчет стоимости работ’!$A$3:$A$6;


нажмите «Enter»;


введите информацию в поле «Искомый вектор», а именно ‘Расчет стоимости работ’!$С$3:$С$6;


нажмите «Enter» (рис. 16);





Рис. 16. Вид второго окна мастера функции ПРОСМОТР


нажмите кнопку «ОК»;


22. Повторите действия, аналогичные п. 22 для ячеек D9:D12, E9:E12.


23. Заполнить графу «ИТОГО» таблицы следующим образом:


занести в ячейку F13 формулу =СУММ(F9:F12) .


24. Заполните графу «НДС». Для этого занести в ячейку F14 формулу =F13*0,18.


25. Заполните графу «СУММА С НДС». Для этого занести в ячейку F15 формулу =F13+F14 .


26. В результате у Вас должна получиться таблица, пркдставленная на рис. 17.





Рис. 17. Форма счета на оплату выполненных работ


27. Для анализа информации о стоимости каждого вида работ по полученному заказу:


сделайте активным лист «Счет»;


выделите диапазон C9:F12;


выберите команду «Гистограмма» в разделе «Диаграммы» меню «Вставка»;


выберите необходимый тип гистограммы;


переименуйте гистограмму в «Cтоимость каждого вида работ» (рис. 18).





Рис. 18. Гистограмма «Стоимость каждого вида работ»


2.3. Результаты компьютерного эксперимента и их анализа


2.3.1. Результаты компьютерного эксперимента


Для тестирования правильности решения задачи заполним входные документы, а затем рассчитаем результаты.


Прайс-лист
Наименование работы	Цена за единицу продукции, руб.
Замена ванны, шт.
Замена труб, м
Наклейка обоев, м2
Настилка паркета, м2
Побелка потолка, м2

Расчет стоимости выполняемых работ
Наименование работы	Объем выполняемых работ	Цена за единицу продукции, руб.	Стоимость работы, руб.
Замена батарей, шт.			1000
Замена труб, м
Наклейка обоев, м2			1400
Настилка паркета, м2			1200

	ООО «Строй-дизайн»
	СЧЕТ №
		Дата		. .20
		ФИО клиента
	№ п/п	Наименование работы	Объем выполняемых работ	Цена за единицу продукции, руб.		Стоимость работ, руб.
		Замена батарей, шт.				1000
		Наклейка обоев, м2				1400
		Замена труб, м
		Настилка паркета, м2				1200
	ИТОГО:					4560
	НДС:					820,8
	СУММА С НДС:					5380,8

В результате решения задачи полученные с помощью компьютера ведомости совпадают с тестовыми.


2.3.2. Анализ полученных результатов


Таким образом, формирование результирующего документа (таблицы) «Счет» позволяет решить поставленную задачу — сократить время на выполнения расчетов стоимости работ, исключить ошибок, обусловленных с человеческим фактором и повысить степень удовлетворенности клиента. Создание различных диаграмм (гистограмм, графиков) на основе данных таблиц средствами MS Excel позволяет не только наглядно представлять результаты обработки информации для проведения анализа с целью принятия решений, но и достаточно быстро осуществлять манипуляции в области их построения в пользу наиболее удобного представления результатов визуализации по задаваемым пользователем (аналитиком) параметрам.


Основные идеи современной информационной технологии базируются на концепции, согласно которой данные должны быть организованы в базы данных с целью адекватного отображения изменяющегося реального мира и удовлетворения информационных потребностей пользователей. Эти базы данных создаются и функционируют под управлением специальных программных комплексов, называемых системами управления базами данных (СУБД).


Увеличение объема и структурной сложности хранимых данных, расширение круга пользователей информационных систем привели к широкому распространению наиболее удобных и сравнительно простых для понимания реляционных (табличных) СУБД. Для обеспечения одновременного доступа к данным множества пользователей, нередко расположенных достаточно далеко друг от друга и от места хранения баз данных, созданы сетевые мультипользовательские версии БД основанных на реляционной структуре. В них тем или иным путем решаются специфические проблемы параллельных процессов, целостности (правильности) и безопасности данных, а также санкционирования доступа.


СУБД должна предоставлять доступ к данным любым пользователям, включая и тех, которые практически не имеют и (или) не хотят иметь представления о: физическом размещении в памяти данных и их описаний; механизмах поиска запрашиваемых данных; проблемах, возникающих при одновременном запросе одних и тех же данных многими пользователями (прикладными программами); способах обеспечения защиты данных от некорректных обновлений и (или) несанкционированного доступа; поддержании баз данных в актуальном состоянии и множестве других функций СУБД.


На сегодняшний день реляционные базы данных остаются самыми распространенными, благодаря своей простоте и наглядности как в процессе создания так и на пользовательском уровне.


Основным достоинством реляционных баз данных совместимость с самым популярным языком запросов SQL. С помощью единственного запроса на этом языке можно соединить несколько таблиц во временную таблицу и вырезать из нее требуемые строки и столбцы (селекция и проекция). Так как табличная структура реляционной базы данных интуитивно понятна пользователям, то и язык SQL является простым и легким для изучения. Реляционная модель имеет солидный теоретический фундамент, на котором были основаны эволюция и реализация реляционных баз данных. На волне популярности, вызванной успехом реляционной модели, SQL стал основным языком для реляционных баз данных.


В процессе анализа вышеизложенной информации выявлены следующие недостатки рассмотренной модели баз данных: так как все поля одной таблицы должны содержать постоянное число полей заранее определенных типов, приходится создавать дополнительные таблицы, учитывающие индивидуальные особенности элементов, при помощи внешних ключей. Такой подход сильно усложняет создание сколько-нибудь сложных взаимосвязей в базе данных; высокая трудоемкость манипулирования информацией и изменения связей.


В практической части была решена средства MS Excel 2010 поставленная задача в отношении условного предприятия – фирмы ООО «Строй-дизайн», которая осуществляет деятельность, связанную с выполнением работ по ремонту помещений. Были построены таблицы по приведенным данным в задании. Выполнен расчет стоимости работ по полученному заказу, данные расчета занести в таблицу. Организованы межтабличные связи с использованием функций ВПР или ПРОСМОТР для автоматического формирования счета, выставляемого клиенту для оплаты выполняемых работ. Сформирован и заполнен документ «Cчет на оплату выполненных работ». Приведены результаты расчета стоимости каждого вида работ по полученному заказу представить в графическом виде.


Компьютерная обучающая программа по дисциплине Информатика» / А.Н. Романов, В.С. Торопцов, Д.Б. Григорович, Л.А. Галкина, А.Ю. Артемьев, Н.И. Лобова, К.Е. Михайлов, Г.А. Жуков, О.Е. Кричевская, С.В. Ясеновский, Л.А. Вдовенко, Б.Е. Одинцов, Г.А. Титоренко, Г.Д. Савичев, В.И. Гусев, С.Е. Смирнов, В.И. Суворова, Г.В. Федорова, Г.Б. Коняшина. – М.: ВЗФЭИ, 2000. Дата обновления 24.11.2010. – Доступ по логину и паролю.


Компьютерная обучающая программа по дисциплине «Информационные системы в экономике» / А.Н. Романов, В.С. Торопцов, Д.Б. Григорович, Л.А. Галкина, А.В. Мортвичев, Б.Е. Одинцов, Г.А. Титоренко, Л.А. Вдовенко, В.В. Брага, Г.Д. Савичев, В.И. Суворова. – М.: ВЗФЭИ, 2005. Дата обновления 15.10.2010. – URL: . Доступ по логину и паролю.


СУБД ПОНЯТИЕ И ВИДЫ МОДЕЛЕЙ БАЗ ДАННЫХ СБОР ДАННЫХ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ХАРАКТЕРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ БАЗ ДАННЫХ. СОЗДАНИЕ ТАБЛИЦ И ФОРМ БД 2013-11-05