Главная Обратная связь

Дисциплины:






Етапи проектування баз даних



Створення та впровадження в практику сучасних інформаційних систем АБД висуває нові задачі проектування, які неможливо розв’язувати традиційними прийомами та методами. Велику увагу і значення необхідно приділяти питанням проектування баз даних як одній із основних складових елементів АБД. Від того, наскільки успішно буде спроектовано базу даних, залежить ефективність функціонування системи в цілому, її життєздатність і можливість розширення й подальшого розвитку. Тому питання проектування баз даних виділяються як окремий самостійний напрямок робіт при розробці інформаційних систем.

Проектування баз даних – це багатоетапний процес прийняття обґрунтованих рішень у процесі аналізу інформаційної моделі предметної області, вимог до даних з боку прикладних програмістів і користувачів синтезу логічних і фізичних структур даних, аналізу та обґрунтування вибору програмних і апаратних засобів. Етапність проектування даних пов’язана з багаторівневою організацією даних. Розглядаючи питання проектування баз даних дотримуються такого багаторівневого подання даних: зовнішнього, інфологічного, логічного (даталогічного), внутрішнього.

При проектуванні БД на зовнішньому рівні необхідно вивчити функціонування об’єкта управління, для якого проектується БД, усю первинну та вихідну документацію з точки зору визначення того, які саме дані необхідно зберігати в базі даних. Опис зовнішнього рівня не виключає наявності елементів дублювання, надлишковості та неузгодженості даних. Тому для усунення цих аномалій і протиріч зовнішнього опису даних виконується інфологічне проектування.

Усі зовнішні подання інтегруються на інфологічному рівні, де формується інфологічна (канонічна) модель даних, яка не є простою сумою зовнішніх подань даних. Інфологічний рівень являє собою інформаційно-логічну модель предметної області, в якій виключено надлишковість даних і відображено інформаційні особливості обєкта управління без урахування особливостей і специфіки конкретної СУБД. Тобто інфологічне подання даних орієнтоване переважно на людину, яка проектує чи використовує базу даних.

Логічний (концептуальний) рівень побудований з урахуванням специфіки і особливостей конкретної СУБД. Цей рівень подання даних орієнтований більше на комп’ютерну обробку і на програмістів, які займаються її розробкою. На цьому рівні формується концептуальна модель даних, яка відповідає особливостям і обмеженням вибраної СУБД.

Інфологічна і даталогічна моделі, які відображують модель однієї предметної області, залежні між собою. Інфологічна модель має легко трансформуватись в даталогічну модель.

Внутрішній рівень пов’язаний з фізичним розміщенням даних у пам’яті ПЕОМ. На цьому рівні формується фізична модель БД, яка вміщує структури зберігання даних у пам’яті ЕОМ, включаючи опис форматів записів, порядок їх логічного або фізичного впорядкування, розміщення за типами пристроїв, а також характеристики і шляхи доступу до даних.



Від параметрів фізичної моделі залежать такі характеристики функціонування БД: обсяг пам’яті і час реакції системи. Фізичні параметри БД можна змінювати в процесі її експлуатації з метою знищення ефективності функціонування системи. Зміна фізичних параметрів не зумовлює необхідності зміни інфологічної та даталогічної моделей.

6. Поняття сховищ даних та основи їх створення

Різновидом баз даних є сховище даних (Data WarenHouse). По­няття сховищ даних виникло зовсім недавно. Необхідність розробки нової концепції сховищ даних обумовлена такими факторами:

· Розвиток інформаційних технологій привів до систем нового типу, які дістали назву систем підтримки прийняття рішень. Ці сис­теми основані на новій технології, яка дістала назву OLAP-технології. Основою OLAP-технології є реалізація аналітичних запитів.

· Системи підтримки прийняття рішень, основані на формуван­ні аналітичних запитів, почали конфліктувати з транзакційними системами оперативної обробки даних (OLTP- системами). Од­ночасне вирішення оперативних і аналітичних запитів на одній базі даних часто призводить до нестачі ресурсів.

· Формування аналітичних звітів на основі традиційних баз даних, які вміщують оперативну інформацію, займає дуже багато часу. Причому витрати часу, необхідні для формування аналітич­них звітів, невпинно зростають зі зростанням обсягів оперативної інформації в базі даних. Це призводить до того, що менеджери невстигають готувати відповідні рішення на основі отриманих ана­літичних звітів.

· Дуже часто на підприємстві чи в організації функціонує де­кілька OLTP-систем, кожна з яких має свою окрему базу даних, в яких використовуються різні структури даних, способи кодуван­ня, одиниці вимірювання. Побудова зведеного аналітичного за­питу на основі декількох баз даних є дуже складною проблемою, яка спочатку потребує вирішення проблеми узгодженності даних, що зберігаються в різних базах даних.

Вирішення перерахованих вище проблем було знайдено в роз­робці концепції сховища даних. Сховище даних має виконувати функції попереднього добору, агрегації та підготовки оператив­них даних OLTP-системам. Тобто в сховищі даних зберігаються не первинні дані, а певним чином інтегровані дані, які створюють основу для вирішення аналітичних задач і функціонування сис­тем підтримки прийняття рішень. Взаємозв'язок між системами відбиває рис. 4.1.

Рис. 4.1. Схема взаємозв'язку OLTP та OLAP систем

Таким чином сховище даних (Data WarenHouse) це особлива форма організації бази даних, котра призначена для зберігання в погодженому вигляді агрегованої інформації, що отримується на основі баз даних різних OLTP-систем та зовнішніх джерел.

Сховища даних характеризуються предметною орієнтацією, інтегрованістю, підримкою хронології, незмінністю і мінімальною надлишковістю. Ці основні особливості сховищ даних були виз­начені в 1992 році їх винахідником Біллом Інмоном (Bill Inmon). Вони незалежно від реалізації притаманні всім сховищам даних і полягають ось у чому.

Предметна орієнтація. Дані в сховищі даних організовані у відповідності до основних напрямків діяльності підприємства чи фірми (замовники, продажі, склад і т.п.). У цьому полягає відмін­ність сховищ даних від організації оперативної БД, в якій дані пода­ються у відповідно до процесів (відвантаження товару, виписка ра­хунків і т.п.) Предметна організація даних не лише спрощує аналіз, а й значно прискорює проведення аналітичних розрахунків. Тобто сховища орієнтовані на бізнес-поняття, а не на бізнес процеси.

Інтегрованість. Первинні дані оперативних баз даних пере­віряються, певним чином добираються, приводяться до одного виду, необхідною мірою агрегуються ( тобто обраховуються су­марні показники) і завантажуються у сховище даних. Такі інтег­ровані дані набагато простіше аналізувати.

Підтримка хронології. Дані, які вибираються з оперативних баз даних нагромаджуються в сховищі даних у вигляді «історич­них пластів», кожен із яких характеризує певний період часу. Це дозволяє проводити аналіз зміни показників у часі.

Незмінність. Дані сховища даних, що характеризують ко­жен «історичний пласт», ні в якому разі не підлягають змінам. Це теж є суттєвою відмінністю даних, що зберігаються у сховища даних, від оперативних даних. Оперативні дані можуть дуже час­то змінюватись, з даними сховища можливі лише операції їх пер­винного завантаження, пошуку та їх читання.

Мінімальна надлишковість. Незважаючи на те, що інформа­ція до сховищ даних завантажується з БД OLTP-систем, це не призводить надлишковості даних. Зведення до мінімуму надлишковості даних забезпечується тим, що перш ніж завантажувати дані до сховищ, їх фільтрують і певним чином очищають від та­ких даних, які не потрібні і не можуть бути використані в OLAP-системах.





sdamzavas.net - 2020 год. Все права принадлежат их авторам! В случае нарушение авторского права, обращайтесь по форме обратной связи...