ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 07.11.2023
Просмотров: 398
Скачиваний: 6
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗ ДАННЫХ
2.1. Жизненный цикл информационной системы
Рассмотрение вопросов проектирования эффективных баз данных целесообразно начать с обзора жизненного цикла автоматизированных информационных систем.
Типичная автоматизированная информационная система включает следующие компоненты [7].
База данных.
Программное обеспечение базы данных.
Прикладное программное обеспечение.
Аппаратное обеспечение, в том числе устройства хранения.
Персонал, использующий и разрабатывающий систему.
База данных является фундаментальным компонентом информационной системы, а ее разработку и использование следует рассматривать с точки зрения самых широких требований организации. Таким образом, жизненный цикл ИС неотъемлемо связан с жизненным циклом лежащей в основе базы данных.
Жизненный цикл любой сложной системы и, безусловно, ИС, основанной на базе данных, обычно состоит из нескольких этапов:
1) планирование;
2) сбор и анализ требований к системе;
3) проектирование системы (в том числе проектирование базы данных);
4) создание прототипа;
5) реализация;
6) тестирование;
7) преобразование;
8) сопровождение.
Учитывая специфику разработки приложения базы данных, можно специфицировать этапы, представленные на рис.2.1 [7]. Общепризнанным является тот факт, что указанные этапы не являются строго последовательными, а подразумевают повторы предыдущих этапов с помощью циклов обратной связи. Процесс разработки БД является итеративным, предполагает многократные возвраты и анализ полученных результатов с целью максимально адекватного описания предметной области. На рис.2.1 показаны наиболее очевидные циклы обратной связи, и их множество не является окончательным.
Вкратце следует остановиться на действиях, выполняемых на каждом из указанных этапов
26
Выполняется подбор наиболее подходящей СУБД для приложения базы данных.
Разработка приложений
Определение пользовательского интерфейса и прикладных программ, которые используют и обрабатывают базу данных.
Создание прототипа (необязательно)
Создается рабочая модель приложения базы данных, которая дает возможность разработчикам и пользователям представить и оценить окончательный вид и способы функционирования системы.
Реализация
Создание внешнего, концептуального и внутренне-тв-0предеяений базы данных и прикладных программ.
Конвертирование и загрузка данных (первичное наполнение)
Преобразование и загрузка данных (и прикладных программ) из старой системы в новую.
Тестирование
Приложение базы данных тестируется с целью обнаружения ошибок, а также его проверки на соответствие всем требованиям, выдвинутым пользователем.
Эксплуатация и сопровождение
База данных считается полностью разработанной и реализованной. Система наблюдается и поддерживается. При этом по необходимости в приложение вносятся изменения, отвечающие новым требованиям. Реализация изменений производится посредством повторного выполнения некоторых вышеперечисленных этапов.
Сложность жизненного цикла зависит от сложности рассматриваемой системы, от количества пользователей, приложений и запросов к базе данных.
В последующих разделах подробно рассматриваются проблемные вопросы проектирования баз данных.
2.1. Подходы и этапы проектирования баз данных
2.2.1. Цели и подходы к проектированию баз данных
Процесс проектирования БД представляет собой сложный процесс проектирования отображения [17
]:
«Описание предметной области» ↔ «схема внутренней модели базы данных».
Этот процесс представляется последовательностью более простых, обычно итеративных, процессов проектирования менее сложных отображений между промежуточными моделями данных, т.е. последовательностью проектирования моделей уровней абстрагирования. Основные уровни абстрагирования в БД [17]:
информационный,
внешний,
концептуальный,
внутренний.
В процессе проектирования БД разрабатываются схемы моделей названных уровней, проверяется возможность отображения объектов одной модели в объекты другой модели.
Только небольшие организации могут обобществить данные в одной полностью интегрированной
28
2.1. Жизненный цикл информационной системы
Рассмотрение вопросов проектирования эффективных баз данных целесообразно начать с обзора жизненного цикла автоматизированных информационных систем.
Типичная автоматизированная информационная система включает следующие компоненты [7].
База данных.
Программное обеспечение базы данных.
Прикладное программное обеспечение.
Аппаратное обеспечение, в том числе устройства хранения.
Персонал, использующий и разрабатывающий систему.
База данных является фундаментальным компонентом информационной системы, а ее разработку и использование следует рассматривать с точки зрения самых широких требований организации. Таким образом, жизненный цикл ИС неотъемлемо связан с жизненным циклом лежащей в основе базы данных.
Жизненный цикл любой сложной системы и, безусловно, ИС, основанной на базе данных, обычно состоит из нескольких этапов:
1) планирование;
2) сбор и анализ требований к системе;
3) проектирование системы (в том числе проектирование базы данных);
4) создание прототипа;
5) реализация;
6) тестирование;
7) преобразование;
8) сопровождение.
Учитывая специфику разработки приложения базы данных, можно специфицировать этапы, представленные на рис.2.1 [7]. Общепризнанным является тот факт, что указанные этапы не являются строго последовательными, а подразумевают повторы предыдущих этапов с помощью циклов обратной связи. Процесс разработки БД является итеративным, предполагает многократные возвраты и анализ полученных результатов с целью максимально адекватного описания предметной области. На рис.2.1 показаны наиболее очевидные циклы обратной связи, и их множество не является окончательным.
Вкратце следует остановиться на действиях, выполняемых на каждом из указанных этапов
26
жизненного цикла приложения базы данных.
Планирование разработки базы данных
Планирование самого эффективного способа реализации этапов жизненного цикла системы.
Определение требований в системе
Определение диапазона действия и границ приложения базы данных, состава его пользователей и областей применения.
Рис. 2.1. Жизненный цикл информационной системы на основе базы данных
Сбор и анализ требований пользователей
На этом этапе производится сбор и анализ требований пользователей из всех возможных областей применения БД.
Проектирование базы данных
Полный цикл разработки включает концептуальное, логическое и физическое проектирование базы данных.
Выбор целевой СУБД
27
Планирование разработки базы данных
Планирование самого эффективного способа реализации этапов жизненного цикла системы.
Определение требований в системе
Определение диапазона действия и границ приложения базы данных, состава его пользователей и областей применения.
Рис. 2.1. Жизненный цикл информационной системы на основе базы данных
Сбор и анализ требований пользователей
На этом этапе производится сбор и анализ требований пользователей из всех возможных областей применения БД.
Проектирование базы данных
Полный цикл разработки включает концептуальное, логическое и физическое проектирование базы данных.
Выбор целевой СУБД
27
Выполняется подбор наиболее подходящей СУБД для приложения базы данных.
Разработка приложений
Определение пользовательского интерфейса и прикладных программ, которые используют и обрабатывают базу данных.
Создание прототипа (необязательно)
Создается рабочая модель приложения базы данных, которая дает возможность разработчикам и пользователям представить и оценить окончательный вид и способы функционирования системы.
Реализация
Создание внешнего, концептуального и внутренне-тв-0предеяений базы данных и прикладных программ.
Конвертирование и загрузка данных (первичное наполнение)
Преобразование и загрузка данных (и прикладных программ) из старой системы в новую.
Тестирование
Приложение базы данных тестируется с целью обнаружения ошибок, а также его проверки на соответствие всем требованиям, выдвинутым пользователем.
Эксплуатация и сопровождение
База данных считается полностью разработанной и реализованной. Система наблюдается и поддерживается. При этом по необходимости в приложение вносятся изменения, отвечающие новым требованиям. Реализация изменений производится посредством повторного выполнения некоторых вышеперечисленных этапов.
Сложность жизненного цикла зависит от сложности рассматриваемой системы, от количества пользователей, приложений и запросов к базе данных.
В последующих разделах подробно рассматриваются проблемные вопросы проектирования баз данных.
2.1. Подходы и этапы проектирования баз данных
2.2.1. Цели и подходы к проектированию баз данных
Процесс проектирования БД представляет собой сложный процесс проектирования отображения [17
]:
«Описание предметной области» ↔ «схема внутренней модели базы данных».
Этот процесс представляется последовательностью более простых, обычно итеративных, процессов проектирования менее сложных отображений между промежуточными моделями данных, т.е. последовательностью проектирования моделей уровней абстрагирования. Основные уровни абстрагирования в БД [17]:
информационный,
внешний,
концептуальный,
внутренний.
В процессе проектирования БД разрабатываются схемы моделей названных уровней, проверяется возможность отображения объектов одной модели в объекты другой модели.
Только небольшие организации могут обобществить данные в одной полностью интегрированной
28
базе данных. Чаще всего администратор баз данных (даже если это группа лиц) практически не в состоянии охватить и осмыслить все информационные требования сотрудников организации (т.е. будущих пользователей системы).
Наличие постоянных и разовых пользователей в автоматизированных информационных системах, и, следовательно, наличие потока регламентированных и произвольных по содержанию запросов требуют разработки специальных подходов к определению границ ПО и проектированию состава элементов информационной модели. Поэтому информационные системы больших организаций содержат несколько десятков БД, нередко распределенных между несколькими взаимосвязанными ЭВМ различных подразделений [5, 17]. (Так в больших городах создается не одна, а несколько овощных баз, расположенных в разных районах.)
Если бы в АИС существовал только поток регламентированных запросов и не ожидалось развитие системы, то можно было бы определить границы ПО и осуществить проектирование исходя из анализа содержания всей совокупности запросов пользователей – это так называемый подход к проектированию
«от запросов пользователей» [17].
Базы данных, спроектированные по такому подходу, могут объединять все данные, необходимые для решения одной или нескольких прикладных задач, и обычно называются прикладными БД.
Наличие потока произвольных по содержанию запросов и развитие автоматизированных информационных систем во времени не позволяют в полной мере использовать подход от запросов. В этом случае необходим подход, позволяющий выполнить прогноз смыслового содержания ожидаемой совокупности произвольных запросов. Таким является подход, называемый «от реального мира». С помощью экспертов определяются границы предметной области – состав объектов, их свойства и отношения с учетом развития системы, и затем проектируется модель. Этот подход базируется на предположении, что произвольные запросы пользователей соответствуют тематической направленности
АИС.
Такие БД объединяют данные, относящиеся к какой-либо предметной области [5] (например, финансам, обучению, торговле и т.п.) и называются предметными БД (соотносящимся с предметами организации, а не с ее информационными приложениями).
Подход «от реального мира» предпочтительно использовать в качестве основного, подход «от запросов пользователей» – для уточнения границ предметной области. Наибольшее применение он должен получать в период использования АИС, когда при работе накапливается достаточно информации о содержании произвольных запросов и необходимо выполнить коррекциюграниц ПО и состава элементов информационной модели.
Предметные БД позволяют обеспечить поддержку любых текущих и будущих приложений, поскольку набор их элементов данных включает в себя наборы элементов данных прикладных БД.
Вследствие этого предметные БД создают основу для обработки неформализованных, изменяющихся и неизвестных запросов и приложений (приложений, для которых невозможно заранее определить требования к данным). Такая гибкость и приспосабливаемость позволяет создавать на основе предметных БД достаточно стабильные информационные системы, т.е. системы, в которых большинство изменений можно осуществить без вынужденного переписывания старых приложений.
Основывая же проектирование БД на текущих и предвидимых приложениях, можно существенно ускорить создание высокоэффективной информационной системы, т.е. системы, структура которой учитывает наиболее часто встречающиеся пути доступа к данным. Поэтому прикладное проектирование до сих пор привлекает некоторых разработчиков. Однако по мере роста числа приложений таких информационных систем быстро увеличивается число прикладных БД, резко возрастает уровень дублирования данных и повышается стоимость их ведения. Таким образом, каждый из рассмотренных подходов к проектированию воздействует на результаты проектирования качественно по-разному.
Основная цель проектирования БД - это сокращение избыточности хранимых данных, а следовательно, экономия объема используемой памяти, уменьшение затрат на многократные операции обновления избыточных копий и устранение возможности возникновения противоречий из-за хранения в разных местах сведений об одном и том же объекте. Так называемый, «чистый» проект БД - «Каждый факт в одном месте» [5, 8].
При проектировании базы данных решаются две основных проблемы.
1. Каким образом отобразить объекты предметной области в абстрактные объекты модели данных, чтобы это отображение не противоречило семантике предметной области и было по возможности лучшим (эффективным, удобным и т.д.)? Часто эту проблему называют проблемой логического
29
Наличие постоянных и разовых пользователей в автоматизированных информационных системах, и, следовательно, наличие потока регламентированных и произвольных по содержанию запросов требуют разработки специальных подходов к определению границ ПО и проектированию состава элементов информационной модели. Поэтому информационные системы больших организаций содержат несколько десятков БД, нередко распределенных между несколькими взаимосвязанными ЭВМ различных подразделений [5, 17]. (Так в больших городах создается не одна, а несколько овощных баз, расположенных в разных районах.)
Если бы в АИС существовал только поток регламентированных запросов и не ожидалось развитие системы, то можно было бы определить границы ПО и осуществить проектирование исходя из анализа содержания всей совокупности запросов пользователей – это так называемый подход к проектированию
«от запросов пользователей» [17].
Базы данных, спроектированные по такому подходу, могут объединять все данные, необходимые для решения одной или нескольких прикладных задач, и обычно называются прикладными БД.
Наличие потока произвольных по содержанию запросов и развитие автоматизированных информационных систем во времени не позволяют в полной мере использовать подход от запросов. В этом случае необходим подход, позволяющий выполнить прогноз смыслового содержания ожидаемой совокупности произвольных запросов. Таким является подход, называемый «от реального мира». С помощью экспертов определяются границы предметной области – состав объектов, их свойства и отношения с учетом развития системы, и затем проектируется модель. Этот подход базируется на предположении, что произвольные запросы пользователей соответствуют тематической направленности
АИС.
Такие БД объединяют данные, относящиеся к какой-либо предметной области [5] (например, финансам, обучению, торговле и т.п.) и называются предметными БД (соотносящимся с предметами организации, а не с ее информационными приложениями).
Подход «от реального мира» предпочтительно использовать в качестве основного, подход «от запросов пользователей» – для уточнения границ предметной области. Наибольшее применение он должен получать в период использования АИС, когда при работе накапливается достаточно информации о содержании произвольных запросов и необходимо выполнить коррекциюграниц ПО и состава элементов информационной модели.
Предметные БД позволяют обеспечить поддержку любых текущих и будущих приложений, поскольку набор их элементов данных включает в себя наборы элементов данных прикладных БД.
Вследствие этого предметные БД создают основу для обработки неформализованных, изменяющихся и неизвестных запросов и приложений (приложений, для которых невозможно заранее определить требования к данным). Такая гибкость и приспосабливаемость позволяет создавать на основе предметных БД достаточно стабильные информационные системы, т.е. системы, в которых большинство изменений можно осуществить без вынужденного переписывания старых приложений.
Основывая же проектирование БД на текущих и предвидимых приложениях, можно существенно ускорить создание высокоэффективной информационной системы, т.е. системы, структура которой учитывает наиболее часто встречающиеся пути доступа к данным. Поэтому прикладное проектирование до сих пор привлекает некоторых разработчиков. Однако по мере роста числа приложений таких информационных систем быстро увеличивается число прикладных БД, резко возрастает уровень дублирования данных и повышается стоимость их ведения. Таким образом, каждый из рассмотренных подходов к проектированию воздействует на результаты проектирования качественно по-разному.
Основная цель проектирования БД - это сокращение избыточности хранимых данных, а следовательно, экономия объема используемой памяти, уменьшение затрат на многократные операции обновления избыточных копий и устранение возможности возникновения противоречий из-за хранения в разных местах сведений об одном и том же объекте. Так называемый, «чистый» проект БД - «Каждый факт в одном месте» [5, 8].
При проектировании базы данных решаются две основных проблемы.
1. Каким образом отобразить объекты предметной области в абстрактные объекты модели данных, чтобы это отображение не противоречило семантике предметной области и было по возможности лучшим (эффективным, удобным и т.д.)? Часто эту проблему называют проблемой логического
29
проектирования баз данных.
2. Как обеспечить эффективность выполнения запросов к базе данных, т.е. каким образом, имея в виду особенности конкретной СУБД, расположить данные во внешней памяти, создание каких дополнительных структур (например, индексов) потребовать и т.д.? Эту проблему называют проблемой
физического проектирования баз данных [5, 8].
2.2.2. Этапы проектирования баз данных
На рис. 2.2 приведены основные этапы проектирования баз данных. Так, весь сложный процесс создания БД может быть разбит на инфологическое и даталогическое проектирование. Последнее подразделяется на логическое и физическое проектирование. В зависимости от этапов проектирования различают: концептуальную инфологическую модель и концептуальную даталогическую модель,
внешнюю инфологическую модель и внешнюю даталогическую модель [17].
Задача инфологического моделирования базы данных – получение семантических (смысловых) моделей, отражающих информационное содержание конкретной ПО. На этом этапе выполняется восприятие реальной действительности, абстрагирование, изучение и описание предметной области.
Вначале выделяется из воспринимаемой реальности ПО, определяются ее границы, происходит абстрагирование от несущественных частей для данного конкретного применения базы данных. В результате этих действий определяются объекты, их свойства и связи, которые будут существенны для будущих пользователей системы.
Рис 2.2.Этапы проектирования базы данных
После этого изучается предметная область, накапливаются знания о ней. Эти знания представляются в какой-либо языковой системе, обычно это неформализованное описание с использованием естественного языка, математических формул, диаграмм, связей и т.д. Выполняется структуризация знаний о предметной области: выделяются и классифицируются множества составляющих ПО, стандартизуется терминология.
Затем компонуется концептуальная инфологическая модель, основное значение при этом имеют потребности пользователей. Описывается информация, требуемая каждому конкретному пользователю, т.е. описываются запросы к БД. Каждый запрос соотносится с определенным фрагментом предметной области. Формируются описания внешних инфологических моделей, их взаимная увязка с концептуальной инфологической моделью. Полученные описания инфологических моделей отражают составляющие (сущности) предметной области, связи между ними, но эти описания не должны зависеть от методов представления данных в конкретной СУБД. Концептуальная инфологическая модель
30
2. Как обеспечить эффективность выполнения запросов к базе данных, т.е. каким образом, имея в виду особенности конкретной СУБД, расположить данные во внешней памяти, создание каких дополнительных структур (например, индексов) потребовать и т.д.? Эту проблему называют проблемой
физического проектирования баз данных [5, 8].
2.2.2. Этапы проектирования баз данных
На рис. 2.2 приведены основные этапы проектирования баз данных. Так, весь сложный процесс создания БД может быть разбит на инфологическое и даталогическое проектирование. Последнее подразделяется на логическое и физическое проектирование. В зависимости от этапов проектирования различают: концептуальную инфологическую модель и концептуальную даталогическую модель,
внешнюю инфологическую модель и внешнюю даталогическую модель [17].
Задача инфологического моделирования базы данных – получение семантических (смысловых) моделей, отражающих информационное содержание конкретной ПО. На этом этапе выполняется восприятие реальной действительности, абстрагирование, изучение и описание предметной области.
Вначале выделяется из воспринимаемой реальности ПО, определяются ее границы, происходит абстрагирование от несущественных частей для данного конкретного применения базы данных. В результате этих действий определяются объекты, их свойства и связи, которые будут существенны для будущих пользователей системы.
Рис 2.2.Этапы проектирования базы данных
После этого изучается предметная область, накапливаются знания о ней. Эти знания представляются в какой-либо языковой системе, обычно это неформализованное описание с использованием естественного языка, математических формул, диаграмм, связей и т.д. Выполняется структуризация знаний о предметной области: выделяются и классифицируются множества составляющих ПО, стандартизуется терминология.
Затем компонуется концептуальная инфологическая модель, основное значение при этом имеют потребности пользователей. Описывается информация, требуемая каждому конкретному пользователю, т.е. описываются запросы к БД. Каждый запрос соотносится с определенным фрагментом предметной области. Формируются описания внешних инфологических моделей, их взаимная увязка с концептуальной инфологической моделью. Полученные описания инфологических моделей отражают составляющие (сущности) предметной области, связи между ними, но эти описания не должны зависеть от методов представления данных в конкретной СУБД. Концептуальная инфологическая модель
30
призвана обеспечить прочную и долговременную работу всей системы, выдерживать замену одной используемой СУБД на другую.
Задача логического этапа проектирования – организация данных, выделенных на предыдущем этапе проектирования в форму, принятую в выбранной конкретной СУБД. Иными словами, требуется разработать схему концептуальной модели и схемы внешних моделей данных о предметной области, пользуясь только теми типами моделей данных и их особенностями, которые поддерживаются этой
СУБД. На этом этапе проектирования обычно не прорабатываются вопросы, связанные с организацией хранения и доступа к данным на внутреннем уровне. Но целесообразно уже здесь получить вполне определенные рекомендации по выбору методов доступа.
Задача физического этапа проектирования – выбор рациональной структуры хранения данных и методов доступа к ним, исходя из арсенала методов и средств, который предоставляется разработчику системой управления базами данных.
2.3. Инфологическое проектирование базы данных
Все этапы проектирования БД подразумевают создание моделей данных об интересующей предметной области. Моделирование данных упрощает понимание смысла элементов данных, способствует более плодотворному общению пользователей и разработчиков.
Исходя из важности адекватного отображения предметной области, к моделям данных предъявляют ряд требований, и выдвигают комплекс критериев для оценки их эффективности (оптимальности) (табл.
2.1).
Таблица 2.1
Критерий
Пояснение
Структурная достоверность
Соответствие способу определения и организации информации в данной предметной области
Простота
Легкость понимания модели разработчиками и пользователями информационной системы
Выразительность
Способность представлять отличия между разными типами данных, связи между данными и ограничения
Отсутствие избыточности
Исключение излишней информации, т.е. любая часть данных должна быть представлена только в одном месте
Готовность к совместному использованию
Отсутствие принадлежности к какому-то особому приложению или технологии
Расширяемость
Способность эволюционировать с целью включения новых требований с минимальным влиянием на существующих пользователей
Целостность
Согласованность по способам использования и управления информацией
Представление в виде диаграмм
Способность представления ««одели с помощью понятных широкому кругу пользователей обозначений
Инфологическое (концептуальное) проектирование – процесс создания внешней (инфологической) модели данных о предметной области, не зависящее от любых физических аспектов ее представления.
На этом этапе используется информация, объединяющая требования пользователей. Инфологическое проектирование базы данных не зависит от таких подробностей ее реализации, как тип выбранной
СУБД, набор создаваемых прикладных программ, используемые языки программирования, тип вычислительной системы и т.п. При разработке инфологическая модель постоянно подвергается критической оценке, проверке на соответствие требованиям пользователей, и при необходимости модифицируется. От качества созданной инфологической модели в определяющей степени зависит эффективность конечной базы данных.
2.3.1. Модель «сущность-связь»
Цель инфологического моделирования – обеспечение наиболее естественных для человека способов сбора и представления той информации, которую предполагается хранить в создаваемой базе данных.
Поэтому инфологическую модель данных пытаются строить на доступном широкому кругу пользователей и разработчиков языке. Известны следующие средства создания внешних моделей:
31
Задача логического этапа проектирования – организация данных, выделенных на предыдущем этапе проектирования в форму, принятую в выбранной конкретной СУБД. Иными словами, требуется разработать схему концептуальной модели и схемы внешних моделей данных о предметной области, пользуясь только теми типами моделей данных и их особенностями, которые поддерживаются этой
СУБД. На этом этапе проектирования обычно не прорабатываются вопросы, связанные с организацией хранения и доступа к данным на внутреннем уровне. Но целесообразно уже здесь получить вполне определенные рекомендации по выбору методов доступа.
Задача физического этапа проектирования – выбор рациональной структуры хранения данных и методов доступа к ним, исходя из арсенала методов и средств, который предоставляется разработчику системой управления базами данных.
2.3. Инфологическое проектирование базы данных
Все этапы проектирования БД подразумевают создание моделей данных об интересующей предметной области. Моделирование данных упрощает понимание смысла элементов данных, способствует более плодотворному общению пользователей и разработчиков.
Исходя из важности адекватного отображения предметной области, к моделям данных предъявляют ряд требований, и выдвигают комплекс критериев для оценки их эффективности (оптимальности) (табл.
2.1).
Таблица 2.1
Критерий
Пояснение
Структурная достоверность
Соответствие способу определения и организации информации в данной предметной области
Простота
Легкость понимания модели разработчиками и пользователями информационной системы
Выразительность
Способность представлять отличия между разными типами данных, связи между данными и ограничения
Отсутствие избыточности
Исключение излишней информации, т.е. любая часть данных должна быть представлена только в одном месте
Готовность к совместному использованию
Отсутствие принадлежности к какому-то особому приложению или технологии
Расширяемость
Способность эволюционировать с целью включения новых требований с минимальным влиянием на существующих пользователей
Целостность
Согласованность по способам использования и управления информацией
Представление в виде диаграмм
Способность представления ««одели с помощью понятных широкому кругу пользователей обозначений
Инфологическое (концептуальное) проектирование – процесс создания внешней (инфологической) модели данных о предметной области, не зависящее от любых физических аспектов ее представления.
На этом этапе используется информация, объединяющая требования пользователей. Инфологическое проектирование базы данных не зависит от таких подробностей ее реализации, как тип выбранной
СУБД, набор создаваемых прикладных программ, используемые языки программирования, тип вычислительной системы и т.п. При разработке инфологическая модель постоянно подвергается критической оценке, проверке на соответствие требованиям пользователей, и при необходимости модифицируется. От качества созданной инфологической модели в определяющей степени зависит эффективность конечной базы данных.
2.3.1. Модель «сущность-связь»
Цель инфологического моделирования – обеспечение наиболее естественных для человека способов сбора и представления той информации, которую предполагается хранить в создаваемой базе данных.
Поэтому инфологическую модель данных пытаются строить на доступном широкому кругу пользователей и разработчиков языке. Известны следующие средства создания внешних моделей:
31