Лысенко К.Д.
ИНФОЛОГИЧЕСКОЕ И ДАТАЛОГИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ СПОРТИВНОЙ ШКОЛЫ С ПОМОЩЬЮ ERWIN *
Аннотация:
в данной статье рассматривается инфологическое и даталогическое проектирование информационной системы спортивной школы. Представлены задачи и результаты выполнения этапов инфологического и даталогического проектирования БД. При помощи программы ERwin была нормализованная схема базы данных спортивной школы
Ключевые слова:
информационная система, инфологическое проектирование БД, даталогическое проектирование БД, программа ERwin, разработка базы данных
УДК 004
Лысенко К.Д.
студент 4 курса, кафедра математического
и программного обеспечения информационных систем
Белгородский государственный
национальный исследовательский университет
(г. Белгород, Россия)
ИНФОЛОГИЧЕСКОЕ И ДАТАЛОГИЧЕСКОЕ
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
СПОРТИВНОЙ ШКОЛЫ С ПОМОЩЬЮ ERWIN
Аннотация: в данной статье рассматривается инфологическое и даталогическое проектирование информационной системы спортивной школы. Представлены задачи и результаты выполнения этапов инфологического и даталогического проектирования БД. При помощи программы ERwin была нормализованная схема базы данных спортивной школы.
Ключевые слова: информационная система, инфологическое проектирование БД, даталогическое проектирование БД, программа ERwin, разработка базы данных.
Инфологическое проектирование используется на втором этапе проектирования базы данных после устного описания предметной области и постановки задачи. Инфографическая модель должна быть читабельна не только для разработчиков, но и для обычных пользователей.
Моделирование происходит в программе «ERwin». Данная среда разработки базируется на реляционных базах данных, в которых все данные представляются как факты о сущностях и связях. Общепринятым видом графического изображения реляционной модели данных является ER-диаграмма. На такой диаграмме сущности (таблицы) изображаются прямоугольниками, возможно, соединенными между собой линиями (связями). Такое графическое представление облегчает восприятие структуры базы данных по сравнению с текстовым описанием.
Основные элементы ER-моделей: сущности (объекты); атрибуты сущностей; ключ сущности; связи между сущностями.
Сущность — это класс однотипных объектов, информация о которых должна быть учтена в модели. Каждая сущность должна иметь наименование, выраженное существительным в единственном числе. Каждая сущность в модели изображается в виде прямоугольника с наименованием.
У каждой сущности есть атрибуты, которые являются её характеристиками и свойствами. Например, у сущности «Ученик» есть свойства ФИО, адрес, тел. номер, дата рождения и т. д.
Между сущностями существует некая ассоциация, которая называется связью. Одна сущность может быть связана с другой сущностью или сама с собой. Графически связь изображается линией, соединяющей две сущности. Каждая связь характеризуется именем, типом, классом принадлежности и направлением (Рис.1). Различают четыре типа связи: «один к одному» (1:1); «один ко многим» (1:М); «многие к одному» (М:1) «многие ко многим» (М:М).
Рис. 1. Инфологическая модель БД, созданная с помощью ERwin.
Даталогическое проектирование. Задача этапа даталогического проектирования БД состоит в отображении инфологической модели предметной области в модели данных поддерживаемой системы управления базой данных (далее СУБД), выбранной для реализации системы. В результате выполнения этого этапа создается даталогическая схема БД.
Основная цель логического проектирования базы данных - устранение избыточности и дублирования информации. Необходимо, чтобы в таблицах отсутствовали или были сведены к минимуму: избыточность данных; аномалии обновления; аномалии удаления; аномалии ввода.
Достигается это нормализацией отношений. Использование ненормализованных таблиц может привести к нарушению целостности данных (противоречивости информации) в базе данных.
Избыточность данных или дублирование проявляется в том, что в нескольких записях таблицы базы данных повторяется одна и та же информация. Например, если статистику учеников перенести в таблицу с данными ученика, то это может привести к избыточности данных, так как у каждого ученика может быть множество наград и призов. Эти данные будут дублироваться столько раз, сколько призов и наград у ученика.
Аномалии обновления проявляются в том, что изменение значения одного данного может повлечь за собой просмотр всей таблицы и соответствующее изменение некоторых других записей таблицы. Например, если добавить к личным данным ученика название дисциплины, которую он посещает, и в будущем данная дисциплина поменяет своё название, то нужно будет изменить все записи учеников, содержащих данную дисциплину. Если же исправление будет внесено не во все записи, то возникнет несоответствие информации, которое и называется аномалией обновления.
Аномалии удаления состоят в том, что при удалении каких-либо данных из таблицы может пропасть и другая информация, которая не связана напрямую с удаляемыми данными. Например, в спортивной школе кёрлинг преподают два учителя, которые увольняются. Тогда удаление записей об этих сотрудниках приведет к потере информации о должности, которую они занимали. Логическая нормализованная схема БД представлена на рис. 2.
Рис. 2. Логическая нормализованная модель данных,
созданная с помощью ERwin
Чтобы свести к минимуму возможность появления аномалий БД используется нормализация. База данных считается нормализованной, если ее таблицы представлены как минимум в третьей нормальной форме.
Таблица находится в первой нормальной форме (1НФ) тогда и только тогда, когда ни одна из ее строк не содержит в любом своем поле более одного значения и ни одно из ее ключевых полей не пусто.
Таблица находится во второй нормальной форме (2НФ), если она удовлетворяет определению 1НФ и все ее поля, не входящие в первичный ключ, связаны полной функциональной зависимостью с первичным ключом.
Таблица находится в третьей нормальной форме (3НФ), если она удовлетворяет определению 2НФ и не одно из ее не ключевых полей не зависит функционально от любого другого не ключевого поля.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №7 (64) том 5
Ссылка для цитирования:
Лысенко К.Д. ИНФОЛОГИЧЕСКОЕ И ДАТАЛОГИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ СПОРТИВНОЙ ШКОЛЫ С ПОМОЩЬЮ ERWIN // Вестник науки №7 (64) том 5. С. 236 - 240. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/9665 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+