Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь  


Типология баз данных с точки зрения информационных процессов




Поможем в ✍️ написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

С другой стороны, БД могут соотноситься с различными уровнями информационных процессов: уровень информационных технологий (ИТ), уровень системы (ИС), уровень информационных ресурсов (ИР).

На уровне информационных технологий БД определяется как взаимосвязанная совокупность файлов ОС, содержащих данные о предметной области решаемой задачи. При этом основное внимание уделяется физической структуре БД

На уровне информационных систем БД рассматривается как компонента, представляющая собой информационную модель предметной области. Здесь наиболее важной является проблема логической структуры БД.

При рассмотрении на уровне информационных ресурсов БД трактуется как элемент мировых ИР. Основной характеристикой здесь является содержание БД, хотя и структуры данных также немаловажны.

Основное внимание в данном пособии будет уделяться рассмотрению БД на уровне технологии и систем, уровень информационных ресурсов будет вкратце рассмотрен только в настоящей главе.

Программные средства баз данных. Оболочки информационных систем (системы программирования ИС) представляют собой гибкие программные комплексы, настраиваемые на задачи пользователя. Наиболее распространенными классами данных программных средств являются системы управления базами данных (СУБД) и оболочкиавтоматизированных информационно-поисковых систем (АИПС).



Информационно-поисковые системы. В узком смысле под АИПС принято понимать открытый (обычно) или замкнутый (реже) программный продукт, предназначенный для реализации практически большинства функций (процессов) — ввод, обработка, хранение, поиск, представление данных (организованных в записи или документы, находящиеся в БД). В этом смысле часто отождествляют АИПС с АИС, и это трудно оспаривать.

Среди АИПС в узком смысле принято выделять:

фактографические системы (отличающиеся фиксированной структурой данных или записей), для разработки которых как правило используются СУБД,поддерживающиетабличные (реляционные) БД;

документальные системы (отличающиеся неопределенной или переменной структурой данных или документов), для разработки которых часто (но не обязательно) применяют оболочки АИПС.

В более широком смысле под АИПС подразумеваются также программные оболочки, ориентированные на разработку продуктов muna ГИПС (в узком смысле). Это связанно с тем фактом, что первые системы типа СУБД и оболочек АИПС были предложены в 60-е — 70-е гг. фирмой IBM (и сотрудничавшими с ней организациями) и включали в себя:

IMS/360 (Information Management System) — по-видимому, первую реальную СУБД, поддерживавшую так называемую иерархическую модель данных (понятие появилось позже, в связи с необходимостью систематизации СУБД), нашедшую достаточно широкое применение (в частности, для информационного обеспечения проекта Apollo, завершившегося, как известно, высадкой граждан США на Луну в 1969 г.);

DPS/360 (Document Processing System) — первый промышленный пакет прикладных программ (ППП), предназначенный для реализации документальных АИПС. В дальнейшем на основе развития принципов DPS, фирмой в 1972 г. был выпущен пакет STAIRS (STorage And Information Retrieval System), предназначенный для диалогового, обслуживания множества (удаленных) пользователей;

IRMS (Information Retrieval and Management System), ТЕХТPAC и другие аналогичные пакеты.

Как это следует из наименований продуктов, разработчики понимали под АИПС именно ППП-оболочки.

Системы управления базами данных и программирования АНС. Среди различных программных средств данного класса следует различать три типа;

СУБД в «чистом виде» (IMS, CETOP и пр.);

СУБД с элементами систем программирования АИС (ADA-BAS/NATURAL, ORACLE);

системы программирования АИС с элементами СУБД (FoxBase / FoxPro, Clipper).

Первый тип фактически относится к начальному этапу развития систем второго (реже — третьего) типов. В этом случае СУБД состоит только из системы интерпретации вызовов (обращений) из пользовательской программы (call-interface) на выборку (корректировку, занесение) информации из/в БД, причем программа написана на одном из универсальных языков программирования (ЯП), таких как Кобол, Фортран, Паскаль и пр., получивших название включающие языки СУБД. Данная система в последующих СУБД (второй тип) получила наименование ядра. Соглашения о форматах и структурах такого взаимодействия обычно пытаются оформить в виде некоторого формального языка (языкаядра). В частности, вдохновленная успехами в разработке и распространении универсального ЯП PL/1 (Programming Language #1), фирма IВМ разработала описание форматов интерфейса пользовательских программ с БД IMS в форме языка DL/1 (Data Language #1), который, однако, значительного успеха не имел.

Второй тип представляет собой расширение первого в направлении создания универсальной системы разработчика АИС, включающей также специализированные языковые средства. В этом случае СУБД представляет собой совокупность специализированных программных средств, вспомогательных файлов и управляющих таблиц (иногда находящихся в составе БД, реже это файлы ОС), которая обеспечивает доступ пользователей к БД при соблюдении следующих существенных критериев:

целостность и непротиворечивость данных, описывающих различные аспекты объектов реального мира, защита информации от несанкционированного доступа к чтению/обновлению содержимого БД;

установление и поддержание связей между зависимыми данными;

удобство использования данных. Третий тип представляют собой (разработанные обычно для ПК) системы, содержащие элементы как непроцедурного (язык запросов), так и процедурного (язык программирования) типов во входном языке, предназначенном для управления данными и обработки информации. Элементы СУБД здесь также заключаются в наличии простейшего словаря данных, возможности создания модели предметной области в форме совокупности таблиц, связанных между собой простейшим образом, а также в наличии средств генерации отчетов и управления доступом пользователей.

 

Семантика баз данных

 

Как уже отмечалось, база данных не может рассматриваться в отрыве от назначения и особенностей ее использования для решения практических задач, причем обязательно в составе более крупных информационных или технологических автоматизированных систем. Задачи таких систем — не только планирование и управление предприятием, но и интеграция разработки и сопровождения основных и технологических объектов и процессов, диагностика, мониторинг, моделирование. Соответственно, задачи и назначение БД как системы, хранящей информацию обо всех этих составляющих, — обеспечить информационную поддержку этих процессов.

База данных — это отражение реальной предметной области, «действующая» информационная модель, которая, обеспечивая субъект информацией для принятия решения, позволяет в том числе и управлять объектами и процессами в отражаемой предметной области (ПрО). Такая функциональная направленность (естественно, предполагающая достижение эффективности в первую очередь за счет использования именно БД) обусловливает и обратную зависимость: объекты, процессы и события ПрО выделяются таким образом, чтобы было возможно их представление в виде системы взаимосвязанных данных и процессов, удобных для их последующей (человеко-машинной) обработки.

В каком-то смысле базу данных можно сравнить с сообщением о состоянии предметной области, воспринимаемым некоторым субъектом, задачей которого и является преобразование объектов этой ПрО, причем в своей деятельности субъект руководствуется информацией, извлекаемой именно из этого «сообщения». Схема этого соотношения, приведенная на рис. 1.4, иллюстрирует еще и то, что система, преобразующая объект, принципиально является комплексной (состоящей, по крайней мере, из двух компонент, работающих с объектами разной природы: субъект преобразования

 

 

взаимодействует преимущественно с материальными объектами, а БД — с информационными).

Для многокомпонентных систем с многоуровневым представлением семантики эффективность обработки достигается через специализированность представления объектов или процессов (а для вычислительных систем — как среды хранения информации — с единственно возможной двоичной формой представления) и, в первую очередь, путем сведения представления множества обрабатываемых (локально) объектов к однородности природы и формы их представления. Поэтому, в общем случае для реализации эффективного межуровневого взаимодействия (на каждом из уровней объекты представлены в виде, наиболее адекватном функциональным средствам этого уровня) любая величина должна быть преобразована в соответствии с «контекстом» этого уровня для получения такого ее представления, которое будет значимо для воспринимающего уровня, т. е. может быть обработано средствами этого уровня.

Здесь «контекст» — это декларативное или иногда процедурное определение способа использования элементарных составляющих величины для получения значения. Например, порядок использования байтов при преобразовании вещественного числа, представленного в двоичной форме, в символьный формат.

Соотношение понятий «величина», «контекст» и «значением, приведено на рис. 1.5. Здесь значение, получаемое на уровне 1, на следующем рассматривается в свою очередь как величина, которая будет интерпретироваться в соответствии с контекстом своего уровня.

 

 

 

Таким образом, можно сказать, что значение в общем случае определяется парой <контекст, величина>. Причем, поскольку контекст и величина имеют разную природу, они должны быть представлены в вычислительной среде самостоятельными, скорее всего, разнотипными объектами.

Такое, хотя и упрощенное представление о БД как о средстве информационных коммуникаций позволяет тем не менее увидеть взаимосвязь вида информации (способа реализации смысла) с формой ее представления и особенностью ее использования.

В этом смысле (с точки зрения способа представления и, соответственно, восприятия) в отдельный класс можно выделить фактографическую информацию: такое представление реально существующих событий и явлений, когда они могут быть описаны как факты, задаваемые парой <имя, значение>, где имя — знак, уникально определяющий (идентифицирующий) факт в заданной предметной области, и обычно не нуждающийся в явном определении или до определении его существа; а значение — характеристика, задающая одно из множества возможных состояний.

Таким образом, здесь факт (его значение) задается величиной, например, числовой для параметров, измеримых физически, в том числе и логическими величинами «истина»/«ложь» для указания, свершилось событие или нет.

Можно сказать, что особенностью фактографической информации является практическая очевидность (минимальная неопределенность, не требующая использования сложных или нечетких процедур) идентификации и интерпретации «факта», как его имени, так и состояния. Таким образом, контекст в этом случае в достаточной степени определяется однозначно понимаемым объявлением о назначении базы данных и таким именованием полей данных, когда в качестве имени используется общепринятое, не зависящее от прикладных задач, имя свойства (и таким образом определяются характеристические признаки). Такая ситуация предопределяет для пользователя возможность адекватного восприятия содержания: способ интерпретации данных в этом случае практически не может быть неоднозначным, причем для пользователя определение способапроисходит неявно (не требует от него явных действий для определения и использования контекста). Это, с одной стороны, позволяет свести представление предметной области кточной теоретико-множественной модели, а с другой — обусловливает возможность непосредственного использования данных в задачах обработки (на уровне прикладных программ) для генерации новой информации без участия субъекта (человека), внешнего по отношению к машинной среде, обеспечивающего определение и использование контекста. Например, ОЕАР-технологии баз данных, позволяющие строить на основе множества данных, количественно характеризующих состояние объектов предметной области и представленных обычно регулярными таблицами, новые значения, отражающие это состояние на ином качественном уровне, например, интегральные показатели, диаграммы, графики и т. д.

Однако большинство задач, решаемых человеком, не могут быть сведены к «фактографическому» представлению и описываются (и, соответственно, представляются в машинной среде) средствами естественного или специализированного языков, оперирующих лингвистическими переменными, значение которых может зависеть не только от контекста предметной области, но также и от контекста ближайшего окружения — значения соседних переменных. Причем, появление нового смысла (факта) не обязательно приводит к появлению новой переменной: новый факт представляется с помощью уже существующих переменных. Например, словесные определения философских или географических понятий.

В отличие от ранее рассмотренного фактографического представления, для вербальной формы представления факта (выражениями языка с использованием лингвистических переменных) характерно то, что для задания имени, значения и контекста может использоваться единый способ и средства — лингвистические переменные одного и того же языка. Например, описание весовых свойств может быть представлено несколькими, но имеющими один смысл, вариантами предложений: «Чугунная заготовка весом 29 килограммов» или «Чугунная заготовка имеет свойство т = 29, где т — вес в килограммах».

Автоматическое приведение такого рода представлений к очевидно наилучшей для этого случая табличной форме, потребовало бы применения трудно реализуемых процедур морфологического и семантического анализов. Однако с другой стороны, выделение смысла (и генерация новой информации) обычно производится человеком, сознание которого (как среда преобразования) ориентировано именно на обработку лингвистических переменных.

Рассматривая процесс автоматизированной генерации новой информации (рис. 1.6), где в качестве источника исходных данных используются БД,

 

 

 

нужно сказать, что отбор и обработка должны быть выделены в отдельные процессы, так как с точки зрения общей (суммарной) эффективности один из них (обычно поиск) должен быть опосредованным — оценка полезности найденной информации производится обычно человеком, так как сознание человека— внешняя по отношению к машине среда, работает со слабоструктурированной информацией эффективнее машин.

Случаи, когда информация представляется в форме, не адекватной архитектуре фон-неймановских машин, могут быть обусловлены разными факторами. Рассмотрим следующие случаи.

1. Хорошо структурированная информация, представляемая в графическом или специальном формате. Например, структурные химические формулы, конструкторская документация и т. д. В этом случае для автоматической обработки требуются узкоспециализированные средства, что приводит к общей неунифицированности представления семантических элементов (например, графических примитивов) на уровне данных.

2. Информация, точная по содержанию, но вариантно представляемая по форме. Например, описание в текстовом виде численно задаваемых параметров изделия. Лингвистические переменные в этом случае имеют точное значение, однако построение универсальной процедуры автоматического выделения факта из текста трудоемко и потому нецелесообразно.

3. Слабоструктурированная информация, обычно представляемая в текстовой форме. Например, учебная или научная публикация, где новые понятия строятся на основании ранее определенных. В этом случае лингвистические переменные могут принимать новые, ранее не определенные значения, которые определяются контекстом — ближним (словосочетания) или общим (темой сообщения).

Возвращаясь к процедуре поиска как важнейшей составляющей использования баз данных, еще раз отметим, что критерий отбора должен содержать не только величину (например, слово), но и контекст.

В реальных системах поиск документальной информации, представленной в текстовой форме, производится по вторичным документам — специально создаваемым поисковым образам, точно идентифицирующим сам документ как единицу хранения, и приблизительно, в краткой форме, путем перечисления основных понятий, отражающий смысловое содержание. Такой подход позволяет построить процедуры поиска на основе теоретико-множественной модели с точной логикой отбора по критерию наличия заданного сочетания терминов запроса в списке терминов поискового образа. Однако контекст использования терминов должен быть доопределен отдельно — либо во время поиска, например, указанием тематической области, либо после отбора из базы — во время ознакомления человека с содержанием найденного.

Определение контекста предметной области в целом осуществляется с помощью тезаурусов терминологических систем, фиксирующих с помощью родо-видовых и других отношений роль и семантику дескрипторов — выделенных терминов, которые используются для формирования поисковых образов документов.

Для доопределения смысла термина в составе поискового образа документа в первых поколениях автоматизированных информационных систем применялись специальные указатели роли, однако их использование было трудоемко и требовало специальной подготовки пользователя, поэтому в современных системах не применяется.

Другой важный фактор, влияющий на эффективность работы человека с информацией — это форма хранения и представления— структура и оформление документа. Это особенно заметно при работе с объемными полнотекстовыми документами, причем иногда определяется на уровне машинного формата (например, DOC, PDF, HTML и т. д.), от выбора которого зависит возможность дальнейшей обработки.

В том случае когда для хранения информации используются базы данных, структура документов может быть определена двумя путями.

так же как и для фактографических БД, заданием схемы — последовательности именованных типизированных полей данных;

контекстным определением — использованием специализированных языков разметки (например, НТМLили ХМL),задающим индивидуальные особенности представления материала каждого документа.

Использование встраиваемых определений структуры позволяет ввести «само определяемые» форматы представления документов. Это обеспечивает практически неограниченную гибкость при организации хранения коллекций разнородных документов, однако создает семантические проблемы согласованного использования материала (из-за возможности различной интерпретации определений), что в свою очередь требует создания доступного всем пользователям репозитария метаинформации — описаний природы и способов представления информации.

 

Типология моделей

Основные отличия любых методов представления информации заключаются в том, каким способом фиксируется семантика предметной области. Однако следует особо отметить, что для всех уровней и для любого метода представления предметной области (нам важен контекст создания и использования машинных баз данных) в основе отображения (т. е. собственно формирования представления) лежит кодирование понятий и отношений между понятиями. Многоуровневая система моделей представления информации иллюстрируется рис. 1.7. Рассмотрим далее основные из них.

Ключевым этапом при разработке любой информационной системы является проведение системного анализа: формализация предметной области и представление системы как совокупности компонент. Системный анализ позволяет, с одной стороны, лучше понять «что надо делать» и «кому надо делать» (аналитику, разработчику,

 

 

руководителю, пользователю), а с другой — отслеживать во времени изменения рассматриваемой модели и обновлять проект.

Декомпозиция как основа системного анализа может быть функциональной (построение иерархий функций) или объектной.

Однако в большинстве систем, если говорить, например, о базах данных, типы данных являются более статичным элементом, чем способы их обработки. Поэтому получили интенсивное развитие такие методы системного анализа, как диаграммы потоков данных (Data Flow Diagram). Развитие реляционных баз данных в свою очередь стимулировало развитие методик построения моделей данных, и в частности, ER-диаграмм (Entity Relationship Diagram). Однако и функциональная декомпозиция и диаграммы потоков данных дают только некоторый срез исследуемой предметной области, но не позволяют получить представление системы в целом.

Различаются и методы отображения, используемые на этапе построения даталогических моделей, отражающих способ идентификации элементов и связей, но, что особенно важно — в контексте их будущего представления в одномерном пространстве памяти вычислительной машины. Модели подразделяются на фактографические — ориентированные на представление хорошо структурированной информации, и документальные — представляющие наиболее распространенный способ отражения слабоструктурированной информации. Если в первом случае говорят о реляционной, иерархической или сетевой моделях данных, то во втором — о семантических сетях и документальных моделях.

При проектировании информационных систем свойства объектов (их характеристики) называются атрибутами. Именно значения атрибутов позволяют выделить как в предметной области различные объекты (типы объектов), так и среди объектов одного типа — их различные экземпляры. Представление атрибутов удобнее всего моделируется теоретико-множественными отношениями. Отношение наглядно представляется как таблица, где каждая строка — кортеж отношения, а каждый столбец (домен) представляет множество значений атрибута. Список имен атрибутов отношения образует схему отношения, а совокупность схем отношений, используемых для представления БД, в свою очередь образует схему базы данных.

Представление схем БД в виде схем отношений упрощает процедуру проектирования БД. Этим объясняется создание систем, в которых проектирование БД ведется в терминах реляционной модели данных, а работа с БД поддерживается СУБД одного из упомянутых ранее типов.

Основное отличие методов представления информации заключается в том, каким способом фиксируется семантика предметной области. Первые, фактографические БД, задают четкую схему соответствия, в рамках которой и отображается предметная область. Подобное построение по сути своей является довольно статичным, требует априорного знания типов отношений. В нем достаточно сложно вводить информацию о новых типах отношений между объектами, но с другой стороны, зафиксированная схема базы данных позволяет довольно эффективно организовать поиск информации.

Во втором случае предметная среда отображается (по крайней мере, на уровне модели) в виде однородной сети, любые изменения которой, как по вводу новых классов объектов, так и новых типов отношений, не связаны с какими-либо структурными преобразованиями сети. В силу большого количества типов отношений манипулирование подобной «элементарной» информацией достаточно затруднено, поэтому для данного случая характерно введение большого количества более общих понятий (и соответствующих им отношений), что упрощает работу с сетью.

Модель данных должна, так или иначе, дать основу для описания данных и манипулирования ими, а также дать средства анализа и синтеза структур данных. Любая модель, построенная более или менее аккуратно с точки зрения математики, сама создает объекты для исследования и начинает жить как бы параллельно с практикой.

Реляционная модель данных в качестве основы отображения непосредственно использует понятие отношения. Она ближе всего находится к так называемой концептуальной модели предметной среды и часто лежит в основе последней.

В отличие от теоретико-графовых моделей в реляционной модели связи между отношениями реализуются неявным образом, для чего используются ключи отношений.Например, отношения иерархического типа реализуется механизмом первичных / внешних ключей, когда в подчиненном отношении должен присутствовать набор атрибутов, связывающих это отношение с основным. Такой набор атрибутов в основном отношении будет называться первичным ключом, а в подчиненном — вторичным.

Прогресс в области разработки языков программирования, связанный в первую очередь с типизацией данных и появлением объектно-ориентированных языков, позволил подойти к анализу сложных систем с точки зрения иерархических представлений — с помощью классов объектов со свойствами инкапсуляции, наследования и полиморфизма, схемы которых отображают не только данные и их взаимосвязи, но и методы обработки данных.

В этом смысле объектно-ориентированный подход является гибридным методом и позволяет получить более естественную формализацию системы в целом. В итоге это позволяет снизить существующий барьер между аналитиками и разработчиками (проектировщиками и программистами), повысить надежность системы и упростить сопровождение, в частности, интеграцию с другими системами. Модель будет структурно объектно-ориентированной, если она поддерживает сложные объекты; модель будет поведенчески объектно-ориентированной, если она обеспечивает процедурную расширяемость; для того чтобы модель была полностью объектно-ориентированной, она должна обладать обоими свойствами.

Разделение на фактографические и документальные в этой группе моделей является достаточно условным. Документ как последовательность полей может быть представлен в том числе и реляционной моделью. И в этом случае выбор специализированного решения чаще всего обуславливается требованием общей эффективности.

В заключение отметим, что представленная здесь типология моделей не претендует на полноту, и она не является классификацией в точном смысле этого слова. Она скорее иллюстрирует эклектичность преобладающих в разное время взглядов, методов и решений, используемых при проектировании и реализации баз данных.

 




Читайте также:



©2015-2020 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (1591)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.023 сек.)
Поможем в написании
> Курсовые, контрольные, дипломные и другие работы со скидкой до 25%
3 569 лучших специалисов, готовы оказать помощь 24/7