Базы данных. Учебное пособие

üмногопользовательская.

7.По поддерживаемой модели данных:

üиерархические;

üсетевые;

üреляционные;

üмногомерные;

üобъектно-ориентированные;

üдедуктивные.

8.По архитектуре:

üдля ПК;

üфайл – серверные;

üклиент – серверные;

üраспределенные.

Рассмотрим более подробно некоторые варианты классифи-

кации баз данных

5.2. Документальные и фактографические БД

5.2.1. Документальные БД

Документальные БД хранят и выдают сведения о доку- ментах. Основное их содержимое представлено в виде связан- ного текста на естественном языке. В документальных систе- мах информация представлена в виде документов, состоящих из наименований, описаний, рефератов и текстов. Поиск по неструктурированным данным осуществляется с использова- нием семантических признаков. Отобранные документы пре- доставляются пользователю, а обработка данных в таких сис- темах практически не производится.

Основной функцией ИС, построенных на документаль- ных базах данных – это информационный поиск. Информационный поиск - это совокупность операций, методов и про- цедур, направленных на отбор данных, хранящихся в базе данных и соответствующих заданным условиям.

Существуют различные алгоритмы, которые постоянно совершенствуются, например, прямой поиск, инвертирован- ный поиск, суффиксные деревья, поиск с использованием сигнатур.

91

При организации больших массивов текстовых доку- ментов и реализации методов поиска информации в них ги- пертекстовые БД, в которых кроме содержимого документов отражается их семантическая структура.

5.2.2.Фактографические БД

Фактографические БД накапливают и хранят данные в виде множества экземпляров одного или нескольких типов структурных элементов (информационных объектов). Каждый

из таких экземпляров структурных элементов или некоторая их совокупность отражают сведения по какому-либо факту, собы- тию и т. д., отделенному (вычлененному) от всех прочих сведе- ний и фактов. Отсюда и название — «фактографические».

Фактографические БД оперируют со сведениями, пред- ставленными в виде формализованных записей данных. При- мером таких баз данных являются, например, базы данных, хранящие сведения о складах (здесь каждый товар зашифро- ван цифровым или символьным кодом, его место нахождение на складе – тоже…), о составе работников некоторого пред- приятия и т.д

Фактографические БД хранят не документы, а сведения (факты) об объектах предметной области, реализуются на ос- нове реляционных БД. Они предназначены для поиска одно- значного ответа на запрос и для однозначного решения по- ставленных задач. Условно фактографические ИС делят:

üна информационно-справочные системы;

üинформационно-поисковые системы;

üсистемы оперативной обработки данных.

Пр и м е ч а н и е. Системы оперативной обработки данных решают такие задачи, как управление производством, бухгалтерский учет и т. п.

5.3. Оценка качества баз данных

Современные базы данных - один из тех объектов в сфере информатизации, от которых иногда требуется особен- но высокое качество и наличие возможности его оценки.

При анализе качества баз данных целесообразно рас- сматривать две компоненты: системы программ управления

92

данными и совокупность данных, упорядоченных по некото- рым правилам (рис. 5.1). Эти два объекта различаются:

üноменклатурой и содержанием показателей качества, оп- ределяющих их назначение, функции и потребительские свойства;

üтехнологией и средствами автоматизации разработки и обеспечения всего жизненного цикла объекта;

üкатегориями специалистов, обеспечивающих создание, эксплуатацию или применение баз данных;

üкомплектами эксплуатационной и технологической доку- ментации, поддерживающими жизненный цикл объекта.

Компоненты анализа качества баз данных

Рис 5.1. Компоненты анализа качества баз данных

Практически весь набор характеристик и атрибутов стандарта ISO 9126 «Качество программных средств» в той

или иной мере может использоваться в составе требований к БД и СУБД. Во всех случаях важнейшими характеристиками качества являются требования к функциональной пригодно-

сти процессов формирования и изменения информационного наполнения баз данных, а также доступа к данным посредст-

вом представления результатов пользователям.

В зависимости от области применения приоритет при оценке качества баз данных может отдаваться различным конструктивным характеристикам: надежности и защищенно- сти применения (финансовая сфера), удобству использования малоквалифицированными пользователями (социальная сфе- ра), эффективности использования ресурсов (сфера матери-

93

ально-технического снабжения). Практически во всех случаях сохраняется некоторая роль других конструктивных показа- телей качества – для каждого из них необходимо оценивать его приоритет для конкретной сферы применения, меры и шкалы необходимых и допустимых характеристик качества.

В системах баз данных доминирующее значение приоб-

ретают сами данные, их хранение и обработки. Для оцени- вания качества информации может применяться общий мето-

дологический подход к выделению адекватной номенклатуры (ISO 9126) базовых характеристик и субхарактеристик. Одна- ко их содержание требуется уточнить. Выделяемые показате- ли качества должны быть упорядочены в соответствие с при-

оритетами их практического применения и иметь реальный практический интерес.

При разработке баз данных в техническом задании и спецификации ранее должен формализоваться представи-

тельный набор функциональных требований к качеству баз данных.

5.4.Характеристики качества информации

Характеристики качества информации должны быть разделены на функциональные и конструктивные, содержа- ние которых также базируется на стандарте ISO 9126 (рис 5.2.). Однако номенклатура качества не всегда должна вклю- чать только показатели, характеризующие информацию в базе данных, также должны включаться ряд уточнений, отражаю- щую комплексную эффективность и функциональную при- годность ее применения в реальных условиях.

5.4.1 Функциональные характеристики

Функциональная пригодность информации базы дан-

ных может представлять сложную систему для измерения и оценки соответствия требованиям реальных значений атрибу- тов качества. Особенно это актуально для больших распреде- ленных баз данных, в которых циркулирует разнообразная и сложная информация об анализируемом объекте. Мерой каче-

ства функциональной пригодности может стать степень по-

94

крытия целей, назначения и функций баз, данных доступной пользовательской информацией. Для баз данных разумно ис- пользовать группу субхарактеристик, определяющих функ- циональные, структурные и эксплуатационные требования.

Характеристики качества информации

Сопровождаемость

Мобильность

Рис 5.2. Характеристики качества информации

На содержательном уровне функциональную пригод- ность многих баз данных отражают (см. рис. 5.2.):

1)полнота накопленных описаний объектов – относи- тельное число объектов или документов, имеющихся в базе данных, к общему числу объектов по данной тема- тике или по отношению к числу объектов в аналогич- ных базах данных;

95

2)идентичность – относительно число описаний объек- тов, не содержащих дефекты или ошибки, к общему числу документов об объектах в базе данных;

3)актуальность – относительное число устаревших дан- ных об объектах в базах данных к общему числу накоп- ленных и обрабатываемых данных.

Всвязи с многовариантностью функций, выполняемых базами данных, не представляется возможным стандартиза- ция требований к ним только общими правилами организа- циями. Меры и шкалы качества функциональной пригодности столь же разнообразны, насколько различаются назначение и специфика функций информации баз данных.

5.4.2 Конструктивные характеристики

Эти характеристики качества информации показаны на рис 5.2. Они представлены в стандарте ISO 9126.

Корректность или достоверность данных – это сте-

пень соответствия данных об объектах в базы данных реаль- ным объектам в текущий момент времени, определяющаяся изменениями самих объектов, некорректностями записей об их состоянии или некорректностями самих расчетов их харак- теристик. Выбор и установку требований к корректности дан- ных можно оценивать по степени покрытия накопленными, актуальными и достоверными данными состояния и измене- ния внешних объектов, которые они отражают. Можно выде- лить следующие субхарактеристики:

1)объем данных – относительное число записей, доступ- ных для хранения и обработки, по сравнению с полным числом реальных объектов во внешней вреде;

2)оперативность – степень соответствия динамики изме- нения данных состояниям реальных объектов;

3)глубина ретроспективы – интервал времени от даты выпуска и / или записи в базу данных самого раннего документа до настоящего времени;

4)динамичность – относительное число изменяемых опи-

саний объектов к общему числу записей в базы данных

96

за некоторый интервал времени, определяемый перио- дичностью издания версий базы данных.

Защищенность информации реализуется средствами СУБД с поддерживающими их средствами защиты данных. Цели, назначение и функции защиты тесно связаны с особен- ностями функциональной пригодности каждой базы данных.

В распределенных базах данных показатели защищенности тесно связаны с характеристиками целостности и отражают степень тождественности одинаковых данных в памяти уда- ленных компонент.

Косвенным показателем защищенности является отно-

сительная доля вычислительных средств, используемых непо- средственно средствами защиты информации. На практике

способность защищать информацию баз данных описываются составом средств, используемых для защиты от внешних внутренних угроз. Основное внимание уделяется вопросам защиты от злоумышленных разрушений, искажений и хище- ний информации; основным мероприятием, проводимым для реализации данных задач, является аудит санкционирования доступа, контроль организации и эффективности ограничений доступа.

Качество защиты можно охарактеризовать величиной предотвращенного ущерба, возможного при появлении деста-

билизирующих факторов и реализации конкретных угроз безопасности, а также средним временем между возможными проявлениями угроз, преодолевающих систему защиты данных.

Надежность информации баз данных может основы-

ваться на применении теории методов надежности, которая позволяет получить ряд четких, хорошо измеряемых инте- гральных показателей. Надежная база данных должна, прежде всего, обеспечивать низкую вероятность потери работоспо- собности. Быстрое реагирование на потерю или искажение данных и восстановление их достоверности и работоспособ- ности за время меньшее, чем порог между сбоем и отказом, обеспечивает высокую надежность.

97

Используемость ресурсов (или ресурсная экономия) в

стандартах отражается занятостью ресурсов центрального процессора, оперативной, внешней и виртуальной памяти, каналов ввода-вывода и каналов связи. В зависимости от кон- кретных задач и особенностей базы данных при выборе атри- бутов качества может доминировать либо абсолютная заня- тость ресурсов различных видов, либо относительная величи-

на нормального использования ресурсов каждого вида при нормальном функционировании базы данных.

Практичность (применимость) – трудно формали- зуемое понятие, определяющее функциональную пригодность

и полезность применения базы данных для определенных пользователей. В эту группу входят субхарактеристики, кото- рые отражают с различных сторон функциональную понят- ность, удобство освоения, системную эффективность и про- стоту использования данных. Некоторые из этих характери- стик можно оценить экономическими показателями – затра- тами труда и времени специалистов на реализацию опреде- ленных функций взаимодействия с данными. Для этой харак-

теристики качества в стандарте дано наибольшее количество атрибутов описывающих свойства программных средств и полезных для оценки и баз данных. Оценка практичности за- висит не только от собственных характеристик баз данных, но также от организации и адекватности документирования про- цессов их эксплуатации.

1)понятность зависит от качества документирования и субъективности впечатлений потенциальных пользовате- лей; ее можно описать качественно четкостью функцио- нальной концепции, полнотой описания, комплектностью и наглядностью представления в документации возмож- ных функций и особенностей реализации данных;

2)простота использования – возможность удобно и ком-

фортно эксплуатировать базу данных и манипулировать данными; она соответствует управляемости, согласован- ности с ожиданиями и навыками пользователей. Некото- рые атрибуты этой характеристики можно оценить коли- чественно те изменения трудозатрат и длительности соот-

98

ветствующих процессов подготовки и обучения квалифи- цированных пользователей;

3)изучаемость – может определяться трудоемкостью и дли- тельностью подготовки пользователя. Качество изучаемо- сти зависит от внутренних свойств и структуры самой ба- зы данных, а также квалификации пользователей.

Сопровождаемость информации может отражаться удобством и эффективностью исправления, усовершенство- вания или адаптации структуру содержания описаний в зави- симости от изменения во внешней среде применения. Обоб- щенно качество сопровождаемости баз данных можно оце- нить потребностью ресурсов для ее обеспечения и для реали- зации. Возможные затраты ресурсов на развитие и совершен- ствование качества базы данных зависят не только от внут- ренних свойств данных, но также от запросов и потребностей пользователей и готовности заказчика и разработчика удовле- творить эти потребности. Можно выделить набор субхаракте- ристик сопровождаемости баз данных;

1)анализируемость баз данных зависит от стройности архитектуры, унифицированности интерфейсов, пол- ноты и корректности технологической и эксплуатаци- онной документации;

2)изменяемость состоит в приспособленности структу- ры и содержания данных к реализации специфициро-

ванных изменений и к управлению конфигурацией данных; изменяемость зависит не только от внутрен- них свойств базы данных, но также от организации и инструментальной оснащенности процессов сопрово- ждения;

3)тестируемость зависит от величины области влияния изменения, которые необходимо тестировать при мо-

дификациях структуры и содержания данных.

Субхарактеристики изменяемости и тестируемости данных доступны для количественного оценивания по вели-

чине трудоемкости и длительности реализации этих функций при типовых операциях с данными при применении различ- ных методов и средств автоматизации.

99

Мобильность баз данных можно характеризовать дли- тельностью и трудоемкостью их инсталляции, адаптации и замещаемости при переносе на другие платформы (аппарат- ные или операционные). Информация о процессах, происхо- дящих во внешней среде, может иметь большие объемы и иметь большую трудоемкость первичного накопления, что требует тщательности хранения и регламентированного изме- нения. Развитие аппаратной платформы, как впрочем, и опе- рационной, может требовать расширения и замены первичных платформ, что не всегда предусмотрено. Особенности и тру-

доемкость переноса зависят от характеристик совместимости архитектур (форматной, лингвистической и физической со- вместимостей) и содержания переносимой между платформа- ми информации. Сложность переноса, трудоемкость и дли- тельность этой процедуры требуют серьезных работ по пла- нированию и организации работ; одновременно должна быть обеспечена сохранность или повышение качества функцио- нирования базы данных на новой платформе.

Для оценки качества и определения требований к мо- бильности базы данных следует решать задачу сравнения дос- тигаемого эффекта и затрат для методов переноса или по-

вторной разработки компонентов и наполнения базы данных в конкретных условиях с учетом всех перечисленных факторы и затрат. Эти задачи значительно упрощаются при примене- нии идеологии открытости систем, поддержанных комплек- сом международных стандартов, а также современных версий СУБД, ОС.

Формализация характеристик качества информации баз данных производится на основе стандартов, разработанных для оценивания программных средств. Использование стан-

дартизированных характеристик качества информации баз данных позволяет упорядочить выбор требований к ним и оценивание достигнутого качества.

Однако все существующие подходы будут малоэффек- тивны, если не существует, во-первых, внутрикорпоративной заинтересованности в качестве разработанной базы данных, а, во-вторых, если не предусмотрена финансовая поддержка процессов сопровождения и оценки базы данных.

100