Общие сведения по выполнению лабораторных работ и курсового проекта

Лабораторные работы используются для поэтапного выполнения курсового проекта. На первом занятии преподаватель утверждает тему проекта. Она может быть задана самим студентом (получена от родственников, знакомых и т. п., имеющих потребность в разработке небольшой информационной системы), а также (случае затруднения с самостоятельным заданием) может быть получена у преподавателя. На этапе согласования темы решается вопрос об уровне сложности и соответствии рабочей программе курса. Уровень сложности может быть определён количественно – не менее 5 таблиц в схеме БД, а также качественно – среди связей в схеме должна быть хотя бы одна связь «от многих – ко многим». Согласование темы сводится к ограничению или развитию сложности за счёт исключения или добавления детализации автоматизируемых процессов.

Лабораторная работа №1 Создание таблиц и схемы базы данных, ввод тестовых данных

Цель работы: Изучение способов формулирования задания, структурирования данных согласно реляционной модели, создания таблиц и связей между ними в Microsoft Access.

Сведения из теории

Об этапах проектирования

Процесс проектирования состоит из трех основных этапов:

• создание описания предметной области;

• построение инфологической модели базы данных;

• создание даталогической модели базы данных.

Сначала необходимо сформулировать описание автоматизируемых процессов на языке заказчика. Описание должно объяснять последовательность бизнес процессов, определять их участников (клиентов, продавцов, пациентов, поставщиков и т.д.) и их действия, информацию о которых необходимо фиксировать в БД. Поскольку разработка информационных систем проходит в несколько итераций, то важно постоянно поддерживать актуальность описания предметной области. Полноту описания позднее можно проверить, сравнивая схему БД с его текстом. Все имена (таблиц и их полей) должны быть объяснены с точки зрения их участия в работе с системой.

Затем выполняется структурирование данных согласно реляционной модели БД, не привязанное к конкретной СУБД (определение таблиц, оптимизация их количества и связей с использованием правил нормализации), называемое инфологической моделью.

Наконец, выбирается СУБД, под управлением которой должна функционировать база данных, и создается ее даталогическая модель - инфологическая модель, переведенная на язык выбранной СУБД. Поскольку в нашем случае СУБД заранее известна, то два последних этапа могут быть объединены за счёт гибкости конструирования таблиц, предоставляемой Access. Для выполнения операций разбиения таблиц в процессе нормализации можно использовать опцию «Анализ таблиц» во вкладке «Работа с базами банных».

Инфологическая модель базы данных

Модели данных

Как правило, все данные связаны между собой. (Например, в БД учебного процесса со студентом связано множество дисциплин и их преподавателей, один номер зачетной книжки и одна стипендия ...). Наличие множества связей требует создания определенной структуры описания данных, которые называются моделями данных.

Исторически первой появилась иерархическая модель, например:

== Факультет ==> кафедры ==> дисциплины ==> преподаватели ==

Однако оказалось, что поиск данных от листьев к корню выполняется значительно медленнее чем от корня к листьям.

Создали сетевую модель, но она оказалась настолько сложной что проектированием данных могли заниматься только высококвалифицированные специалисты.

В 70 г. была предложена реляционная (relation - отношение, связь) или иначе табличная модель данных. В дальнейшем будем ориентироваться только на эту модель данных, обладающую следующими основными свойствами.

1. Данные воспринимаются пользователями как таблицы (и никак иначе).

2. Каждая таблица состоит из однотипных строк и имеет уникальное имя.

3. Строки имеют фиксированное число полей (столбцов) и значений (множественные поля и повторяющиеся группы недопустимы). Иначе говоря, в каждой позиции таблицы на пересечении строки и столбца всегда имеется в точности одно значение или ничего.

4. Строки таблицы обязательно отличаются друг от друга хотя бы единственным значением, что позволяет однозначно идентифицировать любую строку такой таблицы.

5. Столбцам таблицы однозначно присваиваются имена, и в каждом из них размещаются однородные значения данных (даты, фамилии, целые числа или денежные суммы).

6. Полное информационное содержание базы данных представляется в виде явных значений данных, и такой метод представления является единственным. В частности, не существует каких-либо специальных "связей" или указателей, соединяющих одну таблицу с другой.

7. При выполнении операций с таблицей ее строки и столбцы можно обрабатывать в любом порядке безотносительно к их информационному содержанию. Этому способствует наличие имен таблиц и их столбцов, а также возможность выделения любой их строки или любого набора строк с указанными признаками.

Почему проект БД может быть плохим

В выбранной модели все хранимые данные должны быть размещены в одной или нескольких таблицах. Можно ли для этой цели использовать единственную таблицу, так называемое, универсальное отношение?

Принципиально можно, но в этой таблице данные почти всех столбцов будут многократно повторяться (возникнет избыточность). Так для каждого студента одной и той же группы будут повторяться названия специализации, выпускающей кафедры и изучаемых дисциплин; каждая из дисциплин рабочего плана будет предваряться всеми атрибутами студента (Фамилия, Имя, Отчество, ... ).

Вследствие избыточности могут возникать проблемы при изменении данных, называемые аномалиями.

Аномалии обновления

Если, например, студентка поменяла фамилию, то при изменении в таблице множества экземпляров ее фамилии можно забыть или обновить некоторые строки со старой фамилией и тем самым потерять какие-либо данные об успеваемости этой студентки.

Аномалии включения

В таблицу нельзя внести данные о том, по каким рабочим учебным планам будут обучаться студенты в следующем учебном году, так как у вуза нет данных о будущих студентах первого курса, да и неясно, кто из студентов старших курсов перейдет на следующий курс, без изменения специализации.

Аномалии удаления

Обратные проблемы возникают при необходимости удаления из таблиц сведений о каком-либо студенте или о дисциплинах рабочего плана.

Вычисляемые значения

Не имеет смысла хранить в БД в качестве данных значения, которые могут быть вычислены по заранее известным формулам и выражениям из хранимых данных. Выражения для вычисления могут быть размещены в объектах визуализации и обработки данных информационной системы – формах.

Нормализация

Многие проблемы исчезнут, если выделить в отдельные таблицы сведения о кафедрах, специализациях, рабочих планах, студентах и т.д. Такое разбиение таблицы на несколько таблиц, обладающих лучшими свойствами при включении, изменении и удалении данных, называется нормализацией. Окончательная цель нормализации сводится к получению такого проекта базы данных, в котором каждый факт появляется лишь в одном месте, т.е. исключена избыточность информации. Это делается не столько с целью экономии памяти, сколько для исключения возможной противоречивости хранимых данных (например, если в таблице одновременно существует и старая, и новая фамилия студентки).