PrIS

51

VL – множина загальних та індивідуальних атрибутів, які використовуються для опису L властивостей інформаційних об'єктів; RL – множина описів у L інформаційних відношень, в які можуть

вступати між собою інформаційні об'єкти;

L – знакова система моделі, тобто набір засобів інформаційного опису множин М, V, R.

Можна сказати, що всі ці три множини є скінченними.

Виділення в ПО релевантної тріади та опис множин М, V, R із застосуванням формалізму L дозволяє подати ПО у вигляді деякого формального мовного еквіваленту ПО.

2.3. Види інформаційних систем

Інформаційні системи відносяться до класу організаційних систем керування.

Формальні інформаційні системи – це системи, що спираються на прийняті і фіксовані визначення даних і процедури збирання, збереження, опрацювання, поширення і використання даних.

Неформальні інформаційні системи – це системи, що спираються на неявні угоди і встановлені правила поведінки про те, що є інформацією, або про те, як вона буде збережена й опрацьована.

Комп'ютерна інформаційна система – це формальна інформаційна система, заснована на комп'ютерній технології.

Економічна інформаційна система – це інформаційна система, призначена для людино-машинного розв’язання економічних задач.

Економічна інформаційна система – організаційне й керівне рішення проблеми, поставленої середовищем, яке базується на інформаційній технології.

Сучасні інформаційні системи мають такі характерні риси:

це системи, що обслуговують ділові функції на різних рівнях фірми;

on-line доступ до великої кількості інформації;

використання телекомунікаційних технологій;

збільшення інтелекту або досвіду, впровадженого в системи;

здатність поєднувати дані і графіку.

Одна система не може забезпечити усі інформаційні потреби організації. Організації мають багато інформаційних систем, що обслуговують різні організаційні рівні і функції.

Шість основних типів інформаційних систем необхідні для чотирьох рівнів організації. Інформаційні системи створені, щоб обслужити кожний з чотирьох рівнів організації.

52

1.Системи опрацювання транзакцій (Transaction Processing Systems (TPS)) обслуговують операційний рівень організації.

2.Системи опрацювання знань (Knowledge Work Systems (KWS)) і

системи автоматизації документообігу (Office Automation Systems (OAS)) обслуговують рівень знань організації.

3.Системи підтримки прийняття рішень (Decision Support Systems (DSS)) і керівничі інформаційні системи (Management Information Systems (MIS)) обслуговують рівень керувань організації.

4.Адміністративні системи підтримки прийняття рішень (Executive support systems (ESS)) обслуговують стратегічний рівень організації.

Система опрацювання транзакцій – це автоматизована система, що виконує і записує щоденні ділові транзакції, необхідні для ведення бізнесу.

Системи опрацювання знань – це наукові або інженерні робочі станції, які підтримують створення нового знання і ґарантують, що нове знання і технічний досвід належним чином буде інтеґрований у бізнес.

Системи автоматизації документообігу – це інформаційні технології, розроблені з метою збільшення продуктивності працівників в офісі, а також для підтримки координування дії і зв'язків типового офісу.

Керівничі інформаційні системи – це системи, що формують звіти для менеджерів і, у деяких випадках, забезпечують on-line доступ до історичних звітів і звіту з поточної продуктивності організації.

Системи підтримки прийняття рішень – це системи, які підтримують прийняття слабоструктурованих, унікальних або швидко змінних і важко обумовлених заздалегідь рішень.

Адміністративні системи підтримки прийняття рішень – це системи, які використовують старші менеджери для прийняття рішень.

53

Таблиця 2.1. Типи систем.

54

Таблиця 2.2.Характеристики систем опрацювання інформації.

ІС належать до класу складних систем, що містять у собі велику кількість різноманітних елементів, які взаємодіють між собою. Тому при створенні ІС треба визначати їхню структуру.

Структура інформаційної системи – це характеристика внутрішнього стану системи, опис постійних зв'язків між її елементами. При описі систем використовують певні структури див. таблицю 2.3.

55

Таблиця 2.3. Види структур комп'ютерної інформаційної системи.

2.4. Рівні моделей даних

При проектуванні складної ІС її розбивають на частини, кожна з яких потім розглядається окремо. Можливі два різні способи такого розбиття ІС на підсистеми: структурне (або функціональне) розбиття і об'єктна (компонентна) декомпозиція.

Сутність функціонального розбиття добре відображена у відомій формулі:

“Програма=Дані + Алгоритми”.

При функціональній декомпозиції програмної системи її структура може бути описана блок-схемами, вузлами яких є “опрацювальні центри” (функції), а зв'язки між вузлами описують переміщення даних.

Об'єктне розбиття останнім часом називають компонентним, що знайшло віддзеркалення у спеціальному терміні: "розроблення, засноване на компонентах" (Component Based Development – CBD). При цьому використовується інший принцип декомпозиції: система розбивається на “активну сутність ” – об'єкти або компоненти, які взаємодіють один з одним, обмінюючись повідомленнями і виступаючи один до одного у відношенні “клієнт/сервер”. Повідомлення, які може приймати об'єкт, визначені в його інтерфейсі. У цьому сенсі пересилання повідомлення

57

можуть відображатися у будь-яку систему баз даних. Логічний рівень – це абстрактний погляд на дані, на ньому дані подаються так, як виглядають у реальному світі, і можуть називатися так, як вони називаються у реальному світі, наприклад “Відділ”, “Прізвище співробітника”. Об'єкти моделі, що відображаються на логічному рівні, називаються сутністю й атрибутами. Логічна модель даних може бути побудована на основі іншої логічної моделі, наприклад моделі процесів. Така модель даних є універсальною і ніяк не пов'язана з конкретною реалізацією СКБД (системи керування базою даних).

На фізичному рівні дані, навпаки, залежать від конкретної СКБД, фактично є відображенням системного каталога. У фізичній моделі міститься інформація про всі об'єкти БД. Оскільки стандартів на об'єкти БД не існує, фізична модель залежить від конкретної реалізації СКБД. Отже, одній і тій самій логічній моделі можуть відповідати декілька різних фізичних моделей.

Логічна модель даних має відображатися в комп’ютерно-орієтовану даталогічну модель, "зрозумілу" СКБД. У процесі розвитку теорії і практичного використання баз даних, а також засобів обчислювальної техніки створювалися СКБД, що підтримують різні даталогічні моделі.

Мережева модель даних

Це одна з найбільш ранніх моделей даних. Типова мережева модель даних була запропонована робочою групою з баз даних системного комітету CODASYL (Conference of Data System Languages), основними функціями якого були аналіз відомих фірмових систем опрацювання керівних даних з єдиних позицій і в єдиній термінології, узагальнення досвіду організації таких систем і розроблення рекомендацій щодо створення відповідних систем. Детальніше функції CODASYL розглянуто у роботі Пржиялковського В.В. [80]. Структура даних мережевої моделі даних визначається в термінах елемент, аґреґат, запис, група, групове відношення, файл, база даних.

Реалізація групових відношень в мережевій моделі здійснюється з використанням показників (адреси зв'язку або посилань), які встановлюють зв'язок між власником і членом групового відношення. Запис може реалізовуватися у відношеннях різних типів (1:1, 1:N, M:N) – розглянутих у попередньому підрозділі. Відзначимо, що якщо один з варіантів встановлення зв'язку 1:1 очевидний (у записі – власник відношення, поля якого відповідають атрибутам сутності, включає додаткове поле – вказівник на запис – член відношення), то можливість подання зв'язків 1:N і M:N таким самим чином вельми проблематична. Тому найбільш поширеним способом організації зв'язків у мережевих СКБД є введення додаткового типу записів, полями яких є вказівники.

58

Подання зв'язків 1:1, 1:M, N:1 є окремим випадком зв'язку типу M:N і здійснюється аналогічно до розглянутого вище прикладу.

Зазначимо, що група може бути членом більше ніж одного групового відношення. У цьому випадку вводиться декілька додаткових груп-показників, а в групі – власнику відношень відводиться декілька полів – вказівників на додаткові групи. Тоді множина записів (груп) і зв'язків між ними утворює якусь мережеву структуру (орієнтований граф загального вигляду). Вершинами графу є групи; дугами графу, скерованими від власника до члена групового відношення, – зв'язки між групами.

Мережева модель даних підтримує всі необхідні операції над даними, які реалізуються як дії зі списковими структурами.

До недоліків мережевої моделі зазвичай відносять складність одержаної на її основі концептуальної схеми і велику складність розуміння відповідної схеми зовнішнім користувачем.

Ієрархічна модель даних

Це також одна з найбільш ранніх моделей даних. Реалізація групових відношень в ієрархічній моделі, як і в мережевій, може здійснюватися за допомогою вказівників і подається у вигляді графу. Проте, на відміну від мережевої моделі, тут існує ряд принципових особливостей [80].

1.Групові відношення є відношеннями підлеглості. Група (запис) – власник відношення має підлеглі групи – члени відношень. Початкова група називається предком, підлегла – нащадком.

2.Групові відношення утворюють ієрархічну структуру, яку можна описати як орієнтований граф такого вигляду:

є єдина особлива вершина (що відповідає групі), яка називається коренем, і в яку не входить жодне ребро (група не має предків);

у решту вершин входить тільки одне ребро (всі інші групи мають одного предка), а виходить довільна кількість ребер (групи мають довільну кількість нащадків);

відсутні цикли.

3.Ієрархічна модель даних може подавати сукупність декількох дерев. У термінології ієрархічної моделі дерева, що описують структуру даних, називаються деревами опису даних, а самі структуровані дані (база даних) – деревами даних.

Особливістю реалізації операцій пошуку в ієрархічній моделі є те, що операція завжди починає пошук з кореневої вершини і специфікує ієрархічний шлях (послідовність зв'язаних вершин) від кореня до вершини, екземпляри якої задовольняють умови пошуку.

59

Відзначимо, що програми, які реалізують операції ієрархічної моделі, істотно простіші, ніж аналогічні програми для мережевої моделі, оскільки тут легше здійснювати навіґацію структурою. Доцільність появи ієрархічної моделі зумовлена, як правило, тим, що більшість організаційних систем реального світу мають ієрархічну структуру (адміністративний розподіл країни, організаційна структура підприємства і т.ін.). Відповідне концептуальне подання також матиме ієрархічну структуру і природним чином може бути описане в термінах ієрархічної моделі.

Як недоліки ієрархічної моделі можна назвати вищезгадані недоліки мережевої моделі. СКБД, що підтримує ієрархічну модель, достатньо широко використовувалися на обчислювальних системах IBM 360/370. Як приклади таких систем можна вказати IMS, ОКА і широко тиражоване в СРСР застосування ІНЕС. Прикладом ієрархічної СКБД для персональних ЕОМ є російська система НІКА (адаптація системи ІНЕС до IBM PC).

Реляційна модель даних

Враховуючи відзначені в попередніх підрозділах недоліки мережевих й ієрархічних моделей, можна сформулювати бажані вимоги до моделі даних:

модель даних має бути зрозумілою користувачу, що не має особливих навиків у програмуванні;

поява нових аспектів використання даних і необхідність введення нових зв'язків не має приводити до реструктуризації всієї моделі даних і бази даних загалом.

Моделлю даних, що задовольняє вищезгадані вимоги, є реляційна модель, яка називається також табличною. Основними поняттями тут також є поле, запис і файл. Структура запису визначає структуру таблиці, що містить екземпляри відповідного запису. Стовпці таблиці є іменами полів запису, рядки таблиці – екземплярами запису. Отже, поняття «таблиця» тут відповідає поняттю «файл» моделі даних.

Групове відношення може подаватися двома способами. При першому способі в таблиці, що відповідає групам – членам відношення, додаються стовпці ключових полів (атрибутів) іншого члена відношення (зв'язок описується через ключові атрибути). При другому способі групове відношення визначається як додаткова група (додаткова таблиця). Стовпцями цієї додаткової таблиці є ключі груп – членів відношення. Отже, при будь-якому способі відповідна модель даних є сукупністю структур таблиць.

Для формального опису таблиці використовується теоретикомножинне поняття відношення. Список назв стовпців таблиці (імен полів

60

запису, відповідних атрибутам) називають схемою відношення і позначають R (A1, A2 …An) [71]. Сукупність схем відношень, що використовуються для подання концептуальної моделі, називається схемою реляційної бази даних, а поточні значення відповідних відношень

– реляційною базою даних.

Відзначимо, що більшість СКБД для персональних ЕОМ підтримують саме реляційну модель даних. Як приклади таких найбільш поширених СКБД можна вказати всі dBase-подібні системи, Paradox, Access, FireBird, FoxPro, Oracle, MS SQL Server тощо. Детальніше реляційна модель даних буде розглянута далі.

Багатовимірна модель даних

Повернемося до поняття «сутність» концептуальної моделі. Сутність – це те, про що накопичується інформація в інформаційній системі. Часто виявляється, що інформація про певну сутність залежить ще від ряду параметрів. Розглянемо, наприклад, сутність Чисельність населення:

Чисельність населення

К-ть чоловіків

К-ть жінок

К-ть осіб обох статей Значення атрибутів залежить від параметрів «рік»,

«адміністративний район». Якщо використовувати для опису відповідної концептуальної схеми реляційну модель, то необхідно вводити множину таблиць ЧИСЕЛЬНІСТЬ НАСЕЛЕННЯ по кожному року для кожного району. Так, при 60 адміністративних районах і необхідності аналізувати дані за 10 років кількість таблиць буде дорівнювати 600. Дублюються аналогічні структури всіх таблиць, достатньо складне опрацювання даних, пов'язане з аналізом однотипних даних при зміні значення одного з параметрів тощо.

Найбільш відповідною моделлю даних для цього випадку є так звана багатовимірна модель, що використовується в технології OLAP (OnLine Analytical Processing – оперативне аналітичне опрацювання).

Відзначимо, що багатовимірність моделі даних означає тут багатовимірне логічне подання структури інформації і, загалом, не пов'язана з багатовимірністю візуалізації. Багатовимірні структури подаються як гіперкуби даних. Кожна грань куба є розмірністю. Основними поняттями, що використовуються в багатовимірних моделях даних, є «виміри» (dimension) і «комірки» (cell).

При формуванні зрізу користувачу за його запитом надається деяка підмножина гіперкуба, одержана в результаті фіксацій користувачем одного або декількох значень параметрів. Операція «аґреґація» забезпечує користувачу перехід до загальнішого подання інформації з гіперкуба,