Выдержка из текста работы
В условиях стремительно развивающегося рынка торговли сегодня на первый план выходят задачи, которые еще недавно казались второстепенными: эффективность работы магазина, мотивация персонала, и многие другие. При этом розничным сетям необходимо не только поддерживать постоянный контакт с клиентами, но и своевременно взаимодействовать с поставщиками.
Для обеспечения операционной эффективности торговые компании во всем мире внедряют автоматизированные базы данных, чтобы получить возможность быстро оценивать, контролировать и развивать свою торговую фирму.
Объектом исследования является база данных торговой фирмы (как технология).
Предметом исследования система взаимосвязанных процессов, протекающих в торговой организации, а именно: ведение каталога товаров, база данных клиентов, заказ товаров и обработка заказов.
Целью работы является автоматизация работы торговой организации. Основной задачей является автоматизация таких процессов, как ведение каталога товаров, наличие клиентов, заказ товаров и обработка заказов с помощью базы данных.
Глава 1. Теоретические основы проектирования баз данных
1.1 Системный анализ предметной области
База данных — структурированный организованный набор данных, описывающих характеристики каких-либо физических или виртуальных систем. Другими словами, это поименованная совокупность структурированных данных предметной области.
Информационная система — совокупность взаимосвязанных аппаратно-программных средств для автоматизации накопления и обработки информации. В информационную систему данные поступают от источника информации. Эти данные отправляются на хранение либо претерпевают в системе некоторую обработку и затем передаются потребителю. Информационная система состоит из баз данных, в которых накапливается информация, источника информации, аппаратной части ИС, программной части ИС, потребителя информации [2].
Система управления базами данных (далее СУБД) — программное средство, обеспечивающее организацию и ведение базы данных.
Для построения используются следующие методы построения баз данных, основанные на методологии структурного анализа и проектирования. Сначала осуществляется описание предметной области, на основании данных о предметной области строится инфологическая модель. Затем на основе инфологической модели строится даталогическая модель, далее в рамках выбранной СУБД производится физическое проектирование БД.
С точки зрения проектирования БД в рамках системного анализа, необходимо осуществить первый этап, то есть провести подробное словесное описание объектов предметной области и реальных связей, которые присутствуют между описываемыми объектами. Желательно, чтобы данное описание позволяло корректно определить все взаимосвязи между объектами предметной области.
В общем случае существуют два подхода к выбору состава и структуры предметной области:
Функциональный подход — он реализует принцип движения «от задач» и применяется тогда, когда заранее известны функции некоторой группы лиц и комплексов задач, для обслуживания информационных потребностей которых создается рассматриваемая БД. В этом случае можно четко выделить минимальный необходимый набор объектов предметной области, которые должны быть описаны.
Предметный подход — когда информационные потребности будущих пользователей БД жестко не фиксируются. Они могут быть многоаспектными и весьма динамичными. Мы не можем точно выделить минимальный набор объектов предметной области, которые необходимо описывать. В описание предметной области в этом случае включаются такие объекты и взаимосвязи, которые наиболее характерны и наиболее существенны для нее. БД, конструируемая при этом, называется предметной, то есть она может быть использована при решении множества разнообразных, заранее не определенных задач. Конструирование предметной БД в некотором смысле кажется гораздо более заманчивым, однако трудность всеобщего охвата предметной области с невозможностью конкретизации потребностей пользователей может привести к избыточно сложной схеме БД, которая для конкретных задач будет неэффективной.
Чаще всего на практике рекомендуется использовать некоторый компромиссный вариант, который, с одной стороны, ориентирован на конкретные задачи или функциональные потребности пользователей, а с другой стороны, учитывает возможность наращивания новых приложений.
Системный анализ должен заканчиваться подробным описанием информации об объектах предметной области, которая требуется для решения конкретных задач и которая должна храниться в БД, формулировкой конкретных задач, которые будут решаться с использованием данной БД с кратким описанием алгоритмов их решения, описанием выходных документов, которые должны генерироваться в системе, описанием входных документов, которые служат основанием для заполнения данными БД [19].
1.2. Инфологическое моделирование предметной области
Инфологическое моделирование (иногда используется термин семантическое моделирование) применяется на втором этапе проектирования БД, то есть после системного анализа предметной области. На этапе системного анализа были сформированы понятия о предметах, фактах и событиях, которыми будет оперировать БД. Инфологическое проектирование связано с представлением семантики предметной области в модели БД, т.е. моделирование структур данных, опираясь на смысл этих данных. Инфологическое моделирование было предметом исследований в конце 1970-х и начале 1980-х годов. Было предложено несколько моделей данных, названных семантическими моделями. Наибольшее распространение получила модель «сущность-связь» (entity-relationship model, ER-модель), предложенная в 1976 г. Питером Пин-Шэн Ченом.
Модель «сущность-связь» является концептуальной моделью, т.е. не учитывает особенности конкретной СУБД. Из модели «сущность-связь» могут быть получены все основные фактографические модели данных (иерархическая, сетевая, реляционная, объектно-ориентированная).
Модели «сущность-связь» удобны тем, что процесс создания модели является итерационным. Разработав первый приближенный вариант модели, можно уточнять ее, опрашивая экспертов предметной области. При этом документацией, в которой фиксируются результаты бесед, является сама модель «сущность-связь».
Модель «сущность-связь».
Основными понятиями модели «сущность-связь» являются: сущность, связь и атрибут.
Любой фрагмент предметной области может быть представлен как множество сущностей, между которыми существует некоторое множество связей.
Сущность — это реальный или представляемый объект, информация о котором должна сохраняться в проектируемой системе.
Сущность имеет имя, уникальное в пре……..
Литература
1. Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. — М.: Финансы и статистика, 1998.- 176с.
2. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. — СПб: Питер, 2000 — 384 с.
3. Гради Буч. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. — СПб.: Питер, 2002 — 247 с.
4. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных, 6-е (7-е) издание. — СПб.: Издательский дом «Вильямс», 2000. — 848 с.
5. Диго С.М. Базы данных: Проектирование и использование: Учебник. -М.: Финансы и статистика, 2005. — 592с.
6. Золотова С.И. Практикум по Access, — М: Москва, 2000. — 142с.
7. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). — М.: «Лори», 1996. — 234 с.
8. Конноли Томас, Бегг Каролин, Страчан Анна, Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика, 2-е изд.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2000. — 1120 с.
9. Корнеев В.В., Гариев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. — М.: «Нолидж», 2000. — 352 с.
10. Крёнке Д. Теория и практика построения баз данных. 8-е издание. — СПб: Питер, 2003. — 800 с.
11. Майерс Г. Архитектура современных ЭВМ. — М.: Мир, 1985. — 367 с.
12. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах: Пер. с англ. /Под ред. А.А. Стогния и А.Л. Шерса. — М.: Мир, 1980. — 664 с.
13. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. — Пер. с англ. — М.: Мир, 1987. — 608 с.
14. Райордан Р. Основы реляционных баз данных/Пер, с англ. — М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2001. — 384 с.
15. Саймон А.Р. Стратегические технологии баз данных: менеджмент на 2000 год. Пер. с англ. /Под ред. и с предисл. М.Р.Когаловского. — М.: Финансы и статистика, 1999. — 479 с.
16. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных: / Пер. с англ. Под ред. А.Л. Щерса. — М.: Мир, 1984. — 296 с.
17. Хансен Гэри, Хансен Джэймс Базы данных: разработка и управле-ние / Пер. с англ. — М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 1999. — 704.с.
18. Харрингтон Джен Л. Проектирование реляционных баз данных. — М.: «Лори», 2000. — 230 с.
19. Хомоненко А. Д. Базы данных: Учебник для высших учебных заведений. -СПб.: КОРОНА принт, 2004. — 736с.
