автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Модели и алгоритмы формирования концептуальной схемы данных единой информационной среды вуза

На правах рукописи

Исаев Игорь Валерьевич

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ФОРМИРОВАНИЯ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ СХЕМЫ ДАННЫХ ЕДИНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ ВУЗА

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (образование)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Томск-2005

Работа выполнена в Томском политехническом университете

Научный руководитель -

доктор технических наук, профессор Силич Виктор Алексеевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Мицель Артур Александрович

кандидат технических наук, доцент Замятина Оксана Михайловна

Ведущая организация -

Алтайский государственный университет (г. Барнаул)

Защита состоится « 2?» декабря 2005 г. в ч. на заседании

диссертационного совета Д 212.268.02 при Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники по адресу: 634034, г. Томск, ул. Белинского, 53.

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники по адресу: 634045, г. Томск, ул. Вершинина, 74.

Автореферат разослан «ЦЬ » ноября 2005 г.

Учёный секретарь диссертационного доктор технических наук

диссертационного совета, —' Клименко А. Я.

2 255363

Я 2> Г? 7- 3

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В последнее время интеграция и совместное использование информационных ресурсов для решения управленческих, производственных, образовательных задач приняли характер всеобщей тенденции, девиз которой выражается фразой: «создавать данные один раз и использовать их многократно». В системах организационного управления (СОУ), к числу которых относятся и вузы, эта тенденция проявляется в виде программ по созданию единой информационной среды (ЕИС).

Создание ЕИС в вузе характеризуется рядом особенностей, важнейшей из которых является сложность предметной области (ПрО). Это проявляется в большом количестве различных типов объектов (сотрудники, абитуриенты, студенты, выпускники, подразделения, приказы, организации, здания, помещения, проекты и т.д.), сфер деятельности (образовательная, научно-исследовательская, хозяйственная, финансовая, административная, международная), форм учёта (бухгалтерский, кадровый, военный, профсоюзный). Личность является и объектом, и субъектом управления, и конечным продуктом, и «орудием труда». Одна и та же личность может быть одновременно и сотрудником, и студентом или аспирантом и т.п.

Необходимым условием успешного функционирования ЕИС организации является использование всеми её компонентами единой информационной базы (ИБ), которая является отражением совокупной потребности в данных со стороны подсистем в составе ЕИС. Качество ИБ ЕИС напрямую зависит от эффективности концептуального моделирования данных ПрО.

Вопросам моделирования данных посвящено множество работ. Значительный вклад принадлежит зарубежным исследователям, таким как Э. Кода, К. Дейт, Дж. Мартин, Ч. Бахман, Э. Сибли, Д. Цикритзис, Ф. Лоховски, Дж. Ульман, П. Чен, Д. Хаббард, Дж. М. Смит и Д. К. Смит, Ж. Абриаль, Б. Лангефорс, Р. Баркер, Г. Нийссен, Т. Халпин. Р. Эльмасри, С. Навасе, М. Хаммер, Д. МакЛеод, Д. Шипман, Дж. Милопулос, Р. Халл, С. Эбайтбул, Р. Кинг, Т. Тиори, Д. Янг, Дж. Фрай, В. Стори, Д. Дей и др.

Среди отечественных авторов можно отметить М. Р. Когаловского, М. М. Виноградова, В. В. Когутовского, А. М. Вендрова, М. Ш. Цаленко, О. М. Вейнерова, С. Д. Михновского и др.

В последние десятилетия теория информационного моделирования развивалась преимущественно в направлении повышения семантической выразительности моделей данных с целью обеспечения возможностей более точного представления ПрО в получаемых схемах данных. При этом проблемам повышения формальности и упрощения на этой основе процесса моделирования уделялось гораздо меньше внимания, а сам процесс концептуального проектирования был признан своего (?ио н а"л ь н а я

библиотека i СПмср^рг Мл/ |

оэ

Как следствие, существующие подходы к моделированию данных, поддерживаемые популярными программными средствами (такими как Computer Associates AllFusion ERwin Data Modeler, Oracle Designer, Sybase Power Designer, Microsoft Office Visio и др.), являясь универсальными, в значительной мере не учитывают особенности создания ЕИС. Фактически они лишь позволяют зафиксировать знания разработчика в виде концептуальной схемы данных, автоматически преобразовать её в логическую схему данных для выбранной СУБД и сгенерировать физическую структуру БД.

В связи с вышесказанным актуальным является поиск новых подходов и методик информационного моделирования, которые позволяют более полно учитывать особенности концептуального проектирования в условиях создания ЕИС организации и предлагают более высокий уровень формальности процедуры концептуального проектирования.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов формирования концептуальной схемы данных ЕИС вуза, обеспечивающих повышение эффективности концептуального проектирования ИБ ЕИС.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Исследование существующих методик информационного моделирования с точки зрения эффективности применения к проектированию ИБ ЕИС и обоснование необходимости разработки альтернативного подхода к концептуальному проектированию ИБ ЕИС.

2. Разработка формального аппарата представления концептуальной схемы данных, ориентированного на фрагментированный и распределённый характер анализа информационных потребностей с возможностью автоматической интеграции в единую схему данных. Разработка алгоритмов интеграции фрагментов концептуальной схемы.

3. Разработка концепции учёта истории изменений состояния объектов ПрО в схеме ИБ ЕИС.

4. Разработка интеграционной методики проектирования концептуальной схемы данных, основанной на предложенных модели данных и алгоритмах.

5. Апробация разработанных методологических средств при проектировании ИБ ЕИС вуза и в учебном процессе вуза.

Объектом исследования является информационное моделирование систем организационного управления.

Предметом исследования являются концептуальные модели данных и основанные на них процедуры формирования концептуальных схем данных для проектирования ИБ ЕИС вуза.

Методы исследований. В работе использованы методы системного анализа, теории множеств, теории реляционных баз данных.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые предложены критерии для сравнительного анализа методик проектирования концептуальной схемы данных с точки зрения их применимости для концептуального проектирования ИБ ЕИС вуза.

2. Предложен формальный аппарат представления концептуальной схемы данных. Новая концептуальная модель данных предоставляет более развитые возможности по моделированию категориальных отношений по сравнению с существующими концептуальными моделями данных

f 3. На основе предложенного формального аппарата представления

концептуальной схемы данных разработаны новые алгоритмы определения наличия и типа связей между элементарными фрагментами схемы данных, которые позволяют уменьшить вероятность возникновения ошибок и упростить процесс проектирования.

4. Предложена новая методика концептуального проектирования, позволяющая увеличить эффективность проектов (особенно больших) за счёт повышения степени алгоритмизации и автоматизации.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Предложенный в работе подход хорошо масштабируется и может быть использован для информационного моделирования различных ПрО, но особенно эффективен в рамках крупных проектов по созданию ЕИС в СОУ, аналогичных вузу.

Предложенная методика проектирования концептуальной схемы данных используется: (1) в Томском политехническом университете в процессе создания ИБ ЕИС ТПУ, (2) в ООО «ТВ-система» при разработке программных комплексов для сферы организационного управления.

Предложенная модель данных и основанная на ней методика концептуального проектирования реляционной БД преподаётся студентам Томского политехнического университета и применяется ими в ходе выполнения курсовой работы «Проектирование концептуальной схемы данных предметной области» по дисциплине «Базы данных».

> Основные положения, выносимые на защиту:

1. Для построения (в том числе развития) концептуальной схемы данных ПрО СОУ, целесообразно использовать подход, ориентированный на анализ и интеграцию информационных потребностей пользователей. Существующие методики проектирования БД не в полной мере формализуют этап концептуального проектирования и развития схемы данных, а также не учитывают особенности проектирования в условиях ЕИС.

2. Описание доменов и отношений между ними является альтернативным инструментом фиксации базовых знаний о ПрО по отношению к декларативному описанию ПрО и служит основой формализованного определения наличия и типов отношений между типами сущностей.

3. Предложенный подход составляет основу конструктивной интеграционной методики концептуального моделирования, которая отличается более высоким уровнем формализациии и позволяет упростить (и частично автоматизировать) процесс формирования концептуальной схемы данных за счёт его декомпозиции.

Апробация работы.

Основные результаты работы были представлены в виде докладов на следующих конференциях: «Современные средства и системы автоматизации -гарантия высокой эффективности производства» (г. Томск, 14-15 ноября 2002 г.), 4-я научно-практическая конференция «Современные средства и системы автоматизации» в рамках Всероссийского конгресса «Системы и средства автоматизации управления» (г. Томск, 21-23 октября 2003 г.), «Информационные технологии в экономике, науке и образовании» (г. Бийск, 22-23 апреля 2004 г.), Международный научный симпозиум «К(ЖЬт5-2004» (г. Томск, 2004 г.), 3-я Всероссийская научно-практическая конференция-выставка «Единая образовательная информационная среда: проблемы и пути развития» (г. Омск, 2004 г.).

Всего по теме диссертации опубликовано 9 работ, из них 1 статья и 8 докладов.

Личный вклад:

1. Концептуальная модель данных и методика концептуального проектирования ИБ ЕИС разработаны автором на основе ранее предложенной И.Л. Чудиновым методики проектирования «КИМПО».

2. Формальные признаки существования ассоциативных и категориальных отношений между типами сущностей, кластеров категориальных отношений и основанные на них алгоритмы выявления отношений между отдельными сущностями и интеграции подсхем разработаны автором в развитие идей, предложенных И.Л. Чудиновым.

3. Критерии сравнительного анализа методик концептуального проектирования предложены лично автором.

Объём и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка источников из 136 наименований и 4-х приложений. Содержит 53 рисунка и 9 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность диссертационного исследования, формулируются основные цели и задачи работы, её основные положения, научная новизна и практическая ценность, перечисляются выносимые на защиту тезисы. Приводится краткое содержание работы по главам.

Первая глава посвящена исследованию проблем разработки концептуальной схемы данных ЕИС вуза.

В главе с точки зрения информационного моделирования последовательно рассматриваются особенности СОУ, ЕИС, вуза. Выделяются следующие особенности СОУ:

^ иерархический характер объектов ПрО, структуры управления и способа организации описательной информации, определяющий представление концептуальной схемы данных в виде сетевой структуры, I состоящей из связанных между собой иерархических деревьев;

V постоянные изменения информационных потребностей, определяющие необходимость обеспечения эффективного развития концептуальной схемы данных;

^ соответствие каждой информационной потребности пользователя лишь небольшому подмножеству элементов концептуальной схемы данных и возможность её представления простейшей структурой. ^ ориентированность информационных систем на документы, которые являются основным способом взаимодействия подсистем СОУ друг с другом и СОУ как системы со внешними системами, что позволяет рассматривать документ как универсальную форму представления информационных потребностей пользователей.

Особенности ЕИС, определяемые положенными в её основу принципами: ^ централизованное безызбыточное хранение данных в виде единой ИБ, которая является отражением совокупной потребности в данных со стороны подсистем в составе ЕИС;

интеграция информации различных типов, видов и сфер деятельности; ^ централизованное проектирование ИБ, которое подразумевает наличие специальной службы, ответственной за согласование информационных потребностей подсистем, входящих в ЕИС, за построение интегрированных концептуальной схемы ПрО и логической схемы ИБ;

1 ^ интеграция информации, описывающей ПрО в различные периоды и

моменты времени, что поднимает проблему учёта временных аспектов и организации в ИБ как текущих, так и исторических данных;

необходимость описания сложных категориальных отношений между типами объектов ПрО.

Для вуза как СОУ отмечаются следующие особенности:

сложность ПрО, умножающая проблемы проектирования ИБ ЕИС; ^ периодичность и цикличность основных процессов (собственно учебного процесса, планирования и организации учебного процесса), что повышает актуальность учёта временных аспектов при формировании концептуальной схемы данных ЕИС;

^ наличие в основных подразделениях 1Т-специалистов, способных создавать автономные информационно-программные комплексы; ^ ограниченность финансовых ресурсов, которая обуславливает поэтапный характер решения задач автоматизации и формирования концептуальной схемы данных;

На основе проведённого анализа особенностей ПрО делается вывод о целесообразности использования интеграционного подхода для проектировании ИБ ЕИС вуза.

Кратко рассматриваются наиболее известные методики проектирования, реализующие интеграционный подход: методика логического проектирования реляционных баз данных с использованием ЕЕИ-модели (ЫШМ), ШЕЕ IX, СА8Е*МеШоа Р. Баркера и (ЖМ.

На основе анализа доступных материалов и публикаций по указанным методикам делается вывод о необходимости анализа данных методик с точки зрения критериев, учитывающих особенности и проблемы разработки концептуальной схемы данных в условиях ЕИС вуза.

Во второй главе осуществляется анализ рассмотренных выше методик проектирования с точки зрения их применимости для проектирования ИБ ЕИС вуза. Проводится обоснование критериев анализа с использованием метода декомпозиции.

В качестве объекта декомпозиции используется обобщённый критерий оценки эффективности методики концептуального проектирования. В качестве оснований декомпозиции использованы: подпроцессы процесса проектирования (создание подсхем для фрагментов ПрО и создание единой схемы данных) - для 1-го уровня; подсистемы методики проектирования (модель данных и процедура моделирования) - для 2-го уровня; подсистемы окружения соответствующих подпроцессов проектирования (требования к данным, концептуальная подсхема данных, аналитик/специалист по проектированию подсхемы данных, конечный пользователь/эксперт ПрО, единая концептуальная схема данных, специалист по проектированию единой схемы данных) - для 3-го уровня.

В результате применения предложенных оснований декомпозиции в процессе обследования ПрО были получены 23 критерия оценки эффективности методики информационного моделирования, которые позволяют произвести анализ выбранных методик с точки зрения их применимости для разработки концептуальной схемы данных ЕИС вуза.

Полученные критерии можно сгруппировать в рамках следующих обобщающих критериев (соответствие детальных и обобщающих критериев см. в табл. 1, 2):

^ Простота взаимодействия. Обусловлен необходимостью совместной работы аналитиков и пользователей в процессе выявления информационных потребностей и их преобразования в схемы данных.

Уровень формализации. Обусловлен необходимостью автоматизации процесса проектирования и его фрагментированным распределённым характером (автономное моделирование отдельных потребностей, после которого производится их централизованное объединение в единую концептуальную схему).

Учёт динамики (развития). Обусловлен особенностью процесса концептуального моделирования, связанной с меняющимися информационными потребностями.

Применение предложенных критериев в процессе анализа выбранных методик проектирования позволило сделать следующие оценки (см. табл. 1,2).

Таблица 1.

Результаты анализа моделей данных__

Критерий оценки ЕЕЯ ГОЕИХ Вагкег ЕК РОКМЬ (ОКМ)

Представление анкет и отчётов ✓х ✓ ✓х X

« 5 се Представление пользовательских запросов •/ X ✓ ✓ ✓х

о я н о £ о. | Близость структур документным формам V ✓ ✓ X

С 1 ей я ш Простота использования аналитиком ■/ X ✓ ✓ ✓х

Простота восприятия без спец. Обучения X ✓х ✓х X

Иерархии классов ✓ ✓ ✓ ✓

Иерархии подтипов V ✓ ✓х ✓

Я" Я Сети подтипов X X X

п £ § 5 Ролевые типы X X X X

Иерархии подчинения ^х ✓ х ✓х ✓х

с. о •е- Нетипизированные ассоциации (прочее) V ✓ ✓ ✓

X 0> Сложные (составные) свойства ✓ ✓

о о. > Трансформация в реляционную схему ✓ ✓ ✓ ✓

Формальность ✓ ✓ ✓ ✓

Учёт динамики Свойства, обеспечивающие интеграцию фрагментов V X X X ✓

Таблица 2.

Результаты анализа процедур моделирования__

Критерий оценки ьшж /ЕЕК ГОЕИХ СА8Е* Ме№о<1 С8ЭР /ОЯМ

Простота взаимодействия Инструкции по представлению требований к данным различных форм X X ✓ V

Инструкции по моделированию временных аспектов X X ✓х X

Инструкции по верификации схемы данных ✓х ✓ ✓ ✓

Простота изучения и использования ✓х ✓ ✓ ✓ х

Инструкции по интервьюированию экспертов ПрО X X ✓ X

Уровень формализации Формализованные (не декларативные) алгоритмы построения схемы данных X X X X

Формализованные алгоритмы интеграции фрагментов схемы ✓ X X X

Учёт динамики

Возможность параллельного независимого проектирования фрагментов (подсхем) V ✓х •/ X ✓

Для оценок использовалась следующая шкала: ^ - присутствует в значительной степени, ^ * - присутствует в некоторой степени. * -отсутствует/присутствует в незначительной степени.

На основе результатов анализа делаются выводы о том, что: 1. Существующие популярные методики не в полной мере соответствуют требованиям этапа концептуального проектирования ИБ ЕИС, что обусловлено:

• преимущественно декларативным характером проектирования, ограничивающим использование внутренних закономерностей элементов схемы для автоматизации действий специалиста по проектированию:

• недостаточной поддержкой интеграционных аспектов проектирования сложных схем данных;

• недостаточной степенью поддержки моделирования временных аспектов данных;

• сложностью восприятия получаемых схем данных экспертами

ПрО без специальной подготовки.

2. Необходим альтернативный интеграционный подход концептуального моделирования данных, который отвечает требованиям простоты, формальности и учёта динамики и обладает семантической выразительностью, достаточной для проектирования ИБ ЕИС.

Третья глава посвящена разработке теоретических основ предлагаемого подхода концептуального моделирования.

Предлагаемый подход учитывает специфику проектирования ИБ ЕИС и декомпозирует сложный процесс формирования концептуальной схемы данных на два более простых подпроцесса:

1. Анализ информационных потребностей, проводимый аналитиком совместно с пользователем (источником знаний о ПрО), и формализация выявленных знаний в виде простых структур и доменов.

2. Формализованное (а, возможно, и автоматизированное) формирование схемы данных с минимальным участием пользователя.

В рамках первого подпроцесса пользователь представляет свои информационные потребности в форме понятных ему документов, перечисляет возможные значения, определяет семантику и зависимости данных в документах. Специалист по проектированию формализует полученные сведения в виде системы доменов и элементарных несвязанных структур, соответствующих представленным документам.

В рамках второго подпроцесса производится формализованное установление взаимосвязей между полученными несвязанными структурами.

Основные принципы предлагаемого подхода: ^ Последовательный характер проектирования, заключающийся в поэтапном формировании схемы данных за счёт включения описаний новых информационных потребностей и модификации существующих описаний.

Фрагментированное взаимодействие участников процесса проектирования (источников информационных потребностей и аналитиков) в рамках двухуровневой организации процесса проектирования: первичная формализация информационных потребностей для отдельных задач; формализованная интеграция описаний новых потребностей с базовой схемой данных. ^ Описание информационных потребностей в виде структур, близких к естественным формам представления информации (документ, запрос, файл). ^ Декларативное описание доменов и отношений между ними как часть процесса фиксации базовых знаний о ПрО.

Использование информации о доменах для определения наличия и типа отношений между элементами схемы данных.

В рамках подхода предлагается модель данных КИМПО (концептуальная информационная модель предметной области), предназначенная для

моделирования информационных представлений о ПрО с целью дальнейшей их реализации в реляционной БД. КИМПО представляет собой гибридную модель данных, основанную на идеях реляционной модели и модели «сущность-связь».

Модель данных КИМПО позволяет описывать ПрО с помощью системы (концептуальной схемы данных) следующего вида: DS = (D.A,E,Rdd,Ree,C), где:

D - конечное множество доменов атрибутов, А - конечное множество атрибутов, определённых на доменах, Е - конечное множество типов сущностей, состоящих из атрибутов, Ron - конечное множество бинарных отношений между доменами атрибутов,

Rht - конечное множество бинарных отношений между типами сущностей, С - конечное множество ограничений, наложенных на подмножества бинарных отношений между типами сущностей.

Таким образом, схема данных на языке КИМПО представляет собой совокупность взаимосвязанных типов сущностей, построенных на чётко определённой системе доменов. Основным отличием КИМПО от других разновидностей ER-модели является то, что в КИМПО акцентирована роль доменов в выявлении отношений между типами сущностей.

Значительное внимание в главе уделено анализу природы ассоциативных и категориальных атрибутивных отношений между сущностями.

Отношение (связь) между сущностями рассматривается как многоуровневое понятие, в основе которого лежит классификация сущностей. Выделяются следующие уровни описания связей: (1) наличие связи, (2) тип связи, (3) смысл связи.

При анализе категориальных отношений особый акцент делается на понятии роли сущности и ролевых отношениях, которые характерны для рассматриваемой ПрО, но часто не могут быть удовлетворительно описаны с помощью существующих моделей данных. По результатам анализа делается вывод, что понятие роли, которую играет объект, является альтернативной точкой зрения на задачу классификации объектов, а сама роль может быть представлена с помощью отношений включения и пересечения между множествами объектов. Далее с использованием понятий необходимости и единственности формулируются необходимые теоретико-множественные критерии, позволяющие в заданном контексте различать ролевые классы и необходимые подтипы.

В рамках КИМПО предлагаются следующие типы ассоциативных отношений (связей):

• «Иерархия» - ассоциация 1:М между двумя типами сущностей, в которой экземпляр старшего типа сущности участвует в идентификации одного или более экземпляров подчинённого типа сущности.

• «Комментарий» - ассоциация М:1 между двумя типами сущностей, в которой одному или более экземплярам подчинённого типа сущности соответствует один экземпляр старшего типа сущности, который не участвует в их идентификации.

• «Соединение» - ассоциация 1:1 между двумя типами сущностей, в которой один экземпляр одного типа сущности может быть соотнесён с одним экземпляром другого типа сущности.

• «Группировка» - ассоциация М:Ы между двумя типами сущностей.

Кроме того, предлагаются следующие типы категориальных отношений:

• Отношение «Супертип - подтип» - категориальное отношение между двумя типами сущностей, в котором все экземпляры подчинённого типа сущности (подтипа) являются экземплярами старшего типа сущности (супертипа), а некоторые экземпляры старшего типа сущности являются экземплярами подчинённого типа сущности.

• Отношение «Пересечение типов» - категориальное отношение между двумя равноценными типами сущностей, в котором экземпляры одного типа сущности могут быть экземплярами другого типа сущности и наоборот.

На совокупность (одно или более) категориальных отношений одного типа может быть наложено ограничение.

Категориальные отношения, на которые распространяется ограничение необходимости и единственности, образуют почный кластер взаимоисключающих категорий. На рис. 1 типы сущностей В, С и О являются подтипами А (находятся в отношениях «супертип-подтип» с А). Ограничение, наложенное на отношения на стороне А, говорит о том, что каждый экземпляр А должен быть экземпляром одного и только одного из подтипов - В, С или Э.

подтипов)

Категориальные отношения, на которые распространяется ограничение единственности, образуют неполный кластер взаимоисключающих категорий. На рис. 2 типы сущностей В и С являются подтипами А (находятся в отношениях «супертип-подтип» с А). Ограничение, наложенное на отношения на

стороне А, говорит о том, что каждый экземпляр А может быть экземпляром одного и только одного из подтипов - В или С.

Категориальные отношения, на которые распространяется ограничение необходимости, образуют полный кластер пересекающихся категорий. На рис. 3 типы сущностей А и В находятся в отношениях «пересечение типов» с С. Ограничение, наложенное на отношения на стороне С, говорит о том, что каждый экземпляр С должен быть экземпляром хотя бы одного из типов сущностей - А или В. Таким образом, речь идёт о полном ролевом (с вершиной в С) кластере пересекающихся категорий А и В.

ролевой кластер пересекающихся категорий)

КИМПО использует отношения между доменами в качестве фундаментальной основы для формализованного вывода вышеперечисленных связей между сущностями. Описание доменов и отношений между ними является важным компонентом процесса фиксации базовых знаний о ПрО, который в рамках предлагаемого подхода рассматривается как альтернатива декларативному описанию отношений между сущностями. Так как домены представляют собой именованные множества значений, отношения между ними наиболее естественно описываются как отношения между множествами.

Предлагаются основные отношения между доменами (совместимости, пересечения, вхождения, совпадения, обобщения), которые могут быть декларированы как факты в процессе моделирования ПрО.

Вводится понятие атрибутивной группы — совокупности некоторых атрибутов сущности, которые имеют самостоятельный совокупный смысл. Как правило, атрибутивная группа соответствует составному ключу сущности.

На основе информации об отношениях между доменами определяются вспомогательные абстракции, отражающие виды соответствия атрибутов и

используемые в процессе определения наличия и типа отношения (связи) между типами сущностей.

Пусть е1(а1,л2,...,ая,аи+1({^},Ле[1,и]),...,аи+,({в/},/€[1>и])) и е2{Ь„Ь2,...,Ьт, Ьт+1({Ьр},р е [1,т\),...,Ьтм({Ьч},4 € [1,т])) - схемы

двух сущностей (не обязательно разных), анализируемых на связуемость, где п и т — соответствующие степени этих сущностей (количества атрибутов сущности), 5 и г - соответствующие количества атрибутивных групп в них, а

-множествадоменов, на которых определены соответствующие атрибуты данных сущностей.

Пара атрибутов а,, / € [1, п + 5] и Ъ , / е [1, т + является

соответственно-сопоставимой (Я, <-» Ь}), если домены этих атрибутов пересекаются (с1а О¿/^ Ф 0), и несопоставимой в противном случае.

Пара сопоставимых атрибутов а1, / е [1, и + 5] и Ъ], / е [1, /и + является соответственно-совпадающей (Л, « Ь/), если домены этих атрибутов совпадают по значениям (с/ = (1. ).

о, р)

Пара атрибутов а,, г е [1,и 4- 51] и Ъ], / 6 [1,/и + /] является

соответственно-тождественной (а, 2 ), если домены этих атрибутов тождественны (с1п = с1н ).

Пара атрибутов д,, / е [1, п + 5] и , } е [1, т + /] является

соответственно-соподчинённой (типовой) (а^Ь,), если домен одного из атрибутов является подмножеством домена другого атрибута(<ЛЬ с с!а ).

На основе информации о соответствии атрибутов аналогичным образом определяются виды сопоставимости множеств атрибутов {равноценно-сопоставимые по атомарным атрибутам, равноценно-сопоставимые по атрибутивным группам, равноценно-тождественные по атомарным атрибутам, равноценно-соподчинёные, неравноценно-сопоставимые, частично-сопоставимые), имеющих собственную совокупную значимость с точки зрения определения наличия и типа связей между сущностями.

Предлагаются формальные признаки существования ассоциативных отношений, категориальных отношений и кластеров категориальных отношений, позволяющие на основе анализа сущностей с использованием предложенных

выше формализмов и классификаций определить наличие и тип отношений между этими сущностями. Приведём некоторые из них.

Пусть ех(а1,а2,...,ап) и е2(Ьх,Ь2,...,Ьт) - схемы двух сущностей (не

обязательно разных), ике>, икег - уникальные ключи сущностей ех и ег соответственно.

Пусть ике> и икн не состоят из единственного суррогатного атрибута

(т.е., не являются абстрактными идентификаторами сущностей ех и е2 )

соответственно). Тогда справедливы следующие утверждения.

Если множества атрибутов уникальных ключей ике> и ик"2 образуют

пару, равноценно-сопоставимую по атомарным атрибутам (ике> ик"1), то

между сущностями ех и е2 существует связь вида частичное соединение.

Если множества атрибутов уникальных ключей ик4 и ик*1 образуют

равноценно-тождественную пару (ике' £ ик"1), то между сущностями ех и е2 существует связь вида полное соединение.

^ Если множества атрибутов уникальных ключей ике> и ик"1 образуют

неравноценно-сопоставимую пару (ике> —>ик"г), то между сущностями ех и е2 существует связь вида иерархия, причём ех является старшей в иерархии, а е2 -подчинённой.

^ Если множества атрибутов уникальных ключей ики ик"1 образуют

частично-сопоставимую пару {икС1®икн), то между сущностями ех и е2 существует связь вида группировка.

Пусть ике> и ик"1 состоят из единственного суррогатного атрибута '

каждый (т.е., являются абстрактными идентификаторами сущностей ех и е2 соответственно). Тогда справедливы следующие утверждения.

^ Если множества атрибутов уникальных ключей ике> и икег образуют

равноценно-соподчинённую пару (ике' < ик"1), то между сущностями ех и е2 существует связь вида супертип-подтип, причём е, выполняет роль супертипа, а е2 - подтипа.

Если множества атрибутов уникальных ключей ик"1 и ик"2 образуют

пару, равноценно-сопоставимую по атомарным атрибутам (ике' <-> ик"2), то

между сущностями еу и е2 существует связь вида пересечение типов (сопоставимость типов).

Пусть ех(ах,а2,...,ап) и е2(Ьг,Ь2,—,Ьт) - схемы двух сущностей (не

обязательно разных), ике< - уникальный ключ сущности е], зе2 -подмножество атрибутов сущности е2, не входящее ни в один из уникальных ключей, определённых для е2 ■ Тогда справедливы следующие утверждения.

^ Если множества атрибутов икч и $е2 образуют пару, равноценно-сопоставимую по атомарным атрибутам ( ике' <-> яе2), то между сущностями ех и е2 может существовать связь вида комментарий, причём е, является комментирующей (псевдостаршей), а е2 - комментируемой (псевдоподчинённой).

^ Если множества атрибутов ике{ и Бе2 образуют пару, равноценно-

сопоставимую по атрибутивным фуппам (ике> О яе2), то между сущностями е} и е2 существует связь вида комментарий, причём е] является комментирующей (псевдостаршей). а е2 - комментируемой (псевдоподчинённой).

На основе предложенных правил разработаны формализованные алгоритмы определения отношений между типами сущностей. На рис. 4 представлена блок-схема алгоритма связывания отдельных сущностей в единую схему данных.

Также в главе рассматривается вопросы моделирования временных аспектов данных в контексте проектирования ИБ ЕИС. Предлагается концепция моделирования истории, опирающаяся на систему «объект-свойство-связь», понятия «детерминант состояния» и «версия» и классификацию временных аспектов из теории временных (темпоральных) БД. Приводятся типовые варианты моделирования истории, основанные на предложенной концепции.

Четвёртая глава посвящена описанию разработанной интеграционной методики концептуального моделирования данных и особенностям её использования в вузе.

С

Определение множества классов сущностей К = {к1 к2 кп) по количеству простых атрибутов в <люче

С

D

ьс

Выбор очередной пары сущностей из одного класса для анализа по уникальным кяочаи

(Проверка признака существования отношения 'Соединение' для выбранной пэры сущностей

<5

Полное

соединение' ?

(Объединение схем сущностей

;

(Проверю признаков существования Л категориальных отношений у

отношение "Супертип-подтип'

5

другое отношение

(Удаление из подтипа квкяючееых атрибутов ч\

тождественных атрибутам супертипа у

пары сущностей

проанализированы 7

/Определение признаков существования кластеров

категориальных отношении

I

)

.ьс

/13ыбир очередной пары сущностей из разных классов "л у С(ек<. ек;), где]>!') для анализа по уникальным ключам у

С Проверка наличия признаков существования к. отношений "Иерархия" и "Группировка"

3

все пары сущностей

""проверены9

Пополнение класса К1 сущностям, УК \ которых состоит из 1 атрибутивной группы )

/'Выбор о вредной пасы сущностей (вк{. ек1) и проверка "Ч У^ признака существования отношения "Комментарий"

■се пары сущностей

сопоставлены ?

, Определение несущественных отношений и _уточнение выявленных отношении

Рис. 4. Блок-схема алгоритма определения отношений (связей) между типами

сущностей

Предлагаемая методика подразумевает выделение в процессе формирования концептуальной схемы данных БИС вуза двух подпроцессов (см. рис. 5).

Рис. 5. Обобщённая схема взаимодействия участников концептуального

моделирования

Предлагается следующая обобщённая процедура построения концептуальной схемы данных:

0. Подготовительный этап (формирование каркаса).

1. Этап анализа и описания информационных потребностей.

1.1. Идентификация информационных потребностей пользователей (выявление информационных документов, запросов, файлов).

1.2. Представление информационных потребностей пользователей в виде исходных сущностей (определение исходных сущностей; выявление атрибутов сущностей; определение доменов атрибутов; определение функциональных зависимостей (ключевых атрибутов)).

2. Этап уточнения и интеграции информационных представлений.

2.1. Уточнение множества исходных сущностей (свёртка; нормализация; формирование подсхемы данных).

2.2. Преинтеграция (интеграция копии и оригинала ЕСД; выявление семантической эквивалентности сущностей и атрибутов).

2.3. Интеграция и разрешение конфликтов.

На подготовительном этапе формируется базовый каркас, который представляет собой единую систему доменов (ЕСД), выполняющую роль интегрирующей основы для последующих этапов моделирования.

На первом этапе выполняются простейшие действия по анализу и первичной формализации информационных потребностей (определение первичных сущностей, доменов атрибутов, выявление ключевых и вторичных атрибутов), не требующие от его участников (источника знаний о ПрО и аналитика) глубоких знаний теории и специальных навыков моделирования.

На втором этапе сосредоточены наиболее сложные действия. Главную роль здесь играет специалист по созданию единой схемы данных, который, опираясь на предложенный в главе 3 формальный аппарат, обеспечивает построение адекватной, безызбыточной концептуальной схемы данных ЕИС.

Предложенная методика применяется при проектировании ИБ ЕИС Томского политехнического университета (ТПУ) в виде «Регламента взаимодействия разработчиков проектов (приложений), связанных с созданием, актуализацией и использованием информации об объектах университета и службой главного конструктора информационной системы университета на этапе проектирования информационного обеспечения в условиях единой информационной среды (ЕИС) университета» и «Положения о единой системе классификации и кодирования информации Томского политехнического университета», которые размещены на корпоративном сайте ТПУ.

В течение 2004-2005 п. в соответствии с предложенной методикой проведён анализ и описание информационных потребностей для задач: учёт контингента студентов; учёт кадров сотрудников; учёт абитуриентов; учёт подразделений; организация и планирование учебного процесса; учёт зданий и помещений; учёт входящих, исходящих документов и приказов; учёт проектов комплексной программы развития вуза.

Модель данных КИМПО и адаптированный вариант предложенной интеграционной методики используются в учебном процессе на кафедре ОСУ ТПУ в рамках дисциплины «Базы данных».

Формальный аппарат КИМПО планируется использовать для автоматической генерации схем реляционных отношений с необходимыми нарушениями нормальных форм при подготовке тестов с множественным выбором по разделу «Нормализация отношений» в дисциплине «Базы данных».

В заключении приведены основные результаты диссертационной работы.

В приложения вынесены таблицы отображения КИМПО в другие модели данных, таблицы сравнения предложенной методики с существующими, фрагменты единой концептуальной схемы данных ЕИС ТПУ, документы о внедрении результатов диссертационного исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В ходе диссертационного исследования получены следующие основные результаты:

1. Предложены критерии оценки эффективности методик проектирования, учитывающие требования проектирования ИБ БИС вуза.

2. Произведён анализ четырёх популярных методик концептуального моделирования с использованием предложенных критериев оценки. По результатам анализа сделан вывод о том, что существующие методики не в полной мере соответствуют требованиям этапа концептуального проектирования ИБ БИС.

3. Разработаны модель данных и формальный аппарат выявления отношений между сущностями, которые обеспечивают теоретическую основу для создания конструктивной методики проектирования.

4. Предложена концепция учёта истории изменений состояний объектов ПрО, на основе которой построена система типовых вариантов моделирования истории, обеспечивающих возможность дополнения концептуальной схемы данных временными аспектами.

5. Разработана интеграционная методика концептуального моделирования данных позволяющая повысить уровень формализации процесса построения концептуальной схемы данных, сократив при этом степень необходимого участия конечных пользователей и возможность существования неучтённых взаимосвязей.

6. Предложенная методика применяется при проектировании ИБ ЕИС ТПУ и в учебном процессе на кафедре Оптимизации систем управления ТПУ в рамках дисциплины «Базы данных».

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Исаев И. В., Чудинов И. Л. Системные средства описания информационной среды вуза П Материалы 3-й научно-практической конференции «Современные средства и системы автоматизации - гарантия высокой эффективности производства». - Томск, 2003. - С. 323-327.

2. Исаев И. В. Представление истории объектов предметной области в рамках реляционной модели // Материалы 4-й научно-практической конференции «Современные средства и системы автоматизации». - Томск, 2004.

3. Чудинов И. Л., Пинжин А. Е., Исаев И. В. Об одном подходе к построению информационной модели личности в системах организационного управления // Материалы 4-й научно-практической конференции «Современные средства и системы автоматизации». - Томск, 2004. - С. 267-269.

4. Исаев И. В., Чудинов И. Л. Представление истории состояний объектов в рамках реляционной модели // Материалы 4-ой Всероссийской

научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, науке и образовании». - Бийск, 2004. - С. 25-28.

5. Isaev I. V., Chudinov I. L. On the issue of object states modelling in the context of relational databases// Proceedings of 8th Korea - Russia International Symposium on Science and Technology KORUS 2004. - P. 65-68.

6. Чудинов И. JI., Исаев И. В., Пинжин А. Е. Организация информационной базы единой информационной среды Томского политехнического университета И Материалы 3-й Всероссийской научно-практической конференции-выставки «Единая образовательная информационная среда: Проблемы и пути развития». - Омск, 2004. - С. 262-264.

7. Чудинов И. JL, Исаев И. В., Пинжин А. Е. Организация информационной базы единой информационной среды Томского политехнического университета // Открытое и дистанционное образование, Выпуск 4(16). - Томск : изд-во ТГУ, 2004. - С. 14-17.

8. Чудинов И. Л., Исаев И. В. Об одном подходе к концептуальному проектированию информационной базы единой информационной среды // Материалы 5-й Всероссийской конференции «Системы и средства автоматизации». - Томск, 2004. - С. 112-114.

9. Чудинов И. Л., Исаев И. В. Интеграционный подход к концептуальному проектированию информационной базы единой информационной среды // Материалы 6-й Всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий». - Улан-Удэ, 2005.

Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Печать RISO. Усл. печ. л. 1.16. Уч.-годл. 1. Тираж 100 экз. Центр копирования и ризографии. ИПКнышеваЛ.Н. ИНН 701705650104 634034, г. Томск, Усова 4а.

»25 5 ТЗ

РНБ Русский фонд

2006-4 28557

г

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ.

1.1. Обобщённое представление процесса проектирования схемы БД.

1.2. Особенности и проблемы разработки концептуальной схемы данных единой информационной среды вуза.

1.2.1. Особенности систем организационного управления с точки зрения

•и информационного моделирования.

1.2.2. Особенности единой информационной среды с точки зрения информационного моделирования.

1.2.3. Особенности вуза с точки зрения информационного моделирования

1.3. Основные подходы к проектированию баз данных.

1.4. Обзор известных методик концептуального проектирования.

1.4.1. Методика логического проектирования реляционных баз данных с

Ъ использованием расширенной модели «сущность-связь».

1.4.2. IDEF1X.

1.4.3. CASE*Method Р. Баркера.

1.4.4. ORM.

Выводы к главе 1.

2. АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ МЕТОДИК КОНЦЕПТУАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ.

2.1. Обоснование критериев анализа.

2.2. Результаты анализа.

2.2.1. Методика логического проектирования реляционных баз данных с использованием расширенной модели «сущность-связь».

2.2.1.1. Модель данных Extended Entity-Relationship Model.

2.2.1.2. Методика LRDM.

2.2.2. IDEF1X.

2.2.2.1. Модель данных IDEF1X.

2.2.2.2. Методика IDEFIX.

2.2.3. CASE*Method P. Баркера.

2.2.3.1. Модель данных Barker ER.

2.2.3.2. Методика Case*Method.

2.2.4. ORM.

2.2.4.1. Модель данных FORML.

2.2.4.2. Процедура CSDP.

2.2.5. Результаты анализа.

Выводы к главе 2.

3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРЕДЛАГАЕМОЙ ИНТЕГРАЦИОННОЙ МЕТОДИКИ ПОСТРОЕНИЯ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ СХЕМЫ ДАННЫХ.

3.1. Общее описание предлагаемого подхода.

3.2. Модель данных КИМПО.

3.2.1. Основные понятия.

3.2.2. Отношения между типами сущностей в КИМПО.

3.2.2.1. О природе ассоциативных отношений (связей).

3.2.2.2. О природе категориальных отношений.

3.2.2.3. Типы ассоциативных и категориальных отношений в КИМПО.

3.2.3. Домены.

3.2.3.1. Отношения между доменами.

3.2.3.2. Сложные домены.

3.2.4. Отображение КИМПО в другие модели данных.

3.3. Определение вспомогательных абстракций, используемых в процессе определения наличия и типа отношения между типами сущностей.

3.3.1. Классификация пар атрибутов по видам соответствия.

3.3.2. Классификация пар множеств атрибутов по видам сопоставимости

3.4. Формализация процесса определения наличия и типа отношений между типами сущностей.

3.4.1. Выявление отношений на основе анализа ключевых атрибутов анализируемых сущностей.

3.4.1.1. Формальные признаки существования ассоциативных отношений (связей).

3.4.1.2. Формальные признаки существования категориальных отношений

3.4.1.3. Формальные признаки существования кластеров категориальных отношений.

4.2. Выявление отношений на основе анализа ключевых атрибутов одной шщости и неключевых атрибутов другой.

Алгоритмы определения отношений между типами сущностей.

5.1. Определение отношений между отдельными типами сущностей

5.2. Интеграция подсхем в единую схему.

5.3. К вопросу о формализации выявления связей на основе анализа г ключевых атрибутов, определённых на пересекающихся доменах.

Моделирование временных аспектов данных.

6.1. Проблема учёта временных аспектов данных.

4.1.3.2. Представление информационных потребностей пользователей в виде исходных сущностей.

4.1.4. Этап уточнения и интеграции информационных представлений.

• 4.1.4.1. Уточнение множества исходных информационных представлений сущностей).

4.1.4.2. Преинтеграция.

4.1.4.3. Интеграция и разрешение конфликтов.

4.1.5. Моделирование временных аспектов данных.

4.2. Анализ предложенной интеграционной методики.

4.3. Применение в создании концептуальной схемы данных ЕИС ТПУ.

4.4. Применение в учебном процессе.

4.5. Применение для генерации тестовых заданий по разделу «Нормализация отношений» в дисциплине «Базы данных».

Выводы к главе 4.

В 1980-е- 1990-е годы автоматизация управления деятельностью предприятий (в том числе и в системах организационного управления различного уровня) в России в части обработки и использования данных двигалась в основном по экстенсивному пути. Это проявлялось в создании множества различных АРМов, которые были автономными или объединялись в независимые комплексы (подсистемы), обслуживающие отдельные подразделения предприятия. Создание и внедрение сложных интегрированных информационных систем «под ключ» было доступно лишь немногим крупным и финансово обеспеченным организациям.

Стремительное развитие компьютерных информационных технологий и широкая доступность аппаратного обеспечения с одной стороны, и постоянно растущие потребности в оперативной и полной информации с другой стороны обусловили необходимость качественного изменения подходов к информатизации. Как показала практика, простое увеличение инвестиций в автоматизацию управленческих работ в совокупности с наращиванием количества информации, доступной субъектам, не обеспечивает ожидаемых эффектов в виде увеличения производительности и достижения конкурентных преимуществ. Обязательными требованиями интенсификации процессов информатизации являются эффективная организация и использование данных и связанный с этим переход от множества слабосвязанных АРМов к интегрированной информационной системе.

В последнее время интеграция и совместное использование информационных ресурсов для решения управленческих, производственных, образовательных задач, приняли статус всеобщей тенденции, девиз которой выражается фразой: «создавать данные один раз и использовать их многократно» ("create data once, use it many times").

В проектных организациях, занимающихся производством высокотехнологичных продуктов всё более широкое применение получает стратегия CALS (Continuous Acqusition and Lifecycle Support), «направленная на более тесную интеграцию предприятий путем упрощения бизнес-процессов и применения стандартов и технологий к разработке, управлению, обмену и использованию деловой и технической информации» [121]. Данная стратегия показала свою эффективность при автоматизации основной деятельности промышленных предприятий, обеспечивая эффективную интегрированную информационную поддержку участников всех этапов жизненного цикла производимых изделий.

В системах организационного управления (СОУ) различного уровня, к числу которых относятся и вузы, интеграционная тенденция проявляется в не меньшей степени. Как подтверждение этому объявление о создании единой информационной среды (ЕИС) становится сегодня обязательным принципом информатизации систем подобного типа. В масштабах страны развернута программа «Единая информационно-образовательная среда», в регионах — программы создания единого информационного пространства. В отдельных организациях утверждаются проекты создания корпоративных ЕИС. Вузы не являются исключением. Ориентация на сквозную информационную поддержку процессов, связанных с проектированием, производством, обеспечением, распространением и сопровождением конечных продуктов, предполагаемая стратегией CALS, не в полной мере соответствует специфике вуза как СОУ. Более естественной оказывается организация ЕИС на основе интегрированного описания объектов предметной области (ПрО), так или иначе связанных с деятельностью вуза.

Создание ЕИС в вузе характеризуется рядом особенностей, важнейшей из которых является сложность ПрО. Это проявляется в большом количестве различных типов объектов (сотрудники, абитуриенты, студенты, выпускники, подразделения, приказы, организации, здания, помещения, проекты и т.д.), сфер деятельности (образовательная, научно-исследовательская, хозяйственная, финансовая, административная, международная), форм учёта (бухгалтерский, кадровый, военный, профсоюзный). Личность является и объектом, и субъектом управления, и конечным продуктом, и «орудием труда». Одна и та ф г же личность может быть одновременно и сотрудником, и студентом или аспирантом и т.п.

Необходимым условием успешного функционирования ЕИС организации является использование всеми её компонентами единой информационной базы (ИБ), которая является отражением совокупной потребности в данных со стороны подсистем в составе ЕИС.

Качество ИБ ЕИС напрямую зависит от эффективности концептуального моделирования данных ПрО (концептуального проектирования ИБ ЕИС).

Вопросам моделирования данных посвящено множество работ. Значительный вклад принадлежит зарубежным исследователям, таким как Э. Кодц, К. Дейт, Дж. Мартин, Ч. Бахман, Э. Сибли, Д. Цикритзис, Ф. Лоховски, Дж. Ульман, П. Чен, Д. Хаббард, Дж. М. Смит и Д. К. Смит, Ж. Абриаль, Б. Лангефорс, Р. Баркер, Г. Нийссен, Т. Хал пин, Р. Эльмасри, С. Навасе, М. Хаммер, Д. МакЛеод, Д. Шипман, Дж. Милопулос, Р. Халл, С. Эбайтбул, Р. Кинг, Т. Тиори, Д. Янг, Дж. Фрай, В. Стори, Д. Дей и др.

Среди отечественных авторов можно отметить М. Р. Когаловского, М. М. Виноградова, В. В. Когутовского, А. М. Вендрова, М. Ш. Цаленко, О. М. Вейнерова, С. Д. Михновского и др.

В последние десятилетия теория информационного моделирования развивалась преимущественно в направлении повышения семантической выразительности языков моделирования с целью обеспечения возможностей более точного представления ПрО в получаемых схемах данных. При этом проблемам повышения формальности и упрощения на этой основе процесса моделирования уделялось гораздо меньше внимания, а сам процесс концептуального проектирования был признан своего рода искусством (см., например, [76]).

Как следствие, существующие подходы к моделированию данных, поддерживаемые популярными программными средствами (такими как Computer Associates AllFusion ERwin Data Modeler, Oracle Designer, Microsoft Office Visio, Sybase Power Designer, IDS Prof. Scheer ARIS и др.), являясь универсальными, в значительной мере не учитывают особенности создания ЕИС. Фактически они лишь позволяют зафиксировать в декларативной форме (в виде концептуальной схемы данных) знания разработчика, автоматически преобразовать её в логическую схему данных для выбранной СУБД и сгенерировать физическую структуру БД.

Кроме того, помимо точного отображения реальной действительности одно из предназначений концептуальной схемы данных, декларируемое практически каждым из существующих подходов, — быть средством взаимодействия аналитиков со специалистами ПрО и конечными пользователями в процессе проведения и верификации качества анализа. Это предполагает, что носители знаний о ПрО (работники организации) владеют используемым языком моделирования (были специально ему обучены). Практика показывает, что данное предположение является идеализированным и редко выполняется. Одной из причин такой ситуации является неизбежный конфликт между выразительной мощью языка моделирования и простотой его понимания неподготовленными людьми.

В связи с вышесказанным представляется актуальным поиск новых подходов и методик информационного моделирования, которые позволяют более полно учитывать особенности концептуального проектирования в условиях создания ЕИС организации и предлагают более высокий уровень формальности процедуры концептуального проектирования.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов формирования концептуальной схемы данных ЕИС вуза, обеспечивающих повышение эффективности концептуального проектирования ИБ ЕИС.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Исследование существующих методик информационного моделирования с точки зрения эффективности применения к проектированию ИБ ЕИС и обоснование необходимости разработки альтернативного подхода к концептуальному проектированию ИБ ЕИС.

2. Разработка формального аппарата представления концептуальной схемы данных, ориентированного на фрагментированный и распределённый характер анализа информационных потребностей с возможностью автоматической интеграции в единую схему данных. Разработка алгоритмов интеграции фрагментов концептуальной схемы.

3. Разработка концепции учёта истории изменений состояния объектов ПрО в схеме ИБ ЕИС.

4. Разработка конструктивной интеграционной методики проектирования концептуальной схемы данных, основанной на предложенных модели данных и алгоритмах.

5. Апробация разработанных методологических средств при проектировании ИБ ЕИС вуза и в учебном процессе вуза.

Объектом исследования является информационное моделирование систем организационного управления.

Предметом исследования являются концептуальные модели данных и основанные на них процедуры формирования концептуальных схем данных для проектирования ИБ ЕИС вуза.

Методы исследований. В работе использованы методы системного анализа, теории множеств, теории реляционных баз данных.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые предложены критерии для сравнительного анализа методик проектирования концептуальной схемы данных с точки зрения их применимости для концептуального проектирования ИБ ЕИС вуза.

2. Предложен формальный аппарат представления концептуальной схемы данных. Новая концептуальная модель данных предоставляет более развитые возможности по моделированию категориальных отношений по сравнению с существующими концептуальными моделями данных (отношение «пересечение типов» не имеет аналогов в исследованных современных концептуальных моделях данных).

3. На основе предложенного формального аппарата представления концептуальной схемы данных разработаны новые алгоритмы определения наличия и типа связей между элементарными фрагментами схемы данных, которые позволяют уменьшить вероятность возникновения ошибок и упростить процесс проектирования.

4. Предложена новая методика концептуального проектирования, позволяющая увеличить эффективность проектов (особенно больших) за счёт повышения степени алгоритмизации и автоматизации.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Предложенный в работе подход хорошо масштабируется и может быть использован для информационного моделирования различных ПрО, но особенно эффективен в рамках крупных проектов по созданию ЕИС в системах организационного управления, аналогичных вузу.

Предложенная методика проектирования концептуальной схемы данных используется в процессе создания ИБ ЕИС Томского политехнического университета, а также в ООО «ТВ-система» при разработке программных комплексов для сферы организационного управления.

Предложенная модель данных и основанная на ней методика концептуального проектирования реляционной БД преподаётся студентам Томского политехнического университета и применяется ими в ходе выполнения курсовой работы «Проектирование концептуальной схемы данных предметной области» по дисциплине «Базы данных».

Предложенный формальный аппарат определения отношений между сущностями может быть использован для генерации тестовых заданий по разделу «Нормализация отношений» в дисциплине «Базы данных».

Концептуальная модель данных и алгоритмы выявления связей, положенные в основу концепции организации информационного описания ЕИС, позволяют динамически строить связи между заранее не известными структурами данных и могут использоваться при создании универсальной справочной системы для обслуживания нерегламентных запросов к ИБ ЕИС.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Для построения (в том числе развития) концептуальной схемы данных предметных областей, относящихся к системам организационного управления, целесообразно использовать подход, ориентированный на анализ и интеграцию информационных потребностей пользователей. Существующие методики проектирования БД не в полной мере формализуют этап концептуального проектирования и развития схемы данных, а также не учитывают особенности проектирования в условиях единой информационной среды вуза.

2. Описание доменов атрибутов и отношений между ними является альтернативным инструментом фиксации базовых знаний о ПрО по отношению к декларативному описанию ПрО и служит основой формализованного определения наличия и типов отношений между типами сущностей.

3. Предложенный подход составляет основу конструктивной интеграционной методики концептуального моделирования, выгодно отличающейся более высоким уровнем формализации, который позволяет упростить процесс формирования концептуальной схемы данных за счёт его декомпозиции.

Апробация работы.

Основные результаты работы были представлены в виде докладов на следующих конференциях: «Современные средства и системы автоматизации — гарантия высокой эффективности производства» (г. Томск, 14-15 ноября 2002 г.), 4-я научно-практическая конференция «Современные средства и системы автоматизации» в рамках Всероссийского конгресса «Системы и средства автоматизации управления» (г. Томск, 21-23 октября 2003 г.), «Информационные технологии в экономике, науке и образовании» (г. Бийск, 22-23 апреля 2004 г.), Международный научный симпозиум «KORUS-2004» (г. Томск, 2004 г.), 3-я Всероссийская научно-практическая конференция-выставка «Единая образовательная информационная среда: проблемы и пути развития» (г. Омск, 2004 г.), 5-я Всероссийская конференция «Системы и средства автоматизации» (г. Томск, 2004 г.).

Всего по теме диссертации опубликовано 9 работ, из них 1 статья и 8 докладов.

Личный вклад:

1. Концептуальная модель данных и методика концептуального проектирования ИБ ЕИС разработаны автором на основе ранее предложенной И. Л. Чудиновым методики проектирования «КИМПО».

2. Формальные признаки существования ассоциативных и категориальных отношений между типами сущностей, кластеров категориальных отношений и основанные на них алгоритмы выявления отношений между отдельными сущностями и интеграции подсхем разработаны автором в развитие идей, предложенных И. Л. Чудиновым.

3. Критерии сравнительного анализа методик концептуального проектирования предложены лично автором.

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка источников из 136 наименований и 4-х приложений. Содержит 53 рисунка и 9 таблиц.

Выводы к главе 4

1. Применение основных теоретических результатов на практике подтверждает выполнение целевой установки на повышение эффективности концептуального проектирования за счёт использования предложенного формального аппарата.

2. Полученные теоретические результаты диссертационной работы имеют разнообразное практическое применение.

3. Упрощённая для использования в учебном процессе методика может быть применена при разработке концептуальных схем данных для относительно простых ПрО.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертация посвящена решению научно-технической проблемы разработки моделей и алгоритмов формирования концептуальной схемы данных единой информационной среды вуза. Разработанная по результатам исследований интеграционная методика концептуального моделирования, основанная на предложенной концептуальной модели данных, может быть использована для проектирования РБД различного масштаба в системах организационного управления, подобных вузу.

В ходе диссертационного исследования получены следующие основные результаты:

1. Предложены критерии оценки эффективности методик проектирования, учитывающие требования проектирования ИБ ЕИС вуза.

2. Произведён анализ популярных методик концептуального моделирования с использованием предложенных критериев оценки. По результатам анализа сделан вывод о том, что существующие методики не в полной мере соответствуют требованиям этапа концептуального проектирования ИБ ЕИС.

3. Разработаны модель данных и формальный аппарат выявления отношений между сущностями, которые обеспечивают теоретическую основу для создания конструктивной методики проектирования.

4. Предложена концепция учёта истории изменений состояний объектов ПрО, на основе которой построена система типовых вариантов моделирования истории, обеспечивающих возможность дополнения концептуальной схемы данных временными аспектами.

5. Разработана интеграционная методика концептуального моделирования данных позволяющая повысить уровень формализации процесса построения концептуальной схемы данных, сократив при этом степень необходимого участия конечных пользователей и возможность существования неучтённых взаимосвязей.

6. Предложенная методика применяется в ТПУ при проектировании ИБ ЕИС, в ООО «ТВ-система» при разработке программных комплексов для сферы организационного управления и в учебном процессе на кафедре Оптимизации систем управления ТПУ в рамках дисциплины «Базы данных» (в курсе лекций и при выполнении курсовой работы).

1. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных / Ш. Атре. -М.: Финансы и статистика, 1983. 313 с.

2. Бойко В. В. Проектирование баз данных информационных систем / В. В. Бойко, В. М. Савинков. М.: Финансы и статистика, 1989. -351 с.

3. Бойко В. В. Проектирование баз данных информационных систем / В. В. Бойко, В. М Савинков. М.: Финансы и статистика, 1989. -351 с.

4. Вендров А. М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем / А. М. Вендров. М. : Финансы и статистика, 1998. - 176 с.

5. Виноградов С. А. История изменений объектов Электронный ресурс. / С. А. Виноградов. Режим доступа : -http://rdbms.narod.ru/article/history/index.html

6. Гарсиа-Молина Г. Системы баз данных. Полный курс / Г. Гарсиа-Молина, Дж. Ульман, Дж. Уидом. М. : Издательский дом «Вильяме», 2003. - 1088 с.

7. Горин С. В. Применение CASE-средства Erwin 2.0 для информационного моделирования в системах обработки данных / С. В. Горин, А. Ю. Тандоев // СУБД. 1995. - № 3.

8. Горчинская О. Ю. Designer / 2000 новое поколение CASE-продуктов фирмы ORACLE / О. Ю. Горчинская // «СУБД». - 1995. - № 3.

9. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных : Пер. с англ / К. Дж. Дейт. 6-е издание. - К. ; М. ; СПб. : Издательский дом «Вильяме». — 2000.-848 с.

10. Диго С. М. Проектирование и использование баз данных / С. М. Диго. М.: Финансы и статистика, 1995. - 208 с.

11. Замулин А. В. Типы и модели данных / А. В. Замулин // Банки данных : Материалы 3-й Всесоюзной конф. (Таллин, 24-26 сентября 1985 г.). — Таллин : ТЛИ, 1985. с. 3-15.

12. Зиндер Е. 3. Новое системное проектрование : информационные технологии и бизнес-реинжиниринг / Е. 3. Зиндер // Ч. 1 СУБД. -1995. - № 4; Ч. 2 - СУБД. - 1996. - № 1 ; Ч. 3 - СУБД. - 1996. - № 2.

13. Зиндер Е. 3. Проектирование баз данных : новые требования, новые подходы / Е. 3. Зиндер // СУБД. 1996. - № 03. - с. 10-22.

14. Зиндер Е. 3. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования / Е. 3. Зиндер. М. : Центр Информационных Технологий, 1996.

15. Зырянов М. Практика CALS / М. Зырянов //Директор ИС. 2002. -№11. Электронный ресурс. - Режим доступа: — http://www.osp.ni/cio/2002/l 1/041 .htm

16. Калянов Г. И. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение) / Г. И. Калянов. М.: Лори, 1996.

17. Калянов Г. Н. Номенклатура CASE-средств и виды проектной деятельности / Г. Н. Калянов // СУБД. 1997. - № 2. - с. 61-64.

18. Каменнова М. С. Корпоративные информационные системы: технологии и решения / М. С. Каменнова // СУБД. 1995. - № 3. -С. 88-99.

19. Карпова Т. С. Базы данных : модели, разработка, реализация / Т. С. Карпова. СПб.: Питер, 2002. - 304 с.

20. Когаловский М. Р. Абстракции и модели в системах баз данных / М. Р. Когаловский // Системы управления базами данных, 1998. -№ 04-05.

21. Когаловский М. Р. Энциклопедия технологий баз данных / М. Р. Когаловский. М.: Финансы и статистика, 2002. - 800с.

22. Конноли Т. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика / Т. Конноли, К. Бегг. — 3-е издание. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. - 1440 с.

23. Концепция единой информационной среды Томского политехнического университета / ТПУ, Томск, 2004.

24. Корнеев В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В. В. Корнеев, А. Ф. Гареев, С. В. Васютин, В. В. Райх. М. : Нолидж, 2000. - 352 с.

25. Крёнке Д. Теория и практика построения баз данных / Д. Крёнке. 8-е изд.; Пер. с англ. А. Вахитова. - СПб.: Питер, 2003. - 800 с.

26. Маклаков С. Инструментальные средства создания корпоративных информационных систем / С. Маклаков // Компьютер Пресс, 1998. — № 7-9.

27. Марка Д. А. Методология структурного анализа и проектирования / Д. А. Марка, К. МакГоуэн. М.: МетаТехнология. - 1993.

28. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах / Дж. Мартин. М.: Мир, 1980. - 662 с.

29. Международные стандарты, поддерживающие жизненный цикл программных средств. М. : МП «Экономика». — 1996.

30. Мейер Д. Теория реляционных баз данных / Д. Мейер. М. : Мир, 1987.-608 с.

31. Михайлова Е. Г. Структура хранения для временных баз данных / Е. Г. Михайлова // Программирование. —1997. — № 6.

32. Михновский С. Д. Автоматизация проектирования баз данных. Общий анализ проблемы / С. Д. Михновский // УсиМ, 1983. № 4. - с. 35-44.

33. Михновский С. Д. Вопросы автоматизации проектирования баз данных / С. Д. Михновский, А. А. Стогний // УсиМ. 1979. - № 6. -С. 29-35.

34. Михновский С. Д. Технология концептуального проектирования интегрированных баз данных / С. Д. Михновский // Тез. докл. 4 Всесоюзной конф. «Системы баз данных и знаний». Секция 3 «Применение СУБД и СУБЗ». Калинин, 1989. - С. 10-12.

35. Новожёнов Ю. В. Объектно-ориентированные CASE-средства / Ю. В. Новожёнов, М. 3. Звонкин, Н. Н. Тимонин // СУБД. 1996. - № 5-6. — С. 119-125.

36. Пржиялковский В. В. Абстракции в проектировании БД / В. В. Пржиялковский // СУБД. 1998. - №1. - С. 90-97.

37. Пушников А. Ю. Введение в системы управления базами данных. Часть 1. Реляционная модель данных : Учебное пособие / Пушников А. Ю. — Изд-е Башкирского ун-та. Уфа, 1999. - 108 с.

38. Ревунков Г. И. Базы и банки данных и знаний / Г. И. Ревунков, Э. Н. Самохвалов, В. В. Чистов ; ред. В. Н. Четвериков М. : Высш. шк., 1992.-367 с.

39. Роб П. Системы баз данных : Проектирование, реализация и управление / П. Роб, К. Коронел. СПб: БХВ-Петербург, 2004. — 1040 с.

40. Ролланд Ф. Д. Основные концепции баз данных : Пер. с англ. / Ф. Д. Роланд. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. — 256 с.

41. Савинков В. М. Основные концепции автоматизации проектирования баз данных / В. М. Савинков, О. М. Вейнеров, М. С. Казаров // Прикладная информатика Вып. 1. — М.: Финансы и статистика, 1982. -с. 30-41.

42. Создание информационной системы предприятия // Computer Direct. -1996.- №2.

43. Тиори Т. Проектирование структур баз данных: В 2-х кн. ; Пер. с англ. / Т. Тиори, Дж. Фрай. М.: Мир, 1985.

44. Тыугу Э. X. Концептуальное программирование / Э. X. Тыугу. М. : Наука ; Гл. ред. физ.-мат. Литерат., 1984. - 256 с.

45. Ульман Дж. Введение в системы баз данных / Дж. Ульман, Дж. Уидом. -М.: Лори, 2000.-374 с.

46. Ульман Дж. Основы систем баз данных / Дж. Ульман ; Пер. с англ. М. Р. Когаловского и В. В. Когутовского ; Под ред. М. Р. Когаловского. М.: Финансы и статистика, 1983. - 334 с.

47. Фурсин Г. И. Теория и практика создания банков данных / Г. И. Фурсин. Киев : Вища школа, 1987. - 192 с.

48. Хаббард Д. Автоматизированное проектирование баз данных / Д. Хаббард. М. : Мир, 1984. - 294 с.

49. Хомоненко А. Базы данных: учебник для высших учебных заведений / А. Хомоненко. СПб.: Корона принт, 2002 - 672 с.

50. Цаленко М. Ш. Моделирование семантики в базах данных / М. Ш. Цаленко. — М.: Наука, 1989.

51. Цикритизис Д. Модели данных / Д. Цикритизис, Ф. Лоховски. М. : Финансы и статистика, 1985. - 344 с.

52. Чудинов И. Л. Концепция единой информационной среды, опыт её реализации в томском политехническом университете / И. Л. Чудинов // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «1Т-инновации в образовании». — Петрозаводск, 2005. С. 254-256.

53. Чудинов И. JI. Организация информационной базы единой информационной среды Томского политехнического университета / И. JI. Чудинов, И. В. Исаев, А. Е Пинжин // Открытое и дистанционное образование, Выпуск 4(16). Томск : изд-во ТГУ, 2004. - С. 14-17.

54. Чудинов И. JI. К вопросу о проектировании концептуальной модели систем организационного типа / И. JI. Чудинов // Кибернетика и вуз. Межвузовский научно-технический сборник. Вып. 29. Томск : изд. Томск, политехи, ун-та, 1999. — С. 10-24.

55. Чудинов И. JI. Об одном подходе к концептуальному проектированию информационной базы единой информационной среды / И. JI. Чудинов, И. В. Исаев // Материалы пятой Всероссийской конференции «Системы и средства автоматизации». Томск, 2004. — С. 112-114.

56. Чудинов И. JI. Концепция информационной среды вуза / И. JI. Чудинов // Материалы третьей научно-практической конференции «Современные средства и системы автоматизации — гарантия высокой эффективности производства». — Томск, 2003. -С. 290-294.

57. Чудинов И. JI. Теория и практика применения тестов множественного выбора / И. JI. Чудинов, Ю. В. Мальцева // Материалы четвёртой научно-практической конференции «Современные средства и системы автоматизации». Томск, 2004. - С. 270-272.

58. Чучалин И. П. Модели управления учебным процессом вуза / И. П. Чучалин, В. 3. Ямпольский, В. Н. Чудинов, Б. JI. Агранович, JI. В. Пак. -Томск : Изд-во Том. Ун-та, 1992. 180 с.

59. Abiteboul S. IFO : A Formal Semantic Database Model / S. Abiteboul, R. Hull // ACM Transactions on Database Systems. 1987. - Vol. 12, Issue 4. -p. 525-565.

60. Bachman C. W. The Role Concept in Data Models / C. W. Bachman, M. Daya // Proceedings of the 3rd VLDB Conference, 1977. p. 464-476.

61. Badia A. Entity-Relationship Modeling Revisited / A. Badia //ACM SIGMOD Record. 2004. - Vol. 33, No. 1. - p. 77-82.

62. Barker R. Case*Method Entity Relationship Modelling /R. Barker. -Addison Wesley Professional, Great Britain, 1990.

63. Batini C. A Comparative Analysis of Methodologies for Database Schema Integration / C. Batini, M. Lenzerini, S. B. Navathe // ACM Computing Surveys. 1986. - Vol. 18, No. 4. - p. 323-364.

64. Batini С. A Methodology for Data Schema Integration in the Entity-Relationship Model / C. Batini, M. Lenzerini // ER. 1983. - p. 413-420.

65. Batra D. Comparing representations with relational and EER models / D. Batra, J. A. Hoffler, R. P. Bostrom // Communications of the ACM. 1990. -Vol. 33, No. 2.-p. 126-139.

66. Bernstein P. A. Synthesizing Third Normal Form Relations from Functional Dependencies / P. A. Bernstein // ACM TODS. 1976. - Vol. 1, No. 4.

67. Blaha M. R. Relational database design using an object-oriented methodology / M. R. Blaha, W. J. Premerlani, J. E. Rumbaugh // Communications of the ACM. 1988. -Vol. 31, Issue 4. - p. 414-427.

68. Brodie M. L. On Conceptual Modeling Perspectives from Artificial Intelligence, Databases, and Programming Languages / M. L. Brodie, J. Mylopoulos, J. W. Schmidt. Springer-Verlag, NY, 1984.

69. Bruce T. A. Designing Quality Databases with IDEF IX Information Models / T. A. Bruce. New York : Dorset House Publishers, 1992. — 584 p.

70. Campbell L. J. Conceptual Schemas with Abstractions Making Flat Conceptual Schemas More Comprehensible / L. J. Campbell, T. A. Halpin, H.A. Proper // Data & Knowledge Engineering. - 1996. - 20(1). - p. 39-85.

71. Castano S. Conceptual schema analysis : techniques and applications / S. Castano, V. De Antonellis, M. G. Fugini, B. Pernici // ACM Transactions on Database Systems. 1998. - Vol. 23, Issue 3. - p. 286-333.

72. Chen P. P. The entity-relationship model toward a unified view of data / P.P. Chen//ACM Transactions on Database Systems. - 1976. -Vol. 1, No. l.-p. 9-36.

73. Choobineh J. A Form-Based Approach for Database Analysis and Design / J. Choobineh, M. V. Mannino, V. P. Tseng // Communications of the ACM. 1992. - Vol. 35, Issue 2. - p. 108-120.

74. Codd E. F. Extending the Database Relational Model to Capture More Meaning / E. F. Codd // ACM TODS. 1979. - Vol. 4, No. 4.

75. Combi С. Specifying temporal data models for semistructured data by a constraint-based approach / C. Combi, B. Oliboni, E. Quintarelli // Proc. of the 2004 ACM symposium on Applied computing. 2004. - p. 1103-1108.

76. Dey D. Improving Database Design through the Analysis of Relationships / D. Dey, V. Storey, T. Barron // ACM Transactions on Database Systems. -1999. Vol. 24, No. 4. - p. 453-486.

77. Elmasri R. Data Model Integration Using the Structural Model / R. Elmasri, G. Wiederhold // Proc. of the International Conference on Management of Data (Boston. Mass., May 30 June 1). - ACM, New York, 1979. - p. 191202.

78. Francalanci C. Abstraction Levels for Entity-Relationship Schemas / C. Francalanci, B. Pernici // Proc. of the 13th International Conference on the Entity-Relationship Approach. 1994. - p. 456-473.

79. Gogolla M. Towards a Semantic View of an Extended Entity-Relationship Model / M. Gogolla, U. Hohenstein //ACM Transactions on Database Systems. 1991. - Vol. 16, No. 3. - p. 369-416.

80. Gregersen H. Temporal Entity-Relationship Models A Survey / H. Gregersen, C. S. Jensen // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering archive. - 1999. - Vol. 11, Issue 3. - p. 464-497.

81. Guide to FORML / Visio Corporation. 1997-1998.

82. Halpin T. Entity Relationship modeling from an ORM perspective : Part 1-3 / T. Halpin Электронный ресурс. Режим доступа : www.orm.net

83. Halpin Т. Object Role Modeling (ORM/NIAM) : Handbook on Architectures of Information Systems / T. Halpin ; P. Bernus, K. Mertins, G. Schmidt eds. Springer-Verlag, Berlin, 1998. - p. 81-101.

84. Halpin T. Object Role Modeling : an overview / T. Halpin. white paper Электронный ресурс. - 1998. - Режим доступа : www.orm.net.

85. Halpin Т. Object-Role Modeling (ORM/NIAM) / Т. Halpin Электронный ресурс. Режим доступа : www.orm.net

86. Halpin Т. A. Microsoft's new database modeling tool: Part 1 / T. A. Halpin. Journal of Conceptual Modeling, June 2001 Электронный ресурс. -Режим доступа: www.orm.net.

87. Hammer М. М., McLeod D. Database Description with SDM : A Semantic Database Model // ACM TODS. 1981. - Vol. 6, No. 3.

88. Hammer M.M. Database Description with SDM : A Semantic Database Model / M. M. Hammer, D. J. McLeod // ACM Transactions on Database Systems. 1981. - Vol. 6, Issue 3. - p. 351-386.

89. Hull R. Semantic Database Modeling : Survey, Applications, and Research Issues / R. Hull, R. King // ACM Computing Surveys. Vol. 19, No. 3. -1987.-p. 201-260.

90. HussainT. Improving Quality In Conceptual Modeling / T. Hussain, S. Shamail, M. Awais //Proc. of the 19th annual ACM SIGPLAN conference on Object-oriented programming systems, languages, and applications. -2004-p. 170-171.

91. Kent W. Consequences of assuming a universal relation / W. Kent // ACM Transactions on Database Systems. 1981. - Vol. 6, Issue 4. - p. 539-556.

92. Kim Y.-G. Comparing Data Modeling Formalisms / Y. G. Kim, S. T. March // Communications of the ACM. - 1995. - Vol. 38, No. 6. - p. 103115.

93. King R. A Database Design Methodology and Tool for Information Systems / R. King, D. McLeod // ACM Transactions on Office Information Systems. 1985. -Vol. 3, No. 1. - p. 2-21.

94. Kokkotos S. On the issue of valid time(s) in temporal databases / S. Kokkotos, E. V. Ioannidis, T. Panayiotopoulos, C. D. Spyropoulos // ACM SIGMOD Record. 1995. - Vol. 24, Issue 3. - p. 40-43.

95. Lundeberg, M. Information systems design methodologies : a comparative review. IFIP WG8.1 working conference, 1992.

96. Lyu J. CALS : an enabling strategy for agile management systems / J. Lyu // International Journal of Agile Management Systems. 1999. -Vol. 1, № 1.-p. 41-47.

97. Milton S. An Ontological Study of Data Modelling Languages using Chisholm's Ontology / S. Milton, E. Kazmierczak, C. Keen // Proc. of the 11th European-Japanese Conference Information Modelling and Knowledge bases. — 2001. — p. 21-32.

98. Milton S. On The Study of Data Modelling Languages Using Chisholm's Ontology / S. Milton, E. Kazmierczak, C. Keen // Information Modelling and Knowledge Bases, IOS Press, Hannu Kangassalo (ed), Netherlands, 2002.-p. 19-36.

99. Navathe S. B. Evolution of Data Modeling for Databases / S. B. Navathe // Communications of the ACM. 1992. -Vol. 35, Issue 9. - p. 112-123.

100. Navathe S. Integrating user views in database design / S. Navathe, R. Elmasri, J. Larson // IEEE Computer. 1986. -Vol. 19, No. 1. - p. 50-62.

101. Osborn S. L. The Design of a Relational Database System with Abstract Data Types for Domains / S. L. Osborn, Т. E. Heaven // ACM TODS. -1990.-Vol. 11, No. 3.

102. Peckham J. Semantic Data Models / J. Peckham, F. Maryanski //ACM Computing Surveys. 1988. -Vol. 20, No. 3. - p. 153-189.

103. Piatt R. CALS: Integrating the Enterprise / R. Piatt // Government Information in Canada. 1996. - Vol. 3, No. 3 Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.usask.ca/library/gic/v3n3/platt/platt.html

104. Pratt P. J. A relational approach to database design / P. J. Pratt //Proc. of the Sixteenth SIGCSE Technical Symposium on Computer Science Education (New Orleans, Louisiana, United States, March 14 15, 1985). -New York, NY, 1985. - p. 184-201.

105. Proper H. A. Data Schema Design as a Schema Evolution Process / H. A. Proper // Data & Knowledge Engineering. 1997. - 22(2). - p. 159-189.

106. Rolland С. C. The Remora methodology for information systems design and management / С. C. Rolland // Proc. of the 7th International Conference on Vldb.- Cannes, 1991.

107. Rosental A. Tools and Transformations Rigorous and Otherwise - for Practical Database Design / A. Rosental, D. Reiner // ACM Transactions on Database Systems. - 1994. -Vol. 19, No. 2. - p. 167-211.

108. Shipman D. The Functional Data Model and the Data Language DAPLEX / D. Shipman // ACM Trans, on Database Systems. 1981. - Vol. 6, No. 1. -p. 140-173.

109. Smith H. Database design: Composing fully normalized tables from a rigorous dependency diagram / H. Smith // Communications of the ACM. -1985. Vol. 28, Issue 8. - p. 826-838.

110. Smith J. M. Database Abstractions: Aggregation and Generalization / J. M. Smith, D. C. Smith // ACM Transactions on Database Systems. 1977. -Vol. 2, No. 2, June. - p. 105-133.

111. Storey V. C. Database design with common sense business reasoning and learning / V. C. Storey, R. H. Chiang, D. Dey, R. C. Goldstein, S. Sudaresan //ACM Transactions on Database Systems. 1997. -Vol. 22, No. 4.-p. 471-512.

112. Storey V. C. Understanding Semantic Relationships / V. C. Storey // VLDB Journal. 1993. - No. 2. - p. 455-488.

113. Storey V. C. A Methodology for Creating User Views in Database Design / V. C. Storey, R. C. Goldstein // ACM Transactions on Database Systems. -1988. Vol. 13, No. 3. - p. 305-338.

114. Teorey T. A Logical Design Methodology for Relational Databases Using the Extended Entity-Relationship Model / T. Teorey, D. Yang, J. Fry // Computing Surveys. 1986. -Vol. 18, No. 2. - p. 197-222.

115. Tornan D. Point vs. Interval-based Query Languages for Temporal Databases / D. Tornan // Proc. of the fifteenth ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART symposium on Principles of database systems. 1996. - p. 58-67.

116. Tryfona N. Using Abstractions for Spatio-Temporal Conceptual Modeling / N. Tryfona, C. Jensen // Proc. of the 2000 ACM symposium on Applied computing. 2000. - p. 313-322.

117. Wand Y. An Ontological Analysis of the Relationship Construct in Conceptual Modeling / Y. Wand, V. Storey, R. Weber // ACM Transactions on Database Systems. 1999. - Vol. 24, No. 4. - p. 494-528.