автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Модели и методы повышения эффективности коммуникаций в базах данных АСУП деревообрабатывающей промышленности

ВВЕДЕНИЕ.

1. АСУП. УЧЕТНАЯ ПОДСИСТЕМА.

1.1. Назначение и структура.

1.2. Первичная информация и требования к ее подготовке.

1.3. Система исходной информации.

1.4. Формирование записей.

1.4.1. Лесопильное производство.

1.4.2. Фанерное производство.

1.4.3. Производство древесных плит.

1.4.4. Мебельное производство.

1.4.5. Вспомогательные подразделения.

1.5. Выводы.

2. СТРУКТУРЫ ДАННЫХ В ФАЙЛАХ С РАЗЛИЧНОЙ ОРГАНИЗАЦИЕЙ

2.1. Организация файлов.

2.1.1. Неупорядоченные последовательные файлы.

2.1.2. Упорядоченные последовательные файлы.

2.1.3. Хешированные файлы.

2.2. Методы доступа.

2.2.1. Связанные списки.

2.2.2. Индексирование.

2.2.2.1. Индексно-последовательные файлы.

2.2.2.2. Многоуровневые индексы.

2.2.2.3. Вторичные индексы.

2.2.3. В+-деревья.

2.3. Выводы.

3. УСОВЕРШЕНСТВОВАННЫЙ МЕТОД КОМБИНИРОВАННЫХ ИНДЕКСОВ.

3.1. Описание.

3.2. Примеры поиска записей.

3.2.1. Поиск записей в отношении R, где поле а принимает значение al, поле Ъ - значение Ы, поле с - значение с2.

3.2.2. Поиск записей в отношении R, где поле с принимает значение с

3.3. Характеристики усовершенствованного метода.

3.4. Выводы.

4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ УСОВЕРШЕНСТВОВАННОГО МЕТОДА КОМБИНИРОВАННЫХ ИНДЕКСОВ.

4.1. Описание разработанного ПО.

4.2. Алгоритм построения индекса.

4.3. Алгоритм выборки записей с использованием стандартного метода индексирования.

4.4. Алгоритм подсчета количества записей с использованием стандартного метода индексирования.

4.5. Алгоритм выборки записей с использованием усовершенствованного метода комбинированных индексов.

4.6. Алгоритм подсчета количества записей с использованием усовершенствованного метода комбинированных индексов.

4.7. Анализ эффективности применения усовершенствованного метода комбинированных индексов.

4.7.1. Эксперимент 1.

4.7.2. Эксперимент 2.

4.8. Выводы.

Актуальность исследования. В последнее десятилетие XX века и в настоящее время Россия и ее хозяйственно-политическая система переживает сложный и болезненный процесс трансформации всех основных составляющих сфер жизнедеятельности страны в направлении создания общецивилизованных форм национальной экономики и политико-институциональных основ общества. Переход страны к рыночной постиндустриальной экономике предполагает расширение и повышение эффективности производства. Одной из важнейших составляющих в решении этой задачи является внедрение и использование достижений современных информационных технологий в автоматизации управления производством и его технологическими процессами.

Основу любой автоматизированной системы управления производством (АСУП) составляют ее информационные модели и средства их обработки, представленные в совокупности баз данных (БД).

Истоки технологий баз данных относятся к началу 60-х гг., когда уже был накоплен некоторый опыт решения задач обработки экономической информации средствами технологий файловых систем и языка COBOL. Это были технологии, основанные на использовании магнитных лент с их последовательным доступом. Появление таких устройств памяти прямого доступа, как магнитные диски вычислительных систем IBM/360 или ICL-1900, открыло принципиально новые возможности и стимулировало поиски новых эффективных методов организации хранения во внешней памяти интегрированных совокупностей сложноструктурированных данных большого объема. Необходимость в них была продиктована потребностями многих разнообразных приложений.

Актуальность и новизна проблем, связанных с этой сферой, привлекла к ним внимание широкого круга ученых (Э. Кодд, К. Дейт, Ч. Бахман, М. Стоун-брекер и др.) и специалистов в американских компаниях, занятых производством вычислительной техники и программного обеспечения, а также в крупных индустриальных компаниях, испытывающих наиболее острые потребности в новом инструментарии и ранее других осознавших его эффективность. Заметим, что в рассматриваемый период еще не существовало специализированной индустрии коммерческого программного обеспечения, и производители вычислительной техники самостоятельно выпускали все необходимое системное программное обеспечение, а также многие прикладные программы для поставляемых ими аппаратных платформ. Весь комплекс созданного программного обеспечения поставлялся вместе с оборудованием вычислительной машины как единый продукт. Основная же доля прикладного программного обеспечения создавалась его будущими пользователями - крупными индустриальными компаниями, научными центрами, университетами.

В результате активной деятельности ряда крупных компаний США, большинство из которых выполняло военные заказы, стали появляться первые приложения, использующие принципы баз данных. В июне 1963 г. в городе Санта-Моника (США) компанией System Development Corporation (SDC) был организован, первый симпозиум, посвященный проблематике баз данных [1]. На симпозиуме обсуждался ряд докладов по использованию баз данных в военных приложениях, были представлены программные системы, которые можно квалифицировать как прообраз СУБД.

В начале 60-х гг. были созданы первые системы управления базами данных. Среди них СУБД общего назначения IDS (Integrated Data Storage, 1963 г.), разработанная в компании General Electric под руководством Чарльза Бахмана. Эта система интересна не только тем, что она была одной из первых коммерческих СУБД. Реализованные в ней принципы организации базы данных и манипулирования данными стали впоследствии основой сетевой модели данных CODASYL [2].

В период 60-х гг. начинают также формироваться основы методологии построения систем баз данных, которая вскоре стала играть основополагающую роль в разработке АСУП и АСУТП как в нашей стране, так и за рубежом. Одним из ключевых элементов этой методологии является концепция модели данных. Термин "модель данных" вошел в лексикон специалистов в области баз данных несколько позднее - в 70-е гг., после публикации фундаментальной работы Эдгара Кодда о реляционной модели данных [3]. Именно во второй половине 60-х гг. стали конструироваться первые модели данных, которые были реализованы в целом ряде коммерческих СУБД. Наиболее значимыми разработками в этом направлении стали сетевая модель данных CODASYL и иерархическая модель данных компании IBM. В нашей стране вопросами АСУП и моделей данных занимались такие ученые как А.И. Берг, Н.П. Федоренко, В.М. Глушков, Ю.И. Черняк, В.М. Жеребин, М.Ш. Цаленко, В.Г. Хорошевский, E.JI. Ющенко, JI.A. Калиниченко, В.М. Савинков, С.С. Свириденко и др.

Наряду с разработками средств для "логического" моделирования данных в конце 60-х гг. стали исследоваться методы организации среды хранения базы данных. В подходе CODASYL с самого начала предусматривалось использовать для управления представлением базы данных в среде хранения специальный язык Data Storage Definition Language (DSDL). Работа над этим языком оказалась довольно продолжительной. Его спецификация была опубликована в 1978 г [4].

В конце 60-х гг. начала формироваться и индустрия программного обеспечения систем баз данных. В это время были созданы широко известные коммерческие СУБД общего назначения, которые вот уже более трех десятилетий не сходят со сцены и содержат в своих недрах львиную долю накопленных и используемых в настоящее время "базоданновых" ресурсов. В этот период компания IBM разработала свою знаменитую систему IMS (1969 г.), основанную на иерархической модели данных. В процессе ее создания разрабатывались эффективные методы хранения и доступа для иерархических баз данных [5]. В отличие от большинства других СУБД, где механизмы среды хранения разрабатывались над средствами файловой системы используемой аппаратно-программной платформы, IBM для достижения высокой эффективности доступа ввела специальные методы доступа в саму файловую систему.

СУБД IDMS (Integrated Data Management System), созданная компанией BF Gudrich Chemical Company (1971 г.) была основана на модели данных СО-DASYL [5].

Период 70-х гт. чрезвычайно богат новыми идеями и подходами в области управления данными, фундаментальными исследованиями, затрагивающими фактически все важнейшие аспекты организации и функционирования систем баз данных, исследовательскими прототипами и коммерческими программными продуктами. В отличие от интуитивно формировавшихся базовых принципов технологий баз данных раннего периода, в 70-е гг. происходило интенсивное развитие функциональности СУБД на основе серьезных теоретических исследований, создания прототипов, проведения экспериментов и анализа их результатов. При этом проблематика теоретических исследований была настолько широкой, что можно смело утверждать, что в 70-е гг. были сформированы теоретические основы современных технологий баз данных и образовалась новая самостоятельная научная ветвь информатики - наука о базах данных. Наибольший вклад в становление и формирование этой науки внесли (Э. Кодд, К. Дейт, Ч. Бахман, М. Стоунбрекер, М. Сенко, М. Злуф, Д. Чемберлин, Д. Цикритзис, Э. Сибли, Ч. Мидоу, Н.П. Федоренко, В.М. Глушков, E.JI. Ющенко, JI.A. Калини-ченко и др.).

В 70-е гг. было выпущено довольно большое число коммерческих СУБД, основанных на различных моделях данных, и многие из них имели значительное число установок. Так, был создан ряд СУБД для иерархических систем, наиболее распространенными из которых были System 2000 (MRI Systems Corp.), а также несколько новых версий флагманского продукта того времени компании IBM - системы IMS, среди которых IMS/VS. Появился также ряд новых СУБД типа CODASYL - DMS-1100 (UNIVAC), IDS/II (Honeywell), DBMS-10/20 (Digital), новая версия системы IDMS (Cullman) [6]. В этот период были выпущены также известные системы - ADABAS (Software AG), использующая технику инвертированных списков, и TOTAL (Cincom), основанная на модели связанных файлов и обычно относимая к категории сетевых систем [7].

В 70-е гг. довольно многое было сделано в разработке и исследовании различных подходов к моделированию данных. В связи с этим нужно, прежде всего, отметить инициированный циклом работ Э. Кодда ряд публикаций по математической теории реляционных баз данных [8 - 10]. К числу их главных итогов можно отнести: создание теории зависимостей и базирующейся на ней теории нормализации отношений, которая стала основой проектирования реляционных баз данных; разработку алгоритмов редукции выражений реляционного исчисления в реляционную алгебру; первые шаги в исследовании неопределенных значений и проблемы неполноты информации; ряд результатов, связанных с понятием универсального отношения.

Методов доступа, доставшихся формирующимся технологиям баз данных в наследство от техники файловых систем, оказалось явно недостаточно для эффективного управления данными в среде хранения баз данных. Поэтому в рассматриваемый период уделялось много внимания развитию новых методов доступа [9, 11 - 15]. В ряде СУБД стали использовать страничную организацию пространства памяти с индексами страниц, обеспечивающими косвенную адресацию хранимых записей, благодаря чему достигалась подвижность записей на странице. В базах данных нашли также применение методы хеширования, идеи которых были опубликованы еще в начале 60-х гг. В конце 70-х гг. были предложены их разновидности (линейное, динамическое хеширование и т.д.), позволяющие преодолеть существенные ограничения традиционных методов. Интенсивно развивалась техника первичного и вторичного индексирования, было предложено множество подходов к построению механизмов индексирования и поддержке индексов. Методы доступа и процедуры разделения данных и связей в настоящее время представляют большой интерес в качестве объекта исследования. Этот интерес обусловлен как важностью проблемы повышения эффективности обработки данных, так и недостаточной изученности полного множества подобных методов.

В рамках подхода CODASYL уже изначально была выдвинута концепция управления организацией хранимых данных с использованием языка DSDL. Аналогичную задачу пыталась решить группа М. Сенко [16] в ее проекте DIAM, где также были разработаны некоторая модель хранения данных и основанные на ней языковые средства описания хранимых данных.

Важным событием рассматриваемого периода стала публикация работы Р. Байера и Э. МакКрейта об индексах со структурой В-дерева и связанных с ними алгоритмах [17]. Техника В-деревьев и различные ее модификации нашли широкое применение в разработках СУБД. Проблема организации хранения данных, обеспечивающая повышение эффективности обработки в конкретных приложениях АСУП и АСУТП, представляет в настоящее время большой интерес в качестве объекта исследования, что обусловлено, с одной стороны, важностью проблемы повышения эффективности информационных систем предприятий, с другой стороны, недостаточной изученностью вопроса.

Разработки первых реляционных СУБД в начале 70-х гг. породили проблему оптимизации реляционных запросов. Были предложены некоторые подходы к решению этой многоаспектной проблемы, предусматривающие оптимизацию реляционных выражений, выражений условий в запросах, составление оптимальных планов обработки запросов с учетом состояния базы данных и т.д. [11, 18, 19]. Оптимизаторы запросов стали необходимым функциональным компонентом коммерческих серверов баз данных. Эта проблематика далека от своего окончательного решения и представляет интерес для исследований в настоящее время.

Благодаря успешному созданию исследовательских прототипов и первых коммерческих СУБД конца 70-х гг. реляционная теория стала активно применяться на практике. В течение 80-х гг. быстро увеличивалось число коммерческих реализаций реляционных СУБД для различных программно-аппаратных платформ [20]. В 1981 г. поставку своей первой коммерческой реляционной СУБД SQL/DS начала компания IBM. Спустя два года компания выпустила новую систему DB2, положившую начало линии SQL-серверов баз данных, поставляемой IBM до настоящего времени. Был создан ряд новых коммерческих версий системы Ingres, в том числе поддерживающих язык SQL. Было выпущено несколько новых версий Oracle, появилась реляционная СУБД Rdb компании Digital для платформы VAX/MVS. К концу рассматриваемого десятилетия реляционные системы были созданы практически для всех серийно выпускаемых аппаратных платформ и поддерживаемых на них операционных систем, в частности и для персональных компьютеров.

К началу 90-х гг. реляционные СУБД стали составлять доминирующую долю установок СУБД практически на всех распространенных аппаратно-программных платформах [21, 22]. Реляционные СУБД стали использоваться для создания приложений разного масштаба - от офисных до крупных корпоративных - в самых различных областях применения. Большинство из этих систем поддерживало язык SQL. Однако следует отметить, что универсальность языка запросов, обладая понятными преимуществами, не позволяет варьировать производительностью в обработке данных за счет выбора наиболее подходящих структур хранения данных в зависимости от их свойств, либо в текущий момент времени, либо в конкретном приложении АСУП или АСУТП.

В 80-е годы начали разрабатывать географические информационные системы и пространственно-временные базы данных. Для их реализации потребовались новые эффективные методы хранения и доступа для данных такой природы. В связи с этим был предложен ряд подходов к технике индексирования, специально предназначенных для точечных и протяженных в пространстве индексируемых объектов, а также данных, ассоциированных с отметками времени.

Были, в частности, предложены получившие широкое распространение структуры R-деревьев [23] для хранимых представлений прямоугольников и несколько их расширенных или оптимизированных разновидностей, например Я+-деревья [24] и R*-деревья [25], методы доступа для многомерных точек -квадратичные деревья [26] и K-D-B-деревья [27] и т.д. Для индексирования пространственных фигур была предложена структура клеточных файлов [28].

Многочисленные исследования были посвящены оценкам производительности предложенных методов доступа [29, 30]. Развитие методов эффективной организации хранения пространственно-временных данных является актуальной проблемой в настоящее время и представляет большой интерес для исследований.

Одним из наиболее значимых достижений 90-х гг. в области информационных технологий стало создание открытой глобальной гипермедийной информационной системы, использующей коммуникационную среду Интернет. Эта система получила название World Wide Web (всемирная паутина) [31, 32].

Масштабы WWW и в настоящее время растут беспрецедентными темпами в нескольких измерениях - по числу пользователей, по объему поддерживаемых информационных ресурсов, по количеству разновидностей оказываемых услуг. Актуальной проблемой является эффективная организация хранения и доступа к ресурсам баз данных, доступных в Интернете.

В недалеком будущем, несомненно, можно ожидать появления качественно новых возможностей информационных систем, обеспечиваемых за счет интеграции технологий и информационных ресурсов Web и баз данных на новом уровне [33-34].

Однако, не все аспекты данной проблемы в настоящее время достаточно изучены, что вызывает необходимость их дальнейшей углубленной проработки и исследований. Все это и послужило основанием выборы темы исследования.

Данная диссертационная работа посвящена дальнейшему развитию и конкретизации возможных подходов для организации хранения и поиска информации в базах данных АСУП деревообрабатывающей промышленности.

Цель работы. Цель диссертационной работы заключается в создании моделей, методов и программного обеспечения, обеспечивающих повышение эффективности коммуникаций в БД АСУП деревообрабатывающей промышленности.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1. Анализ структуры и количества записей производственного учета и разработка обобщенной модели данных АСУП деревообрабатывающей промышленности.

2. Сравнительный анализ существующих методов организации и доступа к данным, разработка критериев и практических рекомендаций по их выбору в АСУП деревообрабатывающей промышленности.

3. Исследование возможностей и путей повышения эффективности доступа к данным за счет сжатия данных и их специальной логической организации, основанной на методе комбинированных индексов.

4. Разработка методов и алгоритмов организации хранения и поиска информации в БД АСУП деревообрабатывающей промышленности с использованием усовершенствованного метода комбинированных индексов и оценка его эффективности.

5. Разработка программного обеспечения, реализующего усовершенствованный метод комбинированных индексов.

6. Сравнительный анализ усовершенствованного и стандартного методов комбинированных индексов применительно к БД с различными характеристиками.

7. Разработка системы зависимостей основных показателей эффективности применения стандартного и усовершенствованного методов комбинированных индексов от различных характеристик информационной модели БД АСУП деревообрабатывающей промышленности.

Объект исследования. Объектом исследования являются информационные процессы управления в рамках АСУП деревообрабатывающей промышленности предприятий г. Екатеринбурга и Уральского федерального округа.

Предмет исследования. Предметом исследования являются методы эффективного доступа к данным БД АСУП деревообрабатывающей промышленности.

Методы исследования. В процессе подготовки отдельных глав диссертационного исследования в зависимости от поставленных целей и решаемых задач использовались положения теории множеств, математической логики, теоретических основ информатики и теории баз данных, а также системный подход и методы статистического анализа.

Достоверность и обоснованность результатов исследования подтверждается научной обоснованностью исходных теоретических положений; целостностью рассмотрения предмета исследования; внутренней непротиворечивостью логики исследования; повторяемостью устойчивых результатов экспериментов; адекватностью применяемых методов целям и задачам исследования; длительным характером экспериментальной работы; личным опытом работы диссертанта.

Теоретические основы исследования. Базой для теоретических положений, практических рекомендаций и расчетов послужили труды по теории информационных систем, автоматизированных систем управления следующих ученых: Глушкова В.М., Берга А.И., Федоренко Н.П., Ющенко Е.Л., Калини-ченко Л.А. и др., теории баз данных, АСУП и АСУТП, в том числе проблематике организации эффективных коммуникаций в информационных системах, а также публикации отечественных и зарубежных авторов по исследуемой теме, а именно: Кодда Э., Мартина Дж., Дейта К., Люма В., Бахмана Ч., Стоунбрекера М., Сенко М. и др. Были также использованы законодательные акты, инструктивно-методические документы, нормативные документы рассматриваемой отрасли промышленности.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Модель данных АСУП деревообрабатывающей промышленности.

2. Усовершенствованный метод комбинированных индексов.

3. Методика логического проектирования баз данных АСУП на основе предложенного метода.

4. Программная реализация усовершенствованного метода комбинированных индексов.

5. Система зависимостей основных показателей эффективности применения стандартного и усовершенствованного методов комбинированных индексов от характеристик информационной модели БД АСУП деревообрабатывающей промышленности.

Научная новизна. В результате проведенного исследования были получены следующие новые элементы научного знания:

1. Разработана модель данных, учитывающая специфические особенности функционирования АСУП деревообрабатывающей промышленности.

2. Предложены метод и алгоритмы доступа к данным БД АСУП деревообрабатывающей промышленности, который позволяет значительно повысить эффективность коммуникаций в БД, а также уменьшить размер файлов БД на вторичном носителе информации.

3. Разработана система зависимостей основных показателей эффективности применения стандартного и усовершенствованного методов комбинированных индексов от различных характеристик информационной модели БД АСУП деревообрабатывающей промышленности, позволяющая оценить эффективность применения этих методов на этапе логического проектирования БД.

Теоретическая ценность. Разработанный усовершенствованный метод комбинированных индексов является модификацией стандартного метода индексирования, разработанной специально для использования с определенной информационной моделью БД. Он позволяет значительно повысить эффективность коммуникаций в БД АСУП, соответствующих рассматриваемой информационной модели, и является вкладом в теорию автоматизированных систем управления и теорию баз данных.

Практическая ценность. Анализ результатов испытаний разработанного метода показал высокую эффективность его применения для широкого спектра информационных моделей баз данных, например, БД переписи населения, БД комплектующих радиоэлектронной продукции. Сжатое представление данных и связей, используемое в усовершенствованном методе доступа к данным, позволяет существенно повысить скорость обработки транзакций при обработке запросов, а также уменьшить размер файлов БД, имеющих сходные характеристики с БД АСУП деревообрабатывающей промышленности.

Также практической ценностью является то, что разработано программное обеспечение (ПО) в среде разработки Delphi с использованием СУБД Paradox и InterBase, реализующее усовершенствованный метод комбинированных индексов, позволяющее оценить эффективность его применения к БД с заданными характеристиками.

Реализация работы. Основные результаты, изложенные в диссертационной работе, использованы в НИР, проводимой в рамках грантов:

1. "Исследование моделей и создание комплексов информационных технологий для оценки положения слабоструктурированных объектов в многомерном пространстве". № госрегистрации 01.9.80006371.

2. "Обеспечение семантической целостности данных в системах обработки информации о сложных слабоформализованных объектах". № госрегистрации 01.20.0005726.

3. "Создание компьютерной справочно-аналитической информационной системы многофакторной оценки деятельности вузов". № госрегистрации 01.2.00108541.

4. "Исследование особенностей гуманитаризации образования в высшей технической школе и создание комплекса научно- и учебно-методического обеспечения блока дисциплин ГСЭ ГОС ВПО". № госрегистрации 01.200.214168.

Результаты работы внедрены:

- в АСУП ОАО "Лобва" (Свердловская обл., п. Лобва);

- в АСУП ОАО "Ляля-лес" (Свердловская обл., г. Новая Ляля);

- в АСУ ЗАО "Свердлеспром" (г. Екатеринбург);

- в АСУП ФГУП "Химический завод "Планта" (Свердловская обл., г. Нижний Тагил);

- в информационную систему сопровождения конструкторско-технологической документации ОАО "Уральское производственное предприятие "Вектор" (г. Екатеринбург);

- в АСУ РИЦ "Исеть" (г. Екатеринбург).

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались:

- на международной научно-технической конференции "Математические методы в экономике" (г. Пенза, 2002);

- на IV Всероссийской научной Интернет-конференции "Компьютерные технологии и моделирование в естественных науках и гуманитарной сфере" (2002);

- на X международной научно-технической конференции "Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании" (Пенза, 2002);

- на Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2002" (г. Санкт-Петербург, 2002);

- на XVIII Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов "Реформы в России и проблемы управления" (г. Москва, 2003);

- на международной научно-технической конференции "Социально-экономические и экологические проблемы лесного комплекса" (г. Екатеринбург, 2001, 2003).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 11 печатных работах автора, а также отражены в зарегистрированном отчете о НИР.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографии из 170 наименований. Работа содержит 144 страницы текста, 23 рисунка, 21 таблицу, 14 страниц библиографии.

4.8. Выводы

1. Зависимость времени создания индекса с использованием усовершенствованного метода от количества записей таблицы данных и количества возможных комбинаций значений индексируемых полей имеет следующий вид:

ICT=0,00026r+0,0000086VDC-l 47,78.

Уравнение зависимости показывает, что количество записей таблицы данных оказывает значительно большее влияние на время создания индекса, чем количество возможных комбинаций значений индексируемых полей.

2. Размеры файлов таблицы данных и файлов стандартного индекса не зависят от количества возможных комбинаций значений индексируемых полей, а изменяются в зависимости от количества записей БД со следующими зависимостями:

DBS=0,0245r+8,53, SIS=0,0412r-4321,9.

Зависимость размера файлов индекса, построенного по усовершенствованному методу комбинированных индексов, от количества записей таблицы данных и количества возможных комбинаций значений индексируемых полей имеет следующий вид:

PIS=0,0165г+0,000055VDC+5556,18.

Как видно из уравнения, количество записей таблицы данных оказывает большее влияние на размер файлов усовершенствованного индекса, чем количество возможных комбинаций значений индексируемых полей.

В среднем, размер файлов индекса, построенного по усовершенствованному методу на 51,4% меньше, чем при использовании стандартного метода, а размер БД в целом - меньше на 30,2%.

3. Время запросов зависит от количества записей таблицы данных и количества возможных комбинаций значений индексируемых полей следующим образом:

SQT=0,0002г-0,000047VDC-165,63, PQT=0,0000089r-0,0000071VDC+1,78, SCT=0,0000025r-0,0000021VDC+3,94, PCT=0,000000038r-0,000000022VDC+0,l.

Время всех видов запросов увеличивается с ростом количества записей таблицы данных и уменьшается с ростом количества возможных комбинаций значений индексируемых полей. При этом значительнее других от роста количества записей таблицы данных увеличивается время запроса на выборку записей с использованием стандартного индекса, а менее других — время запросов на подсчет количества записей с использованием усовершенствованного индекса. От изменения количества возможных комбинаций значений индексируемых полей более других уменьшается время запроса на выборку записей с использованием стандартного индекса, а менее других - время запросов на подсчет количества записей с использованием усовершенствованного индекса.

Процент снижения времени запроса на выборку имеет следующую зависимость от рассматриваемых характеристик БД: PcQT=0,000041г+0,000018VDC-28,48.

Данная зависимость указывает на то, что при росте количества записей таблицы данных и количества возможных комбинаций значений индексируемых полей эффективность применения усовершенствованного метода комбинированных индексов будет увеличиваться.

По данным экспериментам, в среднем, время запросов на выборку записей с использованием усовершенствованного индекса на 34,5% меньше, чем при использовании стандартного метода, а время запросов на подсчет количества записей - меньше на 97,7%.

4. С использованием разработанного ПО произведены эксперименты, моделирующие эксплуатацию БД АСУП различных видов производств деревообрабатывающей промышленности, на основании примеров записей, рассмотренных в главе 1. Результаты проведенных экспериментов представлены в табл. 4.7.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным результатом диссертационной работы является разработка усовершенствованного метода комбинированных индексов.

Результаты диссертационной работы сводятся к следующему:

1. На основе анализа структуры записей производственного учета различных видов производств деревообрабатывающей промышленности разработана обобщенная модель данных АСУП деревообрабатывающей промышленности. Эта модель и построенный на ее основе пример отношения БД позволили выработать рекомендации по использованию различных методов повышения эффективности коммуникаций в БД АСУП деревообрабатывающей промышленности в целом.

2. Проведен сравнительный анализ существующих методов организации и доступа к данным, рассмотрены их преимущества и недостатки применительно к модели данных АСУП деревообрабатывающей промышленности. Наиболее эффективным методом организации доступа к данным БД АСУП деревообрабатывающей промышленности из реализованных в настоящее время в СУБД является метод индексирования, а точнее, метод плотных вторичных комбинированных индексов.

3. Исследованы возможности повышения эффективности доступа к данным за счет сжатия данных и их специальной логической организации, основанной на методе комбинированных индексов.

4. Разработаны методы и алгоритмы организации хранения и поиска информации в БД АСУП деревообрабатывающей промышленности, являющиеся усовершенствованным методом комбинированных индексов.

5. Разработано программное обеспечение в среде Borland Delphi с использованием СУБД InterBase и Paradox, реализующее усовершенствованный метод комбинированных индексов. Разработанное ПО позволяет получить данные для проведения сравнительного анализа усовершенствованного и стандартного методов комбинированных индексов применительно к БД с различными характеристиками.

6. Анализ данных проведенных экспериментов показал следующие преимущества и недостатки усовершенствованного метода комбинированных индексов по сравнению со стандартным методом:

- время создания индекса по усовершенствованному методу довольно велико. Это можно объяснить тем, что процедура создания индекса по усовершенствованному методу реализована в виде программной надстройки над СУБД, в то время как стандартная процедура индексирования реализована на уровне ядра СУБД. В случае реализации усовершенствованного метода на этапе заполнения БД на уровне ядра СУБД можно ожидать снижения времени создания индекса в 20-30 раз;

- размер файлов индекса, построенного по усовершенствованному методу комбинированных индексов, увеличивается с ростом количества записей таблицы данных в 2,8 раза медленнее, чем размер файлов стандартного индекса, что говорит о более сжатом представлении связей между полями и указателей в усовершенствованном комбинированном индексе;

- в среднем размер файлов индекса, построенного по усовершенствованному методу, на 51,4% меньше, чем при использовании стандартного метода, а размер БД в целом — меньше на 30,2%;

- время запросов на выборку записей с использованием усовершенствованного индекса с ростом количества записей таблицы данных увеличивается в 24 раза медленнее, чем при использовании стандартного индекса, поэтому процент снижения времени запросов на выборку записей с использованием усовершенствованного метода комбинированных индексов увеличивается с ростом количества записей в таблице данных;

- время запросов на подсчет количества записей с использованием усовершенствованного индекса с ростом количества записей таблицы данных увеличивается в 95 раз медленнее, чем при использовании стандартного индекса;

- в среднем время запросов на выборку записей при использовании усовершенствованного метода комбинированных индексов меньше на 34,5%, а время запросов на подсчет количества записей - меньше на 97,7%, чем соответствующее время при использовании стандартного индекса.

7. Разработанная система зависимостей основных показателей эффективности применения стандартного и усовершенствованного методов комбинированных индексов позволяет оценить эффективность применения того или другого метода при различных значениях характеристик информационной модели БД на этапе логического проектирования БД АСУП деревообрабатывающей промышленности.

8. Разработанное программное обеспечение позволяет смоделировать БД с необходимыми характеристиками и получить фактические показатели времени запроса и размера файлов с использованием стандартного и усовершенствованного методов комбинированных индексов до начала фактической эксплуатации БД АСУП деревообрабатывающей промышленности.

9. С использованием разработанного ПО произведены эксперименты, моделирующие эксплуатацию БД АСУП различных видов производств деревообрабатывающей промышленности. По всем примерам БД, кроме БД фанерного производства по фиксированию остатков технологической щепы в бункерах, наблюдается улучшение показателей размера файлов БД и времени запросов. Следовательно, для всех этих видов производств рекомендуется к использованию усовершенствованный метод комбинированных индексов.

В ходе диссертационной работы разработаны модели, методы и программное обеспечение, позволяющее значительно повысить эффективности коммуникаций в БД АСУП деревообрабатывающей промышленности, т.е. цель диссертационной работы достигнута.

Научные исследования, выполненные в диссертационной работе, используются не только на предприятиях деревообрабатывающей промышленности, а также в проектных реализациях автоматизированных систем управления ряда предприятий различных отраслей промышленности г. Екатеринбурга и Свердловской области.

1. An analysis of questions: preliminary report, System Development Corporation, Santa Monica, California, 1963.

2. CODASYL DBTG Report, "Feature Analysis of Generalized Data Base Management Systems", 1971, (Русск. пер.: Информационные системы общего назначения. Пер. с англ. М.: Статистика, 1975).

3. Codd E.F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Comm. of the ACM, 1970, v. 13, no. 6, pp.377-387. (Русск. пер.: Кодд Е.Ф. Реляционная модель для больших совместно используемых банков данных // СУБД. -1995.-№1.-С. 145-160)

4. CODASYL DDLC Report, "CODASYL Database Languages and the ANSI/SPARC Framework", 1978.

5. CODASYL Systems Committee. "A Survey of Generalized Data Base Management Systems". Technical Report, 1969.

6. Jardine D. Data Base Management Systems. Montreal, Canada, 1974.

7. Palmer J. Data Base Systems: A Practical Reference. Q.E.D. Information Sciences Inc. Massachusetts, 1975.

8. Codd E. Normalized Data Base Structure. A Brief Tutorial. Proc. 1971 ACM SIGFIDET Workshop on Data Description, Access and Control.

9. Engles R. A Tutorial on Data Base Organization. Annual Review in Automatic Programming, New York, 1972.

10. Bernstein P., Swenson J., Tsichritzis D. A Unified Approach to Functional Dependencies and Relations. Proc. 1975 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data.

11. Дейт К. Введение в системы баз данных: Пер. с англ. СПб.: Вильяме, 1999. -464 с.

12. Lefkovitz D. File Structures for On-Line Systems. Spartan Books, 1971.

13. Lum V. Multi-attribute Retrieval with Combined Indexes. CACM, 1970.

14. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах: Пер. с англ. / Под ред. А.А. Стогния и А.Л. Щерса. — М.: Мир, 1980. 672 с.

15. Мейер Д. Теория реляционных баз данных: Пер. с англ. / Под ред. М.Ш. Ца-ленко. М.: Мир, 1987.

16. Senko М., Altman Е., Astrahan М., Fehder P. Data Structures and Accessing in Data-Base Systems. IBM System J., v. 12, №1, 1973

17. Bayer R., McCreigth E.M. Organization and maintenance of large ordered indicates. Acta Informatica, 1:3; 1972, pp. 173-189.

18. Кузнецов С.Д. Методы оптимизации выполнения запросов в реляционных СУБД // Сб. Итоги науки и техники. Вычислительные науки. Т. 1. — М.: ВИНИТИ, 1989.

19. Ульман Дж. Основы систем баз данных. Пер. с англ. / Под ред. М.Р. Кога-ловского. М.: Финансы и статистика, 1983.

20. DeWitt, D.J., Katz, R., Olken, F., Shapiro, D., Stonebraker, M. and Wood, D. Implementation techniques for main memory database systems. In Proceedings of the 1984 SIGMOD Conference, Boston, 1984.

21. Коннолли Т., Бегг К., Страчан А. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика, 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2000.

22. Хансен Г., Хансен Дж. Базы данных: разработка и управление: Пер. с англ. — М.: БИНОМ, 1999.

23. Gutman A. R-trees: A Dynamic Index Structure for Spatial Searching. Proc. ACM SIGMOD Conf. on Management of Data. Boston, 1984.

24. Sellis Т., Roussopoulos N., Faloutsos C. The R+-Tree: A Dynamic Index for Multi-Dimensional Objects. Proc. of Int. Conf. on Very Large Data Bases, Brighton, 1987.

25. Beckman N., Krigel H.P., Schneider R., Seeger B. The R*-Tree: An Efficient and Robust Access Method for Points and Rectangles. Proc. ACM SIGMOD Conf. on Management of Data. New Jersey, 1990.

26. Samet H. The Quadtree and Related Hierarchical Data Structures. ACM Computing Surveys, v. 16, no. 2, 1984.

27. Robinson J. The K-D-B Tree: A Search Structure for Large Multidimensional Dynamic Indexes. Proc. of ACM SIGMOD Conf. of Management of Data, Ann Arbor, 1981.

28. Nievergelt J., Hinterberger H., Sevchik K.S., The grid file: an adaptable symmetric multikey file sructure. ACM Trans, on Database Systems, v. 9, no. 1, 1984.

29. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных: Пер. с англ. / Под ред. В.И. Скворцова. / В 2-х кн. М.: Мир, 1985. Кн.1: 287 е., кн.2: 320 с.

30. Новиков Б.А. Индексирование во временных базах данных // Программирование. №2, 1995.

31. Крол Эд. Все об Internet. Руководство и каталог:Пер. с англ. Киев: BHV, 1995.

32. Самойленко С.И. Системы обработки информации. Принципы построения. Тенденции развития за рубежом. М.: Наука, 1975.

33. Флореску Д., Леви А., Мендельсон А. Технологии баз данных для WorldWide Web: обзор: Пер. с англ. // СУБД. 1998. №4-5.

34. Базы данных: достижения и перспективы на пороге 21-го столетия: Пер. с англ. / Под ред. А. Зильбершатца, М. Стоунбрекера и Дж. Ульмана // СУБД, №3 -1996

35. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.Н. Производственные системы с искусственным интеллектом. — М.: Радио и связь, 1990. — 264 с.

36. Аппак М.А. Базы данных в АСУ — связь. М.: Радио и связь, 1987. — 80 с.

37. Бессонов А.Б., Слободин А.В., Часовских В.П. Экономическая оценка совокупной стоимости владения информационно-программными системами в организации. // Научные труды: Сборник. Вып. 2/ Урал. гос. лесотехн. ун-т. -Екатеринбург, 2002. 184 с.

38. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. — М.: Наука, 1987. — 552 с.

39. Глушков В.М. Вопросы оптимизации в АСУ. Вопросы радиоэлектроники. Сер. АСУ, вып. 3, 1980.

40. Глушков В.М. Кибернетика, вычислительная техника, информатика. Избр. тр.: В Зт. / АН УССР, Ин-т кибернетики им В.М. Глушкова. Т.1: Математические вопросы кибернетики. Киев: Наук, думка, 1990. - 216с.

41. Громов Г.Р. Национальные информационные ресурсы: проблемы промышленной эксплуатации. М.: Наука, 1989. - 240 с.

42. Жигарев В.А., Игнатов В.П. Метод накопления проектных знаний в экспертных системах. // Тр. ин-та. / ЦНИИпроект, АН СССР. 1986. - №16. - с. 4252.

43. Зайцев Н.Г. Информационное и математическое обеспечение АСУП. Киев: Техника, 1974. - 144 с.

44. Кастеллани К. Автоматизация решения задач управления: Пер. с франц. -М.: Мир, 1982.-472 с.

45. Кроув Т., Эйвисон Д. Базы данных в административных информационных системах: Пер. с англ. / Под ред. О.М. Вейнерова. М.: Финансы и статистика, 1983.-168 с.

46. Лаврухин Д.И., Соловьев В.П. Системы и средства автоматизации инженерно-конструкторских работ // Обзор. Системы и технические средства управления. Вып. 16.-М.: ВНТИЦ, 1988. 96 с.

47. Мамиконов А.Г. Методы разработки автоматизированных систем управления. М., Энергия, 1973.

48. Мидоу Ч. Анализ информационных систем. М.: Прогресс, 1977. - 400 с.

49. Полищук Ю.М., Хон В.Б. Теория автоматизированных банков информации. М.: Высшая школа, 1989. - 182 с.

50. Попытка внедрения технологии экспертных систем в автоматизированный процесс имитирования. // ЭИ. Вычислительная техника. №21. М.: ВИНИТИ, 1989. - с. 20-24.

51. Свириденко С.С. Современные информационные технологии. — М.: Радио и связь, 1989.-304 с.

52. Слободин А.В., Часовских В.П. Состояние и тенденции развития экспертных систем. // Математические методы в экономике. Сборник материалов международной научно-технической конференции. Пенза, Приволжский дом знаний, 2002.

53. Слободин А.В., Часовских В.П. Особенности использования интеллектуальных систем поддержки принятия решений в современных российских уеловиях. // Научные труды: Сборник. Вып. 2/ Урал. гос. лесотехн. ун-т. Екатеринбург, 2002. 184 с.

54. Слободин А.В., Часовских В.П. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в управлении организацией. // Научные труды: Сборник. Вып. 2/ Урал. гос. лесотехн. ун-т. Екатеринбург, 2002. 184 с.

55. Соколова Г.Н. Информационные технологии экономического анализа. М.: Экзамен, 2002. - 320 с.

56. Справочник проектировщика систем автоматизации управления производством. Под ред. Г.Л. Смилянского. М.: Машиностроение, 1976. - 590 с.

57. Справочник разработчика АСУ. Под ред. Н.П. Федоренко, В.В. Карибского. М.: Экономика, 1978. - 583 с.

58. Стогний А.А., Глазунов Н.М. Современные проблемы создания интегрированных систем баз данных. / в Кибернетика. Становление информатики. — М.: Наука, 1986.-е. 128-139.

59. Федоренко Н.П. О разработке научных методов управления народным хозяйством. "Экономика и математические методы", №3, 1965.

60. Федотов Н.Н., Венчковский Л.Б. Средства информационного обеспечения автоматизированных систем управления. — М.: Издательство стандартов, 1989.-192 с.

61. Ханенко В.Н. Информационные системы. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988.- 126 с.

62. Черняк Л. На пути к предприятию, управляемому в реальном времени. // Открытые системы. СУБД. 2002, №12. с 43-45.

63. Чаудхури С., Дайал У., Ганти В. Технология баз данных в системах поддержки принятия решений. // Открытые системы. СУБД. 2002, №1. с 37-44.

64. Шихаев К.Н., Пантелеев В.Н., Репьев Ю.М. Процессы интеграции в АСУ. М. Финансы и статистика, 1982.

65. Власов Г.Д., Куликов В.А., Родионов С.В. Технология деревообрабатывающих производств. 2-е изд. М.: Лесная промышленность, 1967. - 503 с.

66. Песоцкий А.Н. Лесопильное производство. М.: Лесная промышленность, 1970.-414 с.

67. Петров Б.С. Экономика, организация и планирование на деревообрабатывающих предприятиях. М.: Лесная промышленность, 1963. 324 с.

68. Справочник по лесопилению. М.: ПрофиКС, 2003, 200 стр.

69. Стеймацкий P.M., Красиков В.И. Справочник по шпалопилению и лесопилению. — М.: Лесная промышленность, 1971. — 286 с.

70. Дроздов И.Я., Кунин В.М. Производство древесноволокнистых плит. М.: Высшая школа, 1979.

71. Модлин Б.Д., Отлев И.А. Производство древесностружечных плит. М.: Высшая школа, 1977.

72. Шварцман Г.М., Щедро Д.А. Производство древесностружечных плит. 4-е изд. перераб. и доп.- М.: Лесная промышленность, 1987. — 407 с.

73. Кириллов А.Н., Карасев Е.И. Производство фанеры. М.: Высшая школа, 1976.

74. Бухтияров В.П. Технология производства мебели: Учебник для техникумов. М.: Лесная промышленность, 1987. - 246 с.

75. Гончаров Н.А., Башинский В.Ю., Буглай Б.М. Технология изделий из древесины: Учебник для вузов.- 2-е изд., испр. и дополн. М.: Лесная промышленность, 1990.-528 с.

76. Справочник мебельщика / Под ред. В.П. Бухтиярова / Организация производства. М.: Лесная промышленность, 1985.-371 с.

77. Алахов Б.В., Смерс X., Кокеритц Г. Подготовка первичной информации в АСУП деровообрабатывающей промышленности. М.: Лесная промышленность, 1977.

78. Глушков В.М. и др. Обработка информационных массивов в автоматизированных системах управления. Киев, Наукова думка, 1970.

79. Информационные системы общего назначения. Аналитический обзор систем управления базами данных / Под ред. E.JI. Ющенко. — М.: Статистика, 1975. -472 с.

80. Глушаков С.В., Ломотько Д.В. Базы данных: Учебный курс. Харьков: Фолио; М.: ACT, 2000. - 504 с.

81. Горев А. Эффективная работа с СУБД. Минск: Питер, 1997. - 700 с.

82. Иванов Ю.Н. Теория информационных объектов и систем управления базами данных. — М.: Наука, 1988. 232 с.

83. Кузнецов С.Д. Введение в системы управления базами данных: Часть 1. // Системы управления базами данных. 1995. - №1. - С.14-25.

84. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М: Финансы и статистика, 2002. 800 с.

85. Кузнецов С.Д. Введение в СУБД: Часть 2. // Системы управления базами данных. 1995. - №2. - С. 16-27.

86. Мазур М. Качественная теория информации. — М.: Мир, 1974. — 239 с.

87. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. — М.: Мир, 1987. — 608 с.

88. Системы управления базами данных и знаний. / А.Н. Наумов, A.M. Вендров, В.К. Иванов и др.; под ред. А.Н. Наумова. М.: Финансы и статистика, 1991. -351 с.

89. Ульман Дж. Основы систем баз данных. — М.: Финансы и статистика, 1983. -334с.

90. Флетчер Р. Реляционные базы данных. / в Информационные технологии в бизнесе / под ред. М. Желены. СПб: Питер, 2002. - с. 730-742.

91. Флорес И. Структуры и управление данными. М.: Финансы и статистика, 1982.-319 с.

92. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1989. — 361 с.

93. Горохов Д., Чернов В. Методы организации хранения данных в СУБД. // Открытые системы. СУБД. 2003, №3. с 64-67.

94. Кононов А., Кузнецов Е. Онтология распределенных прикладных систем. // Открытые системы. СУБД. 2002, №11. с 22-28.

95. Кузнецов М. Наследование реализации в распределенных объектных системах. // Открытые системы. СУБД. 2002, №12. с 60-64.

96. Куцык Б.С. Структура данных и управление. М.: Наука, 1975. - 125 с.

97. Ложе И. Информационные системы: методы и средства: Пер. с фр./ Под ред. К.Л. Корфани и Т.В. Молчановой. М.: Мир, 1979. 632 с.

98. Мартэн Д. Базы данных. Практические методы: Пер. с франц. / Под ред. А.В. Шилейко. М.: Радио и связь, 1983. 168 с.

99. Начао М., Катаяма Т., Уэмура С. Структуры и базы данных: Пер. с япон. / Под ред. В.И. Скворцова. -М.: Мир, 1986. 197 с.

100. Пиотровский Р.Г. Текст, машина, человек. Ленинград: Наука, Ленинградское отделение, 1975. - 327 с.

101. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981. 232 с.

102. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных: в 2-х кн.: Пер. с англ. М.: Мир, 1985. Кн.1 - 287с., Кн.2 - 320 с.

103. Уэлдон Дж.-Jl. Администрирование баз данных: Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1984. 207 с.

104. Трамбле И.С., Соренсон П. Введение в структуры данных: Пер. с англ. / Под ред. А.Е. Костина, В.Ф. Шаногина. М.: Машиностроение, 1982. - 784 с.

105. Хорошевский В.Ф. Инструментальные экспертные системы // Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических информационных систем и среде СУБД. Международная научн. конф. "Программное обеспечение ЭВМ": Тез. докл. Тверь, 1990. - №4 - с. 12-13.

106. Часовских В.П. Лингвистический подход к построению формальной модели базы данных. Депонир. В ВИНИТИ, 1982, № 3941-82.

107. Шаймароданов Р.Б. Моделирование и автоматизация проектирования структур баз данных. — М.: Радио и связь, 1984. — 120 с.

108. Buchholz W. File Organization and Addressing, IBM Systems Journal, 2, June 1963, p.86-111.

109. Canning R. G. The Data Administration Function, EDP Anal., 10, 11, p.320-336, (Nov. 1972).

110. Chang C.C. The Study of an Ordered Minimal Perfect Hashing Scheme, Com-mun. ACM, 27,4, p.384-387, (1984).

111. DeBlasis J.P., Johnson Т.Н. Database Administration Classical Pattern, Some Experience and Trends, Proc. AFIPS NCC, Vol. 46, AFIPS Press, Arlington, VA, p. 125-137, 1977.

112. Jaeschke G. Reciprocal Hashing: A Method for Generating Minimal Perfect Hashing Functions. Commun. ACM, 24, 12, p.829-833, (1981).

113. Knott G.D. Hashing functions, The Computer Journal, 18, 3, p.265-278, (1975).

114. Lum V.Y., Yuen P.S.T., Dodd M. Key-to-Address Transform Techniques: A Fundamental Performance Study on Large Existing Formatted Files, Commun. ACM, 14, 4, p.228-259, (1971).

115. Larson P.-A. Dynamic Hash Tables, Commun. ACM, 31,4, p.446-457, (1988).

116. Абрамов С.А. Математическое построение и программирование. М.: Наука, 1978.-191с.

117. Ахо А., Ульман Дж. Теория синтаксического анализ, перевода и компиляции. Т.2 Компиляция. М.: Мир, 1978. - 487с.

118. Братцева Е.В. Алгоритмы агрегирования. М. ВЦ АН СССР, 1990. - 56с.

119. Брунштейн Д.П. Эффективность технологических процессов систем обработки данных. — М.: Статистика, 1977.

120. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. М.: Мир, 1989. - 360 с.

121. Гладкий А.В. Формальные грамматики и языки. М.: Наука, 1973. - 368с.

122. Глушков В.М. и др. Математическая информационная среда и проектирование систем искусственного интеллекта М.: Высшая школа, 1980. -15 с.

123. Глушков В.М., Цейтлин Г.Е., Юшенко E.JL Алгебра, языки программирования. Киев: Наук, думка, 1989. - 376с.

124. Грис Д. Конструирование компиляторов для цифровых вычислительных машин. М.: Мир, 1975. - 544с.

125. Грис Д. Наука программирования / Под ред. А.П. Ершова. М.: Мир, 1984. -416с.

126. Дельсарт Ф. Алгебраический подход к схеме отношений теории кодирования. М.: Мир, 1976. - 134с.

127. Демьяненко В.Ю. Программные средства создания и ведения баз данных. — М.: Финансы и статистика, 1984. — 127 с.

128. Диго С.М. Программирование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1988.-216 с.

129. Замулин А.В. Системы программирования баз данных и знаний. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1990. - 352 с.

130. Калиниченко JI.A. Методы и средства интеграции неоднородных баз данных. М.: Наука, 1983. - 424 с.

131. Климов Г.П. Теория вероятности и математической статистики. М.: МГУ, 1983.-325с.

132. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т.З Сортировка и поиск. — М.: Мир, 1978.-844с.

133. Красноголовый Б.Н. Преобразователи кодов. Минск: БГУ, 1983. - 175с.

134. Краснощеков П.С. Принципы построения моделей. М.: МГУ, 1988. - 264с.

135. Кузнецов Н.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Методы анализа и синтеза модульных информационно-управляющих систем. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. - 800 с.

136. Кузьмин И.В. Кодирование и декодирование в информационных системах.- Киев: Вища. шк., 1985. 190с.

137. Ладенко И.С. Логические методы построения математических моделей. -Новосибирск: Наука, Сиб отд-ие, 1980. 192с.

138. Лебедев А.Н. Моделирование в научно-технических системах. М.: Радио и связь, 1989. - 224с.

139. Лефковиц Д. Структуры информационных массивов оперативных систем.- М.: Энергия, 1973. 208с.

140. Литвинов В.А., Кокорин А.А. Прогрессивно-цепная организация переполнения в файлах с рандоминизированной структурой. // Программирование. — 1978.- №5. С.69.

141. Лю Ю-Чжен., Гибсон Г. Микропроцессоры семейства 8086/8088. Архитектура, программирование и проектирование микрокомпьютерных систем: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1987. — 512 с.

142. Лэнгсам И., Огенстайн М., Тененбаум А. Структуры данных для персональных ЭВМ. -М.: Мир, 1989. 568 с.

143. Мак-Лоун P.P., Крэггс Дж. У. Математическое моделирование. М.: Мир, 1977.-277с.

144. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. — М.: Мир, 1980. 662с.

145. Мартин Дж. Системный анализ передачи данных. Проектирование системы передачи данных: Пер. с англ. — М.: Мир, 1975. — 432 с.

146. Математические модели и оптимизация вычислительных алгоритмов: Сб. тр. фак. вычисл. математики и кибернетики МГУ / Под ред. А.Н. Тихонова, А.А.Самарского. М.: МГУ, 1993. - 254с.

147. Пальчун Б. П., Юсупов Р. М. Оценка надежности программного обеспечения / РАН, С.-Петербург, ин-т информатики и автоматизации. СПб.: Наука, 1994.-84с.

148. Системы IBM-360. Введение в запоминающие устройства прямого доступа и методы организации данных. М.: Статистика, 1974. - 256 с.

149. Слободин А.В., Часовских В.П. Применение MS Access для создания телефонного справочника на www-сервере академии. // Социально-экономические и экологические проблемы лесного комплекса. Тез. докл. межд. науч.-техн. конф. УГЛТА, Екатеринбург, 1999.

150. Ульман Дж. Базы данных на Паскале. — М.: Машиностроение, 1990. 368 с.

151. Цаленко М.Ш. Моделирование семантики в базах данных. — М.: Наука, 1989.-288 с.

152. Шальгин А.С. Прикладные методы статистического моделирования. Ленинград: Машиностроение, Ленингр. отд-ие, 1986. - 319с.

153. Ягельски Р. Распределенная память // Управляющие системы и машины. — 1976. №5. - С.99.

154. Яглом И.М. Математические структуры и математическое моделирование. М.: Советское радио, 1980. - 145с.

155. Norton R.M., Yeager D.P. A Probability Model for Overflow Sufficiency in Small Hash Tables, Commun. ACM, 28, 10, p. 1068-1075, (1985).

156. Severance D.G. Identifier Search Mechanisms: A Survey and Generalized Model, Comput. Surv., 6, 3, p. 1001-1009, 1974.

157. Severance D.G. Duhne R.A. A Practitioner's Guide to Addressing Algorithms, Commun. ACM, 19, 6, p.314-326, (1976).

158. Ван дер Варден Б.Л. Соверменная алгебра: 41. М., 1947. - 339с.

159. Волков В.А. Множества, функции и операции над ними. Ленинград: ЛГУ, 1989.-96с.

160. Дюбуа Д. Теория возможностей: Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1990. - 286с.

161. Лягунов А.А. Вопросы теории множеств и теории функций. М.: Наука, 1979.-264с.

162. Паровиченко И.И. Теория операций над множествами. Кишинев: Штин-ница, 1981. - 186с.