Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Модели и алгоритмы формирования концептуальной схемы данных единой информационной среды вуза

Диссертация: Модели и алгоритмы формирования концептуальной схемы данных единой информационной среды вуза
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

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». Данная… Читать ещё >

Модели и алгоритмы формирования концептуальной схемы данных единой информационной среды вуза (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 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).

    Показать весь текст

    Список литературы

    1. Ш. Структурный подход к организации баз данных / Ш. Атре. -М.: Финансы и статистика, 1983. 313 с.
    2. В. В. Проектирование баз данных информационных систем / В. В. Бойко, В. М. Савинков. М.: Финансы и статистика, 1989. -351 с.
    3. В. В. Проектирование баз данных информационных систем / В. В. Бойко, В. М Савинков. М.: Финансы и статистика, 1989. -351 с.
    4. А. М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем / А. М. Вендров. М.: Финансы и статистика, 1998. — 176 с.
    5. 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. 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. О. Ю. Designer / 2000 новое поколение CASE-продуктов фирмы ORACLE / О. Ю. Горчинская // «СУБД». — 1995. — № 3.
    9. 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. С. М. Проектирование и использование баз данных / С. М. Диго. М.: Финансы и статистика, 1995. — 208 с.
    11. 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. 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. Е. 3. Проектирование баз данных: новые требования, новые подходы / Е. 3. Зиндер // СУБД. 1996. — № 03. — с. 10−22.
    14. Е. 3. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования / Е. 3. Зиндер. М.: Центр Информационных Технологий, 1996.
    15. М. Практика CALS / М. Зырянов //Директор ИС. 2002. -№ 11. Электронный ресурс. — Режим доступа: — http://www.osp.ni/cio/2002/l 1/041 .htm
    16. Г. И. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение) / Г. И. Калянов. М.: Лори, 1996.
    17. Г. Н. Номенклатура CASE-средств и виды проектной деятельности / Г. Н. Калянов // СУБД. 1997. — № 2. — с. 61−64.
    18. М. С. Корпоративные информационные системы: технологии и решения / М. С. Каменнова // СУБД. 1995. — № 3. -С. 88−99.
    19. Т. С. Базы данных : модели, разработка, реализация / Т. С. Карпова. СПб.: Питер, 2002. — 304 с.
    20. М. Р. Абстракции и модели в системах баз данных / М. Р. Когаловский // Системы управления базами данных, 1998. -№ 04−05.
    21. М. Р. Энциклопедия технологий баз данных / М. Р. Когаловский. М.: Финансы и статистика, 2002. — 800с.
    22. 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. 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. Д. Теория и практика построения баз данных / Д. Крёнке. 8-е изд.- Пер. с англ. А. Вахитова. — СПб.: Питер, 2003. — 800 с.
    26. С. Инструментальные средства создания корпоративных информационных систем / С. Маклаков // Компьютер Пресс, 1998. — № 7−9.
    27. Д. А. Методология структурного анализа и проектирования / Д. А. Марка, К. МакГоуэн. М.: МетаТехнология. — 1993.
    28. 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. Д. Теория реляционных баз данных / Д. Мейер. М.: Мир, 1987.-608 с.
    31. Е. Г. Структура хранения для временных баз данных / Е. Г. Михайлова // Программирование. —1997. — № 6.
    32. С. Д. Автоматизация проектирования баз данных. Общий анализ проблемы / С. Д. Михновский // УсиМ, 1983. № 4. — с. 35−44.
    33. С. Д. Вопросы автоматизации проектирования баз данных / С. Д. Михновский, А. А. Стогний // УсиМ. 1979. — № 6. -С. 29−35.
    34. 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. Ю. В. Объектно-ориентированные CASE-средства / Ю. В. Новожёнов, М. 3. Звонкин, Н. Н. Тимонин // СУБД. 1996. — № 5−6. — С. 119−125.
    36. В. В. Абстракции в проектировании БД / В. В. Пржиялковский // СУБД. 1998. — № 1. — С. 90−97.
    37. 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. 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. Ф. Д. Основные концепции баз данных : Пер. с англ. / Ф. Д. Роланд. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. — 256 с.
    41. 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. Т. Проектирование структур баз данных: В 2-х кн. — Пер. с англ. / Т. Тиори, Дж. Фрай. М.: Мир, 1985.
    44. Э. X. Концептуальное программирование / Э. X. Тыугу. М.: Наука — Гл. ред. физ.-мат. Литерат., 1984. — 256 с.
    45. Дж. Введение в системы баз данных / Дж. Ульман, Дж. Уидом. -М.: Лори, 2000.-374 с.
    46. 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. Г. И. Теория и практика создания банков данных / Г. И. Фурсин. Киев: Вища школа, 1987. — 192 с.
    48. Д. Автоматизированное проектирование баз данных / Д. Хаббард. М.: Мир, 1984. — 294 с.
    49. А. Базы данных: учебник для высших учебных заведений / А. Хомоненко. СПб.: Корона принт, 2002 — 672 с.
    50. М. Ш. Моделирование семантики в базах данных / М. Ш. Цаленко. — М.: Наука, 1989.
    51. Д. Модели данных / Д. Цикритизис, Ф. Лоховски. М.: Финансы и статистика, 1985. — 344 с.
    52. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 191 202.
    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. 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. 103 115.
    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.
    Заполнить форму текущей работой

    Сессия? Спокойно!