Предметная  область - это часть реального мира, данные о которой мы хотим отразить в базе данных. Например, в качестве предметной области можно выбрать бухгалтерию какого-либо предприятия, отдел кадров, банк, магазин и т.д. Предметная область бесконечна и содержит как существенно важные понятия и данные, так и малозначащие или вообще не значащие данные. Так, если в качестве предметной области выбрать учет товаров на складе, то понятия «накладная» и «счет-фактура» являются существенно важными понятиями, а то, что сотрудница, принимающая накладные, имеет двоих детей - это для учета товаров неважно. Однако, с точки зрения отдела кадров данные о наличии детей являются существенно важными. Таким образом, важность данных зависит от выбора предметной области.

     Модель  предметной области. Модель предметной области - это наши знания о предметной области. Знания могут быть как в виде неформальных знаний в мозгу эксперта, так и выражены формально при помощи каких-либо средств. В качестве таких средств могут выступать текстовые описания предметной области, наборы должностных инструкций, правила ведения дел в компании и т.п. Опыт показывает, что текстовый способ представления модели предметной области крайне неэффективен. Гораздо более информативными и полезными при разработке баз данных являются описания предметной области, выполненные при помощи специализированных графических нотаций. Имеется большое количество методик описания предметной области. Из наиболее известных можно назвать методику структурного анализа SADT и основанную на нем IDEF0, диаграммы потоков данных Гейна-Сарсона, методику объектно-ориентированного анализа UML, и др. Модель предметной области описывает скорее процессы, происходящие в предметной области и данные, используемые этими процессами. От того, насколько правильно смоделирована предметная область, зависит успех дальнейшей разработки приложений.

     Логическая  модель данных. На следующем, более низком уровне находится логическая модель данных предметной области. Логическая модель описывает понятия предметной области, их взаимосвязь, а также ограничения на данные, налагаемые предметной областью. Примеры понятий – «сотрудник», «отдел», «проект», «зарплата». Примеры взаимосвязей между понятиями – «сотрудник числится ровно в одном отделе», «сотрудник может выполнять несколько проектов», «над одним проектом может работать несколько сотрудников». Примеры ограничений – «возраст сотрудника не менее 16 и не более 60 лет».

     Логическая  модель данных является начальным прототипом будущей базы данных. Логическая модель строится в терминах информационных единиц, но без привязки к конкретной СУБД. Более того, логическая модель данных необязательно должна быть выражена средствами именно реляционной модели данных. Основным средством разработки логической модели данных в настоящий момент являются различные варианты ER-диаграмм (Entity-Relationship, диаграммы сущность-связь). Одну и ту же ER-модель можно преобразовать как в реляционную модель данных, так и в модель данных для иерархических и сетевых СУБД, или в постреляционную модель данных. Однако, т.к. рассматриваются именно реляционные СУБД, то можно считать, что логическая модель данных для нас формулируется в терминах реляционной модели данных.

     Решения, принятые на предыдущем уровне, при  разработке модели предметной области, определяют некоторые границы, в  пределах которых можно развивать логическую модель данных, в пределах же этих границ можно принимать различные решения. Например, модель предметной области складского учета содержит понятия «склад», «накладная», «товар». При разработке соответствующей реляционной модели эти термины обязательно должны быть использованы, но различных способов реализации тут много - можно создать одно отношение, в котором будут присутствовать в качестве атрибутов «склад», «накладная», «товар», а можно создать три отдельных отношения, по одному на каждое понятие.

     Физическая  модель данных. На еще более низком уровне находится физическая модель данных. Физическая модель данных описывает данные средствами конкретной СУБД. Отношения, разработанные на стадии формирования логической модели данных, преобразуются в таблицы, атрибуты становятся столбцами таблиц, для ключевых атрибутов создаются уникальные индексы, домены преображаются в типы данных, принятые в конкретной СУБД.

     Ограничения, имеющиеся в логической модели данных, реализуются различными средствами СУБД, например, при помощи индексов, декларативных ограничений целостности, триггеров, хранимых процедур. При этом опять-таки решения, принятые на уровне логического моделирования определяют некоторые границы, в пределах которых можно развивать физическую модель данных. Точно также, в пределах этих границ можно принимать различные решения. Например, отношения, содержащиеся в логической модели данных, должны быть преобразованы в таблицы, но для каждой таблицы можно дополнительно объявить различные индексы, повышающие скорость обращения к данным. Многое тут зависит от конкретной СУБД.

     Собственно  база данных и приложения. И, наконец, как результат предыдущих этапов появляется собственно сама база данных. База данных реализована на конкретной программно-аппаратной основе, и выбор этой основы позволяет существенно повысить скорость работы с базой данных. Например, можно выбирать различные типы компьютеров, менять количество процессоров, объем оперативной памяти, дисковые подсистемы и т.п. Очень большое значение имеет также настройка СУБД в пределах выбранной программно-аппаратной платформы.

     Таким образом, ясно, что решения, принятые на каждом этапе моделирования и разработки базы данных, будут сказываться на дальнейших этапах. Поэтому особую роль играет принятие правильных решений на ранних этапах моделирования.

2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ БД КАФЕДРЫ «Гражданско-правовые дисциплины» АГТУ

2.1 Описание предметной области

     Астраханский  институт рыбного хозяйства был  основан приказом Народного Комиссариата внешней и внутренней торговли в 1930 г., в 1938 г. вуз стал Астраханским техническим институтом рыбной промышленности и хозяйства (АТИРПиХ) а в 1994 г. – получил статус университета и был преобразован в Астраханский государственный технический университет (АГТУ).

     В университете на 12 факультетах и институтах 12000 студентов получают профессии в области рыбоводства и рыболовства, химической и пищевой технологии, биологии и микробиологии, холодильной техники и технологического оборудования, морской техники, энергетики и транспорта, портов и транспортных терминалов, экологии и природообустройства, экономики и финансов, строительства, менеджмента и управления качеством, маркетинга и рекламы, автоматики и управления, информационных технологий и телекоммуникаций, вычислительной техники и связи, а также нефтегазовой области, в сфере юриспруденции, социально-культурного сервиса и туризма.

     В настоящее время АГТУ – ведущий  среди вузов Федерального агентства  по рыболовству, о чем свидетельствует  высокое место в мониторинге  технических вузов России, которое он занимает последние пять лет.

     Кафедра «Гражданско-правовые дисциплины» была образована 1 ноября 1999г. в результате реорганизации кафедры «Отраслевых правовых дисциплин». В настоящее время на кафедре работают высококвалифицированные специалисты: кандидаты юридических наук, доценты, аспиранты и соискатели.

     Кроме того, студенты, избравшие гражданско-правовую специализацию:

• проходят преддипломную практику в организациях гражданско-правовой направленности (органах власти и управления, арбитражных судах, судебных участках мировых судей, судах общей юрисдикции, Нотариальной палате, Обществе защиты прав потребителей, Федеральной службе по антимонопольной политике, банках, коммерческих фирмах и );
• сдают государственный экзамен по гражданскому праву;
• выполняют дипломную работу по гражданско-правовой специализации.

     При изучении студентами дисциплин «Арбитражное процессуальное право» и «Гражданское процессуальное право» используются материалы  из архивных дел с целью формирования у студентов практических навыков по применению закона и обеспечения возможности проверки уже составленных документов, необходимых при подготовке к делам отдельных категорий, оценки того насколько правильно дана правовая квалификация возникших правоотношений. Данная форма работы способствует приближению учебного процесса к нуждам практики.

     Необходимо  построить базу данных, содержащую следующую информацию о кафедре  «Гражданско-правовые дисциплины».

• информацию о группах, относящихся к данной кафедре;
• информацию о студентах, учащихся в этих группах;
• предметы, которые преподают на данной кафедре;
• преподаватели, которые преподают на данной кафедре;
• информация о самой кафедре.

2.2 Инфологическое моделирование

     После словесного описания предметной области применяется второй этап проектирования БД - инфологическое моделирование. Инфологической моделью называют описание, выполненное с использованием естественного языка, математических выражений, таблиц, графов и других средств, понятных всем людям, работающим над проектированием базы данных. И это описание должно быть настолько емким, чтобы можно было оценить глубину и корректность проработки проекта БД, и конечно, оно не должно быть привязано к конкретной СУБД.

     Инфологическое  проектирование связано, прежде всего, с попыткой представления семантики предметной области в модели БД. Реляционная модель данных в силу своей простоты и лаконичности не позволяет отобразить семантику, то есть смысл предметной области. Проблема представления семантики давно интересовала разработчиков, и в семидесятых годах было предложено несколько моделей данных, названных семантическими моделями. К ним можно отнести семантическую модель данных, предложенную Хаммером (Hammer) и Мак-Леоном (McLeon) в 1981 году, функциональную модель данных Шипмана (Shipman), также созданную в 1981 году, модель «сущность-связь», предложенную Ченом (Chen) в 1976 году, и ряд других моделей. У всех моделей были свои положительные и отрицательные стороны, но испытание временем выдержала только последняя. И в настоящий момент именно модель Чена «сущность-связь», или «Entity Relationship», стала фактическим стандартом при инфологическом моделировании баз данных. Общепринятым стало сокращенное название ER-модель, большинство современных CASE-средств содержат инструментальные средства для описания данных в формализме этой модели.

     В процессе системного анализа предметной области кафедры «Гражданско-правовые дисциплины» были выявлены следующие  сущности:

• «Группа»
• «Студент»
• «Предмет»
• «Преподаватель»
• «Кафедра»

      После выявления сущностей необходимо определить для каждой из них набор  атрибутов – характеристик, определяющих свойства данного представителя класса. При этом набор атрибутов должен быть таким, чтобы можно было различать конкретные экземпляры сущности. Для каждой сущности предметной области назначается ключевой атрибут, который помечается подчеркиванием. Сущности БД кафедры с определенным набором атрибутов изображаются в виде прямоугольников, в верхней части которых записано имя сущности, а ниже перечисляются атрибуты, в соответствии с рисунками 1-5. 
 
 
 
 
 

      Рисунок 1 - «Определение сущности «Группа» в модели ER» 
 
 
 
 
 
 
 

Рисунок 2 - «Определение сущности «Студент» в модели ER» 
 
 
 
 

     Рисунок 3 - «Определение сущности «Предмет» в модели ER»

Рисунок 4 - «Определение сущности «Преподаватель» в модели ER»

     Рисунок 5 - «Определение сущности «Кафедра» в модели ER»

     Таким образом, предметная область компьютерной фирмы включает в себя сущности «Группа», «Студент», «Преподаватель», «Предмет» и «Кафедра», для которых определены ключевые атрибуты Код группы, Код студента, Код преподавателя, Код предмета и Код кафедры соответственно.

2.3 Связи между сущностями кафедры

     Следующий шаг в процессе инфологического  моделирования – это установление связей между сущностями, определение типа каждой связи. Между сущностями могут быть установлены связи – бинарные ассоциации, показывающие, каким образом сущности соотносятся или взаимодействуют между собой.

     Связи делятся на три типа по множественности: один-к-одному (1:1), один-ко-многим (1:М), многие-ко-многим (М:М). Связь один-к-одному означает, что экземпляр одной сущности связан только с одним экземпляром другой сущности. Связь 1:М означает, что один экземпляр сущности, расположенный слева по связи, может быть связан с несколькими экземплярами сущности, расположенными справа по связи. Связь «один-к-одному» (1:1) означает, что один экземпляр одной сущности связан только с одним экземпляром другой сущности, а связь «многие-ко-многим» (М:М) означает, что один экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и наоборот, один экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности.