Содержание к диссертации
Введение
1. Общее представление о базах данных и подходах к оптимизации запросов 12
1.1. Общее представление информационных систем .12
1.2. Существующие подходы к оптимизации времени выполнения запросов в базах данных .15
1.2.1. Логическая оптимизация запросов 17
1.2.2. Семантическая оптимизация запросов 20
1.2.3. Денормализация баз данных 23
1.2.4. Современные подходы к оптимизации запросов 28
1.2.5. Материализованные представления 30
1.3. Методы оценивания времени выполнения запросов .33
Выводы 38
2. Оптимизация запросов с альтернативными маршрутами их выполнений в базах данных 40
2.1. Альтернативные маршруты выполнения запросов .40
2.2. Выбор оптимального маршрута 50
2.3. Схема оптимизации запросов с альтернативными маршрутами их выполнения 55 Выводы 59
3. Программная реализация алгоритма оптимизации запросов в базах данных 61
3.1. Общие сведения 61
3.2. Функциональное назначение 61
3.3. Описание логической структуры программы 63
3.4. Используемые технические средства .69
3.5. Общее описание работы программного обеспечения 70 Выводы .76
4. Реализация системы оптимизации запросов в автоматизированных информационных системах 77
4.1. Общее описание предметной области 77
4.2. Структура ЕИС ЛГТУ 78
4.3. Состав и структура внутримашинной информационной базы данных 79
4.4. Материализованные представления в ЕИС ЛГТУ 79
4.5. Результаты работы программного и математического обеспечения .85 Выводы .97
Заключение 98
Список литературных источников 99
- Семантическая оптимизация запросов
- Выбор оптимального маршрута
- Описание логической структуры программы
- Состав и структура внутримашинной информационной базы данных
Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время в различных сферах человеческой деятельности важную роль играет оперативность принятия решений и скорость получения информации, влияющей на эти решения. Получить оперативно информацию из базы данных часто не представляется возможным из-за наличия большого объема данных и сложности запросов в использующейся информационной системе. Поэтому создание и применение методов, позволяющих повышать эффективность выполнения запросов, является активно развивающейся областью исследований. Под повышением эффективности выполнения запросов - оптимизацией запросов - понимается сокращение времени их выполнения.
Существует множество подходов к минимизации времени получения требуемой информации из базы данных, основанных на оптимизации запросов: логической и семантической. Эти подходы основаны на внутреннем преобразовании запросов, изменении последовательности выполнения операций реляционной алгебры. Мало исследованной является возможность оптимизации запросов в базах данных, содержащих дублируемую информацию. Содержание дубликатов информации позволяет строить различные запросы для получения одной и той же информации, причем время их выполнения может сильно варьироваться. Одним из способов контролируемого хранения и применения дублируемой информации является использование материализованных представлений. Материализованные представления, впервые появившиеся в СУБД Oracle, являются таблицами базы данных, хранящими результаты выполнения запросов. Целостность данных в таблицах материализованных представлений поддерживается периодической синхронизацией или использованием инструментов триггеров.
Таким образом, для оптимизации запросов с альтернативными маршрутами их выполнения актуальной является задача разработки специального математического и программного обеспечения, учитывающего изменения объема хранимой информации в базах данных, содержащих материализованные представления.
Тематика диссертационной работы соответствует научному направлению ФГБОУ ВПО «Липецкий государственный технический университет» «Алгебраические методы прикладной математики и информатики в моделировании и управлении сложными распределенными системами».
Цель работы и задачи исследования. Разработка специального математического и программного обеспечения для оптимизации запросов с альтернативными маршрутами их выполнения с целью повышения эффективности функционирования информационных систем.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- провести анализ существующих подходов к оптимизации запросов в базах данных;
разработать и исследовать специальные методы построения альтернативных маршрутов выполнения запросов путем изменения структуры базы данных за счет внесения контролируемой избыточности;
разработать алгоритм повышения эффективности выполнения запросов, позволяющий выбирать из множества альтернативных маршрутов их выполнения эффективный;
разработать программное обеспечение, реализующее методы построения альтернативных маршрутов выполнения запроса, выбора эффективного среди них и проверить их адекватность;
применить разработанное программное обеспечение для реализации задачи сокращения времени выполнения наиболее критических запросов единой информационной системы ЛГТУ (ЕИС ЛГТУ)
Методы исследования базируются на использовании теории баз данных, графоструктурного моделирования, математической статистики, реляционной математики; при создании программного обеспечения использовалось объектно-ориентированное программирование.
Тематика работы соответствует п. 3 «Модели, методы, алгоритмы, языки и программные инструменты для организации взаимодействия программ и программных систем» и п. 4 «Системы управления базами данных и знаний» паспорта специальности 05.13.11 - «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей».
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
графовая модель базы данных, отличающаяся представлением структуры базы данных с материализованными представлениями в виде графа и позволяющая определять альтернативные маршруты выполнения запросов;
алгоритм поиска полной группы маршрутов извлечения информации из базы данных, отличающийся использованием материализованных представлений и позволяющий получить список всех возможных вариантов выполнения запросов;
алгоритм повышения эффективности выполнения запросов для баз данных, отличающийся использованием полной группы маршрутов для каждого запроса и позволяющий выбирать в ней эффективный маршрут;
структура программного обеспечения для оптимизации запросов, отличающаяся использованием общей схемы оптимизации запросов с альтернативными маршрутами их выполнения и позволяющая осуществлять взаимодействие СУБД и клиентских приложений через прокси-сервер.
Практическая значимость работы состоит в создании на основе разработанных методов и алгоритмов программного обеспечения, являющегося надстройкой к СУБД реляционного типа с денормализованной структурой и обеспечивающего оптимизацию запросов с альтернативными маршрутами их выполнения с целью повышения скорости получения информации для быстрого принятия решения.
Компоненты математического и программного обеспечения прошли государственную регистрацию в Отраслевом фонде алгоритмов и программ и ФГБУ «Федеральный институт промышленной собственности».
Работа выполнялась при финансовой поддержке грантов РФФИ: «Оптимизация запросов на основе анализа альтернативных маршрутов соединения таблиц базы данных» (проект №06-07-89150_а); «Алгоритмическое обеспечение интегрированных баз данных с минимизацией времени обработки и извлечения информации» (проект №13-07-97519_р_центр_а).
Реализация и внедрение результатов работы. Разработанный программный комплекс внедрен в ФГБОУ ВПО «Липецкий государственный технический университет» при модернизации ЕИС ЛГТУ. Применение созданного специального программного обеспечения позволило сократить время выполнения запросов за счет алгоритма повышения эффективности выполнения запросов, основанного на выборе эффективного маршрута среди множества альтернативных, созданных с помощью механизма перезаписи запроса таким образом, чтобы в нем использовались материализованные представления. Теоретические результаты диссертационной работы используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО ЛГТУ при чтении спецкурсов, при выполнении дипломных и курсовых проектов.
Апробация работы. Теоретические и практические результаты, полученные в процессе исследования, докладывались и обсуждались на международной научной конференции "Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования" (Воронеж, 2005), Всероссийской школе-конференции молодых учёных "Управление большими системами" (Самара, 2006; Липецк, 2008, 2012; Уфа, 2013), международной научной конференции «Информационные технологии в современном мире» (Таганрог, 2006), международной научной конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества CCSQM» (Старый Оскол, 2007), 54-ой Всероссийской молодежной научной конференции международного уровня «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе» (Москва, 2011).
Публикации. Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 15 научных работах, из них 4 - в рецензируемых изданиях, в которых излагаются основные научные результаты диссертации на соискание научной степени кандидата наук, [5] - свидетельство о государственной регистрации программы для электронных вычислительных машин. В [1, 6] автором предлагается сопоставление структуры БД с графом и методика поиска оптимального маршрута на графе, представляющем собой сложную структуру базы данных, для оптимизации запросов; в [2, 10, 11] автором разработан алгоритм поиска оптимального маршрута соединения отмеченных вершин на графе свободной структуры, имеющем циклы и тупики, с нагруженными вершинами и дугами для дальнейшего использования в информационных системах предприятий; в [3, 4] разработана и применена система оптимизации времени выполнения запросов к информационной системе «Деканат» ЛГТУ; в [9] модифицирована методика внесения контролируемой избыточности в
структуру базы данных; в [8] применен алгоритм оптимизации запросов на основе поиска минимального маршрута на графе к автоматизированным информационным системам образовательных учреждений; в [7] представлен вывод зависимости между временем чтения таблиц и временем их соединения; в [12, 13] предложена автоматическая система оптимального управления запросами в базах данных.
Структура и объем работы: состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 103 наименований, 6 приложений. Основная часть работы изложена на 109 страницах машинописного текста, содержит 28 рисунков и 9 таблиц.
Семантическая оптимизация запросов
Современное понятие информационной системы имеет несколько толкований. Но все они схожи в одном: информационная система должна включать в себя базу данных (БД), систему управления базами данных (СУБД) и клиентское приложение [4, 7, 14, 28, 30, 43, 54, 56, 70, 73, 75].
Информационные системы являются одним из главных объектов, используемых при принятии, сопровождении и контроле управленческих решений, поэтому они используются практически на каждом предприятии.
Различают следующие информационные системы: локальные и интегрированные. Локальные выполняют лишь какие-то отдельные конкретные задачи, в то время как интегрированные удовлетворяют потребности всех служб, подразделений и сотрудников [5]. Для интегрированных информационных систем характерна распределенная архитектура «клиент-сервер» (рис. 1.1) [85, 86]. Такая архитектура подразумевает, что ее компоненты распределены по разным компьютерам. Так на одном компьютере расположены БД и СУБД, а на других клиентские приложения. Иногда в информационных системах кроме сервера баз данных имеются серверы клиентских приложений. В этом случае возникают промежуточные звенья, и клиентские приложения взаимодействуют не непосредственно с базой данных, а с сервером приложений, а тот уже в свою очередь с СУБД [4, 5].
Интегрированные корпоративные системы содержат единую базу данных, поэтому позволяют пользователям в любой момент времени получать актуальную информацию. Использование предприятиями интегрированных информационных систем в своей деятельности является важнейшим конкурентным преимуществом, так как оперативное получение необходимой информации сильно влияет на качество принимаемых управленческих решений [5].
Быстрый доступ к необходимой пользователям информации обеспечивается всеми компонентами информационных систем. Но наиболее важным из них являются базы данных. Распределенная архитектура «клиент-сервер» для интегрированных информационных систем База данных представляет собой организованную в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемую в памяти компьютера совокупность данных, характеризующую актуальное состояние некоторой предметной области и используемую для удовлетворения информационных потребностей пользователей [7].
К отличительным особенностям баз данных относятся [27]: - обработка и хранение баз данных должно осуществляться в вычислительной системе; - структурированность хранимых данных; - описание логической структуры базы данных. Сегодня наиболее распространенной моделью организации данных является реляционная [14, 24, 43,58, 81, 101]. Реляционная модель построена на понятии отношения и отвечает следующим основным аспектам: - данные являются набором отношений; - отношения отвечают уровням целостности (уровни домена, отношения и базы данных); - поддерживаются операторы обработки данных. Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц [87]. Каждая реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами: - каждый элемент таблицы – один элемент данных; - все ячейки в столбце таблицы однородные, то есть все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т. д.); - каждый столбец имеет уникальное имя; - одинаковые строки в таблице отсутствуют; - порядок следования строк и столбцов может быть произвольным. Все это делает независимым клиентское приложение от структуры базы данных, то есть изменение структуры базы данных не будет приводить к необходимости модификации клиентского приложения. Это делает реляционную модель данных достаточно гибкой. Кроме того наличие строгого математического аппарата для работы с данными – реляционной алгебры, позволяет точно и однозначно строить запросы для получения необходимой информации [51]. Объектно-реляционные базы данных реализуют следующие дополнительные возможности [1, 6, 51, 81, 89]: - объектную инфраструктуру, позволяющую пользователям определять новые типы данных, функций и правил непосредственно в самих базах данных; - реляционные расширители над объектной инфраструктурой, поддерживающие специализированные приложения. Реляционная модель имеет под собой мощный фундамент в виде строгого математического аппарата – реляционной алгебры. Современное развитие информационных систем потребовало введения новых возможностей, в частности, средства определения новых типов хранимых данных и операций над ними, а также хранения правил, позволяющих приложениям совместно использовать не только данные, но и их поведение. В связи с описанными выше аспектами появились расширения реляционных систем баз данных в виде объектно-реляционной модели [25, 69, 76, 82].
В работе будем рассматривать вопросы оптимизации времени выполнения запросов в реляционных системах.
Оптимизация запросов в базах данных позволяет значительно сократить время их выполнения, а значит, существенно влияет на скорость принятия управленческих решений, основанных на анализе имеющейся информации. Существует множество подходов к минимизации времени получения требуемой информации из базы данных, основанных на оптимизации запросов. Данная область активно развивается, о чем свидетельствует большое количество научных статей в России [2, 3, 29, 31, 32, 44, 55, 57, 67, 74, 76-79 и др.] и за рубежом [8, 9, 81, 88, 87-89, 90-92, 99, 100 и др.].
Под оптимизацией запроса в реляционных базах данных понимают выбор способа выполнения запросов, когда на основе синтаксического и семантического преобразования строится план его выполнения, который при существующей управляющей структуре дает минимальное время его выполнения.
Выбор оптимального маршрута
Использование логических преобразований запросов не зависит от конкретного вида базы данных. Но в реальных реляционных базах данных имеется некоторая совокупность правил и знаний, использующихся для разных целей, в том числе и для сохранения целостности базы данных.
Системы управления базами данных используют эти ограничения для сохранения целостности базы данных. Следовательно, запросы к базе данных должны формулироваться, используя и опираясь на хранящиеся знания поддержания целостности базы данных [26, 68, 71, 84].
Главным требованием семантики к запросам является выполнение ими точности, то есть полное соответствие получаемых данных текущему состоянию информации в базе данных. Выполнение запроса над представлением производит вычисления отношения, которое определяется запросом с ним связанным. Такой процесс еще называют материализацией отношения. Выделяют два основных подхода к материализации [33, 39, 40]. Первый подход заключается в постоянном хранении материализованного представления. Постоянное хранение этих представлений требует обязательного его согласования с текущим состоянием базы данных. Инструментами для поддержания целостности могут являться триггеры или хранимые процедуры. Основными недостатком такого подхода являются большие затраты на хранение дублированной информации из других таблиц базы данных. Кроме того поддержание целостности тоже не является тривиальной задачей. Для каждого материализованного представления программист должен создать ряд запросов, поддерживающих целостность в данных. Еще один недостаток – при изменении запроса хранимое материализованное представление теряет свою необходимость, так как хранящаяся там информация не соответствует измененному запросу. Главное же достоинство данного подхода заключается в отсутствии необходимости материализации отношения при выполнении запроса, т.е. при каждом использовании представления. Особенно такой подход является актуальным для распределенных баз данных. Соединение данных, хранящихся на разных машинах, может занять большое количество времени. Если же отношение постоянно материализовано, то таких затрат не потребуется [39, 40].
Второй подход семантической оптимизации заключается в хранении представлений во внутренней форме в каталоге базы данных. То есть в этом случае материализации представления с получением реального отношения не происходит. Внутренняя форма представления получается после грамматического разбора запроса. Кроме такого разбора желательно произвести и его логическую оптимизацию в преобразованной внутренней форме [77].
Перед проведением логической оптимизации представления происходит его объединение с внутренней формой запроса. Получается измененная внутренняя форма представления. Дальнейшие действия, которые включают в себя логическую оптимизацию и выбор оптимального плана выполнения запроса, уже проводятся с ней.
Но произвести такое логическое преобразование над представлением возможно не всегда, так как внутреннее представление, полученное в результате слияния представления с внутренней формой запроса, должно иметь такой же вид, как и внутреннее представление, полученное при обработке запросов на хранимых отношениях. Иначе последующие фазы обработки могут оказаться просто невыполнимыми.
Недостатки рассмотренных подходов. Современное развитие вычислительной техники позволяет не сильно беспокоиться об объемах хранимой информации. Гораздо более критичной является задача быстрого поиска и выбора из всего объема информации необходимой. Кроме того, современные СУБД имеют достаточно большой и несложный инструментарий для поддержания целостности информации в базах данных. Поэтому хранение дублированной информации уже можно не относить к недостаткам.
Вторым из отмеченных недостатков является негибкость материализованных представлений. Возможность их использования ограничивается встроенными в клиентское приложение запросами. Ведь даже при небольшой корректировке запроса материализованное представление не будет давать требуемой в запросе информации. Возможный путь преодоления этого недостатка заключается в следующем: при изменении запроса материализованное представление может остаться его частью. В случае если таких представлений в базе данных достаточно большое количество, то исходный запрос может содержать в себе ряд из них. Так как материализованное представление уже является результатом выполнения ряда операций, то замена этих операций в запросе на них может значительно ускорить время выполнения. Кроме того, если запрос содержит более одного материализованного представления в качестве определенной части, то возможны различные варианты его выполнения. Тогда возникает задача выбора из всех возможных вариантов оптимального на текущий момент времени. То есть использование материализованных представлений, значительно расширяет возможности и подходы к оптимизации запросов.
Актуальной становится разработка методик ускорения времени выполнения запросов, учитывающих денормализацию базы данных за счет использования дублированной информации, хранящейся в материализованных представлениях. Эти методики должны в себя включать рекомендации по созданию материализованных представлений, алгоритмы поиска различных вариаций запросов путем замены в них ряда условий на материализованные представления, и алгоритмы выбора варианта с минимальным временем выполнения.
Описание логической структуры программы
В диссертации разработано программное обеспечение «Оптимизатор времени выполнения запросов в базах данных», позволяющее сохранять информацию о запросах, множестве их альтернативных маршрутов и времени выполнения, а также осуществлять приём запросов и выбор для них из служебной таблицы эффективного маршрута.
Разработанное программное обеспечение, применяющееся к базам данных с материализованными представлениями, представляет собой прокси-уровень, на котором создаются альтернативные маршруты выполнения запроса и осуществляется автоматическое сопоставление запроса клиента и оптимального маршрута его выполнения.
Программа «Оптимизатор времени выполнения запросов в базах данных» написана на языке программирования C# в среде разработки Visual Studio 2010 [22, 23]. Для функционирования программы необходим канал связи с рабочими станциями и сервером БД. На сервере необходимо наличие запущенного MySQL Server 5.5.24.
Во второй главе в пунктах (2.2, 2.3) подробно были рассмотрены методы, которые реализованы в программе.
Реализация общей схемы оптимизации запросов требует разбора пользовательского запроса, определения множества альтернативных маршрутов его выполнения, выбора эффективного маршрута среди множества альтернативных, и, наконец, выполнения запроса по выбранному маршруту непосредственно в СУБД. Реализация такой схемы непосредственно в СУБД не всегда возможна, так как встроенные языки программирования являются ограниченными по своим функциональным возможностям. Кроме того, создание схемы оптимизации в конкретной СУБД приводит к ограниченности использования, так как ее нельзя перенести на другую СУБД. Реализация схемы оптимизации непосредственно в клиентском приложении тоже является нецелесообразной, так как при достаточно большом количестве клиентов требуется установка программного обеспечения каждому клиенту. При этом для каждого клиента будет доступна только информация о запросах к базе данных, поступивших непосредственно от него.
Для устранения отмеченных недостатков в работе алгоритм повышения эффективности запросов реализован на прокси-уровне. Прокси-уровень использует прокси-сервер для связи с клиентами и сервером баз данных. Схема взаимодействия «клиент-сервер» с использованием прокси-сервера представлена на рисунке 3.1.
Рисунок 3.1. Схема взаимодействия «Клиент – Прокси-сервер – Сервер БД» Для интеграции прокси-уровня в имеющуюся схему взаимодействия «клиенты – сервер БД» указывается IP адрес клиентского компьютера, на котором он запускается и порт программы, принимающей клиентов. В самой программе указывается порт, на котором принимаются клиенты, IP адрес сервера БД и порт сервера БД.
Программа «Оптимизатор времени выполнения запросов в базах данных» предназначена для решения следующих задач: - заполнение служебной таблицы информацией, содержащей запросы и альтернативные маршруты со временем выполнения по каждому. Эта информация используется при оптимизации запросов; - приём запросов, выбор из служебной таблицы маршрута с минимальным на данный момент временем выполнения определённого запроса по разработанному алгоритму и замена им входящего запроса.
Пользователь имеет возможность с помощью данного продукта оперативно получать необходимую информацию без затрат времени на вызов разработчика, так как при изменении объема информации в таблицах БД или даже самого запроса в программе автоматически будут найдены альтернативные варианты выполнения, из которых будет выбран минимальный в данный момент.
Настройка данного продукта к конкретной базе данных не требует больших затрат. На сегодняшний день на рынке отсутствуют отдельные предложения по оптимизаторам запросов. Они входят в пакет СУБД. Преимущество предлагаемого программного обеспечения заключается в его универсальности, так как не нужно приобретать новую СУБД, а лишь можно усовершенствовать уже использующуюся информационную систему на любой платформе. Кроме того, разработанное программное обеспечение является достаточно гибким, что позволяет без больших затрат вносить модификации и строить альтернативные маршруты.
Состав и структура внутримашинной информационной базы данных
В окне «Редактировать», в поле «Исходный запрос» необходимо записать исходный запрос в формате Microsoft Net Framework Regular Expressions, а также указать количество альтернативных маршрутов и записать их в полях ниже в соответствующем формате. И нажать кнопку сохранить. В исходном запросе в местах, где будут передаваться значения полей (например, для запроса SELECT data FROM test WHERE id=3 значением поля будет 3) вместо значения необходимо вписать переменную в следующем формате (? id \w+), здесь id – имя переменной, которая позже будет использована при написании альтернативного маршрута, \w+ – указывает, что в поле будет передан набор символов, состоящий из букв и цифр, остальные знаки – элементы синтаксиса – должны оставаться без изменений, имя и тип переменной можно менять по необходимости.
При написании альтернативных маршрутов, если необходимо использовать значение поля, переданного в запросе, требуется вставить ${id}, где id – имя переменной, указанное в шаблоне исходного запроса. Например, для распознания запроса SELECT data FROM test WHERE id=3 необходимо написать шаблон исходного запроса SELECT data FROM test WHERE id=(? id \w+), а альтернативный маршрут – SELECT data FROM test WHERE ${id}=id. В данном примере после прохождения через программу запрос SELECT data FROM test WHERE id=2 изменится на SELECT data FROM test WHERE 2=id.
При написании альтернативных маршрутов, если необходимо использовать значение поля, переданного в запросе, необходимо вставить ${id}, где id – имя переменной, указанное в шаблоне исходного запроса. Например, для распознания запроса SELECT data FROM test WHERE id=3 необходимо написать шаблон исходного запроса SELECT data FROM test WHERE id=(? id \w+), а альтернативный маршрут – SELECT data FROM test WHERE ${id}=id. В данном примере, после прохождения через программу запрос SELECT data FROM test WHERE id=2 изменится на SELECT data FROM test WHERE 2=id.
После внесения изменений необходимо нажать кнопку «Сохранить». В данной главе получены следующие результаты:
1) описан разработанный программный продукт «Оптимизатор времени выполнения запросов в базах данных», представляющий собой прокси-сервер, обеспечивающий связь между клиентом и сервером БД через порты соединения и выполняющий оптимизацию времени выполнения запроса;
2) представлена структура программного обеспечения и описано взаимодействие пользователя с сервером базы данных. Реализация методов оптимизации запросов на прокси-уровне делает разработанную программу универсальной, не зависящей от используемых СУБД. Такая независимость достигается за счет реализации алгоритмов выбора оптимального маршрута на прокси-уровне. Для исходного запроса пользователя на прокси-уровне выбирается альтернативный маршрут, обеспечивающий минимальное время выполнения запроса, который уже непосредственно передается в СУБД. Такая реализация алгоритмов не влияет на оптимизаторы запросов, встроенные в СУБД.
3) разработанное программное обеспечение позволяет пользователю вводить запросы, при выполнении которых в клиентских приложениях производится выбор оптимального маршрута выполнения запроса, основанный на алгоритмах, рассмотренных во второй главе.
Объектом исследования является единая информационная система (ЕИС) ФГБОУ ВПО ЛГТУ, содержащая информацию об учебном процессе в ВУЗе.
Данная система позволяет на основе рабочей информации подразделений, занесенной в базу данных, автоматизировать процессы, связанные с контролем и анализом учебного процесса.
Обработка информации и управление учебным процессом производится работниками подразделений ВУЗа. Данные, относящиеся к учебному процессу, поступают в деканат от кафедры (учебные планы), учебного отдела (учебное расписание), а также от преподавателей ВУЗа (результаты аттестаций, зачетов, экзаменов, и других контрольных мероприятий), где накапливаются и хранятся в виде бумажных носителей. Приказы, распоряжения, и отчётная информация, формируемая деканатом, направляются в другие подразделения, где на их основании производится управление. В ректорат поступает информация из деканатов факультетов.
