Модель и алгоритмы динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных Зинченко, Роман Егорович

Содержание к диссертации

Введение

ГЛАВА 1. Анализ архитектуры информационных систем, моделей предметной области и механизмов соответствия модели предметной области и базы данных 9

1.1. Эволюция архитектуры автоматизированных информационных систем 9

1.2. Концептуальное моделирование предметной области 13

1.2.1. ER-модель 13

1.2.2. Семантическая сеть 14

1.2.3. Объектная модель 15

1.2.4. Модель потоков данных 16

1.2.5. Функциональная модель 17

1.2.6. Структурная модель предметной области 17

1.2.7. Синтетическая методика моделирования предметной области 18

1.2.8. Концептуальное моделирование предметной области на основе онтологии 18

1.2.9. Технология концептуального моделирования предметной области «Браво» 21

1.2.10. Сравнительный анализ существующих методологий моделирования предметной области 22

1.3. Существующие модели отображения модели предметной области в базу данных 28

Выводы по главе 1 31

ГЛАВА 2. Моделирование динамической поддержки соответствия концептуальной модели предметной области и базы данных 32

2.1. Определение свойств модели динамического соответствия 32

2.2. Разработка модели динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД 34

2.3. Разработка структурной модели информационной системы с динамической поддержкой системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД 85

Выводы по главе 2 89

ГЛАВА 3. Реализация и апробация модели и алгоритмов динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных 90

3.1. Организация системы базовых SQL-запросов, отображающих понятия концептуальной модели ПрО в БД 90

3.2. Разработка операций формирования базовых SQL-запросов, отображающих понятия концептуальной модели ПрО в БД 95

3.3. Разработка операций ввода и модификации данных в АИС с динамической поддержкой системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД 110

3.3.1. Механизм модификации данных в АИС с динамической поддержкой системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД 110

3.3.2. Ввод данных 115

3.3.3. Модификация данных 116

3.3.4. Удаление данных 118

3.4. Программная реализация компонента динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД 120

3.5. Апробация разработанного программно-информационного компонента информационной системы 125

Выводы по главе 3 126

Заключение 128

Список литературы 130

• Концептуальное моделирование предметной области на основе онтологии
• Разработка модели динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД
• Разработка операций формирования базовых SQL-запросов, отображающих понятия концептуальной модели ПрО в БД
• Механизм модификации данных в АИС с динамической поддержкой системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД

Введение к работе

Актуальность работы. Автоматизированные информационные системы (АИС) нашли широкое применение в различных областях деятельности человека. Современные АИС являются пассивными системами, не способными в процессе функционирования модифицироваться пользователями для учета особенностей предметной области и самостоятельно оптимизировать организацию и обработку данных. Вследствие этого они обладают рядом существенных недостатков: модель предметной области (ПрО) часто представляется в форме внешней схемы базы данных (БД), реализованной в рамках даталогической модели данных, ориентированной на внутреннюю обработку информации; требуется сложный и трудоемкий процесс проектирования и создания АИС для учета различных ситуаций, возникающих в процессе решения задачи информационного обслуживания.

Для учета специфики ПрО и повышения эффективности использования АИС целесообразно:

1. возложить часть проектирования системы на самих пользователей, обладающих хорошими знаниями о предметной области, что позволит обеспечить высокую адекватность ПрО;

2. более полно учитывать семантику ПрО в информационной модели и обеспечивать высокую эффективность обработки данных, что делает целесообразным использование моделей разных типов для отражения ПрО и организации базы данных.

Высокая сложность предметных областей и решаемых задач не позволяет быстро и за одну итерацию создавать хорошие информационные системы, поэтому они проектируются и создаются поэтапно, что часто требует доработки уже используемых подсистем. С другой стороны, в процессе эксплуатации АИС постепенно уменьшается ее адекватность внешней среде, вследствие изменения среды и решаемых задач, а модель ПрО фиксирована в системе. Это снижает качество удовлетворения информационных потребностей пользователей и требует изменения системы.

Таким образом, тесная взаимосвязь модели ПрО и БД на основе их статического соответствия требует больших затрат на модификацию системы в случае изменения модели ПрО или БД.

Для удобства преобразования информации из реляционной БД в объектную форму в прикладных программах часто используют системы объектно-реляционного отображения, или ORM-системы (Object-Relational Mapping). Применение технологии ORM при разработке АИС позволяет абстрагировать бизнес-логику и интерфейс пользователя от источника данных, что делает программное приложение относительно независимым от используемой системы управления базами данных (СУБД). Однако существующие реализации технологии ORM не предполагают динамической адаптации механизма объектно-реляционного отображения к изменению внешней среды, т.е. к изменению схемы объектной модели слоя бизнес- логики и/или схемы БД.

Повышение эффективности создания АИС осуществляется на основе использования CASE-технологий (Computer-Aided Software Engineering), реализующих инструментальную поддержку технологии проектирования и позволяющих создавать программные приложения с использованием парадигмы модельно-ориентированной разработки MDD (Model Driven Development). Применение CASE-технологий обеспечивает стандартизацию процесса разработки АИС и снижает трудоемкость сопровождения программных приложений. Однако сложность CASE-средств позволяет выполнять изменение программной системы в процессе эксплуатации только ее разработчиками. Следовательно, технологии CASE и MDD, упрощая разработку АИС, не решают проблему их эволюции в процессе эксплуатации.

Следовательно, трансляция концептуальной модели ПрО в БД с применением технологий ORM и CASE недостаточно эффективна для поддержки функционирования эволюционных АИС.

Рассматриваемым вопросам большое внимание уделяли Дж. Мартин, Д. Ульман, К. Дейт, Э. Кодд, М. Ш. Цаленко, М. Р. Когаловский, Т. В. Гавриленко и др. Однако проблема логической и физической независимости данных в полном объеме не решена до настоящего времени.

Поэтому одной из важнейших задач создания дружественных (ориентированных на конкретных пользователей) АИС с высокой эффективностью обработки данных является реализация динамического соответствия модели ПрО и БД.

Объектом исследования являются процессы согласования концептуальной модели ПрО и БД при их независимых изменениях.

Предметом исследования являются способы эффективного отображения концептуальной модели ПрО в БД.

Цель работы заключается в создании модели динамической поддержки соответствия концептуальной модели ПрО и БД в форме системного изоморфизма и алгоритмов, обеспечивающих ее эффективную реализацию.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

2. 1. Анализ существующих моделей отображения концептуальной модели предметной области в базу данных.

   2. Разработка модели динамической поддержки соответствия концептуальной модели предметной области и базы данных в форме системного изоморфизма.

   3. Разработка способа динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных на основе системы базовых SQL-запросов.

   4. Разработка алгоритмов динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных.

   5. Разработка структуры программного компонента, реализующего модель динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных.

   6. Разработка структурной модели информационной системы, использующей динамическую поддержку соответствия концептуальной модели предметной области и базы данных в форме системного изоморфизма.

   Методы исследования. В процессе исследования использовались положения теории систем, дискретной математики, теории множеств, алгебраических систем, математической логики, теоретических основ информатики и баз данных.

   Научная новизна:

   2. 6. 1. Предложено включить формализованную концептуальную модель предметной области в структуру АИС. Это обеспечит взаимодействие пользователей с АИС на семантическом уровне и позволит создавать и модифицировать систему в процессе функционирования без разработки новых и модификации существующих приложений.

         2. В отличие от известных статических моделей соответствия концептуальной модели предметной области и базы данных в форме математического изоморфизма предложено и обосновано использование соответствия в форме системного изоморфизма, позволяющего АИС содержать в базе данных дополнительную информацию, что предоставляет возможность приобретения системой новых функций, например, создание и поддержка базы данных самой АИС, динамическое согласование модели предметной области и базы данных.

         3. Впервые предложена логическая модель динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных, определяющая корректное функционирование АИС при независимых изменениях модели предметной области и базы данных.

         4. Предложен способ динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных на основе системы базовых SQL-запросов, позволяющий использовать для ведения базы данных существующие СУБД и обеспечивать эффективность обработки данных без снижения быстродействия, обеспечиваемого СУБД.

         5. Разработаны алгоритмы поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных, позволяющие восстанавливать его при нарушениях вследствие независимых модификаций модели предметной области и базы данных.

         6. Предложена структура информационной системы с динамической поддержкой соответствия концептуальной модели предметной области и базы данных в форме системного изоморфизма, впервые позволяющая пользователям модифицировать АИС в процессе ее функционирования, что обеспечивает высокую адекватность системы внешней среде и увеличивает срок ее эксплуатации.

         Теоретическая ценность. Предложенная логическая модель и алгоритмы динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД обеспечивают их независимые изменения с сохранением целостности системы, что является существенным шагом к созданию самоорганизующихся информационных систем.

         Практическая ценность. Разработанная структура программно- информационного компонента динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных обеспечивает автоматическую корректировку их соответствия в реальном времени, что позволяет осуществлять разработку АИС без создания новых приложений и снижает время и затраты на их создание и сопровождение.

         Основные положения, выносимые на защиту:

         1. Логическая модель динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных, определяющая корректное функционирование АИС при независимых изменениях модели предметной области и базы данных.

         2. 6. 6. 1. Способ динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных на основе системы базовых SQL-запросов, позволяющий использовать существующие СУБД и осуществлять эффективную обработку данных в АИС.

                  2. Алгоритмы поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных, позволяющие автоматически содержать систему базовых SQL-запросов и базу данных АИС в актуальном состоянии.

                  3. Структурная модель информационной системы с динамической поддержкой системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных, позволяющая пользователям создавать АИС и модифицировать ее в процессе эксплуатации.

                  Внедрение результатов работы. Основные результаты, изложенные в диссертационной работе, использованы:

                  1. в научно-исследовательской работе по теме «Разработка модели самоорганизующейся информационной среды», выполненной Пензенским государственным педагогическим университетом имени В. Г. Белинского в 2008-2010 гг. по тематическому плану Федерального агентства по образованию;

                  2. в разработке подсистемы организации и обработки данных систем видеонаблюдения ООО НПФ «ГЕМУС»;

                  3. в научно-исследовательской работе по теме «Развитие и актуализация информационной системы оценки качества подготовки студентов вузов по дисциплине «Русский язык и культура речи», выполненной Пензенским государственным педагогическим университетом имени В. Г. Белинского в 2008-2010 гг. по Государственному контракту №2 П46 от 09.04.2008 г.

                  Апробация работы. Основные результаты работы докладывались:

                  4. на VI, VII, VIII Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике» (г. Пенза, 2006, 2007, 2008);

                  5. на II Международной научно-практической конференции «Инновации в управлении и образовании: технико-технологические и методические аспекты» (г. Тула, 2009);

                  6. на IX Международной научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике», посвященной 70-летию Пензенского государственного педагогического университета имени В. Г. Белинского (г. Пенза, 2009).

                  Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 13 печатных работах автора, 5 из которых в журналах, рекомендованных ВАК России.

                  Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы из 129 наименований. Работа содержит 140 страниц основного текста, 38 рисунков, 3 таблицы, 2 приложения.

                  Концептуальное моделирование предметной области на основе онтологии

                  Онтологии являются результатом концептуального моделирования предметной области. Целью онтологии является всеобъемлющая и детальная формализация некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (георемы, ограничения), принятые в моделируемой ПрО. Основные сферы применения - моделирование бизнес-процессов, семантическая паутина (Semantic Web), искусственный интеллект [84, 88, 119].

                  Основные особенности онтологии как способа описания ПрО [53, 82, 88, 89, 91, 108, 119; 129]:, 1. Онтология является частичным описанием ПрО, представляющим структуру и ограничения (правила) моделируемой ПрО. 2. Онтология является абстрактной моделью ПрО, представляющей различные стороны концептуальной структуры в форме, независимой от реализации систем, в которых они используются. 3. Онтологии используются для семантического моделирования ПрО как метод семантической интеграции информации из множества источников и обеспечения коммуникаций в ПрО. 4. При разработке онтологии стремя і ся как можно к большей степени ее общности и независимости от информационных потребностей отдельных приложений или групп пользователей. Поэтому онтология включает относительно общие знания. 5. Онтология может повторно использоваться различными приложениями, в отличие, например, от концептуальной схемы, которая не предназначена для повторного использования. 6. В онтологиях (как и в концептуальной схеме традиционных систем БД) используются разного рода семантические отношения между понятиями. Однако концептуальные схемы БД ограничиваются, как правило, о і ношениями агрегации и обобщения, в то время как в онгологиях более богатый набор конкретизированных семантических отношений. 7. Онтологии являются абстрактными моделями ПрО, независимыми от реализации использующих их систем. 8. Концептуальная схема в технологиях БД оперирует только типами сущностей (классами) и типами связей, в то время как некоторые онтологии имеют дело и с индивидами. 9. Онтология, как и концептуальная схема, описывает концептуальную структуру ПрО, но онтология, кроме того, включает еще и определения используемых понятий.

                  Экземпляры, или индивиды, - это основные, нижнеуровневые компоненты онтологии. Экземпляры могу г представлять собой как физические объекты, так и абстрактные. Строго говоря, онтология может обойтись и без конкретных объектов. Однако одной из главных целей онтологии является классификация таких объектов, поэтому они также включаются. Понятия - абстрактные группы, коллекции или наборы объектов. Они могут включать в себя экземпляры, другие классы, либо же сочетания и того, и другого. Объекты в онтологии могут иметь атрибуты. Каждый атрибут имеет, по крайней мере, имя и значение, и используется для хранения информации, которая специфична для объекта и привязана к нему. Значение атрибута может быть сложным типом данных. Если для понятий не определены атрибуты, то в этом случае определяется либо таксономия (если между понятиями существует отношение включения), либо управляемый словарь. Такие онтологии полезны, по они не считаются настоящими онгологиями. Важная роль атрибутов заключается в том, чтобы определять зависимости (отношения) между объектами онтологии. Обычно отношением является атрибут, значением которого является другой объект. Онтологии бывают двух видов: специализированные (предметно-ориентированные) и общие. Специализированные (предметно-ориентированные) онтологии (онтологии предметных областей) - это представление какой-либо области знаний или части реального мира. В такой онтологии содержатся специальные для этой области значения терминов. Общие онтологии используются для представления понятий, общих для большого числа областей. Такие онтологии содержат базовый набор терминов, глоссарий или тезаурус, используемый для описания терминов ПрО. Одной из наиболее распространенных методологий построения онтологии является методология IDEF5 [1, 98]. К CASE-системам, позволяющим создавать онтологии ПрО, относятся системы Dublin Core Meta Toolkit, DOLCE, OBO Foundry, SBML Level 2 Version 2, Protege. В основе технологии концептуального моделирования ПрО «Браво» [51J лежит семантическая модель ПрО. В соответствии с технологией «Браво» любая информация, составляющая знания о ПрО, может быть отнесена к одной из семантических категорий: «признак», «объект», «логическое объединение», «семантическая координата (параметр)», «взаимосвязь», «ситуация», «событие», «процесс». Причем одни семантические категории могут включать в себя другие. Принципиально возможно выделение новых категорий при решении специфических задач [51J.

                  Формирование концептуальной модели ПрО состоит из двух частей: формирование лексики, соответствующей ПрО, и формирование ситуаций, описывающих состояние и изменение ПрО. В соответствии с этим в модели ПрО выделены две части: лексическая модель и информационная модель. Основу лексической модели составляют признаки, задающие набор значений для дифференциации сущностей, объекты, составляющие «точки пересечения» информации и взаимосвязи, обеспечивающие соотнесение сущностей. Все сущности ПрО вне зависимости от семантической категории могут образовывать различные иерархии: общее-частное. часть-целое и др. Лексическая модель не описывает ПрО, а только задает «элементы», необходимые для построения описаний. Все описания составляют информационную модель. Необходимо отметить, что технология «Браво» поддерживает моделирование процессов ПрО.

                  Лексическая и информационная модели образуют единую модель ПрО. Для решения конкретной задачи строится своя модель ПрО, но при ее построении широко используются существующие фрагменты моделей, описывающие типовые решения. Модель ПрО может наращиваться и изменяться в любой момент времени. Уже на первых шагах построения модели можно оценить правильность принятых решений.

                  В рамках технологии «Браво» реализован собственный язык описания знаний «DSL», который разрабатывался как формализованный язык с выразительными возможностями, адекватными естественному языку. В основу языка положены такие философские категории, как существование, общее и частное, часть и целое, форма и содержание, качество и количество и др. Язык DSL имеет аддитивную структуру, т.е. возможность развития языка для представления нового вида информации. Одна из основных концепций технологии «Браво» заключается в построении модели ПрО, не зависящей от прикладных алгоритмов. Это обеспечивает корректность отображения в модели, именно задачи, а не способа ее решения, а также возможность существенного изменения алгоритмической,части без изменения,самой модели.

                  Наличие в системе средств «абстрагирования» позволяет решать задачу в общем виде, не задумываясь о дальнейшем наполнении абстрактных понятий, наполнение которых, как правило, зависит от конкретной постановки задачи. Независимость модели обеспечивает возможность простого расширения и изменения самой модели.

                  Разработка модели динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД

                  Создание АИС, способных на основе концептуальной модели ПрО автоматически формировать БД и поддерживать корректное отображение объектов ПрО в БД на основе системы базовых SQL-запросов, является актуальной задачей. Решение этой задачи позволит в полном объеме реализовать независимость пользовательского представления ПрО от организации данных в БД.

                  Для разработки требований к модели динамического соответствия концептуальной модели ПрО и БД будем использовать системный подход, предполагающий, что концептуальная модель ПрО и БД являются относительно самостоятельными системами, между которыми устанавливается определенное соответствие.

                  В существующих АИС принято статическое изоморфное соответствие коицешуальной модели ПрО и БД. требующее полного отображения концептуальной модели ПрО в БД и наоборот [12]. Его можно рассматривать как формально-математическое взаимно однозначное отображение (множеств или структур) друг в друга. Динамическая поддержка изоморфного соответствия является очень трудоемкой, поэтому в существующих АИС используется именно статическое соответствие, устанавливаемое на этапе проектирования системы, а изменения концептуальной модели ПрО и/или БД требуют перепроектирования АИС и приводят к существенным изменениям программного обеспечения системы [25].

                  Однако статическое изоморфное соответствие концептуальной модели ПрО и БД неприемлемо для АИС, в которых эти подсистемы могут изменяться относительно независимо (эволюционировать), а система должна самостоятельно поддерживать определенное соответствие между ними.

                  Поэтому целесообразно рассмотреть системное соответствие [49, 56] концептуальної! модели ПрО и БД, базирующейся на двух взаимно обратных отображениях. При этом возможны три варианта отображений: 1. Концептуальная модель ПрО и БД частично отображаются друг в друга. 2. БД полностью отображается в концептуальную модель ПрО, а концептуальная модель ПрО частично отображается в БД. 3. Концептуальная модель ПрО полностью отображается в БД, а БД частично отображается в концептуальную модель ПрО. Первый вариант соответствия означает, что пользователь, имея представление о реальном мире, выраженное концептуальной моделью ПрО, не сможет получить из АИС информацию, соответствующую своему полному представлению, что нарушает логическую корректность системы, хогя система содержит некоторую дополнительную информацию, которая не будет «видна» извне. Второй вариант подобен первому лишь с тем отличиехМ, что БД не содержит информации, «невидимой» извне. Третий вариант соответствия означает, что пользователь полностью получит из АИС информацию о реальном мире в соответствии со своим представлением. Это обеспечиваег логическую корректность системы. Однако система содержит некоторую дополнительную информацию, которая не будет «видна» извне. Дополнительная информация в БД может быть следующих видов: — отложенная модификация БД при удалении из концептуальной модели ПрО различных понятий и отношений; — информация об объектах внешней среды, взаимодействующих с системой, и отношениях между ними, воспринимаемая и накапливаемая системой самостоятельно; — закономерности (знания) о поведении внешней среды и функционировании системы, вырабатываемые системой самостоятельно и используемые для повышения корректности, надежности и эффективности ее функционирования. Поэтому в АИС с эволюционными изменениями концептуальной модели ПрО и/или БД целесообразно использовать динамическое системное соответствие третьего типа, обеспечивающего необходимое подобие и допустимое разнообразие концептуальной модели ПрО и БД. Вследствие самостоятельности формирования соответствия концептуальной модели ПрО и БД возникает проблема установления их начального соответствия. При этом начальное соответствие целесообразно устанавливать между концептуальной моделью ПрО и БД наиболее простого вида с дальнейшей их эволюцией к более сложной структуре, сопровождаемое повышением надежности и эффективности функционирования системы. Реализация динамического соответствия концептуальной модели» ПрО и БД должна обладать высокой надежностью, обеспечивающей готовность системы к выдаче ответов на запросы, корректностью формирования ответов на запросы при различных внутренних модификациях системы и возможностью восстановления і соответствия объектов концептуальной модели ПрО и элементов БД после сбоев оборудования или некорректной работы некоторых модулей системы. Таким образом, соотвеїствие концептуальной модели ПрО и БД должно удовлетворять следующим требованиям: - организация информационной системы с эволюционным изменением концептуальной модели ПрО и/или БД должна использовать их динамическое соответствие; - наиболее важными свойствами модели динамического соответсвия являются обеспечение независимости и поддержка системного изоморфизма модели ПрО и организации данных; - модель динамического соответствия должна позволять формироваїь начальное отображение концептуальной модели ПрО в БД и обеспечивать системный изоморфизм при изменениях модели ПрО и БД; - обеспечивать логическую корректность функционирования системы (выдавать одинаковые последовательности ответов на одну и ту же последовательность запросов независимо от организации БД) [7]; - обеспечивать высокую надежность функционирования системы; - обеспечивать высокую эффективность функционирования системы.

                  Разработка операций формирования базовых SQL-запросов, отображающих понятия концептуальной модели ПрО в БД

                  Приведем оценку временной слояшости алгоритма, реализующего операцию 92. Шаги 1-3 в оценке алгоритма учитывать не будем, так как они в данной работе не рассматриваются. Шаг 4 алгоритма выполняется за один проход по всем понятиям концептуальной модели ПрО. При выполнении шага 5 будем считать, что списки отношений для понятий концептуальной модели ПрО представляются в виде битовой таблицы, строки которой соответствуют понятиям ПрО, а столбцы -отношениям БД. Поэтому при выполнении шага 5 необходимо выполнить n-m операций сопоставления отношений БД понятиям ПрО и для каждого понятия ПрО выполнить к операций вычеркивания отношений, содержащих информацию об объектах понятий более низкого уровня, где п — количество понятий в концептуальной модели ПрО, т - количество отношений в БД, к - среднее количество понятий более низкого уровня, на которых определено текущее понятие. Шаги 6 и 7 выполняются за одно действие каждый. Поэтому разработанный алгоритм имеет следующую оценку временной сложности: где 0(1-3) — сложность шагов 1-3 алгоритма; m » к.

                  Таким образом, разработанный алгоритм реализации операции Q2 позволяет модифицировать систему базовых SQL-запросов при переходе от БД в форме универсального отношения к БД в ЗНФ и имеет невысокую временную сложность.

                  Теперь рассмотрим операции модификации отображения понятий концептуальной модели ПрО в БД при изменении модели ПрО. В отличие от операций 9] и 62, используемых однократно при создании ЛИС, операции модификации отображения понятий концептуальной модели ПрО в БД при изменении модели ПрО могут использоваться достаточно часто в процессе функционирования АИС и, следовательно, могут существенно влиять на эффективность ее функционирования.

                  Разработаем операции модификации отображения понятий концептуальной модели ПрО в БД при изменении модели ПрО, включающие: 1) добавление понятия; 2) добавление понятия с трансляцией отношения; 3) декомпозицию понятия; 4) композицию понятий; 5) удаление понятия; 6) добавление отношения между понятиями; 7) удаление отношения между понятиями. Приведем описание операций модификации отображения понятий концептуальной модели ПрО в БД при изменении модели ПрО. I. Операция добавления понятий в концептуальную модель ПрО позволяет добавить понятие, не связанное с другими понятиями модели ПрО, или добавляет понятие, связываемое с другими понятиями модели ПрО отношением агрегации, классификации, обобщения или абстрагирования. Операцию добавления понятия обозначим как 03. Операция 03 предполагает наличие концептуальной модели ПрО с системой базовых SQL-запросов, отображающих понятия модели ПрО в БД, добавляемое понятие с его свойствами и, в случае необходимости, отношение добавляемого понятия с существующим понятием модели ПрО с его свойствами. Результатом выполнения операции будут измененные: концептуальная модель ПрО, система базовых SQL-запросов и БД. Формат операции 8з имеет вид: — существующее понятие модели ПрО; г - отношение, которое будет связывать понятия V и v . Алгоритм реализации операции 0з включает следующую последовательность действий: 1) добавление нового понятия v в концептуальную модель ПрО; 2) модификация схемы БД, вызванная добавлением нового понятия v и установлением отношения / с понятием v в концептуальной модели ПрО; 3) модификация системы базовых SQL-запросов, вызванная добавлением нового понятия в концептуальную модель ПрО. Выполнение действий алгоритма основывается на способах добавления по-нятия-агрегага, понятия-компонента, понятия-класса, понятия-подкласса, родового понятия, видового понятия, понятия-образа и конкретного понятия-в модель ПрО, разработанных в-главе 2. 2. Операция добавления понятия в концептуальную модель ПрО с трансля цией отношения позволяет добавить понятие с трансляцией отношений классифи-, кации; обобщения или абстрагирования. Операцию добавления понятия с трансля цией отношения обозначим как 04. Операция Э4 предполагает наличие концептуальной модели ПрО с системой базовых SQL-запросов, отображающих понятия модели ПрО в БД. добавляемое понятие с его свойствами, и отношение, транслируемое через добавляемое понятие. Результатом, выполнения операции будут измененные: концептуальная модель ПрО, система базовых SQL-запросов и БД. Формат операции 04 имеет вид: добавляемое понятие; г - отношение, транслируемое через добавляемое понятие v. Алгоритм реализации операции 04 включает следующую1 последовагель-ность действий: 1) добавление нового понятия v в концептуальную модель ПрО с трансляци ей отношений классификации, обобщения или абстрагирования; 2) модификация схемы БД, вызванная добавлением нового- понятия v с трансляцией отношения г в концептуальной модели ПрО; 3) модификация системы базовых SQL-запросов, вызванная добавлением нового понятия в концептуальную модель ПрО с трансляцией отношения классификации, обобщения или абстрагирования. Выполнение действий алгоритма основывается на способах добавления понятия в модель ПрО с трансляцией отношений классификации, обобщения или абстрагирования, разработанных в главе 2. Детальная схема алгоритма приведена на рисунке 35.

                  Механизм модификации данных в АИС с динамической поддержкой системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД

                  Если пользователь производит удаление какого-либо объекта (например, объекта Иванцов Андрей Николаевич, Пенза, 123456, 30.06.1970, Кандидат наук, Доцент ), то извлекается и выполняется базовый SQL-запрос типа delete для соответствующего понятия. Например, для понятия «человек» базовый SQL-запрос типа delete путем замены сштепі_ГО_Человек на значение идентификатора удаляемого объекта (100).

                  Рассмотренный пример демонстрирует обработку данных в системе на основе способа базовых SQL-запросов для понятий, связанных отношением агрегации. Для понятий, связанных отношением обобщения, способ работает аналогично. При изменении объемов понятий путем добавления новых или изменения существующих объектов сначала извлекаются и выполняются базовые SQL-запросы типа select, insert и update для родового понятия, затем полученные идентификаторы используются в базовых SQL-запросах типа select, insert и update для видового понятия. Удаление объекта из объема понятия осуществляется по идентификатору текущего объекта понятия (видового или родового). Приведем пример изменения объема понятия «преподаватель», связанного отношением обобщения с понятием «человек» (рисунок 37). Например, пользовагель добавляет преподавателя Иванцов Андрей Николаевич, Пенза, 123456, 30.06.1970, Кандидат наук, Доцент, ПМИ, Профессоре Для этого последовательно (как показано выше) извлекаются и выполняются базовые SQL-запросы типа select и insert для понятий «ФИО», «адрес», «паспорт», «дата рождения», «ученая степень» и «звание», «кафедра», «должность», «человек». Полученные идентификаторы соответствующих объектов затем использую г- ся в базовом SQL-запросе типа insert для понятия «преподаватель» путем применения операции замены (Replace) к тексту базового SQL-запроса. При этом базовый SQL-запрос INSERT into Преподаватель values (Ш_Преподаватель, Ю_Человек, ГО_Кафедра, ГО_Должность) преобразуется в DML-инструкцию INSERT into Преподаватель values (200, 100, 60, 70) где 200 - сгенерированное значение идентификатора для объекта, добавляемого в объем понятия "Преподаватель"; 100 - идентификатор объекта из объема родового понятия "Человек", которому соответствует добавляемый объект видового понятия "Преподаватель"; 60, 70 - идентификаторы объектов понятий более низкого уровня, входящих в состав объекта понятия «преподаватель». Рассмотрим изменение объемов понятий, связанных отношением классификации. Для понятий-подклассов создаются базовые SQL-запросы только типа select, так как объем понятия-подкласса является ограничением (на основании соответствующего предиката) объема понятия-класса. Следовательно, весь объем понятия-подкласса целиком содержится в объеме соответствующего поняіия-класса. Поэтому для ввода, модификации и удаления данных для понятия-подкласса используются базовые SQL-запросы типа insert, update и delete понятия-класса. При этом роль ЛИС заключается в контроле соответствия добавляемого объекта понятия-подкласса основанию классификации, установленному предикатом. В соответствии с концептуальной моделью ПрО (рисунок 37) понятия «студенты ФМФ» и «студенты ФЭМИ» являются понятиями-подклассами для понятия-класса «студент». Добавление нового объекта в объем понятия-класса осуществляется аналогично добавлению объекта в объем понятия-агрегата. При эюм для выбора значения факультета для»добавляемого объекта из объема понятия «студент» доступны все факультеты, составляющие объем понятия «факультет». Однако при выборе значения факультета для объекта, добавляемого в обьем понятия-подкласса «студенты ФЭМИ», доступны не все факультеты, имеющиеся в АИС, а только ге, которые удовлетворяют предикату, формирующему объем данного понятия-подкласса. Следовательно, для понятий, связанных отношением классификации, обработка данных также реализуется посредством способа базовых SQL-запросов. Рассмотрим обработку данных для понятий, связанных отношением абстрагирования. Как указано выше, для понятий-образов создаются базовые SQL-запросы только типа select. Это определяется тем, что объем понятия-образа не относится к первичным данным информационной системы. Поэтому объекты понятия-образа модифицируются автоматически при модификации объектов конкретных понятий. Таким образом, на основе предложенной системы базовых SQL-запросов реализуется не только динамическая поддержка соответствия концептуальной модели ПрО и БД в форме системного изоморфизма, но и осуществляться обработка данных в АИС. Реализацию разработанных операций формирования и динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели ПрО и БД целесообразно организовать в виде программно-информационного компонента, включаемого в структуру АИС. Разработанный программный компонент обладает достаточно высокой автономностью и взаимодействует с модулем ведения концептуальной модели ПрО и СУБД, осуществляющей ведение БД. Структурно программный компонент строится в виде ядра, выполняющего управляющую функцию, базы данных, хранящей систему базовых SQL-запросов, и набора процедур, позволяющих реализовать операции 0i - Q\s, разработанные в разделе 3.2. Базовые SQL-запросы в БД представляются отношением Isomorphism со схемой: - понятие - имя (идентификатор) понятия, к которому относится базовый SQL-запрос; -тип-тип базового SQL-запроса (select insert, update, delete); - SQL-запрос - текст базового SQL-запроса. Для реализации операций 9] - 016 программный компонент содержит следующие процедуры: - InitialMapping - осуществляет начальное отображение концептуальной модели ПрО в БД. представленную универсальным отношением; - ReflectConceptsTo3NFDB - формирует отображение концептуальной модели ПрО в БД при преобразовании БД из универсального отношения в ЗНФ; - AddConcept - добавляет новое понятие в концептуальную модель ПрО; - ModifySchemaOnAddConcept - производит изменения в схеме БД, вызванные добавлением нового понятия в концептуальную модель ПрО; - ModifySQLSysOnAddConcept - производит изменения системы базовых SQL-запросов, вызванные добавлением нового понятия в концептуальную модель ПрО и изменением схемы БД.

                  Похожие диссертации на Модель и алгоритмы динамической поддержки системного изоморфизма концептуальной модели предметной области и базы данных

                  Модель и алгоритмы поиска изображений в графических базах данных на основе теории активного восприятияДесятников, Игорь Евгеньевич

                  

                  Разработка и исследование моделей и алгоритмов анализа информации о воздушной обстановке на базе встраиваемых аппаратно-программных комплексовСеверин, Валерий Александрович

                  

                  Модели и алгоритмы анализа функционирования систем информационно-технической поддержки с переменной структурой на предприятииДесятов Андрей Дмитриевич

                  

                  Модели и алгоритмы балансировки нагрузки в кластерной системе с поддержкой механизма репликацииШилов Сергей Николаевич

                  Исследование и разработка математических методов и программно-алгоритмических средств анализа реляционных моделей баз данных и знанийПасичник, Владимир Владимирович

                  

                  Алгебраические байесовские сети: логико-вероятностная графическая модель баз фрагментов знаний с неопределенностьюТулупьев Александр Львович

                  Разработка механизмов извлечения моделей из баз знанийХристьяновский, Дмитрий Григорьевич

                  

                  Эффективные модели поиска в базах полуструктурированных данных на основе иерархии схем документовГорелов Сергей Сергеевич

                  Анализ методов и средств представления и обработки баз данных на основе ненормализованных реляционных моделей данныхГрабовецкий, Юрий Викторович

                  

                  Исследование и разработка методов и моделей поиска адекватной информации в полнотекстовых базах данных Андриенко Евгений Владимирович