Характеристика фактографических запросов

Вид запроса	Сущность запроса	Примеры
Запрос на установление названия данного объекта (или группы объектов)	Установление названия объекта, характеризующегося заданным набором признаков	Какая фирма в г.Тюмени является дистрибьютором справочно-правовой системы «Консультант-Плюс»
Запрос на установление значения признака заданного объекта	Определение значения некоторого признака (признаков) заданного конкретного объекта	Какова цена версии «Эксперт» справочно-правовой системы «Консультант-Плюс» для высшего учебного заведения
Запрос на установление значения признака заданного объекта	Определение значения некоторого признака (признаков) для заданного класса объектов	Какие фирмы в г.Тюмени осуществляют распространение справочно-правовых систем

В составе фактографического запроса могут быть выделены две части: «сравниваемая» и «спрашиваемая». В «сравниваемую» часть входят такие характеристики объекта, значения которых заведомо известны автору запроса. К «запрашиваемым» относятся характеристики, значения которых не известны автору запроса и которые, соответственно, должны составлять содержание ответа на запрос. Например, в запросе «Какие фирмы в г.Тюмени осуществляют распространение справочно-правовых систем к «сравниваемой» части относится тип систем – справочно-правовые системы, а также их местонахождение – г.Тюмень. К «запрашиваемой» части относятся названия фирм, распространяющих справочно-правовые системы в г.Тюмени.

В зависимости от логической структуры фактографические запросы подразделяются на простые и сложные.

Простые фактографические запросы – это фактографические запросы, характеризующиеся тем, что элементы сравниваемой их части соединены между собой конъюктивно, т.е. с помощью логического оператора «И». Например, запрос: «Какая фирма в г.Тюмени является дистрибьютором справочно-правовой системы «Консультант-Плюс»?».

Сложные фактографические запросы – это фактографические запросы, характеризующиеся тем, что элементы их сравниваемой части соединены между собой дизъюнктивно, т.е. с помощью логического оператора «ИЛИ». Например, запрос: «Каковы цены версии «Эксперт» и «Налоги Бухучет» справочно-правовой системы «Консультант Плюс» для высшего учебного заведения?».

Виды информационных запросов определяют вид базы данных, позволяющих получить искомую информацию. В соответствии с двумя основными видами информационных запросов – библиографические и фактографические – рассмотрим технологию создания документальных и фактографических БД.

Стадии и этапы создания баз данных

В формировании БД любого вида условно выделяют два направления: семантическое, связанное с определением состава, структуры и наполнения БД, и программно-техническое, связанное с представлением отобранной информации на машинном носителе. Соблюдение технологии формирования БД является залогом успешного продвижения БД на информационный рынок, включая их регистрацию и сертификацию.

Проектирование документальных и фактографических баз данных имеет, с одной стороны, общие черты, а с другой стороны, обладает спецификой.

Инфологическое проектирование базы данных

Прежде чем начинать проектирование баз данных, необходимо осуществить обследование предметной области, в ходе которого следует выяснить, как функционирует предметная область, для отображения которой создается база данных.

Под предметной областью понимается часть реального мира (совокупность объектов, предметов), данные о которой являются основой при принятии проектных решений. Это может быть предприятие в целом, его структурные подразделения и реализуемые в них производственные процессы.

Предметная область должна быть детально описана с помощью формализованных языковых средств. Средством такого описания предметной области является инфологическая модель.

Инфологическая модель включает в себя описание информационных потребностей и запросов пользователей, информационных потоков, решаемых в заданной предметной области задач; ER-модель предметной области.

В ходе обследования предметной области, в первую очередь, необходимо выявить потребность в создании базы данных конкретного типа, которая может быть наличием проблемной ситуации в функционировании объекта автоматизации. Например, потребность в создании документальной базы данных может быть обусловлена низкой оперативностью поиска, большой трудоемкостью при решении поисковых задач, невозможностью одновременного доступа нескольких пользователей к одному источнику информации. При создании фактографических баз данных, наряду с перечисленными, в качестве проблемных ситуаций могут выступать: низкая степень аналитичности формируемых выходных документов, дублирование данных в различных структурных подразделениях.

Далее необходимо определить семантические и формальные границы предметной области. Семантические границы, главным образом определяются информационными потребностями и запросами пользователей либо составом объектов, выделенных в заданной предметной области, и их свойствами. При создании документальной базы данных семантические границы могут быть представлены областью знаний, темой проблемой. При создании фактографических баз данных семантические границы отражают конкретные объекты, выделенные в рамках конкретной предметной области, и их свойства. Совокупность объектов, обладающих одинаковым набором свойств, называют классом объектов. Например, в рамках предметной области «Вуз» могут быть выделены такие классы объектов, как «абитуриенты», «студенты», «преподаватели», «выпускники», «учебные дисциплины» и т.д. При этом отдельный объект («абитуриент», «студент», «преподаватель») называется экземпляром объекта.

Семантические границы предметной области задаются путем перечисления классификационных индексов, предметных рубрик, ключевых слов или дескрипторов, которые затем объединяются в логико-понятийную схему предметной области. Установление формальных границ при создании баз данных распространяется на хронологические. Географические, языковые признаки отбора документов (данных), а также на видовой состав.

Важнейшим фактором, определяющим состав атрибутов поиска, перечень и форматы выходных документов, является установление состава категорий потенциальных пользователей базы данных. Например, при создании документальных баз данных состав категорий пользователей может влиять на выбор ИПЯ, установление оптимальной глубины индексирования при формировании ПОД. При создании фактографической базы данных следует учитывать специфику задач, решаемых различными категориями пользователей, что в конечном итоге влияет на состав и структуру форматов выходных документов.

Как для документальных, так и для фактографических баз данных в качестве источников отбора данных могут выступать традиционные и электронные документы. Так, для документальных баз данных источниками могут служить существующие в данной области БД (в том числе и электронные каталоги), информационные издания, разделы библиотечных каталогов и картотек, периодические издания и т.п. Для фактографических баз данных источниками отбора данных являются существующие в данной предметной области БД. Например, источником для формирования БД «Студенты» может быть БД «Абитуриенты», входные первичные документы (паспорт, анкета, экзаменационные ведомости и т.д.).

При создании документальных баз данных следует также определить состав необходимых форм свертывания информации: библиографическое описание, аннотация, реферат, классификационные индексы, предметные рубрики, ключевые слова, полный текст и т.д.

Создание фактографической базы данных, в отличие от документальной, имеет свою специфику, кт проявляется в необходимости выявления состава и характеристики задач, решаемых в структурном подразделении, подлежащем автоматизации; и анализа информационных потоков, функционирующих в данном подразделении. Технология выполнения данных видов работ является аналогичной работам, выполняемым в ходе предпроектного обследования при создании АИС.

Концептуальное проектирование предполагает построение ER –модели (Entiti-Relationship модели) – концептуальной модели предметной области. В соответствии с теорией проектирования баз данных построение ER –модели входит в состав инфологического проектирования баз данных наряду с предпроектным обследованием. ER –модель представляет собой графическое описание объектов предметной области и связей между ними. Построение ER –модели требует решения следующих задач: определение сущности; определение атрибутов сущности; идентификация ключевых атрибутов сущности; идентификация связей данных; построение графической структуры данных (ER –диаграммы). В соответствии с используемой терминологией ER –модель принято также называть моделью «сущность-связь».

Сущность – абстрактное представление реально существующего объекта, процесса или явления предметной области в ее концептуальной модели.

Атрибут – одна из характеристик , описывающих свойства сущности (объекта, процесса или явления) в модели БД.

Связь – это функциональная зависимость между сущностями.

Типы связей: один-к-одному (1:1), один-ко-многим (1:N) и многие-ко-многим (M:N).

При связи один-к-одному (1:1) каждому экземпляру одной сущности не более одного экземпляра другой сущности. Этот вид связи встречается редко. В основном применяется для разделения атрибутов одной сущности на две группы (таблицы). В первой таблице остаются поля с наиболее важной и чаще используемой информацией, а остальные поля переносятся в другую (другие) таблицы.

Графическое изображение связи 1:1 между сущностями А и В

А 1 В1

А

А

В

2

А3 В2

Пример связи 1:1 может служить связь между информационными объектами (сущностями) СТУДЕНТ и СЕССИЯ: каждый студент имеет определенный набор экзаменационных оценок в сессию.

Наиболее распространенный тип связи – один-ко-многим (1:М). При таком типе связи каждому экземпляру одной сущности (главной таблицы) соответствует несколько экземляров в другой связанной сущности – подчиненной таблице.

Графическое изображение связи 1:М между сущностями А и В

А

А

В

1 В1

А 2 В2

А 3 В3

Например, СТИПЕНДИЯ и СЕССИЯ: установленный размер стипендии по результатам сдачи сессии может повторятся многократно для различных студентов.

При использовании связи многие-ко-многим (M:N) множеству экземпляров сущности в одной таблице соответствует множество экземпляров в другой связанной сущности.

Графическое изображение связи M:N между сущностями А и В

А1 В1

А

В

А 2 В2

А 3 В3

Например, СТУДЕНТ и ПРЕПОДАВАТЕЛЬ: один студент обучается у многих преподавателей, один преподаватель обучает многих студентов.

В ходе построения ER –модели предметной области осуществляется трансформация выявленных в ходе предпроектного обследования компонентов (объект, свойство, связь) в адекватные им компоненты ER –модели (сущность, атрибут, связь). Например, выделенные в ходе предпроектного обследования предметной области «Вуз» объект «студент», обладающий набором различных свойств («Ф.И.О.», «год рождения», «пол» и т.д. ), при построении ER –модели трансформируются в сущность «студент» с соответствующими атрибутами «Ф.И.О.», «год рождения», «пол» и т.д.

При инфологическом проектировании следует отражать не отдельные экземпляры объектов, классы объектов.

Описание предметной области ER –модели принято представлять Вт определенной знаковой системе. Для обозначения сущности могут использоваться прямоугольники, блоки с закругленными углами, овалы и т.д. для использования атрибута используются овалы. Для отображения связи между сущностями используется ромб. При построении ER –модели предметной области необходимо также отразить связь между сущностью и характеризующими ее атрибутами с помощью линий, соединяющих условные обозначения сущности и атрибутов. Например, для связи «один к одному» - прямая линия; для связи «один к N» - прямая линия со стрелкой к N; для связи «многое ко многим» - прямая линия с обратными стрелками. Атрибуты сущностей не отображаются на той же схеме, где указаны связи между сущностями. При этом описание сущностей выполняется отдельно.

Например ER – диаграмма