Моделирование и проектирование баз данных больших и сложных экономических информационных систем: На прим. таможен. системы России тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Кожака, Жанна Олеговна

• Кожака, Жанна Олеговна
• кандидат экономических наук
• 1996

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Кожака, Жанна Олеговна

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СРЕДСТВ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАЗ ДАННЫХ БОЛЬШИХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

1.1. ОСОБЕННОСТИ БОЛЬШИХ И СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

1.2. АНАЛИЗ МЕТОДОЛОГИЙ ИНФОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ БОЛЬШИХ И СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

1.3. АНАЛИЗ МЕТОДИК МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАЗ ДАННЫХ БОЛЬШИХ И СЛОЖНЫХ ЭИС ПУТЕМ ПОСТРОЕНИЯ ER -МОДЕЛЕЙ.

1.3.1. АНАЛИЗ МЕТОДИК ПОСТРОЕНИЯ ЕЯ-МОДЕЛЕЙ.

1.3.1.1. ER-МОДЕЛЬ П.ЧЕНА.

1.3.1.2. МОДЕЛЬ "ПАРТНЕРСТВА" Ч.БАХМАНА.

1.3.1.3. ИНФО ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИГО С.М.

1.3.1.4. ER-МОДЕЛЬ Г.ДЖЕКСОНА.

1.3.1.5. ER-МОДБЛЬ ORACLE.

1.3.1.6. IDEF - МЕТОДОЛОГИЯ ИНФОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ.

1.3.2. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАЗ ДАННЫХ ЭИС

1.3.2.1. ПРАВИЛА ПЕРЕХОДА ОТ ИНФОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ К ДАТАЛОГИЧЕСКОЙ П.ЧЕНА.

1.3.2.2. ПОЛУЧЕНИЕ ОТНОШЕНИЙ ИЗ ER-ДИАГРАММ Г.ДЖЕКСОНА.

1.3.2.3. АЛГОРИТМ ПРОЕКТИРОВАНИЯ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗ ДАННЫХ ДИГО С.М.

1.3.2.4. АЛГОРИТМ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ER-МОДЕЛЕЙ В СТРУКТУРЫ ТАБЛИЦ БАЗЫ ДАННЫХ CASE*ORACLE.

1.3.2.5. МОДЕЛИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ В CASE IDEF1X.

1.4. НЕОБХОДИМОСТЬ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАЗ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ.

2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ БАЗ ДАННЫХ БОЛЬШИХ И

СЛОЖНЫХ ЭИС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ЕЯ-МОДЕЛИРОВАНИЯ48 2.1. ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ.

2.2. ТЕХНОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРЕДМЕТНЫХ ОБЛАСТЕЙ МЕТОДОМ ER-МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИХ БАЗ ДАННЫХ.

2.3. ИНФОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРЕДМЕТНЫХ ОБЛАСТЕЙ.

2.3.1. ПОСТРОЕНИЕ ER-МОДБЛИ.

2.3.2. ГРАФИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЕЯ-МОДЕЛЕЙ ДАННЫХ.

2.4. ДАТ АЛОГИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗ ДАННЫХ БОЛЬШИХ И СЛОЖНЫХ ЭИС.

2.4.1. ТЕХНОЛОГИЯ ДАТ АЛОГИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ.

2.4.2. АЛГОРИТМ ПЕРЕХОДА ОТ ЕЯ-МОДЕЛИ К РЕЛЯЦИОННОЙ

ДАТ А ЛОГИЧЕСКОЙ.

2.4.3. РАЗВИТИЕ АЛГОРИТМА ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ С УЧЕТОМ ТРЕБОВАНИЙ ЭФФЕКТИВНОЙ РАБОТЫ СОД.

2.5. ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЦЕЛОСТНОСТИ БАЗЫ ДАННЫХ.

2.5.1. КЛАССИФИКАЦИЯ ОГРАНИЧЕНИЙ ЦЕЛОСТНОСТИ.

2.5.2. РЕАЛИЗАЦИЯ ОГРАНИЧЕНИЙ ЦЕЛОСТНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ CASE*ORACLE.

2.6. ФИЗИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ.

2.7. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММ ВЕДЕНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ.

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ ТАМОЖЕННОЙ СИСТЕМЫ РОССИИ.

3.1. ОПИСАНИЕ ПРОБЛЕМ И ЗАДАЧ ПРОЕКТИРОВАНИЯ.

3.1.1. ЦЕЛИ И НАЗНАЧЕНИЕ СИСТЕМЫ.

3.1.2. ХАРАКТЕРИСТИКА ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ.

3.1.3. ТРЕБОВАНИЯ К СИСТЕМЕ.

3.2. ОПИСАНИЕ ER-МОДЕЛИ. СУЩНОСТИ, СВЯЗИ, АТРИБУТЫ.

3.3. ОПИСАНИЕ ДАТ АЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЕКТА.

3.4. ФИЗИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ.

3.5. ОПИСАНИЕ ОГРАНИЧЕНИЙ ЦЕЛОСТНОСТИ.

3.6. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ АДМИНИСТРИРОВАНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ ГТК.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование и проектирование баз данных больших и сложных экономических информационных систем: На прим. таможен. системы России»

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. Эффективное функционирование таможенной системы имеет огромное общегосударственное значение. Отчисления в бюджет по внешнеэкономическим сделкам в виде таможенных пошлин, налогов и платежей в 1995 году составили более 55 триллионов рублей, за счет этих поступлений формируется порядка тридцати процентов государственного бюджета. Сумма отчислений по внешнеэкономическим сделкам зависит от множества факторов, одним из которых является эффективность процессов управления.

Процесс управления таможенной системой, как и любой большой и сложной экономической системой, требует обработки и накопления большого количества самой разнообразной информации. Вместе с тем, эффективность, адекватность и оперативность принимаемых решений на основе этой информации часто недостаточна, что требует повышения качества хранимой информации и скорости доступа к данным.

Ядром информационной системы является ее база данных. Проектирование базы данных больших экономических информационных систем - сложный и трудоемкий процесс, состоящий из нескольких этапов - инфологического, даталогического и физического проектирования. Для разработки эффективного проекта базы данных необходимо иметь такое описание предметной области, которое могло бы быть понятным различным классам пользователей, содержать необходимую для них информацию и в то же время быть достаточно формализованным, чтобы исключать двусмысленность и ошибки. Данное описание должно эффективно преобразовываться в логическую структуру базы данных (даталогическую модель), а также быть адаптивным к изменениям предметной области. Для целей его создания используют искусственные формализованные языковые средства, а само описание называется инфологической моделью (ИЛМ) предметной области.

Основным требованием к ИЛМ является требование ее адекватности целям моделирования, а также реальным объектам и процессам предметной области. Формализованная экономическая модель может быть построена с использованием самых разнообразных математических методов и средств. Учитывая цель создания ИЛМ, - разработка базы данных для хранения информации о всех экономических процессах и объектах предметной области для принятия управленческих решений как по каждому процессу (объекту) в отдельности, так и по их совокупности, - круг формализованных методов и средств может быть заметно сужен. Действительно, использование классических математических методов, предлагающих представить экономическую область в виде совокупности формул, чаще всего не позволяет отразить многообразие процессов, объектов и их свойств, а также ограничений, существующих в большой экономической системе. Попытки включения всех прюцессов, объектов, свойств и ограничений приводят к потере адаптивности модели, что неприемлемо для динамичных экономических систем, тем более для информационного обеспечения принятия управленческих решений в этих системах.

Создание ИЛМ преследует также цели привлечения к разработке автоматизированной ЭИС пользователей-экономистов. Для обеспечения этой цели необходимы наглядные и понятные языковые средства реализации ИЛМ (например, графические).

Таким образом, для моделирования больших и сложных экономических предметных областей с целью разработки их баз данных должны использоваться специальные формализованные средства, позволяющие:

- адекватно и полно отразить экономическую предметную область;

- эффективно преобразовываться в логическую и физическую структуры данных;

- адаптивно изменять модель в условиях динамического развития системы;

- непротиворечиво объединять представления и потребности различных пользователей и проектировщиков;

- четко и понятно представлять объекты, процессы и ограничения как для специалистов в моделируемой предметной области, так для проектировщиков и программистов.

Наиболее подходящим средством моделирования экономических информационных систем, учитывающим вышеизложенные требования, являются модели сущность-связь (Entity-Relationship) или ER-модели.

В настоящее время существует множество работ, связанных с проектированием баз данных. Однако чаще всего в них рассматриваются проблемы проектирования для конкретных СУБД (чаще всего cLBASE-подобных, не подходящих для разработки больших экономических информационных систем). В части работ описываются не все этапы процесса проектирования. Существующие инфологические модели не содержат всех типов сущностей, отношений или атрибутов. Некоторые авторы рассматривают процесс проектирования в виде совокупности примеров. Решения, которые предлагаются в данных работах, оптимальны в описанных ситуациях, но могут быть неэффективными в других.

Выбор темы исследования определило наличие проблемы качественного моделирования и проектирования эффективных баз данных больших экономических информационных систем (ЭИС).

Решению задачи моделирования баз данных больших информационных систем, построения алгоритмов перехода от инфологической модели к даталогической, обеспечения целостности и эффективной работы баз данных и использования в этих целях средств автоматизации посвящено данное диссертационное исследование. Его особенностью является комплексное рассмотрение вопросов инфологического, даталогического и физического моделирования, обеспечения целостности и совместного применения современных CASE-средств и "ручного" проектирования.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Целью работы Является создание и описание методики моделирования и проектирования баз данных больших ЭИС на основе построения ER-моделей предметной области и эффективного использования

CASE-средств на различных этапах проектирования в условиях динамическог о развития экономической системы и изменения окружающей среды.

В соответствии с указанной целью в диссертации поставлены и решены следующие задачи: исследование и классификация объектов и процессов большой экономической предметной области - таможенной системы России;

- определение особенностей больших ЭИС;

- анализ различных видов инфологических моделей для целей моделирования экономической предметной области, особенно класса ER-моделей;

- анализ алгоритмов перехода от ИЛМ к даталогической модели (ДЛМ);

- разработка методики проектирования баз данных больших ЭИС с использованием ER-моделирования и CASE-средств;

- формализация процесса перехода от ER-модели к реляционной ДЛМ;

- разработка методов поддержания целостности базы данных ЭИС и использования с этой целью средств автоматизации проектирования;

- выработка рекомендаций и предложений по эффективному физическому проектированию баз данных;

- реализация предложенной методики при моделировании экономической предметной области - таможенной системы и проектировании центральной базы данных Государственного Таможенного Комитета России.

Объектом исследования является процесс проектирования баз данных больших ЭИС и методика качественного и быстрого проектирования баз данных путем построения ER-моделей.

МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ. Для решения поставленных в работе задач использовалась российская и зарубежная литература по моделированию экономических систем и проектированию баз данных для ЭИС, реализации их физической структуры и обеспечению достоверности и целостности экономической информации, а также аналитические и обзорные работы по вопросам применения CASE-средств, техническая документация по СУБД и CASE. В ходе изучения методов автоматизированного проектирования были проанализированы несколько современных CASE-продуктов, имеющих в своем составе компоненты моделирования баз данных. При разработке моделей и проекта центральной базы данных ГТК РФ использовались опросы и интервью различных пользователей, изучались существующие нормативные, методические и инструктивные материалы, касающиеся таможенной системы России.

Инструментом исследования послужили методы математического и концептуального моделирования, системного анализа, теории графов, множеств и реляционной алгебры.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В диссертационной работе дано новое решение актуальной проблемы эффективного проектирования базы данных ЭИС путем построения ER-моделей предметной области. Новизна решения заключается в следующем:

- предложены методы и средства построения ИЛМ предметной области, обладающей совокупностью мощных возможностей отображения объектов и процессов экономической предметной области (обычные сущности, виды и подвиды, атрибутные и безатрибутные, n-арные, альтернативные отношения, ключевые, обязательные и необязательные атрибуты и др.);

- выполнен анализ алгоритмов перехода от ИЛМ к реляционной ДЛМ, учитывающий полноту преобразования типов сущностей, связей и атрибутов ИЛМ в отношения ДЛМ, эффективность и адекватность данного преобразования для класса экономических систем, наличие средств автоматизации алгоритма и генерации программных компонент компьютерных ЭИС, а также ведения и администрирования баз данных этих систем;

- проанализированы и уточнены основные термины и определения по инфологическому и даталогическому проектированию. Дано новое понятие сущности, экземпляра сущности, введены понятия уникально идентифицирующего атрибута, атрибутной и безатрибутной связи, уточнены термины: ER-модель, дат алогическая модель, связь, атрибут, таблица, транзитивная связь и др.;

- разработана мета-модель, сущностями которой являются основные понятия предлагаемой методики моделирования и проектирования баз данных;

- предложен новый алгоритм перехода от ER-модели к реляционной даталогической, учитывающий отражение ограничений целостности предметной области в ИЛМ и ДЛМ, наличие различных типов сущностей и связей (в т.ч. атрибутных связей). Данный алгоритм формализован, в его представлении использован теоретико-множественный аппарат. В алгоритме предложена универсальная формула для преобразования любых ассоциаций сущностей в отношения ДЛМ;

- обобщены возможности использования CASE-средств для получения реляционной даталогической модели, даны рекомендации совместного применения данных средств и ПручногоП проектирования;

- уточнена методика построения ER-модели при использовании CASE*Oracle;

- предложена технология автоматизированного поддержания целостности базы данных экономических систем, включающая информацию ИЛМ и ДЛМ;

- смоделирована экономическая предметная предметная область - таможенная система, построены ER-модели для таможенной системы, на основе которых разработан проект центральной базы данных Государственного Таможенного Комитета России;

- решены задачи разработки программных средств ведения центральной базы данных и нормативно-справочной информации ГТК России и создания АСОИ автомобильной таможни на базе Московского регионального таможенного управления. Центральная база данных и нормативно-справочная ^информация являются ядром для решения экономических задач федерального уровня, а именно: планирования учета и контроля начисления, взимания и поступления в государственны]'! бюджет таможенных платежей; экспортно-импортного таможенио-банковского валютного контроля; статистики внешнеэкономической и торговой деятельности; организации борьбы с контрабандой и нарушениями Федерального и таможенного законодательств; контроля таможенного оформления; прогнозирования и планирования таможенных тарифов и преференций; контроля и анализа использования лицензий и квот; анализа среднеконтрактных цен и влияния величины таможенных пошлин, сборов и льгот на их динамику и многих других задач таможенной системы России.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ, РЕАЛИЗАЦИЯ И АПРОБАЦИЯ. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при моделировании экономических предметных областей и проектировании баз данных больших ЭИС. В случае использования средств автоматизации проектирования особое значение приобретает анализ моделей и алгоритмов, произведенный в работе, а также возможность человеко-машинного проектирования для повышения эффективности проектов баз данных.

Предложенная методика была апробирована при моделировании экономической предметной области - таможенной системы - и проектировании центральной базы данных и средств ее администрирования Главного Научно-Информационного Вычислительного Центра (ГНИВЦ) ГТК России. Результатом внедрения данного проекта было повышение эффективности процессов управления таможенной системой за счет снижения времени обработки и стоимости хранения информации, увеличесния ее достоверности и целостности.

Различные части работы могут эффективно использоваться при обучении студентов проектированию баз данных и информационных систем в целом и повышении квалификации специалистов.

СОСТАВ И СТРУКТУРА РАБОТЫ. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 77 наименований. По теме диссертационного исследования опубликовано шесть работ общим объемом 2,3 п.л.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Кожака, Жанна Олеговна

ВЫВОДЫ ПО ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ. В третьей главе была рассмотрена экономическая задача моделирования и проектирования базы данных Государственного Таможенного Комитета России. При проектировании использовалась методология моделирования и проектирования баз данных, изложенная во второй главе работы.

Проведено обследование предметной области. Определены цели, основные задачи и состав требований к разрабатываемой АЭИС.

Выбран аппарат для моделирования предметной области.

Разработана инфологическая модель экономической предметной области, содержащая более пятидесяти сущностей.

Создан глоссарий проекта.

С помощью средств CASE*Oracle спроектированы таблицы базы данных (даталогическая модель).

Спроектирована система ограничений целостности, на основе которой разработаны средства автоматизированного поддержания целостности и достоверности базы данных. Все ограничения целостности были внесены в даталогическую модель экономической предметной области.

Проведена оптимизация и адаптация моделей к реальным условиям функционирования экономической информационной системы. Определены возможности расширения или реорганизации системы, необходимость в которых может возникнуть при t изменениях в предметной области.

Осуществлена "увязка" различных частей проекта.

Спроектированы элементы физической модели базы данных: уникальные и неуникальные индексы, сегменты и др, позволяющие повысить скорость обработки запросов пользователей.

156

С использованием CASE*Oracle сгенерированы экранные формы просмотра, ввода и корректировки таблиц базы данных. В формах реализованы все ограничения целостности, которые были внесены в даталогическую модель.

Выделены различные классы и группы пользователей для работы с базой данных, определен их состав.

Разработан комплекс программных средств ведения центральной базы данных и нормативно-справочной информации ГНИВЦ ГТК РФ. Центральная база данных и нормативно-справочная информация являются ядром для решения экономических задач федерального уровня, а именно: планирования учета и контроля начисления, взимания и поступления в государственный бюджет таможенных платежей; экспортно-импортного таможенно-банковского валютного контроля; статистики внешнеэкономической и торговой деятельности; организации борьбы с контрабандой и нарушениями Федерального и таможенного законодательств; контроля таможенного оформления; прогнозирования и планирования таможенных тарифов и преференций; контроля и анализа использования лицензий и квот; анализа среднеконтрактных цен и влияния величины таможенных пошлин, сборов и льгот на их динамику и многих других задач таможенной системы.

Созданы средства ведения базы данных АСОИ автомобильной таможни Московского регионального таможенного управления.

В спроектированные средства можно быстро вносить изменения и автоматически производить перегенерацию программ, что делает их достаточно адаптивными.

Внедрение результатов исследования позволило повысить эффективность обработки и хранения информации в центральной базе данных ГНИВЦ, ее целостность и достоверность, сделать ее более адаптивной, привлечь к разработке различные группы пользователей.

157

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе диссертационного исследования получены следующие основные результаты.

Исследована экономическая предметная область - таможенная система России. Сделан вывод о принадлежности таможенной системы к классу больших и сложных ЭИС. Обоснована необходимость качественного моделирования и проектирования баз данных для повышения эффективности процессов управления большими ЭИС. Определены задачи, возникающие при моделировании и проектировании баз данных этих систем. Доказана необходимость построения инфологической модели при проектировании баз данных больших ЭИС.

Классифицированы и проанализированы инфологические модели, их достоинства и недостатки для использования при моделировании и проектировании баз данных экономических информационных систем.

Выбран аппарат для моделирования предметной области.

Проанализирована и уточнена терминология в области моделирования и проектирования баз данных.

Определены особенности проектирования экономических автоматизированных информационных систем с использованием CASE-средств.

Проведен анализ наиболее известных автоматизированных и неавтоматизированных алгоритмов перехода от инфологической модели к реляционной даталогической.

Предложена методика проектирования баз данных с использованием ER-моделирования. Данная методика включает в себя терминологический аппарат, язык и правила построения ER-моделей и алгоритм перехода от инфологической модели к реляционной даталогической.

Разработана технология построения ER-модели в условиях использования CASE-средств с учетом особенностей алгоритма проектирования, заложенного в системе.

Разработана методика автоматизированного' проектирования ограничений целостности как на уровне инфологической модели, так и даталогической (Oracle) и их реализации.

Даны рекомендации по оптимизации даталогической модели, учитывающие потребности разрабатываемой системы.

Сформулирован алгоритм перехода от инфологической модели к реляционной даталогической, который дает возможность получить решения даталогического проектирования для любых моделей, построенных по предложенной в работе методике

158

ER-моделирования. Правила алгоритма изложены с использованием теоретико-множественного аппарата. Он является более формализованным, чем алгоритмы Чена, Бахмана, Диго и Джексона. На его выходе получают множество таблиц, колонок и совокупность ограничений целостности. Алгоритм дает эффективные решения при построении даталогических моделей ЭИС в реляционных СУБД поддерживающих или неподдерживающих обязательные (необязательные) поля. В предложенном алгоритме впервые сформулировано универсальное правило преобразования в ДЛМ совокупности сущностей с небинарными связями.

Определена технология физического проектирования баз данных.

Разработана функциональная модель средств ведения таблиц базы данных, описаны возможности ее автоматизированной реализации.

Предложенная методика моделирования и проектирования баз данных больших и сложных экономических информационных систем апробирована в Главном Научно-Информационном Вычислительном Центре ГТК РФ.

Проект содержит определение проблем моделирования и проектирования в ГТК РФ, ER-модели с описанием сущностей, связей и атрибутов, даталогическую модель, описание ограничений целостности, особенности физического моделирования и автоматизированной разработки программ ведения базы данных ГТК.

В ходе проектирования:

- проведено обследование предметной области;

- разработана модель предметной области по предложенной методологии;

- создан глоссарий проекта;

- спроектирована логическая структура базы данных с использованием средств CASE*Oracle и проведена ее оптимизация и адаптация к существующим условиям и требованиям пользователей;

- произведена увязка разных частей проекта.

Решены экономические задачи разработки программных средств ведения ЦБД и нормативно-справочной информации ГТК России и создания АСОИ автомобильной таможни на базе Московского регионального таможенного управления. ЦБД и нормативно-справочная информация являются ядром для решения экономических задач федерального уровня: планирования учета и контроля начисления, взимания и поступления в государственный бюджет таможенных платежей: таможенно-банковского валютного контроля; статистики внешнеэкономической деятельности; организации борьбы с контрабандой и нарушениями законодательства; контроля ' таможенного оформления; прогнозирования и планирования тарифов и

159 использования лицензий и квот; анализа среднеконтрактных цен и влияния величины таможенных пошлин, сборов и льгот на их динамику и других задач таможенной системы России. Результаты внедрения включены в работы [47], [48], [50], [52], [53].

Внедрение результатов исследования позволило повысить эффективность обработки и хранения информации в центральной базе данных ГНИВЦ, ее целостность и достоверность, привлечь к разработке информационной системы различные группы пользователей.

Развитием данного исследования может быть разработка средств автоматизации моделирования, основывающихся на предложенных терминологическом аппарате и правилах построения ER-моделей, внесение изменений в алгоритмы перехода от инфологической модели к даталогической CASE*Oracle и физического проектирования.

160

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Кожака, Жанна Олеговна, 1996 год

1. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. - М.:Финансы и статистика,1983.

2. Блур Р. Метаморфозы баз данных. Журнал DBMS, N1, 1995.

3. Бобровски С. Oracle 7 и вычисления клиент/сервер. М.: ЛОРИ, 1995.

4. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1989.

5. Борн Г. Форматы данных.- Киев: Торгово-издательское бюро BHV, 1995.

6. Вендров A.M., Бобков В.П. CASE-технологии. Сравнительный анализ и классификация. Сборник научных трудов, М.: МЭСИ, 1994.

7. Воловик Е.М. Защита информации в серверах баз данных. Журнал Мир ПК, N2, 1995.

8. Дадли К. Хеширование в ORACLE7. Журнал Мир ORACLE, N4, 1995.

9. Девитт Д., Грэй Д. Параллельные системы баз данных: будущее высоко эффективных систем баз данных. журнал СУБД, N2, 1995.

10. Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Наука, 1980.

11. П.Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. -М.: Мир, 1991.

12. Джексон Г. Разработка многоязычных приложений на ORACLE Forms. Журнал Мир ORACLE, N4, 1995.

13. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных. М.: Финансы и статистика,1995.

14. Диго С.М. Проектирование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1988.

15. Диго С.М., Кожака Ж.О., Ездакова Е.Г. Тестирование и анализ выполнения операций в среде dBASE-подобных СУБД. Лабораторная работа. М.: МЭСИ, 1992.

16. Иванов Ю.Н. Теория информационных объектов и СУБД. М.:

17. Инмон У., Фридман Л. Методология экспертной оценки проектных решений. М.:

18. Фининсы и статистика, 1986.

19. Калянов Г. CASE-технологии. Журнал Hard V Soft, N7, 1995.161

20. Кожака Ж.О., Диго С.М., Ездакова Е.Г. Проблемы проектирования реляционных баз данных ЭИС. М.: МЭСИ, 1994.

21. Кожака Ж.О. Особенности ER-моделирования с использованием CASE*Oracle. -М.:1. МЭСИ, 1995.1

22. Королев М.А., Мишенин А.И., Хотяшов Э.М. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1984.

23. Лиытгть-ум П ЛДо^тт^ттг^^тт И TI.

24. Enterprise Developer 1.1, SQL Windows 5.0, Microsoft Access Upsizing Tools, Crystal Reports Professional 3.0. Аналитический обзор продуктов разработки приложений типа клиент-сервер. Журнал DBMS, N1, 1995.

25. Маккормак Дж. Моделирование вашего мира. Журнал Мир Oracle, N4, 1995.

26. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1980.

27. Меллинг Весли П. Корпоративные информационные архитектуры: и все-таки они меняются. журнал СУБД, N2,1995.

28. Менделсон Э. Схемы, опережающие жизнь. Журнал PC Magazine, N9, 1995.

29. Миллсеп Г., Шалламахер К., Адлер М. Когда использовать неуникальный индекс. -Журнал Мир ORACLE, N4,1995.

30. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1993.

31. Михайлов М. CASE-продукты фирмы Oracle. журнал "Компьютер Пресс", N7,1991.

32. Николаев A. SQLWindows среда разработки приложений "клиент/сервер". - журнал Компьютер Пресс, N7, 1995.

33. Носов Д.Н., Пайков М.Г., Чернышев А.П., Янкин Д.В. Объектно-ориентированная модель данных и ее реализация. Журнал Мир ПК, N9, 1994.

34. Петухов О.А. Объектно-реляционная модель данных. Ленинград, 1987.

35. Ривкин М. Распределенные системы обработки данных на основе СУБД Oracle. Журнал DBMS, N1, 1995.

36. Романов Б.А., Кушниренко А.С. dBASE IV. Назначение, функции, применение. М.: Радио и связь, 1991.

37. Сервер ORACLE7. Основные концепции. Протвино: АО РДТеХ, 1994.

38. Системы управления базами данных и знаний: Справочное издание. М.: Финансы истатистика, 1991.

39. Стигнор Роберт, Стегман Михаэль О. Использование ODBC для доступа к базам данных. М.:БИНОМ; Научная книга, 1995.162

40. Тельнов Ю.Ф., Диго С.М., Полякова Т.М. Интеллектуальные системы обработки данных. М.: МЭСИ, 1994.

41. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных: в 2-х кн. М.: Мир. 1985.

42. Толковый словарь по вычислительным системам / Под ред. В.Иллингоурта и др. М.: Машиностроение, 1990.

43. Ульман Дж. Основы систем баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

44. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. М.: Мир. 1984.

45. Херш Дж,, Херш К. Работа с Oracle версии 6.0. М.: Мир, 1993.

46. PL/SQL. Справочное руководство. Протвино: АО РДТеХ, 1994.

47. Автоматизированная подсистема импортный валютный контроль. Описание постановки задачи. М: НТЦНТ, 1995.

48. АСОИ автомобильной таможни на базе Московского регионального таможенного управления, создаваемая с использованием СУБД Oracle и CASE-технологии. Описание базы данных. М.: НТЦНТ, 1994.

49. Единая Автоматизированная Информационная Система таможенной службы Российской Федерации (ЕАИС ГТК РФ). Техническое задание. М.: ГТК РФ, 1993.

50. Комплекс программных средств для сводного учета и контроля поступления валютной выручки за экспортируемые товары в банки РФ. Описание постановки задачи. М.: НТЦНТ, 1994.

51. Комплекс программных средств обработки информации по делам о контрабанде и нарушении таможенных правил в торговом обороте (АРМ БКВ-РМ). Техническое задание. М.: НТЦНТ, 1994.

52. Программные средства ведения центральной базы данных и нормативно-справочнойинформации на многопроцессрной ЭВМ NCR-3550 в режиме клиент-сервер.

53. Руководство пользователя. М.: НТЦНТ, 1994.

54. Программные средства ведения центральной базы данных и нормативно-справочной информации на многопроцессрной ЭВМ NCR-3550 в режиме клиент-сервер. Руководство программиста. М.: НТЦНТ, 1994. ■

55. Создание и отработка в таможенных органах в опытной эксплуатации комплекса программных средств для контроля за взиманием таможенных платежей с участников

56. ВЭС. Описание баз данных АРМ-КТП-Т. М.: НТЦНТ, 1995.

57. Создание информационной технологии и программных средств для контроля достоверности данны|: ГТД (АСОД Достоверность). Описание технологии автоматизированного контроля достоверности. М.: НТЦНТ, 1992.163

58. Технология обработки данных при формировании таможенной статистики внешней торговли. Описание технологии машинной обработки информации на уровне ГНИВЦ ГТК РФ. М.: НТЦНТ, 1993.

59. Технология обработки данных при формировании таможенной статистики внешнейторговли. Описание технологии машинной обработки информации на уровне РТУ. -М.: НТЦНТ, 1994.

60. Экспериментальная автоматизированная система обработки информации внутреннего таможенного учреждения. Описание технологического процесса обработки данных. -Белгород, МНПП Контакт, 1993.

61. Armstrong Е., Closkey С., Linden В., Pratt М. ORACLE7 Server Concepts Manual. -California: Oracle, 1992.

62. Bachman. Partnership Data Model.

63. Barker R. CASE*Method. Entity Relationship Modelling. London: Oracle, 1992.

64. Barker R., Longman C. CASE*Method. Function and Process Modelling. London: Oracle.1992.63 .Chen P. The Entity-Relationship Approach to logical data base design. Database Management, 1981, N6,

65. Dimmick S. ORACLE RDBMS Database Administrator's Guide. California: Oracle, 1990.

66. Ferguson M. Parallel Database the Shape of Thing to Come. - Database Programming & Design, October-November, 1994.

67. Hansen Gary W., Hansen James V. Database Management and Design. New Jersy: Prentice Hall Inc., 1992.

68. Huang Feng-Yueh. Reverse Engeneering: Improving Software Comprehension and Maintainabiliti for Oracle Tools during the Maintenance Phase. California, Oracle, 1993.

69. Johnson M. How Big is Your Database? Oracle Magazine, N3, 1995.

70. Kim W., Research Direction in Object-oriented Databases. MCC Technical report ACTOODS-013-90, MCC, Austin, Tx, January, 1990.

71. Knopf A.Roger. Timing Clusters. EOUG-95 Conference, 1995.

72. McGoveran D. An Evaluation of Database Server Architectures.-Alternative Tecnologies,1993.

73. Murray D. DBA Guide to Troubleshooting Major Problems. California, Oracle. 1993.

74. Osborne S. Heaven T. The Design of a Relational System with Abstract Data Types as

75. Domains. ACM TODS, September 1986. \t

76. ORACLE for UNIX. Performance Tuning Tips. California: Oracle, 1993.164

77. Port folio Т. PL/SQL User's Guide and Reference. California: Oracle, 1990.

78. Stokes E., Stokes A., Stokes B. Assuring Quality Data Design with CASE* Dictionary and

79. Standards. California, Oracle, 1993. 77.Towner L. CASE Concepts and Implementation, McGraw-Hall, 1989.