Повышение эффективности управления базами данных на основе оптимизации запросов с альтернативными маршрутами их выполнения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат наук Дятчина, Дарья Васильевна

• Дятчина, Дарья Васильевна
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Дятчина, Дарья Васильевна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЩЕЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ О БАЗАХ ДАННЫХ И ПОДХОДАХ К ОПТИМИЗАЦИИ ЗАПРОСОВ

1.1. Общее представление информационных систем

1.2. Существующие подходы к оптимизации времени выполнения запросов в базах данных

1.2.1. Логическая оптимизация запросов

1.2.2. Семантическая оптимизация запросов

1.2.3. Денормализация баз данных

1.2.4. Современные подходы к оптимизации запросов

1.2.5. Материализованные представления

1.3. Методы оценивания времени выполнения запросов

Выводы

2. ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАПРОСОВ С АЛЬТЕРНАТИВНЫМИ МАРШРУТАМИ ИХ ВЫПОЛНЕНИЙ В БАЗАХ ДАННЫХ

2.1. Альтернативные маршруты выполнения запросов

2.2. Выбор оптимального маршрута

2.3. Схема оптимизации запросов с альтернативными маршрутами их

выполнения

Выводы

3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ ЗАПРОСОВ В БАЗАХ ДАННЫХ

3.1. Общие сведения

3.2. Функциональное назначение

3.3. Описание логической структуры программы

3.4. Используемые технические средства

3.5. Общее описание работы программного обеспечения

Выводы

4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ОПТИМИЗАЦИИ ЗАПРОСОВ В

АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

4.1. Общее описание предметной области

4.2. Структура ЕИС ЛГТУ

4.3. Состав и структура внутримашинной информационной базы данных

4.4. Материализованные представления в ЕИС ЛГТУ

4.5. Результаты работы программного и математического обеспечения

Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

ПРИЛОЖЕНИЯ 2

ПРИЛОЖЕНИЕ 3

ПРИЛОЖЕНИЕ 4

ПРИЛОЖЕНИЕ 5

ПРИЛОЖЕНИЕ 6

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности управления базами данных на основе оптимизации запросов с альтернативными маршрутами их выполнения»

ВВЕДЕНИЕ

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,

5

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.

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. Подтверждено регистрацией библиотеки программ в Роспатент и актом о внедрении. 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 СС8рМ» (Старый Оскол, 2007), 54-ой

Всероссийской молодежной научной конференции международного уровня

7

«Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе» (Москва, 2011).

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 19 научных работах, из них 4 - в рецензируемых изданиях, в которых излагаются основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени кандидата наук, [22] - свидетельство на программу для электронных вычислительных машин, базу данных, топологию интегральных микросхем. Самые значимые работы приведены в автореферате. В [59, 61] автором предлагается сопоставление структуры БД с графом и методика поиска оптимального маршрута на графе, представляющем собой сложную-структуру базы данных, для оптимизации запросов; в [62, 46, 50] 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 [66] разработана и применена система оптимизации времени выполнения запросов к информационной системе «Деканат» ЛГТУ; в [18] модифицирована методика внесения контролируемой избыточности в структуру базы данных; в [47] применен алгоритм оптимизации запросов на основе поиска минимального маршрута на графе к автоматизированным информационным системам образовательных учреждений; в [42] представлен вывод зависимости между временем чтения таблиц и временем их соединения; в [21, 48] 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.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность исследования, сформулированы цель и задачи работы, их научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приведены сведения об апробации и внедрении работы.

В первой главе рассматривается общее понятие информационных систем, которые включают в себя базу данных (БД), систему управления базами данных (СУБД) и клиентское приложение.

Кроме этого, дается интерпретация актуальности задачи оптимизации запросов в реляционных базах данных. Исследованы основные виды оптимизации: логическая и семантическая, а также современные подходы к оптимизации. Анализируются проблемы, возникающие при сокращении времени выполнения запросов в реляционных базах данных.

Один из рассмотренных семантических методов оптимизации запросов основан на внесении и хранении дублированной информации в базе данных (БД). Использование дубликатов данных в информационных системах иногда позволяет не только значительно сократить время выполнения запросов, но и упростить процедуру их написания.

В первой главе описаны систематизированные подходы к денормализации структуры базы данных. Одним из способов денормализации баз данных с контролем избыточности информации является использование материализованных представлений, физически хранящихся в БД как отдельные таблицы с информацией. Также приведены критерии эффективности использования материализованных представлений.

Рассмотренные подходы оптимизации запросов основаны на

изменении их внутренней структуры, т.е. определении последовательности

выполняемых операций - выбора оптимального плана выполнения запроса.

Денормализованная структура базы данных содержит дубликаты

информации в разных таблицах, что позволяет создавать различные запросы

для получения одной и той же информации. Одним из способов выбора

9

оптимального маршрута выполнения запроса является поиск кратчайшего маршрута на графе, представляющего собой структуру базы данных. Данный алгоритм не применим на практике, так как использует ряд допущений, которые не всегда выполняются в действительности.

Задаче поиска множества различных семантически эквивалентных вариантов выполнения запросов в базах данных с материализованными представлениями и выбора среди них эффективного посвящена данная диссертационная работа.

Во второй главе происходит графоструктурное моделирование БД, дается понятие маршрута, альтернативного маршрута и полной группы альтернативных маршрутов выполнения запроса, определяющих эквивалентность различных запросов.

Разработан алгоритм поиска полной группы маршрутов извлечения информации для заданного запроса, основанный на использовании материализованных представлений. Суть алгоритма заключается в последовательной замене части условий исходного запроса на материализованные представления, удовлетворяющие необходимым условиям.

Для поиска эффективного маршрута выполнения запроса обосновывается введение общей схемы оптимизации запросов в базах данных. Результатом ее работы является выбор из множества альтернативных маршрутов выполнения запроса эффективного.

В системе накапливается статистическая информация о времени выполнения запросов по различным маршрутам. С помощью вероятностного алгоритма на основе накопленных данных выбирается маршрут выполнения запроса. Вероятностный алгоритм позволяет наиболее часто выбирать маршруты с минимальным временем выполнения. При этом нет зацикленности на каком-то одном варианте. Это является необходимым условием сходимости к новым эффективным маршрутам, возникающим при

изменении объема хранимой информации в таблицах базы данных.

10

Разработанная схема является универсальной для оптимизации времени выполнения запросов в базах данных с альтернативными маршрутами соединения и может быть применена для любой базы с материализованными представлениями.

В третьей главе описывается программное обеспечение «Оптимизатор времени выполнения запросов в базах данных», представляющее собой прокси-уровень, позволяющее осуществлять взаимодействие СУБД и клиентских приложений через прокси-сервер, а также сохранять информацию о запросах, множестве альтернативных маршрутов их выполнения и времени выполнения по каждому из них, для дальнейшего использования в оптимизации запросов, а также осуществлять приём запросов, выбор из служебной таблицы эффективного маршрута.

Данное программное обеспечение является надстройкой к СУБД и не влияет на другие использующиеся оптимизаторы, встроенные в СУБД, а дополняет их. Возможность его использования не зависит от конкретной СУБД.

Четвертая глава посвящена результатам реализации и внедрения разработанной общей схемы оптимизации запросов в ЕИС ЛГТУ, позволяющую на основе рабочей информации подразделений, занесенной в базу данных, автоматизировать процессы, связанные с контролем и анализом учебного процесса.

Приведены испытания по оптимизации запросов, для которых была найдена полная группа маршрутов извлечения информации. Данные испытания показали эффективность работы схемы оптимизации времени выполнения запросов. Время выполнения по алгоритму для различных запросов было меньше исходного от 2 до 76 раз. Также было показано, что не всегда запросы, использующие материализованные представления, выполняются быстрее, чем исходный запрос, поэтому невозможно заранее сделать выводы, какие из альтернативных маршрутов будут быстрее по скорости выполнения.

1. ОБЩЕЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ О БАЗАХ ДАННЫХ И ПОДХОДАХ

К ОПТИМИЗАЦИИ ЗАПРОСОВ

1.1. Общее представление информационных систем

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.

Рисунок 1.1. 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.

13

Клиентские

приложения

""" уГ _____ л Щ

Сервер приложений

Сервер баз данных

Сервер ШВ

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.

14

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.

1.2. Существующие подходы к оптимизации времени выполнения

запросов в базах данных

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.

Процедуру оптимизации запросов можно разбить на несколько этапов [30,31,75,76].

Рисунок 1.2. Фазы обработки запроса

На первом этапе происходит синтаксический и лексический разбор запроса. Результатом этапа является его внутреннее представление, которое содержит информацию об объектах базы данных, описанных в самом запросе.

Второй этап заключается в логической оптимизации внутреннего представления запроса, полученного на первом этапе. На этом этапе применяются преобразования, сохраняющие семантическую целостность, и приводящие его к некоторой стандартной форме.

На третьем этапе происходит выбор набора альтернативных планов выполнения данного запроса на основе его внутреннего представления, полученного на втором этапе.

На последнем этапе происходит реальное выполнение запроса в соответствии с выбранным на предыдущем этапе планом.

Рассмотрим подробнее наиболее распространенные подходы к оптимизации времени выполнения запросов.

1.2.1. Логическая оптимизация запросов

Под логической оптимизацией запросов подразумеваются эквивалентные преобразования представления запроса, использующие правила, заложенные в оптимизаторе. Эти правила, приводящие к оптимизации запроса, являются достаточно условными, так как зависят от общей организации оптимизатора, которая в свою очередь во многом зависит от того, как будет выполняться этап выбора альтернативных планов реализации данного запроса [2, 30].

Логические преобразования являются одними из основных преобразований, приводящие внутреннее представление запроса к какому-то стандартному, каноническому виду. Например, представление предикатов, которые описывают условия выборки в данном запросе. Под предикатами, задающими условия выборки, понимаются обычные операции сравнения. В итоге предикат представляет собой сравнение двух арифметических выражений. В частности, в качестве таких арифметических выражений могут служить имена полей отношений и константы [83].

То есть, в этом случае логическая оптимизация сводится к приведению предикатов общего вида к следующему представлению "арифметическое выражение оператор константное арифметическое выражение". При этом левую и правую часть тоже можно привести к определенному стандартному виду. Это может позволить найти общие арифметические выражения в различных предикатах запроса, что может позволить при его реальном выполнении сократить количество вычислений этих арифметических выражений, и в итоге привести к уменьшению всего времени выполнения запроса.

Во время операций по приведению предикатов к каноническому виду логичным представляется вычислять выражения констант везде, где это возможно, а также уходить от операции отрицания.

Естественным следующим этапом логических преобразований является приведение условий выборки к одной из канонических форм. В качестве таких форм наиболее часто используются конъюнктивная и дизъюнктивная нормальная формы. Конъюнктивная нормальная форма представляет собой конъюнкцию предикатов, которые в свою очередь являются дизъюнкциями простых предикатов. Аналогично, дизъюнктивная нормальная форма представляет собой дизъюнкцию предикатов, которые в свою очередь являются конъюнкциями простых предикатов. Приведение предикатов к конкретной канонической форме во многом зависит от типов используемых оптимизаторов [14, 15].

Перед приведением условий выборки к каноническому выражению логичным этапом является упрощение самих условий. Одним из ярких примеров таких упрощений является замена конъюнкции взаимно противоречащих предикатов на значение FALSE. Действительно, взаимное выполнение противоречащих условий произойти не может, чего как раз и требует операция конъюнкции. Еще одним логичным преобразованием является избавление от идентичных предикатов, которые могут возникнуть при изначальном неудачном конструировании запросов, или появиться во время приведения предикатов к каноническому виду.

Могут осуществляться и более сложные упрощения. Если в разных условиях фигурирует один и тот же предикат, и в одном из этих условий используется константа, то иногда возможно избавиться от такого предиката. Рассмотрим следующий пример - логическое выражение содержит следующие условия (А<В) AND (В=10), тогда вместо этого условия можно использовать следующее А<10, что позволяет избавиться от необходимости реализовывать операцию соединения двух отношений. А операция соединения является существенно затратной на ресурсы. Второе представленное условие идентично первому, но уже не содержит операции соединения отношений [14, 15].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Дятчина, Дарья Васильевна, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ источников

1. Андреев A.M., Березкин Д.В., Самарев P.C. Внутренний мир объектно-ориентированных СУБД // Открытые системы, №3(59), 2001. -С. 47- 57.

2. Ахо А., Хопкрофт Д., Ульман Д. Структуры данных и алгоритмы // Пер. с англ. - М: Издательский дом «Вильяме», 2003. - С. 384.

3. Блюмин С. Л., Погодаев А.К., Тарасов H.A. Математическое обеспечение информационных технологий. Часть 1. Реляционная математика и базы данных // Учебное пособие, Липецк: ЛЭГИ, 2001. -С.75.

4. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем // М.: Финансы и статистика, 1989. - С. 351.

5. Бочаров Е.П. Интегрированные корпоративные информационные системы // Учебное пособие, 2007. - С. 288.

6. Бурдаков A.B., Григорьев Ю.А., Плутенко А.Д. Оценка времени выполнения запросов к объектно-ориентированным базам данных // Информатика и системы управления, 2001. № 2 (02) - С. 12-23.

7. Гарсиа-Молина Г., Ульман Д., Уидом Д. Системы баз данных // Полный курс. Пер. с англ.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. -С.1088

8. Грабер М. Введение в SQL // М.: Лори, 1996. - С.379.

9. Грабер М. Справочное руководство по SQL. // Пер. с англ. М.: Лори, 1998.-С.291.

10. Гребенников H.A., Григорьев Ю.А Методы поиска оптимального плана на основе нисходящей стратегии // Информатика и системы управления, № 1 (05), 2003. - С. 3-15.

11. Гребенников H.A., Постников В.М. Разработка метода и модели оценки времени выполнения запросов пользователей серверами современных СУБД // Информатика и системы управления, № 2 (04), 2002. - С. 1224.

12. Григорьев Ю.А. Оценка времени выполнения SQL-запросов к базам данных // Наука и образование: электронное научно-техническое издание, № 01 2012. - С. 30-30.

13. Григорьев Ю.А., Плутенко А.Д. Теоретические основы анализа процессов доступа к распределенным базам данных // Новосибирск: Наука, 2002. - С.222.

14. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных = Introduction to Database Systems 8-е изд. // М.: «Вильяме», 2006. - С. 1328.

15. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных // М.: Финансы и статистика, 1995. - С. 208.

16. Дятчина Д.В. Изменение структуры базы данных на основе внесения контролируемой избыточности для оптимизации запросов // Труды 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе» Радиотехника и Кибернетики Том 2 М.МФТИ, 2011.-С.32.

17. Дятчина Д.В. Применение алгоритма оптимизация запросов на основе внесения контролируемой избыточности в базах данных // Вести ВУЗов Черноземья №4 Липецк: 2012. - С. 48-51.

18. Дятчина Д.В., Муравейко А.Ю. Алгоритм оптимизации альтернативных соединений таблиц реляционной базы данных в управлении организации // «Управление большими системами». Выпуск 14. Воронеж: ВГАСУ, 2006. - С.63-68.

19. Дятчина Д.В., Муравейко А.Ю., Погодаев А.К. Метод альтернативного соединения реляционных отношений // Сборник тезисов докладов научной конференции студентов и аспирантов Липецкого государственного технического университета, посвященный 50-летию ЛГТУ, Липецк, 2006. - С. 24-26.

20. Дятчина Д.В., Погодаев А.К. Автоматическая система оптимального

управления запросами в базах данных с альтернативными маршрутами

100

соединения таблиц // Сборник научных трудов X Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» Том 3 Уфимск. гос. авиац. техн. Ун-т. - Уфа: УГАТУ, 2013 - С.175-178.

21. Дятчина Д.В., Погодаев А.К. Алгоритм оптимального управления запросами в базах данных с альтернативными маршрутами соединения таблиц // Сборник научных трудов IX Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» Том 1 ЛГТУ. - Тамбов-Липецк: Изд-во Першина Р.В., 2012. - С.35-37.

22. Дятчина Д.В., Погодаев А.К. Оптимизатор времени выполнения запросов в базах данных // М.: ФГБУ ФЙПС, 2013. Госрегистрация № 2013661250 от 03.12.2013.

23. Дятчина Д.В., Погодаев А.К., Попова Е.С. Оптимизация запросов // М.: ОФАП, 2011. Госрегистрация №50201150664 от 11.05.2011.

24. Карпуша В.Д., Панченко Б.Е. Моделирование и проектирование реляционных баз данных//Учебное пособие. Суми: Изд. СумДУ., 2010. -С.385.

25. Кодд Е.Ф. Реляционная модель данных для больших совместно используемых банков данных //СУБД, №1, 1995- С.145-160.

26. Комар Ф.В. Разработка метода описания семантики атрибутов реляционных баз данных // Успехи современного естествознания. 2008. № 3. - С. 15-15.

27. Коннолли Т., Бегг К., Страчан А. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. 2-е изд. // Пер. с англ. М.: Издат. дом «Вильяме», 2000. - С.1120.

28. Кренке Д.М. Теория и практика построения баз данных. // СПб.: Питер, 2003 г. - С.800.

29. Кузнецов Л.А., Погодаев А.К., Овчинников В.В. Оптимизация запросов к базам данных информационных систем // УБС. 2003. №4. - С.27-34.

30. Кузнецов С.Д. Базы данных: модели и языки // Учебник, М.: Бином 2008 г.-С. 720.

31. Кузнецов С.Д. Методы оптимизации выполнения запросов в реляционных СУБД // Тем. изд. «Итоги науки и техники. Вычислительные науки». Т.1., 1989. - С. 76-153.

32. Кузнецов С.Д., Мендкович H.A. Новые алгоритмы лексической оптимизации запросов // Модели и анализ информационных систем, Т. 16,№4, 2009.-С. 22-33.

33. Кунгурцев, А.Б. Обновление материализованных представлений и шаблонов запросов в реляционных базах данных //Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. Херсон, № 2(12). 2003. - С.26-30.

34. Кунгурцев А. Б., Возовиков Ю. Н. Поддержка эффективности механизма управления материализованными представлениями // Електротехн. компьют. системи, № 4,2011. - С. 136-140.

35. Кунгурцев А.Б., Возовиков Ю.Н. Поиск закономерностей в распределении запросов для управления материализованными представлениями // Тр. Одесск. политехи, ун-та. Одесса, №2(30), 2008. -С. 135-140.

36. Кунгурцев А.Б., Зиноватная СЛ., Анализ целесообразности реструктуризации базы данных методом введения нисходящей денормализации // Тр. Одес. политехи, ун-та. Одесса: ОНПУ, 2006. -1(25).-С. 104- 108.

37. Кунгурцев А.Б., Зиноватная С.Л., Модель реструктуризации реляционной базы данных путем денормализации схемы отношений// Тр. Одес. политехи, ун-та. Одесса: ОНПУ, №2(26), 2006. - С. 105 - 111.

38. Кунгурцев, А.Б., Куок Винь Нгуен Чан, Блажко А.А Сравнение запросов в реляционных базах данных для построения материализованных представлений // Пращ УНД1РТ. Одеса, №(39), 2004. - С.35-38.

39. Кунгурцев, А.Б., Куок Винь Нгуен Чан Анализ возможности применения материализованных представлений в информационных системах// Труды ОПУ. Вып. № 2(20), 2003. - С.102-106.

40. Кунгурцев А.Б., Куок Винь Нгуен Чан Извлечение данных из материализованных представлений в информационных системах // Тр. ОПУ. № 1(23), 2005. - С. 82-87.

41. Кунгурцев А.Б., Куок Винь Нгуен Чан Метод анализа информационной системы для применения материализованных представлений // Холодильна техшка i технолопя. Одеса, № 1(23),2005. - С. 102-105.

42. Муравейко А.Ю., Качура (Дятчина) Д.В., Погодаев А.К. Оптимизация в информационных системах образовательных учреждений на основе альтернативных соединений // Компьютерные учебные программы и инновации. - 2006. - №9. - С.94-98.

43. Мейер Д. Теория реляционных баз данных // Пер. с англ.М.: Мир, 1987. -С. 608.

44. Мендкович H.A., Кузнецов С.Д. Обзор развития методов лексической оптимизации запросов Труды Института системного программирования РАН. Т. 23, 2012. - С. 195-214.

45. Муравейко А.Ю., Погодаев А.К. Оптимизация соединения таблиц в сложной структуре организации данных // Молодые ученые -производству: Сборник научных трудов региональной конференции. -Старый Оскол: СТИ МИСиС, том 2, 2005. С. 189-192

46. Муравейко А.Ю., Дятчина Д.В., Погодаев А.К. Алгоритм оптимизации на графе для анализа альтернативных соединений реляционных таблиц // Материалы международной научной конференции «Информационные технологии в современном мире» часть 2 -Таганрог: ТРТУ, 2006. - С.78-80.

47. Муравейко А.Ю., Качура (Дятчина) Д.В., Погодаев А.К. Вывод зависимости между временем чтения таблиц и временем их соединения для оптимизации альтернативных соединений в информационных

системах общеобразовательных учреждений // Компьютерные учебные программы и инновации, М. № 11,2008, - С. 149-156.

48. Муравейко А.Ю., Качура (Дятчина) Д.В., Погодаев А.К. Динамическая оптимизация запросов реляционных информационных систем на основе альтернативных соединений // V Всероссийская школа-семинар молодых ученых «Управление большими системами»: Сборник трудов, Т.2, Липецк: ЛГТУ, 2008. - С. 95-102.

49. Муравейко А.Ю., Дятчина Д.В., Погодаев А.К. Оптимизация запросов на основе анализа альтернативных соединений таблиц баз данных // Региональная молодёжная научная и инженерная выставка «Шаг в будущее, Центральная Россия»: Сборник тезисов докладов Часть 1 ГОУ ВПО Липецкий государственный технический университет, Липецк, 2005. - С.63-65.

50. Муравейко А.Ю., Дятчина Д.В., Погодаев А.К. Оптимизация альтернативных соединений в запросах реляционных информационных систем на основе теории графов // Сложные системы управления и менеджмент качества СС8С>М'2007: Сборник трудов Международной научной конференции , Старый Оскол: ООО «ТНТ», 2007. - С. 90-93.

51. Мутушев Д.М., Филиппов В.И. Объектно-ориентированные базы данных // Программирование, № 6, 1995. - С. 59 - 76.

52. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. Учебник для вузов. 2-е изд. - СПб.: Питер, 2004 - С. 364.

53. Оззу М.Т., Валдуриз П. Распределенные и параллельные системы баз данных // СУБД. №4, 1996. - С. 4-26.

54. Озкарахан Э. Машины баз данных и управление базами данных //Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - С.696.

55. Пашинин О.В. Оптимизация запросов к базам данных // Математические структуры и моделирование Выпуск 17, 2007. - С. 100-107.

56. Пушников A.IO. Введение в системы управления базами данных. Часть 2. Нормальные формы отношений и транзакции //Учебное пособие, Изд-е Башкирского ун-та. Уфа, 1999. - С. 138.

57. Погодаев А.К., Анненков A.B. Метод оптимизации графов с нагруженными вершинами /Вестник ЛГТУ, ЛЕГИ №1(7), 2001. - С. 37-39.

58. Погодаев А. К., Батищев Р.В. Обработка данных на языке SQL в реляционных системах: учебное пособие. -Липецк: ЛГТУ, 2000 - С. 63.

59. Погодаев А.К, Муравейко А.Ю., Дятчина Д.В. Альтернативные соединения таблиц баз данных // Системы управления и информационных технологии. Вып. №5(22), 2005. - С. 99-102.

60. Погодаев А.К., Муравейко А.Ю., Дятчина Д.В. Алгоритм альтернативного соединения реляционных таблиц // Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования: Материалы международной научной конференции. - Воронеж: Воронежская государственная академия, 2005 - С. 180.

61. Погодаев А.К., Муравейко А.Ю., Дятчина Д.В. Алгоритм альтернативного соединения для оптимизации запросов в реляционных системах // Вести ВУЗов Черноземья №1 (3) Липецк: 2006. - С. 13-15.

62. Погодаев А.К., Муравейко А.Ю., Дятчина Д.В. Метод оптимизации запросов на основе альтернативного соединения таблиц баз данных для информационных систем предприятий // Машиноведение, системы приводов и детали машин. Спец. вып. Тула: 2006 - С. 331-337.

63. Погодаев А.К., Муравейко А.Ю., Дятчина Д.В. Оптимизация альтернативных соединений в запросах реляционных систем // Успехи современного естествознания, № 6, 2006. - С. 44-44.

64. Погодаев А.К., Муравейко А.Ю., Качура (Дятчина) Д.В. Вывод зависимости между временем чтения таблиц и временем их соединения для оптимизации альтернативных соединений в информационных

системах общеобразовательных учреждений // Журнал «Компьютерные учебные программы и инновации», №11, Москва: 2008. - С. 149-156.

65. Погодаев А.К., Муравейко А.Ю., Дятчина Д.В. Совершенствование методов оптимизации на графе для схем баз данных // Актуальные проблемы естественных наук и их преподавания. Роль естественных наук в инновационном развитии региона, Липецк - 2007.-С. 89-92.

66. Погодаев А.К., Федоркова Г.О., Дятчина Д.В Алгоритм оптимизации времени выполнения запросов в базах данных с альтернативными маршрутами соединения // Вести ВУЗов Черноземья №3 Липецк: 2011. -С. 51-54.

67. Постников В.М., Гребенников H.A. Технология обработки запросов пользователей в СУБД ORACLE // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. "Приборостроение", № 2, 2001 - С. 106-126.

68. Пуле М. Денормализация: как нарушить правила и избежать последствий // журнал «SQL Magazine OnLine. 2001» № 4, 2001. -Режим доступа: http://www.osp.ru/win2000/sql/2001/04/890.htm

69. Пушников А.Ю. Введение в системы управления базами данных. Ч. 1. Реляционная модель данных // Учеб. Пособие, Уфа: Изд-е Башкир, унта, 1999.-С.108.

70. Сахаров А. А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // СУБД, № 4, 1996. - С. 55-70

71. Тарасов И. А., Целостность данных, аномалии модификации данных и нормальные формы таблиц реляционных баз данных/ Проектирование телекоммуникационных и информационных средств и систем, М.: МИЭМ, 2007.-С. 195.

72. Ульман Дж. Основы систем баз данных // Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1983. - С.334.

73. Хомоненко А. Д., Цыганков В. М., Мальцев М. Г. Базы данных // СПб.: КОРОНА, 2004. - С.736.

74. Чаудхари С. Методы оптимизации запросов в реляционных системах//Системы управления базами данных, № 3, 1998. - С.22-36.

75. Четвериков В.Н., Самохвалов Э.Н., Ревунков Г.И. Базы данных. // М.: Высшая школа, 1987. - С.248.

76. Числов А.Е. Методы оптимизации запросов в реляционных СУБД // Сборник научных трудов Sworld по материалам международной научно-практической конференции, Т. 2, № 2, 2007. - С. 57-58.

77. Цаленко М. Ш. Моделирование семантики в базах данных // М.: Наука, 1989.-С. 288.

78. Шаша Д., Бонне Ф. Оптимизация баз данных: принципы, практика, решение проблем // М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004. - С.432.

79. Astrahan М.М., Schkolnick М., Kim W. Performance of the System R Acess Selection Mechanism // Inf. Process., 80. Proc. IFIP World Comput. Congr., Melbourne, Amsterdam e.a., 1980. - P. 487-492.

80. Braumandl R., Claussen J., Kemper A. Evaluating functional joins along nested reference sets in objectrelational and object-oriented databases. In Proc. of the Conf. on Very Large Data Bases (VLDB). New York. USA. August 1998.-P. 110-121.

81. Chaudhuri S. An Overview of Query Optimization in Relational Systems // PODS-98. Seattle WA, USA, 1998. -P.34-43.

82. Codd E.F.' Extending the Database Relational Model to Capture More Meaning. ACM Transactions on Database Systems, Vol. 4, № 4, December 1979 — P.397-434

83. Codd E.F. A data base sublanguage founded on the relational calculus //Proc. ACM-SIGFIDET, Workshop, San Diego, Calif., Nov. 1971. -P.35-68.

84. Codd E.F. Further Normalization of the Data base Relational Model //Data Base Systems.- N.J.: Prentice-Hall, 1972.-P.33-64.

85. Delis A., Roussopoulos N. Performance and scalability of client-server database architectures//Proceedings of 18th International Conference on VLDB. Vancouver, 1992. - P.610-623.

86. Delis A., Roussopoulos N. Performance and scalability of client-server database architectures // In Proceedings of the Eighteenth International Conference on Very Large Date Bases. Vancouver, British Columbia, August 1992.-P.610-623.

87. Fagin R. A Normal Form for Relational Databases That Is Based on Domains and Keys// ACM Transactions on Database Systems, vol. 6, no. 3 1981. -P.387-415.

88. Gardarin G., Sha F., Tang Z.-H. Calibrating the query optimizer cost model of IRO-DB an objectoriented federated database system // Proceedings of the 22nd International Conference on VLDB. Bombay, 1996. - P.378-389.

89. Georges Gardarin, Jean-Robert Gruser, Zhao-Hui Tang. Cost-based Selection of Path Expression Processing Algorithms in Object-Oriented Databases // Proceedings of 22th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB'96), Mumbai (Bombay), India, 1996. - P. 390-401.

90. Graefe G. Query Evaluation Techniques for Large Databases // ACM Computing Surveys,. Volume 25, Issue 2. 1993. - P. 73-169.

91. Haas L., Kossman D., Wimmers E., Yang J. Optimizing Queries Across Diverse Data Sources//Proc. VLDB, 1997. - P. 276-285.

92. Faloutsos C., Christodoulakis S. Design of a Signature File Method that Accounts for Non-Uniform Occurrance and Query Frequencies // Proc. 11th Int. Conf. Very Large Data Bases, Stockholm, Sweden, Los Altos, Calif., 1985.-P. 165-170.

93. Harris E.P., Ramamohanarao K. Join algorithm costs revisited // VLDB Journal. Heidelberg, Vol. 5(1), 1996. -P.64-84.

94. Hwang H-Y., Yao-Tin Y. An Analytical Method for Estimating and Interpreting Query Time // Proceedings of the 13th VLDB Conference. Brighton, 1987. -P.347-358.

95. Ibaraki T., Kameda T. On the optimal nesting order for computing N-relational joins // ACM Transactions on Database Systems, 9(3), 1984. P.482-502.

96. Lohman G.M., Guy M. Grammar-Like Functional Rules for Representing Query Optimization Alternatives // Proceedings of the ACM SIGMOD Conference. Chicago, IL June 1988. - P. 18-27.

97. Mishra P., Eich M.H. Join Processing in relational databases // ACM Computing Surveys, Vol. 24, № 1., 1992.-P.63-113.

98. Ono K., Lohman G.M. Measuring the Complexity of Join Enumeration in Query Optimization // Proc. VLDB, 1990. - P. 314-325.

99. Ozsu M.T., Straube D.D., Peters R. Query processing issues in object-oriented knowledge base systems. In F.E. Petry and L.M. Delcambre, editors, Volume 1 // Intelligent Database Technology: Approaches and Applications, Advances in Databases and Artificial Intelligence. JAI Press. 1994. -P.79-144.

100. Pirahesh H., Hellerstein J.M., Hasan W. Extensible /Rule Based Query Rewrite Optimization in Starburst // Proceedings of the 1992 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. San Diego, California. June 1992. - P. 39-48.

101. Seiinger P.G., Astrahan M.M., Chamberlin D.D., Lorie R.A., Price T.G. Access Path Se-lection in a Relational Database Management System // Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. Manag. Data. Boston, Mass., May 1979. -P. 23-34.

102. Teeuw W.B., Rich C., Scholl M.H., Blanken H.M. An Evaluation of Physical Disk I/Os for Complex Object Processing // 9-th International Conf. on Data Engineering, 1993. - P. 363-371.

103. http://databaseanswers.org/data_models/swimming_clubs/swimming_clubs_ with_attributes.htm. (дата обращения: 28.08.2013).

Таблица. 1

Спецификация связей

Тпп связи Тип сущности А Класс прппадлежно сти Тип сущности В Класс прппадлежно сти Направленность Степ снь связи

Получение оценок СТУДЕНТ Необязательный ОЦЕНКИ Обязательный Двунаправленная 1:N

Баллы за аттестацию СТУДЕНТ Необязательный БАЛЛ Обязательный Двунаправленная 1:N

Продление сессии СТУДЕНТ Необязательный ПРОДЛЕНИЕ Обязательный Двунаправленная 1:N

Родитель СТУДЕНТ Необязательный РОДИТЕЛЬ Обязательный Двунаправленная 1:N

Выдача направлений СТУДЕНТ Необязательный НАПРАВЛЕНИ Е • Обязательный Двунаправленная 1:N

Поощрение/ Наказание СТУДЕНТ Необязательный ПООЩРЕНИЕ/ НАКАЗАНИЕ Обязательный Двунаправленная 1:N

Принадлежно сть студента СТУДЕНТ Необязательный ГРУППА Обязательный Двунаправленная M:1

Принадлежно сть группы ГРУППА Обязательный СПЕЦИАЛЬНОСТЬ Обязательный Двунаправленная M:1

Обучение ГРУППА Обязательный УЧ. ПЛАН Необязательн ый Двунаправленная M:I

Аттестация группы ГРУППА Необязательный АТТЕСТАЦИЯ Обязательный Двунаправленная 1:N

Ведомость группы ГРУППА Необязательный ВЕДОМОСТЬ Обязательный Двунаправленная I:N

Учебный график ГРУППА Обязательный СЕМЕСТР Обязательный Двунаправленная M:N

Соответствие оценок ОЦЕНКИ Обязательный ДИСЦИПЛИН А Необязательный Двунаправленная M:1

Определение балла БАЛЛ Обязательный АТТЕСТАЦИЯ Обязательный Двунаправленная M:1

Принадлежность СОТРУДНИК Обязательный КАФЕДРА Обязательный Двунаправленная M:1

Направление по дисц. НАПРАВЛЕ НИЕ Обязательный ДИСЦИПЛИН А Необязательный Двунаправленная M:1

Аттестация по дисц. АТТЕСТАЦИ я Обязательный ДИСЦИПЛИН А Необязательный Двунаправленная M:1

Ведомость по дисц. ВЕДОМОСТ Ь Обязательный ДИСЦИПЛИН А Необязательный Двунаправленная M:1

Дисц. в учеб. Плане дисципли НА Обязательный УЧ. ПЛАН Обязательный Двунаправленная M:1

Соответствие специальности КАФЕДРА Обязательный СПЕЦИАЛЬНОСТЬ Обязательный Двунаправленная 1:N

Спец. уч. Плана СПЕЦИАЛЬ НОСТЬ Обязательный УЧ. ПЛАН Обязательный Двунаправленная 1:N

Продление в семестре ПРОДЛЕНИЕ Обязательный СЕМЕСТР Необязательный Двунаправленная M:1

Спецификация атрибутов

Тип сущности Название атрибутов Назначение атрибута Тип атрибута Длин а Примечание

СТУДЕНТ Т^_ст_бил идентифицирующий Цифровой, целый 10 № студенческого билета

ФИО ст описательный Символьный 40 ФИО студента

Д_рожд_ст описательный Символыго-цифровой 8 Дата рождения студента

М_рожд_ст описательный Символьно-цифровой 40 Место рождения студента

Адрес_ст описательный Символьно-цифровой 40 Адрес проживания студента

Тел_дом_ст описательный Цифровой, целый 6 Домашний телефон студента

Образование описательный Символьно-цифровой 25 Указывается учебное заведение, которое закончил студент перед поступлением

Медаль описательный Символьный 10

М_раб_ст описательный Символьно-цифровой 40 Место (адрес) работы студента

Видобучения описательный Символьный 10 Платное обучение или бесплатное

Прожив_общежи т описательный Символьный 3 Проживает студент в общежитии или нет

Тел_раб_ст описательный Цифровой, целый 6 Рабочий телефон студента

N пассп описательный Цифровой, целый 10 Номер пасспорта студента

Д_выд описательный Символьно-цифровой 8 Дата выдачи пасспорта

Орг_выд описательный Символьный 50 Кем выдан паспорт дисциплины

статус описательный Цифровой, целый 1 Статус студента

ГРУППА Шифргр Идентифицирующий Символьно-цифровой 7 Шифр группы

БАЛЛ Код_б Идентифицирующий Цифровой, целый 3 Ид. код балла

Текущ б описательный Цифровой, целый 3 Текущий балл

ДИСЦИПЛИНА Код_дисц Идентифицирующий Цифровой, целый 4 Код дисциплины

Название д описательный Символьный 50 Название дисциплины

Вид_д описательный Символьный 12 Принимает три значения: лекции, практики, лабор.

Кол_часов описательный Цифровой, целый 3 Количество часов по данному виду дисциплины

Н_сем описательный Цифровой, целый 2 Номер семестра дисциплины

СПЕЦИАЛЬНОСТЬ Код_специально сти Идентифицирующий Цифровой, целый 6 Код специальности

Назваш1е_спецпа лыгости описательный Символьный 60 Название специальности

КАФЕДРА Код_кафедры Идентифицирующий Символьно-цифровой 6 Код кафедры

Название_к описательный Символьный 40 Название кафедры

АТТЕСТАЦИЯ Код_атте стации Идентифицирующий Символьно-цифровой 10 Код аттестации

N аттестации описательный Цифровой, целый 3 Номер аттестации

Макс б описательный Цифровой, целый 3 Максимальный балл

Окончание таблицы 4. 2.

СЕМЕСТР Код_семестра Идентифицирующий Цифровой, целый 10 Код_семестра

Дата_нач_сем описательный Символьно-цифровой 8 Дата начала семестра

Дата_кон_ссм описательный Символьно-цифровой 8 Дата конца семестра

Дата_атт1 описательный Символьно-цифровой 8 Дата 1-й аттестации

Дата_атт2 описательный Символьно-цифровой 8 Дата 2-й аттестации

Дата_нач_сесс описательный Символьно-цифровой 8 Дата начала сессии

Дата_кон_сесс описательный Символьно-цифровой 8 Дата конца сессии

РОДИТЕЛЬ ФИО_р Идентифицирующий Символьный 40 ФИО родителя

Пол_р описательный Символьный 4 Указывается: мать или отец

М_раб_р описательный Символьно-цифровой 40 Место работы родителя

Долж р описательный Символьный 20 Должность родителя

Тел р Цифровой, целый 6 Телефон родителя

Адрес_р описательный Символьно-цифровой 40 Адрес родителя

ПООЩРЕНИЕ /НАКАЗАНИЕ Код_поощ Идентифицирующий Цифровой, целый 10 Ид. код поощрения

Причина п описательный Символьный 50 Причина поощрения

Вид_п описательный Цифровой, целый 1 Вид поощрения

Дата_п описательный Символьно-цифровой 8 Дата поощрения

УЧЕБНЫЙ ПЛАН Ы_уч_пл Идентифицирующий Цифровой, целый 3 Номер плана

ОЦЕНКИ Код_оц Идентифицирующий Цифровой, целый 10 Ид. код оценки

Балл описательный Цифровой, целый 5 Оценка

Контр_меропр описательный Символьный 20 Семестр, зачет, экзамен, курсовая работа, и т.д.

Допуск описательный Цифровой, целый 1 Допуск по дисциплине

НАПРАВЛЕН ИЕ Код_напр Идентифицирующий Цифровой, целый 10 Ид. код направления

Внд_н описательный Цифровой, целый 1 Вид направления

Баллн описательный Цифровой, целый 3 Оценка

ПРОДЛЕНИЕ Код_пр Идентифицирующий Цифровой, целый 10 Ид. код продления

Датапр описательный Символьно-цифровой 8 Дата, до которой продлена сессия

Причина_пр описательный Символьный 50 Причина продления

ВЕДОМОСТЬ Код_вед Идентифицирующий Цифровой, целый 10 Ид. код ведомости

Дата_сдачи описательный Символьно-цифровой 8 Дата сдачи ведомости

ФИОпреп описательный Символьный 40 ФИО преподавателя

Меропр описательный Символьный 20 Семестр, зачет, экзамен, курсовая работа, и т.д.

Таблица 1.

TBL ATTESTACIA

Поле Тип, длина Описание

A ATTESTACIA NUMBER Уникальный номер аттестации

HDISCUCHPLAN NUMBER Номер дисциплины из учебного плана

N MAX BALL NUMBER(5,2) Максимальный балл

N N ATT SEM NUMBER(2) Номер аттестации

DDATAATT DATE Дата сдачи аттестационной ведомости

H GROUP NUMBER Номер группы

Таблица 2. TBL ATTESTACIA BALL

Поле Тип, длина Описание

H ATTESTACIA NUMBER Номер аттестации

H STUDENT NUMBER Номер студента

BALL NUMBER(5,2) Оценка

N PROPUSK NUMBER Число пропусков

Таблица 3.

TBL GRUPPA

Поле Тип, длина Описание

A GRUPPA NUMBER Уникальный номер группы

С SIFR GR VARCHAR2(30) Шифр группы

H SPECIALNOST NUMBER Специальность

D DATASOZD DATE Дата создания

D DATAVYPUSKA DATE Дата выпуска

С FORMA OBUCH CHAR(l) Форма обучения (очная, заочная)

H UCH PLAN NUMBER Номер учебного плана

N NAB OR NUMBER(2) Набор

В VYPUSK NUMBER(l) Выпуск (У или Ы)

N SEMESTR NUMBER Текущий семестр

Таблица 4.

TBL STUDENT RODITEL

Поле Тип, длина Описание

H STUDENT NUMBER Уникальный номер студента

H RODITEL NUMBER Уникальный номер родителя

ТВЬ ЗРЕСШЖЮТ

Поле Тип, длина Описание

A SPECIALNOST NUMBER Уникальный номер специальности

С NAZVANIE VARCHAR2( 100) Название

H KAFEDRA NUMBER Уникальный номер кафедры

С SHIFR VARCHAR2( 10) Шифр специальности

Таблица 6. ТВЬ УЕБОМОЗТ

Поле Тип, длина Описание

A VEDOMOST NUMBER Уникальный номер ведомости

H GROUP NUMBER Уникальный номер группы

HDISCUCHPLAN NUMBER Номер дисциплины из учебного плана

С MEROPR VARCHAR2(25) Мероприятие

D SDACHI DATE Дата сдачи

С PREPODAVATEL VARCHAR2(50) ФИО преподавателя

Таблица 7. ТВЬ 8ЕМЕ8ТК

Поле Тип, длина Описание

A SEMESTR NUMBER Уникальный номер семестра

N YEAR NUMBER(4) Учебный год

N PERIOD NUMBER(l) Период (осенний, весенний)

D SEMI DATE Дата начала семестра

D SEM2 DATE Дата конца семестра

D ATT11 DATE Дата начала 1 -й аттестации

D ATT 12 DATE Дата конца 1-й аттестации

D ATT21 DATE Дата начала 2-й аттестации

D ATT22 DATE Дата конца 2-й аттестации

D SESS1 DATE Дата начала сессии

D SESS2 DATE Дата конца сессии

Таблица 8.

ТВЬ ОСЕЫКА

Поле Тип, длина Описание

HDISCUCHPLAN NUMBER Номер дисциплины из учебного плана

H STUDENT VARCHAR2(25) Уникальный номер студента

В MEROPR CHAR Мероприятие

D DATA DATE Дата

N BALL NUMBER Оценка

TBL POOSRENIE

Поле Тип, длина Описание

A POOSRENIE NUMBER Уникальный номер поощрения

С VID P VARCHAR2( 100) Вид поощрения

Таблица 10. TBL RODITEL

Поле Тип, длина Описание

A RODITEL NUMBER Уникальный номер родителя

С FAMILIA CHARC50) Фамилия

С IMA CHAR(50) Имя

С OTCHESTVO CHAR(50) Отчество

С POL CHAR(l) Пол

С M RAB CHAR(40) Место работы

С DOLJ R CHAR(20) Должность

С TEL R CHAR(15) Телефон рабочий

С ADRES R CHAR(40) Рабочий адрес

TBL KAF. Таблица 11. ЕОИА

Поле Тип, длина Описание

A KAFEDRA NUMBER Уникальный номер кафедры

С NAZVANIE К VARCHAR2(40) Название кафедры

С SHIFR CHAR(IO) Шифр

Таблица 12.

TBL STUDENT SOB

Поле Тип, длина Описание

A STUD DVIJ NUMBER Уникальный номер студента

D DATA DVIJ DATE Дата движения

С VID SOB NUMBER(3) Вид события

С POASNENIE CHAR(50) Пояснение

H STUDENT NUMBER Уникальный номер студента

H GRUPPA NUMBER Уникальный номер группы

С PRIKAZ VARCHAR(15) Номер приказа

D DATA PR DATE Дата приказа

D END DATA DATE Дата окончания академ. отпуска

TBL DISCIPLINA

Поле Тип, длина Описание

A DISCIPLINA NUMBER Уникальный номер дисциплины

С SHIFR VARCHAR2( 10) Шифр

С NAZVANIE VARCHAR2( 100) Название

С KAJFEDRA VARCHAR2( 10) Кафедра

Таблица 14. TBL KONTR MEROPR

Поле Тип, длина Описание

HDISCUCHPLAN NUMBER Номер дисциплины из учебного плана

CMEROPR VARCHAR2(25) Мероприятие

Таблица 15.

ТВЕ 8ЕМЕ8ТЯ

Поле Тип, длина Описание

A SEMESTR NUMBER Уникальный номер семестра

N YEAR NUMBER(4) Учебный год

N PERIOD NUMBER(l) Период (осенний, весенний)

D SEMI DATE Дата начала семестра

D SEM2 DATE Дата конца семестра

D ATT11 DATE Дата начала 1-й аттестации

D ATT 12 DATE Дата конца 1-й аттестации

D ATT21 DATE Дата начала 2-й аттестации

D ATT22 DATE Дата конца 2-й аттестации

D SESS1 DATE Дата начала сессии

D SESS2 DATE Дата конца сессии

Таблица 16.

TBL UCH PLAN

Поле Тип, длина Описание

A UCH PLAN NUMBER Номер учебного плана

С SHIFR VARCHAR2( 10) Шифр

H SPECIALNOST NUMBER Уникальный номер специальности

D DATA DATE Дата

TBL DISCIPLINA UCH PLAN

Поле Тип, длина Описание

ADISCUCHPLAN NUMBER Номер дисциплины из учебного плана

H UCH PLAN NUMBER Номер учебного плана

H DISCIPLINA NUMBER Дисциплина

N SEMESTR NUMBER Номер семестра

N CHAS NEDELYA NUMBER Кол-во часов в неделю

N CHASOV SEMESTR NUMBER Кол-во часов в семестре

В ZACHET CHAR(l) Зачет (V или ЭД

В EXAMEN CHAR(l) Экзамен (У или ^

В ZADANIE CHAR(l) ИДЗ (У или

N LEC NUMBER(2) Кол-во лекций

N LAB NUMBER(2) Кол-во лабораторных работ

N PRAKT NUMBER(2) Кол-во практических работ

N VID NUMBER

N KLASS NUMBER

Таблица 18.

TBL STUDENT POOSRENIE

Поле Тип, длина Описание

H STUDENT NUMBER Уникальный номер студента

H POOSRENIE NUMBER Уникальный номер поощрения

D DATA DATE Дата поощрения

С PRICHINA VARCHAR2( 100) Причина

Таблица 19. TBL NAPRAVLENIE

Поле Тип, длина Описание

A NAPR NUMBER Уникальный номер направления

D VYDACHI DATE Дата выдачи

D SDACHI DATE Дата сдачи

N BALL NUMBER(3) Оценка

N VID NUMBER(l) Вид направления

С MEROPR VARCHAR2(25) Мероприятие

H_DISC_UCH_PLAN NUMBER Номер дисциплины из учебного плана

H STUDENT NUMBER Уникальный номер студента

TBL STUDENT

Поле Тип, длина Описание

A STUDENT NUMBER Уникальный номер студента

С N BILET CHAR(50) Номер студ. Билета

С FAMILIA CHAR(50) Фамилия

С IMA CHAR(50) Имя

С OTCHESTVO CHAR(50) Отчество

D DATA ROJDENIE DATE Дата рождения

С MESTO ROJDENIE CHAR(200) Место рождения

С ADRES CHAR(200) Адрес

С TELEFON DOM CHAR(50) Телефон (дом)

С OBRAZOVANIE CHAR(50) Образование

С MEDAL CHAR(50) Медаль

С MESTO RABOTA CHAR(50) Место работы

С TELEFON RABOTA CHAR(50) Телефон (раб)

С VID OBUCHENIE CHAR(50) Вид обучения

В OBSEJITIE CHAR(l) Общежитие (У или >Т)

С GRAGDANSTVO CHAR(50) Гражданство

С NACIONALNOST CHAR(50) Национальность

В STAROSTA CHAR(l) Староста (У или ^

С GROUP CHAR(30) Группа

H GROUP NUMBER Уникальный номер группы

С POL CHAR(l) Пол

N STATUS NUMBER(l) Текущий статус студента

С N PASSPORT VARCHAR(20) Номер пасспорта

D PASS DATA DATE Дата получения пасспорта

С PASS VYD VARCHAR2(200) Орган, выдавший пасспорт

С ADRES REG VARCHAR2(200) Адрес регистрации

С TELEFON REG VARCHAR2(200) Телефон по адресу регистрации

Таблица 21.

TBL PRODLENIE

Поле Тип, длина Описание

A PRODLENIE NUMBER Уникальный номер продления

H STUDENT NUMBER Уникальный номер студента

D DATA DATE Дата, до которой продлена сессия

С PRICHINA VARCHAR(200) Причина продления