Статьи

  •    Показательно, что удовлетворительной для второго подхода являются ПрО с коэффициентом запросов, равным единице. Эти области можно глубоко изучить, прогнозировать их развитие и моделировать на основе РМД. Приложения, моделирующие процессы в ПрО, могут иметь минимальный интерфейс для неподготовленного пользователя, позволяющий минимизировать (или практически исключить) использование механизма внешних запросов к БД. К таким ПрО относятся различные бизнес-приложения компаний и корпораций, развивающихся в соответствии с прогнозируемыми рыночными факторами.

       ПрО с малым коэффициентом запросов, как, например, поисковые машины в Интернете, разнообразные социальные сети, Интернет-витрины данных, схемы БД которых зависят не от владельцев систем и реальных причинно-следственных связей в ПрО, а отхаотически обращающихся пользователей, ихпотребности эффективно моделируются гибкими языковыми конструкциями.

       Реляционный каркас позволяет представить любое приложение как среду управления данными с заданной целью. Поскольку для их обработки необходимо использовать ту или иную модель, наиболее привлекательной для этого является именно РМД. Каркас - частный случай РМД. Одним из его важных свойств является возможность минимизировать объем запросов к БД, построенных на громоздких и вычислительно сложных операциях соединения.

        Каркасная БД моделирует до 90% запросов без операции соединения и ее модификаций. Это позволяет значительную часть данных обрабатывать по заранее сформированным индексным таблицам, тем самым существенно снижая объем вычислений, а также формализовать, унифицировать и интегрировать в приложение подавляющее большинство запросов пользователей. Такой подход дает возможность разработать универсальную перенастраиваемую оболочку, управляемую группой метаданных, а массивы метаданных, отражающие специфику разнообразных ПрО, создавать с помощью отдельной программы-инсталлятора.

  •   Ранее обоснована новая концептуальная модель данных, построенная на реляционном каркасе, который формируется на основе декартовой зависимости ключевых атрибутов. Показан обобщенный алгоритм синтеза схем реляционных БД (в дальнейшем говоря о БД, будем подразумевать только реляционные БД, поэтому слово «реляционные» будем опускать), моделирующих поведение предметных областей (ПрО). Этот алгоритм позволяет использовать единую процедуру автоматизации процесса дизайна схемы БД. Важной особенностью подхода является возможность модели связей степенью G:H в схеме одного отношения.

       Этот метод обеспечил модифицируемость схемы БД, т.е. минимизировал число операций для внесения изменений в динамическом режиме – непосредственно в процессе эксплуатации приложения. А также дал возможность оптимизировать объединение различных приложений в единую информационную систему.

      Алгоритм синтеза схемы БД, также построенный на разделении отношений-сущностей и отношений-связей, как отмечалось, имеет ряд недостатков. Одним из наиболее существенных является невозможность корректного с точки зрения теории нормализации моделирования рекурсивных связей.

      Таким образом, учет рекурсивных связей, а также возможность многократного добавления ключевых атрибутов, отвечающих за различные состояния составных сущностей-объектов, выполняющих разные роли в ПрО, в каркасной схеме БД могут быть осуществлены с использованием масок. При этом возможен учет номеров отрезков времени таких модификаций в таких отношениях.

      Этот механизм позволил вносить изменения в схему БД по полно-модифицируемому принципу, а не с существенным редизайном как самой схемы БД, так и приложения.

  •   Потребность в моделировании темпоральности данных вызвана динамическим характером функционирования любой системы. Исторически это было важной причиной разделения всех приложений баз данных (БД) на 2 типа - оперативные, в которых моделирование времени может быть минимизировано, и исторические, в которых время играет принципиальную роль. Эти БД получили соответствующие названия – «оперативные» (или «транзакционные») и «хранилища» (или «аналитические»).

      Принцип хранилищ данных (ХД) и их определение предложил У. Инмон. В его подходе ХД — это «предметно-ориентированная, интегрированная, содержащая исторические данные, целостная совокупность данных, предназначенная для поддержки принятия управленческих решений». Инмон дал и классификацию ХД. Из описанных типов нас более всего будет интересовать виртуальное хранилище.

      Виртуальное ХД — это система, предоставляющая интерфейсы и методы доступа к оперативно-регистрирующей системе, которые эмулируют работу с данными как с ХД. Это означает, что виртуальное ХД можно организовать, создав ряд «обращений» (view) к БД, либо применив специальные средства доступа.

       Главными достоинствами такого подхода являются простота и малая стоимость реализации, единая платформа с источником информации и отсутствие сетевых соединений между источником информации и ХД. При этом хранилище, организованное в соответствии с каркасной схемой БД, избавлено от большинства недостатков. Схема такого ХД и приложения, его обслуживающие,  могут быть динамически модифицируемы. А высокая производительность такой системы обеспечивается минимизацией операций соединения.

       Следовательно, и модифицируемость схем БД, и интеграция данных с другими источниками, и отслеживание исторических измерений, и подобие схем БД, и гарантии чистоты данных, обеспечиваемые ограничениями на домены и ключи, позволяют сделать вывод о том, что объединение свойств оперативной (OLTP) и архивной (OLAP) БД в одной каркасной схеме становится возможным.

  •    Предложенный ранее реляционный каркас, синтезированный на основе декартовой зависимости ключевых атрибутов, позволяет моделировать связи степенью G:H. Там же показан обобщенный алгоритм синтеза схем БД, который моделирует предметные области (ПрО) и позволял использовать единую процедуру автоматизации процесса создания схемы БД.

       Такая процедура позволяет обеспечить схеме модифицируемость, т.е. минимизирует число операций для внесения изменений в динамическом режиме – непосредственно в процессе эксплуатации приложения. А также оптимизировать объединение различных приложений, построенных в соответствии с этим алгоритмом, в единую информационную систему.

       Ранее показано, что предложенный алгоритм может быть использован для автоматизированного проектирования высоко-нормализованных и безаномальных в Фейджиновском смысле схем БД. Однако его можно также использовать для проектирования программных систем, непосредственно не связанных с обработкой БД. А также устройств распознавания речи, устройств-переводчиков, экспертных систем, систем автоматизированного аудита приложений, поисковых систем в интернет и систем контент-анализа, а также иных кибернетических систем [6]и т.п.

  •    Современные вычислительные комплексы в сочетании с программными системами, базирующимися на хорошо обусловленных алгоритмах, позволяют высокоэффективно моделировать напряженно-деформированное состояние сред с усложненными свойствами. Однако вопрос автоматизированного синтеза приложений, гибко перенастраиваемых в зависимости от изменения конфигурации механических систем, практически не изучен. Большинство исследований посвящено развитию метода конечных элементов. Однако существуют иные подходы, позволяющие существенно экономить вычислительные ресурсы иповышать тем самым точность вычислений. Поэтому при рассмотрении вопроса проектирования инструментальных программных средств (CASE-средств), позволяющих синтезировать и сопровождать приложения (моделирующие динамическое поведение сложных механических систем), необходимо проанализировать именно эти методики решения задач механики сплошных сред.