Разработка АРМ экономиста с использованием сетевой модели данных: от теории к практическому проектированию и обеспечению безопасности

В современном мире, где объемы информации удваиваются каждые несколько лет, а динамика экономических процессов требует мгновенной реакции и глубокого анализа, автоматизированное рабочее место (АРМ) экономиста становится не просто удобным инструментом, а жизненно важным компонентом для любой успешной организации. Экономист XXI века — это не только аналитик, но и стратег, чьи решения основываются на всестороннем изучении данных. Однако эффективность его работы напрямую зависит от качества и доступности информационных систем, обеспечивающих сбор, хранение и обработку этих данных.

Курсовая работа «АРМ экономиста и базы данных» направлена на глубокое погружение в мир информационных технологий, лежащих в основе экономической деятельности. Мы рассмотрим, как передовые методы работы с данными, в частности, сетевая модель данных, могут быть применены для создания максимально функционального и производительного АРМ. Цель данной работы — не только дать теоретические знания о принципах построения АРМ и баз данных, но и предложить практическую методологию их проектирования, сфокусировавшись на особенностях сетевой модели.

Наши задачи включают:

• Изучение основных требований и функциональных возможностей современного АРМ экономиста.
• Анализ методологий проектирования баз данных.
• Детальное рассмотрение сетевой модели данных, её преимуществ и недостатков.
• Изучение процесса создания и управления сетевыми базами данных.
• Разработку концепции реализации базы данных «Скачки» с использованием сетевой модели.
• Оценку перспектив и ограничений применения сетевой модели в современных условиях.
• Рассмотрение вопросов безопасности, целостности и производительности данных в АРМ экономиста.

Особое внимание будет уделено сетевой модели данных — архитектуре, которая, несмотря на свою «классичность», до сих пор находит применение в специфических нишах, предлагая уникальные преимущества в производительности и гибкости для определенных типов задач. Этот подход позволит студентам получить не только фундаментальные знания, но и развить аналитические навыки, необходимые для проектирования сложных информационных систем.

Теоретические основы АРМ экономиста и моделей данных

Автоматизированное рабочее место экономиста: назначение, требования и функциональные возможности

В мире, где каждая финансовая транзакция, каждый рыночный тренд и каждое управленческое решение генерирует колоссальные объемы информации, роль экономиста претерпела значительные изменения. Современный экономист — это не только аналитик, но и архитектор данных, чьи выводы и прогнозы формируются на основе взаимодействия с мощными информационными системами. Именно здесь на первый план выходит Автоматизированное Рабочее Место (АРМ) экономиста.

АРМ экономиста – это не просто набор программ и оборудования; это комплексный информационно-программно-технический ресурс, созданный для того, чтобы максимально освободить специалиста от рутинных операций, перенести их на вычислительную технику и предоставить ему мощный инструментарий для выполнения творческих, аналитических задач. Его основное назначение — автоматизация управленческих функций в конкретной предметной области, позволяя экономисту сосредоточиться на принятии стратегически важных решений.

Принципы создания АРМ являются краеугольным камнем его эффективности:

• Максимальная ориентация на конечного пользователя: АРМ должен быть интуитивно понятным и максимально соответствовать потребностям и рабочим процессам экономиста.
• Проблемная ориентация: АРМ создается для решения конкретного класса задач, будь то финансовый анализ, бюджетирование или прогнозирование.
• Формализация профессиональных знаний: В АРМ должны быть заложены алгоритмы и методики, отражающие профессиональные стандарты и лучшие практики экономической деятельности.
• Модульность построения: Возможность модификации и расширения функционала без полной перестройки системы.
• Эргономичность: Удобство использования, снижение нагрузки на пользователя.

Состав и структура АРМ представляют собой многогранный комплекс, который включает:

1. Техническое обеспечение: Современные персональные компьютеры, рабочие станции, периферийные устройства (принтеры, сканеры).
2. Математическое обеспечение: Методы и модели экономического анализа, оптимизации, прогнозирования (например, методы факторного анализа, статистические модели).
3. Программное обеспечение: Операционные системы, прикладные программы (электронные таблицы, аналитические пакеты, специализированные бухгалтерские и финансовые системы), а также системы управления базами данных (СУБД).
4. Информационное обеспечение: Сами массивы информации, хранящиеся в базах и банках данных, а также специализированные справочники и классификаторы.

АРМ экономиста может функционировать как в автономном режиме (для выполнения локальных задач), так и в сетевом режиме, обеспечивая доступ к общим данным и коллективную работу.

Основные задачи, автоматизируемые в АРМ экономиста:

• Анализ финансового состояния компании: Оценка ликвидности, платежеспособности, финансовой устойчивости.
• Подготовка и проверка отчетности: Формирование бухгалтерской, налоговой, управленческой отчетности с контролем полноты, точности и достоверности данных.
• Анализ устойчивости, доходности, ликвидности, активности: Расчет ключевых финансовых коэффициентов и их динамики.
• Анализ динамики показателей, выявление тенденций и прогнозирование: Использование статистических методов для выявления закономерностей и построения прогнозов.
• Анализ влияния факторов на состояние компании: Декомпозиция показателей для определения вклада различных факторов (например, метод цепных подстановок).
• Разработка рекомендаций по улучшению деятельности: Формирование обоснованных предложений на основе проведенного анализа.
• Сравнение финансовых показателей: Бенчмаркинг, сравнение с отраслевыми стандартами или данными конкурентов.

Современные АРМ проектируются с открытой архитектурой, что позволяет легко адаптировать их к меняющимся требованиям и новым проблемным областям, обеспечивая обработку и получение информации в виде сводных аналитических материалов, графиков и интерактивных дашбордов.

Детализация требований к современному АРМ экономиста:

В условиях возрастающей сложности экономических данных и аналитических задач, а также необходимости оперативного доступа к информации для принятия управленческих решений, современное АРМ экономиста должно отвечать следующим расширенным требованиям:

1. Масштабируемость: Способность обрабатывать постоянно растущие объемы данных без существенного снижения производительности.
2. Интеграция: Возможность бесшовной интеграции с другими корпоративными системами (ERP, CRM, BI-системы) для создания единого информационного пространства.
3. Гибкость аналитики: Поддержка широкого спектра аналитических инструментов, включая OLAP, предиктивную аналитику, моделирование «что-если».
4. Визуализация данных: Мощные средства для наглядного представления сложных данных в виде интерактивных графиков, диаграмм, дашбордов.
5. Безопасность: Многоуровневая система защиты данных от несанкционированного доступа, шифрование, журналирование операций.
6. Мобильность: Доступ к функционалу АРМ с различных устройств, включая мобильные.
7. Настраиваемость: Возможность адаптации интерфейса и функционала под индивидуальные предпочтения и задачи конкретного пользователя.

Таким образом, АРМ экономиста — это не просто автоматизатор, а интеллектуальный помощник, способный трансформировать сырые данные в ценные знания для принятия обоснованных и своевременных управленческих решений, что является его ключевой ценностью в динамичной экономической среде.

Эволюция моделей данных: от иерархической к сетевой

Мир баз данных постоянно развивается, и в основе этого развития лежит концепция модели данных. Что же это такое? По своей сути, модель данных — это абстрактный, формальный способ описания данных, их структуры, взаимосвязей между ними, а также операций, которые могут быть выполнены над этими данными. Она определяет, как пользователи будут воспринимать и взаимодействовать с информацией.

Исторически первой и наиболее простой моделью, появившейся в 1960-х годах, стала **иерархическая модель данных**. В ней данные организовывались в виде древовидной структуры, где каждая запись-потомок имела ровно одного предка. Это напоминало организационную структуру предприятия, где у каждого сотрудника есть только один непосредственный руководитель.

Основные ограничения иерархической модели:

• Жесткость структуры: Изменение связей или добавление новых типов данных требовало значительной перестройки всей базы данных.
• Ограниченность связей: Модель не могла эффективно представлять отношения типа «многие ко многим», что свойственно большинству реальных бизнес-процессов. Например, если сотрудник работал над несколькими проектами, а проект мог иметь несколько сотрудников, иерархическая модель испытывала трудности с адекватным представлением таких связей без дублирования данных или создания искусственных структур.
• Сложность навигации: Доступ к данным осуществлялся только сверху вниз по иерархии, что затрудняло запросы, требующие обхода данных в других направлениях.

Эти ограничения быстро стали очевидными по мере роста сложности информационных систем. Потребность в более гибкой и мощной структуре привела к появлению сетевой модели данных.

В конце 1960-х годов, осознавая недостатки иерархического подхода, группа ведущих экспертов в области баз данных, объединенная под эгидой Конференции по языкам систем данных (CODASYL), начала работу над созданием нового стандарта. В 1969 году CODASYL формально определила структуру сетевой модели данных, которая стала логическим расширением иерархической.

Сетевая модель данных предложила более гибкий подход: в отличие от иерархической модели, где потомок имеет строго одного предка, в сетевой модели запись-потомок могла иметь любое число предков. Это означало, что данные могли быть организованы в виде ориентированного графа, где каждая запись могла быть связана со множеством других записей, образуя сложную, взаимосвязанную сеть. Такая структура позволяла более точно моделировать реальные объекты и их отношения, что стало значительным шагом вперед в эволюции баз данных, предвосхищая многие концепции, которые позже легли в основу современных моделей. Какой важный нюанс здесь упускается? Сетевая модель фактически заложила основы для графовых баз данных, которые сегодня активно используются для работы со сложными взаимосвязями, такими как социальные сети или системы рекомендаций. Таким образом, понимание сетевой модели — это ключ к пониманию современных графовых архитектур.

Сетевая модель данных: архитектура, достоинства и недостатки

Особенности и структура сетевой модели данных

Когда мы говорим о моделях данных, мы часто представляем таблицы и колонки, как в реляционных базах. Однако сетевая модель данных предлагает совершенно иную парадигму. Это не просто абстрактная концепция; это строгая математическая теория, которая описывает, как данные структурируются, как обеспечивается их целостность и как они обрабатываются. По своей сути, сетевая модель является логическим расширением иерархического подхода, но с фундаментальным изменением, которое радикально повышает ее гибкость.

Главное отличие и, по сути, основная особенность сетевой модели заключается в том, что запись-потомок может иметь любое число предков. Вспомните иерархическую модель, где каждый «ребенок» имел только одного «родителя». Сетевая модель разрушает это ограничение, позволяя одной сущности быть связанной с несколькими другими сущностями как с «родителями». Это открывает двери для моделирования гораздо более сложных и реалистичных взаимосвязей в реальном мире.

Сетевая база данных (БД) состоит из:

1. Набора экземпляров определенного типа записи: Записи (record types) — это аналоги таблиц в реляционной модели, представляющие собой структурированные наборы данных об определенном типе сущности (например, «Сотрудник», «Проект», «Отдел»).
2. Набора экземпляров определенного типа связей между этими записями: Связи (set types) — это упорядоченные отношения между двумя типами записей: «предком» (owner) и «потомком» (member). Важно, что один экземпляр записи-потомка не может быть членом двух экземпляров групповых отношений одного типа. Тип связи явно определяется для двух типов записей: предка и потомка.

Представление сетевой модели в виде ориентированного графа:

Наиболее наглядно сетевую модель можно представить как ориентированный граф. В этом графе:

• Узлы (вершины) представляют собой объекты или типы записей (например, «Заезд», «Лошадь», «Участник»). Каждый узел содержит набор атрибутов, описывающих этот объект.
• Ребра (дуги) представляют собой связи (наборы) между этими объектами. Ориентация ребра указывает на направление связи «предок-потомок».

Например, в базе данных «Скачки»:

• Узел «Заезд» может быть предком для узла «Лошадь» (в данном заезде участвуют эти лошади).
• Узел «Лошадь» может быть предком для узла «Результат» (результаты, показанные этой лошадью).
• Но при этом, «Лошадь» также может быть потомком узла «Жокей», если у одного жокея может быть несколько лошадей в его карьере. А сама «Лошадь» может иметь несколько предков, например, «Владелец» и «Тренер».

Это графовое представление позволяет легко визуализировать сложные отношения «многие ко многим» без необходимости создания промежуточных сущностей, как это часто делается в реляционных моделях. Явные связи в сетевой модели обеспечивают прямой и быстрый доступ к связанным данным, что является одним из ее ключевых достоинств.

Сравнительный анализ: сетевая, иерархическая и реляционная модели данных

Для понимания места сетевой модели в архитектуре баз данных, важно провести ее сравнение с другими доминирующими парадигмами.

Характеристика	Иерархическая модель	Сетевая модель	Реляционная модель
Структура данных	Древовидная, каждый потомок имеет одного предка.	Ориентированный граф, потомок может иметь несколько предков.	Набор двумерных таблиц (отношений).
Отношения	«Один ко многим», строгая иерархия.	«Один ко многим», «многие ко многим» (через несколько предков).	«Один к одному», «один ко многим», «многие ко многим» (через внешние ключи).
Связи	Неявные, определяются позицией в иерархии.	Явные, физические указатели (ссылки) между записями.	Неявные, логические, через совпадение значений внешних ключей.
Доступ к данным	Только сверху вниз, по «ветвям» дерева.	Навигационный, по прямым указателям, несколько путей доступа.	Декларативный, через запросы SQL, операции соединения.
Гибкость схемы	Низкая, изменение структуры требует перестройки.	Низкая, изменение структуры требует перестройки.	Высокая, добавление/изменение столбцов не влияет на существующие запросы.
Контроль целостности	Слабый, в основном через родительские связи.	Ослабленный, требует ручного контроля из-за произвольных связей.	Строгий, через первичные/внешние ключи, уникальные ограничения.
Производительность	Высокая для предсказуемых запросов по иерархии.	Высокая для навигационного доступа к связанным данным.	Может снижаться при большом количестве операций соединения (JOIN).
Сложность для пользователя	Низкая для простых структур.	Высокая, требует понимания физической структуры.	Средняя, абстрагируется от физического хранения.

Преимущества сетевой модели:

1. Высокая эффективность затрат памяти: Прямые указатели могут быть более компактными, чем повторение внешних ключей в реляционной модели.
2. Оперативность и высокая производительность при навигационном доступе: Благодаря прямым указателям между записями, СУБД может быстро переходить от одной связанной записи к другой, что критически важно для приложений, где важен быстрый обход сложных взаимосвязей.
3. Возможность образования произвольных связей: Главное преимущество перед иерархической моделью, позволяющее потомку иметь любое число предков.
4. Эффективное представление сложных связей «многие ко многим»: Модель изначально предназначена для таких отношений, что упрощает их моделирование.
5. Низкие накладные расходы при обходе связанных записей: Прямые указатели минимизируют затраты на поиск.
6. Гибкие возможности моделирования сложных отношений: Сетевая модель позволяет точно отражать реальные взаимосвязи.

Недостатки сетевой модели:

1. Сложность и жесткость схемы базы данных: Изменение структуры требует значительных усилий и может привести к перестройке всей базы данных.
2. Сложность понимания для пользователя: Пользователям и даже программистам сложнее работать с навигационным доступом и сложной графовой структурой по сравнению с таблицами.
3. Большие затраты памяти компьютера, необходимые для хранения БД: Несмотря на эффективность указателей, при очень большом количестве связей общие затраты на хранение метаданных и указателей могут быть существенными.
4. Ослабленный контроль целостности из-за произвольных связей: Отсутствие общей теории и наличие множества эвристик означает, что поддержание целостности часто ложится на плечи разработчика приложения.
5. Поиск и доступ к данным возможны только по существующим связям: Если связь не определена, то прямой навигационный доступ к данным невозможен без обхода других путей.
6. Отсутствие общей теории: В отличие от реляционной модели, основанной на строгой математической теории реляционной алгебры, сетевая модель развивалась скорее как набор эвристик и практических решений.

Несмотря на свои недостатки, сетевая модель, благодаря CODASYL, стала важным этапом в развитии баз данных и до сих пор сохраняет свою нишевую актуальность в некоторых специализированных приложениях. И что из этого следует? Понимание этих компромиссов критически важно для выбора правильной модели данных, так как даже сегодня для задач с высокосвязанными данными графовые базы данных, развивающие идеи сетевой модели, часто оказываются предпочтительнее реляционных.

Целостность данных в сетевой модели: принципы и ограничения

Целостность данных — это краеугольный камень любой базы данных, гарантирующий достоверность и непротиворечивость хранящейся информации. В сетевой модели данных, где связи между записями могут быть весьма сложными и произвольными, обеспечение целостности приобретает свои специфические особенности и вызовы.

В основе подхода к целостности в сетевой модели лежат обязательные правила целостности данных, которые регламентируют операции вставки, удаления и членства записей в наборах (связях). Эти правила являются частью формального определения модели, предложенного CODASYL.

Ключевые принципы и правила целостности в сетевой модели:

1. Правила вставки (Insertion Rules): Определяют, как новая запись-потомок может быть включена в набор. Например, может быть установлено, что потомок должен быть включен в существующий набор сразу при создании (MANDATORY AUTOMATIC) или может быть добавлен позже (OPTIONAL MANUAL).
2. Правила удаления (Deletion Rules): Указывают на поведение системы при удалении записи-предка. Например, если удаляется предок, то все его потомки могут быть также удалены (CASCADE), или они могут быть исключены из набора, но остаться в базе данных (DISCONNECT), или удаление предка может быть запрещено, если у него есть потомки (RESTRICTED).
3. Правила членства (Membership Rules): Регулируют, может ли запись-потомок быть переведена из одного экземпляра набора в другой, или он должен быть обязательно членом какого-либо экземпляра набора.

Важной особенностью сетевой модели является поддержание целостности по ссылкам, которая реализуется через отношения «владелец отношения — член отношения». Это означает, что если запись-потомок связана с записью-предком, то эта связь должна быть действительной. Однако, в отличие от реляционной модели, где система автоматически обеспечивает соответствие парных записей через внешние ключи, в сетевой модели автоматическое поддержание соответствия парных записей не обеспечивается в такой же степени. Разработчику приходится более тщательно контролировать эти аспекты.

Роль СУБД в поддержании целостности:

Сетевые СУБД играют критическую роль в обеспечении целостности, поддерживая как неявные ограничения, которые являются неотъемлемой частью самой структуры сетевой модели (например, правила членства), так и явно заданные ограничения. Явные ограничения могут быть определены разработчиком базы данных для реализации специфических бизнес-правил, и СУБД будет их принудительно поддерживать.

Например, можно задать, что:

• Запись «Лошадь» не может существовать без связи с записью «Владелец» (обязательное членство).
• При удалении записи «Заезд», все связанные с ней записи «Ставка» должны быть также удалены (правило CASCADE).
• Запись «Участник» (жокей) не может быть удалена, если у него еще есть записи «Заезды», в которых он участвовал (правило RESTRICTED).

Несмотря на наличие этих правил, ослабленный контроль целостности из-за произвольных связей является одним из недостатков сетевой модели. Сложность схемы и навигационный характер доступа требуют от разработчиков более глубокого понимания физической структуры данных и более тщательного программирования логики, обеспечивающей целостность, особенно при сложных отношениях «многие ко многим». Отсутствие единой, строгой математической теории, подобной реляционной алгебре, приводит к тому, что многие аспекты контроля целостности решаются через эвристики и специфические для каждой СУБД реализации, что может усложнять переносимость и поддержку.

Таким образом, хотя сетевая модель и предоставляет механизмы для обеспечения целостности данных, их эффективное применение требует более высокой квалификации и внимания со стороны разработчика по сравнению с более абстрактными и автоматизированными подходами, предлагаемыми реляционными СУБД. Какой важный нюанс здесь упускается? Именно необходимость ручного контроля и глубокого понимания структуры данных является ключевым фактором, ограничивающим широкое распространение сетевой модели и делающим её выбор оправданным лишь в специфических, высокопроизводительных нишах.

Проектирование баз данных для АРМ экономиста на основе сетевой модели

Анализ предметной области и требования к базе данных

Проектирование любой информационной системы, включая АРМ экономиста, начинается с глубокого и всестороннего понимания того, для чего эта система создается. Этот первый и наиболее критически важный этап — анализ предметной области.

Предметная область — это не просто совокупность данных; это часть реального мира, которая подлежит тщательному изучению с целью организации управления и автоматизации. Именно информация об этой части мира будет отражена и храниться в базе данных. Для АРМ экономиста предметной областью может быть финансовая деятельность предприятия, управление проектами, учет затрат, бюджетирование или любой другой аспект, требующий экономического анализа.

Этапы анализа предметной области и выработки требований к БД:

1. Погружение в бизнес-процессы: На этом этапе разработчик тесно взаимодействует с конечными пользователями (экономистами, бухгалтерами, менеджерами), чтобы понять их ежедневные операции, информационные потребности, проблемные точки и цели. Какие отчеты они генерируют? Какие данные им нужны для анализа? Какие решения они принимают?
2. Функциональное моделирование: На основе полученных знаний создаются функциональные модели, описывающие, что система должна делать. Это может быть выражено в виде диаграмм потоков данных, сценариев использования или описания функций, которые АРМ должен выполнять (например, «Расчет рентабельности продукции», «Формирование баланса», «Прогнозирование объема продаж»). Важно отметить, что информационная и функциональная модели предметной области создаются на этом этапе и не зависят от того, какая модель данных (сетевая, иерархическая, реляционная) будет выбрана для реализации.
3. Сбор, анализ и редактирование требований к данным: Это сердце анализа предметной области. Здесь определяются:
   • Сущности (информационные объекты): Какие основные объекты существуют в предметной области (например, «Клиент», «Продукт», «Сотрудник», «Транзакция», «Отчет», «Заезд», «Лошадь», «Жокей»)?
   • Атрибуты: Какие характеристики описывают каждую сущность (например, для «Продукта» — название, цена, код; для «Лошади» — кличка, возраст, порода)?
   • Связи: Как сущности взаимодействуют между собой (например, «Клиент» делает «Транзакцию», «Лошадь» участвует в «Заезде»)?
   • Ограничения целостности: Какие правила должны соблюдаться для обеспечения корректности данных (например, цена не может быть отрицательной, каждый заезд должен иметь уникальный номер)?

Трехуровневая схема (модель ANSI/SPARC) для описания предметной области:

Предметная область может быть рассмотрена в трех представлениях, которые идеально соответствуют концепции модели ANSI/SPARC, предложенной в 1975 году подкомитетом SPARC ANSI. Эта модель является фундаментальной для проектирования баз данных, поскольку она разделяет описание данных на три уровня, каждый из которых скрывает детали нижележащего уровня и обеспечивает независимость данных.

1. Внешний уровень (External Level): Это «как ее воспринимает человек». Описывает представление данных с точки зрения конечного пользователя или приложения. Экономист видит только ту часть базы данных, которая ему необходима, и в удобной для него форме (например, отчет о прибыли, графики динамики продаж). Различные пользователи могут иметь разные внешние представления одних и тех же данных. Этот уровень обеспечивает логическую независимость данных, позволяя изменять концептуальную схему без переписывания пользовательских приложений, если их внешние представления не меняются.
2. Концептуальный уровень (Conceptual Level): Это «как она может быть описана с помощью символов». Представляет собой обобщенное, независимое от конкретной СУБД описание всей базы данных. Он определяет, какие данные хранятся в базе, их типы, связи между ними, ограничения целостности, семантическую информацию и меры безопасности, но не содержит сведений о физическом хранении данных. Концептуальная схема является основой архитектуры ANSI/SPARC и формируется на этапе концептуального проектирования.
3. Внутренний уровень (Internal Level): Это «как она реально существует» на физическом носителе. Описывает физическое представление базы данных в компьютере, включая распределение дискового пространства, структуры хранения данных, методы сжатия и шифрования, а также организацию файлов. Этот уровень направлен на обеспечение оптимальной производительности и экономного использования дискового пространства. Цель этого уровня — скрыть подробности физического хранения данных от концептуального уровня, обеспечивая физическую независимость данных, что позволяет изменять физическую структуру БД без изменения концептуальной схемы.

Таким образом, тщательный анализ предметной области и выработка требований, структурированные через призму модели ANSI/SPARC, закладывают прочный фундамент для последующих этапов проектирования базы данных.

Концептуальное и логическое проектирование с учетом сетевой модели

После того как предметная область тщательно проанализирована и требования к данным собраны, наступает этап концептуального и логического проектирования. Это мост между абстрактным пониманием бизнес-процессов и конкретной реализацией базы данных.

Детальное рассмотрение трехуровневой архитектуры ANSI/SPARC:

Как уже было упомянуто, модель ANSI/SPARC играет центральную роль в этом процессе. Она служит методологической основой для разделения задач проектирования, обеспечивая гибкость и независимость системы.

1. Внешнее представление: На этом этапе мы фокусируемся на том, как экономисты будут взаимодействовать с системой. Какие запросы им нужны? Какие отчеты они ожидают? Как они хотят видеть данные? Например, один экономист может интересоваться динамикой прибыли по проектам, другой — структурой затрат по отделам. Сетевая модель позволяет гибко настроить эти внешние представления, несмотря на сложность внутренней структуры.
2. Концептуальное представление: Это сердце проектирования, где создается полная и независимая от СУБД модель предметной области.
   • Разработка концептуальной схемы БД для АРМ экономиста:
     • Идентификация сущностей: На этом шаге мы определяем все значимые объекты, о которых нужно хранить информацию. Для предметной области «Скачки» это будут: «Заезд», «Лошадь», «Жокей», «Владелец», «Ставка», «Результат».
     • Определение атрибутов: Для каждой сущности перечисляются ее характеристики. Например, для «Лошади» это могут быть: IDлошади (первичный ключ), кличка, возраст, порода.
     • Установление связей между сущностями: Это ключевой момент. Мы определяем, как сущности взаимодействуют друг с другом. Например:
       • «Заезд» — «Лошадь»: в одном заезде участвует много лошадей. (Один-ко-многим)
       • «Лошадь» — «Жокей»: одна лошадь может быть под управлением разных жокеев в разное время, и один жокей может управлять разными лошадьми. (Многие-ко-многим)
       • «Владелец» — «Лошадь»: один владелец может владеть многими лошадьми. (Один-ко-многим)
       • «Заезд» — «Ставка»: на один заезд делается много ставок. (Один-ко-многим)
       • «Лошадь» — «Результат»: одна лошадь может иметь множество результатов в разных заездах. (Один-ко-многим)
     • Для визуализации этих связей часто используются ER-диаграммы (Entity-Relationship Diagrams), которые являются прекрасным инструментом для концептуального моделирования, независимого от конкретной модели данных.
3. Внутреннее представление: На этом уровне определяется, как данные будут физически храниться на носителях. В контексте сетевой модели это означает детальное планирование прямых указателей, методов индексирования и размещения записей для оптимизации производительности.

Преобразование концептуальной схемы в логическую схему сетевой модели:

Это ключевой шаг, где абстрактная концептуальная модель трансформируется в конкретную структуру сетевой БД. Для этого необходимо:

• Определение типов записей (Record Types): Каждая сущность из концептуальной модели становится типом записи в сетевой БД. Атрибуты сущности становятся полями записи.
  • Пример: Сущность «Лошадь» превращается в тип записи ЛОШАДЬ с полями IDлошади, кличка, возраст, порода.
• Определение наборов (Set Types) или связей: Каждая связь «один-ко-многим» или «многие-ко-многим» (после декомпозиции, если необходимо) превращается в набор. Набор всегда состоит из записи-владельца (owner) и одной или нескольких записей-членов (member).
  • Пример: Связь «Заезд — Лошадь» (в заезде участвуют лошади) становится набором УЧАСТИЕ_В_ЗАЕЗДЕ, где ЗАЕЗД является владельцем, а ЛОШАДЬ — членом.
  • Сложные связи «многие-ко-многим», такие как «Лошадь — Жокей», могут быть представлены с помощью промежуточного типа записи, например, ВЫСТУПЛЕНИЕ, который будет потомком для ЛОШАДЬ и ЖОКЕЙ в разных наборах.

Пример логической схемы сетевой модели для «Скачки»:

Тип Записи	Атрибуты	Владелец (Owner)	Член (Member)	Набор (Set Type)
ЖОКЕЙ	IDжокея, имя, датарождения	—	ВЫСТУПЛЕНИЕ	ЖОКЕЙ_В_ВЫСТУПЛЕНИИ
ЛОШАДЬ	IDлошади, кличка, возраст, порода	—	ВЫСТУПЛЕНИЕ, ВЛАДЕНИЕ	ЛОШАДЬ_В_ВЫСТУПЛЕНИИ, ИМУЩЕСТВО_ВЛАДЕЛЬЦА
ЗАЕЗД	IDзаезда, дата, место, дистанция	—	ВЫСТУПЛЕНИЕ, СТАВКА	ЗАЕЗД_С_ВЫСТУПЛЕНИЯМИ, СТАВКИ_В_ЗАЕЗДЕ
ВЛАДЕЛЕЦ	IDвладельца, имя, контакт	—	ЛОШАДЬ	ВЛАДЕЛЬЦА_ЛОШАДИ
ВЫСТУПЛЕНИЕ	IDвыступления, времястарта, место	ЖОКЕЙ, ЛОШАДЬ, ЗАЕЗД	РЕЗУЛЬТАТ	РЕЗУЛЬТАТ_ВЫСТУПЛЕНИЯ
СТАВКА	IDставки, сумма, коэффициент, тип	ЗАЕЗД	—	—
РЕЗУЛЬТАТ	IDрезультата, финишноевремя, победитель	ВЫСТУПЛЕНИЕ	—	—

В этой логической модели ВЫСТУПЛЕНИЕ является связующей записью для отношений «многие-ко-многим» между ЖОКЕЙ, ЛОШАДЬ и ЗАЕЗД. Например, один ЖОКЕЙ может участвовать в нескольких ВЫСТУПЛЕНИЯХ, одна ЛОШАДЬ может участвовать в нескольких ВЫСТУПЛЕНИЯХ, и один ЗАЕЗД может включать несколько ВЫСТУПЛЕНИЙ.

Этот подход позволяет эффективно моделировать сложные взаимосвязи, которые являются неотъемлемой частью предметной области АРМ экономиста, особенно когда речь идет об анализе различных факторов и их влияни�� друг на друга.

Физическое проектирование и выбор СУБД для сетевой модели

После того как концептуальная и логическая схемы базы данных определены, наступает этап физического проектирования. На этом этапе происходит перевод абстрактной логической структуры в конкретное физическое представление, которое будет храниться на дисках компьютера. Это включает в себя не только выбор СУБД, но и детальное планирование методов хранения, индексирования и доступа к данным, чтобы обеспечить максимальную производительность и эффективность.

Принципы физического хранения данных и их оптимизации:

В контексте сетевой модели, физическое хранение данных играет особенно важную роль, поскольку производительность во многом зависит от эффективного расположения записей и указателей на диске.

1. Организация файлов: Данные обычно хранятся в файлах, которые могут быть организованы различными способами (последовательные, индексные, прямые). Выбор зависит от типа доступа и частоты операций.
2. Структуры хранения записей: Каждая запись в сетевой БД имеет фиксированный или переменный формат и содержит поля данных, а также указатели на связанные записи. Эти указатели — это физические адреса или логические ссылки на диске.
3. Индексирование: Хотя сетевая модель использует прямые указатели для навигации по связям, индексы все равно необходимы для быстрого поиска начальных записей или для доступа к записям по неключевым атрибутам. Например, индекс по кличке лошади или дате заезда.
4. Размещение данных: Оптимальное размещение связанных записей на диске может значительно сократить время доступа. Например, записи, которые часто запрашиваются вместе (предок и его потомки), могут быть размещены физически близко друг к другу.
5. Методы сжатия и шифрования: Для больших объемов данных могут применяться методы сжатия для экономии дискового пространства и шифрования для обеспечения безопасности.

Обзор ранних СУБД, поддерживающих сетевую модель данных:

Сетевая модель данных достигла своего пика популярности в 1970-х годах, когда появились первые коммерческие СУБД, реализующие стандарты CODASYL. Эти системы были разработаны в эпоху, когда реляционные базы данных еще только начинали набирать обороты, и их архитектура отражала технические возможности и ограничения того времени.

К числу наиболее известных ранних сетевых СУБД относятся:

• DBMS (Data Base Management System): Одна из первых систем, разработанная UNIVAC.
• IDMS (Integrated Database Management System): Разработана Cullinane Database Systems, получила широкое распространение, особенно в мэйнфреймах. IDMS была одной из самых популярных сетевых СУБД и активно использовалась в крупных корпорациях.
• TOTAL: Разработана Cincom Systems, отличалась относительно простой структурой и была популярна на миникомпьютерах.
• VISTA: Еще одна из ранних коммерческих реализаций.
• СЕТЬ, СЕТОР, КОМПАС: Разработки, появившиеся в СССР, которые также реализовывали принципы сетевой модели.

Эти СУБД были ориентированы на программистов, которым требовался низкоуровневый контроль над данными и высокая производительность для выполнения заранее определенных операций. CODASYL в 1971 году опубликовала спецификации языка описания данных (DDL) для определения схемы БД и языка манипулирования данными (DML), который добавлял новые ключевые слова-глаголы в язык COBOL для работы с сетевыми БД. Это подчеркивало ориентацию модели на процедурный, навигационный подход к данным.

Операции манипулирования данными в сетевой БД:

В отличие от декларативных запросов SQL в реляционных СУБД, манипулирование данными в сетевой модели носит навигационный характер. Программист должен явно указывать путь к данным, перемещаясь по связям между записями. Основные операции включают:

1. Навигация (поиск и перемещение между записями):
   • FIND: Найти конкретную запись по ее значению или по текущей позиции.
   • GET: Извлечь найденную запись.
   • MOVE: Перейти от владельца к первому члену (GET FIRST MEMBER).
   • NEXT: Перейти к следующему члену в наборе (GET NEXT MEMBER).
   • PRIOR: Перейти к предыдущему члену.
   • OWNER: Перейти от члена к его владельцу (GET OWNER).
2. Манипулирование (создание, изменение и удаление данных):
   • INSERT: Создать новую запись и включить ее в набор.
   • DELETE: Уничтожить запись.
   • MODIFY: Модифицировать (изменить) атрибуты записи.
   • CONNECT: Включить существующую запись-член в существующий набор.
   • DISCONNECT: Исключить запись-член из набора.
   • RECONNECT: Переставить запись-член из одного экземпляра набора в другой.

Этот набор операций показывает, что сетевая модель требовала от программиста глубокого понимания физической структуры данных и тщательного управления связями, что является как ее сильной стороной (высокая производительность при точном навигационном доступе), так и ее недостатком (сложность разработки и сопровождения приложений).

Практическая реализация сетевой базы данных «Скачки» для АРМ экономиста

Описание предметной области «Скачки» и требований к БД

Предметная область «Скачки» предоставляет уникальный и интересный контекст для демонстрации возможностей сетевой модели данных в рамках АРМ экономиста. Представьте себе сложный мир конного спорта, где каждый заезд — это событие, объединяющее множество элементов: лошадей, жокеев, владельцев, тренеров, а также ставки и результаты. Экономист, работающий с такими данными, сталкивается с необходимостью анализировать множество взаимосвязанных факторов для оценки эффективности, прибыльности, рисков и прогнозирования исходов.

Ключевые сущности и связи для предметной области «Скачки»:

Для построения базы данных необходимо выделить основные информационные объекты (сущности) и установить связи между ними.

• Заезд (Race): Основное событие. Атрибуты: IDЗаезда, Дата, Место проведения, Дистанция, Название приза.
• Лошадь (Horse): Участник заезда. Атрибуты: IDЛошади, Кличка, Порода, Возраст, Пол.
• Жокей (Jockey): Управляет лошадью в заезде. Атрибуты: IDЖокея, Имя, Фамилия, Дата рождения, Опыт (количество заездов).
• Владелец (Owner): Собственник лошади. Атрибуты: IDВладельца, Имя, Фамилия, Контактный телефон.
• Тренер (Trainer): Готовит лошадь к заездам. Атрибуты: IDТренера, Имя, Фамилия, Лицензия.
• Выступление (Performance): Связующая сущность, описывающая участие конкретной лошади с конкретным жокеем в конкретном заезде. Атрибуты: IDВыступления, Стартовый номер, Вес, Коэффициент.
• Результат (Result): Итог выступления. Атрибуты: IDРезультата, Место, Финишное время, Позиция на финише.
• Ставка (Bet): Финансовая операция, связанная с заездом. Атрибуты: IDСтавки, Сумма, Тип ставки (победитель, призер), Коэффициент выигрыша.
• Клиент (Customer): Лицо, сделавшее ставку. Атрибуты: IDКлиента, Имя, Фамилия, Баланс счета.

Связи между сущностями:

• Один Заезд — много Выступлений.
• Одна Лошадь — много Выступлений (в разных заездах и с разными жокеями).
• Один Жокей — много Выступлений (с разными лошадьми и в разных заездах).
• Один Владелец — много Лошадей.
• Один Тренер — много Лошадей.
• Одно Выступление — один Результат.
• Один Заезд — много Ставок.
• Один Клиент — много Ставок.

Информационные потребности АРМ экономиста в контексте «Скачки»:

АРМ экономиста будет использовать эту базу данных для выполнения следующих аналитических задач:

1. Анализ результатов заездов:
   • Определение победителей и призеров за определенный период.
   • Расчет средних скоростей лошадей и жокеев на разных дистанциях.
   • Анализ успешности лошадей и жокеев в зависимости от места проведения заезда.
2. Расчет прибылей/убытков (для организаторов):
   • Суммарный объем ставок на каждый заезд.
   • Общая сумма выплат по ставкам.
   • Расчет чистой прибыли от заездов.
3. Прогнозирование:
   • Анализ прошлых выступлений лошадей и жокеев для прогнозирования будущих результатов.
   • Оценка коэффициентов ставок на основе статистических данных.
   • Выявление «темных лошадок» или недооцененных участников.
4. Формирование отчетности:
   • Отчеты о финансовых показателях (доходы, расходы, прибыль).
   • Статистические отчеты по участникам (самые успешные жокеи, лошади, владельцы).
   • Отчеты по заездам (самые прибыльные, самые быстрые).
5. Анализ рисков (для букмекеров):
   • Выявление перекосов в ставках на определенных лошадей.
   • Мониторинг коэффициентов и их корректировка.
   • Оценка потенциальных потерь по различным сценариям.

Эти требования показывают, что база данных должна быть способна эффективно обрабатывать сложные, взаимосвязанные данные и обеспечивать быстрый навигационный доступ к ним, что делает сетевую модель потенциально подходящим решением для этой предметной области.

Концептуальная и логическая модель БД «Скачки»

Переход от понимания предметной области к ее формальному описанию в виде концептуальной и затем логической модели — это сердце проектирования базы данных.

Построение концептуальной модели данных (ER-диаграммы) для предметной области «Скачки»:

Концептуальная модель, часто представляемая в виде ER-диаграммы (Entity-Relationship Diagram), является высокоуровневым, независимым от СУБД представлением данных. Она фокусируется на сущностях (объектах), их атрибутах (характеристиках) и связях между ними.

Вот упрощенный пример концептуальной модели для «Скачки»:

+------------+        1..*      +-----------+        1..*      +-------------+        1..1      +----------+
|  ЗАЕЗД     |------------------| ВЫСТУПЛЕНИЕ |------------------|  РЕЗУЛЬТАТ  |
| - ID_Заезда|                    | - ID_Выступления|                    | - ID_Результата|
| - Дата     |                    | - Стартовый_N   |                    | - Место      |
| - Место    |                    | - Вес           |                    | - Время      |
| - Дистанция|                    | - Коэффициент   |                    | - Победитель |
+------------+                    +-----------+                    +-------------+
      | 1..*                               ^                          
      |                                    |                          
      | 1..*                               | 1..*
      |                                    |
      | 1..*                               |
+------------+                      +-----------+
|  СТАВКА    |----------------------| КЛИЕНТ    |
| - ID_Ставки| 1..*                 | - ID_Клиента|
| - Сумма    |                      | - Имя       |
| - Тип      |                      | - Фамилия   |
| - Коэфф.   |                      | - Баланс    |
+------------+                      +-----------+
      ^                                    ^
      | 1..1                               | 1..*
      |                                    |
+------------+        1..*      +-----------+        1..1      +----------+
|   ЛОШАДЬ   |------------------|   ЖОКЕЙ   |------------------|   ТРЕНЕР   |
| - ID_Лошади|                    | - ID_Жокея  |                    | - ID_Тренера|
| - Кличка   |                    | - Имя       |                    | - Имя       |
| - Порода   |                    | - Фамилия   |                    | - Фамилия   |
| - Возраст  |                    | - Опыт      |                    | - Лицензия  |
+------------+                    +-----------+                    +----------+
      ^                                                                  ^
      | 1..*                                                             | 1..*
      |                                                                  |
+------------+
|  ВЛАДЕЛЕЦ  |
| - ID_Владельца|
| - Имя       |
| - Фамилия   |
+------------+

(Примечание: На ER-диаграмме связи «многие-ко-многим» между сущностями «Заезд», «Лошадь», «Жокей» разрешены через промежуточную сущность «Выступление».)

Трансформация концептуальной модели в сетевую логическую модель:

Теперь, используя концепцию владельца (owner) и члена (member) наборов, мы преобразуем нашу ER-диаграмму в сетевую логическую модель.

Тип Записи (Record Type)	Атрибуты (Fields)	Связи (Set Types) как Владелец	Связи (Set Types) как Член
ЖОКЕЙ	IDЖокея, Имя, Фамилия, Датарождения, Опыт	УЧАСТИЕ_ЖОКЕЯ_В_ВЫСТУПЛЕНИИ	—
ЛОШАДЬ	IDЛошади, Кличка, Порода, Возраст, Пол	УЧАСТИЕ_ЛОШАДИ_В_ВЫСТУПЛЕНИИ, ВЛАДЕНИЕ_ЛОШАДЬЮ, ТРЕНИРОВКА_ЛОШАДИ	—
ЗАЕЗД	IDЗаезда, Дата, Место, Дистанция, Названиеприза	СОСТАВ_ЗАЕЗДА, СТАВКИ_НА_ЗАЕЗД	—
ВЛАДЕЛЕЦ	IDВладельца, Имя, Фамилия, Контакт	ВЛАДЕНИЕ_ЛОШАДЬЮ	—
ТРЕНЕР	IDТренера, Имя, Фамилия, Лицензия	ТРЕНИРОВКА_ЛОШАДИ	—
ВЫСТУПЛЕНИЕ	IDВыступления, Стартовыйномер, Вес, Коэффициент	РЕЗУЛЬТАТ_ВЫСТУПЛЕНИЯ	УЧАСТИЕ_ЖОКЕЯ_В_ВЫСТУПЛЕНИИ, УЧАСТИЕ_ЛОШАДИ_В_ВЫСТУПЛЕНИИ, СОСТАВ_ЗАЕЗДА
РЕЗУЛЬТАТ	IDРезультата, Место, Финишноевремя, Позицияна_финише	—	РЕЗУЛЬТАТ_ВЫСТУПЛЕНИЯ
СТАВКА	IDСтавки, Сумма, Типставки, Коэффициентвыигрыша	—	СТАВКИ_НА_ЗАЕЗД, СТАВКИ_КЛИЕНТА
КЛИЕНТ	IDКлиента, Имя, Фамилия, Баланссчета	СТАВКИ_КЛИЕНТА	—

Пояснения к наборам:

• УЧАСТИЕ_ЖОКЕЯ_В_ВЫСТУПЛЕНИИ: Владелец ЖОКЕЙ, члены ВЫСТУПЛЕНИЕ (один жокей может участвовать во многих выступлениях).
• УЧАСТИЕ_ЛОШАДИ_В_ВЫСТУПЛЕНИИ: Владелец ЛОШАДЬ, члены ВЫСТУПЛЕНИЕ (одна лошадь может участвовать во многих выступлениях).
• СОСТАВ_ЗАЕЗДА: Владелец ЗАЕЗД, члены ВЫСТУПЛЕНИЕ (один заезд включает много выступлений).
• ВЛАДЕНИЕ_ЛОШАДЬЮ: Владелец ВЛАДЕЛЕЦ, члены ЛОШАДЬ (один владелец владеет многими лошадьми).
• ТРЕНИРОВКА_ЛОШАДИ: Владелец ТРЕНЕР, члены ЛОШАДЬ (один тренер тренирует многих лошадей).
• РЕЗУЛЬТАТ_ВЫСТУПЛЕНИЯ: Владелец ВЫСТУПЛЕНИЕ, член РЕЗУЛЬТАТ (одно выступление имеет один результат).
• СТАВКИ_НА_ЗАЕЗД: Владелец ЗАЕЗД, члены СТАВКА (на один заезд делается много ставок).
• СТАВКИ_КЛИЕНТА: Владелец КЛИЕНТ, члены СТАВКА (один клиент делает много ставок).

Таким образом, сетевая модель позволяет эффективно представить все сложные отношения между сущностями, которые были идентифицированы на концептуальном уровне, готовя почву для физической реализации.

Физическая реализация и примеры запросов

После определения логической структуры наступает этап физической реализации базы данных. Для сетевой модели это означает выбор СУБД, которая поддерживает эту модель (или имитирует ее, используя, например, прямые указатели в файловых структурах), и непосредственное создание файлов данных, записей и связей.

Обсуждение возможных способов физической реализации сетевой структуры:

В условиях отсутствия современных, широкодоступных сетевых СУБД (большинство из них устарели или используются в нишевых унаследованных системах), физическая реализация сетевой структуры часто сводится к следующим подходам:

1. Использование специализированных сетевых СУБД: Если речь идет о поддержке унаследованных систем, то могут использоваться старые СУБД, такие как IDMS, TOTAL. Они напрямую поддерживают CODASYL-подобную структуру с явными указателями.
2. Имитация сетевой модели на основе реляционной СУБД: Это наиболее распространенный современный подход. Сетевые связи могут быть реализованы с помощью:
   • Таблиц связей (junction tables): Для отношений «многие-ко-многим», а также для «один-ко-многим» в некоторых случаях, создаются дополнительные таблицы, содержащие первичные ключи связанных записей.
   • Внешних ключей: Для отношений «один-ко-многим» внешний ключ в таблице «члена» указывает на первичный ключ таблицы «владельца».
   • Программная эмуляция указателей: На уровне приложения можно реализовать логику, имитирующую прямые указатели, сохраняя в полях таблицы идентификаторы связанных записей и управляя ими программно.
3. Использование графовых баз данных: В современных условиях графовые базы данных (например, Neo4j, ArangoDB) являются наиболее близкими по концепции к сетевой модели. Они изначально предназначены для хранения и обработки данных в виде графов (узлов и ребер) и предоставляют высокопроизводительные механизмы для навигации по сложным связям. Для предметной области «Скачки» графовая БД была бы идеальным решением.

Примеры запросов на языке манипулирования данными (DML):

Если бы мы использовали СУБД, поддерживающую CODASYL DML (например, COBOL с расширениями), запросы выглядели бы процедурно, тр��буя явной навигации по наборам. Рассмотрим гипотетические примеры, имитирующие DML-операции в контексте «Скачки».

1. Расчет средней ставки на определенную лошадь:

Чтобы узнать среднюю сумму ставок, сделанных на выступления определенной лошади, нам нужно:

• Найти запись о лошади.
• Перейти к ее выступлениям.
• Для каждого выступления перейти к соответствующему заезду.
• Для каждого заезда найти связанные ставки.
• Суммировать и усреднить суммы ставок.

FIND RECORD HORSE WITH ID_ЛОШАДИ = 'L123'.  // Найти лошадь с ID 'L123'
IF HORSE FOUND THEN
    SET СУММА_СТАВОК = 0.
    SET КОЛИЧЕСТВО_СТАВОК = 0.
    LOOP FOR EACH ВЫСТУПЛЕНИЕ MEMBER OF УЧАСТИЕ_ЛОШАДИ_В_ВЫСТУПЛЕНИИ OF CURRENT HORSE.
        FIND OWNER OF СОСТАВ_ЗАЕЗДА OF CURRENT ВЫСТУПЛЕНИЕ. // Найти заезд, к которому относится выступление
        IF ЗАЕЗД FOUND THEN
            LOOP FOR EACH СТАВКА MEMBER OF СТАВКИ_НА_ЗАЕЗД OF CURRENT ЗАЕЗД.
                СУММА_СТАВОК = СУММА_СТАВОК + СТАВКА.СУММА.
                КОЛИЧЕСТВО_СТАВОК = КОЛИЧЕСТВО_СТАВОК + 1.
            END LOOP.
        END IF.
    END LOOP.
    IF КОЛИЧЕСТВО_СТАВОК > 0 THEN
        СРЕДНЯЯ_СТАВКА = СУММА_СТАВОК / КОЛИЧЕСТВО_СТАВОК.
        DISPLAY 'Средняя ставка на лошадь L123: ', СРЕДНЯЯ_СТАВКА.
    ELSE
        DISPLAY 'Ставок на лошадь L123 не найдено.'.
    END IF.
ELSE
    DISPLAY 'Лошадь L123 не найдена.'.
END IF.

2. Анализ доходности заездов (для организатора):

Найти все заезды, их общие суммы ставок и выплат, чтобы определить чистую прибыль.

LOOP FOR EACH ЗАЕЗД RECORD.
    SET ОБЩАЯ_СУММА_СТАВОК_ЗАЕЗДА = 0.
    SET ОБЩАЯ_ВЫПЛАТА_ЗАЕЗДА = 0.
    
    // Подсчет общей суммы ставок на заезд
    LOOP FOR EACH СТАВКА MEMBER OF СТАВКИ_НА_ЗАЕЗД OF CURRENT ЗАЕЗД.
        ОБЩАЯ_СУММА_СТАВОК_ЗАЕЗДА = ОБЩАЯ_СУММА_СТАВОК_ЗАЕЗДА + СТАВКА.СУММА.
        
        // Определение выплат по ставкам (гипотетически: если ставка выигрышная и лошадь победила)
        // Для этого нужно найти результат заезда, определить победителя, и сравнить с типом ставки
        // Это требует еще более сложной навигации, но для простоты предположим, что
        // СТАВКА.КОЭФФИЦИЕНТ_ВЫИГРЫША > 1 означает потенциальный выигрыш.
        // В реальной системе это бы включало проверку РЕЗУЛЬТАТ.ПОБЕДИТЕЛЬ и СТАВКА.ТИП_СТАВКИ
        IF СТАВКА.КОЭФФИЦИЕНТ_ВЫИГРЫША > 1 AND <УСЛОВИЕ_ВЫИГРЫША> THEN // <УСЛОВИЕ_ВЫИГРЫША> - очень сложная логика
             ОБЩАЯ_ВЫПЛАТА_ЗАЕЗДА = ОБЩАЯ_ВЫПЛАТА_ЗАЕЗДА + (СТАВКА.СУММА * СТАВКА.КОЭФФИЦИЕНТ_ВЫИГРЫША).
        END IF.
    END LOOP.
    
    ЧИСТАЯ_ПРИБЫЛЬ = ОБЩАЯ_СУММА_СТАВОК_ЗАЕЗДА - ОБЩАЯ_ВЫПЛАТА_ЗАЕЗДА.
    DISPLAY 'Заезд ID: ', ЗАЕЗД.ID_Заезда, ' Прибыль: ', ЧИСТАЯ_ПРИБЫЛЬ.
END LOOP.

3. Отслеживание истории участия жокея:

Найти все заезды, в которых участвовал конкретный жокей, и его результаты.

FIND RECORD ЖОКЕЙ WITH ИМЯ = 'Иван' AND ФАМИЛИЯ = 'Петров'.
IF ЖОКЕЙ FOUND THEN
    DISPLAY 'История выступлений жокея Иван Петров: '.
    LOOP FOR EACH ВЫСТУПЛЕНИЕ MEMBER OF УЧАСТИЕ_ЖОКЕЯ_В_ВЫСТУПЛЕНИИ OF CURRENT ЖОКЕЙ.
        // Найти заезд, в котором было выступление
        FIND OWNER OF СОСТАВ_ЗАЕЗДА OF CURRENT ВЫСТУПЛЕНИЕ.
        IF ЗАЕЗД FOUND THEN
            DISPLAY '  Заезд: ', ЗАЕЗД.Название_приза, ' (', ЗАЕЗД.Дата, ')'.
            // Найти результат этого выступления
            FIND MEMBER OF РЕЗУЛЬТАТ_ВЫСТУПЛЕНИЯ OF CURRENT ВЫСТУПЛЕНИЕ.
            IF РЕЗУЛЬТАТ FOUND THEN
                DISPLAY '    Место: ', РЕЗУЛЬТАТ.Место, ', Время: ', РЕЗУЛЬТАТ.Финишное_время.
            END IF.
        END IF.
    END LOOP.
ELSE
    DISPLAY 'Жокей Иван Петров не найден.'.
END IF.

Эти примеры демонстрируют, что, несмотря на свою мощность в представлении связей, сетевая модель требует более сложного и детального программирования для извлечения информации. Каждый запрос — это фактически пошаговая «прогулка» по графу данных, что может быть трудоемким, но в то же время обеспечивает высокую производительность для заранее определенных путей доступа. В современных условиях для подобных задач чаще используются графовые базы данных, которые предлагают более высокоуровневые языки запросов (например, Cypher для Neo4j), но сохраняют концептуальную близость к сетевой модели.

Современные перспективы и ограничения применения сетевой модели в АРМ экономиста

Нишевые применения сетевой модели в современных системах

Сетевая модель данных, несмотря на свое историческое значение и фундаментальный вклад в развитие баз данных, не получила такого широкого распространения, как реляционная модель. Это связано с ее сложностью, жесткостью структуры и трудностью в освоении для конечных пользователей и разработчиков. Тем не менее, говорить о ее полной утрате актуальности было бы преждевременно. В некоторых специфических, нишевых сценариях применения сетевая модель данных, или, скорее, ее современные потомки — графовые базы данных — не просто оправдана, но и демонстрирует выдающуюся эффективность.

Такие сценарии возникают там, где требуется молниеносный навигационный доступ к сложным связанным данным и высокая гибкость извлечения информации из нескольких узлов.

Расширенный анализ применения в социальных сетях и цепочках поставок:

1. Социальные сети: Представьте себе гигантскую социальную сеть, такую как Twitter, Facebook, LinkedIn, YouTube или даже Wikipedia с ее графами знаний. Традиционные реляционные базы данных, хотя и могут хранить информацию о пользователях и их связях, сталкиваются с серьезными проблемами при обработке сложных запросов, касающихся взаимосвязей.
   • Проблема: Как найти всех друзей друзей пользователя до третьего уровня? Как определить общие интересы у большой группы людей? Реляционная модель для этого потребует выполнения множества ресурсоемких операций JOIN (соединений таблиц), что приводит к снижению производительности по мере роста сети.
   • Решение с помощью сетевой (графовой) модели: Графовые базы данных идеально подходят для таких задач. Они моделируют пользователей как узлы (вершины) и их отношения (дружба, подписки, «лайки», общие интересы) как ребра (связи). Навигация по этим связям осуществляется напрямую, через указатели, что обеспечивает высочайшую производительность при выполнении «графовых» запросов. Вместо сложных JOIN‘ов, СУБД просто «переходит» от узла к узлу по существующим связям, что значительно быстрее. Это позволяет эффективно анализировать социальные графы, выявлять влиятельных пользователей, рекомендовать контент и друзей, а также обнаруживать аномалии.
2. Цепочки поставок: Современные цепочки поставок — это чрезвычайно сложные сети, включающие поставщиков, производителей, распределительные центры, склады, транспортные компании и конечных клиентов. Оптимизация потоков товаров, информации и финансов в таких сетях критически важна для эффективности бизнеса.
   • Проблема: Как быстро определить, какие поставщики пострадают, если один из узлов цепочки выйдет из строя? Как найти оптимальный маршрут доставки с учетом множества ограничений (стоимость, время, пропускная способность)? Как проанализировать взаимосвязи между расположением заводов и транспортными расходами? Реляционные модели могут стать громоздкими для представления всех этих многомерных связей.
   • Решение с помощью сетевой (графовой) модели: Графовые базы данных позволяют эффективно моделировать каждый элемент цепочки как узел и всевозможные связи (поставки, маршруты, контракты, зависимости) как ребра. Это способствует:
     • Выявлению неэффективности: Быстрое обнаружение «бутылочных горлышек» или избыточных связей.
     • Анализу компромиссов: Моделирование влияния изменения одного параметра (например, открытия нового склада) на всю сеть.
     • Управлению геопространственной информацией: Оптимизация логистики и маршрутизации.
     • Повышению гибкости и отказоустойчивости: Быстрый поиск альтернативных путей в случае сбоев.

Обоснование целесообразности использования сетевой модели для специфических задач:

Сетевая модель, в ее современном графовом воплощении, целесообразна для:

• Интенсивных потоков запросов по связям: Где важен быстрый навигационный доступ от одного объекта к связанным с ним (например, «от клиента к его ставкам, от ставок к заездам, от заездов к участникам»).
• Сложных, многомерных отношений: Когда отношения «многие-ко-многим» являются нормой, а не исключением.
• Больших баз данных с относительно стабильной структурой: Хотя сетевая модель сложна в изменении схемы, если структура БД остается неизменной длительное время, высокая производительность при навигационном доступе может перевесить недостатки.
• Анализа графовых структур: Для задач, где сама природа данных является графовой (например, взаимосвязи финансовых инструментов, сети коммуникаций, генеалогические древа).

В контексте АРМ экономиста, сетевая модель может быть полезна для анализа сложных финансовых взаимосвязей, таких как сети кредитных обязательств, структуры владения компаниями, взаимосвязи между различными экономическими показателями. Если аналитическая задача требует именно такого «обхода» графа, сетевая модель предлагает значительные преимущества в производительности. Какова практическая выгода? Возможность быстро выявлять скрытые связи, оценивать системные риски и принимать более обоснованные решения, основанные на глубоком понимании структуры данных, а не только их атрибутов.

Гибридные подходы и интеграция с другими моделями

В условиях, когда ни одна модель данных не является универсальным решением для всех задач, наиболее перспективным направлением становится использование гибридных подходов. Это означает комбинирование сильных сторон различных моделей для создания оптимальной архитектуры, отвечающей разнообразным требованиям АРМ экономиста.

Возможности комбинирования элементов сетевой модели с реляционными или графовыми базами данных:

1. Сетевая (графовая) модель + Реляционная модель: Это один из наиболее распространенных гибридных подходов.
   • Сценарий: Основные транзакционные данные (например, информация о клиентах, продуктах, заказах) могут храниться в высокопроизводительной реляционной БД, которая отлично подходит для структурированных запросов и обеспечения транзакционной целостности (ACID-свойства). Однако для анализа сложных взаимосвязей между этими сущностями (например, кто купил этот продукт, какие еще продукты купили эти люди, кто связан с ними в социальной сети) может использоваться отдельная графовая база данных, которая «подтягивает» необходимые идентификаторы из реляционной БД и строит поверх них граф отношений.
   • Пример для АРМ экономиста: Информация о финансовых операциях, счетах, проводках (структурированные данные) хранится в реляционной БД. Но для анализа сложных схем отмывания денег, выявления связанных сторон в сделках или моделирования влияния одной финансовой транзакции на всю сеть контрагентов (графовые данные) используется графовая БД.
2. Сетевая (графовая) модель + Документоориентированные БД (NoSQL):
   • Сценарий: Для хранения неструктурированных или полуструктурированных данных (например, комментарии пользователей, логи событий, расширенные описания продуктов) могут использоваться документоориентированные базы данных (например, MongoDB). При этом графовая часть отвечает за связи между этими документами или за структурированные метаданные.
   • Пример для АРМ экономиста: Отчеты аудиторов, аналитические записки, нормативные документы (документы) хранятся в NoSQL-БД. Графовая часть связывает эти документы с финансовыми показателями, проектами и участниками, позволяя экономисту быстро находить все документы, связанные с определенным проектом или контрагентом.
3. Многомодельные СУБД: Некоторые современные СУБД изначально разрабатываются как многомодельные, поддерживая различные модели данных (реляционную, документоориентированную, графовую) в рамках одной системы. Это упрощает интеграцию и управление, предоставляя разработчику возможность выбирать оптимальную модель для каждой конкретной задачи.

Примеры сценариев, где гибридные решения могут быть наиболее эффективными для АРМ экономиста:

• Анализ сложных финансовых взаимосвязей: Для крупного банка или инвестиционного фонда экономисту необходимо отслеживать сложные сети заемщиков, поручителей, связанных компаний, бенефициаров. Часть этой информации может быть удобно храниться в реляционной БД, но для выявления скрытых связей, оценки системных рисков и анализа распространения финансовых кризисов графовая компонента будет незаменима.
• Моделирование экономических сетей: Изучение торговых потоков между странами, цепочек поставок, взаимодействия предприятий в рамках кластеров. Графовая модель позволяет визуализировать и анализировать структуру этих сетей, а реляционная – хранить детальные атрибуты каждого узла и ребра.
• Управление проектами и ресурсами: Отслеживание зависимостей между задачами, распределение ресурсов, влияние изменения одного параметра на весь проект. Сетевая модель может эффективно представлять эти зависимости, а реляционная — хранить данные о бюджетах, сроках и исполнителях.

Гибридные подходы позволяют АРМ экономиста сочетать высокую производительность навигационного доступа (характерную для сетевой модели) с гибкостью реляционной модели или способностью хранить неструктурированные данные NoSQL-решений. Это дает возможность построить по-настоящему мощный и адаптируемый инструмент для принятия экономических решений в условиях постоянно меняющегося информационного ландшафта.

Обеспечение безопасности, целостности и производительности в АРМ экономиста с сетевой БД

В мире, где информация является ключевым активом, а экономические данные часто представляют собой коммерческую тайну, обеспечение безопасности, целостности и производительности АРМ экономиста становится не просто важной задачей, а критически важным условием его функционирования. Эти три аспекта тесно взаимосвязаны и требуют комплексного подхода, особенно когда речь идет о сетевой модели данных.

Безопасность данных и защита от несанкционированного доступа

Экономист работает с конфиденциальной информацией: финансовые показатели, планы развития, данные о сотрудниках, коммерческие сделки. Утечка или несанкционированное изменение таких данных может привести к серьезным репутационным и финансовым потерям. Поэтому безопасность АРМ экономиста должна быть многоуровневой.

Меры защиты информации, составляющей коммерческую тайну и чувствительной экономической информации:

1. Физическая безопасность: Контроль доступа к помещениям, где находятся сервера БД и рабочие станции АРМ.
2. Защита сети: Использование файерволов, систем обнаружения вторжений (IDS/IPS), VPN-туннелей для защиты передачи данных.
3. Шифрование данных:
   • При хранении (Encryption at Rest): Шифрование данных на дисках серверов и рабочих станций.
   • При передаче (Encryption in Transit): Шифрование трафика между АРМ и сервером БД, а также между компонентами распределенной системы.
4. Резервное копирование и восстановление: Регулярное создание резервных копий данных и разработка четких планов по их восстановлению после сбоев или атак.

Применение идентификации, аутентификации пользователей и разграничения прав доступа:

Это основа программной защиты информации в АРМ.

• Идентификация: Процесс присвоения уникального имени или ID каждому пользователю системы.
• Аутентификация: Проверка подлинности пользователя, подтверждающая, что он является тем, за кого себя выдает (например, через пароли, биометрию, двухфакторную аутентификацию).
• Разграничение прав доступа (авторизация): После успешной аутентификации система определяет, к каким ресурсам (записям, полям, наборам) и с какими операциями (чтение, запись, изменение, удаление) пользователь имеет доступ. В сетевой модели это означает, что доступ к определенным типам записей или наборам может быть ограничен для разных ролей экономистов. Например, младший экономист может иметь доступ только к чтению отчетов, а главный экономист — к их изменению и просмотру всех финансовых данных.

Важность единой системы управления безопасностью:

В локальных и территориально распределенных сетях, где АРМ экономиста взаимодействует с множеством других систем, необходима единая система управления безопасностью. Такая система:

• Централизует управление: Позволяет администраторам безопасности управлять политиками доступа, пользователями и ролями из одной точки.
• Объединяет различные средства защиты от НСД: Интегрирует механизмы аутентификации, авторизации, аудита и мониторинга.
• Обеспечивает оперативный контроль защищенности ресурсов: Постоянно отслеживает попытки несанкционированного доступа, регистрирует подозрительную активность и оповещает о нарушениях.

Это особенно актуально для сетевой модели, где сложность связей может создать дополнительные уязвимости, если права доступа не настроены достаточно детально.

Оптимизация производительности и вопросы масштабируемости

Производительность — это скорость, с которой АРМ экономиста может обрабатывать запросы и предоставлять информацию. Масштабируемость — это способность системы эффективно работать при возрастающих объемах данных и количестве пользователей. Для сетевой модели, изначально разработанной для высокой производительности навигационного доступа, эти аспекты имеют свои особенности.

Факторы, влияющие на производительность сетевых БД:

1. Прямые указатели: Главное достоинство сетевой модели. Благодаря им, СУБД может мгновенно переходить от записи-владельца к записи-члену, что обеспечивает высокую эффективность при навигационном доступе к связанным данным. Для запросов, которые следуют по заранее определенным путям связей, сетевые БД могут быть значительно быстрее реляционных, которым требуется выполнять дорогостоящие операции JOIN.
2. Эффективность по затратам памяти и оперативности: Сетевая модель может быть более экономичной в использовании памяти за счет прямых указателей по сравнению с дублированием внешних ключей в реляционной модели.
3. Возможность получения доступа к информации из нескольких сетей одновременно: Структура графа позволяет эффективно извлекать данные, которые являются членами нескольких наборов, что повышает гибкость запросов.

Проблемы производительности при распределенной обработке в многопользовательских приложениях:

Несмотря на внутреннюю эффективность, сетевая модель может столкнуться с проблемами производительности в современных распределенных, многопользовательских средах:

• Интенсивный обмен данными: В распределенных системах, где данные или их части хранятся на разных серверах, навигационный доступ может потребовать множества сетевых запросов. Интенсивный обмен данными между узлами может привести к снижению пропускной способности сети и увеличению задержек.
• Блокировки и конкурентный доступ: В многопользовательских средах могут возникать проблемы с блокировками данных, когда несколько пользователей пытаются одновременно модифицировать связанные записи. Управление конкурентным доступом в сложной графовой структуре может быть непростой задачей.
• Сложность оптимизации запросов: В отличие от реляционных СУБД, где оптимизатор запросов может находить наиболее эффективные планы выполнения, в сетевой модели оптимизация часто ложится на плечи программиста, который должен вручную указывать наиболее эффективные пути навигации.

Подходы к оптимизации и масштабированию сетевых решений в контексте АРМ экономиста:

1. Оптимизация физического хранения: Тщательное размещение связанных записей на диске, использование кластерных индексов для часто запрашиваемых данных.
2. Кэширование данных: Часто используемые данные или результаты запросов могут кэшироваться на уровне приложения или сервера, чтобы снизить нагрузку на БД.
3. Декомпозиция данных: Разделение большой БД на меньшие, более управляемые части (шардинг), особенно если разные части данных используются разными группами экономистов.
4. Горизонтальное масштабирование: В графовых СУБД, которые являются современным аналогом сетевых, используются технологии распределенного хранения и обработки графов для масштабирования на кластерах серверов.
5. Гибридные архитектуры: Как уже обсуждалось, комбинирование сетевой модели с реляционными базами данных (например, хранение часто запрашиваемых атрибутов в реляционной таблице, а связей — в графовой) может значительно улучшить производительность.
6. Тщательное проектирование приложений: Разработчики должны максимально эффективно использовать навигационные возможности сетевой модели, избегая избыточных обходов и запросов.

В конечном итоге, успех АРМ экономиста, использующего сетевую модель, зависит от баланса между ее уникальными преимуществами в производительности для специфических задач и необходимостью тщательного управления сложностью, безопасностью и масштабируемостью в современных распределенных системах. Не кажется ли, что именно этот баланс определяет, насколько эффективно экономист сможет использовать систему для превращения сырых данных в стратегические решения?

Заключение

Исследование автоматизированного рабочего места экономиста и сетевой модели данных показало, что, несмотря на доминирование реляционных баз данных в современной IT-инфраструктуре, классические архитектуры, такие как сетевая модель, по-прежнему обладают уникальным потенциалом для решения специфических аналитических задач.

Мы выяснили, что современное АРМ экономиста — это не просто набор программ, а комплексный, проблемно-ориентированный инструмент, призванный автоматизировать рутинные операции и предоставить мощную основу для принятия управленческих решений. Его эффективность напрямую зависит от гибкости, производительности и надежности лежащей в его основе базы данных.

Детальный анализ сетевой модели данных выявил ее ключевые особенности: возможность потомка иметь множество предков, представление данных в виде ориентированного графа и использование явных физических указателей для связей. Эти характеристики обеспечивают высокую оперативность и производительность при навигационном доступе к сложным, взаимосвязанным данным, что является ее неоспоримым преимуществом перед реляционными СУБД в определенных сценариях. Однако эти же особенности обуславливают и основные недостатки: сложность схемы, жесткость структуры, трудности в изменении и ослабленный контроль целостности, требующий повышенного внимания со стороны разработчика.

Процесс проектирования базы данных для АРМ экономиста, даже при использовании сетевой модели, подчиняется общим методологическим принципам, включая трехуровневую архитектуру ANSI/SPARC. Этот подход позволяет последовательно переходить от абстрактного концептуального представления к детальной логической, а затем и физической реализации. Практический пример базы данных «Скачки» продемонстрировал, как можно трансформировать реальные бизнес-требования в структуру сетевой модели, выделив типы записей и наборов, и как выполнять основные операции манипулирования данными через навигационные запросы.

Оценка современных перспектив применения сетевой модели привела нас к выводу, что ее прямое использование сегодня ограничено, но концептуальные идеи нашли свое мощное воплощение в графовых базах данных. Именно они являются наиболее актуальным инструментом для решения задач, где ранее сетевая модель показывала свои преимущества: в социальных сетях, цепочках поставок, анализе сложных финансовых взаимосвязей и других областях, где важен быстрый обход графовых структур. Гибридные подходы, комбинирующие графовые, реляционные и другие модели данных, представляют собой наиболее перспективное направление, позволяя АРМ экономиста использовать сильные стороны каждой архитектуры для достижения оптимальной производительности и гибкости.

Наконец, мы подчеркнули критическую важность обеспечения безопасности, целостности и производительности данных. Для сетевой модели это означает не только применение стандартных мер защиты от несанкционированного доступа и поддержание правил целостности через СУБД, но и тщательное проектирование для минимизации проблем производительности в распределенных средах.

В заключение, можно сказать, что разработка АРМ экономиста с использованием сетевой модели данных (или ее современных аналогов) требует глубокого понимания как экономической предметной области, так и специфики выбранной архитектуры баз данных. Комплексный подход к проектированию и реализации, сочетающий теоретические знания с практическим опытом, позволит создать эффективный инструмент, который будет служить надежной опорой для принятия обоснованных экономических решений.

Перспективы дальнейшего развития и применения сетевой модели данных в экономической сфере:

• Развитие графовых аналитических платформ: Продолжающаяся эволюция графовых СУБД и аналитических инструментов откроет новые возможности для экономистов в моделировании и анализе сложных экономических систем, таких как финансовые рынки, глобальные торговые сети и микроэкономические взаимодействия.
• Использование гибридных моделей в FinTech: Интеграция графовых баз данных с традиционными реляционными в финансовых технологиях позволит более эффективно выявлять мошенничество, оценивать кредитные риски и разрабатывать персонализированные финансовые продукты.
• Применение в предиктивной аналитике: Сетевые (графовые) модели могут быть использованы для построения более точных предиктивных моделей, учитывающих сложные нелинейные взаимосвязи между экономическими показателями и поведенческими факторами.
• Исследования в области специализированных СУБД: Возможно появление специализированных СУБД, которые будут оптимизированы для конкретных экономических задач, сочетая элементы различных моделей данных для достижения максимальной эффективности.

Таким образом, хотя сетевая модель данных как самостоятельная парадигма может казаться архаичной, ее фундаментальные принципы продолжают жить и развиваться в современных, мощных и гибких информационных системах, открывая новые горизонты для АРМ экономиста.

Список использованной литературы

1. Данные. Понятие данных. URL: http://inn.h1.ru/topic.shtml?h1=9&h2=2 (дата обращения 12.01.2015).
2. Инструментальная СУБД CronosPRO. URL: http://www.cronos.ru/cronospro.html (дата обращения 15.01.2015).
3. Кузнецов, С. Базы данных. Вводный курс. URL: http://citforum.ru/database/advanced_intro/6.shtml (дата обращения 12.01.2015).
4. Модели данных. URL: http://drkb3.narod.ru/iiaeaee_aeaiiuo.htm (дата обращения 12.01.2015).
5. Сетевая модель данных. URL: http://www.mstu.edu.ru/study/materials/zelenkov/ch_3_2.html (дата обращения 12.01.2015).
6. Сетевая модель данных. URL: http://www.xsieit.ru/download/design_of_information_systems/lectures/863.html (дата обращения 12.01.2015).
7. Сетевая система db_VISTA III. URL: http://www.erudition.ru/referat/ref/id.19826_1.html (дата обращения 15.01.2015).
8. Свободная энциклопедия ВикипедиЯ. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/ (дата обращения 12.01.2015).
9. Сетевая модель данных, ее достоинства и недостатки. (2021-06-17).
10. Автоматизированное рабочее место (АРМ): функции, назначение, как устроено (2024-11-28).
11. Сетевые модели информационных баз: особенности и примеры — Otus (2024-11-10).
12. Модель данных: что это такое и как она работает — Skyeng (2025-02-03).