Описание сложных объектов. Составные, обобщенные, агрегированные объекты

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 12Следующая ⇒

По степени сложности различают простые и сложные объекты.

Простой объект – объект, который рассматривается как неделимый.

Сложный объект – объект, который представляет собой объединение других объектов, также выделяемых в предметной области.

Разновидности сложных объектов

1. Составной объект.

2. Обобщенный объект.

3. Агрегированный объект.

Составной объект соответствует отображению связей между целым и его частями. Для представления составных объектов в ИЛМ используется диаграмма ER-типа.

Имеется сущность УЗЕЛ

Обобщенный объект – отражает наличие связи род-вид между объектами предметной области. Объекты СТУДЕНТ-ШКОЛЬНИК-АСПИРАНТ образуют обобщенный объект УЧАЩИЙСЯ – родовой объект из видовых объектов. Как родовой объект, так и видовые объекты, обладают определенным набором свойств, причем имеет место наследование. Видовой объект обладает всеми свойствами, которые есть у родового объекта, а также свойствами, которые присущи объектам только этого вида.

Определение родовидовых связей – означает классификацию объектов по определенным признакам.

Виды или подклассы объектом могут быть представлены в ИЛМ в явной форме. При графическом изображении объекта можно обозначить треугольником каждый вид; с ним связаны свойства, характерные для данного вида.

Агрегированный объект – обычно соответствует некоторому процессу, в который вовлечены другие объекты, присутствующие в предметной области. Принято именовать существительным, который происходит от глагола, который описывает соответствующий объект. Изображается ромбом, внутри которого записывается название объекта. Ромб соединяется отрезками прямых с условными обозначениями объектов, входящими в агрегированный объект.

Свойства, которые имеются у агрегированного объекта.

Один и тот же вид продукции может быть в разных поставках.

Даталогическое проектирование БД: цель и этапы даталогического проектирования. Определение состава БД.

Цель: Создание даталогической модели, которая отображает логические связи между элементами данных безотносительной к их смысловому содержанию и среде хранения.

Даталогическая модель строится в терминах информационных единиц, предусмотренных СУБД.

Этапы ДЛП:

Д1 – документация по выбранной СУБД.

На 4-м этапе используется созданная ИЛМ. Определить состав базы данных.

П – набор показателей, перечень атрибутов или состав базы данных.

С – средства.

ФП – физический проект.

Определение состава БД.

Один из подходов к определению состава БД – принцип синтезирования.

Суть: В БД должны храниться только исходные показатели. Все производные показатели должны вычисляться в момент поступления запроса.

Достоинства:

1. Простота и однозначность при решении вопроса в том, что хранить в БД.

2. Отсутствие явного дублирования информации.

3. Имеется потенциальная возможность получить любой рассчетный показатель, а не только хранимые в базе показатели.

Несмотря на все достоинства, в каждом конкретном случае надо оценивать целесообразность хранения вычисляемых показателей в БД с учетом частоты и трудоемкости вычисления этих показателей.

В некоторых случаях приходится в состав показателей, хранимых в БД, включать дополнительные атрибуты.

При отображении объекта в БД естественный идентификатор объекта будет атрибутом или свойством, который используется для однозначной идентификации объектов. Однако может появиться необходимость ввести искусственные идентификаторы или коды для обозначения объектов. Это может потребоваться:

1. когда в предметной области наблюдается омонимия;

2. если объект участвует во многих связях, то для идентификации связи удобнее использовать короткий код объекта вместо естественного длинного идентификатора;

3. если естественный идентификатор может измениться со временем (например, меняется название региона (атрибут используется в явном виде, т.е. код не используется)).

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Организация работы процедурного кабинета

Области применения синхронных машин

Оптимизация по Винеру и Калману