УДК  004.9

РАЗРАБОТКА БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

DEVELOPMENT OF A DATABASE FOR SIMULATION MODELING

Иванченко Ярослав Игоревич, аспирант кафедры информационных систем и прикладной информатики, Ростовский государственный экономический университет  (РИНХ), Россия, г. Ростов-на-Дону

Ivanchenko Yaroslav Igorevich , ivanchenko_ji@mail.ru 

Аннотация. Статья посвящена описанию базы данных, аналоги которой довольно-таки часто используются при разработке любого полномасштабного интернет-сервиса. Здесь рассматривается разработка схемы данных для интернет-сервиса для имитационного моделирования. В данной статье можно просмотреть весь путь от идеи до реализации. 

Summary. The article is devoted to the description of the database, the analogues of which are quite often used in the development of any full-scale Internet service. Here we consider the development of a data schema for an Internet service for simulation. In this article, you can view the entire path from idea to implementation.

Ключевые слова: база данных, имитационное моделирование, разработка схемы данных, интернет-сервис.

Keywords: database, simulation, data schema development, internet service. 

Целью заявленной работы является исследовать предметную область и реализовать базу данных для интернет-сервиса, который позволит создать имитационное моделирование. При проектировании базы данных необходимо будет соблюдать правила проектирования, так как это обеспечит долговременную целостность, безотказную и корректную взаимосвязь между данными и простоту в их обслуживании.

Одним из самых важных аспектов при разработке любого программного обеспечения – это выбор системы управления данными. На данный момент самыми популярными базами данных являются Oracle, MySQL, Microsoft SQL сервер и PostgreSQL. Есть еще и другие системы управления базами данных, но эти являются самыми популярными. У каждой базы данных есть свой плюсы и минусы.

Например, система управления базами данных Oracle является одной из самых надежных, стабильных и устойчивых, и также очень удобно конфигурируемых, но также данная система управления является одной из самых дорогих и не имеет бесплатных версий. MySQL является бесплатной системой, но для выполнения даже рядовых задач, например настроить систему автоматического резервного копирования, придется потратить очень много сил и времени. Также не поддерживает такие форматы данных, как XML и OLAP. PostgreSQL является удобной системой. Которая работает очень быстро и в считанные секунды обрабатывает терабайты данных, поддерживает такой формат, как json, но имеет очень плохую и размытую документацию, следовательно, поиск ответов на многие вопросы, которые могут возникнуть в процессе разработки, необходимо будет искать на форумах в интернете. В данной системе управления базами данных возникают трудности при конфигурировании. Также часто проседает скорость обработки пакетных операций или при выполнении запроса на чтение.

В своем исследовании и разработке я решил использовать систему управления базами данных Microsoft SQL сервер. Данный продукт крайне прост в использовании, последние версии работают крайне стабильно и быстро, также данный продукт имеет понятную и доступную документацию. Присутствует возможность использования мобильных устройств для визуализации работы. При помощи данной системы можно контролировать и отслеживать потребляемые ресурсы. Ну и самым главным плюсом является отличная совместимость с другими продуктами Microsoft, а так как весь сервис будет написан при помощи технологии ASP .Net, то выбор данной системы управления базами данных является лучшим решением.

В разрабатываемой системе ключевую роль будут играть диаграммы вариантов использования «use case». Также из этой диаграммы будут выходить диаграммы активности, в которой можно будет задавать переменные и типы распределения.

Переменную я сделал из двух составных таблиц, как представлено на рисунке 1.

В данной схеме видно, что у каждой переменной будет таблица справочник, в которую один раз будет занесены тип переменных, такие как «Аргумент», «Функция», «Расчетная», «Вводится пользователем», «Фактор», «Накопление», «Время» и «Сумма по времени». Ну и соответственно в самой переменной будет ссылка на тип переменной, а также имя переменной и ее описание.

Примерно такая же схема будет и у типов зависимостей между диаграммами активности, акторами и диаграммой активности и акторами. Схема типов зависимостей представлена на рисунке 2.

Типы зависимостей — это тоже справочник, который может иметь значения «Связь типа “Association”», «Связь типа “Include”», «Связь типа “Exclude”» и «Связь типа “Generalization”».

Последним справочником будет тип распределений, представленный на рисунке 3.

На данной диаграмме видно, что главной таблице будет являться таблица «Project». В данной таблице будет храниться имя проекта и путь. Где сохранять проект. Каждый проект будет содержать множество «Group». Данные группы хранят описание группы, имя и булевское свойство, которое уведомляет, нужно ли выгружать отчет по группе.

При создании проекта будет создаваться группа по умолчанию, в которую пользователь сможет добавлять диаграммы вариантов использования «UseCaseDiagram» и переменные «Variable». Групп в проекте может быть неограниченное множество, но желательно, чтобы диаграммы вариантов использования и переменные были логически сгруппированы в этих группах.

Каждая диаграмма вариантов использования будет содержать диаграммы активности «ActivityDiagram». И будет содержать список отношений «Relations». Данного набора таблиц достаточно, чтобы обеспечить грамотное, простое и удобное использование системы для имитационного моделирования.

В данной статье были исследована предметная область и реализована база данных для интернет-сервиса, который позволит создать имитационное моделирование. При проектировании базы данных были учтены правила проектирования, так как эти правила обеспечат долговременную целостность, безотказную и корректную взаимосвязь между данными и простоту в их обслуживании.

Список литературы

1. Зинченко В.О. Мониторинг качества учебного процесса в вузе // Вестник Костромского государственного университета. Серия: Педагогика. Психология. Социокинетика. — 2016. — Т. 22. — № 4. — С. 188-192.
2. Ибрагимов Г. И., Камашева Ю. Л. Оценка качества учебно-методического обеспечения образовательных программ в высшей профессиональной школе. — Казань: Познание, 2010. — 152 с.
3. Ишимова И.Н. Варианты оптимизации методического обеспечения образовательного процесса в вузе // Вестник ЮУрГУ. Серия «Образование. Педагогические науки».- 2014. -Т.6.- №3.- С. 41-47.
4. Клименко А.А., Самарская М.В. Имитационное моделирование трудозатрат на формирование учебно-методической документации в вузе // Новые направления научной мысли: материалы Международной научно-практической конференции. – Ростов н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2016. — С. 171-174.
5. Логачёв М.С. Интегральный показатель для автоматизированной системы мониторинга качества образовательного процесса // Вестник МГУП имени Ивана Федорова. -2016. -№ 2. -С. 30-33.
6. Лыгина Н.И., Турло Е.М. Экспертиза качества учебных материалов // Вестник ТГУ. 2007, № 305. — С. 69-74
7. Соловова Н.В., Лексина С.В. Оценка качества методического обеспечения образовательных программ в вузе // Вестник Самарского государственного университета. – 2008. – № 7. – С. 276-287. 
8. Хубаев Г.Н. Процессно-статистический подход к оценке напряженности труда // Системный анализ в проектировании и управлении (SAEC-2017): Сборник научных трудов XXI Международной научно-практической конференции (г. Санкт-Петербург, СПбПУ, 29-30 июня 2017 г.). Ч. 2. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2017. – с. 250-255.
9. Щербаков С.М., Калугян К.Х., Аникеева Е.В. Разработка системы контроля и мониторинга учебно-методической документации // Современные тенденции регионального развития: Материалы IV Международной научно-практической конференции (г. Ростов-на-Дону, 15-16 декабря 2017 г.). – Ростов-на-Дону: НИЦ ЭММ, 2018.
10. Щербаков С.М., Клименко А.А., Самарская М.В. Имитационное моделирование учебно-методической деятельности в вузе // Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД-2017): Труды Восьмой Всероссийской научно-практической конференции (г. Санкт-Петербург, 18-20 октября 2017 г.). – СПб.: Изд-во ВВМ, 2017. – с. 565-570.