Перечень условных обозначений, терминов 4
Введение 5
1 Исследование предметной области 7
1.1 Проблематика работы 7
1.2 Нормальная форма и нормализация 8
1.3 Базовые нормальные формы 10
1.3.1 Первая нормальная форма 10
1.3.2 Вторая нормальная форма 11
1.3.3 Третья нормальная форма 12
1.3.4 Нормальная форма Бойса-Кодда 14
1.4 Концепция декомпозиции без потерь 16
1.5 Порядок работы с нормальными формами 18
1.6 Концептуальная модель 19
2 Проблемы концептуальной модели и их решения 23
2.1 Язык описания нормальных форм 23
2.2 Недостаточность возможностей языка описания нормальных форм 26
2.3 Формализация начальной МПО из условий задачи 28
2.4 Потеря целостности данных предметной области 29
2.5 Необходимость алгоритмов автотестирования нормальных форм 33
3 Первичное проектирование системы 37
3.1 Концептуальная схема процесса работы с системой 37
3.2 Алгоритм тестирования решения 39
3.3 Функциональные возможности пользователя 40
3.4 Модель предметной области 42
3.5 Алгоритм валидации модели предметной области 44
3.6 Алгоритм валидации данных 46
3.7 Алгоритм проверки запроса к модели 47
3.8 Алгоритм определения нормальной формы 48
3.9 Алгоритм тестирования первой нормальной формы 49
3.10 Алгоритм тестирования второй нормальной формы 49
3.11 Алгоритм тестирования третьей нормальной формы 51
3.12 Алгоритм тестирования нормальной формы Бойса-Кодда 52
3.13 Алгоритм проверки корректности перехода 53
Заключение 55
Список использованных источников и литературы 56
Приложение А 58
За последние 10 лет направления в сфере IT в России все больше набирают популярность в освоении как среди абитуриентов, так и среди тех, кто желает сменить свой род деятельности и пройти образовательные курсы по данным тематикам на цифровых платформах. Данное утверждение подкрепляется растущим с каждым годом конкурсом на поступление в высшие учебные заведения, а также увеличением квоты на места по направлениям IT специальностей. Что касается цифровых образовательных платформ, то за последние года, особенно с условием пандемии в 2020 году, их количество выросло в 2, если не в 3 раза.
Не стоит забывать, что потребность в рабочих кадрах на различные специальности в сфере IT также увеличивается, из-за чего проблема высокого спроса на специалистов на современном рынке остается актуальной и по сей день.
Кандидатам в данной сфере, прежде всего, стоит понимать процесс реализации программного обеспечения. Одним из этапов на пути реализации программного продукта является разработка и анализ требований к системе. Одним из артефактов, которые разработчики подготавливают для дальнейшей разработки, является модель предметной области. Она необходима для понимания основных понятий семантики рабочей предметной области и связей между ними, чтобы разработать эффективную и надежную базу данных.
Модель предметной области помогает разработчикам понять бизнес-требования и процессы, которые необходимо автоматизировать в базе данных. Она также позволяет улучшить коммуникацию между стейкхолдерами, разработчиками, тестировщиками и другими участниками проекта, так как все они имеют общее представление о данных, которые должны быть сохранены в базе данных.
Модель предметной области также позволяет разделить данные на более мелкие и понятные объекты, что упрощает проектирование базы данных и делает ее более понятной и легко поддерживаемой. Она помогает определить ключевые атрибуты, описать связи между объектами и установить правила валидации данных, что в итоге положительно влияет на качество и надежность создаваемой базы данных.
В таком случае, одной из важных компетенций программного инженера является навык проектирования моделей предметной области, так как он предшествует этапу реализации программных продуктов. В Научно-образовательном центре «Высшая ИТ школа» НИ ТГУ самой компетенции проектирования моделей предметных областей студенты обучаются на этапе изучения таких дисциплин как «Базы данных» и «Разработка и анализ требований системы» в период второго курса, где в основном используется подход ER-моделирования.
Однако, существует другой подход к проектированию моделей предметной области, а именно теория нормализации. Она основана на таких разделах дискретной логики как логика предикатов и теория множеств, которые студенты изучают на первом курсе.
В таком случае возникает вопрос, можно ли разработать такой инструмент, посредством которого будет происходить обучение студента проектированию модели предметной области раньше, чем это есть сейчас, используя подход нормальных форм?
В дальнейшем полученная компетенция будет полезна при решении задач в области проектирования диаграмм предметных областей для реализации схем баз данных для тех или иных продуктов IT.
Таким образом, исходя из вышесказанного, цель данной работы - разработать концепцию системы для автотестирования нормальных форм.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
• изучить материал по тематике нормальных форм;
• разработать концептуальную модель системы;
• выявить ключевые проблемы модели системы;
• проанализировать и найти решения выявленных проблем;
• разработать алгоритмы автотестирования.
В рамках данной работы была спроектирована и описана концепция системы для автотестрования нормальных форм. Была исследована тематика нормальных форм и спроектирована концептуальная модель. В процессе работы были определены и решены проблемы, связанные с концептуальной моделью.
Поставленная цель была достигнута, задачи выполнены.
В процессе исследования были достигнуты следующие результаты работы.
1. Разработан общий алгоритм процесса тестирования решения задачи.
2. Разработаны алгоритмы тестирования синтаксиса ответов, валидации данных и определения нормальной формы, в которой находится модель предметной области .
3. Разработаны алгоритмы тестирования каждой нормальной формы, в частности.
В будущем все требования и артефакты, описанные в данной работе, могут быть использованы для реализации тренажера, который будет решать задачи подготовки студентов проектирования моделей предметной области с использованием подхода нормальных форм.
