Проектирование и реализация базы данных

Многие не представляют всей ценности разнообразного мира дикорастущих растений. Именно по этой причине необходимо создать базу данных «Лекарственные растения». Многие пожилые люди и молодежь не знают для чего применяются те или иные дикорастущие растения, а с помощью базы данных им станет доступен большой объем информации.

По богатству витаминов, минеральных  соединений и других биологически активных веществ они не уступают, а многие даже превосходят культивируемые растения. Дикорастущие растения не требуют особого  ухода, затрат, обработки, техники, химических веществ. Они нуждаются в единственном – естественных условиях произрастания, бережном отношении, охране от уничтожения. Их можно предлагать для применения в течение всего года: свежими, высушенными, в виде порошков, приправ, маринованными, солеными, консервированными.

В конце зимы, начале весны, когда  организм человека испытывает недостаток в витаминах, дикорастущие растения могут оказать незаменимую пользу. Никакие таблетки с витаминами не могут заменить ранней весной медуницу лекарственную, мокрицу, калужницу болотную, первоцвет лекарственный, сердечник и т.д. Из них можно приготовить много блюд: салаты, борщи, щи, гарниры, пюре, приправы, напитки.

Поэтому необходима база данных, в  которой бы находилась информация о  самих растениях, о противопоказаниях, которые они влекут, о заболеваниях, при которых они применяются, о препаратах, из которых они изготовляются.

Так как на сегодняшний день существует множество биодобавок, минеральных  добавок, которые изготовляются  с добавлением растительных веществ, то необходима база данных, в которой размещена информация о данных растениях и их составе.

Научно доказано, что при преобладании растительной пищи в питании улучшаются обмен веществ, функции органов  пищеварения, выделения, дыхания, сердечно – сосудистой системы.

Повышается иммунитет к простудным заболеваниям, инфекциям. Растительная пища тормозит отложение солей, предохраняет от развития цинги, малокровия, желудочно  – кишечных и других заболеваний, связанных с недостатком витаминов  в организме. Задерживается развитие атеросклероза, старческих процессов, продляется жизнь человека.

Широко используются дикорастущие растения в народной медицине. Однако надо знать режим приема, дозы лекарственных  средств. Это еще одна причина, по которой необходима база данных, которая бы содержала информацию о дозах и режиме приема лекарственных средств.

При употреблении дикорастущих растений в питании и для оздоровления необходимо быть твердо уверенным, что  используется действительно полезное растение. Ведь некоторые из них по внешнему виду похожи, но действие их неодинаковое, даже противоположное. Одно приносит пользу, а небольшая примесь другого – вред. Вследствие этого необходим источник, который бы содержал информацию о растениях, их высоту, семейство, место распространения, цвет их плодов и т.д. Для этого более всего подходит база данных. Одним из главных компонентов дикорастущих растений являются витамины, без которых невозможна нормальная жизнедеятельность организма. Все растения подразделяются на кустарники, деревья, ягодники и травы.

В медицине используются различные части растений: почки, цветки, стебли, листья, корни, семена, плоды, кару. Их собирают в различные  поры года. Все травы собирают в  различные поры года. Травы собирают в период цветения, до образования плодов. Плоды и семена собирают созревшими, но не размягченными, здоровыми, в сухую погоду. Кору заготавливают ранней весной, в период сокодвижения, с одно-двулетних ветвей и молодых стволов, с деревьев, подлежащих вырубке. Корни и корневища заготавливают чаще осенью, после увядания надземной части. Надземную часть растений собирают в сухую, ясную погоду, когда они полностью обсохли от росы. Почки заготавливают весной,  в период набухания, но до распускания. Листья заготавливают во время бутонизации или в течение всего периода цветения. Цветки целые и отдельные их части собирают в начале распускания.

Из растений делают:

• настои – водные вытяжки активно действующих веществ из лекарственного растительного сырья;
• отвары – водные извлечения, получаемые из растительного сырья;
• настойки – жидкие спиртовые или спиртоводные вытяжки (без нагревания) из растительного сырья;
• экстракты – полужидкая или густая форма лекарства, полученная в заводских условиях сгущением отваров или настоев;
• мази – формы лекарств, основой которых являются масла, жиры;
• соки получают из свежего растительного сырья: ягод, плодов, листьев, трав, клубней, корнеплодов;
• порошки приготавливают из различных частей лекарственных растений: травы, листьев, цветков, коры, корней, корневищ;
• сборы готовят из смеси различных растений (2-5 и более), взятых в определенной пропорции.

Исходя из анализа вышеизложенного материала, следует, что необходима база данных, в которой можно легко найти  любую информацию о дикорастущих растениях.

 

1.2 Обзор современных информационных технологий для проектирования базы данных

Всегда, когда возникает  потребность манипулировать большими массивами данных, используются базы данных. База данных – это прежде всего набор таблиц. Таблицу можно  представить, как обычную двумерную таблицу с характеристиками (атрибутами) кого-то множества объектов.

Так как современные  технологии программного обеспечения  шагают семимильными шагами, то и программное  обеспечение для создания базы данных также развивается. При разработке базы данных мы будем придерживаться этапов классического жизненного цикла.

Одним из средств разработки базы данных на этапе анализа является программа Microsoft Access. В данной программе есть множество возможностей и средств для создания и работы с базой данных. Она представляет широкий спектр услуг для работы с базой данных. В Microsoft Access все таблицы хранятся в одном файле. Каждая таблица имеет имя, по которой в дальнейшем к ней можно обращаться. В Microsoft Access очень просто создаются запросы, формы для отображения таблиц на экране и отчеты. С помощью запросов можно легко отыскать любую необходимую информацию. Запросы можно строить автоматически, с помощью мастера и вручную, в режиме конструктора, а также писать запросы на языке SQL. Можно создавать подчиненные и главные формы, передвигаться по ним с помощью кнопок. Можно с помощью кнопок на форме открывать необходимые отчеты, запросы, формы, добавлять в таблицу записи и удалять их. В Microsoft Access максимально доступный интерфейс, понятный пользователю.

На этапе «анализ требований» мы обращались к такому программному обеспечению, как CASE – средства. Для построения даталогической диаграммы используется CASE средство – BP-Win. В нем можно подробно описать процессы, а также связи между ними и их детализацию.

DFD (Data Flow Diagram) – это диаграммы потоков данных, которые используются совместно со словарями данных и спецификациями процессов.

Для определения  отношений между данными используются диаграммы Сущность-Связь – ERD, которые построены при помощи одного из CASE-средств – ERWin. С помощью его можно легко определить таблицы базы данных, их атрибуты, а также связи между ними.

{Следующим шагом в построении баз данных является построение диаграммы переходов состояний – STD-диаграмм. Она определяет поведение системы в зависимости от времени. Эта диаграмма строится в RationRose.}

Это достаточно новые средства для работы с базой  данных. Указанные выше средства являются самыми популярными. Они содержат 2 вида инструментов моделирования: графические  – предназначены для демонстрации основных компонентов; текстовые – позволяют точно определить компоненты системы и связи между моделями.

Разработка базы данных будет осуществляться в программе Microsoft Access.

 

1.3 Обоснование актуальности  решаемой задачи

 

Наряду со всеми достоинствами возникла проблема учета лекарственных растений, препаратов, изготавливаемых из этих растений, заболеваний и противопоказаний при которых они применяются, описание вида растений и вообще применение этих растений в медицине и народном лечении, а также в кулинарии. Создание автоматизированного компьютерного учета позволит значительно облегчить поиск нужной информации. Кроме того, автоматизированный учет дает новые возможности пользователям для расширения своих знаний о лекарственных растениях. Ещё каждый пользователь может на только получить необходимую информацию, но и ввести новую.

Проанализировав предметную область, можно выделить наиболее важные функции, которые должны быть реализованы в проектируемой  системе:

1. Выдать данные о растении.
2. Выдать характеристики лекарственных растений.
3. Просмотреть заболевания, при которых применяются определенные растения.
4. Получить названия препаратов, в которые входят необходимые растения.
5. Получить информацию о противопоказании, которое вызывает данное лекарственное растение.
6. Получить информацию о том, где применяются лекарственные растения.
7. По латинскому названию растения получить любую информацию о растении.

Описанная выше операция обработки  данных легко поддается

автоматизации при использовании  данной информационной системы “Лекарственные растения”.

 

2 Проектирование логической модели

 

2.1 Функциональная модель

 

2.1.1 Контекстная диаграмма  и диаграммы детализации процессов

 

Диаграмма потоков данных Data Flow Diagram (DFD) используется совместно со спецификациями процессов и словарями данных. Она содержит графические и текстовые инструменты моделирования.

Графические инструменты предназначены  для демонстрации основных компонентов  системы. Текстовые инструменты  позволяют точно определить компоненты системы и связи между моделями.

DFD показывает внешние по отношению  к системе источники данных  и адресаты, идентифицирующие логические  функции. Группы элементов данных, связывающие один процесс с  другим называются потоками данных. Кроме того на DFD может присутствовать  хранилище, к которому  осуществляется доступ. Структура потоков данных и описание их компонент хранятся в словаре данных.

Каждый процесс на DFD может быть детализирован с помощью DFD ниже лежащего уровня. Когда степень детализации  становится достаточной переходят к определению логики процессов с помощью спецификаций процессов (миниспецификаций).

На контекстной диаграмме  информационной системы «Лекарственные растения» (рис.1) присутствуют процесс "Обработать данные " и внешняя сущность Пользователь.

Внешняя сущность представляет собой материальный предмет или физическое лицо, представляющее собой источник или приемник.

Процесс представляет собой  преобразование входных потоков  данных в выходные в соответствии с определенным алгоритмом.

Источники информации (внешние сущности) порождают информационные потоки (потоки данных): Запрос о растениях, Запрос о характеристиках, Запрос о заболевании, запрос о противопоказании, запрос о препарате, Новые данные; переносящие информацию к подсистемам или процессам. Те в свою очередь преобразуют информацию и порождают новые потоки, которые переносят информацию к другим процессам или подсистемам, накопителям данных или внешним сущностям -потребителям информации.

Система выдает требуемые данные по потокам: Информация о растении, Информация о противопоказании, Информация о характеристиках растений, Информация о препарате, информация о заболевании, Новые данные, Рекомендации по лечению, применению и другие.

 

Рисунок 1 Контекстная диаграмма

 

Процесс "Обработать данные" детализируется диаграммой детализации первого уровня (рис.2). Диаграмма содержит пять процессов: "Обработать данные о растениях", "Обработать данные о противопоказаниях", "Обработать данные о применении", "Обработать данные о заболевании", "Обработать новые данные ":  а также  Хранилище, в котором содержится вся новая информация о растениях.

 

 

Рисунок 2 Детализирующая диаграмма  первого уровня

Информация в хранилище поступает  по потокам Новые данные о растениях,  Новые данные о характеристиках, Новые данные о препарате, Новые данные о заболевании, Новые данные о применении.

Процесс 1 "Обработать данные о растениях" - прием и обработка запросов о  растениях, несет всю необходимую  информацию о них. Процесс имеет  входные потоки Запрос о растениях, Запрос о характеристиках, Новые данные и выходные  потоки Информация о растениях, Информация о характеристиках, Новые данные.

Процесс 2 "Обработать данные о противопоказаниях" - приём и обработка запросов о  противопоказаниях, несет всю информацию о них. Процесс имеет входной поток Запрос о противопоказаниях, и выходные потоки Информация о противопоказаниях, Новые данные.

Процесс 3 "Обработать данные о заболевании" - прием и обработка запросов о  заболеваниях, несет всю необходимую  информацию о них. Процесс имеет входные потоки Запрос о заболеваниях, Новые данные и выходной поток Информация о заболеваниях.

Процесс 4 "Обработать данные о применении" - прием и обработка запросов о  препаратах, несет всю информацию о препаратах и их применению. Процесс имеет входные потоки Запрос о препаратах, Запрос о применении, Новые данные (поступает непосредственно в хранилище) и выходные потоки Информация о препарате, Информация о применении.

Процесс 5 "Обработать новые данные" - прием и обработка новой информации, несет всю необходимую информацию о растениях. Процесс имеет входные потоки Новые данные(поступает из базы данных) и выходной поток Обработанные данные.

 Данные процессы детализируются  с помощью DFD второго уровня.

Процесс 1 "Обработать данные о растениях"  детализируется диаграммой с двумя процессами (рис.3). Процесс "Внести новые данные о растениях" записывает данные о растении в данные по потоку Новые данные, имеет входные потоки Новые данные (внешний вид, название, высота, семейство, состав, место распространения). Процесс "Найти запись” принимает необходимую информацию по входным потокам Запрос о растениях и Запрос о характеристиках растений. Обработанные данные передаются по выходным потокам Информация о растениях, Информация о характеристиках растений. Оба процесса являются элементарными и не нуждаются в дальнейшей детализации. Они описываются с помощью миниспецификации.