gototopgototop

УДК 004.658.2

Повышение эффективности информационных систем путем нормализации баз данных

Ерошенко Яна Борисовна – старший преподаватель кафедры Математического и программного обеспечения информационных систем Белгородского государственного национального исследовательского университета.

Самхарадзе Коба Кобаевич – студент Института инженерных технологий и естественных наук Белгородского государственного национального исследовательского университета.

Аннотация: В данной статье рассматривается проблема необходимости повышения производительности информационной банковской системы. Для поддержания в устойчивом состоянии БД должны отвечать определенным требования нормализации отношений. Для корректной работы БД достаточно привести ее к третьей нормальной форме, в статье пошагово показано как это можно сделать. Нормализация отношений БД повышает ее эффективность, достаточно один раз изменить значение необходимого атрибута в одной таблице.

Ключевые слова: Нормализация баз данных, информационные систем, избыточность данных.

За последние годы в нашей стране произошли значительные перемены в области информатики и вычислительной техники. Они привели к формированию новой информационной инфраструктуры на основе информационных отношений и виртуальной реальности. Все больше стали разрабатываться новые информационные технологии для обслуживания различных систем деятельности. Одной из сфер, где их значение традиционно велико, является финансовая сфера. В частности, банки стали использовать дистанционное банковское обслуживание (ДБО) своих клиентов, то есть банковские операции стали осуществляться с использованием телекоммуникационных систем (4).

Современный банковский сектор существует в условиях возрастающей конкуренции, снижения прибыльности операций, жесткой борьбы за клиентов, которые в последнее время все больше переходят на онлайн-обслуживание, и их количество постоянно растет. Если несколько лет назад интернет-банком пользовалось в основном молодое поколение, то сейчас проведение онлайн-операций становится обыденностью.

Ежегодно аналитическое агентство «Markswebb Rank & Report» проводит исследования по эффективности российских сервисов интернет-банкинга физических лиц «Internet Banking Rank» (1).

Данное исследование опирается на два основных параметра:

  1. функциональность (возможности управления собственными финансами клиента);
  2. удобство пользования (простота и понятность совершения операций в интернет-банке).

Анализируя данные исследования агентства «Markswebb Rank & Report» за 2017 год можно сделать вывод, что самым эффективным является интернет-банк «Бинбанка», достигший 77,8 баллов, а самый низкий показатель имеет интернет-банк «Газпромбанка» – 33,7 балла. Оценка эффективности интернет-банка проводилась по шкале от 0 до 100 баллов (рисунок 1).

* В исследовании участвовал интернет-банк MDM Online, на который переводятся клиенты Бинбанка после объединения с МДМ Банком.

** В исследовании участвовал интернет-банк Совкомбанка «ЧАТ-БАНК»

Рисунок 1. Рейтинг эффективности интернет-банков для частных лиц.

По степени удовлетворения потребностей пользователей, исследования агентства «Markswebb Rank & Report» свидетельствуют, что самым функциональным является интернет-банк «Тинькофф Банка» (см. рисунок 2(а)), а самым удобным в использовании – интернет-банк «Бинбанка» (см. рисунок 2(б)).

Оценка функциональных возможностей интернет-банка производилась по 10-ти балльной шкале, а оценка удобства пользования по 5-ти балльной шкале.

а)

б)

Рисунок 2. Рейтинг эффективности интернет-банков для частных лиц по функциональности (а) и удобству пользования (б).

Такая конкуренция приводит к требованиям по повышению качества и удешевлению обслуживания клиентов, а также к новым требованиям по скорости и объемам обработки данных.

Проблема обработки и хранения информации для банков приобрела решающий характер. В первую очередь она связана с возможностью оснащения информационной банковской системы «памятью» для накопления, хранения и систематизации больших объемов данных. Во-вторых, данная система должна разрабатываться на основе программных и технических средств конструирования систем, предназначенных для коллективного пользования. В этой связи потребовалось разработать специальные методы и механизмы управления, которые стали называться базами данных (БД).

Актуальность использования БД при разработке банковских информационных систем подтверждается тем, что это способствует своевременной обработке информации, потеря которой может обернуться потерей денег, а также повышению оперативности проведения расчетов и, следовательно, оперативности принимаемых решений, расширению спектра оказываемых услуг, повышению их качества и расширению географии. При большом объеме информации и сложности производимых с ней операций проблема эффективности средств организации хранения, доступа и обработки данных приобретает особое значение.

База данных представляет собой «совокупность специальным образом организованных данных, хранимых в памяти вычислительной системы и отображающих состояние объектов и их взаимосвязей в рассматриваемой предметной области» (3, с. 22).

Для повышения производительности информационной банковской системы, ее информационной насыщенности необходимо поддерживать БД системы в устойчивом состоянии. Для этого БД должны отвечать определенным требования нормализации отношений.

Нормализация отношений – это процесс устранения избыточности данных, позволяющий исключить их дублирование и обеспечивающий непротиворечивость хранимых данных для уменьшения затрат на поддержание базы данных (2, с. 23).

Существует шесть ступеней нормализации, но для корректной работы БД достаточно привести ее к третьей нормальной форме.

В третьей нормальной форме (3НФ) все таблицы БД удовлетворяют условию второй нормальной формы, любой её не ключевой атрибут функционально зависит только от первичного ключа. Первичный ключ – это уникальное поле в таблице, по которому можно однозначно идентифицировать запись.

Вторая нормальная форма (2НФ), в свою очередь, должна удовлетворять требованиям первой нормальной формы и все поля таблицы БД, которые не входят в первичный ключ, функционально полно зависит от первичного ключа.

И, наконец, таблица БД находится в первой нормальной форме (1НФ) тогда и только тогда, когда все ее строки различны и элементы внутри ячеек атомарными (то есть их нельзя разделить на части, которые могут использовать в таблице независимо друг от друга) (5, с. 24).

Например, рассмотрим таблицу данных, в которой содержатся информация о клиентах банка и их вкладах (см. таблица 1).

Таблица 1. Список клиентов банка, имеющих вклады.

Фамилия

Вклад

Тип вклада

Ставка, %

Иванов

Вклад 1

Срочный

10

Иванов

Вклад 2

Праздничный

16

Петров

Вклад 3

Срочный

10

Петров

Вклад 4

Праздничный

16


Схема такой БД изображена на рисунке 3.

Рисунок 3. Исходная логическая схема БД банка.

Таблица 1 находится в 1НФ (так как значения всех атрибутов являются атомарными), но не соответствует условия 2НФ, так как не ключевое поле «Ставка, %» не связано с ключевым полем «Вклад».

Для приведения таблицы 1 к 2НФ необходимо разделить ее на две таблицы: список клиентов банка, имеющих вклады (см. таблица 2) и информация по вкладам (см. таблица 3).

Таблица 2. Список клиентов банка, имеющих вклады (2НФ).

Фамилия

Вклад

Тип вклада

Иванов

Вклад 1

Срочный

Иванов

Вклад 2

Праздничный

Петров

Вклад 3

Срочный

Петров

Вклад 4

Праздничный

 

Таблица 3. Информация по вкладам.

Тип вклада

Ставка, %

Срочный

10

Праздничный

16

Классический

12

Новогодний

11,5


Далее необходимо привести таблицу 2 к 3НФ, так как не ключевое поле «Фамилия» не связано с не ключевым полем «Тип вклада».

Разделим таблицу 2 на две таблицы: список клиентов банка, имеющих вклады (3НФ) (см. таблица 4) и характеристика вкладов клиентов банка (см. таблица 5).

Таблица 4. Список клиентов банка, имеющих вклады (3НФ).

Фамилия

Вклад

Иванов

Вклад 1

Иванов

Вклад 2

Петров

Вклад 3

Петров

Вклад 4

 

Таблица 5. Характеристика вкладов клиентов банка.

Вклад

Тип вклада

Вклад 1

Срочный

Вклад 2

Праздничный

Вклад 3

Срочный

Вклад 4

Праздничный


В итоге вместо таблицы 1, которая не соответствовала требованиям 3НФ, мы получили три таблицы данных (см. таблица 4, 5 и 3), каждая из которой приведена к 3НФ.

Это способствует уменьшению затрат на поддержание БД, устранению избыточности данных, которое исключает их дублирование и обеспечивает непротиворечивость хранимых данных, что увеличивает производительность информационной банковской системы.

Построим нормализованную схему БД (см. рисунок 4).

 

Рисунок 4. Нормализованная логическая схема БД банка.

При наличии в банке первоначальной схемы БД (см. рисунок 3), учитывая огромную клиентскую базу банка и множество предоставляемых услуг, изменение значения одного атрибута (например, «Ставка, %») влечет за собой выполнение продолжительных и однообразных операций по изменению значений данного атрибута.

При наличии нормализованной схемы БД (см. рисунок 4) достаточно один раз изменить значение необходимого атрибута (например, «Ставка, %») в одной таблице.

Таким образом, нормализация отношений БД повышает ее эффективность, что делает конкурентоспособной любую информационную банковскую систему.

Список литературы

  1. Ежегодное исследование эффективности российских сервисов интернет-банкинга физических лиц Internet Banking Rank 2017 // агентство Markswebb Rank & Report. – Режим доступа. – URL: http://markswebb.ru/e-finance/internet-banking-rank-2017/ (дата обращения 17.05.2017)
  2. Кузин А. В. Базы данных: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. – 5-е изд., испр. – А. В. Кузин, С. В. Левонисова. – М.: Издательский центр «Академия», 2012. – 320 с.
  3. Кумскова И. А. Базы данных: учеб. пособие для студ. ср. спец. учеб. заведений. – 2-е изд. стер. – И.А. Кумскова. – М.: Издательство КноРус, 2016. – 488 с.
  4. О Рекомендациях по информационному содержанию и организации web-сайтов кредитных организаций в сети Интернет» [Электронный ресурс]: Письмо Банка России от 03.02.2004 .№16-Т // Справочная правовая система «КонсультантПлюс». – Режим доступа. – URL: http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_46420/ (дата обращения 16.05.2017)
  5. Фуфаев Э. В. Базы данных: учеб. пособие для студ. учреждений сред. проф. – 10-е изд., стер. Э. В. Фуфаев. – М.: Издательский центр «Академия», 2015. – 320 с.

Интересная статья? Поделись ей с другими:

Внимание, откроется в новом окне. PDFПечатьE-mail

Отправить статью

...

Форма оплаты

Номер статьи, присвоенный редакцией
Количество страниц в статье
Количество экземпляров журнала
Доставка: РФСНГ
Скидка (%)
Заказать свидетельство о публикации
1. Стоимость публикации каждой страницы статьи составляет 200 рублей.
2. Стоимость каждого экземпляра журнала, включая его печать и доставку, составляет 300 рублей для России и 500 рублей для стран СНГ.
3. Стоимость свидетельства о публикации составляет 100 рублей

Реквизиты для оплаты через банк