216
построению мощных, гибких СУБД имеющих, в том числе, развитые
средства защиты данных от случайного или преднамеренного разруше-
ния. Появились и средства автоматизации разработки, позволяющие
создать БД любому пользователю, даже не владеющему основами тео-
рии БД.
БД – важная, но функционально не основная, а обеспечивающая
(информационная) составляющая человеко-машинной системы. При
этом развитие способностей взаимодействующих субъектов (человек-
машина) имеет принципиальные отличия. Разделение информации на
табличную (числовую), текстовую и графическую отражает последова-
тельность, в которой эти виды информации «осваивались» компьютера-
ми. Первые языки программирования были рассчитаны исключительно
на обработку числовой информации (Fortran, Algol). Первыми появля-
ются и табличные БД, также преимущественно рассчитанные на обра-
ботку числовых таблиц (файлов). Затем осваиваются текстовые файлы и
текстовые БД (автоматизированные информационно-поисковые системы
с библиографическими и полнотекстовыми базами). Наконец, с сущест-
венным повышением быстродействия и ёмкости памяти компьютеров,
на сцену выходят графические и мультимедийные базы.
Эта последовательность прямо противоположна той, в которой
данные виды информации осваивает человек. Действительно, сначала он
знакомится с графическими образами (птицы, цветы и бабочки на шкаф-
чиках для одежды в детском саду), затем – учится читать и писать, и
только потом осваивает таблицу умножения.
Создание практически полезной «серьёзной» БД в равной степени
зависит как от «фундаментальности» знаний разработчика в области
концепций и технологий СУБД, так и от степени понимания им сего-
дняшних и будущих прикладных задач пользователя. Не только от адек-
ватности применения тех или иных типовых или оригинальных реше-
ний, но и от качества представления (описания) этих решений, с той или
иной степенью успешности позволяющих использовать, сопровождать и
развивать систему после разработчика.
Кроме того, возможности накапливать и оперативно обрабатывать
большие объемы информации, характеризующие деятельность предпри-
ятий за достаточно длительные периоды и в различных аспектах, дали
новый импульс к развитию аналитических систем. Такого рода системы
поддержки принятия решений обычно используются для оценки и вы-
бора альтернативных решений, прогнозирования, идентификации объек-
тов и состояний и т.д. Поскольку в этих случаях для получения необхо-
димых данных нужно использовать сложные SQL-запросы или специа-
лизированные процедуры, и при этом обрабатывать большие объёмы за-
писей, то уже это может приводить к сознательному отказу от классиче-
ских нормализованных схем, т.к. чем выше степень нормализации, тем
больше число операций соединения отношений и, соответственно,
больше времени необходимо для получения конечного результата.