Принципы формирования баз об ошибках человека

Базы данных об ошибках человека необходимы
для анализа и прогнозирования безопасности
рассматриваемой системы, предупреждения
опасных ситуаций. Их можно разделить
на следующие три категории.

Базы экспериментальных данных: содержат
результаты лабораторных экспериментов
и заслуживают большего доверия, чем
базы данных иного типа, поскольку в
меньшей степени подвержены влиянию
субъективных оценок, способных приводить
к ошибкам. Однако необходимо иметь в
виду, что с какой бы тщательностью ни
формировались подобные базы данных, в
них всегда присутствует значительный
элемент субъективности.

Базы эксплуатационных данных: являются
более реальными, чем базы экспериментальных
данных, однако сформировать такие базы
довольно трудно, поскольку для этого
требуется тщательная регистрация
действий в реальных условиях эксплуатации.
Подобные базы данных дают более
удовлетворительные результаты, чем
лабораторные исследования, поскольку
в лабораторных условиях часто ставятся
надуманные задачи.

Известны [69] крупные базы эксплуатационных
данных о параметрах эксплуатации
оборудования. Одной из них является
«Система регистрации и оценок данных
о качестве работы (OPREDS)», позволяющая
автоматически следить за всеми действиями
оператора. Однако она приемлема только
в некоторых ситуациях (например, в
системах коммутации). Другим примером
является «Банк данных о частоте ошибок
по вине человека (SHERB)», созданный
фирмой Sandy. Ниже, в качестве примера,
приведены оценки ошибок операторов из
документа WASH-1400 [69].

1. Выбор не простого переключателя, а
управляемого с помощью ключа (это
значение не учитывает ошибки принятия
решения в случае, когда оператор
неправильно воспринимает ситуацию и
полагает, что данный ключ выбран
правильно) — частота ошибок 10-5.

2. Выбор переключателя (или двух
переключателей), не похожего по форме
или по расположению на нужный переключатель
при условии отсутствия ошибки в принятии
решения; например, оператор включает
переключатель с большой рукояткой
вместо малого переключателя — частота
ошибок 10-4.

3. Обычная ошибка человека при выполнении
операции (например, неправильное
считывание таблички и в результате
выбор ошибочного переключателя) — частота
ошибок 3(10-3.

4. Обычная ошибка (упущение) человека,
если в зале управления отсутствует
сигнализация о состоянии параметра,
упущенного оператором (например, отказ,
связанный с невозвращением испытательного
клапана с ручным переключением в исходное
положение после завершения технического
обслуживания) — частота ошибок 10-2.

5. Простые арифметические ошибки при
проведении самопроверки, но без выполнения
повторных вычислений — частота ошибок
3(10-2.

6. Частота ошибок 1/Х — при условии, что
оператор дотягивается до неправильного
переключателя (или пары переключателей)
и выбирает похожий переключатель (или
пару переключателей). Здесь Х — число
неправильных переключателей (или пар
переключателей), расположенных рядом
с нужным переключателем. Формула 1/Х
применима, если имеется до пяти или
шести переключателей. При большем числе
переключателей частота ошибок уменьшается,
так как оператор тратит в этом случае
больше времени, отыскивая нужный вариант.
При числе переключателей до пяти или
шести оператор не думает об ошибке, и
поэтому более вероятно, что он не ведет
тщательный поиск.

7. Персонал другой рабочей смены не
проверяет оборудование, если только не
дается письменной директивы или
специального перечня для проверки —
частота ошибок 10-1.

8. Обычная частота ошибок при условии
напряженной работы оператора, при
которых очень быстро происходят опасные
действия, — частота ошибок 0,2-0,3.

Базы субъективных данных: составляются
на основе экспертных оценок. Создание
таких баз обходится сравнительно дешево
и не вызывает особых трудностей, поскольку
большой объем информации может быть
получен от небольшого числа опрошенных
экспертов.

Чтобы базы субъективных данных можно
было использовать при анализе надежности
работы человека, необходимо:

— обеспечить требуемую точность данных;
для баз субъективных данных характерны
определенные погрешности, поэтому нужно
иметь в виду, что их точность всегда
меньше, чем точность баз экспериментальных
данных;

— гарантировать представительность
экспертных оценок.

Субъективные данные должны поступать
только от тех лиц, которые считаются
высококвалифицированными специалистами,
способными справиться с этой работой
и которые, кроме этого, могли бы наблюдать
за выполнением подобных заданий другими
экспертами. Например, лучше получать
данные от операторов, чем от специалистов
по инженерной психологии; учитывать
конкретный характер работы. Необходимо
очень тщательно выбирать используемый
метод оценки с учетом характера
оцениваемой работы; правильно установить
уровень экспертного оценивания. Факторы,
определяющие качество оцениваемой
работы, должны выявляться на начальном
этапе оценочной деятельности. Кроме
того, необходимо четко определить типы
ошибок, характерных для рассматриваемого
процесса выполнения задания; четко
определить процедуру оценивания. Для
получения субъективных оценок необходимо
четко описать применяемую процедуру;
например, это может быть метод парного
сравнения.

Основное преимущество базы субъективных
данных состоит в широком охвате всех
параметров, по которым требуется иметь
данные об ошибках.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Проектирование реляционных баз данных: основные принципы

Привет, дорогие читатели! Я сегодня хочу поговорить о важной теме для всех, кто работает с базами данных. Это проектирование реляционных баз данных. Кажется, что звучит ужасно скучно, да? Но на самом деле это важнейший инструмент для успешной разработки и поддержки баз данных.

Представьте, что у вас есть огромная база с данными, и вы должны ее грамотно поддерживать и обновлять. Как вы будете организовывать все эти данные? Ведь вы не просто должны их просто хранить, но и легко извлекать, изменять, удалять и т.д. Именно здесь и приходит на помощь знание принципов проектирования реляционных баз данных, эти знания позволяют организовать вашу базу данных таким образом, чтобы минимизировать ошибки и неэффективность запросов, а также упростит ее поддержку в будущем.

Правильное проектирование может повысить эффективность работы базы данных и уменьшить количество запросов к ней, что в свою очередь уменьшает время ответа, повышает производительность и общую надежность базы. 

Реляционная база данных (или, как ее еще называют, «РБД») — это основа для многих приложений и систем хранения данных. Это просто громадные таблицы с множеством строчек и колонок. В этих таблицах данные хранятся в отдельных «ячейках» и могут быть легко изменены или получены. 

Но что на самом деле делает РБД особенной? Дело в том, что она структурирована таким образом, что данные хранятся в отдельных таблицах и поэтому являются связанными (отсюда и название реляционных баз данных). Эти таблицы связываются друг с другом с помощью ключей, которые действуют как мосты между связанными таблицами. 

К примеру, у нас есть таблица с информацией о покупателе и таблица с продуктами, которые он купил. С помощью ключа, мы можем связать эти две таблицы и получить необходимую информацию для наших приложений. 

РБД является лучшим решением для хранения структурированных данных и позволяет обрабатывать большое количество информации.

Итак, какие показатели характерны для характерны для хорошо спроектированной базы данных?

1. Надежность: Предположим, что вы разрабатываете приложение для компании, которая хранит большое количество данных, включая финансовые транзакции. Крайне важно, чтобы база данных была надежна и не была подвержена сбою. Для этого необходимо спроектировать базу данных, учитывая факторы, такие как отказоустойчивость, резервное копирование, и т.д.

2. Эффективность: Кроме надежности, хорошо спроектированная база данных должна быть эффективной. Это означает, что база данных должна быстро обрабатывать SQL запросы. Чтобы добиться этого, необходимо оптимизировать структуру таблиц, использовать индексы для ускорения операций чтения/записи, а также учитывать при проектировании возможную нагрузку на базу данных.

3. Удобство использования: Большинство людей, которые будут использовать ваше приложение, не будут специалистами в базах данных. Поэтому, чтобы упростить им жизнь, база данных должна быть удобной в использовании. Например, данные должны быть легко доступны для чтения и записи, таблицы должны быть легко понятны и названия полей должны быть интуитивно понятны.

4. Масштабируемость: Хорошо спроектированная база данных должна быть готова к масштабированию. Например, если ваше приложение вначале используется небольшой группой пользователей, но впоследствии вы планируете расширить его до миллионов пользователей, база данных должна быть готова к этому.

Не забывайте, что база данных – это не просто хранилище информации, а инструмент, который должен удовлетворять конкретные потребности бизнеса.

Основные этапы проектирования РБД

Первый этап – анализ требований. В этом этапе вы должны описать, какую информацию нужно хранить в базе данных, какую информацию нужно отобразить на экране, какую информацию нужно отчуждать и так далее. Это очень важно, потому что если вы не поймете требования, то не сможете создать базу данных под нужды бизнеса.

Второй этап – создание структуры. На этом этапе вы начинаете создавать таблицы и определяете связи между ними. Можно сказать, что вы создаете каркас базы данных, который в дальнейшем будет наполняться данными. Как правило, таблицы создаются на основе требований, полученных на первом этапе.

Принципы правильной структуры РБД:

Первый принцип — это правильное определение таблиц. Каждая таблица должна представлять объект или понятие, которое необходимо отслеживать в базе данных. Например, если мы создаем базу данных для онлайн-магазина, то у нас должны быть таблицы для товаров, заказов и пользователей.

Второй принцип — это определение уникальных ключей (primary key) в каждой таблице. Ключ должен быть уникальным в пределах таблицы и использоваться для идентификации конкретной записи в этой таблице. Это позволяет устранить дублирование данных и обеспечить целостность базы данных.

Третий принцип — это использование внешних ключей (foreign key) для связи таблиц. Внешний ключ связывает записи в одной таблице с записями в другой таблице. Например, в таблице заказов может быть внешний ключ, который ссылается на таблицу пользователей, чтобы мы могли отслеживать, какой пользователь сделал этот заказ.

Четвертый принцип — это использование нескольких таблиц вместо одной большой таблицы. Разбивая таблицы на более мелкие, мы упрощаем управление базой данных и повышаем ее производительность. К тому же, это позволяет добавлять и изменять данные в одной таблице, не затрагивая данные в других таблицах.

Пятый принцип — это использование правильных типов данных для каждого столбца в таблице. Например, если мы имеем дело с числовыми данными, то мы должны использовать тип данных «число», а не текстовый тип данных.

Третий этап – нормализация таблиц. Нормализация – это процесс устранения избыточности данных в таблицах. Это важно для того, чтобы база данных была оптимизирована и хранила только нужную информацию. Обычно нормализация делится на несколько этапов, каждый из которых решает свою задачу.

Существуют много форм нормализации, но мы рассмотрим только первые три:

1. Первая нормальная форма (1НФ). В этой форме каждый столбец таблицы содержит только один тип данных, и не может быть повторяющихся групп значений в одной записи.

2. Вторая нормальная форма (2НФ). В этой форме каждая запись таблицы имеет первичный ключ, а все не первичные столбцы зависят только от первичного ключа.

3. Третья нормальная форма (3НФ). В этой форме нет транзитивных зависимостей: каждый столбец таблицы зависит только от первичного ключа или других уникальных столбцов.

На практике вы можете использовать нормализацию, чтобы сделать вашу базу данных более гибкой и легкой в поддержке. Вы можете разбить ее на несколько таблиц, чтобы избежать дублирования данных и увеличить общую производительность. Также это позволяет быстрее и проще вносить изменения в базу данных.

Но это не значит, что нормализация подходит для каждой ситуации. Некоторые таблицы, такие как справочники или таблицы с постоянным набором данных, не нуждаются в нормализации. Решение о том, какие таблицы нормализовать, а какие нет, зависит от конкретной задачи, но в целом — нормализация очень полезный инструмент в работе с базами данных.

Четвертый этап – заполнение таблиц данными. На этом этапе вы заполняете таблицы данными, используя для этого SQL команды. Когда таблицы заполнены, можно провести тестирование базы данных и убедиться, что она работает корректно.

Во-первых, когда вы заполняете таблицу, вам необходимо определиться с типами данных. Какие типы данных выбрать? Все зависит от того, какие данные вы храните и как вы собираетесь использовать эти данные в дальнейшем. Например, если вы храните числовые значения, то вам нужно использовать тип данных INTEGER. Если вы храните даты, то используйте DATETIME. А если вы храните текст, то VARCHAR.

Во-вторых, когда вы заполняете таблицу, вы должны следить за целостностью данных. Если вы установили определенное ограничение, то не допускайте нарушения этого ограничения. Например, если вы установили ограничение на заполнение ячейки, то не допускайте пустых значений. Кроме того, не забывайте о нормализации.

Пятый этап – оптимизация базы данных. На этом этапе вы анализируете как база данных работает, находите узкие места и улучшаете производительность. Оптимизация базы данных – это постоянный процесс, который позволяет снизить нагрузку на сервер и ускорить выполнение запросов.

Первое, на что следует обратить внимание — это индексы. Индексы позволяют ускорять поиск и сортировку данных в таблицах. Необходимо правильно выбирать поля, которые индексируются, и использовать только необходимое количество индексов. Слишком много индексов может привести к увеличению размера базы данных и снижению производительности.

Второй важный аспект — это оптимизация запросов. Необходимо обращать внимание на то, какие запросы выполняются чаще всего, и оптимизировать их для повышения производительности. Запросы следует писать таким образом, чтобы они использовали индексы, выбирали только необходимые поля, а также использовались правильные операторы и функции.

Не менее важным аспектом является настройка сервера базы данных. Необходимо установить правильные параметры, такие как размер буферного кэша и количество одновременных подключений, чтобы обеспечить максимальную производительность.

Не забывайте, что проектирование реляционных баз данных – это не просто работа с таблицами и связями между ними. Это творческий процесс, который требует креативности и фантазии. Не бойтесь экспериментировать и пробовать новые подходы, потому что иногда самые неожиданные решения дают лучший результат.

В заключении этой статьи о проектировании реляционных баз данных я хочу подчеркнуть, что правильная структура базы данных является ключевым фактором для успешного функционирования любого приложения. 

Также хочу порекомендовать бесплатный мастер-класс от Otus по проектированию БД для несложного Enterprise-приложения.

• Подробнее о мастер-классе

Цели урока:

• освоить основные понятия темы;
• освоение этапов создания баз данных;
• иметь представление о среде баз данных и
  способах манипулирования данными.

Ход урока

Теория

База данных (БД) – это
упорядоченная совокупность данных о конкретном
объекте, хранящаяся во внешней памяти и
организованная определенным способом. Либо
можно сказать, что это организованная
совокупность данных, предназначенная для
длительного хранения во внешней памяти ЭВМ и
постоянного применения. Различают несколько
моделей (схем) БД. Как правило, СУБД входит в
понятие баз данных как элемент сложной
иерархической системы. Различают иерархические,
реляционные, сетевые БД, распределенные и
централизованные БД и т.д.

Классификация баз данных:

• по характеру хранимой информации:
  фактографические и документальные;
• по способу хранения данных: централизованные и
  распределенные;
• по структуре организации данных: реляционные
  (табличные БД), иерархические, сетевые БД.

Основное назначение БД хранение больших
массивов данных, которыми можно манипулировать,
используя встроенные возможности программной
среды, такие как, редактирование данных, выборку
данных по условию, созданию отчетов различной
формы. База данных может быть отображена на
экране в виде таблицы и в виде картотеки, вне
зависимости от вида используемого формата.

Большинство баз данных используют в качестве
основной информационной структуры табличный
формат. Реляционная база данных представляет
собой множество взаимосвязанных таблиц, каждая
из которых содержит информацию об объектах
определенного типа. Таблица имеет строки и
столбцы, которые соответственно называются записью
и полем записи. Именно поля определяют
структуру базы.

Поля – это различные характеристики (иногда
говорят – атрибуты) объекта.

Например: рассмотрим объект мебель. Основными
свойствами объекта интересными для потребителя
будут являться вид мебели, назначение,
производитель, из чего выполнено изделие.
Выделенные атрибуты и будут служить полями
создаваемой базы. Каждое поле записи содержит
одну характеристику объекта и имеет строго
определенный тип данных (например, текстовая
строка, число, дата и т.п.). Все записи имеют одни и
те же поля, только в них содержаться разные
значения атрибутов.

Обращение к базе данных и управление БД
осуществляется с помощью Системы Управления
Базой Данных (СУБД). Основные функции СУБД – это
определение данных (описание структуры данных),
обработка данных и управление данными.

Системы управления базами данных включают, как
правило, следующие элементы:

1. Интерфейс – среда пользователя для работы при
   помощи меню.
2. Интерпретатор – алгоритмический язык
   программирования.
3. Компилятор – преобразователь программ в
   автономные исполняемые файлы.
4. Утилиты – средства программирования рутинных
   операций.

Любая СУБД позволяет выполнять четыре
простейшие операции с данными:

• добавлять в таблицу одну или несколько записей;
• удалять из таблицы одну или несколько записей;
• обновлять значения нескольких полей в одной или
  нескольких записях;
• находить одну или несколько записей,
  удовлетворяющих заданному условию.

Для выполнения этих операций используется
механизм запросов. Результатом выполнения
запросов является либо отобранное по
определенным критериям множество записей, либо
изменения в таблицах. Запросы к базе формируются
на специально созданном языке. И самая важная
функция СУБД – это управление данными. Под
управлением данными обычно понимают защиту
данных от несанкционированного доступа,
поддержку многопользовательского режима работы
с данными и обеспечение целостности и
согласованности данных.

Функции СУБД остаются пользователем
незамеченными, т.к. система максимально
адаптирована к потребностям человека, что дает
возможность при наличии минимальных знаний
освоить работу с базой данных. Рассмотрим этапы
создания базы данных:

1. проектирование базы данных (определение
   объекта и выделение атрибутов объекта в качестве
   полей базы данных);
2. задание структуры базы данных (однотабличная БД
   или состоящая из нескольких связанных таблиц);
3. ввод структуры данных с описанием типов данных
   вводимых в поля таблицы;
4. непосредственный ввод данных в БД;
5. редактирование данных;
6. манипулирование данными (сортировка, выборка
   данных с использованием фильтрации и/или
   запросов).

Типы данных MS Access

Опишем сказанное на примере объекта “Страны
Европы”. Важным для описания является название
страны, её столица, площадь, население, языки,
карта (флаг). Теперь подумаем, какие типы данных
будут использованы.

Структура базы данных будет такова:

Практическое задание

Заполнить созданную таблицу соответствующими
данными (к уроку заранее подготовить документ,
содержащий необходимые данные по каждой стране и
папку с рисунками – картами каждой страны). Если
нет карты страны, то можно заменить флагом или
значимым символом страны.

Страны Европы: