Моделювання алгоритмів обчислення статистичних даних для спортивних змагань

Міністерство освіти і науки України Харківський національний університет радіоелектроніки Факультет Прикладна математика та менеджмен Кафедра Інформатики

ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА

до курсового проекту з курсу: «Комп'ютерний зір»

за темою: «Моделювання алгоритмів обчислення статистичних даних для спортивних змагань»

Виконала: студентка Путятін Є.П.

Перевірив: Подрєзова О.С.

2010 р РЕФЕРАТ Курсовий проект: 34 с., 8 рис., 1 табл., 7 джерел.

Метою даного курсового проекту є розробка інформаційної системи зберігання, обробки та моделювання алгоритмів обчислення статистичних даних для спортивний змагань. Інформаційна система забезпечує надання інформації про спортсменів, змаганнях та надає статистичні дані за результатами змагань.

У основі проектування лежить метод, при якому спочатку будується інформаційно-логічна модель предметної області. Потім вона відображається в модель реляційної бази даних клієнтської частини. Дана робота реалізована за допомогою використання інтерпретатора мови PHP і MySQL.

ЗМІСТ Вступ

1. Аналіз предметної області та постановка задачі роботи

1.1 Актуальність проблеми розробки баз даних

1.2 Архітектура бази даних

1.3 Аналіз предметної області

1.3.1 Система бізнес-правил

1.3.2 Глосарій проекту

1.4 Постановка задачі дипломної роботи бакалавра

2. Моделювання даних предметної області

2.1 Проектування бази даних

2.1.1 Концептуальне проектування бази даних

2.1.2 Логічне проектування бази даних

2.2 Моделювання алгоритмів обчислення статистичних даних для спортивних змагань

3. Результати використання розробленої програмної системи

3.1 Установка та запуск системи

3.2 Основні етапи роботи користувача Висновки Перелік посилань ВСТУП В наш час життя людини насичене настільки великим обсягом інформації, що для її обробки потрібно створення величезної кількості сховищ інформації різного призначення.

Сучасні інформаційні системи мають змогу зберігати дуже великі обсяги даних, вони складно організовані, можуть задовольняти найрізноманітніші вимоги численних користувачів.

Основою інформаційних систем є бази даних. Метою будь-якої інформаційної системи є обробка даних про об'єкти реального світу. У широкому сенсі база даних — це сукупність відомостей про конкретні об'єкти реального світу в будь-якій предметній області. Крім того, база даних — це сховище даних для спільного використання [1−3].

В сучасній роботі нерідко доводить працювати з даними з різних джерел, кожне з який пов’язане з певним видом діяльності. Для координації всіх цих даних необхідні певні знання й організаційні навички.

Система управління базами даних поєднує відомості з різних джерел в одній реляційній базі даних. Створювані форми, запити і звіти дозволяють швидко й ефективно обновляти дані, отримувати відповіді на питання, здійснювати пошук потрібних даних, аналізувати дані, друкувати звіти, діаграми і поштові наклейки.

Метою даної роботи є моделювання алгоритмів обчислення статистичних даних для спортивних змагань. Основна галузь застосування — плавання, але надалі можна застосовувати алгоритми аналізу результатів змагань і для інших видів спорту, зокрема для тих в яких є доріжки. База даних містить інформацію про: спортсменів, команді, тренерів, змагання та ін.

1. АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ БАКАЛАВРСЬКОЇ РОБОТИ

1.1 Актуальність проблеми розробки баз даних При сучасному економічному розвитку виникає необхідність обробляти великі обсяги інформації. Зробити це вручну вже неможливо, тому для зберігання та обробки даних використовуються бази даних. Всяка прикладна програма є відображенням частини реального світу і тому містить його формалізований опис у вигляді даних. Великі масиви даних розміщують, як правило, окремо від виконуваної програми, і організують у вигляді бази даних. Починаючи з 60-х років для роботи з даними, стали використовувати особливі програмні комплекси, які називаються системами управління базами даних (СУБД). Системи управління базами даних відповідають за:

— фізичне розміщення даних та їх описів;

— пошук даних;

— підтримку баз даних в актуальному стані;

— захист даних від некоректних оновлень і несанкціонованого доступу;

— обслуговування одночасних запитів до даних від декількох користувачів. СУБД повинна допускати визначення даних (зовнішні схеми, концептуальну схему, внутрішню схему, а також всі пов’язані відображення) у вихідній формі і перетворювати ці визначення у форму відповідних об'єктів.

1.2 Архітектура бази даних База даних (БД) — це сховище структурованих даних, які повинні бути несуперечливими, мінімально надлишковими та цілісними. Зазвичай БД створюються для збереження та доступу до даних, які містять у собі відомості про деяку предметну область, тобто про область людської діяльності або область реального світу.

Вимоги до БД:

а) постійне розширення структури даних та вмісту даних;

б) пошук інформації;

в) знизити надмірність даних та підвищити їх надійність;

г) цілісність даних — при роботі користувача з БД не порушувалися зв’язки між даними.

Для реалізації даної інформаційної системи була використана трирівнева (three-tier) архітектура.

Ця архітектура складається з наступних компонентів: клієнтський додаток (або термінал), підключення до серверу додатків, який у свою чергу підключений до серверу БД.

Термінал — це інтерфейсний компонент, який являє собою перший рівень, власне додаток для користувача. На перший рівень зазвичай вноситься найпростіша бізнес-логіка: інтерфейс авторизації, алгоритми шифрування, перевірка введених значень на допустимість та відповідність до формату, прості операції (сортування, групування та ін.) з даними, які вже завантажені до терміналу.

Сервер додатків знаходиться на другому рівні. На другому рівні зосереджена більша частина бізнес-логіки. За його межами залишаються фрагменти, які експортуються на термінали, а також завантажені до третього рівня збережені процедури та тригери.

Сервер БД забезпечує збереження даних та виноситься до третього рівня. Зазвичай це є стандартна реляційна або об'єктно-орієнтована СУБД. Якщо третій рівень є БД разом з збереженими процедурами, тригерами та схемою, яка описує додаток у терміналах реляційної моделі, то другий рівень будується як програмний інтерфейс, з'єднуючи клієнтські компоненти з прикладною логікою бази даних.

1.3 Аналіз предметної області

Моделювання предметної області є одним з найважливіших етапів роботи проектування програмних систем.

На сьогодні для моделювання предметної області існує широкий спектр CASE-засобів. Найпопулярніші CASE-засоби це Rational Rose, CA BPwin, Silverrun, Sybase та інші.

У даній бакалаврській роботі використане моделювання предметної області з використанням уніфікованої нотації, яка основується на використанні уніфікованої мови моделювання (Unified Modeling Language, UML).

Візуальне моделювання в UML можна представити як деякий процес спуску від найбільш загальної і абстрактної концептуальної моделі вихідної системи до логічної, а потім і до фізичної моделі відповідної програмної системи.

Суть діаграми варіантів полягає в наступному: проектована система представляється у вигляді безлічі сутностей або акторів, які взаємодіють з системою за допомогою так званих варіантів використання. При цьому актором (actor) називається будь-яка сутність, що взаємодіє з системою ззовні. Це може бути людина, технічний пристрій, програма або будь-яка інша система, яка може служити джерелом впливу на модельовану систему так, як визначить сам розробник. У свою чергу, варіант використання (use case) служить для опису сервісів, які система надає акторові. Іншими словами, кожен варіант використання визначає певний набір дій, що здійснюються системою при діалозі з актором. При цьому нічого не говориться про те, яким чином буде реалізовано взаємодія акторів з системою.

Діаграми варіантів використання (use case diagram) для даної предметної області представлені на рисунку 1.1.

Рисунок 1.1 — Діаграма варіантів використання

1.3.1 Система бізнес-правил

До будь-якої бази даних пред’являються вимоги, наприклад унікальність значень визначених атрибутів або забезпечення цілісності зв’язків між пов’язаними таблицями. Та логіка, яка забезпечує виконання цих вимог, називається бізнес правилами.

Система бізнес правил для предметної області моделювання алгоритмів статистичних даних для спортивних змагань (плавання).

а) користувачі, що мають доступ до інформаційної системи, поділяються на користувачів, тренерів та рефері;

б) користувач має змогу отримувати інформацію стосовно спортсменів, змагань та може переглянути статистичні дані;

в) рефері має пройти авторизацію, заповнивши поля «логін» та «пароль»;

г) після проходження авторизації рефері може реєструвати нові змагання;

д) тренер має пройти авторизацію, заповнивши поля «логін» та «пароль»;

е) після проходження авторизації тренер може реєструвати свою команду або окремих спортсменів для участі в даному змаганні;

ж) в одній команді може бути будь яка кількість спортсменів;

з) один спортсмен може бути лише в одній команді;

и) під час одного змагання спортсмен має змогу приймати участь у декількох видах змагань;

к) змагання характеризується датою, та назвою;

л) кожна окрема участь плавця у змаганні характеризується днем змагання, видом, заявкою та результатом, запливом, доріжкою, категорією, розрядом та ін.;

м) спортсмен характеризується фамілією, ім`ям, по батькові, роком народження, статтю;

н) на кожному змаганні спортсмен характеризується також розрядом, категорією, заявкою, результатом та ін.

1.3.2 Глосарій проекту Глосарій — словник вузькоспеціалізованих термінів у якій-небудь галузі знань з поясненням.

Важлива функція, яку повинен виконувати глосарій, це установлення відповідності між термінами замовника (предметної області) і термінами архітектури системи.

Реально глосарій містить усю специфічну для проекту термінологію, що використовується у своїй роботі проектною командною. користувач — особа, що користується системою (без особливих можливостей);

а) рефері - суддя змагань, має спеціальні можливості. При проході авторизації має змогу реєструвати нові змагання;

б) тренер — тренер команди, має спеціальні можливості. При проході авторизації має змогу реєструвати свою команду у змаганні;

в) учасник — плавець, спортсмен. Головний об`єкт у системі. Вся інформація у системі стосується учасника, характеризує його успіхи в змаганнях;

г) змагання — характеризується датою, назвою, для кожного плавця результатом, та ін.;

д) види змагань — заданий перелік існуючих видів змагань;

е) команда — спортсмени одного колективу, мають спільного тренера або тренерів.

1.4 Постановка задачі курсової роботи Задачею дипломного проекту бакалавра є розробка інформаційної системи та моделювання алгоритмів обчислення статистичних даних для спортивних змагань. Ця система, виходячи даних змагань, що заносяться до бази має вираховувати рейтинги спортсменів та тренерів. Для здійснення поставленої задачі необхідно було розробити клієнтський додаток, що спрощує процес взаємодії розробленої системи та користувача.

Таким чином система повинна реалізувати наступні можливості:

а) реєстрування в системі нових команд;

б) реєстрування в системі нових спортсменів;

в) додавання особових даних спортсменів;

г) додавання нових змагань;

д) додавання повної інформації щодо змагань (назва, дата і так далі);

е) можливість занесення результатів змагань, та повна характеристика, як категорія та вид змагання у якому приймав участь спортсмен;

ж) обчислення рейтингу плавця;

з) обчислення рейтингу команди;

и) обчислення рейтингів тренерів.

2. МОДЕЛЮВАННЯ ДАННИХ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ

2.1 Проектування бази даних Проектування бази даних — це процес створення проекту бази даних, який призначено для підтримки функціонування підприємства і сприяє досягненню мети підприємства.

До основних цілей проектування бази даних відносять:

а) представлення даних та зв’язків між ними, необхідних для всіх основних областей застосування даного додатку та будь-яких існуючих груп його користувачів.

б) створення моделі даних, спроможної підтримувати виконання будь-яких потрібних транзакцій обробки даних.

в) розробка попереднього варіанту проекту, структура якого дозволяє задовольнити всі основні вимоги, які пред’являються до системи.

2.1.1 Концептуальне проектування бази даних Концептуальна (змістовна) модель — це абстрактна модель, що визначає структуру модельованої системи, свойства її елементів и причинно-наслідкові зв’язки, властиві системі й суттєві для досягнення мети моделювання.

До кожної створюваної моделі даних входять наступні компоненти: типи сутностей, типи зв’язків, атрибути, домени атрибутів, потенційні ключі, первинні ключі.

До основних сутностей, які присутні у специфікаціях відносяться: distancii (дистанції), komanda (команда), osnovnaya (основна), referi (рефері), sorevnovaniya (змагання), trener (тренер), vid_sorevnovaniya (вид змагання), ychastniki (учасники).

Таблиця 2.1.1 — Основні типи зв’язків

Найбільш поширеним видом представлення схеми БД в ER-моделі є ER-діаграма. Це граф з трьома видами вершин: вершини-прямокутники позначають типи сутностей, вершини-ромб — типи зв’язків, вершини-овали — безлічі значень (домени). Всередині вершини записується відповідне ім'я. Зазвичай фіксується два види іменованих ребер. Ребра «сутність-зв'язок» позначають відповідну агрегацію та ім'я ребра представляє роль сутності в зв’язку. Ребра «об'єкт-безліч значень» відповідають властивостям об'єкту. Подвійним ребром на діаграмі позначається багатозначні властивості. При відображенні кожен об'єкт являє реляційну таблицю.

2.1.2 Логічне проектування бази даних На наступному етапі необхідно модифікувати концептуальну модель даних, з метою видалення з неї елементів, які ускладнюють роботу даної моделі у середовищі реляційних СУБД.

Для того щоб досягти необхідного результату необхідно:

а) видалити зв’язки M: N;

б) видалити складних зв’язків;

в) видалити рекурсивних зв’язків ;

г) видалити зв’язків, які мають атрибути;

д) видалити надлишкових зв’язків.

Нормалізація являє собою процедуру прийняття рішень про те, які атрибути повинні бути об'єднані для представлення сутностей кожного типу. У деяких випадках має місце твердження, що нормалізація розроблюваних баз даних не дозволяє досягти максимальної продуктивності при їх обробці.

Процес нормалізації включає наступні чотири основних етапи:

а) приведення до першої нормальної форми (1НФ), дозволяє видалити з відношень групи атрибутів, що повторюються;

б) приведення до другої нормальної форми (2НФ) дозволяє видалити часткову залежність атрибутів від первинного ключа;

в) приведення до третьої нормальної форми (3НФ) дозволяє видалити транзитивну залежність атрибутів від первинного ключа;

г) приведення до нормальної форми Бойса-Кодда (НФБК) дозволяє видалити з функціональних залежностей аномалії, які залишилися.

Для того щоб привести модель «сутність-зв'язок», отриману на етапі концептуального проектування до логічної моделі вилучимо зв’язки типу M: N шляхом введення нової проміжної сутності. Зв’язок типу M: N замінюється на два зв’язки типу 1: М, встановлюваними зі створеною сутністю.

Розглянемо зв’язок типу M: N «Вид змагання — Дистанція». З метою його вилучення створимо нову сутність «Змагання» в яку винесемо поля «Код змагання», «Змагання», «Дата змагання», «Мемо». Тепер сутність «Змагання» має зв’язок 1: М з сутністю «Дистанція», також зв’язок 1: М між сутностями «Вид змагання» та «Дистанція»

Зв’язок типу M: N «Основна — Учасники» вилучаємо за допомогою створення двох сутностей «Команда» та «Тренер». У сутність «Команда» виносимо поля «Код команда», «Команда», «Тренер», а у сутність «Тренер» — поля «Код тренера», «Тренер», «Логін», «Пароль». Між сутностями «Основна» та «Команда» тепер зв’язок М:1, такий самий зв’язок між сутностями «Команда» та «Тренер»

Отримана модель зображена на рисунку 2.1:

Рисунок 2.1 — Отримана діаграма Логічна модель на рисунку 2.2:

Рисунок 2.2 — Логічна модель даних

2.2 Моделювання алгоритмів обчислення статистичних даних для спортивних змагань О призначенні описової статистики можна судити по її назві: вона має справу з числами, що характеризують ту чи іншу цікаву для нас ситуацію. Цінність її полягає насамперед у тому, що вона дає стислу та концентровану характеристику досліджуваного явища.

Нехай є n об'єктів, для яких виміряна деяка характеристика, і отримані значення . Середнє арифметичне цих n значень позначають через і визначають як:

(2.1)

або

.(2.2)

Символом зі змінним індексом i позначають наступну суму:

.(2.3)

Середнє арифметичне застосовується в тому випадку, коли кількісні дані мають змістовний сенс. Крім середнього арифметичного мірою центральної тенденції може служити:

а) медіана, або середня точка, яку можна обчислювати як для порядкових, так і для кількісних даних;

б) мода — найбільш часто зустрічається категорія, яку можна обчислювати для номінальних даних, впорядкованих категорій і кількісних даних.

Якщо всі елементи сукупності розміщені в порядку зростання або убування числових значень ознаки, то медіана — це таке значення ознаки, яка ділить всю сукупність навпіл.

При знаходженні медіани дискретного варіаційного ряду слід розрізняти два випадки:

а) обсяг сукупності непарних;

б) обсяг сукупності парних.

Якщо обсяг сукупності непарний і дорівнює, і варіанти розміщені в порядку зростання їх значень:

(2.4)

то

.(2.5)

Якщо ж кількість елементів парне, і Один, то немає Способи, яка б ділила сукупність на дві рівні за обсягом частини:

(2.6)

Тому як медіана умовно береться півсума варіант, що знаходяться в середині варіаційного ряду:

(2.7)

При обчисленні медіани, часто припускаються помилки. Іноді не враховують ні частоти варіант, ні загальної кількості елементів і в якості медіани беруть півсумі середніх варіант.

Середнє арифметичне є хорошою мірою центральної тенденції для кількісних даних, що не мають викидів; медіана — для порядкових даних і для кількісних даних, в тому числі і за наявності викидів. Подібна характеристика потрібна і для котла. Такий характеристикою є мода. Вона застосовується як для невпорядкованих категорій, так і для впорядкованих, і для кількісних даних. При цьому для кількісних даних може мати місце і деяка невизначеність.

Мода — це таке значення ознаки, яке зустрічається найчастіше. У разі дискретних рядів обчислити моду неважко. Досить знайти варіанту, яка має найбільшу частоту або відносну частоту, це і буде мода. Будемо позначати моду символом .

У разі інтервальних рядів з рівними інтервалами за наближене значення моди можна взяти центр модального інтервалу, тобто інтервалу з найбільшою частотою або відносною частотою. Точніше значення моди можна отримати за формулою

(2.8)

де — початкове значення модального інтервалу, тобто інтервалу, який містить моду;

— довжина модального інтервалу;

— частота модального інтервалу;

— частота інтервалу, що передує модальною;

— частота інтервалу, наступного за модальним.

Мінімум — найменше значення вибірки.

Максимум — найбільше значення вибірки.

Діапазон (максимальна відстань) — різниця між найбільшим і найменшим значеннями вибірки.

Стандартне відхилення (у, читається «сигма») — міра мінливості (варіації) ознаки, що відображає його розкид щодо середнього арифметичного.

(2.9)

Для більш наочного представлення щодо варіації ознаки використовується коефіцієнт варіації:

(2.10)

Коефіцієнт варіації відображає міру мінливості ознаки у процентах [5−7].

Реалізовуємо статистичні обчислення за допомогою SQL запитів.

SQL (Structured Query Language) — це стандартна мова реляційних баз даних. SQL є мовою для роботи з таблицями з метою перетворення вхідних даних до потрібного вихідного вигляду. Мова SQL має два основних компоненти:

— мова DDL (Data Definition Language) призначена для визначення структур баз даних;

— мова DML (Data Manipulation Language) призначена для вибірки та визначення даних.

SQL оперує термінами, що відрізняються від термінів реляційної теорії: замість «відносин» використовуються «таблиці», замість «кортежів» — «строки», замість «атрибутів» — «колонки» або «стовпчики» .

Стандарт мови SQL заснований на реляційної теорії, але в багатьох місцях відрізняється від неї.

Мова SQL є основою багатьох СУБД, тому що вона відповідає за фізичне структурування та запис даних на компакт-диск, а також за читання даних з диска, дозволяє приймати SQL-запити від інших компонентів СУБД та клієнтських додатків. Таким чином, SQL — потужний інструмент, що забезпечує користувачам, програм і обчислювальним системам доступ до інформації, що міститься в реляційних базах даних.

Будь-яка мова роботи з базами даних повинна надавати користувачеві наступні можливості:

— створювати бази даних і таблиці з повним описом їх структури;

— виконувати основні операції маніпулювання даними, зокрема, вставку, зміну та видалення даних з таблиць;

— виконувати прості і складні запити, що здійснюють перетворення даних.

Створювання таблиць виконується за допомогою оператора CREATE TABLE.

Синтаксис оператора виглядає так:

CREATE [ TEMPORARY ] TABLE таблиця (поле _1 тип [(розмір)] [ NOT NULL ]

[індекс₁] [, поле₂ тип [(розмір)] [ NOT NULL ] [індекс₂] [, …]]

[, составний_індекс [, …]])

Аргументи інструкції CREATE TABLE :

таблиця — ім'я створюваної таблиці;

поле₁, поле₂ — імена одного чи декількох полів, створюваних в новій таблиці. Таблиця повинна мати хоча б одно поле;

тип — тип даних поля в новій таблиці;

розмір — розмір поля у знаках (тільки для текстових та двоїчних полів).

До основних операторів мови SQL DML відносять а) SELECT — вибір даних з бази;

б) INSERT — вставка даних у таблицю;

в) UPDATE — оновлення (зміна) даних у таблиці;

г) DELETE — видалення даних з таблиці.

Формування запитів — основна операція мови SQL, що називається відображенням. Синтаксично це блок — SELECT-FROM-WHERE.

Формат команди вибірки з однієї таблиці:

SELECT [DISTINCT | ALL] <�цільової список> FROM <�ім'я таблиці>, WHERE <�предиката>, де цільової список — список імен стовпців і / або виразів над стовпцями, елементи списку вказуються через кому (порядок елементів даних у цільовому списку визначає порядок вибірки даних);

ім'я таблиці - ім'я таблиці, з якої вибираються дані;

предиката — умова вибірки.

Наприклад при додаванні тренером нової заявки тренером використовуємо запит, показаний у лістингу 3.1.

Лістинг 3.1 — Додавання нової заявки

$query = «select Den_Provedeniya, Poryadok_Sortirovki

from distancii

where Vid_Sorevnovaniya = 1 and Kod_Sorevnovaniya = «.$_SESSION['compID'];

Існує дві форми оператора INSERT. Перша призначена для вставки єдиної строки до зазначеної таблиці. Ця форма INSERT має наступний формат:

INSERT INTO table_name [(column_list)]

VALUES (data_value_list),

де table_name ім'я таблиці бази даних, або ім'я оновленого представлення. Параметр column_list — є списком, який складається з імен одного або декількох стовбців, які розділені комою. Параметр data_value_list повинен відповідати параметру column_list.

Наступна форма оператора INSERT дозволяє скопіювати множину строк однієї таблиці в іншу таблицю. Цей оператор має наступний формат:

INSERT INTO table_name [(column_list)]

SELECT…

Ми використовуємо при редагуванні тренером заявки на змагання запрос зображений у лістингу 3.2.

Лістинг 3.2 — Редагування заявки

$query = «insert into osnovnaya

(Kod_Sorevnovaniya, Vid_sorevnovaniya, Kod_Ychastnika, Kod_Komandi, Zayavka" .$str.", Kategoriya, Razryad, Den_Provedeniya, Poryadok_Sortirovki) values ('" .$_SESSION['compID']. «','4','» .$memberID." ',

'" .$_SESSION['komandaID']." ',

'" .$zPlVLastsah200." '" .$value." ,'

" .$kategoriya." ','" .$razryad." ',

" .$denProvedeniya." ," .$poryadokSortirovki.")" ;

Оператор UPDATE дозволяє змінити зміст існуючих строк, зазначеної таблиці. Цей оператор має наступний формат:

UPDATE table_name

SET column_name1 = data value1 [, column_name2=data_value2…]

[WHERE search_condition],

де table_name — ім'я таблиці база даних, або ім'я оновленого представлення.

У пропозиції SET зазначаються ім'я одного або декількох стовбців, дані в яких потрібно змінити. search_condition — умова пошуку. Параметри data value — це нові значення відповідних стовбців.

Ми використовуємо оператор UPDATE при редагуванні даних стосовно учасників, що зображено у лістингу 3.3.

Лістинг 3.3 — Редагування даних учасників

$query = «update ychastniki

set Familiya = '" .addslashes (stripslashes (htmlspecialchars ($familiya)))." ',

Imya = '" .addslashes (stripslashes (htmlspecialchars ($imya)))." ',

Otchestvo = '" .addslashes (stripslashes (htmlspecialchars ($otchestvo)))." ', God_Rogdeniya = '" .$godRojd." ', Pol = '" .$pol." ' where Kod_Ychastnika = «.$ychastnikID;

Оператор DELETE дозволяє видалити рядки даних з зазначеної таблиці. Цей оператор має наступний формат:

DELETE FROM table_name

[WHERE search-condition],

де table_name таблиці база даних, або ім'я оновленого представлення, search_condition — умова пошуку.

Оператор DELETE використали при видаленні учасника, я показує лістинг 3.4.

Лістинг 3.4 — Видалення учасника

$query = «delete from osnovnaya where Kod_Ychastnika = «.$ychastnikID;

mysql_query ($query ,$db) or die (mysql_error ());

$query = «delete from ychastniki where Kod_Ychastnika = «.$ychastnikID;

mysql_query ($query ,$db) or die (mysql_error ());

інформаційний користувач спортивний моделювання Наведемо приклади деяких використовуваних у роботі програми запитів до бази даних.

3. ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІНФОРМАЦЙНОЇ СИСТЕМИ

3.1 Установка та запуск системи Програмний продукт — інформаційно-аналітична система для аналізу результатів спортивних змагань.

Для роботи програми потрібно:

— операційна система Windows 98/2000/XP/Vista;

— встановлений EMS SQL Manager 2005 for MySQL, PHP, APACHE.

Для запуску програми необхідно відкрити вікно браузера. Та прописати наступну адресу http://finsw.org.ua.

3.2 Основні етапи роботи користувача Будь-який користувач, зайшовши на сайт, спочатку потрапляє на головну сторінку, (рис. 3.1).

Рисунок 3.1 — Головна сторінка Тренер може пройти в меню «заявки», після чого авторизуватися для подальшої роботи з системою. Форма авторизації зображена на рисунку 3.2.

Рисунок 3.2 — Сторінка для авторизації

Тренер, зайшовши на цю сторінку, може внести у систему інформацію щодо нового учасника команди, тобто подати заявку на змагання. Це зображено на рисунку 3.4.

Рисунок 3.4 — Додавання учасника Також він може відвідати сторінку результатів змагань (рис. 3.6).

Рисунок 3.6 — Таблиця результатів Після авторизації, рефері може вибрати яке конкретне змагання, яку дистанцію він хоче продивитися для редагування (рис. 3.7).

Рисунок — 3.7 — Меню рефері

ВисновКИ Використання сучасних методів управління в організаціях передбачає використання сучасних методів прийняття рішень на основі ефективного використання інформаційного ресурсу, що дозволяє одержати велику економічну віддачу і вирішувати завдання планування та управління з використанням сучасних інформаційних технологій.

Використання моделі реляційної бази даних при проектуванні інформаційних систем вважається перспективним. Нормалізація відносин розробленої бази даних дозволила усунути помилки внесення, вилучення, оновлення, дублювання даних, що особливо важливо при роботі з базою даних користувачів непрофесіоналів.

Інформаційна система створена з використанням засобів СУБД MySQL, а також створення клієнтського додатка в середовищі PHP. У процесі виконання бакалаврської роботи розглянуті теоретичні аспекти створення баз даних в середовищі SQL, а також проектування прикладних програм, що використовують бази даних. У бакалаврській роботі застосовані навички складання складних SQL-запитів. На практиці були використані знання по створенню прикладних програм, що використовують бази даних.

Підсумкова програма дозволяє працювати з базою даних, не вимагаючи від користувачів особливих знань в області баз даних. Додаток дозволяє переглядати таблиці бази даних, змінювати їх вміст, не порушуючи при цьому обмежень цілісності, а також виконувати SQL-запити для отримання вичерпної інформації, що міститься в цій інформаційній системі.

Інформаційна система може бути модернізована в частині розширення бізнес-правил. З точки зору прикладної програми, можна передбачити обробку помилок, які виникають при некоректної роботи з базами даних, з метою виключення збоїв програми.

ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ Дейт, К.

Введение

в системы баз данных [Текст]/ К. Дейт. — М.: Наука, 1980.-464 с.

Мартин, Г. SQL: Справочное руководство [Текст]/ Г. Мартин. — М.: Лори, 2000.-291 с.

Орлов В. Н. Модели данных в СУБД [Текст]/ В. Н. Орлов, В. С. Лаптев; под ред. В. И. Першикова. — М.: МО СССР, 1982. — 124 с.

Наумов, А. Н. Системы управления базами данных и знаний: Справочное издание [Текст]/ А. Н. Наумов, A.M. Вендров, В. К. Иванов и др.; под ред. А. Н. Наумова. — М.: Статистика, 1997. — 352 с.

Андронов, A.M. Теория вероятностей и математическая статистика [Текст]/ А. М. Андронов, Е. А. Копытов, Л. Я. Гринглаз — П.: Учебник для вузов, 2004. — 285 с.

Ван дер Варден, Б. Л. Математическая статистика [Текст]/ Б. Л. Ван дер Варден; под редакцией Н. В. Смирнова. — М.: Наука, 1960. — 23 с.

Горяинов, В. Б. Математическая статистика [Текст]/ В. Б. Горяинов, И. В. Павлов, Г. М. Цветкова. — М: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. — 128 с.