环境决策支持系统的设计.ppt

环境决策支持系统的设计,北京大学环境工程系2006年4月,区域旅游业发展决策支持系统的设计DSS系统分析DSS系统初步设计DSS系统详细设计程序编制集成,DSS的构造与系统结构,一、DSS的基本部件 DSS的基本部件，在不同的历史时期，是不一样的。它随着DSS的发展而变化。在20世纪70年代末80年代初，DSS主要由5个基本部件组成：人机接口（对话系统）、数据库、模型库、知识库、方法库。后来，在这5个部件的基础上，又开发了各自的管理系统，即对话管理系统、数据库管理系统、模型库管理系统、知识库管理系统、方法库管理系统。因此，DSS由十个基本部件组成。,从20世纪80年代开始，随着计算机集成制造系统（CIMS）概念的提出，人们对于DSS的结构又有了新的理解，有人提出，DSS是由语言系统（LS）、问题处理系统（PPS）和知识系统（KS）三部分组成，LS实际上就是一个人机接口，不过它强调语言（特别是自然语言）的重要作用。由于突出了自然语言的重要性，因此在DSS中配备了相应的自然语言处理系统（被称为PPS）。而数据、模型、知识（狭义的）都被看作是广义的知识。基于上述分析，结合国内外DSS的研究与开发现状，DSS的核心部件还是5个，即人机接口（对话系统）、数据库、模型库、知识库、方法库。,二、DSS的目标,DSS的目标和决策人员的工作目标是一致的。不同的决策人员与决策层次，对DSS的目标要求各不相同。(1)作业调度，一般结构性较强，它对于DSS的要求是：定量分析较多，对于分析和结论的要求比较具体和细致；(2)战略规划，一般难以结构化和定量化，它对DSS的要求是：有定量分析较少，即使有定量分析，也比较粗糟，是综合性比较强的；支持战略规划的DSS一般都要求有知识库和推理机者两个重要部件。在这个层次上，人对于系统的影响也显得重要一些。(3)运筹管理，其结构化程度介于作业调度和战略规划之间，它往往对于DSS的内部的定量计算和推理分析要求较高。有人认为，运筹管理决策对DSS的目标要求正好体现了DSS的特性。,一般而言，对于DSS的目标以及功能设计，要靠管理人员和DSS开发者共同协商确定，主要应考虑如下几个方面的问题：(1)实用性：要优先考虑对于辅助决策确实有用的功能。(2)合理性：逻辑分析上要是合理的。(3)可能性：在目前的技术水平上，要尽量考虑目前可以实现的功能。(4)阶段性：开发一个十分完善的DSS需要较长的时间，应该按阶段划分任务，边开发边使用。,三、功能,可以根据支持水平，划分DSS的功能类型，一般可以有如下四种功能类型：(1)信息服务：外部服务，为决策者提供有关信息，也可以作为其它系统的信息源；内部服务，为系统其它功能的实现提供信息服务。(2)科学计算：要提供信息服务，一般需要计算功能的支持。DSS中的计算模型，不追求复杂，而注意用户的参与和选择。(3)决策咨询：在科学计算的基础上，只要增加知识推理的功能，就可以起到决策咨询的作用。(4)人工智能：具有人工智能的支持功能的DSS是一种最理想的DSS。,DSS的人机界面和问题处理系统,一、人机界面 人机界面（用户界面、对话系统、人机接口），是DSS不可缺少的一个重要组成部分，它把用户与数据库、模型库、知识库、方法库联系在一起，并对DSS的运行操作进行控制。人机交互作用是靠人机界面来实现的。早期的DSS以命令语言和对话管理系统构造人机界面；理想的人机界面是利用自然语言实现人机沟通。20世纪80年代以后，DSS利用语言系统（LS）和问题处理系统（PPS）实现人机交互功能。新一代的DSS，其人机界面应当满足以下要求：,(1)通过人机交互要能够为决策这提供进一步理解问题的过程：由于决策问题的复杂性，开始时决策者往往不能全面深入地了解问题的每一个侧面。因此，DSS决策支持的出发点，应该是在人机界面的支持下，通过试探性的和启发性的问题求解方法，帮助决策者逐步加深和调整对问题结构的认识，DSS应该能够通过人机交互向决策者展示问题的各个侧面，使决策者对问题的认识逐渐深入化、具体化、清晰化，交互作用应该是一个启发用户思维的过程。(2)交互，要给决策者一种“身临其景”的感受，要使决策者感觉到自己在操作计算机，而且借助于计算机系统提供的一些信息进行决策，而绝不是计算机代替决策者作出决策。,(3)交互，要能提供DSS适应新的决策问题及环境的手段：通过人机交互，决策者应该能够构造新的决策问题，增加新的模型及与模型有关的概念、数据和知识。DSS应该能够根据用户操作过的记录，适当调整自己的界面系统。(4)交互，应该为决策者提供控制的权力，使决策者能够根据个人的风格、偏好、随机因素等作出决策。(5)人机界面要十分友好。DSS的人机界面，应该完成的任务如下：(1)提供DSS的控制机构，容许决策者控制DSS的运行、控制系统各部件的工作。(2)向决策者提供多种形式的交互形式。,(3)产生输入/输出，使决策者能正确地输入有关数据和参数，系统正确地输出决策辅助信息。(4)具有反馈、提示和帮助功能。(5)适应性：随着环境和需求的变化，界面应该能够扩充和调整。(6)保密性：只有核定过的用户才能使用系统。(7)要能够在规定的问题域内理解用户的要求，提示用户输入必要的数据、资料，给用户方便的输入方式。(8)协调系统各组成单元之间的通信与运行。(9)引导决策过程，根据用户的要求调用系统各个模块，组合生成所需要的模型及其参数。(10)给用户提供一个对话环境，使用户能充分了解系统的运行状态、运算结构和推理结论。(11)给用户一些必要的提示。,二、问题处理系统,把自然语言引入DSS后，人机界面的形式发生了很大的变化，这主要是自然语言与计算机语言之间存在很大的差距。为了缩小这个差距，就产生了LS和PPS，人们用他们来缩小这个差距，这样的DSS就被称为智能DSS，也成为基于知识的DSS，记为KB-DSS。,LS主要是把自然语言转化为计算机能够理解的形式，并把机器对问题的解答或系统内部的其它信息转化成自然语言的形式输出给用户。由于自然语言的处理是一个非常复杂的过程，有学者曾提出，可以把语言的存储机制和知识表示框架结合在一起，因此LS和KS在物理上的界限是很难划分的。一般，自然语言的处理包括四个步骤：查字典、语法分析、语义理解、语用分析。前两个步骤由LS的完成，后两个步骤由PPS完成。当然，PPS的主要的任务不是语言理解，而是识别、分析和求解问题。当用户采用陈述的方法提出问题时，语言的理解和问题识别往往是联系在一起的，很难把它们划分成两个阶段。语义和语用的分析是问题理解和识别的关键步骤，通过这些步骤，语言从表面结构转化为深层结构，PPS在此基础上再用深层结构对问题分析和求解。,一般情况下，在物理上也很难划分PPS和DSS人机界面的边界。从人工智能的角度就不能理解了。例如，一个人遇到一个决策问题时，在概念上，可以把这个问题的解决划分为若干环节或工作模块，但要对他的大脑进行分区，并说明那一个区干什么工作，恐怕就不容易了。因此，KB-DSS的一个显著特点就是：在概念上可以构造许多部件，但在物理上却无法确定它们的边界。PPS在形式上说明了DSS的行为规范模式，一个PPS必须有明确的识别问题的能力，把问题的陈述转化为相应可执行的操作方案。它能够对问题做比较透彻的分析，确定什么时候问题陈述已变成详细的过程说明，什么时候执行哪个模块或程序，什么时候得到问题的解答。,对于最小二乘法这样只要求“调用过程”的问题陈述，PPS处理起来就很容易，但是对于非过程化的问题，就要求PSS有比较强的处理能力。当然，如果能够通过LS直接辩识或选择模型，那么就不需要PPS作建模分析。如果要让PPS选择或者生成模型，那么对它的问题识别能力是非常高的。除了语言的理解和识别问题，问题分析能力也是PPS应该具有的主要功能。这是一个在模型、知识、数据和用户之间反复交互的过程，最简单的情况是只在模型和数据之间交互，目前已有大量的计算机程序和软件能够完成这样的工作。比较复杂的情况是要把定性分析加入到定量计算中去。最困难的分析过程是在模型、知识、数据和用户四者之间的交互。,自然语言理解,自然语言理解系统主要包括问答系统、声音理解系统、手书文字识别系统和机器翻译系统等。它是人工智能研究的一个重要领域。所以说，有人认为，DSS加上自然语言理解就是KB-DSS。无论是上述那一种系统，它们最主要的特点是：对输入的自然语言语句的“理解”，即用计算机所具备的表达方式来表达所要理解的自然语言所表达的含义。因此，自然语言理解系统所要解决的根本问题就是这两种表达方式的转换途径。目前，关于自然语言理解的方法很多，已经形成了一些比较成熟的语言，如“语法分析模型”、“语义网络模型”、“概念从属模型”等，这些模型大多数以英语为对象。,关于自然语言理解方面的研究，美国、日本等国家处于比较先进的水平。在我国，以清华大学的研究成果为代表。如，汉语用汽车调度系统的人机接口已经取得了较好的实验效果。对于文字形式语言，其特征包括语法、语义和语用，这三个方面是自然语言理解研究的重点。如果大家有进一步了解的兴趣的话，可以参阅人工智能方面的有关书籍。,四库系统,一、数据库系统(DB)DB是DSS的一个最基本的部件。一般情况下，任何一个DSS都不能缺少DB及其管理系统。只有在一些大型的CIMS（计算机集成制造系统）中，采用的是集总数据库系统（Integrating DB system）,以达到资源共享的目的，所以局部DSS也可能不再有自己的数据库，但是，如果这样的话，数据通信问题将十分地突出。既就是如此，DSS在概念上也应该有DB的概念。DSS和MIS的DB及其管理系统，在有许多共同点，如DB的某些功能及其实现方法，DBM的某些作用等。这主要是，DSS中DB的某些概念是从MIS中来的。,但是，DSS与MIS之间存在着本质区别，所以它们的DB及其管理系统存在根本上的区别：(1)二者的工作目标不同，DSS使用的数据库是支持决策，因此它对综合性数据和数据的预处理比较重视；而MIS支持日常事务的处理，所以它特别重视对原始数据的收集、整理和组织。(2)与MIS的数据库相比，DSS的数据库要庞大、复杂的多。不过，从资源共享的角度来看，也许它们在组织机构内部使用的是同一数据库。MIS和DSS的DB之间的区别与联系，见下图：,DBA,DB,业务经理,MIS,总经理,DSS,DSS、MIS与DB的关系,这里需要要澄清的是，DBA和DBMS是两个不同的概念：(1)DBA表示对数据的管理作用。它既可以表示人，也可以抽象地表示管理职能。(2)DBMS表示管理作用的实施方法，一般讲它是计算机软件。MIS和DSS对DBMS的要求也有一定的差别。MIS的DBMS主要用于信息服务和日常事务处理，它对数据的组织、查询、检索、统计等功能要求较高，通常要求制表、绘图、显示等功能。而DSS的DBMS，要求对数据的预处理和分析能力较强。,模型库系统,MB是DSS最具特色的部件。与MIS相比，DSS之所以能够支持决策，其原因，除了设计思想不同外，主要在于DSS有能为决策者提供推理、分析、比较选择的模型库。MB和MBMS在DSS中占据着十分重要的地位。但是，MB并不是DSS必不可少的部件，少数仅通过信息服务的DSS就可以没有MB；一些向ES方向发展的DSS也不太重视MB。DSS中的MB并不追求模型本身的完美和复杂，也不认为模型可以解决一切问题，它的目标是在决策者需要时按照他的要求构造模型。MB中的模型不一定很复杂，但要符合实际，要实用。由于模型的生成、修改、更新、删除、连接是经常性的操作，所以模型库的管理非常重要。为此，必须有模型库管理系统（MBMS）。,MBMS的主要功能与作用为：(1)模型库与模型字典的定义、建立、存储、查询、修改、删除、插入、重构等。(2)模型的选择、建立、拼接和组合，提供根据用户命令将简单的子模型构造成复杂模型的手段。例如，提供串联或并联一些子模型成为一个更大模型的手段。(3)模型的运行控制。从调用者获取输入参数，传给模型并使模型运行，最后把输出参数返回到调用者，一个模型可能被另一个模型调用（甚至嵌套调用多层），或者直接被对话命令调用，系统必须提供灵活而方便的控制手段.(4)数据库接口的转换。为了减少模型对数据库管理系统的依赖、增强独立性，模型中对数据的访问采用了一种统一的标准形式。为了要与一种具体的数据库管理系统连接，必须有一个转换接口，将标准形式转换成具体系统要求的形式。,知识库系统,当DSS向智能化的方向发展时，知识库和推理机就显得特别重要。有人认为，也只有当知识和推理技术被娴熟地用于DSS时，才能真正地支持决策。在DSS中构建知识库，其目的是为了扩大与决策者的共同论域，以便更好地沟通思维。知识库的开发，要考虑以下问题：(1)为自然语言理解创立语义和语用的环境；(2)为建模和数值计算提供必要的分析基础；(3)补充和延拓决策人员的思维能力。,开发知识库的关键技术是：知识的获取和解释、知识的表示、知识的推理，以及知识库的管理和维护。从本质上讲，这些技术和知识工程、专家系统所使用的技术没有什麽区别。但是，DSS特别重视推理和计算的结合，以及机器推理对于决策者思维的延拓能力。而在ES中，计算是很少的。推理，也是非常重要的。在知识库中，演绎推理和归纳推理是其基本方法和核心内容，逻辑推理和似然推理是其主要特征。推理机是基于知识推理计算机实现，它包括推理和控制两个方面。控制策略决定了对知识进行选择的方法。,常用的推理控制策略有三种：(1)数据驱动控制，又称前向推理。这种驱动控制适用于解空间大的问题，其缺点是盲目推理，求解了许多与总目标无关的子目标。(2)目标驱动控制，又称反向推理。这种驱动控制适合于解空间小的问题，其不足在于目标选择盲目，不容许用户主动提供信息来指导推理过程。(3)混合控制，又称双向推理。这种控制策略则综合了上述两种推理策略的优点，通过数据驱动帮助选择目标，通过目标驱动求解该目标。,方法库系统,方法库（MBS），是一个软件系统，它综合了数据库和程序库。在早期的MBS中，较多地采用了面向多种应用的程序包：它们是某一特定应用领域的功能程序，具有描述数据结构和功能要求的通用、格式化的接口，通过内部的管理系统处理存储的数据。后来，为了扩大应用范围，这种程序包有了增加程序库的功能，用户可以通过前后一致的交互式接口选取程序。但是，数据管理仍然是面向内部的，外部数据源很难引入，程序库中又有很多限制难于引入外部程序。综上所述，建立方法库的关键，是把程序与数据综合起来，同时又要求它具有一定的灵活性和适应性。,新一代的MBS，是具有层次结构的、可以扩充性的程序组件，它应该具有如下功能：(1)可以和多种数据库相联；(2)有与应用有关的控制系统，能把特定应用的要求转换为相应的系统程序；(3)用户可以用它的一些基本构件设计更为复杂的程序，而且这些程序也可以被加入到MBS中。(4)应该能够容纳多种语言编制的方法和程序。所以把库程序和系统语言连接的统一接口就是必不可少的。(5)对于存在于不同数据库中的数据源，MBS应该能够通过各个DBMS接口访问这些数据，应该向用户提供数据名称和查询方法。,MBS的结构，至少应该包括两个部分：(1)具有通用模块的基本子系统；(2)面向具体应用模块的用户子系统。基本子系统和用户子系统都可以分成两个层次，这样整个MBS就可以分为4个相互联系的层次。分层的依据是面向应用的程度。0层是最核心的，3层是最具有应用性质的。0层：具有MBS的最基本功能，可以成为“MBS操作系统”，其中主要有：(1)对各解释器提供公共服务的中心控制器；(2)对非MBS的基本接口，如文件系统，数据库管理系统等；(3)与操作系统功能的接口，如请求释放系统资源，从系统环境中获取各种信息（日期、时间、用户标识等）；(4)MBS的文件管理。,1层：包括与应用无关的部分，需要时装配进来，不是MBS的必备模块。这些模块包括:(1)实现运用广泛的数据类型或典型生成器的模块。(2)MBS本身文件的定义说明和处理功能，这些文件包括的信息有中间结果、目录、数据字典、错误信息、提示信息等。(3)常驻的数据结构的管理。2层：相应于程序库提供的功能，包括：(1)基本程序，较核心的有标准数学函数、统计和图形输出算法；面向应用的CAD算法等。许多程序可以从外部获得，这些基本程序很少用到低层的功能。(2)实现一些更复杂的用户要求，需要特别编制一些程序，一般讲，这些程序由应用领域的专家编制，这些程序既用到基层程序，又用到1层的功能。(3)相应于一些新命令的用户过程，由用户在已有命令的基础上定义。3层：相应于互交式的用户接口，包括进行语法、语义分析的解释器，并通过中心控制器调用2层的相应功能。,DSS的系统结构,前面介绍了DSS的各个构件，那麽，从软件组织的角度来看，它们是怎样联系起来的呢？下面介绍各种方案。一、三角式结构,对话管理,数据管理,模型管理,数据库,模型库,用户,二、串联结构,用户,和三角结构相比，省去了一个接口，但要求模型库管理的功能要强一些。,对话管理,模型管理,数据管理,数据库,模型库,三、融合式结构,其特点是：数据库管理被融合在模型库管理之中，二者之间互不独立。模型管理建立在数据管理的基础上，数据管理嵌入在模型管理之中。模型和数据维护都统一由数据库管理系统来实现。缺点是：可移植性差，模型对数据库管理的依赖性太强。见下图：,型,数据库管理,数据库,模型库,用户,模,管,理,对话管理,四、以数据库为中心的结构,与融合结构的区别在于增加了一个“模型管理接口部分”，由这个接口把各种具体数据库管理系统的功能转换成一个统一的标准调用接口，供各个模型使用。避免了各个模型对数据库管理系统的依赖。见下图：,数据库,对 话 管 理,数据库,管理系统,模 型,接 口,管理,部分,型,模,库,模,型,管,理,用户,五、四库功能的系统结构,这个结构是一种初级的智能DSS。由于增加了知识库及相应的推理系统，使DSS对决策支持的能力大为增强。该系统的推理是一个准专家系统。见下图：,用户,人机界面,信息服务,科学计算,决策咨询,数 据 库,模型库,方法库,知识库,六、智能DSS的结构,最典型的智能DSS由三个子系统组成，即LS、PPS、KS。这种系统又称为3S系统。其结构如下：,用户,LS,PPS,数 据 库,模型库,知识库,KS,DSS的体系结构与分析,一、DSS体系的分析 DSS体系，包括如下5个要素：环境、功能、系统部件、部件布局、资源。1.环境DSS的环境是指DSS边界以外的实体和条件的集合。所谓边界，是指系统能够控制的最大范围，边界以外的实体可以受系统的影响，但不受其控制。一般来讲，DSS的边界是清晰的。狭义的DSS仅指辅助决策使用的计算软件和硬件；广义的DSS也把人包括在其中，指决策分析的整个人-机系统。,2.功能,功能是评价DSS的一项基本指标。判断DSS好坏的一个重要依据是看它是否满足了用户的要求。所谓DSS的功能是指它能对环境产生什么影响，系统应提供什么样的服务。其目标是什么。3.系统部件系统部件，是系统边界以内一些可以区分的要素。一般来说，系统部件代表系统的某种功能模块或模块组合。任务划分和环境部分的具体化是定义系统部件的两个基本出发点。前者关系到系统执行特定任务的能力，后者关系到与环境特定方面的接口能力。,4.部件的布局,布局涉及到部件之间、部件与环境之间的关系与联系。确定部件的布局所考虑的一个基本问题是协作与自治之间的平衡。一般来说，最好使部件的相关性小一些，但是系统作为一个整体又要求各个部件相互配合来实现特定的功能。5.资源系统资源是构造和运行系统时所消耗的要素。和环境的概念不同，它们可以在系统边界之外，也可以在系统边界之内。系统边界之外的资源称为外部资源，如人、原材料、资金、工具等；系统内部的资源称为内部资源，如软件、硬件、模型、数据等。,二、环境特征,DSS的环境描述与系统设计的关系十分密切。设计时必须充分考虑影响系统结构的环境特征。其中任务特性和存取方式是描述环境特征的两项重要内容。1.任务特性与DSS最密切相关的任务特性是决策者可以预先用于定义规则和过程的可能性，也就是任务的可结构性。任务本身没有固有的结构，这种结构只有依靠人去发现。任务的可结构性，就是依据任务得到结构的可能性，它既决定于任务本身也决定于执行任务的人。任务的第二个特性，是任务的层次性，即运行控制、管理控制和规划。任务的第三个特性是决策过程的阶段性理解、设计和选择。任务的第四个特性体现在实际应用领域，如财务、销售、生产等任务特性是不同的。,2.存取方式,存取方式，一方面决定于系统与用户的交互，另一方面与“临近”的信息系统密切相关。DSS可以从其它系统接口获取数据或处理其输出。尤其，现在一些DSS要求进入大型网络数据库。一个网络中的各个系统，除了产生供其它系统可用的数据外，也可能要求其它系统产生它所需要的数据。,三、系统的部件,DSS所必须的三个部件是用户与系统之间的对话管理，数据管理和模型管理。1.对话管理DSS的环境最常见、最基本的单元是人，对话管理体现了系统与用户交互的所必需的特殊功能。用户和系统之间的对话确立了既有输入又有输出的交互框架结构。为此需要设定三个不可缺少的对话管理能力：用户接口、对话控制功能和设定请求交换器。,2.数据管理,数据管理部件保持了DSS的事实基础（包括可能的连接和关联），它反映了DSS作用的一个基本特点：所有决策层次都基于数据的存取。数据管理所需要的特殊功能包括以下几个方面:(1)DBMS与数据库，它提供数据库中数据的存取机制；(2)数据字典，它维护系统中数据定义、类型描述和数据源描述；(4)查询设施，它解释数据请求，确定如何满足这些请求，详细阐述BDMS专门数据请求，最后将结果返回给原请求的发出者；(5)中间集结与提取功能。,3.模型管理,理想的模型管理内容包括:(1)模型库管理系统（MBMS），它生成、检索、更新参数，重构模型；接受“模型字典”以维护可用模型的信息；(2)模型执行,它控制模型的运行，并且在需要时对模型进行组合；(3)建模命令处理器，它接受和解释来自对话部件的建模命令，并将它们发送给MBMS或模型执行环节；(4)数据库接口，它为执行模型而检索数据库中的数据项，并将模型的输出存储在数据库中供进一步处理或阅读使用。以上四个部分的关系如下图：,命令处理器,模型执行,数据库接口,对话管理,数据管理,模型库管理系统,四、资源,DSS的资源包括四类；硬件、软件、模型和数据。硬件包括处理机、终端、存储介质、通讯网络，等。这些并非DSS独有。DSS软件资源包括各种程序设计语言、DSS工具、DSS生成器和增广DSS。归跟结底，所有DSS软件都是通过程序设计语言开发的。增广DSS是支持一类问题的DSS。例如，一个用于调度和分配的增广DSS可以分配各种不同的车间生产不同的零部件，不同的人干不同的活。所有的调度决策问题都有一个共同的类似结构。在普遍性和用于解决特定问题所需要的工作量方面，增广DSS介于DSS生成器和专用DSS之间。增广DSS具有直接解决决策问题的能力，并且不需要DSS生成器所需的广泛开发的能力。然而，它们的普遍性意味着必须人工进行某些连接和过度以建造出专用DSS。,五、资源与环境的关系,可以从如下八个方面分析环境条件与资源之间的关系：1.任务可结构性任务的可结构性直接影响到DSS的模型部件。在任务结构化程度高的情况下，采用规范的模型是比较适宜的。而结构性程度低的任务，就需要说明式的、灵活的、开放式的模型。对于结构性很低的任务，模型执行功能应直接与对话部件交互。2.任务层次任务的层次对于所需数据资料和数据存取设施（即数据管理部件中的中间集结功能）有明显的影响。,任务的层次与支持类型有联系，从而影响硬件资源的选择。3.决策过程的阶段决策过程阶段可能影响数据目录的需要。DSS中的数据目录是回答数据项是否可用、数据来源和其精确含义问题的基础。4.词性特征词性（functional）特征确定待定问题求解情形中有用的动词和宾语集。请求变换器和对话控制两者应反映者一用户字典。5.用户交互方式友好的交互方式对于资源和部件布局都有明显的意义。,DSS,4.1基本概念,4.1.1 数据库系统的定义及其特点DSS中的数据是和决策过程密切相关的，一切数据都要经过恰当的加工、浓缩。1.数据库系统的概念数据库系统是由数据库管理系统、数据库、用户和计算机组成的具有高度组织的整体。2.数据库系统的基本结构,DSS数据库系统,数据库 管理系统(DBMS),数据库(DB),计算机系统,用户,数据库管理员(DBA),3.数据库的概念 数据库是以一定的组织方式存储在一起的数据集合，能以最佳方式、最小数据重复为多种用户（或应用程序）服务，数据的存储方式独立于其应用程序。4.数据库的特点（1）数据来源广 DSS中驱动决策过程所用数据和决策制订过程中所要用到的数据来源广泛，有内部数据和外部数据、静态数据与动态数据，等等。,（2）数据综合性强 如数据的类型有数字、字母、字符串、记录等，还有数值数据与非数值数据，其综合性很强。（3）专用数据库 DSS中，建立了在逻辑上独立的DSS专用数据库，即与业务活动所用的数据库在逻辑上是分开的。,5.数据库系统的功能（1）建立和管理数据模型；（2）对不同的数据源进行抽取、分析、输入和处理；（3）灵活、迅速、方便地进行数据处理，为DSS提供各种所需要的数据，如，利用用户的语言描绘数据逻辑结构，使用户可以理解什么是可以得到的，并能指明必要的增加和删除。,6.数据库系统的特点（1）数据的独立性 应用程序对数据库系统的非依赖性。数据库的用户程序与数据结构之间相互独立，其中之一发生变化对另一部分部产生影响或影响很小。（2）最小冗余度 指存储在数据库中的数据重复尽可能小。数据库对数据进行集中存储，数据不重复，可以减少数据冗余，节约数据搜寻时间和存储空间，避免数据不一致性。（3）最大共享性 集中存储可实现数据共享。存储在数据库中的数据应能作出多种组合，以最优 方式去适应多个用户的需求，不同使用者可以用不同的方式调用数据。,（4）统一管理与控制 指用一个软件（数据库管理系统）实现对数据的统一管理余控制。数据库管理系统能对数据库中的数据进行查询、增删、修改、维护等统一的管理，以保证数据的完整性、安全性和保密性。（5）适当的反映时间 主机的处理和终端机的传送等反映时间，应和使用者的需求时间适当配合以发挥实时系统的功能。终端机上查询等待的反映时间视工作性质而定，但一般信息获得反映的时间以不超过5秒为宜。,（6）整体性 数据库应能充分描述数据间的内在联系。数据库中的所有子系统或各项数据，应具有相互配合、调配和转化运用的能力，以保持数据的整体性。（7）可修改和可扩充性 整个数据库系统在结构和组织技术上应该是修改和可扩充的。因此数据库通常不是一次建立的，而是逐步建立的，数据需要不断扩充，用户也在不断地变化。（8）安全性和保密性 数据库有一定的安全保密措施，如口令、身份验证等，防止非法用户访问、误用或破坏，避免硬件或软件的失常、意外灾祸。,（9）简明性 指在设计数据库时，对整体数据的运用，以及各种数据的结合关系应力求简单明了。用户与系统的接口要尽量简单，系统应具有很强的数据管理能力，能满足用户易于掌握使用方便的要求。如，使用高级非过程化的询问语言或简单的终端操作命令，为用户提供简单的逻辑数据结构等。,4.1.2 DSS数据库系统的设计特点DSS中的数据的主要用途是支持决策制订过程。与一般的通用数据库不同。在DSS中一定要面向模型的生成与决策来设计数据库。1.DSS的数据特点（1）DSS中的数据和决策过程密切相关，一切数据都要经过适当加工、浓缩。（2）DSS一般面向高层决策，所以决策过程除了需要内部数据外，还要应用到大量的外部数据，如企业的市场需求量、市场价格、竞争情况等等。,2.DSS数据库系统的特殊要求与以上特点相对应，DSS中的DBMS除了要具备一般DBMS的功能外，系统设计要考虑以下特殊要求,（2）面向模型、面向模型生成来使用数据,（3）数据描述方式要面向不同的决策者,DSS的一个特点是数据与模型的有机结合，模型也是DSS的重要组成部分。在制订决策过程中，总要用到各种定性、定量等模型，模型必需和所需要的数据相匹配，才能被用于决策过程。所以，DSS这数据结构的选择，必须考虑到和有关模型的匹配问题，应最大地满足各种模型对数据结构的要求。,DSS中数据库的设置必需满足各种层次、各种类型、不同决策者的决策过程对数据的要求。DSS中的DBMS应能根据决策活动的需要，把有关的数据面向决策过程组织起来。因此，在设计数据库系统时，系统的结构、数据库管理系统的功能选择等，都必需围绕决策支持过程来进行设计。,DSS的用户由各层次的决策者和参与决策制订过程的有关人员构成，由于用户的背景不一致，使用计算机的能力往往也有很大差别，因此DSS中数据库的人机界面必须设计成用户所熟悉的形式。数据描述画面应对决策者是透明的，使用他们熟悉的语言和术语，一般DSS中使用的数据量都比较大，按用户习惯设计人机界面，并尽可能方便用户使用，非常重要。,（1）面向决策支持过程组织和管理数据,4.2 数据库数据的组织与描述,在DSS中，信息从客观事物出发，流经数据库，通过控制决策机构，最后又返回来控制客观事物。信息的循环经历了三个领域：现实世界、观念世界和数据世界。,实体有两个基本概念，即总体和个体。总体又可分为同质总体（系统的个体集合）和异质总体（不同个体集合）。一个异质总体可以分解为几个不同质的总体。个体指单个的能互相区别的特定实体。,1.对象与属性,在观念世界中，我们用“实体”描述客观事物，实体可分为“对象”和“属性”，如人、企业、机关等属于对象；姓名、性别、民族等表示人的几个属性。可见，属性表示了对象的某些特征。,4.2.1 实体模型的概念 实体模型是建立数据库的基础，是确定数据库包括那些信息内容的关键。为了建立一个正确反映客观事物的实体模型，考虑以下方面：,2.总体与个体,3.总体之间的联系,假设两个包含有若干个体的总体A和B，建立了某种联系，这种联系方式可以分为以下三种：,1.记录与数据项,2.型与值,4.2.2 数据模型的概念数据库的数据模型是描述数据结构的模式，是对客观事物及其联系的数据描述，即具体模型的数据化。它表明了数据库系统中信息如何组织和操作。数据模型有关的概念有：,由于记录也是一种数据，因此也有型和值之别。记录型是数据项型的一个有序组，记录值是数据项值的对应有序组。记录型是一个框架，只有给它的每个数据项赋值后才得到记录。文件是记录型和值的总和，把根据值能唯一标识记录的一个或多个数据项称为记录类型（或文件）的关键字（key），把用于组织文件的关键字称为主关键字（primary key）。,记录：数据模型中描述对象的数据，项：描述属性的数据。记录由若干数据项组成（一个对象具有若干属性）。一般可以采用属性名作为描述它的数据项名。但用作属性名时表示观念信息，用作项名时表示数据信息，它包含数据项的特征数据类型（数字、字母、字符串）与数据长度。,对应于实体的总体与个体两个概念，表示它的数据也有“型”（表示总体）与“值”（表示个体）之分。上述记录和数据项都有型与值之分，数据项“年龄”的型就是“名称为年龄，数据特征为二位十进制整数”，而它的 值为一岁、两岁，等等。注意：型和值是相对的，即一个数据项的值可以是另一个数据项的型，反之亦然。,3.记录与文件,4.2.3 数据模型的设计数据库设计的核心问题之一就是设计一个好的数据模型。在建立了实体模型后就可以着手建立数据模型。1.设计数据模型应考虑的问题,（1）数据模型命名，区别不同模型；（2）记录类型命名，标识和说明同一模型中具有的记录类型;（3）数据项命名，说明和区分每个记录类型所具有的数据项，并确定作记录类型主关键字的数据项；（4）说明各个记录类型之间的关系，必要时给这种联系命名；（5）必要时，提出各数据项的数据特征，即类型、长度、值域。,2.数据模型的类型（1）层次数据模型,又叫层状树结构，由节点的分支组成，好象一个倒置的定向有序树。每一个节点表示一个片断，片断是描述该节点上实体数据属性的集合。层次树结构的最高节点为根，根节点对应着根片断。位于该树较低等级上的节点是从属节点，这些节点的等级取决于他们与根节点的距离。在层状树结构中，上级节点为下级节点的双亲，下级节点是上级节点的子女。,从根片断开始，按双亲子女联系，依次链接的片断序列称为层次路径。按层次路径存取数据的原则是：由上向下，自左到右。这种顺序也是逻辑数据库向应用程序所递交的顺序。由于每个片断（根片断除外）只有一个双亲，所以在描述中只要指明片断的双亲名字，就代表了片断的联系。,（2）网状数据模型,下图表示了司机和汽车之间的联系：一是使用，二是保养，使用和保养分别为两个联系的名字。,网状数据模型是以记录类型为节点的网状结构。它同样也是基本层次联系的集合，但和层次结构数据模型不同的是：可以有一个以上节点无双亲；至少有一个节点有多于一个的双亲；两个节点之间可以有两种或多种联系。,关系数据模型是把数据的逻辑结构归为满足一定条件的二维表的模型。每一个关系为一个二维表，相当于一个文件。个体及个体间的联系，均通过关系进行描述。关系模型是目前应用对广泛的数据模型，是由于它应用数学理论（关系代数和关系演算）处理数据库系统的方法，同时又很接近实际的形式。,（3）关系数据模型,行:N元组(n-tuple),命名为DEP的一个关系,相当于记录值,描述个体,列：域(domain)命名,相当于数据项类型,2.数据模型及其技术的发展 随着数据模型技术和多媒体技术的发展，出现了新型的数据库模型，如多媒体数据库（multimedia database）、面向对象数据模型等。数据模型技术是多媒体数据库系统设计的关键技术。多媒体信息建模的关键是如何能把多媒体信息中的各种复杂关系以形式化的方法在数据模型的层次上表示出来。传统的网状、层状和关系数据在描述复杂实体时先天不足，而O-O数据模型适合于描述复合对象等复杂实体，又有语义模型的抽象机制等特点，是描述多媒体信息较理想的模型。下面简单说明一下数据模型及其技术的发展。,随着数据模型技术和多媒体技术的发展，出现了新型的数据库模型，如多媒体数据库（multimedia database）、面向对象数据模型等。数据模型技术是多媒体数据库系统设计的关键技术。多媒体信息建模的关键是如何能把多媒体信息中的各种复杂关系以形式化的方法在数据模型的层次上表示出来。传统的网状、层状和关系数据在描述复杂实体时先天不足，而O-O数据模型适合于描述复合对象等复杂实体，又有语义模型的抽象机制等特点，是描述多媒体信息较理想的模型。下面简单说明一下数据模型及其技术的发展。,数据模型可以分为三类：（1）传统数据模型：面向记录（record-oriented）一般指网状、层状和关系三种模型。20世纪60、70年代发展起来，只有关系模型至今仍广泛使用。关系模型不能处理复杂数据，只能为处理字符文本等结构化数据提供简单的形式化手段。（2）语义数据模型：面向用户（user-oriented）注重描述数据及其之间语义。能克服传统数据模型的某些缺陷，提供不受具体的实现结构限制，更多多地面向用户；提供一种“自然”的机制来说明数据库的设计，同时更准确地表示数据及其数据间关系。语义模型提供了强有力地抽象构造机制，如概括（generalization）和聚合（aggregation）、联合（association）、分类（classification），还支持派生数据（derived data）概念（指并不实际存在于库中的、需要时可由库中数据及其之间的关系派生出来的数据）。,语义数据模型主要包括E-R（Entity-Relationship,实体-联系）模型、RM/T模型、TAXIS模型、SDM模型、函数模型、SAM*模型、事件模型、SHM+函数模型等。（3）面向对象数据模型：（object-oriented）采用面向对象技术、在前两类数据模型基础上发展起来。提供了表示复杂对象的能力。对象是客观世界实体的抽象描述