Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Описание структур данных

База данных «Post»

База данных содержит необходимые сведения, на основе которых можно рассчитать стоимость доставки груза из Самары в любой город Российский Федерации.

Вся страна поделена на тарифные зоны по географическому расположению. В тарифные зоны включены только те города, которые являются центрами своих регионов. Тарифная зона населенного пункта регионального значения определяется по тарифной зоне центра региона.

БД содержит таблицы (рис. 1):

- Region – регионы России (id – идентификатор региона, Name – наименование региона);

- City – перечень городов, в которые осуществляется доставка груза (id – идентификатор города, idRegion –регион (внешний ключ), Name – наименование города, isCentr – является ли город центром региона, TimeDel – сроки доставки);

- RateZone – список тарифных зон (id – идентификатор тарифной зоны, Name – наименование тарифной зоны);

- CityinZone – распределение городов по тарифным зонам (idCity – идентификатор города (внешний ключ), idRateZone – идентификатор тарифной зоны (внешний ключ));

- Shipment – список отправлений (date – дата отравления, idCity – идентификатор города (внешний ключ), Weight – вес отправления).

Рисунок 1 – Схема базы данных «Post»

База данных «Medic»

База данных содержит сведения о сотрудниках организаций, которые проходят периодические профилактические осмотры в медицинском учреждении.

У каждого работника есть список вредных производственных факторов согласно его занимаемой должности. Вредный производственный фактор определяет какой перечень исследований (функциональные, лабораторные исследования и специалисты) необходимо пройти. Исследования могут иметь привязку к конкретному полу, так же могут распространяться на всех вне зависимости от пола и возраста.

По результатам медицинских исследований специалисты медицинского центра выставляют клинический диагноз.

БД содержит таблицы (рис. 2):

- Firm – список организаций (id – идентификатор организации, Name – наименование организации; date – дата добавления);

- Worker – сотрудники организаций (id – идентификатор организации (внешний ключ), number – идентификатор сотрудника внутри организации, Name – ФИО сотрудника, sex – пол, bdate – дата рождения, PIWork – стаж работы, Standing – подразделение, Post - должность);

- diag – диагнозы по результатам обследования (id – идентификатор организации (внешний ключ), number – идентификатор сотрудника (внешний ключ), idmedic – идентификатор врача (внешний ключ), iddiag – идентификатор диагноза (внешний ключ));

- ref_medic –врачи медицинского учреждения (id – идентификатор врача, post – должность, name – ФИО врача);

- ref_diag – справочник диагнозов (id – идентификатор диагноза, code – код диагноза, name – наименование диагноза);

- PointerOrder – перечень пунктов приказа, которые относятся к сотруднику (id – идентификатор организации (внешний ключ), number – идентификатор сотрудника внутри организации (внешний ключ), id_tree – идентификатор пункт приказа (внешний ключ));

- ref_tree – перечень пунктов приказа (id – идентификатор пункта, tr_id – идентификатор пункта приказа (внешний ключ), name – наименование пункта, pos – номер пункта);

- ref_ResearchList – перечень исследований по каждому пункту приказа (id_tree – идентификатор пункта, tr_research – идентификатор исследования (внешний ключ));

- ref_Research – перечень исследований (id – идентификатор исследования, TypeCheckupL – наименование исследования, Sex - пол, Price – цена, typeresearch – идентификатор типа исследования (внешний ключ));

- ref_TypeResearch – перечень типов исследований (id – идентификатор типа исследования, name – наименование типа исследования).

Рисунок 2 – Схема базы данных «Medic»

База данных «Taxi»

База данных содержит сведения о выполненных заказах службой такси «Шустрый Мул» по городу Самара. Город поделен на тарифные зоны, для каждой из которой установлена стоимость доставки пассажира в другую тарифную зону. При вызове фиксируется дата и время вызова, адрес вызова и назначения, а так же идентификатор водителя.

БД содержит таблицы (рис.3):

- с_Тарифные зоны – перечень тарифных зон (идентификатор – идентификатор тарифной зоны, Наименование – название тарифной зоны);

- с_Улицы – перечень улиц города Самары (идентификатор – идентификатор улицы, Название – название улицы);

- с_Адреса – распределение домов по тарифным зонам (Ид тар зоны – идентификатор тарифной зоны (внешний ключ), Ид улицы – идентификатор улицы (внешний ключ), Номер – номер дома);

- с_Цены – цены на доставку из одной тарифной зоны в другую (Ид т зоны откуда, Ид т зоны куда – идентификатор тарифной зоны, Цена – цена доставки в рублях);

- с_Водители – перечень водителей, которые работают в такси (Идентификатор – идентификатор водителя (первичный ключ), ФИО – ФИО водителя, Дата рождения – дата рождения водителя, Пол – пол водителя, Гос номер – гос номер автомобиля, Модель – марка и модель автомобиля, Стаж – стаж вождения водителя);

- Вызовы – сведения о выполненных заказах (Дата – дата вызова, время – время вызова, Ид улицы откуда – идентификатор улицы отправления(внешний ключ), Дом откуда – дом отправления(внешний ключ), Ид улицы куда – идентификатор улицы назначения(внешний ключ), Дом куда – дом назначения(внешний ключ), Ид водителя – идентификатор водителя(внешний ключ)).

Рисунок 3 – Схема базы данных «Taxi»


<== предыдущая | следующая ==>
Требования к оформлению научного проекта | Обработка данных

Date: 2015-06-11; view: 864; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.014 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию