Презентация к курсовой «Разработка базы данных для учёта заказов»

• Тема: база данных для учёта заказов
• Автор: Ковалёв Артём, ИСП-31
• Цель — автоматизация учёта заказов
• Дальше — актуальность работы

Добрый день, уважаемая комиссия! Представляю вашему вниманию курсовую работу на тему «Разработка базы данных для учёта заказов интернет-магазина». Меня зовут Ковалёв Артём, я студент группы ИСП-31. В ходе работы я спроектировал и реализовал базу данных, которая автоматизирует учёт заказов и повышает эффективность работы магазина.

• Рост заказов: 150 → 4500 в месяц
• Поиск замедлился: 2 → 45 секунд
• Ошибки удвоились
• Вывод: нужна база данных

Раньше, когда заказов было немного, электронные таблицы вполне справлялись. Но с ростом объёма до 4500 заказов в месяц всё меняется: поиск нужного заказа занимает до 45 секунд, а доля ошибок при ручном вводе удваивается. Это приводит к задержкам и недовольству клиентов. Поэтому возникает необходимость в автоматизированной базе данных, которая обеспечит быстрый и надёжный учёт.

• Цель — БД для учёта заказов
• Задачи: анализ, модель, реализация, тестирование
• Дальше — объект и предмет

Цель нашей работы — разработать базу данных для учёта заказов интернет-магазина. Для её достижения мы поставили четыре задачи: сначала проанализировать предметную область и существующие решения, затем спроектировать логическую модель базы данных, после — реализовать её в выбранной СУБД и, наконец, провести тестирование и оценить эффективность. Каждая задача соответствует отдельному этапу работы, результаты которых мы представим далее.

• Объект — процесс учёта заказов
• Предмет — методы и средства проектирования БД
• Фокус на автоматизации процесса
• Дальше — обзор существующих решений

Прежде чем говорить о конкретных решениях, важно чётко определить, что именно мы исследуем. Объект — это сам процесс учёта заказов в интернет-магазине, от оформления до передачи в доставку. А предмет — это методы и средства, с помощью которых мы этот процесс автоматизируем, то есть проектирование и реализация базы данных. Такое разделение позволяет нам сфокусироваться на практической задаче, не уходя в абстрактные рассуждения.

• Сравнили 3 варианта
• Самописная БД — низкая стоимость, высокая гибкость
• Коробочное — быстро, но дорого и негибко
• Облако — среднее по всем параметрам
• Выбор: самописная БД

Мы сравнили три основных варианта реализации учёта заказов: собственную базу данных на открытой СУБД, готовое коробочное решение и облачный сервис. По стоимости самописная БД выигрывает — не нужно платить за лицензии и подписки. По гибкости она тоже впереди: мы можем адаптировать структуру под специфику магазина. Коробочные решения быстрее внедряются, но ограничивают доработку. Облачный сервис — компромисс, но требует постоянных платежей. В итоге мы выбрали самописную БД — это лучший баланс для учебного проекта и малого бизнеса.

• 4 сущности: клиент, заказ, товар, доставка
• Связи: 1:N клиент-заказ, N:M заказ-товар
• 3-я нормальная форма — нет дублей
• Дальше — реализация в СУБД

Перейдём к проектированию базы данных. Я выделил четыре ключевые сущности: клиент, заказ, товар и доставка. Связи между ними отражают реальную логику работы магазина: один клиент может оформить много заказов, каждый заказ включает несколько товаров, а доставка закреплена за конкретным заказом. Чтобы избежать избыточности и аномалий при обновлении данных, я привёл схему к третьей нормальной форме — это гарантирует целостность информации и упрощает дальнейшее сопровождение базы.

• СУБД PostgreSQL — свободная, SQL
• 5 таблиц, 3-я нормальная форма
• 12 запросов: от добавления до отчёта
• Дальше — тестирование и замеры

Переходим к практической части. Для реализации я выбрал реляционную СУБД PostgreSQL — она распространяется по свободной лицензии и полностью поддерживает стандарт SQL. В базе пять таблиц: клиенты, заказы, товары, доставки и связующая таблица между заказами и товарами. Вся структура приведена к третьей нормальной форме, чтобы исключить дублирование данных. Для работы с базой я написал двенадцать ключевых запросов — от простого добавления нового заказа до формирования сводного отчёта по доставкам за период. На следующем слайде покажу, как я проверял корректность работы этих запросов.

• 10 000 записей, 320 мс → 45 мс
• Ускорение в 7 раз
• Сценарии: добавление, поиск, обновление, удаление
• Индексы — ключ к производительности

Мы провели тестирование на выборке из десяти тысяч записей и замерили среднее время выполнения ключевых запросов. Без индексов запрос выполнялся за 320 миллисекунд, а после добавления индексов — всего за 45. Это ускорение в семь раз, что критично при росте числа заказов. Проверили все основные операции: добавление, поиск, обновление и удаление заказа — все сценарии работают корректно и быстро.

• 4500 заказов в месяц
• отчёт 30 → 2 мин, в 15 раз
• ошибки учёта -40%
• дальше — выводы и развитие

Внедрение базы данных дало ощутимые результаты. Мы теперь спокойно обрабатываем 4500 заказов в месяц — это в полтора раза больше, чем раньше, и без сбоев. Время формирования отчёта сократилось с 30 минут до 2 минут, то есть в 15 раз — сотрудники экономят почти полчаса на каждой сводке. Доля ошибок учёта снизилась на 40%, что напрямую влияет на точность остатков и доверие клиентов. Эти цифры подтверждают, что база данных — не просто учебный проект, а рабочий инструмент. Дальше я расскажу, какие выводы мы сделали и куда будем развивать систему.

• Цель достигнута, задачи решены
• Ускорение запросов в 7 раз
• Дальше: платежи, мобильное приложение, аналитика
• БД — основа развития магазина

Итак, цель курсовой работы достигнута: разработанная база данных успешно решает задачи учёта заказов. Главный результат — семикратное ускорение запросов после добавления индексов, что подтверждает практическую эффективность решения. Дальнейшее развитие вижу в трёх направлениях: интеграция с платёжными системами для автоматизации оплат, разработка мобильного приложения для клиентов и создание модуля аналитики продаж. Эти шаги позволят превратить базу данных в полноценную основу для развития интернет-магазина.