- •Содержание
- •Тема 1. Введение в базы данных. Автоматизированный банк данных. 9
- •Тема 2. Основные компоненты банка данных и их взаимодействие. 14
- •Тема 3. Классификация банков данных, баз данных и субд. Недостатки и преимущества банков данных. Этапы развития баз данных. 24
- •Тема 4. Модели данных. 31
- •Тема 5. Технология проектирования баз данных. Уровни проектирования. 41
- •Тема 6. Жизненный цикл баз данных. 48
- •Тема 7. Модель предметной области 52
- •Тема 8. Этапы проектирования баз данных. 61
- •Тема 9. Нормализация. 67
- •Тема 10. Сохранение секретности информации и безопасность данных. 76
- •Тема 11. Типология баз данных. Основные платформы баз данных. 82
- •Тема 12. Тенденции развития современных баз данных. 89
- •Тема 1. Введение в базы данных. Автоматизированный банк данных.
- •Введение в базы данных
- •Управление - это процесс переработки информации состояния в информацию командную для достижения определенных целей.
- •Структура экономической информационной системы (эис)
- •Понятие банка данных, его роль в системе обработки экономической информации. Предметная область.
- •Форматированный вариант сообщения
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 2. Основные компоненты банка данных и их взаимодействие.
- •Основные компоненты банка данных.
- •Функциональное назначение компонентов аБнД.
- •База данных.
- •Функции субд
- •Транзакции
- •Словарь данных.
- •Персонал банка данных.
- •Организационно-методические, правовые, математические, информационные, программные, технические и лингвистические составляющие банка данных
- •Взаимодействие компонентов банка данных
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 3. Классификация банков данных, баз данных и субд. Недостатки и преимущества банков данных. Этапы развития баз данных.
- •Классификация банков данных
- •Классификация баз данных
- •Классификация субд
- •Преимущества банков данных
- •Недостатки банков данных
- •Этапы развития бд
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 4. Модели данных.
- •Модели данных
- •1.1. Объектные модели данных
- •1.2. Модели данных на основе записей
- •1.3. Физические модели данных
- •Структуры данных
- •Иерархическая модель данных
- •Недостатки иерархической модели данных:
- •Сетевые модели данных
- •Недостатки сетевой модели данных:
- •Реляционная модель данных
- •5.1. Основные понятия реляционной модели данных
- •Сравнение моделей данных
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 5. Технология проектирования баз данных. Уровни проектирования.
- •Трехуровневая архитектураAnsi/sparc
- •Уровни проектирования бд
- •Вопросы для самоконтроля.
- •Вопросы для самоконтроля.
- •1.1. Разновидности сущностей
- •1.2. Основные виды свойств
- •1.3. Классификация связей
- •1.4. Свойства связей
- •Er-диаграмма
- •Особенности отображения er-модели
- •Системный анализ
- •Формирование из объектов предметной области сущностей и их характеристик
- •Установка соответствия между сущностями и таблицами, характеристиками сущностей и столбцами таблиц
- •Получение реляционной схемы из er-диаграммы:
- •Определение первичных ключей
- •Определение правил целостности данных
- •Установка связей между объектами
- •Нормализация
- •Универсальное отношение
- •Функциональная и многозначная зависимости
- •Процесс нормализации
- •Приведение к первой нормальной форме
- •Приведение ко второй нормальной форме
- •Приведение к третьей нормальной форме
- •Нормальная форма Бойса – Кодда (нфбк)
- •Типы опасностей
- •Примеры возможных опасностей
- •Компьютерные средства контроля
- •Перечень прав доступа
- •Вопросы для самоконтроля
- •Серверные субд
- •Характерные черты современных серверных субд
- •Сервисы, предоставляемые серверными субд
- •Реализация для нескольких платформ.
- •Административные утилиты.
- •Резервное копирование данных.
- •Обслуживание репликаций.
- •Параллельная обработка данных в многопроцессорных системах.
- •Поддержка olap и создания хранилищ данных.
- •Распределенные запросы и транзакции.
- •Средства проектирования данных.
- •Поддержка собственных и «чужих» средств разработки и генераторов отчетов.
- •Поддержка доступа к данным с помощью Internet.
- •Недостатки реляционных субд
- •Вопросы для самоконтроля
- •Постреляционная модель
- •Объектно-ориентированные бд
- •Технология «Хранилищ данных»
- •Интеграция с Internet-технологиями
- •Темпоральные бд
- •Дедуктивные бд
- •Многомерные бд
- •Вопросы для самоконтроля
- •Расскажите о перспективах развития баз данных.
- •Какие новые технологии, применяемые в теории баз данных, Вам известны?
Объектно-ориентированные бд
В объектно-ориентированной концепции предметная область моделируется как множество классов взаимодействующих объектов. Каждый объект характеризуется набором свойств, которые являются его характеристиками, и набором методов работы с этим объектом. Работать с объектом можно только с использованием его методов. Атрибуты объекта могут принимать определенное множество допустимых значений. Набор конкретных значений атрибутов объекта определяет его состояние. Используя методы работы с объектом, можно изменять значение его атрибутов и тем самым изменять состояние самого объекта. Множество объектов с одним и тем же набором атрибутов и методов образует класс объектов. Объект должен принадлежать только одному классу.
Одной из наиболее перспективных черт объектно-ориентированной концепции является принцип наследования. Допускается порождение нового класса на основе уже существующего класса, и этот процесс называется наследованием. В этом случае новый класс, называемый подклассом существующего класса, наследует все атрибуты и методы суперкласса. В подклассе, кроме того, могут быть определены дополнительные атрибуты и методы. Различают случаи простого и множественного наследования. В первом случае подкласс может определяться только на основе одного суперкласса, во втором случае суперклассов может быть несколько.
Технология «Хранилищ данных»
Ориентированная на интеграцию данных технология «Хранилищ данных» (Data Warehouse), включающая средства оперативной аналитической обработки данных (OLAP), что позволяет извлекать из БД дополнительные знания.
Для работы с «Хранилищами данных» наиболее значимым становится интеллектуальный анализ данных (ИАД), или data mining, - это процесс выявления значимых тенденций в больших объемах данных.
Наибольший интерес представляет интеграция методов интеллектуального анализа данных с технологией оперативной аналитической обработки данных (On-Line Analytical Processing, OLAP). OLAP использует многомерное представление агрегированных данных для быстрого доступа к важной информации и дальнейшего ее анализа.
В основе концепции оперативной аналитической обработки (OLAP) лежит многомерное представление данных. Термин OLAP ввел Кодд в 1993 году. В своей статье он рассмотрел недостатки реляционной модели, в первую очередь невозможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений», и определил общие требования к системам OLAP, расширяющим функциональность реляционных СУБД и включающим многомерный анализ как одну из своих характеристик.
Хранилища данных могут быть разбиты на два типа:
Корпоративные хранилища данных (enterprise data warehouses). Корпоративные хранилища данных содержат информацию, относящуюся ко всей корпорации и собранную из множества оперативных источников для консолидированного анализа. Обычно такие хранилища охватывают целый ряд аспектов деятельности корпорации и используются для принятия как тактических, так и стратегических решений.
Киоски данных (data marts). Киоски данных содержат подмножество корпоративных данных и строятся для отделов или подразделений внутри организации. Киоски данных часто строятся силами самого отдела и охватывают конкретный аспект, интересующий сотрудников данного отдела. Киоск данных может получать данные из корпоративного хранилища (зависимый киоск), или данные могут поступать непосредственно из оперативных источников (независимый киоск).
Киоски и хранилища данных строятся по сходным принципам и используют практически одни и те же технологии.