26. Понятие архивации. Методы и форматы сжатия информации. Основные идеи алгоритмов rle, Лемпеля-Зива, Хаффмана.

Электронное архивирование— хранение электронной информации в неизменном виде.

Сжа́тие да́нных — алгоритмическое преобразование данных, производимое с целью уменьшения занимаемого ими объёма. Применяется для более рационального использования устройств хранения и передачи данных. 

Все методы сжатия данных делятся на два основных класса:

• Сжатие без потерь - метод сжатия данных (видео, аудио, графики, документов, представленных в цифровом виде), при использовании которого закодированные данные однозначно могут быть восстановлены с точностью до бита. При этом оригинальные данные полностью восстанавливаются из сжатого состояния. Этот тип сжатия принципиально отличается от сжатия данных с потерями. Для каждого из типов цифровой информации, как правило, существуют свои оптимальные алгоритмы сжатия без потерь.

• Сжатие с потерями -  метод сжатия (компрессии) данных, при использовании которого распакованные данные отличаются от исходных, но степень отличия не существенна с точки зрения их дальнейшего использования. Этот тип компрессии часто применяется для сжатия аудио- и видеоданных, статических изображений, в Интернете (особенно в потоковой передаче данных) и цифровой телефонии.

Кодирование длин серий (англ. run-length encoding, RLE) или кодирование повторов — алгоритм сжатия данных, заменяющий повторяющиеся символы (серии) на один символ и число его повторов. Серией называется последовательность, состоящая из нескольких одинаковых символов.

Алгори́тм Ле́мпеля — Зи́ва — это универсальный алгоритм сжатия данных без потерь, созданный Авраамом Лемпелем , Яаковом Зивом и Терри Велчем. Алгоритм разработан так, чтобы его можно было быстро реализовать, но он не обязательно оптимален, поскольку он не проводит никакого анализа входных данных.

Алгоритм Хаффмана — жадный алгоритм оптимального префиксного кодирования алфавита с минимальной избыточностью. Был разработан в 1952 году аспирантом Массачусетского технологического института Дэвидом Хаффманом при написании им курсовой работы.

27. База данных. Классификация. Модели баз данных. Достоинства и недостатки.

Ба́за да́нных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов, систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины.

Классификация:

1. По модели данных:

• Иерархическая

• Сетевая

• Реляционная

• Объектная и объектно-ориентированная

• Объектно-реляционная

• Функциональная

2. По среде постоянного хранения:

• Во вторичной памяти (традиционная)

• В оперативной памяти

• В третичной памяти

3. По содержимому:

• Географическая

• Историческая

• Научная

• Мультимедийная

4. По степени распределённости:

• Централизованная

• Распределённая

• Неоднородная

• Однородная

• Фрагментированная

• Тиражированная

5. Другие виды БД:

• Пространственная

• Временная

• Пространственно-временная

• Циклическая

Модель данных – это совокупность структур данных и операций их обработки. С помощью модели данных могут быть представлены информационные объекты и взаимосвязи между ними. Рассмотрим три основных типа моделей данных: иерархическую, сетевую и реляционную.

Иерархическая модель данных представляет собой совокупность элементов данных, расположенных в порядке их подчинения и образующих по структуре перевернутое дерево (рис. 1). К основным понятиям иерархической модели данных относятся: уровень, узел и связь. Узел – это совокупность атрибутов данных, описывающих информационный объект.

Иерархическая структура должна удовлетворять следующим требованиям:

 каждый узел на более низком уровне связан только с одним узлом, находящимся на более высоком уровне;

 существует только один корневой узел на самом верхнем уровне, не подчиненный никакому другому узлу;

 к каждому узлу существует ровно один путь от корневого узла.

Сетевая модель данных основана на тех же основных понятиях (уровень, узел, связь), что и иерархическая модель, но в сетевой модели каждый узел может быть связан с любым другим узлом. На рис. 3 схематически изображена сетевая структура организации данных.

Примером сетевой структуры может служить структура базы данных, содержащей сведения о студентах, занимающихся в спортивных секциях. Возможно участие одного студента в нескольких секциях, возможно также участие нескольких студентов в одной секции.

Реляционная модель данных использует организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая такая таблица, называемая реляционной таблицей или отношением, представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:

 все столбцы в таблице однородные, т.е. все элементы в одном столбце имеют одинаковый тип и максимально допустимый размер;

 каждый столбец имеет уникальное имя;

 одинаковые строки в таблице отсутствуют;

 порядок следования строк и столбцов в таблице не имеет значения

Основными структурными элементами реляционной таблицы являются поле и запись (рис. 5). Поле (столбец реляционной таблицы) – элементарная единица логической организации данных, которая соответствует конкретному атрибуту информационного объекта. Запись (строка реляционной таблицы) – совокупность логически связанных полей, соответствующая конкретному экземпляру информационного объекта.