Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Типы логических моделей данных

Читайте также:
  1. Aнaтoлий Виктopoвич Kapпoв, доктор психологических наук, профессор, декан факультета психологии Яpoславcкого государственного унивеpcитета им. П.Г. Демидова.
  2. A]хранитель вправе по истечении обычного при данных обстоятельствах срока хранения вещи потребовать принятия поклажедателем вещи обратно
  3. C.) Не является объектом технологических преобразований
  4. ER-модель данных («Сущность - связь»): Проект ГИС (Логическая модель (Схемы алгоритмов, Логические схемы -> Модели данных), Физическая модель -> Перечень требований КТС).
  5. I Методы учёта и калькулирования в зависимости от характера используемых данных о затратах.
  6. I. Исследование свойств форматов сжатия графических данных
  7. I. Профилактику экологических правонарушений.
  8. II. Типы моделей государства всеобщего благосостояния
  9. IV. Методология, методика и техника социологических исследований
  10. Taтьянa Пaвлoвнa Aвдyлoвa, кандидат психологических наук, доцент кафедры возрастной психологии Московского гocударственного педагогического университета.

Существует три основных типа:

· Иерархическая:

· Сетевая

· реляционная

Они отличаются друг от друга способами представления взаимосвязей между объектами

Иерархическая и сетевая модели стали применяться в СУБД в начале 60-х годов. В начале 70-х была предложена реляционная.

Сетевая модель: понятия главного и подчиненного объектов расширены.

Любой объект может быть и главным и подчиненным.

В реляционной модели устанавливаются связи между таблицами, каждая из которых должна иметь первичный ключ

Отношения обладают след свойствами:

· Не содержат кортежей-дубликатов

· Кортежи отношений не упорядочены

· Атрибуты отношений не упорядочены

· Значения всех атрибутов атомарны (в них не присутствуют составные атрибуты)

Первичный ключ – столбец или множество столбцов которые единственным образом определяют строки

Альтернативный ключ – остальные ключи, которые можно использовать в качестве первичного.

Наименьший по длине, желательно не символьные и уникальный

Внешний – ключ, который может служить в качестве первичного ключа другой таблицы.

Для каждого внешнего ключа необходимо решить три проблемы:

1. Возможность принятия неопределенных значений (Null)

2. Что должно происходить при удалении кортежа главной таблицы (целевой сущности), на которую ссылается внешний ключ?

3. Что должно происходить при обновлении первичного ключа целевой сущности, на которую ссылается внешний ключ?

Три возможности:

1. Каскадирование

2. Ограничение на обновление или удаление

3. Установка в Null-значение

Постреляционная модель снимает многие ограничения, накладываемые реляционными СУБД, которые хранят данные в двумерных таблицах.

Многомерные модели: Инфа в многомерной модели представляется в виде многомерных массивов называемых гиперкубами

 

4. Слобоструктуированные данные. Пространственные и теспоральные БД

При работе с неструктуированной инфой необходимо обеспечить:

· Определение сущностей из отношений (маркировка и извлечение объектов и взаимосвязей)

· Управление знаниями, содержимым документов разных форматов и типов, фактами и прецендентами

· Поиск и категоризацию документов

· Управление документами

· Документооборотом

Цель: автоматизация процесса сбора и обработки данных различных нужно идентифицировать источники инфы, обеспечить формализацию источников и обеспечить возможность применять методы и средства бизнес-анализа ко всей совокупности накопленной инфы.

· Многомерный анализ (фильтрование и группировка по различным критериям)

· Летальный анализ по выбранным критериям, переключение на поиск по другим критериям

· Анализ временных рядов

· Выборный анализ (первый\последние значения показателей, фокусный анализ)

· Анализ рынков (поиск комплектующих изделий и товаров, сопутствующих услуг)

· Обнаружение неявных связей между объектами

· Поиск аномалий и событий, выпадающих из последовательностей исторических данных

Основные особенности слабоструктуированных данных:

· Не существует фиксированной схемы данных

· Нет четкого различия между данными и их схемой

· Отсутствует строгая типизация

· Изменение схемы данных является рутинной операцией, сравнимой с внесением изменений в данные

· Объем данных сравним со сложностью их схемы

· Схема является описывающей а не предписывающей и может быть получена из самих данных

· Полное знание схемы данных является необязательным при построении запросов и возможны запросы, которые полностью игнорируют схему данных

Модели представления слабоструктуированных данных позволяют описать данные любой структуры, основное их назначение - нахождение общей схемы при интеграции данных из различных гетерогенных источников, извлечение схемы из слабоструктуированных данных

Такие модели не имеют возможности описать семантическую информацию о моделируемых объектах, следствием чего являются отсутствие механизмов эффективного хранения и эффективного доступа к данным и невозможность использования данных моделей в контексте управления базами данных с точки зрения теории БД

Основные математические представления слабоструктуированных данных

· Ориентированные графы с помеченными ребрами

· Помеченные деревья

· Деревья с упорядоченными элементами

Модели слабостр. Данных были основаны на помечсенных (помеченных что ли) ориентированных графах

В модели сластр данных не налагается какого-либо ограничения на множество дуг, к-рые исходят от данного узла в графе, или на типы значений атрибутов

Слабостр данные имеют возможность запрашивать схему (метки дуг в графе – обеспечивается в зыках запросов для слабостр данных благодаря переменным-дугам

В настоящий момент предложен ряд моделей данных и алгебо для XML, подходов к реализации СУБД для XML

В частности существуют реализации таких систем на основе объектных и реляционных систем управления базами. Предложен ряд языков запросов для них

Пространственные данные – (географические данные, геоданные) – данные о пространственных объектах и их наборах – основа информационного обеспечения геоинформационных систем

Совокупность постранственных данных, записанных (сохраненных) тем или иным образом, называется пространственной БД

Современные пространственные БД организовываются на платформе специализированного программного обеспечения, позволяющего сохранять, накапливать и обрабатывать (включая, пространственный анализ) все компоненты пространственных данных в виде логически единой БД.

Большинство современных СУБД поддерживают т.н. пространственные расширения – геометрические типы данных и пространственные индексы

Например, MySQL поддерживает след типы: point, Linestring и т.д.

Геометрические примитивы хранятся в БД а бинарном виде, однако могут быть представлены в текстовом виде в формате Well-Known Text (WKT)

Пространственные данные обычно состоят из взаимосвязанных частей: координатных и атрибутивных данных

Установление связи между этими частями называется геокодированием

Координатные данные определяют позиционные характеристики пространственного объекта и описывают его местоположение в установленной системе координат

Атрибутивные данные – совокупность непозиционных характеристик (атрибутов) пространственного объекта и определяют смысловое содержание (семантику) объекта.

 

Темпоральные БД

Типы таблиц:

1. Регулярные – обычные реляционные таблицы без поддержки временных атрибутов

2. Таблицы с временем транзакции – фиксирующие время внесения информации в БД

3. Таблицы с временем актуальности – показывающее время, когда произошло событие в реальности

4. Битемпоральные таблицы – хранящие оба указанных выше временных атрибута.

Преобразование нетемпоральной БД в темпоральную дает след преимущества:

· Возможность получить сведения о состоянии инфы в любой момент времени в прошлом, а не только в текущем состоянии

· Возможность производить анализ динамики данных

Гранулярность показывает, насколько близкие моменты на оси времени все еще будут отличимыми друг от друга.

Критерии оценки моделей:

· Структурная достоверность – соответствие способу определения и организации инфы

· Простота легкость понимания профессионалами в области ИС и конечными пользователями

· Выразительность – способность представлять отличия между разными типами данных, связей между данными и ограничений

· Отсутствие избыточности – исключение излишней информации, т.е. любая часть данных должна быть представлена только один раз

· Способность к совместному использованию – возможность использования модели во многих приложениях и технологиях

· Расширяемость – возможность включения новых требований с минимальным влиянием на уже существующих пользователей

· Целостность – согласованность со способом использования и управления информацией

· Представление в наглядной форме – способность представления модели с помощью понятных диаграммных обозначений

 

 

1. Модель «сущность-связь». ER – диаграмма. Преобразование модели «сущность-связь» в реляционную. Средства для построения модели «сущность-связь»

2. Проектирование объектно-ориентированной БД. Представление о-о связей на ER-диаграмме. Включение объектов в реляционнную БД

3. Проектирование многомерной БД

 

Рис в тетради по проге

 

Выбор программного обеспечения СУБД

Основные факторы, влияющие на выбор:

· Стоимость

· Инструментальные средства и возможности СУБД

· Тип модели: иерархическая, сетевая, реляционная, объектно-реляционная, объектная

· Переносимость

· Требования СУБД к оборудованию

Все этапы проектирования БД опираются на использование словарной системы: концептуальное, логической и физическое проектирование.

Словарная система – хранилище инфы об элементах данных в БД:

· Имена элементов

· Описание смыслового значения

· Характеристика элементов (длина, формат и т.д.)

· Инфа о владельце

· Секретности

· Использовании данных

· Связи с программами

· Контроль за обновлением

Стратегии проектирования: снизу-вверх или сверху-вниз (концептуальная модель – сущность – атрибуты)

Виды:

· Идентифицирующая связь (когда вторая сущность не может существовать без первой)

· Неидентифицирующая (существуют независимо друг от друга)

· Рекурсивная связь (сущность связана сама с собой)

Различают несколько типов зависимых сущностей:

· Характеристическая – зависимая дочерняя сущность, которая связана только с одной родительской и по смыслу хранит информацию о характеристиках родительской сущности

· Ассоциативная – сущность, связанная с несколькими родительскими сущностями, содержащая информацию о связях сущностей

· Именующая – частный случай ассоциативной сущности, не имеющей собственных атрибутов (только атрибуты родительских сущностей, мигрировавших в качестве внешнего ключа)

· Категориальная – дочерняя сущность в иерархии наследования.

Иерархии категорий делятся на два типа – полные и неполные. В полной категории одному экземпляру родового предка обязательно соответствует экземпляр сущности наследуемого

Суперкласс – сущность, включающая в себя подклассы

В полной категории одному экземпляру родового предка обязательно соответствует экземпляр в каком-либо потомке.

Принято категории помечать:

Полное наследование

Неполное

 

UML (Unified Modeling Language)

(абстрактный) Frame
header: Frame header (тип) uniquelD:Long (область действия класса)
+addMassage (m” Message):Status (открытый) #set CheckSum() (защищенный) сигнатура -enc (закрытый)

 

Диаграммы классов UML включают в себя диаграммы «сущность-связь»

Моделирование схемы производится следующим образом:

· Идентификация классов модели

· Создание диаграммы классов и задать их как устойчивые с помощью стандартного помеченного значения persistent (устойчивый)

· Отражение структурных особенностей классов (спецификация атрибутов, ассоциаций и их кратность)

· Поиск типичных структурных образцов, усложняющих проектирование физической базы данных (циклические ассоциации, ассоциации «один к одному» и n-арные ассоциации). При необходимости создание промежуточные абстракции для упрощения логической структуры.

· Определение поведения классов, раскрывая операции, важные для доступа к данным и поддержания их целостности

· Использование инструментальных средств, позволяющих преобразовать логический проект в физический

Диаграмма классов – диаграмма, на которой показано множество классов, интерфейсов, коопераций и отношений между ними. Ее изображают в виде множества вершин и дуг.

Обычно содержат следующие сущности:

· Классы

· Интерфейсы

· Кооперации

· Отношения зависимости, обобщения и ассоциации

 

Функции SQL:

· Определение структуры данных в таблицах

· Чтение данных и их модификация

· Управление доступом

Язык SQL оперирует терминами «таблицы», «строки», «колонки!», или «столбцы»

· Полное имя таблицы: Имя_владельца.имя_таблицы

· Полное имя столбца: имя_таблицы.имя_столбца

Категории операторов SQL:

· Data Definition Language (DDl) – язык определения данных, позволяющий создавать, удалять и изменять объекты в БД

· Data Manipulation Language (DML) – язык управления данными позволяющий модифицировать, добавлять и удалять

· Data Control Language(DCL) – язык управления пользовательскими привилегиями

· Transaction Control Language (TCL) – язык управления изменениями, сделанными группами операторов

· Cursor Control Language (CCL) – операторы управления курсором, его определения, подготовки операторов SQL к выполнению и некоторых других операций.

Операторы DDL – операторы определения объектов БД

· CREATE SCHEMA

· DROP SCHEMA

· CREATE TABLE

· ALTER TABLE

· DROP TABLE

· CREATE VIEW

· DROP VIEW

При описании синтаксиса операторов обычно используются условные обозначения, известные как формы Бэкуна-Наура (BNF)

Пример 1. Вставка одной строки в таблицу:

INSERT INTO

P(PNUM, PNAME, PSTATUS)

VALUES (4,”Иванов”, 3);

Пример 2. Вставка в таблицу нескольких строк выбранных из другой таблицы

INSERT INTO

TMP_TABLE(PNUM, PNAME)

SELECT PNUM, PNAME

FROM P

WHERE P.PNUM>1002

Пример 3. Обновление строк в таблице

UPDATE P

SET PNAME=”пушкинов”

WHERE P.PNUM=1001;

Пример 4. Удаление строк в таблице

DELETE FROM P

WHERE P.PNUM=1001;

Пример 5. Удаление всех строк в таблице

DELETE FROM P;

Пример 6. Выбрать все данные из таблицы поставщиков

SELECT *

FROM P;

Пример 7. Выбрать все строки из таблицы поставщиков, удовлетворяющих некоторому условию

SELECT *

FROM P

WHERE P.PNUM>1002;

Пример 9. Выбрать некоторые колонки из исх таблицы, удалив из результата повторяющиеся строки

SELECT DISTINCT PNAME

FROM P;

Пример 10.Использование скалярных выражений и переименований колонок в запросах

SELECT

D.TNAME, D.KOL,

D.PRICE,

“=” AS EQU,

D.KOL*D.PRISE AS SUMMA

FROM D;

Пример 11. Упорядочение результатов запроса

SELECT

PD.PNUM,

PD.TNUM,

PD.VOLUME

FROM PD

ORDER BY TNUM;

По умолчанию: по убыванию… если наоборот надо дополнительное условие




Дата добавления: 2015-05-05; просмотров: 16 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Состав СБД| Отбор данных из нескольких таблиц

lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2024 год. (0.019 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав