Бд типы данных: 2. Пользовательский тип данных. Базы данных: конспект лекций

Содержание

2. Пользовательский тип данных. Базы данных: конспект лекций

2. Пользовательский тип данных

Пользовательский тип данных отличается от всех базовых типов тем, что он не был изначально вшит в систему управления базами данных, он не был описан как тип данных по умолчанию. Этот тип может создать для себя любой пользователь и программист баз данных в соответствии с собственными запросами и требованиями.

Таким образом, пользовательский тип данных – это подтип некоторого базового типа, т. е. это базовый тип с некоторыми ограничениями множества допустимых значений.

В записи на псевдокоде, пользовательский тип данных создается с помощью следующего стандартного оператора:

Create subtype имя подтипа

Type имя базового типа

As ограничение подтипа;

Итак, в первой строчке мы должны указать имя нашего нового, пользовательского типа данных, во второй – какой из имеющихся базовых типов данных мы взяли за образец, создавая собственный, и, наконец, в третьей – те ограничения, которые нам необходимо добавить в уже имеющиеся ограничения множества значений базового типа данных – образца.

Ограничения подтипа записываются как условие, зависящее от имени определяемого подтипа.

Чтобы лучше понять принцип действия оператора Create, рассмотрим следующий пример. Пусть нам необходимо создать свой специализированный тип данных, допустим, для работы на почте. Это будет тип для работы с данными вида чисел почтового индекса. От обычных десятичных шестизначных чисел наши числа будут отличаться тем, что они могут быть только положительными. Запишем оператор, для создания нужного нам подтипа:

Create subtype Почтовый индекс

Type decimal (6, 0)

As Почтовый индекс > 0.

Почему мы взяли именно decimal (6, 0)? Вспоминая обычный вид индекса, мы видим, что такие числа должны состоять из шести целых чисел от нуля до девяти. Именно поэтому мы и взяли в качестве базового типа данных – десятичный тип.

Любопытно заметить, что в общем случае условие, накладываемое на базовый тип данных, т. е. ограничение подтипа, может содержать логические связки not, and, or и вообще быть выражением любой произвольной сложности. Определенные таким образом пользовательские подтипы данных могут беспрепятственно использоваться наряду с другими базовыми типами данных и в программном коде, и при определении типов данных в столбцах таблицы, т. е. базовые типы данных и пользовательские при работе с ними совершенно равноправны. В визуальной среде разработки они появляются в списках допустимых типов вместе с другими базовыми типами данных.

Вероятность того, что нам при проектировании новой собственной базы данных может понадобиться недокументированный (пользовательский) тип данных, достаточно велика. Ведь по умолчанию в систему управления базами данных вшиты только самые общие типы данных, пригодные соответственно для решения самых общих задач. При составлении предметных баз данных без проектирования собственных типов данных обойтись практически невозможно. Но, что любопытно, с равной вероятностью нам может понадобиться и удалить созданный нами подтип, чтобы не загромождать и не усложнять код. Для этого в системах управления базами данных обычно встроен специальный оператор drop, что и означает «удалить». Общий вид этот оператор удаления ненужных пользовательских типов имеет следующий:

Drop subtype имя пользовательского типа;

Пользовательские типы данных, как правило, рекомендуется вводить для подтипов достаточно общего назначения.

Поделитесь на страничке

Следующая глава >

Основные типы полей баз данных. Свойства полей базы данных. — Студопедия

Все данные в БД разделенны по типам.

Символьный (текстовый). В таком поле по умолчанию может храниться до 256 символов.

Числовой. Содержит числовые данные разных форматов, используемые для проведения расчетов.

Дата / время. Содержит значения даты и времени.

Денежный. Включает денежные значения и числовые данные до пятнадцати знаков целой части и четверых знаков дробовой части.

Поль примечание. Оно может содержать до 216 символов (216 = 65536).

Счетчик. Специальное числовое поле, в котором СУБД присваивает уникальный номер каждой записи.

Логический. Может сохранять одно из двух значений: true or false.

Поль объекта OLE (Object Linking and Embedding — технология вставки и связывания объекта). Это поле может содержать любой объект электронной таблицы, документ microsoft word, рисунок, звукозапись или другие данные в двоичном формате, введенные или связанные с СУБД.

Гиперссылка. Может содержать строку, которая состоит из букв и цифр, которая представляет адрес сайта или web — страницы.

Мастер подстановок. Создает поле, в котором предлагается выбор значений.

Если тип данных числовой, то допустимыми для свойства Размер полязначения приведены в таблице.


 

Значение Описание Размер
Байт Числа от 0 до 255 ( без дробной части). 1 байт
Целое Числа от -32 768 до 32 767 ( без дробной части). 2 байта
Длинное целое (Значение по умолчанию). Числа от -2 147 483 648 до 2 147 483 647 ( без дробной части). 4 байта
 С плавающей точкой (4 байта)  Числа от -3,402823E38 к -1,401298E-45 для негативных значений и от 1,401298E-45 до 3,402823E38 для положительных.
4 байта
 С плавающей точкой (8 байтов) Числа от -1,79769313486232E308 к -4,94065645841247E для негативных значений и от 1,79769313486231E308 до 4,94065645841247E-324 для положительных. 8 байтов
Код репликации Уникальный глобальный идентификатор (GUID). 16 байтов

Ниже перечислены основные свойства полей таблиц баз данных на примере СУБД Microsoft Access:

Имя поля — определяет как надо обращаться к данным этого поля при автоматических операциях с базой ( по умолчанию имена полей используются как заголовки столбцов таблиц).

Тип поля — определяет тип данных, которые могут содержаться в данном поле.

Размер поля — определяет предельную длину ( в символах) данных, которые могут размещаться в данном поле.

Формат поля — определяет способ форматирования данных в ячейках, которые принадлежат полю.


Маска ввода — определяет форму по которой вводятся данные в поле (средство автоматизации ввода данных).

Подпись — определяет заголовок столбца таблицы для данного поля (если подпись не указана, то в качестве заголовка столбца используется свойство Имени поля).

Значение по умолчанию — то значение, которое вводится в ячейку поля автоматически (средство автоматизации ввода данных).

Условие на значение — ограничение, используемое для проверки правильности ввода данных (средство автоматизации ввода, которое используется, как правило, для данных имеющих числовой тип, денежный тип или тип даты).

Сообщение об ошибке — текстовое сообщение, которое выдается автоматически при попытке ввода в поле ошибочных данных

 

Создание запросов в СУБД Access.

Запрос. Основные понятия. Виды запросов.

Запрос — специальные объекты, предназначенные для выборки данных с таблиц базы, а также для выполнения вычислений и других операций с базовыми таблицами, включая их преобразование.

Виды запросов:

• запрос на выборку;

• запрос на выборку с полем, которое исчисляется;

• итоговые запросы;

• запрос с параметром;

• перекрестные запросы;

• запрос на изменения (активные запросы) (на обновление, на создание таблицы, на удаление, на добавление).

 

ВНИМАНИЕ! Важным условием реализации запросов является установка связей между таблицами, а точнее, между полями.

 

Виды запросов СУБД Access.

Запрос с параметрами.Специальный тип запросов, который называется запросом с параметрами, позволяет пользователю самому ввести критерий отбора данных на этапе запуска запроса. Этим приемом обеспечивается гибкость работы с базой.

Итоговые запросы значительно отличаются от обычных. В них поля делятся на 2 типа: 

-поля, по которым осуществляется группировка данных;

— поля, для которых проводятся вычисления.

Перекрестные запросы — это запросы, в которых происходит статистическая обработка данных, результаты которой выводятся в виде таблицы, очень похожей на сводную таблицу Excel.

 

10.Построение форм и отчетов в СУБД Access.

Создание форм. Основные понятия.

Форма– это набор элементов управления, организованный приложением в виде диалогового окна, для взаимодействия приложения с пользователем.

Форму можно создать с помощью мастера или конструктора. С помощью мастера можно создать:

— ленточную форму – выбрав форму ленточного типа, пользователь получает в свое распоряжение логическую структуру, которая определяет столбцы и строки формы, которая очень близкая к исходной таблице,

— форму в один столбец — выбрав форму в один столбец, пользователь получает в свое распоряжение структуру, в которой для каждой записи отводится отдельная страница формы.

Такая форма подходит для записей с большим числом полей, 

— табличную форму — выбрав форму табличного типа, пользователь получает в свое распоряжение структуру, идентичную к таблице.

В режиме Конструктор можно создать свой дизайн формы, не используя шаблоны мастера.

 

Базовые понятия реляционных БД

Базовые понятия реляционных БД

Основными понятиями реляционных баз данных являются тип данных, домен, атрибут, кортеж, первичный ключ и отношение.

Тип данных

Понятие тип данных в реляционной модели данных полностью адекватно понятию типа данных в языках программирования. Обычно в современных реляционных БД допускается хранение символьных, числовых данных, битовых строк, специализированных числовых данных (таких как «деньги»), а также специальных «темпоральных» данных (дата, время, временной интервал).

Домен

Множество значений, которые могут содержаться в столбце, называется доменом этого столбца. Доменом называется множество атомарных значений одного и того же типа. Данные считаются сравнимыми только в том случае, когда они относятся к одному домену.

Кортеж, отношение

Кортеж, соответствующий данной схеме отношения, — это множество пар {имя атрибута, значение}, которое содержит одно вхождение каждого имени атрибута, принадлежащего схеме отношения. Кортеж — это набор именованных значений заданного типа. Отношение — это множество кортежей, соответствующих одной схеме отношения. Иногда, чтобы не путаться, говорят «отношение-схема» и «отношение-экземпляр», иногда схему отношения называют заголовком отношения, а отношение как набор кортежей — телом отношения. Реляционная база данных — это набор отношений, имена которых совпадают с именами схем отношений в схеме БД. Однако для массового пользователя реляционных СУБД можно с успехом использовать неформальные эквиваленты этих понятий: Отношение – Таблица (иногда Файл), Кортеж – Строка (иногда Запись), Атрибут – Столбец, Поле. Поэтому иногда говорят «столбец таблицы», имея в виду «атрибут отношения».

Объектные СУБД

В наиболее общей и классической постановке объектно-ориентированный подход базируется на следующих концепциях: объекта и идентификатора объекта; атрибутов и методов; классов; иерархии и наследования классов. Любая сущность реального мира в объектно-ориентированных языках и системах моделируется в виде объекта. Любой объект при своем создании получает генерируемый системой уникальный идентификатор, который связан с объектом все время его существования и не меняется при изменении состояния объекта. Каждый объект имеет состояние и поведение. Состояние объекта — набор значений его атрибутов. Значение атрибута объекта — это тоже некоторый объект или множество объектов. Множество объектов с одним и тем же набором атрибутов и методов образует класс объектов. Объект должен принадлежать только одному классу (если не учитывать возможности наследования). Объектно-ориентированная СУБД — это СУБД, основанная на объектно-ориентированной модели данных.

 

Многомерные БД

Требования к реализации МСУБД: Многомерное представление данных, Прозрачность, Доступность, Согласованная производительность, Поддержка архитектуры клиент-сервер, Равноправность всех измерений, Поддержка многопользовательского режима работы с данными, Поддержка операций на основе различных измерений, Простота манипулирования данными, Развитые средства представления данных, Неограниченное число измерений и уровней агрегации данных.

Двухмерное представление данных конечному пользователю: реляционная модель:

Модель Месяц Объем
«Жигули» Июнь
«Жигули» Июль
«Жигули» Август
«Москвич» Июнь
«Москвич» Июль
«Волга» Июль

Двухмерное представление данных конечному пользователю: многомерная модель (те же данные):

Модель Июнь Июль Август
«Жигули»
«Москвич» No
«Волга» No No

Многомерное представление при описании структур данных

Измерение – это множество однотипных данных, образующих одну из граней гиперкуба. Например – Дни, Месяцы, Кварталы, Годы

Переменная – значения таких показателей один раз вводятся из какого-либо внешнего источника или формируются программно и затем в явном виде хранятся в многомерной базе данных (МБД)

Формула– значения таких показателей вычисляются по некоторой заранее специфицированной формуле. То есть для показателя, имеющего тип формула, в БД хранится не его значения, а формула, по которой эти значения могут быть вычислены.

Реляционная алгебра

Основная идея реляционной алгебры состоит в том, что коль скоро отношения являются множествами, то средства манипулирования отношениями могут базироваться на теоретико-множественных операциях, дополненных некоторыми специальными операциями, специфичными для баз данных. В состав теоретико-множественных операций входят операции: объединения отношений; пересечения отношений; взятия разности отношений; прямого произведения отношений. Кроме того, в состав алгебры включается операция присваивания, позволяющая сохранить в базе данных результаты вычисления алгебраических выражений, и операция переименования атрибутов, дающая возможность корректно сформировать заголовок (схему) результирующего отношения.

Особенности теоретико-множественных операций реляционной алгебры

Хотя в основе теоретико-множественной части реляционной алгебры лежит классическая теория множеств, соответствующие операции реляционной алгебры обладают некоторыми особенностями.

Начнем с операции объединения (все, что будет говориться по поводу объединения, переносится на операции пересечения и взятия разности). совместимость отношений по объединению: два отношения совместимы по объединению в том и только в том случае, когда обладают одинаковыми заголовками. Более точно, это означает, что в заголовках обоих отношений содержится один и тот же набор имен атрибутов, и одноименные атрибуты определены на одном и том же домене. Можно сделать полностью совместимыми по объединению путем применения операции переименования. Все операции, кроме взятия разности, являются коммутативными, т.е. A OP B = B OP A. Операция этой алгебры использует одну или несколько таблиц (отношений) в качестве ее операндов и продуцирует в результате новую таблицу, т.е. позволяет «разрезать» или «склеивать» таблицы.

 

Основные функции СУБД

функции СУБД: управление данными во внешней памяти; управление буферами оперативной памяти; управление транзакциями; журнализация и восстановление БД после сбоев; поддержание языков БД.

Управление данными во внешней памяти. Эта функция включает обеспечение необходимых структур внешней памяти как для хранения данных, непосредственно входящих в БД, так и для служебных целей, например, для убыстрения доступа к данным в некоторых случаях (обычно для этого используются индексы). Управление буферами оперативной памяти. СУБД обычно работают с БД значительного размера; по крайней мере, этот размер обычно существенно больше доступного объема оперативной памяти. Понятно, что если при обращении к любому элементу данных будет производиться обмен с внешней памятью, то вся система будет работать со скоростью устройства внешней памяти. Практически единственным способом реального увеличения этой скорости является буферизация данных в оперативной памяти. Управление транзакциями. Транзакция — это последовательность операций над БД, рассматриваемых СУБД как единое целое. Либо транзакция успешно выполняется, и СУБД фиксирует (COMMIT) изменения БД, произведенные этой транзакцией, во внешней памяти, либо ни одно из этих изменений никак не отражается на состоянии БД. Понятие транзакции необходимо для поддержания логической целостности БД. Таким образом, поддержание механизма транзакций является обязательным условием даже однопользовательских СУБД. Журнализация. Поддержание надежности хранения данных в БД требует избыточности хранения данных, причем та часть данных, которая используется для восстановления, должна храниться особо надежно. Наиболее распространенным методом поддержания такой избыточной информации является ведение журнала изменений БД. Журнал — это особая часть БД, недоступная пользователям СУБД и поддерживаемая с особой тщательностью, в которую поступают записи обо всех изменениях основной части БД. Для восстановления БД после жесткого сбоя используют журнал и архивную копию БД.

Поддержка языков БД. В современных СУБД обычно поддерживается единый интегрированный язык, содержащий все необходимые средства для работы с БД, начиная от ее создания, и обеспечивающий базовый пользовательский интерфейс с базами данных. Стандартным языком наиболее распространенных в настоящее время реляционных СУБД является язык SQL. Прежде всего, язык SQL позволяет определять схему реляционной БД и манипулировать данными. Специальные операторы языка SQL позволяют определять так называемые представления БД, фактически являющиеся хранимыми в БД запросами (результатом любого запроса к реляционной БД является таблица) с именованными столбцами. Для пользователя представление является такой же таблицей, как любая базовая таблица, хранимая в БД, но с помощью представлений можно ограничить или наоборот расширить видимость БД для конкретного пользователя. Поддержание представлений производится также на языковом уровне.

Цикл жизни БД

Жизненный цикл — это развитие системы базы данных во времени. Жизненный цикл базы данных можно разбить на следующие основные стадии: Техническое задание на разработку и внедрение баз данных выполняет заказчик (либо проектировщик по согласованию с заказчиком), Техническое задание должно соответствовать требованиям, Проектирование баз данных, Техническое проектирование.

Во время технического проектирования базы данных проектировщик должен проделать следующую работу: 1. Обследовать предметную область автоматизации. 2. Определить объекты и перечень их атрибутов, для каждого объекта выделить первичные ключи и провести нормализацию. 3. Установить все структурные, иерархические связи между объектами и все запросные связи, обеспечивающие обработку всех запросов пользователей и баз данных. Начертить схему проекта со всеми объектами и связями. 4. Выработать технологию обслуживания базы данных, т. е. определить порядок сбора, хранения данных в базе данных, частоту и форматы ввода — вывода данных, правила работы всех групп пользователей. Проект должен обеспечивать простоту и удобство будущей эксплуатации банка данных, защиту данных от некорректных обновлений пользователями и от разрушений при сбоях компьютера.

5. Выбрать конкретную СУБД для реализации. 6. Проверить корректность проекта. Проект должен адекватно, на требуемом уровне детальности, отображать предметную область. 7. Определить сроки реализации базы данных.

На стадии рабочего проектирования базы данных необходимо проделать следующие работы:

1. Описать средствами СУБД и ввести в ЭВМ схемы всех отношений.

2. Разработать интерфейсы пользователей с базой данных. Сюда входят разработка экранных форм для ввода и отображения данных, удобных экранных способов обращения и доступа к данным в базе данных, порядка ввода и обновления данных; определение размеров и состава, одновременно отображаемых на экране данных, порядка их размещения. 3. Заполнить базу данных контрольными данными и отладить ее. 4. Составить необходимые инструкции по системе и обучить пользователей.

Ввод в эксплуатацию банков данных довольно длительный и сложный процесс, который предусматривает организацию сбора информации, заполнение базы данных собранной информацией, сдачу базы данных в эксплуатацию и дальнейшее развитие базы данных, т.е. ее реорганизацию и реструктуризацию при эксплуатации. Развитие базы данных предусматривает ее реорганизацию и реструктуризацию в ходе эксплуатации. Реорганизация Как правило, базу данных время от времени приходится приводить в порядок. После первоначальной загрузки или перезагрузки базы данных в результате удаления некоторых записей между действительными записями постепенно образуется неиспользуемая память. Реструктуризация. Выполнение изменений на уровнях логической и внутренней (физической) моделей называется реструктуризацией. К категории реструктуризации можно отнести также действия по изменению процедур управления доступом и работы с базой данных. Вывод баз данных из эксплуатации. Существует правило, что сведенья из Базы Данных не должны уничтожаться, вся База Данных переносится на твердый носитель.

 

Администратор БД

Администратор базы данных (АБД) — под этим понятием подразумевается лицо (или группа лиц, возможно, целое штатное подразделение), на которое возложено управление средствами базы данных организации. Должен уметь поддерживать взаимосвязи, как с руководством высшего уровня, так и с пользователями, обрабатывающими данные, а также руководить штатом технических специалистов. Внедрение БД занимает довольно продолжительное время, поэтому функции АБД долгосрочные и направлены на координацию всех этапов проектирования, реализации и поддержания БД. На стадии проектирования БД администратор БД выступает как идеолог и конструктор системы, руководит работами по созданию программного окружения БД. На стадии эксплуатации администратор БД — ответственное лицо за функционирование информационной системы; он управляет режимом использования данных.

Функции администратора:

— координировать все действия по проектированию, реализации и ведению БД; учитывать перспективные и текущие требования пользователей; следить, чтобы БД удовлетворяла актуальным информационным потребностям;

— решать вопросы, связанные с расширением БД в связи с изменением границ ПО;

— разрабатывать и реализовывать меры по обеспечению защиты данных от некомпетентного их использования, от сбоев технических средств, по обеспечению секретности определенной части данных и разграничению доступа к данным;

— выполнять работы по ведению словаря данных; контролировать избыточность и противоречивость данных, их достоверность;

— координировать работы системных программистов, разрабатывающих дополнительное программное обеспечение для улучшения эксплуатационных характеристик системы.

Роль пользователей БД

Пользователями базы данных являются: администратор БД, администраторы функциональных подсистем, системные и прикладные программисты, конечные пользователи. Роль администратора БД

На стадии проектирования БД администратор БД выступает как идеолог и конструктор системы, руководит работами по созданию программного окружения БД. На стадии эксплуатации администратор БД — ответственное лицо за функционирование информационной системы; он управляет режимом использования данных.

Роль администратора функциональных подсистем

Администратор функциональных подсистем совместно с администратором БД разрабатывают программные «фильтры » для пользователей. Кроме того администратора функциональных подсистем определяют алгоритмы обработки данных, необходимые при проектировании информационной системы.

Роль системных программистов

Системные программисты выполняют генерацию СУБД, следя за ее функционированием в среде операционной системы. Разрабатывают по заданию администратора БД программные компоненты, расширяющие программное обеспечение СУБД.

Роль прямых конечных пользователей

Прямые конечные пользователи обращаются с базой данных в диалоговом режиме. Часть из них умеет обращаться к заранее составленным приложениям и интерпретировать ответы информационной системы, другие умеют самостоятельно разрабатывать новые приложения.

Роль косвенных конечных пользователей

Косвенные конечные пользователи не обращаются с ЭВМ непосредственно.

Они формулируют свои запросы службе администратора БД, а затем получают ответы на бумаге, которые перед тем, как их передавать заказчику, интерпретируются специалистами.

Языки описания данных

Язык описания данных — это язык высокого уровня, предназначенный для задания схемы базы данных. С его помощью описываются типы данных, подлежащих хранению в базе или выборке из БД, их структура и связи между собой. Это язык декларативного типа, не процедурный. Исходные тексты (описания данных), написанные на этом языке, после трансляции отображаются в управляющие таблицы: адресных констант, указывающих на размещение в памяти ЭВМ и на связи между собой рассматриваемых данных; констант, характеризующих размерность данного и код, в котором оно представлено; другую информацию, необходимую для работы с данными программ СУБД. В соответствии с полученным описанием СУБД сможет найти в базе требуемые данные, правильно преобразовать их и передать, например в прикладную программу, которой они потребовались. При записи данных в базу СУБД определяет место в памяти ЭВМ, куда их требуется поместить, преобразует к заданному виду и устанавливает необходимые связи.

Методика проектирования БД

Организационный аспект

Проектирование БД целесообразно выполнять небольшой группой от трех до девяти специалистов. Руководит работой администратор БД. Разработка проекта, выполняемая несколькими специалистами, позволяет в силу разнообразия их опыта всесторонне обсудить их проект системы. Однако окончательные решения принимает администратор БД.

Концептуальное проектирование

Концептуальное проектирование оперирует информацией, независимой от любой фактической реализации (т. е. от любой конкретной системы технического или программного обеспечения). Цель концептуального проектирования именно в том и состоит, чтобы представить информацию в доступной пользователю форме, не зависящей от спецификаций системы, но реализуемой несколькими системами.

Существует три подхода к концептуальному проектированию: объектное представление; моделирование сущностей; семантическое моделирование данных.

Этап концептуального проектирования связан с анализом и синтезом разнообразных информационных требований пользователей в первоначальный проект баз данных. Результатом этого этапа является высокоуровневое представление информационных требований, например, такое как диаграмма «сущность-связь». Существует несколько подходов к построению диаграмм типа «сущность-связь». Общим для всех подходов является набор из четырех основных проектных решений или шагов: определение сущностей, определение атрибутов сущностей, идентификация ключевых атрибутов сущностей, определение связей между сущностями.

Логическое проектирование

Этап между концептуальным и физическим проектированием, в результате выполнения которого получается СУБД — ориентированная схема базы данных, будем называть проектированием реализации. Изменения, которые вносятся в структуру базы данных на этом этапе, определяются стремлением удовлетворить требованиям конкретной СУБД и наиболее общим ограничениям, специфицированном в требованиях пользователей.

Проектирование физической реализации

Третьим и самым нижним уровнем представления базы данных является физический уровень. Физическая организация данных оказывает основное влияние на эксплуатационные характеристики проектируемой базы, так как именно на этом уровне осуществляется ее привязка к физической памяти.

Проектирование формата хранимой записи

Учитывая, что структура логической записи была выбрана ранее, этот процесс состоит в форматировании хранимой записи с учетом характеристик типов элементов данных, распределения их значений и специфики их использования в различных приложениях. На этом шаге принимаются решения относительно избыточности данных и их сжатия на основании анализа явно хранимых значений данных.

Кластеризация хранимых данных

Одним из наиболее важных вопросов, который должен быть решен при физическом проектировании, состоит в том, как физически распределить хранимые записи по экстентам. Кластеризацией записи называется такое объединение записей различного типа в физические группы, которое позволяет, как можно эффективнее использовать преимущество последовательного размещения данных. Для того чтобы новое размещение записей не привело к увеличению времени обработки, при кластеризации необходимо учитывать структуру путей доступа.

Проектирование метода доступа

Метод доступа обеспечивает возможность запоминания и выборки данных, хранимых на физических устройствах (обычно вторичной памяти). Можно выделить два важных компонента метода доступа: структура памяти и механизм поиска. Структура памяти определяет ограничения на возможные пути доступа с использованием индексов и хранимых записей, а механизмы поиска определяют пути доступа, которые следует выбрать для конкретного приложения.

Проектирование метода доступа состоит в выборе структуры первичного и вторичного путей доступа. Первичные пути доступа используются при первоначальной загрузке и размещении записей, что обычно влечет за собой поиск по первичным ключам. Вторичные пути доступа включают в себя межфайловые связи и альтернативные точки входа для доступа к хранимым записям с помощью индексов вторичных ключей. Использование вторичных ключей может значительно сократить время доступа, но при этом возрастают накладные расходы на память и поддержание индексов.

Вопросы целостности и безопасности данных

Как и на этапе проектирования реализации, на данном шаге должны быть проанализированы в комплексе требования целостности, безопасности и эффективности функционирования базы данных.

Проектирование программ

Физическая независимость данных, если она достигнута, устраняет необходимость модификации прикладных программ. Для организации доступа к базе данных должны использоваться стандартные средства СУБД, а оптимизацию запросов или транзакций обновления следует выполнять на уровне системного программного обеспечения. Поэтому проектирование прикладных программ следует заканчивать на этапе логического проектирования базы данных.

Логическое проектирование

Точную границу между концептуальным и физическим проектированием баз дан­ных провести достаточно трудно. Тем не менее принято считать, что на этапе кон­цеп­ту­аль­но­го проектирования данные рассматриваются без учета специфики используемой СУБД, а осо­бенности физического хранения базы данных в памяти ЭВМ включаются в описание ее струк­туры на этапе физического проектирования.

Этап между концептуальным и физическим проектированием, в результате вы­пол­не­ния которого получается СУБД – ориентированная схема базы данных, будем называть про­ектированием реализации (или этап логического проектирования). Изменения, которые вно­сятся в структуру базы данных на этом этапе, определяются стремлением удов­лет­во­рить требованиям конкретной СУБД и наиболее общим ограничениям, спе­ци­фи­ци­ро­ван­ных в требованиях пользователей.

Основной задачей проектирования реализации является разработка СУБД – ори­ен­ти­рованной схемы, которая удовлетворяет всему диапазону требований пользователей, на­чи­ная с требований целостности и непротиворечивости проектируемой базы данных, и, кон­чая показателями эффективности функционирования при ее расширении и усложнении. Так как одновременно с проектированием базы данных проводится работа по составлению прик­ладных программ, то между разработчиками этих подсистем должно быть налажено пос­тоянное взаимодействие. При этом проводится анализ программных спецификаций вы­со­кого уровня и разрабатывается руководство по проектированию программ с учетом пред­ло­женной структуры базы данных.

Задача логического проектирования реляционной базы данных состоит в обос­но­ван­ном принятии решений о том, из каких отношений должна состоять БД и какие атрибуты долж­ны быть у этих отношений.

 

Физическое проектирование

Третьим и самым нижним уровнем представления базы данных является фи­зи­чес­кий уровень. Физическая организация данных оказывает основное влияние на эк­сплу­ата­ци­он­ные характеристики проектируемой базы, так как именно на этом уровне осуществляется ее привязка к физической памяти. На этапе физического проектирования улучшение эк­с­плу­атационных характеристик достаточно легко измерить. Рассмотрим процесс физического проектирования по этапам: проектирование формата хранимой записи; кластеризация хранимых данных; проектирование метода доступа; вопросы целостности и безопасности данных; проектирование программ. Очень важен при физическом проектировании выбор критерия оценки про­из­во­ди­тель­ности. От этого зависит не только выбор конкретного решения, но и методы, которые при этом будут использоваться. Основная проблема, которую должен рассматривать проектировщик физической ба­зы данных, состоит в том, как минимизировать настоящие и будущие эксплуатационные зат­раты на вычислительные ресурсы и удовлетворение потребностей пользователей (таких, как своевременность представления информации, достоверность данных).

 

Модели хранения данных

Иерархическая и сетевая модели хранения данных стали применяться в системах управления базами данных в начале 70-х годов. В начале 80-х годов была предложена реляционная модель данных. Эти три модели различаются в основном способами представления взаимосвязей между объектами.

Реляционное исчисление

Реляционное исчисление является прикладной ветвью формального механизма исчисления предикатов (свойство нескольких предметов) первого порядка. Базисными понятиями исчисления являются понятие переменной с определенной для нее областью допустимых значений и понятие правильно построенной формулы, опирающейся на переменные, предикаты и кванторы. В зависимости от того, что является областью определения переменной, различаются исчисление кортежей и исчисление доменов. В исчислении кортежей областями определения переменных являются отношения базы данных, т.е. допустимым значением каждой переменной является кортеж некоторого отношения. В исчислении доменов областями определения переменных являются домены, на которых определены атрибуты отношений базы данных, т.е. допустимым значением каждой переменной является значение некоторого домена.

Реляционное исчисление доменов

В исчислении доменов областью определения переменных являются не отношения, а домены. Основным формальным отличием исчисления доменов от исчисления кортежей является наличие дополнительного набора предикатов, позволяющих выражать так называемые условия членства. Реляционное исчисление доменов является основой большинства языков запросов, основанных на использовании форм.

Распределенные базы данных

В системе распределенных баз данных базы данных распределены между несколькими (возможно, территориально разобщенными) ЭВМ и обеспечены соответствующие возможности для управления этими разделенными частями. Программное обеспечение систем управления распределенными базами данных (СУРБД) обычно имеет многоуровневую архитектуру.

Как показано на рисунке, в такой архитектуре существует пять уровней, которые могут быть подразделены на две основные части. Верхние четыре уровня процессоров—пользовательский, глобальный логический, фрагментный и распределенный уровни представлений могут быть сгруппированы вместе, и названы сетевой СУБД. Нижний уровень — процессор узлового уровня представления может быть назван локальной СУБД. Межузловая связь связывает узлы сетевой СУБД с узлами локальной СУБД. Каждый из этих уровней поддерживает различные представления базы данных. Каждый уровень взаимодействует только с непосредственно смежными уровнями представления. Самым верхним уровнем структуры является интерфейс прикладной программы, или интерфейс процессора запроса. Каждый уровень представления базы данных необходим для того, чтобы в явном виде представлять определенный аспект логической или физической структуры базы данных. Приведем пример, иллюстрирующий задание уровней представления данных. В этом примере база данных представлена в виде нескольких таблиц, с помощью которых задаются указанные выше уровни представления. Первый уровень, называемый глобальным логическим уровнем представления, соответствует логической структуре всей сетевой базы данных, как она представляется с точки зрения администратора базы данных.

Глобальный логический уровень представления, изображенный на рисунке, задан в виде трех таблиц (отношений), в которых содержатся сведения по нескольким заводам. Следующий уровень представления называется пользовательским уровнем представления, поскольку он описывает часть базы данных, доступную конкретному пользователю для использования. Каждый пользователь может иметь отличное от других пользователей представление, соответствующее его требованиям и требованиям защиты. На следующем рисунке приведен пример одного пользовательского представления, относительно которого можно сделать несколько замечаний.

Первое из них состоит в том, что не все таблицы глобального логического представления доступны конкретному пользователю. В данном примере таблица СЫРЬЕ не содержится в приведенном представлении пользователя, означая тем самым, что пользовательский уровень представления может содержать не все таблицы глобального логического уровня представления. Второе замечание состоит в том, что дальнейшее совершенствование пользовательского представления может быть достигнуто путем использования лишь некоторого подмножества столбцов таблиц. Столбец ТАРИФ из таблицы СЛУЖАЩИЕ не включен в приведенное пользовательское представление. И, наконец, пользовательское представление может включать только подмножество строк таблицы. В приведенном примере в таблице СЛУЖАЩИЕ пользовательского представления содержатся лишь строки, соответствующие заводу, номер которого равен 3. Существование третьего и четвертого уровней представления объясняется распределенной природой базы данных и решением использовать управляемую избыточность. Третий уровень представления — фрагментное представление. Используя это представление, АБД определяет несвязанные подмножества базы данных, называемые логическими фрагментами, каждый из которых является подмножеством строк в таблице.

На рисунке показаны логические фрагменты базы данных. В рассмотренном примере таблица ЗАВОД разделена на три логических фрагмента согласно конкретным значениям номеров заводов.

Географическое расположение экземпляра каждого фрагмента определяется на четвертом уровне представления распределения. В этом представлении разрешается существование нескольких физических копий одного фрагмента. Следующий рисунок иллюстрирует распределение и дублирование хранимых фрагментов в трехузловой системе. Основные виды топологии сети. Основной целью системы распределенных баз данных является обеспечение управляемого доступа и независимого обращения к данным, распределенным в сети ЭВМ. Сегодня, видимо, нет серьезных факторов, сдерживающих распространение таких систем, если не считать скромные финансовые возможности многих организаций. Сеть ЭВМ представляет совокупность неоднородных вычислительных средств, связанных между собой высокоскоростными каналами связи. Процент рабочих станций, функционирующих в сетевой среде, неуклонно возрастает. В настоящее время каждая фирма, стремящаяся эффективно обслуживать своих клиентов (общая база данных, ускорение обмена информацией, возможность оперативного слежения за реализацией сделок и общим состоянием фирмы), вынуждена применять сетевые системы.

 

Сегментация баз данных

В сети с несколькими серверами баз данных не на одном сервере, а в сети серверов, что обеспечивает ее «выживание» в случае отказа сервера. Для этого используется сегментация базы данных по разделам и хранение каждого раздела на соответствующем сервере сети. Для создания резервных копий и улучшения производительности вы можете копировать разделы на другие серверы. Для создания, удаления, комбинирования, разделения, синхронизации или перестраивания разделов используется утилита управления разделами. Разделы обычно соответствуют объектам-контейнерам дерева распределенной базы данных. Для параллельных операций с разделами используется синхронизация. Для установления порядка событий и обеспечения корректной работы администраторов при изменении разделов распределенной базы данных использует отметки о дате и времени. (СИНХРОНИЗАЦИЯ — приведение двух или нескольких процессов к такому их протеканию, когда одинаковые или соответствующие элементы процессов совершаются с неизменным сдвигом во времени либо одновременно).

 

Целостность данных

Понятие транзакции имеет непосредственную связь с понятием целостности БД. Очень часто БД может обладать такими ограничениями целостности, которые просто невозможно не нарушить, выполняя только один оператор изменения БД. Поэтому для поддержания подобных ограничений целостности допускается их нарушение внутри транзакции с тем условием, чтобы к моменту завершения транзакции условия целостности были соблюдены. В системах с развитыми средствами ограничения и контроля целостности каждая транзакция начинается при целостном состоянии БД и должна оставить это состояние целостными после своего завершения. Несоблюдение этого условия приводит к тому, что вместо фиксации результатов транзакции происходит ее откат (т.е. вместо оператора COMMIT выполняется оператор ROLLBACK), и БД остается в таком состоянии, в котором находилась к моменту начала транзакции, т.е. в целостном состоянии.

Если быть немного более точным, различаются два вида ограничений целостности: немедленно проверяемые и откладываемые. К немедленно проверяемым ограничениям целостности относятся такие ограничения, проверку которых бессмысленно или даже невозможно откладывать. Примером ограничения, проверку которого откладывать бессмысленно, являются ограничения домена (возраст сотрудника не может превышать 150 лет). Немедленно проверяемые ограничения целостности соответствуют уровню отдельных операторов языкового уровня СУБД. При их нарушениях не производится откат транзакции, а лишь отвергается соответствующий оператор.

Откладываемые ограничения целостности — это ограничения на базу данных, а не на какие-либо отдельные операции. По умолчанию такие ограничения проверяются при конце транзакции, и их нарушение вызывает автоматическую замену оператора COMMIT на оператор ROLLBACK. Однако в некоторых системах поддерживается специальный оператор насильственной проверки ограничений целостности внутри транзакции. Если после выполнения такого оператора обнаруживается, что условия целостности не выполнены, пользователь может сам выполнить оператор ROLLBACK или постараться устранить причины нецелостного состояния базы данных внутри.

 

Обработка транзакций

Читайте также:

 

Основные понятия баз данных. Объекты БД. Типы полей. Свойства полей. Режимы работы

Хранение информации – одна из важнейших функций компьютера. Одним из распространенных средств такого хранения являются базы данных. База данных – это файл специального формата.

Большинство файлов БД имеют табличную структуру. Состоит таблица из множества столбцов и строк.

Столбцы таблицы называются полями, строки – записями.

Поля образуют структуру базы данных, а записи составляют информацию, которая в ней содержится.

Свойства полей. Типы полей

Поля – это основные элементы структуры базы данных. Они обладают свойствами. От свойств зависит, какие типы данных можно вносить в поле, а какие нет, а также то, что можно делать с данными, содержащимися в поле.

Основным свойством любого поля является длина – в символах, (1 символ 1 или 2 байта) – в байтах –

Вторым свойством поля — имя

Третьим свойством поля – тип поля.

В Access используются следующие типы полей

Текстовое поле – основное свойство – размер — не более 256 символов.

Числовое поле — служит для ввода числовых данных, оно тоже имеет размер. Размер числового поля зависит от формата числа: длинное целое, целое, слово, байт, вещественное, экспоненциальное. Максимальный размер числового поля 19 байтов.

Поле для ввода дат или времени имеют тип ДАТА / ВРЕМЯ— длина 8 байтов.

Для ввода логических данных имеются только два значения ДА или НЕТ, 0 или 1, истина или ложь служит – логическое поле, его длина равна 1 байту.

Денежный – для хранения денежных сумм. В этом случае компьютер изображает числа вместе с денежными единицами, различает рубли и копейки, доллары и центы и т. д.

В БД можно хранить картинки, фотографии, музыкальные клипы, видеозаписи – поле для таких объектов называется полем объекта OLE.

Для вставки в БД текста длиной более 256 символов используется поле типа МЕМО, в этом поле можно хранить до 65535 символов. Для такого поля создается специальный файл, а в исходной таблице хранится только указатель на то, где расположен текст.

Интересное поле Счетчик – на первый взгляд это обычное числовое поле, но оно имеет свойство автоматически наращиваться. Если в БД есть такое поле, то при вводе новой записи, оно автоматически увеличивается на единицу. Это поле удобно для нумерации записей.

Связанные таблицы

База данных в виде таблицы, является простейшей базой данных. Но иногда приходится вводить часто повторяющиеся данные, например названия книг, или названия улиц какого – то города, и т.д. Чтобы не тратить время на ввод повторяющихся данных, создают небольшие таблицы с названиями, например, улиц города, и в нужный момент выбирают данные из мелких таблиц.

Чтобы такие таблицы работали вместе, их нужно связать.

Поля уникальные и ключевые

Создание БД всегда начинается с разработки структуры ее таблиц.

Структура должна быть такой, чтобы при работе с БД требовалось вводить в нее как можно меньше данных.

Если ввод каких-то данных приходится повторять неоднократно, базу делают из нескольких связанных таблиц. Структуру каждой таблицы разрабатывают отдельно.

Для того, что бы связи работали надежно, и по записи из одной таблицы можно было однозначно найти записи в другой таблице, надо предусмотреть в таблице ключевое поле. Ключевым полем может быть только уникальное поле, то есть поле, значения которого не могут повторяться.

Если такого поля в таблице нет, его создают искусственно. На роль ключевого поля чаще всего подходит поле типа Счетчик

Объекты Access

Исходное окно Access имеет 6 вкладок: Таблицы, Запросы, Формы, Отчеты, Макросы, Модули.

Таблицы – основные объекты БД, в них хранятся данные.

Запросы – это специальные структуры, предназначенные для обработки данных: просмотра, поиска, выборки и т.д.

Формы — с их помощью вводят новые данные в БД или просматривают имеющиеся.

Отчеты — это формы «наоборот», с их помощью данные выдают на печать в удобном и наглядном виде.

Макросы – макрокоманды. Если какие-то операции с БД производятся особенно часто, имеет смысл сгруппировать несколько команд в один макрос и назначить его выделенной комбинацией клавиш.

Модули — это программные процедуры, написанные на языке Visual Basic

Режимы работы с Access

В работе с любой БД – два режима – проектировочный и эксплуатационный или пользовательский.

В проектировочном режиме создают новые объекты, задают их структуру, изменяют свойства полей, устанавливают необходимые связи.

Пользователь наполняет БД информацией с помощью форм, обрабатывает данные с помощью запросов, и получает результаты с помощью таблиц или отчетов.

Стартовое окно БД кроме вкладок имеет 3 кнопки: Открыть, Конструктор и Создать.

Кнопка ОТКРЫТЬ – открывает избранный объект для ввода записей, просмотра или редактирования.

Кнопка КОНСТРУКТОР — тоже открывает объект, но по другому. Она открывает его структуру и позволяет править не содержимое, а устройство. Если это таблица, в нее можно вводить новые поля, или убирать лишние, изменять свойства полей.

Если это форма, в ней можно изменять или создавать элементы управления.

Кнопка СОЗДАТЬ – служит для создания новых объектов.

Таблицы, запросы, формы и отчеты можно создавать несколькими способами: автоматически, вручную или с помощью мастера.

Структура таблицы БД и типы данных


⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 12Следующая ⇒

Основным структурным компонентом БД является таблица. Каждая запись таблицы содержит всю необходимую информацию об отдельном элементе базы данных. Например, запись о сотруднике может содержать фамилию, имя, отчество, дату рождения, должность и т.п.

Структура таблицы определяется:

названиями полей, из которых она состоит,

типами полей и

размерами полей.

Каждому полю таблицы присваивается уникальное имя (название), которое может содержать не более 64 символов (нельзя использовать символы !, .,%, $,#) и задаётся один из основных типов данных. Значение типа поля может быть задано только в режиме конструктора.

 

В табл. 1. представлены типы данных Access и их описание.

Таблица 1

Тип данных Описание  
 
Текстовый Текст или числа, не используемые в вычислениях, например, номера телефонов (до 255 знаков)  
Числовой Числа различных форматов, используемые в математических расчетах  
Дата/время Значения даты и времени с 100 по 9999 год включительно  
Денежный Числа в денежном формате и числовые данные, используемые в математических расчетах, проводящихся с точностью до 15 знаков в целой и до 4 знаков в дробной части  
Поле MEMO Длинные текстовые данные, для хранения комментариев; до 2 16 = 65535 символов  
 
Счетчик Последовательные числа, автоматически назначаемые записям — порядковые номера записей. В таблице может быть только одно поле этого типа, оно выступает в качестве ключевого и его значения счетчика обновлять нельзя  
Логический Может иметь только одно из двух возможных значений: True (Истина) и False (Ложь)  
Поле объекта OLE Объект (например, таблица Ms Excel, документ Ms Word, рисунок, звукозапись или др. данные в двоичном формате), связанный или внедренный в таблицу Access из другого приложения  
Гиперссылка Ссылка на другой файл или место на Web-странице, позволяет перейти от поля к сведениям из другого файла. Это строка, состоящая из букв и цифр и представляющая адрес гиперссылки, который может состоять максимум из трех частей: текст, выводимый в поле или в элементе управления; путь к файлу (в формате пути UNC) или к странице (адрес URL). Вставка адреса гиперссылки в поле или в элемент управления выполняется командой Вставка\ Гиперссылка
Мастер подстановок Создает поле, которое значения из другой таблицы. Это в действительности не тип поля, а способ хранения поля

 

создание пустой таблицы в MS Access 2010 возможно двумя способами:

1 Режим таблицы. Ввод данных непосредственно в пустую таблицу с добавлением новых полей и типов данных в них;

2 Режим конструктора. Определение всех параметров макета таблицы.

 

Основным является Режим конструктора, он позволяет не только создавать пустую таблицу, определять все параметры её макета, но и изменять таблицы, созданные другими методами (с помощью мастера БД, мастера таблиц и в режиме таблицы) – изменять и добавлять поля, устанавливать значения по умолчанию, ограничения, маски ввода и др.

Запуск MS Access производится через кнопку Пуск \ Все программы\ Microsoft Office \ Microsoft Access 2010, в результате появляется окно приложения (рисунок 1.1)

 

 

Рисунок 1.1 Окно приложения MS Office 2010

 

После ввода имени будущей БД в поле «Имя файла» вместо «База данных1» и щелчка по кнопке Создать откроется окно создания таблицы БД (рисунок 1.2). В левом части окна в области переходов (поле Все объекты Access) в разделе Таблицы появится значок таблицы с именем Таблица1.

 

 

Рисунок 1.2 Окно создания таблицы БД

 

Таблица в СУБД Access создаётся в два этапа:

1 этап — в режиме Конструктор создаётся «шапка» таблицы, т.е. задаются названия всех полей (столбцов) и указывается тип данных в них – текстовые, числовые и т.п. – рис. 1.3.

2 этап – в режиме Таблица строки таблицы с готовыми полями (столбцами) построчно заполняются данными. Строки в таблицах БД называются записями.

Для перехода в режим Конструктор нужно либо щелкнуть во вкладке Главная, раздел Режимы по кнопке Режимы и выбрать режим Конструктор, либо щелкнуть правой мышью по значку таблицы и в контекстном меню выбрать команду Конструктор. На рисунке 1.3 в режиме Конструктор введены названия полей и их типы данных.

 

 

Рисунок 1.3 Режим Конструктор

 

После создания структуры таблицы выбираем режим Таблица в разделе Режимы и заполняем её данными. Перед этим MS Acess предлагает сохранить таблицу под другим именем.


Рекомендуемые страницы:

Реляционные базы данных — определение, структура, примеры

Особенности реляционных БД

БД используются для организации хранения данных. Структура реляционной базы данных полностью определяется перечнем названия полей с указанием их типов и свойств. Все записи имеют одинаковые поля, но в них показываются разные свойства объекта. Аналогом реляционной БД считается двумерная таблица. Характерные особенности файла БД:

  1. Уникальное имя для каждой таблицы.
  2. Фиксированное число полей.
  3. На пересечении строки и столбца всегда есть только одно значение.
  4. Записи отличаются друг от друга хотя бы одним значением элемента.
  5. Полям присваиваются индивидуальные имена.
  6. В каждый из столбцов необходимо вставлять однородные данные: целые числа, даты, суммы, имена или фамилии, названия предметов.

Реляционная БД чаще всего не ограничивается одной таблицей. Обычно создаются несколько таблиц со связанной информацией. Это позволяет исполнять более сложные операции над данными. Таблицы реляционной БД обязаны соответствовать требованиям понятия нормализации отношений, то есть ограничениям на формирование, которые позволят избежать дублирования и обеспечат непротиворечивость хранимой информации. Пусть создана таблица «Прокат», содержащая следующие поля: Шифр Клиента, Ф. И. О., Вид устройства, Дата выдачи, Оплата, Срок возврата. Эта организация хранения информации имеет несколько недостатков:

  • дублирование информации (вид устройства повторяется для разных клиентов), что увеличивает объём БД;
  • для обновления информации требуется обрабатывать каждую запись.

Для устранения этих недостатков необходима нормализация с разделением данных на разные таблицы.

Связывание таблиц

Для любой таблицы реляционной БД задаётся первичный ключ (primary key) — поле или сочетание полей, которые определяют каждую запись. Внешний или вторичный ключ (foreign key) — это одно или несколько полей, ссылающихся на поле primary key другой таблицы.

Составной ключ называется так, потому что создаётся из нескольких полей. При образовании составных ключей не рекомендуется включать в них поля, значения которых точно определяют запись. Например, не следует образовывать ключ, в котором находятся вместе поля «номер паспорта» и «шифр клиента», потому что оба эти атрибута однозначно определяют запись. Поля с повторяющимися в таблице значениями тоже нельзя делать составной частью ключа. По значению ключа возможно найти только одну запись.

Ячейка — это наименьший структурный элемент, который задаёт определённое значение соответствующего поля. Таблицы связываются друг с другом, и поэтому данные могут выбираться сразу из нескольких таблиц. Связь создаётся, если в них присутствуют одинаковые поля. Типы связей:

  • один к одному;
  • один ко многим;
  • многие ко многим.

Связи «один к одному» встречаются довольно редко. «Один ко многим» применяются чаще, например, кассир продаёт много билетов. «Многие ко многим» тоже встречаются часто. Например, студент изучает много предметов. Связи «многие ко многим» нельзя организовывать непосредственно. Для установления отношения необходимо сопоставить каждому primary key внешний ключ, который представляет собой primary key другой таблицы. Реляционные системы базируются на теории реляционной модели, которая включает в себя три аспекта:

  • структурный — данные в базе рассматриваются как набор отношений, то есть упорядоченных пар, составленных из заголовка и полей;
  • целостности — состоит в проверке правильности согласования данных при обновлении;
  • обработки — использование операторов манипулирования таблицами, таких как реляционная алгебра и реляционное исчисление, которые генерируют новые таблицы на основании уже имеющихся.

Управление созданием и использованием БД осуществляется системами управления базами данных (СУБД).

Под их руководством:

  • производится добавление, определение, удаление и поиск записей;
  • изменяются значения полей.

Для проведения этих операций организуются запросы. Итогом выполнения запросов будут либо изменения в таблицах, либо получение таблицы данных. При этом поддерживается принцип безопасности информации. Для реляционной БД основным языком управления является SQL.

Стадии и пример проектирования хранилища

Приступая к созданию базы, разработчик составляет для объектов манипулирования и их связей представление в терминах реляционной БД (таблицы, поля, записи). Проектирование проходит несколько стадий:

  1. Первая стадия — это анализ требований. Разработчик должен разрешить главные проблемы: какие элементы данных будут содержаться, как и кто должен к ним обращаться.
  2. В следующей стадии проектируется логическая структура БД.
  3. В завершающей стадии проектирования логическая структура БД трансформируется в физическую. Элементы данных определяются как табличные столбцы.

Преимущества этой модели данных состоят в том, что информация отображается в удобной для пользователя форме, а для манипуляций используется развитой математический аппарат.

Примером реляционной базы данных может послужить проект оптимизации деятельности пункта проката. Требуется автоматизировать такие процедуры: учёт клиентов; регистрацию инвентаря, выданного в прокат; отслеживание даты выдачи, сроков возврата, оплаты; получение информации по этим позициям; формирование отчёта по задолженностям. Реляционная БД может быть задана в виде трёх связанных таблиц.

Используя имеющиеся данные, следует определить отношения и объекты этих отношений. Объектами будут являться клиенты и устройства. Отношения между ними состоят в том, что каждый клиент может брать в прокат одно или несколько устройств.

Атрибутами для сопоставления объектов друг другу должны выступать ячейки с уникальным содержимым. В таблицах есть по одному полю с уникальными данными. В № 1 «Клиент» — это шифр клиента, а в № 3 «Склад» — шифр устройства. Это и будут primary keys. Каждая строка таблицы «Прокат» будет связывать два внешних ключа между собой:

  • Шифр Клиента — foreign key, ссылающийся на primary key в таблице «Клиент».
  • Шифр устройства — foreign key, ссылающийся на первичный ключ в таблице «Склад».

Проблемы модели

Преимущество реляционных хранилищ состоит в том, что они способны обеспечить наилучшее соотношение устойчивости, производительности, гибкости, совместимости и масштабируемости. Реляционные БД предоставляют лёгкий доступ к составляемым отчётам и обеспечивают высокую надёжность и целостность информации из-за отсутствия избыточных данных. Но сейчас, когда всё большее количество приложений работает с высокой нагрузкой, увеличивается значение фактора масштабируемости.

Реляционные БД легко масштабируются, только когда они расположены на одном сервере. Если потребуется увеличить количество серверов и разделить нагрузку между ними, то возрастёт сложность хранилищ, что значительно снизит возможность использовать их как платформу для мощных распределённых систем. Поэтому приходится применять другие типы БД, которые обладают лучшей масштабируемостью и отказываться от возможностей, предоставляемых реляционными хранилищами.

Реляционная БД — это совокупность связей, которые способны структурировать данные, что даёт возможность рационального хранения и эффективного использования информационных материалов.

Типы данных

для систем баз данных, поддерживаемых Qt

Рекомендуемые типы данных для систем баз данных, поддерживаемых Qt

В этой таблице показаны рекомендуемые типы данных для извлечения данных из баз данных, поддерживаемых в Qt. Обратите внимание, что типы, используемые в Qt, не обязательно допустимы в качестве типов ввода для конкретной системы баз данных. например, double может отлично работать как ввод для записей с плавающей запятой в конкретной базе данных, но не обязательно как формат хранения для вывода из этой базы данных, потому что он будет храниться с 64-битной точностью в C ++.

Типы данных IBM DB2

Тип данных IBM DB2 Описание типа SQL Рекомендуемый ввод (тип данных C ++ или Qt)
SMALLINT 16-битное целое число со знаком typedef qint16
INTEGER 32- битовое целое число со знаком typedef qint32
BIGINT 64-битное целое число со знаком typedef qint64
REAL 32-битное число с плавающей запятой одинарной точности По умолчанию сопоставление с QString
DOUBLE PRECISION 64-битная с плавающей запятой двойной точности По умолчанию сопоставление с QString
FLOAT 64-битное с плавающей запятой двойной точности По умолчанию сопоставление с QString
CHAR Фиксированная длина , символьная строка с завершающим нулем Сопоставлена ​​с QString
VARCHAR Nu Строка переменной длины с завершающим символом с окончанием ll Сопоставлено с QString
LONG VARCHAR Символьная строка переменной длины с символом в конце без конца нуля Сопоставлена ​​с QString
BLOB Изменяющаяся двоичная строка с 4 байтами без символа завершения индикатор длины строки Сопоставлен с QByteArray
CLOB Символьный объект большой строки Сопоставлен с QString
DATE Строка символов с нулевым завершением в следующем формате: yyyy-mm-dd Mapped to QDate
TIME Строка символов с нулевым завершением в следующем формате: hh.mm.ss Сопоставлено с QTime
TIMESTAMP Строка символов с нулевым завершением в следующем формате: yyyy-mm-dd-hh.mm.ss.nnnnnn Mapped to QDateTime

Типы данных Borland InterBase

Тип данных Borland InterBase Описание типа SQL Рекомендуемый ввод (тип данных C ++ или Qt)
BOOLEAN Boolean bool
TINYINT 8-битное целое число со знаком typedef qint8
SMALLINT 16-разрядное целое число со знаком typedef qint16
INTEGER 32-разрядное целое число со знаком typedef qint32
BIGINT LONG 64-разрядное целое число со знаком typedef
REAL FLOAT 32-битная с плавающей запятой По умолчанию сопоставление с QString
FLOAT 64-битная с плавающей запятой По умолчанию сопоставление с QString
DOUBLE 64-битное с плавающей запятой точка По умолчанию сопоставление с QString
DOUBLE PRECISION 64-битная с плавающей запятой двойной точности По умолчанию сопоставление с QString
VARCHAR STRING Символьная строка, Unicode Сопоставлено с QString
CLOB Символьный объект большой строки Сопоставлен с QString
ДАТА Отображает дату.Формат: ‘гггг-мм-дд’ Сопоставлено с QDate
ВРЕМЯ Отображает время. Формат: «чч: мм: сс» в 24-часовом формате. Сопоставлено с QTime
TIMESTAMP Отображает метку времени. Формат: «гггг-мм-дд чч: мм: сс» Сопоставлено с QDateTime

Типы данных MySQL

Дата и время
Тип данных MySQL Описание типа SQL Рекомендуемый ввод (тип данных C ++ или Qt)
TINYINT 8-битное целое число со знаком typedef qint8
TINYINT UNSIGNED 8-битное беззнаковое целое число typedef quint8
SMALLINT 16-разрядное целое число со знаком typedef qint16
SMALLINT UNSIGNED 16-разрядное целое число без знака typedef quint16
INT 32-разрядное целое число со знаком typedef qint32
INT UNSIGNED 32-разрядное целое число без знака typedef quint32
BIGINT 64-разрядное целое число со знаком typedef qint64
FLOAT 32-разрядное число с плавающей запятой По умолчанию сопоставление с QString
DOUBLE 64-битная плавающая точка По умолчанию сопоставление с QString
CHAR Символьная строка Сопоставление с QString
VARCHAR Символьная строка Сопоставление с QString
TINYTEXT Символьная строка Сопоставлено с QString
ТЕКСТ Строка символов Сопоставлено с QString
MEDIUMTEXT Строка символов Сопоставлена ​​с QString
LONGTEXT Строка символов Сопоставлена ​​с QString 17 CLOB Символьный объект большой строки Сопоставлен с QString
Все типы BLOB BLOB Сопоставлен с QByteArray
DATE Дата без времени Сопоставлен с QDate
DATETIME Сопоставлено с QDateTime
TIMESTAMP Дата и время Сопоставлено с QDateTime
TIME Время Сопоставлено с QTime
YEAR Год (int) Сопоставлено с Q21
ENUM Перечисление набора значений Сопоставлено с QString

типов.db (5) — collectd — Демон сбора системной статистики


types.db — Спецификации набора данных для демона сбора системной статистики в сборе


  значение битрейта: GAUGE: 0: 4294967295
  значение счетчика: COUNTER: U: U
  if_octets rx: COUNTER: 0: 4294967295, tx: COUNTER: 0: 4294967295 

Файл types.db содержит по одной строке для каждой спецификации набора данных. Каждая строка состоит из двух полей, разделенных пробелами и / или горизонтальными табуляциями.Первое поле определяет имя набора данных, а второе поле определяет список спецификаций источников данных, разделенных пробелами и, необязательно, запятой («,») сразу после каждой записи в списке.

Формат спецификации источника данных был вдохновлен RRDtool’s спецификация источника данных. Каждый источник данных определяется четверкой, состоящей из имени источника данных, типа, минимального и максимального значений, разделенных двоеточиями («:»): ds-name : ds-type : min : max . ds-type может быть либо ABSOLUTE , COUNTER , DERIVE или GAUGE . мин. и макс. определяют диапазон допустимых значений для данные, хранящиеся для этого источника данных. Если U указан либо для мин., Либо для максимальное значение, будет установлено значение unknown, что означает, что никакие проверки диапазона не будут случиться. Подробнее см. rrdcreate (1) .


Расположение файла types.db определяется конфигурацией TypesDB вариант (см. collectd.conf (5)). По умолчанию собираются общие данные каталог, т. е. префикс / share / collectd / .


Если вы хотите указать настраиваемые типы, вы должны сделать это, указав настраиваемый в дополнение к файлу по умолчанию (см. ФАЙЛЫ ) выше. Вы можете сделать это наличие нескольких операторов TypesDB в вашем файле конфигурации или указание более одного файла в одной строке.

Например:

 TypesDB "/ opt / collectd / share / collectd / types.db "
 TypesDB "/opt/collectd/etc/types.db.custom" 

Примечание : убедитесь, что этот файл доступен во всех системах, если вы отправка значений по сети.


в сборе (1), collectd.conf (5), rrdcreate (1)


collectd написано Флорианом Форстером .

Эта страница руководства была написана Себастьяном Харлом. .

типов данных | Справка Alteryx

Alteryx обрабатывает значения в зависимости от типа данных.Alteryx поддерживает строковые, числовые, дата-время и логические типы данных, а также пространственные объекты.

Инструмент «Выбор» или любой инструмент, который включает функцию выбора, можно использовать для изменения типа данных в столбце. См. Разделы «Выбрать инструмент», «Добавить поля», «Соединить», «Объединить несколько», «Найти ближайший инструмент» и «Пространственное совпадение».

Строковые данные

Строка представляет собой буквенно-цифровые данные и может включать буквы, числа, пробелы или другие типы символов. Строку также можно рассматривать как обычный текст.Все символы в строке обрабатываются как текст, даже если символы являются цифрами.

Хотя строка может содержать текст, похожий на число (например, «123.4»), для выполнения вычислений ее необходимо сначала преобразовать в числовой тип данных (либо с помощью инструмента «Выбрать», либо с помощью функций ToNumber).

Более эффективно хранить строки как строки переменной длины. Это связано с тем, что строки фиксированной длины резервируют пространство для указанного количества символов, а строки переменной длины используют только объем памяти, необходимый для данных в этой ячейке.Установите верхний предел для строк фиксированной длины, чтобы избежать усечения данных.

Тип Описание Пример
Строка Строка фиксированной длины Latin-1. Длина должна быть как минимум такой же, как самая длинная строка, которая должна содержаться в поле, в противном случае значения будут усечены. Ограничено 8192 символами Latin-1. Любая строка, длина которой не сильно меняется от значения к значению и содержит только простые символы Latin-1.
WString Wide String принимает любой символ (Unicode). Ограничено 8192 символами. Любая строка, длина которой не сильно меняется от значения к значению и содержит любой символ.
V_String переменной длины. Длина поля регулируется для размещения всей строки внутри поля. Любая строка, длина которой варьируется от значения к значению и содержит только простые символы Latin-1.
V_WString Широкая строка переменной длины. Длина поля регулируется для размещения всей строки в поле и принимает любой символ.

Любая строка, длина которой варьируется от значения к значению и содержит любой символ.

Числовые данные

Существует несколько различных типов числовых данных, включая целые числа, десятичные числа, числа с плавающей запятой и числа с двойной точностью. За исключением фиксированного десятичного числа, числовые типы данных не регулируются по длине.

Тип Описание Пример
Байт Единица данных длиной 8 двоичных цифр (бит). Поле байта — это целое положительное число, которое находится в диапазоне от 0 до 255 или 2 8 0, 1, 2, 3 …. 253, 254, 255
Внутр.16

Числовое значение без десятичной дроби, равное 2 байтам, или от — (2 15 ) до (2 15 ) -1

–32 768 до 32 767
Внутри 32 Числовое значение без десятичной дроби, равное 4 байтам, или от — (2 31 ) до (2 31 ) -1 –2 147 483 648 до 2 147 483 647
Внут64 Числовое значение без десятичной дроби, равное 8 байтам, или от — (2 63 ) до (2 63 ) -1 –9,223,372,036,854,775,808 до 9,223,372,036,854,775,807
Фиксированное десятичное число

Числовое значение с десятичной дробью.

Длина (точность) фиксированной десятичной дроби равна ширине целого числа (левая часть десятичной дроби) плюс десятичная точка плюс ширина шкалы (правая часть десятичной дроби). Если число отрицательное, в длину также включается отрицательный знак.

Alteryx по умолчанию использует фиксированное десятичное число — 19,6. Максимальная точность — 50, включая десятичную точку и знак минуса (если применимо).

Фиксированное десятичное число — единственный числовой тип данных с регулируемой длиной.

Значение 1234,567 при длине 7,2 дает 1234,57

Значение 1234,567 с длиной 7,3 приводит к ошибке преобразования поля и выходу NULL, поскольку значение не соответствует указанной точности.

Значение 1234,567 при длине 6,1 дает 1234,6

Значение 1234,567 при длине 8,3 дает 1234,567

Значение -1234,567 с длиной 8,3 приводит к ошибке преобразования поля и выходу NULL, поскольку значение не соответствует указанной точности.

Значение 1234,567 при длине 11,6 дает 1234,567000

Поплавок

Стандартное значение с плавающей запятой одинарной точности. Он использует 4 байта и может представлять значения от +/- 3,4 x 10 -38 до 3,4 x 10 38 с точностью до 7 цифр.

Число с плавающей запятой использует десятичную дробь, которую можно разместить в любой позиции, и в основном используется для экономии памяти в больших массивах чисел с плавающей запятой.

+/- 3,4 x 10 -38 до 3,4 x 10 38 с точностью до 7 цифр
Двойной Стандартное значение с плавающей запятой двойной точности. Он использует 8 байтов и может представлять значения от +/- 1,7 x 10 -308 до 1,7 x 10 308 с точностью до 15 знаков.

В двойном формате используется десятичная дробь, которая может быть помещена в любую позицию. Double использует вдвое больше битов, чем float, и обычно используется как тип данных по умолчанию для десятичных значений.

+/- 1,7 x 10 -308 до 1,7 x 10 308 с 15 цифрами

Дата и время Данные

Тип Описание Пример
Дата Строка из 10 символов в формате «гггг-мм-дд». 2 декабря 2005 г. = 2005-12-02
Время Строка из 8 символов в формате «чч: мм: сс». 2:47 и 53 секунды = 02:47:53
2:47 и 53 секунды после полудня = 14:47:53
Дата и время Строка из 19 символов в формате «гггг-мм-дд чч: мм: сс». 2005-12-02 14:47:53

Типы данных Date, Time и DateTime могут обрабатываться как строки при использовании функций в инструменте с редактором выражений. См. Описания и примеры в таблице Дата / время выше.

Логические данные

Пространственные объекты

Проектирование и разработка баз данных.Технология программирования ORM. Распределенные, параллельные и гетерогенные базы данных.

Проектирование баз данных — процесс создания схемы базы данных и определения необходимых ограничений целостности.

Основные задачи проектирования баз данных:

• Поддержка хранения в БД всей необходимой информации.

• Возможность сбора данных по всем необходимым запросам.

• Сокращение от дублирования и дублирования данных.

• Поддержка целостности базы данных.

Основные этапы проектирования баз данных

Концептуальный дизайн — создание модели семантической области, то есть информационной модели самого высокого уровня абстракции. Такая модель создается без ориентации на какую-либо конкретную СУБД и модель данных. Термины «семантическая модель», «концептуальная модель» являются синонимами.

Конкретный тип и содержание концептуальной модели базы данных определяется формальным устройством, выбранным для этой цели.Обычно используются графические обозначения, похожие на диаграммы ER.

Чаще всего в концептуальную модель БД входят:

• описание информационных объектов или концепций предметной области и связи между ними.

• описание ограничений целостности, то есть требований к допустимым значениям данных и связи между ними.

Логический дизайн — создание схемы базы данных на основе определенной модели данных, например, реляционной модели данных.Для реляционной модели данных логическая модель данных — набор диаграмм отношений, обычно с указанием первичных ключей, а также «связей» между отношениями, представляющими внешние ключи.

Преобразование концептуальной модели в логическую, как правило, осуществляется по формальным правилам. Этот этап можно существенно автоматизировать.

На этапе логического проектирования учитывается специфика конкретной модели данных, но не может быть учтена специфика конкретной СУБД.

Физическая конструкция — создание схемы базы данных для конкретной СУБД. Специфика конкретной СУБД может включать в себя ограничения на именование объектов базы данных, ограничения для поддерживаемых типов данных и т. Д. Кроме того, специфика конкретной СУБД в случае физической конструкции включает выбор решений, связанных с физическим носителем хранения данных (выбор методов управления дисковой памятью, разделения БД по файлам и устройствам, методов доступа к данным), создания индексов и т. д.

Что такое ORM?

ORM или объектно-реляционное отображение — это технология программирования, которая позволяет преобразовывать несовместимые типы моделей в ООП, в частности, между хранилищем данных и предметами программирования. ORM используется для упрощения процесса сохранения объектов в реляционной базе данных и их извлечения, при этом ORM сам заботится о преобразовании данных между двумя несовместимыми состояниями. Большинство инструментов ORM в значительной степени полагаются на метаданные базы данных и объектов, поэтому объектам не нужно ничего знать о структуре базы данных, а базе данных — ничего о том, как данные организованы в приложении.ORM обеспечивает полное разделение задач на хорошо запрограммированные приложения, в случае которых и база данных, и приложение могут работать с данными каждое в корневой форме.

Fugure1- Работа ОРМ

Принцип работы ORM- Ключевой особенностью ORM является отображение, которое используется для привязки объекта к его данным в БД. ORM как бы создает «виртуальную» схему базы данных в памяти и позволяет манипулировать данными уже на уровне объекта. Дисплей отображается как объект, а его свойства связаны с одной или несколькими таблицами и их полями в базе данных.ORM использует информацию этого дисплея для управления процессом преобразования данных между базой и формами объектов, а также для создания SQL-запросов для вставки, обновления и удаления данных в ответ на изменения, которые приложение вносит в эти объекты.

Распределенная база данных — набор логически связанных между собой разделенных данных (и их описаний), которые физически распределены в некоторой компьютерной сети. Распределенная СУБД — программный комплекс, предназначенный для управления распределенными базами данных и позволяющий сделать распространение информации прозрачным для конечного пользователя.

Пользователи взаимодействуют с распределенной базой данных через приложения. Приложения можно разделить на те, которым не требуется доступ к данным на других веб-сайтах (локальные приложения), и те, которые требуют аналогичного доступа (глобальные приложения).

Один из подходов к интеграции объектно-ориентированных приложений с реляционными базами данных заключается в разработке гетерогенных информационных систем . Гетерогенные информационные системы способствуют интеграции разнородных источников информации, структурированных (с наличием регулярной (нормализованной) диаграммы), полуструктурированных, а иногда и неструктурированных.Любая разнородная информационная система строится по схеме глобальной базы данных над базами данных компонентов, поэтому пользователи получают преимущества диаграммы, то есть единые интерфейсы доступа (например, интерфейс в стиле sql) к данным, сохраненным в разных базах данных, и богатые функциональные возможности. . Такая разнородная информационная система называется системой интегрированных мультибаз данных.

Становление систем управления базами данных (СУБД) по времени совпало со значительным прогрессом в развитии технологий распределенных вычислений и параллельной обработки.В результате появились базы данных распределенных систем управления и параллельные системы управления базами данных. Эти системы становятся доминирующими инструментами для создания приложений с интенсивной обработкой данных.

Параллельный компьютер, или мультипроцессор сам по себе — это распределенная система, составленная из узлов (процессоров, компонентов памяти), соединенных быстрой сетью в общем корпусе. Технология распределенных баз данных может быть естественно пересмотрена и широко распространена в параллельных системах баз данных, т.е.е. системы баз данных на параллельных компьютерах

Распределенная и параллельная СУБД обеспечивают те же функциональные возможности, что и хост-СУБД, за исключением того факта, что они работают в среде, где данные распределяются по узлам компьютерной сети или многопроцессорной системы.

Вопросы:

1. Почему отношения являются важным аспектом баз данных?

2. В чем разница между плоскими файлами и другими моделями баз данных?

3.Что такое ORM?

4. Принцип работы ORM?

5. ORM или объектно-реляционное отображение?

Список литературы

1. Джун Дж. Парсонс и Дэн Ожа, Новые перспективы компьютерных концепций, 16-е издание — всеобъемлющее, Thomson Course Technology, подразделение Thomson Learning, Inc. Кембридж, Массачусетс, АВТОРСКОЕ ПРАВО © 2014.

2. Лоренцо Кантони (Университет Лугано, Швейцария) Джеймс А. Дановски (Иллинойский университет в Чикаго, Иллинойс, США) Коммуникация и технологии, 576 страниц.

Лекция №11 . Анализ данных.


Цель: дать общие понятия корреляции, регрессии, а также познакомиться с описательной статистикой.


План:
1. Базы анализа данных.

2. Методы сбора, классификации и прогнозирования. Деревья решений.

Базы анализа данных.

Интеллектуальный анализ данных — это процесс автоматического извлечения и прогнозирования информации из больших банков данных.DM включает в себя анализ наборов данных наблюдений для поиска неожиданных, ранее неизвестных взаимосвязей и обобщения данных по-новому, понятным и полезным для владельца данных.

Связи и сводки, полученные в результате интеллектуального анализа данных, часто называют моделями или шаблонами. Примеры включают линейные уравнения, правила, кластеры, графики, древовидные структуры и повторяющиеся шаблоны во временных рядах. Следует отметить, что дискриплайн обычно имеет дело с данными, которые уже были собраны для какой-либо цели, кроме анализа интеллектуального анализа данных (например, они могли быть собраны для поддержания актуальной записи всех транзакций в банке).Это означает, что цели интеллектуального анализа данных обычно не играют никакой роли в стратегии сбора данных. Это один из способов его отличия от многих статистических данных, в которых данные часто собираются с использованием эффективных стратегий для ответа на конкретные вопросы.

DM, широко известный как «Обнаружение знаний в базах данных» (KDD), представляет собой автоматизированное или удобное извлечение шаблонов, представляющих знания, неявно сохраненные или захваченные в больших базах данных, которые могут содержать миллионы строк, связанных с предметом базы данных, хранилищами данных, Интернетом и другой массивной информацией. репозитории или потоки данных.

Итак, читатели (которые, как мы полагаем, знают о структуре системы баз данных) могут распознать основные различия между традиционной системой баз данных и DWH, которые включают интеллектуальный анализ данных, анализ (как части обнаружения знаний в базах данных), механизм OLAP (процессы онлайн-аналитики вместо или дополнительно к процессам онлайн-транзакций) Серверы DW / Marts (набор серверов для разных отделов предприятий), Back Ground process / preprocessing (например, Очистка — решение проблемы с отсутствующими данными, данными шума) и т. д.

Замечание об истории терминов

[с https: // en. wikipedia.org/wiki/Data_mining]:

Грегори Пятецкий-Шапиро ввел термин «обнаружение знаний в базах данных» для первого семинара по той же теме (KDD-1989), и этот термин стал более популярным в сообществе AI и машинного обучения. Однако термин Data Mining (1990) стал более популярным в деловых кругах и в прессе. В настоящее время интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний взаимозаменяемы. Термины «Прогнозная аналитика» (с 2007 г.) и «Наука о данных» (с 2011 г.) также используются для описания этой области.

Фактически, мы можем сказать, что DM — это шаг в процессе KDD, связанный с алгоритмами, разнообразием методов для определения поддержки принятия решений, прогнозированием, прогнозированием и оценкой с использованием методов распознавания образов, а также статистических и математических методов.

Базовые модели и задачи интеллектуального анализа данных

DM включает в себя множество различных алгоритмов для выполнения различных задач. Все эти алгоритмы пытаются подогнать модель под данные. Создаваемая модель может быть прогнозирующей или описательной .На рис. 6.2 представлены основные задачи DM, используемые в этом типе модели.

Модель

Predictive позволяет прогнозировать значения данных, используя известные результаты из различных наборов выборочных данных.

Классификация позволяет классифицировать данные из большого банка данных по заранее определенному набору классов. Классы определяются до изучения или анализа данных в банке данных. Задачи классификации позволяют не только изучать и исследовать существующие выборочные данные, но и предсказывать будущее поведение этих выборочных данных.Например, обнаружение мошенничества при транзакции с кредитной картой для предотвращения материальных потерь; оценка вероятности ухода сотрудника из организации до завершения проекта — вот некоторые из задач, которые вы решаете, применяя методику классификации.

Регрессия — это один из статистических методов, который позволяет прогнозировать будущие значения данных на основе текущих и прошлых значений данных. Задача регрессии проверяет значения данных и вырабатывает математическую формулу.Результат, полученный при использовании этой математической формулы, позволяет прогнозировать будущую ценность существующих или даже пропущенных данных. Основным недостатком регрессии является то, что вы можете реализовать регрессию на количественных данных, таких как скорость и вес, чтобы предсказать их поведение в будущем.

Анализ временных рядов является частью Temporal mining , позволяющей прогнозировать будущие значения для текущего набора значений, которые зависят от времени. Анализ временных рядов позволяет использовать текущие и прошлые выборочные данные для прогнозирования будущих значений.Значения, которые вы используете для анализа временных рядов, равномерно распределяются по часам, дням, неделям, месяцам, годам и так далее. Вы можете нарисовать график временных рядов, чтобы визуализировать количество изменений в данных для определенных изменений во времени. Вы можете использовать анализ временных рядов для изучения тенденций на фондовом рынке для различных компаний за определенный период и, соответственно, для осуществления инвестиций.

Суть описательной модели — определение закономерностей и взаимосвязей в выборочных данных:

Кластеризация — это обработка данных, в некотором смысле противоположная классификациям, которая позволяет создавать новые группы и классы на основе изучения закономерностей и взаимосвязи между значениями данных в банке данных.Это похоже на классификацию, но не требует предварительного определения групп или классов. Техника кластеризации также известна как сегментирование обучения без учителя . Все эти элементы данных, которые более похожи друг на друга, объединены в одну группу, также известную как кластеры. Примеры включают группы компаний, производящих похожие продукты или почвы с одинаковыми свойствами (например, чернозем), группу людей с одинаковыми привычками и т. Д.

Обобщение — это метод, который позволяет суммировать большой кусок данных, содержащихся на веб-странице или в документе.Изучение этих обобщенных данных позволяет понять суть всей веб-страницы или документа. Таким образом, обобщение также известно как характеристика или обобщение. Обобщение ищет определенные характеристики и атрибуты данных в большом наборе данных, а затем суммирует их. Примером использования технологии реферирования являются такие поисковые системы, как Google. Другие примеры включают резюмирование документа, резюмирование коллекции изображений и резюмирование видео. Резюмирование документа пытается автоматически создать репрезентативное резюме или реферат всего документа, находя наиболее информативные предложения.

Правила ассоциации позволяют установить ассоциацию и отношения между большими неклассифицированными элементами данных на основе определенных атрибутов и характеристик. Правила ассоциации определяют определенные правила ассоциативности между элементами данных, а затем используют эти правила для установления отношений. Обнаружение последовательности определяет последовательные шаблоны, которые могут существовать в большом и неорганизованном банке данных. Вы обнаруживаете последовательность в банке данных, используя фактор времени, то есть связываете элементы данных со временем, когда они были созданы.Изучение последовательности событий при раскрытии и анализе преступлений позволяет службам безопасности и полицейским организациям раскрыть тайну преступления и принять превентивные меры, которые могут быть приняты против таких странных и неизвестных болезней.

Подключение к базе данных | ГОРМ

GORM официально поддерживает базы данных MySQL, PostgreSQL, SQLite, SQL Server

MySQL

 import (
"gorm.io/driver/mysql"
"gorm.io/gorm"
)

func main () {

dsn: = "user: pass @ tcp (127 .0.0.1: 3306) / dbname? Charset = utf8mb4 & parseTime = True & loc = Local "
db, err: = gorm.Open (mysql.Open (dsn), & gorm.Config {})
}

ПРИМЕЧАНИЕ:
Чтобы правильно обрабатывать time.Time , вам необходимо включить parseTime в качестве параметра. (Дополнительные параметры)
Чтобы полностью поддерживать кодировку UTF-8, вам необходимо изменить кодировку charset = utf8 на кодировку = utf8mb4 . Подробное описание см. в этой статье

Драйвер

MySQL предоставляет несколько расширенных конфигураций, которые можно использовать во время инициализации, например:

 дБ, err: = gorm.Open (mysql.New (mysql.Config {
DSN: "gorm: gorm @ tcp (127.0.0.1:3306) / gorm? Charset = utf8 & parseTime = True & loc = Local",
DefaultStringSize: 256,
DisableDatetimePrecision: true,
DontenRonten : true,
DontSupportRenameColumn: true,
SkipInitializeWithVersion: false,
}), & gorm.Config {})

Настроить драйвер

GORM позволяет настроить драйвер MySQL с параметром , например DriverName:

 импорт (
_ "пример.com / my_mysql_driver "
" gorm.io/gorm "
)

db, err: = gorm.Open (mysql.New (mysql.Config {
DriverName:" my_mysql_driver ",
DSN:" gormp (gorm @ localhost: 9910) / gorm? charset = utf8 & parseTime = True & loc = Local ",
}), & gorm.Config {})

Существующее соединение с базой данных

GORM позволяет инициализировать * gorm.DB с помощью существующее соединение с базой данных

 импорт (
"база данных / sql"
"горм.io / gorm "
)

sqlDB, err: = sql.Open (" mysql "," mydb_dsn ")
gormDB, err: = gorm.Open (mysql.New (mysql.Config {
Conn: sqlDB,
}) ), & gorm.Config {})

PostgreSQL

 импорт (
"gorm.io/driver/postgres"
"gorm.io/gorm"
)

dsn: = user = gorm password = gorm dbname = gorm port = 9920 sslmode = disable TimeZone = Asia / Shanghai "
db, err: = gorm.Open (postgres.Open (dsn), & gorm.Config {})

Мы используем pgx в качестве драйвера базы данных / sql postgres, он по умолчанию включает кеш подготовленных операторов, чтобы отключить его:

 
db, err: = gorm.Open (postgres.New (postgres.Config {
DSN: "user = gorm password = gorm dbname = gorm port = 9920 sslmode = disable TimeZone = Asia / Shanghai",
PreferSimpleProtocol: true,
}), & gorm.Config {})

Настроить драйвер

GORM позволяет настроить драйвер PostgreSQL с помощью параметра DriverName , например:

 импорт (
_ "github.com / GoogleCloudPlatform / cloudsql-proxy / proxy / dialers / postgres "
" gorm.io/gorm "
)

db, err: = gorm.Open (postgres.New (postgres.Config {
DriverName:" cloudsqlpostgres ",
DSN: "host = project: region: instance user = postgres dbname = postgres password = password sslmode = disable",
})

Типы моделей баз данных | Топ-5 различных типов моделей баз данных

Введение в типы моделей баз данных

Модели баз данных в основном известны как схемы баз данных, которые используются для представления структуры базы данных и формата базы данных, которым управляет система управления базами данных.Модели базы данных представляют внешний вид базы данных. Существуют различные типы моделей баз данных, такие как сетевая модель, модель сущности-отношения, иерархическая модель, объектно-ориентированная модель и объектная модель. Все эти типы моделей баз данных отличаются друг от друга, и операции, выполняемые с этим типом модели базы данных, отличаются друг от друга. Использование моделей баз данных зависит от требований пользователя.

Типы моделей баз данных

Ниже представлены различные типы моделей баз данных:

1.Плоская модель

В плоской модели базы данных существует единственный двумерный массив элементов данных, в котором предполагается, что столбцы имеют одинаковый тип значений, а в строке элементы должны иметь реляционные значения, относящиеся друг к другу.

Например, есть два столбца с именем и паролем, которые могут использоваться любой системой безопасности. Таким образом, каждая строка используется для хранения разных паролей и имен пользователей. В плоской модели нет двух одинаковых записей. В плоской модели формат таблицы используется для хранения базы данных.Эта модель базы данных имеет недостаток, так как она не может хранить огромные фрагменты данных в двумерном массиве, потому что трудно управлять таким большим набором записей в плоской модели базы данных.

2. Иерархическая модель

В иерархической модели данные хранятся в древовидной структуре, в которой есть корневой узел, в котором данные начинают храниться. Поле сортировки используется родственной записью для поддержания определенного порядка при хранении данных в иерархической модели.Иерархическая модель базы данных в основном используется, когда есть потребность в поддержке системы управления информацией. В этой модели базы данных между данными существует отношение «один ко многим». В иерархической модели извлечения данных используется другой метод.

Метод основан на перемещении вниз с использованием указателей, так что к данным можно получить доступ последовательно. Из-за этого метода иерархическая модель базы данных имеет недостаток, поскольку она не способна обрабатывать все типы операций с базой данных.Время извлечения данных больше по сравнению с другими типами моделей баз данных. Записи не связаны с иерархической моделью. И модель состоит из восходящей ссылки, которая используется для представления иерархии данных, хранящихся в системе базы данных.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *