Теория базы данных

Размещено на http://www.allbest.ru/

2

1. Какие модели данных вы знаете

интернет моделирование база

В классической теории баз данных, модель данных есть формальная теория представления и обработки данных в системе управления базами данных (СУБД), которая включает, по меньшей мере, три аспекта:

1) аспект структуры: методы описания типов и логических структур данных в базе данных;

2) аспект манипуляции: методы манипулирования данными;

3) аспект целостности: методы описания и поддержки целостности базы данных.

Аспект структуры определяет, что из себя логически представляет база данных, аспект целостности определяет средства описаний корректных состояний базы данных, аспект манипуляции определяет способы перехода между состояниями базы данных (то есть способы модификации данных) и способы извлечения данных из базы данных.

Модель данных -- это абстрактное, самодостаточное, логическое определение объектов, операторов и прочих элементов, в совокупности составляющих абстрактную машину доступа к данным, с которой взаимодействует пользователь. Эти объекты позволяют моделировать структуру данных, а операторы -- поведение данных.

Иерархическая модель

Иерархическая структура представляет совокупность элементов, связанных между собой по определенным правилам. Графическим способом представления иерархической структуры является дерево (рис. 1).

Дерево представляет собой иерархию элементов, называемых узлами. Под элементами понимается совокупность атрибутов, описывающих объекты. В модели имеется корневой узел (корень дерева), который находится на самом верхнем уровне и не имеет узлов, стоящих выше него. У одного дерева может быть только один корень. Остальные узлы, называемые порожденными, связаны между собой следующим образом: каждый узел имеет только один исходный, находящийся на более высоком уровне, и любое число (один, два или более, либо ни одного) подчиненных узлов на следующем уровне.

Примером простого иерархического представления может служить административная структура высшего учебного заведения: институт - отделение - факультет - студенческая группа (рис. 2).

Рис. 2. Пример иерархической структуры

К достоинствам иерархической модели данных относятся эффективное использование памяти ЭВМ и неплохие показатели времени выполнения операций над данными.

Недостатком иерархической модели является ее громоздкость для обработки информации с достаточно сложными логическими связями.

На иерархической модели данных основано сравнительно ограниченное количество СУБД, в числе которых можно назвать зарубежные системы IMS, PC / Focus, Team - Up и Data Edge, а также отечественные системы Ока, ИНЭС и МИРИС.

Сетевая модель данных

Отличие сетевой структуры от иерархической заключается в том, что каждый элемент в сетевой структуре может быть связан с любым другим элементом (рис. 3). Пример простой сетевой структуры показан на рис. 4.

Достоинством сетевой модели данных является возможность эффективной реализации по показателям затрат памяти и оперативности.

Недостатком сетевой модели данных являются высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на ее основе.

Наиболее известными сетевыми СУБД являются IDMS, СЕТЬ, СЕТОР и КОМПАС.

Реляционная модель данных

Реляционная модель данных была предложена Е.Ф. Коддом, известным исследователем в области баз данных, в 1969 году, когда он был сотрудником фирмы IBM. Впервые основные концепции этой модели были опубликованы в 1970.

Реляционная база данных представляет собой хранилище данных, организованных в виде двумерных таблиц (рис. 5). Любая таблица реляционной базы данных состоит из строк (называемых также записями) и столбцов (называемых также полями).

Строки таблицы содержат сведения о представленных в ней фактах (или документах, или людях, одним словом, - об однотипных объектах). На пересечении столбца и строки находятся конкретные значения содержащихся в таблице данных.

Данные в таблицах удовлетворяют следующим принципам:

1. Каждое значение, содержащееся на пересечении строки и столбца, должно быть атомарным.

2. Значения данных в одном и том же столбце должны принадлежать к одному и тому же типу, доступному для использования в данной СУБД.

3. Каждая запись в таблице уникальна, то есть в таблице не существует двух записей с полностью совпадающим набором значений ее полей.

4. Каждое поле имеет уникальное имя.

5. Последовательность полей в таблице несущественна.

6. Последовательность записей в таблице несущественна.

Поле или комбинацию полей, значения которых однозначно идентифицируют каждую запись таблицы, называют возможным ключом (или просто ключом).

Если таблица имеет более одного возможного ключа, тогда один ключ выделяют в качестве первичного. Первичный ключ любой таблицы обязан содержать уникальные непустые значения для каждой строки.

Поле, указывающее на запись в другой таблице, связанную с данной записью, называется внешним ключом.

Подобное взаимоотношение между таблицами называется связью . Связь между двумя таблицами устанавливается путем присвоения значений внешнего ключа одной таблицы значениям первичного ключа другой.

Группа связанных таблиц называется схемой базы данных. Информация о таблицах, их полях, первичных и внешних ключах, а также иных объектах базы данных, называется метаданными .

Достоинство реляционной модели данных заключается в простоте, понятности и удобстве физической реализации на ЭВМ. Именно простота и понятность для пользователя явились основной причиной ее широкого использования.

Рис. 5. Схема реляционной модели данных

К основным недостаткам реляционной модели относятся отсутствие стандартных средств идентификации отдельных записей и сложность описания иерархических и сетевых связей.

Примерами зарубежных реляционных СУБД для ПЭВМ являются: DB 2, Paradox, FoxPro, Access, Clarion, Ingres, Oracle .

К отечественным СУБД реляционного типа относятся системы ПАЛЬМА и HyTech .

Объектно-ориентированная модель

В объектно-ориентированной модели при представлении данных имеется возможность идентифицировать отдельные записи базы данных. Между записями и функциями их обработки устанавливаются взаимосвязи с помощью механизмов, подобных соответствующим средствам в объектно-ориентированных языках программирования.

Стандартизированная объектно-ориентированная модель описана в рекомендациях стандарта ODMG -93 (Object Database Management Group - группа управления объектно-ориентированными базами данных).

Рассмотрим упрощенную модель объектно-ориентированной БД. Структура объектно-ориентированной БД графически представима в виде дерева, узлами которого являются объекты. Свойства объектов описываются некоторым стандартным типом или типом, конструируемым пользователем (определяется как class). Значение свойства типа class есть объект, являющийся экземпляром соответствующего класса. Каждый объект-экземпляр класса считается потомком объекта, в котором он определен как свойство. Объект-экземпляр класса принадлежит своему классу и имеет одного родителя. Родовые отношения в БД образуют связную иерархию объектов. Пример логической структуры объектно-ориентированной БД библиотечного дела приведен на рис. 6. Здесь объект типа Библиотека является родительским для объектов-экземпляров классов Абонент, Каталог и Выдача. Различные объекты типа Книг а могут иметь одного или разных родителей. Объекты типа Книга, имеющие одного и того же родителя, должны различаться, по крайней мере, инвентарным номером (уникален для каждого экземпляра книги), но имеют одинаковые значения свойств ISBN, УДК, название и автор.

Логическая структура объектно-ориентированной БД внешне похожа на структуру иерархической БД. Основное различие между ними состоит в методах манипулирования данными.

Для выполнения действий над данными в рассматриваемой модели БД применяются логические операции, усиленные объектно-ориентированными механизмами инкапсуляции, наследования и полиморфизма.

Инкапсуляция ограничивает область видимости имени свойства пределами того объекта, в котором оно определено. Так, если в объект типа Каталог добавить свойство, задающее телефон автора книги и имеющее название телефон, то мы получим одноименные свойства у объектов Абонент и Каталог. Смысл такого свойства будет определяться тем объектом, в который оно инкапсулировано.

Наследование, наоборот, распространяет область видимости свойства на всех потомков объекта. Так, всем объектам типа Книга, являющимся потомками объекта типа Каталог, можно приписать свойства объекта-родителя: ISBN, УДК, название и автор. Если необходимо расширить действие механизма наследования на объекты, не являющиеся непосредственными родственниками (например, между двумя потомками одного родителя), то в их общем предке определяется абстрактное свойство типа abs. Так, определение абстрактных свойств билет и номер в объекте Библиотека приводит к наследованию этих свойств всеми дочерними объектами Абонент, Книга и Выдача. Не случайно, поэтому значения свойства билет классов Абонент и Выдача, показанных на рис. 6, являются одинаковыми - 00015.

Полиморфизм в объектно-ориентированных языках программирования означает способность одного и того же программного кода работать с разнотипными данными. Другими словами, он означает допустимость в объектах разных типов иметь методы (процедуры или функции) с одинаковыми именами. Во время выполнения объектной программы одни и те же методы оперируют с разными объектами в зависимости от типа аргумента. Применительно к рассматриваемому примеру полиморфизм означает, что объекты класса Книга , имеющие разных родителей из класса Каталог, могут иметь разный набор свойств. Следовательно, программы работы с объектами класса Книга могут содержать полиморфный код.

Поиск в объектно-ориентированной БД состоит в выяснении сходства между объектом, задаваемым пользователем, и объектами, хранящимися в БД.

Рис. 6. Логическая структура БД библиотечного дела

Основным достоинством объектно-ориентированной модели данных в сравнении с реляционной является возможность отображения информации о сложных взаимосвязях объектов. Объектно-ориентированная модель данных позволяет идентифицировать отдельную запись базы данных и определять функции их обработки.

Недостатками объектно-ориентированной модели являются высокая понятийная сложность, неудобство обработки данных и низкая скорость выполнения запросов.

К объектно-ориентированным СУБД относятся POET, Jasmine, Versant, DB2, ODB - Jupiter, Iris, Orion, Postgres.

2. Какие признаки положены в основу классификации ЛВС

В настоящее время вопросам классификации ЛВС уделяется серьезное внимание. Это связано с тем, что современные вычислительные сети могут охватывать значительные территории, применяться для решения задач различной сложности и назначения, использовать различные среды и протоколы передачи данных. Таким образом, при проектировании локальной вычислительной сети, перед заказчиком и исполнителем встает вопрос об однозначности применяемой терминологии.

Признаков, по которым осуществляется классификация ЛВС, достаточно много. Ниже приводятся некоторые из них.

1. По расстоянию между узлами (охвату географической территории).

Различают местные (ограниченные зданием или группой зданий), территориальные или региональные (действующие в пределах ограниченной территории но охватывающие значительное географическое пространство - город, область, страну) и глобальные(связывающие узлы, находящиеся в различных регионах и точках мира).

2. Классификация ЛВС по способу управления.

Подразделяет ЛВС на сети с выделенными серверами, одноранговые сети (все узлы сети равноправны) и терминальные (сети использующие т.н. сетецентрическую концепцию построения, при которой оборудование конечного пользователя предоставляет только функции ввода-вывода, а все запросы на обработку и получение информации выполняет сетевое ядро).

3. Классификация ЛВС по топологии.

Этот признак определяет способы соединения узлов сети и обмена информацией между ними. Различают широковещательные, последовательностные и смешанные топологии. К широковещательным топологиям относят архитектуру «шина» или «магистраль» (все узлы присоединяются к магистральному кабельному сегменту, данные передаваемые одной станцией доступны для всех); «звезда» - каждая рабочая станция связана с центральным узлом отдельным каналом, центральный узел осуществляет трансляцию данных одного узла к остальным.

К последовательностным топологиям относят архитектуру «кольцо» - каждый узел «слышит» только данные от двух соседних узлов. При необходимости осуществляет их дальнейшую трансляцию.

4. По используемой физической среде.

В настоящее время в этом способе классификации выделяют проводные кабельные сети, оптоволоконные кабельные сети и беспроводные сети.

5. По методу доступа.

Различают случайные и детерминированные методы доступа рабочих станций к среде передачи данных. Наиболее известными из них являются метод множественного доступа с контролем несущей и обнаружением конфликтов (Carrier Sense Multiple Access /Collision Detection CSMA/CD), который регламентируется стандартом IEEE 802.3 (Ethernet) и метод передачи маркера - стандарт IEEE 802.5 (Token Ring).

3. Какие принципы заложены в основу построения адреса ресурса в Интернет

В основу построения адреса ресурса в Сети заложены следующие понятия и принципы:

Расширяемость - новые адресные схемы должны легко вписываться в существующий синтаксис URI (Uniform Resource Identifier - универсальный идентификатор ресурса)(иерархическая адресация файлов). Было введено понятие адресная схема. При этом идентификатор схемы стоит перед остатком адреса, отделен от него двоеточием и двойным слэшем, также идентификатор схемы определяет порядок интерпретации остатка.

Читаемость - адрес должен быть легко читаем человеком.

Наиболее распространенные схемы адресации в Интернет:

Это основная схема для WWW. В схеме указывается идентификатор схемы, имя сервера (компьютера) Интернет, путь к файлу на этом сервере. Пример: http://polyn.net.kiae.su/polyn/manifest.html .

Схема FTP.

Данная схема позволяет адресовать файловый архивы FTP из программ-клиентов WWW. При этом программа должна поддерживать протокол FTP. В данной схеме возможно указание не только имени схемы, адреса FTP-архива, но и имени пользователя и даже его пароля. Наиболее часто используется для доступа к публичным архивам FTP: ftp://polyn.net.kiae.su/pub/0index.txt

Здесь записана ссылка на архив «polyn.net.kiae.su» с идентификатором «anonymous» или «ftp» (анонимный доступ). Если есть необходимость указать идентификатор пользователя и его пароль, то можно это сделать перед адресом машины: ftp://nobody:password@/polyn.net.kiae.su/users/local/pub .

Схема Gopher.

Данная схема используется для ссылки на ресурсы системы Gopher. Схема состоит из идентификатора и пути, в котором указывается адрес Gopher - сервера, тип ресурса и команда Gopher: gopher://gopher.kiae.su:70:/7/kuku .

В этом примере осуществляется доступ к gopher-серверу «gopher.kiae.su» через порт 70 для поиска (тип7) слова «kuku».

Схема FILE.

WWW-технология используется как в сетевом, так и в локальном режимах. Для локального режима используют схему File: file:///CI/text/html/inaex.htm .

В данном примере приведено обращение к локальному документу на персональном компьютере MS DOS или MS Windows.

Из приведенных выше примеров видно, что спецификация адресов URI является довольно общей и позволяет адресовать практически любой ресурс Интернет. Реальный механизм интерпретации идентификатора ресурса, опирающийся на URI, называется URL(Uniform Resource Locator - унифицированный указатель ресурса). Пользователи WWW имеют дело именно с ним.

4. В чем суть эвристического моделирования

Эвристический подход к моделированию используется в современном системном анализе плохо структурированных проблем, основанном на экспертных оценках.

Эвристические модели стали основой ряда методов решения проблем, воплотивших в себя опыт системного анализа сложных задач стратегического планирования и прогнозирования. Большинство из этих методов рождались в связи с решением какой-либо конкретной проблемы, чаще всего на правительственном уровне.

Центральной идеей всех методов является декомпозиция сложных высокоабстрактных вопросов на ряд простых последовательных задач, доступных для понимания и адекватного восприятия экспертом.

Эвристические методы решения проблем можно условно разделить на две категории: матричные и графовые.

Матричные методы

Сущность матричных методов состоит в построении некоторой иерархической или сетевой структуры, отражающей взаимные влияния и последовательность достижения различных целей, приводящих к решению исследуемой модели.

Морфологический метод. Разработан в 40-х годах ХХ века швейцарским астрономом Ф Цвики. Основная идея метода - систематически находить все мыслимые варианты решения проблемы путем комбинирования выделенных элементов и их характеристик. Цвики предложил три метода морфологического исследования.

Первый - метод систематического покрытия поля, основанный на выделении так называемых опорных пунктов знания в любой исследуемой области и использовании для заполнения поля некоторых сформулированных принципов мышления.

Второй - метод отрицания и конструирования, базирующийся на идее, состоящей в том, что на пути конструктивного прогресса стоят догмы и компромиссные ограничения, которые есть смысл отрицать, и следовательно, сформулировав некоторые предложения, полезно заменить на противоположные и использовать при проведении анализа.

Третий - метод морфологического ящика, идея которого состоит в определении всех мыслимых параметров, от которых может зависеть решение проблемы.

Методы Цвикке использовались для решения таких задач как разработка двигателей для ракет и самолетов, разработки телескопов и планирования исследований в астрономии, анализ перспектив развития техники для получения вакуума и др.

Метод QUEST (Quntitative Estimates for Science and Technology). Предназначен для распределения ресурсов, выделяемых на исследования и разработки, исходя из их возможного вклада в решение определенного круга задач. Метод предполагает четыре этапа;

Оценка значимости различных задач.

Оценка возможного вклада различных отраслей техники в решение указанных задач как в случае обычного, так и в случае дополнительного финансирования.

Определение суммарной значимости каждой отрасли для решения всей совокупности задач:

где - суммарная значимость i-той отрасли;

- суммарная значимость j-той задачи;

- вклад i-той отрасли в решение j-той задачи.

Распределение ресурсов между отраслями в соответствии с их суммарными значимостями.

Аналогичная процедура проводится для получения оценок научных направлений, содействующих развитию различных отраслей техники. На основе этих оценок производится распределение ресурсов между научными направлениями.

Метод решающих матриц. Предложен в 1966 году Г.С.Поспеловым и использовался при планировании средств на фундаментальные исследования.

Графовые методы

Метод дерева целей. Идея метода дерева целей впервые была предложена У. Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности.

Термин «дерево» подразумевает использование иерархической структуры, полученной путем разделения обшей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть подцелями нижележащих уровней или, начиная с некоторого уровня, -- функциями.

Метод «дерева целей» ориентирован на получение полной и относительно устойчивой структуры целей, проблем, направлений, т.е. такой структуры, которая на протяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе. Для достижения этого при построении вариантов структуры следует учитывать закономерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур целей и функций.

Метод SEER (System for Event Evaluation and Review - система оценки и обзора событий). Основан на использовании дельфийской процедуры экспертного оценивания для построения иерархии целей и определении событий, желаемых и необходимых для достижения этих целей. Решение задачи осуществляется в два этапа.

Метод прогнозного графа. Разработан в 70-х годах ХХ века авторским коллективом во главе с В.М. Глушковым и предназначен для прогнозирования и планирования научных и технических работ на основе так называемого государственного графа прогнозирования решения научно-технических проблем.

Метод анализа иерархий. Предложен американским математиком Т Саати в начале 70-х гг. Основой метода является построение иерархии факторов, действующих в анализируемой проблеме, и установление относительных приоритетов этих исследуемых объектов.

Метод применялся для исследования транспортных систем, распределения финансовых средств, разработки авиационной техники, планирования в промышленности, образовании, исследовании развития политических сценариев и т.д.

5. В чем отличие экспертной системы от традиционных программ

Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков:

Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Это существенно отличает экспертные системы от систем математического моделирования или компьютерной анимации. Нельзя, конечно, сказать, что программа полностью воспроизводит психологическую модель специалиста в этой предметной области (эксперта), но важно, что основное внимание все-таки уделяется воспроизведению компьютерными средствами методики решения проблем, которая применяется экспертом, -т.е. выполнению некоторой части задач так же (или даже лучше), как это делает эксперт.

Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базой знаний.

При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния (rule of thumb), которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем. Такие методы являются приблизительными в том смысле, что, во-первых, они не требуют исчерпывающей исходной информации, и, во-вторых, существует определенная степень уверенности (или неуверенности) в том, что предлагаемое решение является верным.

Экспертные системы отличаются и от других видов программ из области искусственного интеллекта.

Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Множество программ из области искусственного интеллекта являются сугубо исследовательскими и основное внимание в них уделяется абстрактным математическим проблемам или упрощенным вариантам реальных проблем (иногда их называют "игрушечными" проблемами), а целью выполнения такой программы является "повышение уровня интуиции" или отработка методики. Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области.

Одной из основных характеристик экспертной системы является ее производительность, т.е. скорость получения результата и его достоверность (надежность). Исследовательские программы искусственного интеллекта могут и не быть очень быстрыми, можно примириться и с существованием в них отказов в отдельных ситуациях, поскольку, в конце концов, -- это инструмент исследования, а не программный продукт. А вот экспертная система должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области.

Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным, что решение принято "не с потолка". В отличие от этого, исследовательские программы "общаются" только со своим создателем, который и так (скорее всего) знает, на чем основывается ее результат. Экспертная система проектируется в расчете на взаимодействие с разными пользователями, для которых ее работа должна быть, по возможности, прозрачной.

Зачастую термин система, основанная на знаниях (knowledge-based system), используется в качестве синонима термина экспертная система, хотя, строго говоря, экспертная система -- это более широкое понятие. Система, основанная на знаниях, -- это любая система, процесс работы которой основан на применении правил отношений к символическому представлению знаний, а не на использовании алгоритмических или статистических методов. Таким образом, программа, способная рассуждать о погоде, будет системой, основанной на знаниях, даже в том случае, если она не способна выполнить метеорологическую экспертизу. А вот чтобы иметь право называться метеорологической экспертной системой, программа должна быть способна давать прогноз погоды (другой вопрос -- насколько он будет достоверен).

Суммируя все сказанное, отметим -- экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленные в результате практической деятельности человека (или человечества), и использует их для решения проблем, специфичных для этой области. Этим экспертные системы отличаются от прочих, "традиционных" систем, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным с предметной областью теоретическим методам, чаще всего математическим. Процесс создания экспертной системы часто называют инженерией знаний (knowledge engineering) и он рассматривается в качестве "применения методов искусственного интеллекта".

Размещено на Allbest.ru