Лабораторная работа №5
Цель работы: научиться строить связанные таблицы данных предметной области в среде реляционной СУБД (MS Access), заполнять эти таблицы, формировать по ним запросы и отчеты.
«БАЗЫ ДАННЫХ»
Ба́за да́нных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ).
Классификация по модели данных
Примеры:
Иерархическая
Сетевая
Реляционная
Объектная и объектно-ориентированная
Объектно-реляционная
Функциональная.
Классификация по среде постоянного хранения
Во вторичной памяти, или традиционная (англ. conventional database): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — как правило жёсткий диск. В оперативную память СУБД помещает лишь кеш и данные для текущей обработки.
В оперативной памяти (англ. in-memory database, memory-resident database, main memory database): все данные на стадии исполнения находятся в оперативной памяти.
В третичной памяти (англ. tertiary database): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило на основе магнитных лент или оптических дисков. Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кеш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.
Классификация по содержимому
Примеры:
Географическая
Историческая
Научная
Мультимедийная.
Классификация по степени распределённости
Централизованная, или сосредоточенная (англ. centralized database): БД, полностью поддерживаемая на одном компьютере.
Распределённая (англ. distributed database): БД, составные части которой размещаются в различных узлах компьютерной сети в соответствии с каким-либо критерием.
Неоднородная (англ. heterogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами более одной СУБД
Однородная (англ. homogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами одной и той же СУБД.
Фрагментированная, или секционированная (англ. partitioned database): методом распределения данных является фрагментирование (партиционирование, секционирование), вертикальное или горизонтальное.
Тиражированная (англ. replicated database): методом распределения данных является тиражирование (репликация).
Другие виды БД
Пространственная (англ. spatial database): БД, в которой поддерживаются пространственные свойства сущностей предметной области. Такие БД широко используются в геоинформационных системах.
Временная, или темпоральная (англ. temporal database): БД, в которой поддерживается какой-либо аспект времени, не считая времени, определяемого пользователем.
Пространственно-временная (англ. spatial-temporal database) БД: БД, в которой одновременно поддерживается одно или более измерений в аспектах как пространства, так и времени.
Циклическая (англ. round-robin database): БД, объём хранимых данных которой не меняется со временем, поскольку в процессе сохранения данных одни и те же записи используются циклически.
Сверхбольшие базы данных
Сверхбольшая база данных (англ. Very Large Database, VLDB) — это база данных, которая занимает чрезвычайно большой объём на устройстве физического хранения. Термин подразумевает максимально возможные объёмы БД, которые определяются последними достижениями в технологиях физического хранения данных и в технологиях программного оперирования данными.
Количественное определение понятия «чрезвычайно большой объём» меняется во времени; в настоящее время считается, что это объём, измеряемый по меньшей мере петабайтами. Для сравнения, в 2005 г. самыми крупными в мире считались базы данных с объёмом хранилища порядка 100 терабайт.
Специалисты отмечают необходимость особых подходов к проектированию сверхбольших БД. Для их создания нередко выполняются специальные проекты с целью поиска таких системотехнических решений, которые позволили бы хоть как-то работать с такими большими объёмами данных. Как правило необходимы специальные решения для дисковой подсистемы, специальные версии операционной среды и специальные механизмы обращения СУБД к данным.
Исследования в области хранения и обработки сверхбольших баз данных VLDB всегда находятся на острие теории и практики баз данных. В частности, с 1975 года проходит ежегодная конференция International Conference on Very Large Data Bases («Международная конференция по сверхбольшим базам данных»). Большинство исследований проводится под эгидой некоммерческой организации VLDB Endowment (Фонд целевого капитала «VLDB»), которая обеспечивает продвижение научных работ и обмен информацией в области сверхбольших БД и смежных областях.
Порядок работы
Разработать модель данных предметной области, например, - «Учебный процесс в ВУЗе» (см. лекцию). Определить перечень таблиц данных, например, - «предметы», «преподаватели», «группа», «студенты», «успеваемость».
С помощью Мастера БД создать эти таблицы в MS Access и связать их по ключевым данным (см. Пример). Контроль осуществлять по диагностике целостности данных.
Создать простые и подчиненные формы для заполнения всех таблиц. С помощью этих форм занести во все таблицы по 3-4 записи (придумать самим, учесть будущие запросы).
К заполненным таблицам с помощью Мастера БД сформировать запросы в соответствии с выданным преподавателем индивидуальным заданием.
Экспериментально проверить работу запросов и форм.
Пополнить таблицы и повторить п. 5, сделать вывод.
Расчетные формулы
Нет
Пример программы
СТУДЕНТЫ
-
Ключ
«Имя поля»
«Тип данных»
«Описание»
НГ
Текстовый
Номер группы
НС
Числовой, целый
Номер студента
ФИО
Текстовый
Фамилия студента
ДАТР
Дата/время
Дата рождения
АДР
Текстовый
Домашний адрес
ПРЕПОДАВАТЕЛИ
-
Ключ
«Имя поля»
«Тип данных»
«Описание»
ФИОП
Текстовый
Фамилия преподавателя
ДОЛЖ
Мастер подстановок, фиксированный набор (ассистент, доцент, профессор)
Должность
СТ
Мастер подстановок, фиксированный набор (магистр, кандидат наук, доктор наук)
Ученая степень
ПРЕДМЕТЫ
-
Ключ
«Имя поля»
«Тип данных»
«Описание»
НП
Текстовый
Название предмета
ЧАС
Числовой, целый
Всего часов
СЕМ
Числовой, целый
В каком семестре
АТТ
Мастер подстановок, фиксированный набор (зачет, экзамен)
Вид аттестации
УСПЕВАЕМОСТЬ
-
Ключ
«Имя поля»
«Тип данных»
«Описание»
НГ
Мастер подстановок, из таблицы ГРУППЫ
Номер группы
НС
Мастер подстановок, из таблицы СТУДЕНТЫ (добавить кроме НС еще ФИО)
Номер студента
НП
Мастер подстановок, из таблицы ПРЕДМЕТЫ
Название предмета
ФИОП
Мастер подстановок, из таблицы ПРЕПОДАВАТЕЛИ
Фамилия преподавателя
ОЦ
Мастер подстановок, фиксированный набор
Оценка в зачетке
Вывод:
Базы данных предназначены для компоновки и распределения данной информации по соответствующим темам.
Устройство Microsoft Access позволяет создавать запросы, то есть искать нужные данные, задавая условия поиска, но при этом следует использовать логические операции (AND, OR, OR NOT и т.д.) при конструировании сложных запросов.
Для правильного функционирования базы данных нужно правильно создавать связи между таблицами, создавать ключевые поля и задавать тип данных.
В Microsoft Access можно писать программы, так как здесь так же встроен редактор Visual Basic.
Также в Microsoft Access можно создавать кнопки, обладающие множеством свойств. Кнопки многофункциональны: для них можно как записать программу, так и задать условие такое, что при нажатии на кнопку получать вывод какой-либо информации и т.д.
Error: Reference source not found