36. Использование групповых операций для получения статистических характеристик по полученным данным запросов на выборку

Групповые операции позволяют выделить группы записей с одинаковыми значениями в указанных полях и использовать для этих групп одну из статистических функций. В Access предусмотрено девять статистических функций:

1. AVG – вычисляет среднее арифметическое в наборе чисел, содержащихся в указанном поле запроса

2. Count – счет. Вычисляет число записей в результате запроса

3. min/max – возвращает минимальное или максимальное значение из набора числовых данных, содержащихся в поле запроса.

4. StD (Standard Deviation) – стандартное отклонение ,возвращает средне-квадратичное отклонение средней совокупности для указанного поля запроса.

5. StDPC – возвращает среднеквадратичное отклонение для выборки.

6. SUM – возвращает сумму числовых значений в поле запроса.

7. VarPS – возвращает дисперсное распределение числовых данных указанного поля для генеральной совокупности (выборки)

Результат запроса с использованием групповых операций содержит по одной записи для каждой группы. В запрос включаются поля, по которым производится группировка, и поля, для которых выполняются групповые функции.

Порядок создания запроса с использованием групповых операций

Для создания запроса с использованием групповых операций формируется запрос на выборку. В бланк запроса включаются поля, по которым надо произвести группировку, и поля, по которым надо произвести статистические вычисления.

Выполнить команду Вид/Групповые операции (View/Totals) или на панели инструментов конструктора запросов нажать кнопку Групповые операции (Totals). Можно также нажать правую кнопку мыши и выбрать в контекстно-зависимом меню опцию Групповая операция (Total), в которой для всех полей записано Группировка (Group by).

Для групповых вычислений по некоторому полю нужно заменить в нем слово Группировка (Group by) на нужную статистическую функцию. Выбрать нужную функцию можно через раскрывающийся в поле список.

37. Модели организации баз данных, их структура, достоинства и недостатки

Иерархическая модель данных — логическая модель данных в виде древовидной структуры. Иерархическая модель данных представляет собой совокупность элементов, расположенных в порядке их подчинения от общего к частному и образующих перевернутое дерево (граф). Данная модель характеризуется такими параметрами, как уровни, узлы, связи. Принцип работы модели таков, что несколько узлов более низкого уровня соединяется при помощи связи с одним узлом более высокого уровня. Узел— информационная модель элемента, находящегося на данном уровне иерархии.

Основные операции манипуляции с БД: поиск элемента в БД; переход от одного дерева к др.; перемещение от записи к записи внутри дерева; вставка некоторой записи; удаление элемента.

Достоинства: эффективное использование памяти и неплохие показатели временных затрат на выполнение операций; пригодны для формирования БД с теми данными, которые сами по себе имеют иерархическую структуру.

Недостатки: громосткость; сложность физической реализации для больших древовидных структур.

Сетевая модель данных — логическая модель данных, являющаяся расширением иерархического подхода, которая подчиняется строгой математической теории, описывающей структурный аспект, аспект целостности и аспект обработки данных в сетевых базах данных.

Основные операции манипуляции с БД: поиск элемента в БД; переход от предка к некоторому потомку; переход от потомка к предку; вставка новой записи; удаление записи и др.

Достоинства: эффективное использование затрат памяти (ресурсы) при манипулировании данными; использовать для решения многих задач из–за различных связей.

Недостатки: сложность физической реализации; жесткость связи между элементами данных накладывает ряд ограничений на удобство манипуляции данными; ослаблен контроль целостности связей между записями.

СТРУКТУРА!?

Реляционная модель данных (РМД) — логическая модель данных, прикладная теория построения баз данных, которая является приложением к задачам обработки данных таких разделов математики как теории множеств и логика первого порядка. На реляционной модели данных строятся реляционные базы данных.

Реляционная модель данных включает следующие компоненты:

• Структурный аспект (составляющая) — данные в базе данных представляют собой набор отношений.

• Аспект (составляющая) целостности — отношения (таблицы) отвечают определенным условиям целостности. РМД поддерживает декларативные ограничения целостности уровня домена (типа данных), уровня отношения и уровня базы данных.

• Аспект (составляющая) обработки (манипулирования) — РМД поддерживает операторы манипулирования отношениями (реляционная алгебра, реляционное исчисление).

Достоинства: простота моделирования и физическая реализация, высокая эффективность обработки данных.

Недостатки: отсутствие стандартных средств идентификации каждой отдельной записи.

Объектно–ориентированная модель. Основными понятиями, с которыми оперирует эта модель, являются следующие:

• объекты, обладающие внутренней структурой и однозначно идентифицируемые уникальным внутрисистемным ключом;

• классы, являющиеся по сути типами объектов;

• операции над объектами одного или разных типов, называемые «методами»;

• инкапсуляция структурного и функционального описания объектов, позволяющая разделять внутреннее и внешнее описания;

• наследуемость внешних свойств объектов на основе соотношения «класс-подкласс».

Достоинства: возможность для пользователя системы определять свои сколь угодно сложные типы данных (используя имеющийся синтаксис и свойства наследуемости и инкапсуляции);

наличие наследуемости свойств объектов;

повторное использование программного описания типов объектов при обращении к другим типам, на них ссылающимся.

Недостатки: эта модель не исследована столь тщательно математически, как реляционная;

отсутствие общеупотребимых стандартов, позволяющих связывать конкретные объектно–ориентированные системы с другими системами работы с данными;

очень остро стоит проблема идентификации объекта;

невозможно перенести объекты в другую базу данных