20. Многомерная модель данных.

Многомерность модели означает многомерное логическое представление структуры информации, а не многомерность визуализации данных. Многомерная модель предназначена для аналитической обработки информации.

Основными понятиями, с которыми оперирует пользователь в многомерной модели, являются понятия – измерение и ячейка.Измерение – это множество однотипных данных, образующих одну из граней многомерного гиперкуба. Примерами наиболее часто используемых временных измерений являются дни, месяцы, кварталы и годы. В качестве географических измерений широко употребляются города, районы, регионы и страны. Ячейка – это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором измерений.

В многомерной модели данных используется два варианта организации данных – гиперкубическая и поликубическая. В гиперкубической все кубы определяются одним и тем же набором измерений (максимально возможным). В некоторых случаях информация может быть избыточной, так как требуется обязательное заполнение ячеек. В поликубической определяются несколько гиперкубов с различной размерностью и различными измерениями в качестве граней.

Для извлечения данных из базы, организованной по многомерной модели, применяется ряд специальных операций: срез, вращение, агрегация и детализация. Срез представляет собой данные, полученные в результате фиксации одного или нескольких измерений.

Операция вращение суть ее заключается в изменении порядка при визуальном представлении данных (меняются местами оси X и Y). Для многомерного случая операция вращения представляет собой процедуру изменения порядка следования измерений. Операции агрегации и детализации означают соответственно переход к более или менее детальному представлению информации из гиперкуба.

Достоинством многомерной модели является удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных с временными интервалами. При организации таких же данных по реляционной модели происходит рост трудоемкости операций выборки и существенное увеличение затрат памяти компьютера на хранение данных.Недостатком является громоздкость для простейших задач оперативной обработки информации.

21. Требования, предъявляемые к базе данных.

Проектирование базы данных – это процесс создания проекта базы данных, предназначенной для поддержки функционирования экономического объекта и способствующей достижению его целейПри проектировании базы данных необходимо учитывать тот факт, что база данных должна удовлетворять комплексу требований: Целостность базы данных. (Требование полноты и непротиворечивости данных). Многократное использование данных. Быстрый поиск и получение информации по запросам пользователей. Простота обновления данных. Уменьшение излишней избыточности данных. Защита данных от несанкционированного доступа, от искажения и уничтожения.

22. Этапы жизненного цикла базы данных.

Жизненный цикл базы данных (ЖЦБД) – это процесс проектирования, реализации и поддержки базы данных. ЖЦБД состоит из следующих семи этапов: предварительное планирование; проверка осуществимости; определение требований; концептуальное проектирование; логическое проектирование; физическое проектирование;оценка работы и поддержка базы данных.

Опишем главные задачи каждого этапа.

1. Предварительное планирование базы данных. На этом этапе собирается информация об используемых и находящихся в процессе разработки прикладных программах и файлах, связанных с ними. Она помогает установить связи между текущими приложениями и то, как используется информация приложений, позволяет определить требования к базе данных.

2. Проверка осуществимости. Она предполагает подготовку отчетов по трем вопросам: (технологическая осуществимость); (операционная осуществимость); (экономическая эффективность).

3. Определение требований. На этом этапе определяются: цели базы данных; информационные потребности различных структурных подразделений и их руководителей; требования к оборудованию; требования к программному обеспечению.

4.Концептуальное проектирование. На этом этапе создаются подробные модели пользовательских представлений данных предметной области. Затем они интегрируются в концептуальную модель, которая фиксирует все элементы корпоративных данных, подлежащих загрузке в базу данных.

5.Логическое проектирование. На этом этапе осуществляется выбор типа модели данных. Концептуальная модель отображается в логическую модель.

6.Физическое проектирование. На этом этапе предусматривается принятие разработчиком окончательного решения о способах реализации создаваемой базы данных. Логическая модель расширяется характеристиками, необходимыми для определения способов физического хранения базы данных, типа устройств для хранения, методов доступа к данным базы, требуемого объема памяти, правил сопровождения базы данных и др.

7.Оценка и поддержка базы данных. Оценка включает опрос пользователей на предмет выяснения, какие их информационные потребности остались неучтенными. При необходимости в спроектированную базу данных вносятся изменения. Пользователи обучаются работе с базой данных.

23. Модель «сущность–связь».

24. Преобразование ER- модели в реляционную.

25. Общие сведения о CASE-средствах.

26. Нормализация данных в реляционных таблицах.

27. Этапы проектирования базы данных и их процедуры.

28. Общая характеристика СУБД Microsoft Access.

29. Структура окна СУБД MS Access.

30. Таблицы. Типы и свойства полей таблиц.

31. Запросы на выборку, способы их создания.

32. Перекрестный запрос.

33. Параметрический запрос.

34. Запросы действия (активные запросы), их разновидности.

35. Формы и используемые в них элементы управления.

36. Отчеты, способы их создания.

37. Макросы и модули, их отличия.

38. Страницы доступа к данным, их виды.

39. Назначение, стандарты и преимущества языка SQL.

40. Структура команды SQL.

41. Типы данных и выражения в SQL.

42. Функциональные возможности языка SQL.

43. Знания и их виды.

44. Базы знаний.

45. Модели представления знаний.

46. Продукционные модели.

47. Семантические сети.

48. Фреймовые модели.

49. Формальные логические модели.

50. Обработка данных на мейнфреймах в пакетном режиме.

51. Обработка данных в многотерминальных системах.

52. Обработка данных на автономных персональных компьютерах.

53. Обработка данных с помощью компьютерных сетей.

54. Принцип передачи данных по сети.

55. Формы взаимодействия между компьютерами при удаленной обработке данных.

56. Централизованная и децентрализованная обработка данных.

57. Виды серверов.

58. Архитектура файл-сервер.

59. Клиент-серверные системы и модели доступа к данным.

60. Требования к серверу баз данных.

61. Механизмы доступа к данным (прикладной и универсальный программный интерфейс).

62. Категории специалистов, работающих с базой данных.

63. Направления администрирования баз данных.

64. Функции администратора баз данных.

65. Причины разрушения и потери данных.

66. Устройства для хранения баз данных.

67. Физический доступ к базе данных.

68. Индексирование и хеширование.

69. Сжатие данных.

70. Меры обеспечения безопасности данных.

71. Восстановление и хранение данных.

72. Оптимизация работы базы данных