
- •Понятие экономической инфо.
- •Экономические информационные системы, их классификация.
- •Понятие системы, ее свойства.
- •Характеристики и структурные единицы экономической инфо.
- •Достаточность(полнота) – содержит мин необходимый объем сведений для принятия правильного решения.
- •Внемашинная организация экономической инфо.
- •Внутримашинная орг-ция экономич-ой инфо.
- •Понятие базы данных. Ее основные элементы.
- •Система упр-ия базами данных, их функции.
- •Трехур-я модель организации баз данных.
- •Иерархическая модель данных.
- •Реляционная модель данных.
- •Ключевые поля таблиц. Понятие первичного ключа.
- •Первичный ключ любой таблицы должен содержать уникальные (не повторяющиеся) непустые значения для данной таблицы.
- •Реляционная (ссылочная) целостность.
- •Отношения между данными в базе данных.
- •Операции реляционной алгебры над отношениями.
- •Постреляционная модель данных.
- •Объектно-ориентированная модель данных.
- •Многомерная модель данных.
- •Требования, предъявляемые к базе данных.
- •Этапы жизненного цикла базы 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.
- •34. Запросы действия (активные запросы), их разновидности.
- •35. Формы и используемые в них элементы управления.
- •37. Макросы и модули, их отличия.
- •38. Страницы доступа к данным, их виды.
- •39. Назначение, стандарты и преимущества языка sql.
- •40. Структура команды sql.
- •1.Структура языка sql (типы команд):
- •2. Определение структур базы данных (ddl)
- •3. Манипуляция данными (dml)
- •4. Отбор данных (dql)
- •5. Язык управления данными (dcl)
- •6. Команды администрирования данных
- •7. Команды управления транзакциями
- •41 Типы данных и выражения в sql.
- •Типы данных языка 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.
- •60. Требования к серверу баз данных.
- •62. Категории специалистов, работающих с базой данных.
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.
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.
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.