11. .Принципы организации субд. Структура и модели данных. Объекты бд. Sql и qbe-запросы. Базы знаний.

Б азы и банки данных: проектирование баз данных; сортировка, поиск, фильтрация данных; про­екти­рова­ние запросов; разработка отчетов. Банк данных (БнД) - современная форма организа­ции хранения и доступа к информации. Банк данных - сис­тема специальным образом организо­ванных данных (баз данных), программных, технических, языко­вых, органи­зационно-методических средств, предназначенных для обеспечения централизованного накопления и коллектив­ного мно­гоцеле­вого использования данных. В БнД предусматривается специальное средство приведения всех запросов к единой терминологии - сло­варь дан­ных. Используются специальные методы эквивалент­ных грамматических преобразований запросов для по­строения оп­тимальных процедур их обработки, специальные методы дос­тупа к одним и тем же данным различных пользователей при со­впадении во времени поступивших запросов. Со стороны внешних пользова­телей к банку данных формулиру­ются следую­щие требования. Банк данных должен: 1)удовлетворять акту­альным информационным потребностям внешних пользова­телей, обеспечивать возможность хране­ния и моди­фикации больших объемов многоас­пектной ин­фор­мации, удовлетворять выявленным и вновь возни­кающим потребностям внешних пользователей; 2)обеспечивать заданный уровень достоверности хра­нимой ин­формации и ее непро­тиворечивость; 3)обеспечивать доступ к данным только пользовате­лям с соот­ветствующими пол­номочиями; 4)обеспечивать возможность поиска информации по произ­вольной группе признаков; 5)удовлетворять за­данным требованиям по произ­водительно­сти при об­работке запросов; 6)иметь возможность реорганизации и расширения при изме­нении границ ПО; 7)обеспечивать выдачу информации пользователям в различ­ной форме; 8)обеспечивать простоту и удобство об­ращения внешних пользователей за информацией; 9)обеспечивать возможность одновременного обслуживания большого числа внешних пользо­вателей и т.п. Две ос­новные компонен­ты: 1)базу данных (даталогическое пред­ставление информационной модели предметной области); 2)систему управления базой данных (СУБД) (с помо­щью которой и реализу­ются централизованное управление дан­ными, хранимы­ми в базе, доступ к ним и поддер­жание их в состоя­нии, соответ­ствующем состоянию предметной об­ласти.

Я дром БнД является база данных. База данных - поименованная совокупность структурированных и взаи­мо­связан­ных данных и объектов, относящихся к определенной предметной области. Структурирование - введение соглашений о способах представления данных. Основные требования к организации БД: 1)обеспечение возмож­ности разработки усовершенствование при­ложений (легче, быстрее, дешевле). 2)многократное использование данных. 3)Сохранение затрат умственного труда. 4)Простота. 5)Легкость использования. 6)Гибкость использова­ния. 7)Быстрая обработка незапланиро­ванных запросов на дан­ные. 8)Простота внесения изменений. 9) Низкая стоимость хранения и исполь­зования данных и минимизация затрат на вне­сение изменений. 10)Уменьшение из­быточности данных. 11)Высокая производительность. 12)Достоверность данных и соответствие одному уровню об­новления. 13)Секретность. 14)Защита от ис­кажения и уничтожения. 15)Оперативность. Программные средства БнД - сложный ком­плекс, обеспечивающий взаимодействие всех частей инфор­мационной системы при ее функ­ционировании (рис.). Основа программных средств БнД - СУБД. Состоит: 1) ядро СУБД (обеспечивает организацию вво­да, обработки и хранения данных); 2)другие компо­ненты (обеспе­чивают настройку системы, сред­ства тестирования, ути­литы, обеспечивающие выполнение вспомога­тельных функций, таких, как восстановление баз данных, сбор статистики о функциониро­вании БнД). Важной компонентой СУБД являются трансля­торы для ис­пользуемых ею языковых средств.

Большинство СУБД работает в среде универ­сальных опера­ционных систем и взаимодействует с ОС при обра­ботке обраще­ний к БнД, поэтому можно считать, что ОС также входит в состав БнД. Для обработки запросов к базе данных (БД) пишутся соот­ветст­вующие программы, которые представляют прикладное про­граммное обеспе­чение БнД. Основной категорией пользователей являются конечные пользователи, т.е. те пользователи, для нужд ко­торых и создается банк данных. От конеч­ных пользователей не должно требоваться каких-то специальных знаний в об­ласти вычислительной техники и языковых средств. Администратор банка данных (АБД) - специалис­т, обеспечивающий создание, функциониро­вание и развитие БнД.

База знаний является основой экспертной системы, она накапливается в процессе ее построения. Наибольший интерес в развитии информационного обеспечения АИТУ экономической деятельностью представляют применения в области искусственного интеллекта. Одной из форм реализации достижений в этой области является создание экспертных систем — специальных компьютерных систем, базирующихся на системном аккумулировании, обобщении, анализе и оценке знаний высококвалифицированных специалистов (экспертов). В экспертной системе используется база знаний, в которой представляются знания о конкретной предметной области.

База знаний — это совокупность моделей, правил и факторов (данных), порождающих анализ и выводы для нахождения решений сложных задач в некоторой предметной области. Выделенные и организованные в виде отдельных, целостных структур информационного обеспечения знания о предметной области становятся явными и отделяются от других типов знаний (например, общих знаний). Базы знаний позволяют вести рассуждения не только и не столько на основе формальной математической логики, но и на основе опыта, фактов, эвристик, т. е. базы знаний приближены к человеческой логике.

Разработки в области искусственного интеллекта имеют целью использование большого объема высококачественных специальных знаний о некоторой узкой предметной области для решения сложных, неординарных задач. Развитие концепции баз знаний связано с исследованиями и достижениями в области систем искусственного интеллекта. Области применения баз знаний и систем на их основе расширяются. Создается целый спектр баз знаний — от небольших по объему для портативных систем до мощных, предназначенных для профессионалов, эксплуатирующих сложные, технически оснащенные АРМ. Очень большие базы знаний хранятся в централизованных единых хранилищах данных, доступ к которым осуществляется через сети пользователями различных систем, разного уровня, масштаба и т. д. Совершенствование создаваемых баз знаний сделает их доступными для массового пользователя, будет способствовать их превращению в коммерческий продукт.

В последнее время информационная структура современных ИС, предоставляющих своим пользователям помимо автоматизации повседневной деятельности предприятий, банков и т.д., еще и аналитические возможности, планирование и прогнозирование их состояния, строится на основе хранилищ данных (Data Warehouse).

Хранилища данных представляют собой логически интегрированную базу данных, обеспечивающую максимально быстрый и удобный доступ к информации, необходимой для анализа и поддержки принятия решений.Хранилища данных характеризуются следующими основными особенностями:

Ориентация на предметную область, то есть в хранилище помещается информация, полезная для работы систем поддержки принятия решений, и ее структура должна быть понятна пользователям.

1. Защищенность, предусматривающая неизменность и немодифицируемость данных, помещенных в хранилище, и доступность только в режиме чтения.

2. Поддержка хронологических данных, определяющая тот факт, что для анализа требуется информация, накопленная за длительный период времени.

3. Интеграция в едином хранилище ранее разъединенных данных, поступающих как из внутренних, так и внешних источников, а также их проверку, согласование и структурирование.

4. Агрегация, предусматривающая хранение не оперативных данных, а сортируемую, фильтруемую и определенным образом обработанную информацию (суммарную информацию).

5. Разделение наборов данных, используемых для оперативной обработки, и тех, которые применяются для решения аналитических задач.

Основными источниками наполнения хранилища данных являются традиционные оперативные системы обработки данных (OLTP-системы) и различные внешние источники, например, публичные отчеты предприятий, исторические архивы, результаты биржевых торгов, Интернет и т.п.

Хранилище данных имеет структуру в виде «гиперкуба» - многомерного куба пространства агрегированных множеств (или значений). Величины, хранящиеся в ячейках этого куба и называемые фактами, представляют собой количественные показатели, характеризующие деятельность предприятия. Измерения куба представляют собой множество однотипных данных, предназначенных для описания фактов. В качестве примеров детализации измерений могут выступать филиалы, объединенные по территориальному признаку; поставщики или потребители продукции; даты (или интервалы), на которые производились вычисления и т.п. Каждая ячейка данного куба "отвечает" за конкретный набор значений по его измерениям.Анализ информации представляет собой выполнение различных математических и логических операций над этим кубом: формирование плоскостных срезов, детализация и выделение блоков данных, проекция, агрегация.

Отличительной особенностью хранилища данных является наличие метаданных, то есть данные о данных. Они играют роль справочников, содержащих сведения об источниках первичных данных, о методах загрузки информации из них, об алгоритмах обработки, которым были подвергнуты исходные данные, описание структуры этих данных и их взаимосвязей, периодичность их обновления и т.д.Одним из вариантов реализации на практике хранилища данных является построение витрин данных (Data Marts). Витрина данных представляет собой относительно небольшие и специализированные хранилища данных, содержащие только тематически ориентированные (объединенные) данные и предназначенные для использования конкретным функциональным подразделением.

Структура витрин данных также ориентирована на многомерную организацию данных в виде куба. Однако их построение в силу ограниченности информационного диапазона, обеспечивающего потребности одного бизнес-процесса, значительно проще и выгоднее.