- •Системы управления базами данных введение
- •1. Компоненты субд
- •1.1. Типы и структуры данных
- •1.1.1. Основные типы данных.
- •1.1.2. Обобщенные структуры или модели данных.
- •1.2. Методы доступа к данным.
- •1.2.1.Методы поиска по дереву.
- •1.2.2.Хеширование.
- •2. Представление данных
- •2.1. Представление данных с помощью модели "сущность-связь".
- •2.1.1.Назначение модели.
- •2.1.2.Элементы модели.
- •2.2.Диаграмма "сущность-связь".
- •2.3. Целостность данных.
- •3. Дореляционные модели представления данных.
- •3.1.Иерархическая модель данных.
- •3.1.1.Структура данных.
- •3.1.2.Операции над данными, определенные в иерархической модели:
- •3.1.3.Ограничения целостности.
- •3.2.Сетевая модель данных
- •3.2.1.Структура данных.
- •3.2.2.Операции над данными.
- •3.2.3.Ограничения целостности.
- •4. Реляционный подход к представлению данных
- •4.1.Реляционная модель данных
- •4.1.1.Структура данных.
- •4.1.2.Свойства отношений.
- •4.2.Теория нормальных форм.
- •4.2.1.Функциональные зависимости.
- •4.2.5. Bcnf - нормальная форма Бойса-Кодда.
- •4.2.6. Многозначные зависимости и четвертая нормальная форма (4nf).
- •4.2.7. Зависимости по соединению и пятая нормальная форма (5nf).
- •4.3.Ограничения целостности
- •4.3.1.Целостность сущностей.
- •4.3.2.Целостность ссылок
- •4.4. Реляционная алгебра
- •4.4.1. Операции обработки кортежей.
- •4.4.2. Операции обработки отношений.
- •4.5. Реляционное исчисление.
- •4.6.Язык sql
- •4.7. Вопросы практического программирования.
- •4.8.Навигационный подход к манипулированию данными и персональные субд.
- •4.9.Транзакции, блокировки и многопользовательский доступ к данным.
- •4.10. Определение степени соответствия субд реляционной модели.
- •5. Проектирование реляционных баз данных.
- •5.1. Этапы проектирования данных
- •5.2.Инструментальные средства проектирования информационных систем.
- •5.4.Концептуальное моделирование.
- •5.5.Правила порождения реляционных отношений из модели "сущность-связь"
- •5.5.1. Бинарные связи
- •5.5.3. Иерархические связи.
- •5.6. Проектирование реляционной базы данных на основе декомпозиции универсального отношения.
- •5.7.Обзор некоторых case-систем.
- •5.7.1. Power Designer компании Sybase.
- •5.7.2. Silverrun компании Silverrun Technologies Ltd.
- •5.7.3. BpWin и erWin компании LogicWorks.
- •5.7.4. Designer/2000 компании Oracle.
- •6. Классификация субд.
- •6.1.Ограничения реляционных баз данных.
- •6.2.Постреляционные субд.
- •6.3.Объектно-ориентированные субд.
- •6.3.1. Объектно-ориентированная парадигма.
- •6.3.2. Объектно-ориентированные субд.
- •6.3.3. Стандарт odmg.
- •6.3.4. Объектные расширения реляционных субд. Язык sql-3.
- •6.4. Объектно-реляционные субд.
- •6.5.Нечисловая обработка и ассоциативные процессоры.
- •7. Представление данных по принципу технологии "клиент-сервер".
- •7.1.Архитектура "клиент-сервер".
- •7.1.1. Основные понятия.
- •7.1.2. Модели взаимодействия клиент-сервер.
- •7.1.3. Мониторы транзакций.
- •7.2.Обработка распределенных данных.
- •7.3.Структура сервера базы данных.
- •8.Базы знаний.
- •8.1. Понятие системы баз знаний.
- •8.2.Структура и функции системы баз знаний.
- •8.3.Инструментальные средства построения систем баз знаний.
8.2.Структура и функции системы баз знаний.
Знания в базе знаний можно разделить на алгоритмические и неалгоритмические.
алгоритмические (процедурные) знания - это алгоритмы (программы, процедуры), вычисляющие функции, выполняющие преобразования, решающие точно определенные конкретные задачи. Пример: любая библиотека программ.
неалгоритмические знания - состоит из мысленных объектов, называемых понятиями. Понятие обычно имеет имя, определение, структуру (составные элементы), оно связано с другими понятиями и входит в какую-то систему понятий. Другие неалгоритмические знания - это связи между понятиями или утверждения о свойствах понятий и связях между ними.
На практике во многих экспертных системах и СБЗ содержимое базы знаний подразделяют на "факты" и "правила". Факты - элементарные единицы знания, правила служат для выражения связей, зависимостей между фактами и их комбинациями. Таким образом, классификацию знаний можно представить следующим образом:
понятия (математические и нематематические); факты; правила, зависимости, законы, связи; алгоритмы и процедуры
Прямое использование знаний из базы знаний для решения задач обеспечивается механизмом получения решений - процедурой поиска, планирования, решения. Механизм решения дает возможность извлекать из базы знаний ответы на вопросы, получать решения, формулируемые в терминах понятий, хранящихся в базе. Примеры запросов:
найти объект, удовлетворяющий заданному условию;
какие действия нужно выполнить в такой ситуации и т.д.
Интерфейс - обеспечивает работу с базой знаний и механизмом получения решений на языке высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов в той прикладной области, к которой относится СБЗ.
8.3.Инструментальные средства построения систем баз знаний.
Для создания СБЗ могут использоваться следующие средства:
Традиционные языки программирования - C, Basic, Pascal, Lisp. Особо в этом ряду стоит выделит язык функционального программирования Lisp. Его основные свойства: данные представляются в виде списков, для получения решений используется рекурсия.
Языки представления знаний (такие как Prolog) - имеют специфические средства описания знаний и встроенный механизм поиска вывода.
Пустые оболочки экспертных систем - содержат реализации некоторого языка представления знаний и средства организации интерфейса пользователя. Позволяют практически полностью исключить обычное программирование при создании прикладной экспертной системы.
При неполном указании характеристик объекта вывод о его принадлежности можно сделать на основании того, насколько близок полученный результат к одному из этих предельных значений.