- •1.Поняття автоматизованого банку даних (абд)
- •2.Склад автоматизованого банку даних характеристика та функції основних його блоків.
- •3.Мовні засоби автоматизованого банку даних.
- •4.Функції та сутність скбд та їх характеристика.
- •5.Покоління скбд.
- •7.Адміністратор бази даних та його функції.
- •8.Поняття словника-довідника даних його характеристика та призначення.
- •9.Характеристика проектування баз даних на зовнішньому рівні.
- •12.Правила агрегації інформаційних об’єктів при інфологічному проектуванні бд.
- •13.Характеристика основних етапів розробки інфологічної моделі
- •14.Інформаційні запити та правила їх побудови при інфологічному проектуванні бд.
- •15.Запитувальні зв’язки їх характеристика та правила побудови при інфологічному проектуванні.
- •16.Поняття структурних зв’язків та правила їх побудови при інфологічному проектуванні бази даних.
- •23.Порядок приведення реляційних відношень до 5нф
- •17.Правила побудови реляційної моделі даних.
- •18.Поняття об’єктних та зв’язкових відношень в реляційних бд та суть умови посилкової цілістності даних.
- •19.Суть реляційного підходу до проектування баз даних
- •20.Теорії нормалізації реляційних відношень та її використання при проектуванні бд.
- •21.Порядок приведення реляційних відношень до 3нф(4нф).
- •22.Порядок приведення реляційних відношень до нормальної форми Бойса-Кодда.(Фил)
- •24.Поняття та основні вимоги до даталогічного проектування
- •25.Критерії вибору субд
- •26.Відображення на ієрархічну модель бд
- •27.Відображення на мережеву модель бд
- •28. Відображення на реляційну модель бд
- •29.Особливості та характеристика субд Access
- •30.Характеристик об’єктів бази даних Access
- •31.Таблиці в Access та правила їх побудови
- •32.Характеристика основних типів запитів та способи їх створення в субд Access
- •33.Схема бази даних в субд Access її призначення та правила побудови
- •35.Характеристика засобів Access, які забезпечують безпомилкове введення даних.
- •34.Характеристика засобів захисту бази даних в субд Access.
- •44. Передумови розробки концепції сховищ даних.
- •36.Стратегії розподілення даних в розподіленій базі даних.
- •37.Характеристика та призначення case-засобу Erwin.
- •41.Характеристика стратегій розподілу даних в розподіл.Бд.
- •45.Архітектура сховищ даних.
- •40.Поняття розподіленої бази даних (рбд) та особливості технології роботи з рбд.
- •42.Особливості технології функціонування розподілених баз даних.
- •43.Особливості проектування розподілених баз даних.
- •46.Відмінності проектування сховищ даних від баз даних.
- •48.Характеристика реляційної моделі представлення сховищ даних.
- •49.Характеристика гібридної моделі представлення сховищ даних.
- •47.Характеристика багатовимірної моделі представлення сховищ даних.
- •51.Сутність методики вимірного моделювання сховищ даних.
- •50. Складові сховищ даних та їх характеристика.
- •56.Моделі відновлення бд і сд в sql Server 2008. Та їх характеристика.
- •52. Визначення сховищ та вітрин (кіосків) даних їх призначення та застосування.
- •53. Репозитарій метаданих та його призначення в сховищах даних.
- •54. Характеристика основних інструментів sql Server 2008.
- •55.Операція резервного копіювання, її характеристика і види в sql Server 2008.
- •57.Трігери, їх призначення, види в sql Server 2008.
- •58.Процедури, що зберігаються в sql Server 2008.
- •59.Характеристика і призначення інструменту sql Management Studio.
- •60.Характеристика і призначення інструменту Analysis Services.
- •61.Створення olap проекту в sql Server 2008.
- •62.Правила побудови схем і діаграм бд в sql Server 2008.
- •63.Способи побудови таблиць в sql Server 2008
- •Поняття автоматизованого банку даних (абд).
- •Склад автоматизованого банку даних характеристика та функції основних його блоків.
60.Характеристика і призначення інструменту Analysis Services.
SQL Server Analysis Services забезпечує можливість побудови OLAP-рішень, включаючи можливість розрахунку ключових індикаторів продуктивності (KPI). Застосовується також для побудови data-mining-рішень, які використовують спеціалізовані алгоритми для виявлення трендів і залежностей в бізнес-даних. Analysis Services (SSAS) є базовою платформою для розвитку систем бізнес-аналізу (Business Intelligence). SSAS забезпечує високу продуктивність роботи додатків і масштабованість на рівні мільйонів записів і тисяч користувачів.Analysis Services - багатовимірні дані дозволяють проектувати, створювати та керувати багатовимірними структурами, які містять деталізуючі і статистичні дані з декількох джерел даних, таких як реляційні бази даних, в одній уніфікованій логічній моделі, підтримуваної вбудованими засобами проведення обчислень.Також вони забезпечують можливість швидкого, доступного для розуміння користувача, низхідного аналізу великих кількостей даних, заснованого на цій уніфікованої моделі даних, результати якого можуть надходити користувачам на кількох національних мовах, з перерахуванням на кілька різних валют. Ззастосовуються для роботи зі сховищами даних, ринками даних, виробничими базами даних і сховищами оперативних даних, підтримуючи аналіз даних з передісторією і даних, що надходять у реальному часі. Куби служб SSAS - це багатовимірні структури, що забезпечують високошвидкісний доступ до великих обсягів попередньо об'єднаних даних, і дозволяють кінцевим користувачам отримувати цікаві для них бізнес-дані в реальному часі. У службах SSAS зберігаються бізнес-дані в форматі MOLAP, що надає можливість високого ступеня оптимізації і стиснення. Властива цьому формату гнучкість дає також можливість частково або повністю зберігати дані в реляційної бази даних в режимі реляційного OLAP (ROLAP) або в змішаному режимі, званому гібридним OLAP (HOLAP).
61.Створення olap проекту в sql Server 2008.
Microsoft Служби SQL Server Analysis Services (SSAS) забезпечують для додатків бізнес-аналітики як засоби інтерактивної аналітичної обробки (OLAP), так і засоби інтелектуального аналізу даних. Служби Analysis Services дозволяють проектувати і створювати багатовимірні структури, що містять дані, зібрані з інших джерел даних (наприклад, реляційних баз даних), та управляти цими багатовимірними структурами. Додатки інтелектуального аналізу даних служби Analysis Services дозволяють використовувати безліч стандартних алгоритмів інтелектуального аналізу даних для проектування, створення і відображення моделей інтелектуального аналізу даних, сконструйованих в інших джерелах даних. OLAP дозволяє отримувати доступ до статистичних і організованих даних з джерел бізнес-даних, наприклад сховищ даних, в багатовимірної структурі, іменованої кубом. Служби SSAS забезпечують OLAP засобами та функціями, які можна використовувати для розробки, розгортання та обслуговування кубів, і інших підтримуючих об'єктів. Для роботи з цим додатком використовують Business Intelligence Development Studio (BIDS), що також включається в Microsoft SQL Server 2008. Робота з OLAP аналізу в Microsoft SQL Server 2008 починається із завантаж. BIDS програми і створення нового Analysis Services Project . Далі створюємо джерело данних (Data Source),наступним етапом є тестування джерел даних та з’єднань. По такому ж принципу сворюємо подання джерел данних (Data Source View) та після створення подання джерела данних необхідно створити куб данних (Cube). Перед безпосередньою роботою з кубом необхідно перенести його структуру та данні до SQL Server Analysis Services. У випадку вдалої компіляції проекту, вдалого з’єднання з базою данних та коректного відтворення структури на SQL Server Analysis Services в своему результаті і надасть можливість аналізу куба та необхідних нам даних.
