- •Раздел 1 программирование || объектно-ориентированное программирование
- •Раздел 1 программирование || объектно-ориентированное программирование
- •9. Создание и обработка исключений на пример с#.
- •1. Общая структура программы на языке с. Роль и задача заголовочных файлов.
- •3. Принципы работы операторов ветвления и циклов, на примере языка с. (проверить)
- •(Проверить, не доделан)
- •Стандартные функции динамического выделения памяти
- •Динамическое выделение памяти для одномерных массивов
- •Динамическое выделение памяти для двумерных массивов
- •N·m·(размер элемента)
- •Умные указатели
- •Класс auto_ptr
- •Класс shared_ptr
- •New/delete и классы
- •Альтернативы new/delete
- •6. Понятие класса, типы классов, члены классов, на примере языка с#.
- •7. Перегрузка операторов и функций на примере языка с#. (проверить, не доделан)
- •9. Создание и обработка исключений на пример с#.
- •11. Стандартные типы данных языка с, операции над ними.
- •12. Стандартные типы данных языка с#, операции над ними.
- •Abstract Class Example:
- •Динамическое приведение указателя
- •Динамическое приведение ссылки
- •Const_cast — константное приведение типов данных
- •Reinterpret_cast — операция приведения типов данных
- •Неявные преобразования
- •Явные преобразования
- •Исключения преобразования типов во время выполнения
- •17. Понятие класса Object в языке c#.
- •Особенности производительности
- •18. Понятие коллекции и принцип работы в с#.
- •(Http://professorweb.Ru/my/csharp/charp_theory/level12/12_1.Php)
- •Раздел 2 базы данных
- •Раздел 2 базы данных
- •Раздел 2 базы данных
- •1. Файловые формы хранения данных. Преимущества и недостатки
- •2. [Done] Сетевые формы хранения данных. Преимущества и недостатки
- •3. Языки разметки как структуры хранения. Преимущества и недостатки
- •4. [Done] Основные понятия реляционных бд и используемая терминология
- •5. Модель данных – определение, реализация в разных формах хранения.
- •6. [Done] Многоуровневая архитектура бд. Субд, ее назначение.
- •7. [Done] Реляционные ключи – назначение, типы, примеры применения
- •8. [Done] Оператор select – формат, последовательность обработки
- •9. Теоретико-множественное описание и характеристические функции отношений. Аксиомы Армстронга
- •10. [Done] Содержание процесса нормализации бд
- •11. [Done] Содержательная трактовка первой нормальной формы бд
- •1Nf tables as representations of relations
- •12. [Done] Содержательная трактовка второй нормальной формы бд
- •13. Унарные операции реляционной алгебры
- •14. Бинарные операции реляционной алгебры
- •15. [Done] Классификация и содержательный смысл различных операций соединения
- •16. [Done]Особенности применения конструкций where, order by, group by, having и агрегирующих функций в языке sql
- •17. [Done] Подзапрос в языке sql: типы, особенности применения
- •18. [Done] Процедурные расширения языка sql – курсоры, подпрограммы, триггеры.
- •19. [Done] Механизм представлений в языке sql
- •20. [Done] Средства поддержки целостности данных в языке sql
- •Раздел 3 операционные системы || администрирование в операционных системах linux
- •Раздел 4 основы проектирования информационных систем || практические вопросы автоматизации предприятий
- •Раздел 4 основы проектирования информационных систем || практические вопросы автоматизации предприятий
- •1. Понятие автоматизации. Основные термины и определения. Цели автоматизации. Основные требования к автоматизации. Процессы автоматизации.
- •3. Анализ объекта автоматизации. Понятие методологии анализа объекта автоматизации. Основные методологии анализа.
- •4. Стандартизация систем. Классификация ис.
- •Раздел 5 анализ и проектирование на uml
- •Раздел 6 теория систем и системный анализ || теория информационных процессов и систем
- •1. Определения системы. Классификации систем, место ит-систем в этих классификациях.
- •2. Основные закономерности систем. (Лекции Гусаровой)
- •3. Модели систем – определение, классификации, содержательные примеры. (лекции Гусаровой)
- •4. Связи в системах – определение, классификации, содержательные примеры.
- •5. Связи в информационных моделях систем – реляционные, онтологические, по управлению; их особенности и содержательные примеры.
- •6. Процессы в теории систем – определения, примеры, содержательная трактовка (Лекции Гусаровой)
- •7. Основные информационные процессы – определения, содержательная трактовка, примеры.
- •8. Процесс обработки данных. Основные постановки задач. Классификация методов реализации процесса обработки данных
- •9. Задачи машинного обучения в обработке данных. Примеры содержательной постановки
- •10. Основные понятия машинного обучения – решающая функция, метод обучения, функция потерь, переобучение. Содержательные примеры.
- •11. Методы регрессионного анализа в обработке данных.
- •12. Статистические методы классификации в обработке данных.
- •13. Метрические методы классификации в обработке данных.
- •14. Линейные методы классификации в обработке данных.
- •15. Нейросетевые методы в обработке данных.
- •16. Методы кластерного анализа в обработке данных.
- •17. Отбор признаков-регрессоров в обработке данных
- •18. Метод главных компонент и его модификации в обработке данных
- •19. Сингулярное разложение матриц в обработке данных
- •Раздел 7
19. [Done] Механизм представлений в языке sql
In database theory, a view is the result set of a stored query on the data, which the database users can query just as they would in a persistent database collection object. This pre-established query command is kept in the database dictionary. Unlike ordinary base tables in a relational database, a view does not form part of the physical schema: as a result set, it is a virtual table computed or collated dynamically from data in the database when access to that view is requested. Changes applied to the data in a relevantunderlying table are reflected in the data shown in subsequent invocations of the view. In some NoSQL databases, views are the only way to query data.
Views can provide advantages over tables:
Views can represent a subset of the data contained in a table. Consequently, a view can limit the degree of exposure of the underlying tables to the outer world: a given user may have permission to query the view, while denied access to the rest of the base table.
Views can join and simplify multiple tables into a single virtual table.
Views can act as aggregated tables, where the database engine aggregates data (sum, average, etc.) and presents the calculated results as part of the data.
Views can hide the complexity of data. For example, a view could appear as Sales2000 or Sales2001, transparently partitioning the actual underlying table.
Views take very little space to store; the database contains only the definition of a view, not a copy of all the data that it presents.
Depending on the SQL engine used, views can provide extra security.
Just as a function (in programming) can provide abstraction, so can a database view. In another parallel with functions, database users can manipulate nested views, thus one view can aggregate data from other views. Without the use of views, the normalization of databases above second normal form would become much more difficult. Views can make it easier to create lossless join decomposition.
Just as rows in a base table lack any defined ordering, rows available through a view do not appear with any default sorting. A view is a relational table, and the relational model defines a table as a set of rows. Since sets are not ordered — by definition — neither are the rows of a view. Therefore, an ORDER BY clause in the view definition is meaningless; the SQL standard (SQL:2003) does not allow an ORDER BY clause in the subquery of a CREATE VIEW command, just as it is refused in a CREATE TABLE statement. However, sorted data can be obtained from a view, in the same way as any other table — as part of a query statement on that view. Nevertheless, some DBMS (such as Oracle Database) do not abide by this SQL standard restriction.
Read-only vs. updatable views[edit]
Database practitioners can define views as read-only or updatable. If the database system can determine the reverse mapping from the view schema to the schema of the underlying base tables, then the view is updatable. INSERT, UPDATE, and DELETEoperations can be performed on updatable views. Read-only views do not support such operations because the DBMS cannot map the changes to the underlying base tables. A view update is done by key preservation.
Some systems support the definition of INSTEAD OF triggers on views. This technique allows the definition of other logic for execution in place of an insert, update, or delete operation on the views. Thus database systems can implement data modifications based on read-only views. However, an INSTEAD OF trigger does not change the read-only or updatable property of the view itself.
Advanced view features[edit]
Various database management systems have extended the views from read-only subsets of data.
Oracle Database introduced the concept of materialized views: pre-executed, non-virtual views commonly used in data warehousing. They give a static snapshot of the data and may include data from remote sources. The accuracy of a materialized view depends on the frequency of trigger mechanisms behind its updates. IBM DB2 provides so-called "materialized query tables" (MQTs) for the same purpose. Microsoft SQL Server introduced in its 2000 version indexed views which only store a separate index from the table, but not the entire data. PostgreSQL implemented materialized views in its 9.3 release.
Equivalence[edit]
A view is equivalent to its source query. When queries are run against views, the query is modified. For example, if there exists a view named accounts_view with the content as follows:
accounts_view: ------------- SELECT name, money_received, money_sent, (money_received - money_sent) AS balance,address, ... FROM table_customers c JOIN accounts_table a ON a.customer_id = c.customer_id
then the application could run a simple query such as:
Simple query ------------ SELECT name, balance FROM accounts_view
The RDBMS then takes the simple query, replaces the equivalent view, then sends the following to the query optimizer:
Preprocessed query: ------------------ SELECT name, balance FROM (SELECT name, money_received, money_sent, (money_received - money_sent) AS balance, address, ... FROM table_customers c JOIN accounts_table a ON a.customer_id = c.customer_id )
The optimizer then removes unnecessary fields and complexity (for example: it is not necessary to read the address, since the parent invocation does not make use of it) and then sends the query to the SQL engine for processing.
