- •1. Информация, данные, знания.
- •7.Идея субд, отличие от фис
- •8. Определение банка данных. Требования к БнД
- •9. Преимущества централизации управления данными
- •10. Жизненный цикл инженерного изделия
- •11. Модели жизненного цикла разработки ис
- •12. Жизненный цикл программного обеспечения и ис
- •13. Задачная, каскадная(системная) и спиральная модель технологии создания ис.
- •14. Общая технологи создания ис и ас
- •15. Этапы проектирования бд
- •16. Предприятие как открытая система. Метаболизм предприятия.
- •17. Моделирование потоков данных(dfd -диаграммы)
- •18. Матрицы событий (elm)
- •19. Методология sadt
- •20. Понятие модели данных (мд). Сильно и слабо структурированные мд.
- •21. Модель «Сущность-связь»
- •22. Атрибуты, домены. Правила для атрибутов, ключи.
- •29. Ограничения целостности. Бизнес – правила.
- •30. Локальные инфологические модели
- •31. Построение глобальной инфологические модели
- •32. Реляционная модель данных
- •33. Отношение и его свойства
- •34. Язык описания данных, язык манипулирования данными.
- •35. Реляционная алгебра и операции
- •36. Группировка атрибутов в отношения
- •37. Аномалии и их виды
- •40. Виртуальные атрибуты и таблицы
- •41. Триггера, сохраненные процедуры, ссылочная целостность.
- •42. Определение банка данных (БнД) – 8 вопрос
- •43. Требования к БнД – 8 вопрос
- •44. БнД как автоматизированная система. Виды обеспечения
- •47. Администратор бд и его функции.
- •48. Словарь данных.
- •49. Usability, значение и мифы
- •50. Проблемы проектирования пользовательского интерфейса
- •51. Требования к пи. Принципы реализации пользовательского интерфейса (пи).
- •52. Этапы проектирования пи
- •53. Методы и критерии оценки пи
- •54. Основные сведения из инженерной психологии
- •55. Формальная модель пи
- •56. Структуры внешней памяти. Организация индексов
- •57. Организация вычислений в автоматизированных системах.
- •58. Системы Клиент-сервер.
- •59. Файл-сервер и клиент-сервер системы.
- •60. Распределённые бд. Причины возникновения и задачи.
- •61. Распределение данных в сети
- •62. Проблемы распределенных бд
- •63. Что такое транзакция. Транзакции и целостность бд
- •64. Виды ограничений целостности в распределенных ис
- •65. Уровни изолированности транзакций (уит)
- •71. Синхронизационные захваты
- •72. Гранулированные синхронизационные захваты.
- •73. Предикатные синхронизационные захваты.
- •74. Понятие тупика.
- •75. Граф ожидания транзакций
- •76. Метод временных меток
- •77. Постреляционные модели данных и субд
- •79. Понятие системы базы знаний
- •82.Оперативная и аналитическая обработка данных
- •83.Многомерная модель данных
- •84.Гиперкубическая и поликубическая модели данных
- •85. Проектирование многомерной бд
- •86. Ипс и их отличия от банков данных ( информационно-поисковые системы)
- •87. Поисковые структуры в ипс и 88. Поиск в ипс
- •89. Оценка эффективности ипс
- •94. Стадии проектирования по гост (сдту)
- •95. Предпроектные исследования. Цели и задачи
- •96. Смысл и содержание технического задания.
- •97. Технический проект. Рабочий проект
- •98. Технология Microsoft solution framework( Msf)
77. Постреляционные модели данных и субд
И 78. Постреляционные СУБД: Виды и причины возникновения.
СУБД следующего поколения – прямые наследники реляционных систем.
Темпоральные БД – описываются процессы и объекты, где есть временной тренд.
Дедуктивная (логическая ) БД – сюда входит все, что относится к искусственному интеллекту, экспертным системам
Основные направления исследования:
База сложно-структурированных объектов- оперируют со сложно-структ объектами ( не поддерживают нормализацию );
Активные системы - выполняет не только те действия, которые явно указывает пользователь, но и дополнительные действия в соответствии с правилами, заложенными в саму БД.В частности триггера.
Дедуктивные базы данных - По определению, дедуктивная БД состоит из двух частей: экстенсиональной, содержащей факты, и интенсиональной, содержащей правила для логического вывода новых фактов на основе экстенсиональной части и запроса пользователя. Реляционные можно назвать дедуктивными, отличие в том что дедуктивные могут использовать рекурсию в запросах, что делает их очень сложными.
Существует отдельное направление исследований и разработок в области темпоральных БД. В этой области исследуются вопросы моделирования данных, языки запросов, организация данных во внешней памяти и т.д. Основной тезис темпоральных систем состоит в том, что для любого объекта данных, созданного в момент времени t1 и закончившего жизненный цикл в момент времени t2, в БД сохраняются (и доступны пользователям) все его состояния во временном интервале [t1,t2].(СУБД Postgres. )
ООБД – объектно-ориентированные – оперирование сложными объектами. Семантическое моделирование данных. Основная практическая функция ООБД связана с потребностью в некоторой интегрированной среде построения сложных информационных систем. В этой среде должны отсутствовать противоречия между структурной и поведенческой частями проекта и должно поддерживаться эффективное управление сложными структурами данных во внешней памяти.
Можно 3 направления в области СУБД следующего поколения:
Postgers. Максимальное следование известным принципам организации СУБД. Обладает свойствами хранения в полях отношений абстрактных данных, определённых пользователем
Exodus/Genesis. Создание не системы, а генератора систем наиболее точно соответствующих потребностям приложений. Решение достигается путем создания наборов модулей со стандартными интерфейсами
Starburst. Достижение расширяемости системы и её преспосабливаемости к нуждам конкретных приложений путем использования стандартного механизма управления правилами.
79. Понятие системы базы знаний
Аналогично БД (база данных) существует понятие база знаний (БЗ). Чаще всего БЗ используются в экспертных системах, обеспечивающих создание и использование баз знаний экспертов и системах искусственного интеллекта.
В англоязычной литературе кроме понятия Artificial Intellect используется также термин - Knowledge Based Systems (KBS) - системы, базирующиеся на знаниях (СБЗ).
Таким образом, СБЗ - система, дающая возможность использовать подходящим образом представленные знания с помощью компьютера.
Компоненты СБЗ:
база знаний
механизм получения решений
интерфейс
Самая характерная черта СБЗ - использование базы знаний. Общепринятого определения базы знаний нет.
База знаний содержит
1) модель среды , в которой происходит поиск информации
2) модель предметной области
3) модель пользователя
4) модель себя
80.LOLAP – введение в САОД ( системы аналитической обработки данных) + 81. OLAP(on-line analytical processing) – системы аналитической обработки данных
OLAP - удобный инструмент анализа, выполнение аналитической работы в реальном режиме времени.
Системы принятия решений бывают двух видов: статические и динамические.
Для решения задачи система OLAP дает инструмент для решения задачи, но никак не само решение.
Тест FASMI
Fast (Быстрый) - анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации. Приемлемое время отклика - 5 с или менее.
Analysis (Анализ) - должна быть возможность осуществлять основные типы числового и статистического анализа, предопределенного разработчиком приложения или произвольно определяемого пользователем.
Shared (Разделяемой) - множество пользователей должно иметь доступ к данным, при этом необходимо контролировать доступ к конфиденциальной информации.
Multidimensional (Многомерной) - это основная, наиболее существенная характеристика OLAP.
Information (Информации) - приложение должно иметь возможность обращаться к любой нужной информации, независимо от ее объема и места хранения.
В основе концепции OLAP лежит принцип многомерного представления данных. В большом числе публикаций аббревиатурой OLAP обозначается не только многомерный взгляд на данные, но и хранение самих данных в многомерной БД. Это неверно, поскольку сам Кодд отмечает, что реляционные БД были, есть и будут наиболее подходящей технологией для хранения корпоративных данных.
Одновременный анализ по нескольким измерениям определяется как многомерный анализ.Требования к ОЛАП системе:
1. |
Многомерное концептуальное представление данных |
Концептуальное представление модели данных в продукте OLAP должно быть многомерным по своей природе |
2. |
Прозрачность |
Пользователь не должен знать откуда берутся данные |
3. |
Доступность |
Данные берутся с различных источников |
4. |
Устойчивая производительность |
Производительность системы не должна зависеть от количества измерений |
5. |
Клиент - серверная архитектура |
Серверный компонент инструмента OLAP должен быть достаточно интеллектуальным и обладать способностью строить общую концептуальную схему на основе обобщения и консолидации различных логических и физических схем корпоративных баз данных для обеспечения эффекта прозрачности. |
6. |
Равноправие измерений |
|
7. |
Динамическая обработка разреженных матриц |
Инструмент OLAP должен обеспечивать оптимальную обработку разреженных матриц. Скорость доступа должна сохраняться вне зависимости от расположения ячеек данных и быть постоянной величиной для моделей, имеющих разное число измерений и различную разреженность данных. |
8. |
Поддержка многопользовательского режима (Multi-User Support) |
Зачастую несколько аналитиков имеют необходимость работать одновременно с одной аналитической моделью или создавать различные модели на основе одних корпоративных данных. Инструмент OLAP должен предоставлять им конкурентный доступ, обеспечивать целостность и защиту данных. |
9. |
Неограниченная поддержка кроссмерных операций (Unrestricted Cross-dimensional Operations) |
Вычисления и манипуляция данными по любому числу измерений не должны запрещать или ограничивать любые отношения между ячейками данных. Преобразования, требующие произвольного определения, должны задаваться на функционально полном формульном языке. |
10. |
Интуитивное манипулирование данными (Intuitive Data Manipulation) |
Переориентация направлений консолидации, детализация данных в колонках и строках, агрегация и другие манипуляции, свойственные структуре иерархии направлений консолидации, должны выполняться в максимально удобном, естественном и комфортном пользовательском интерфейсе. |
11. |
Гибкий механизм генерации отчетов (Flexible Reporting) |
Должны поддерживаться различные способы визуализации данных, то есть отчеты должны представляться в любой возможной ориентации. |
12. |
Неограниченное количество измерений и уровней агрегации (Unlimited Dimensions and Aggregation Levels) |
Настоятельно рекомендуется допущение в каждом серьезном OLAP инструменте как минимум пятнадцати, а лучше двадцати, измерений в аналитической модели. Более того, каждое из этих измерений должно допускать практически неограниченное количество определенных пользователем уровней агрегации по любому направлению консолидации. |