30. Знания и их виды. Модели представления знаний.

Знания —информация (у индивидуума, общества или у системы искусственного интеллекта) о мире, включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования этой информации для принятия решений. Правила использования включают систему причинно-следственных связей. Знания дают ответ на вопрос «Как ?».

Знания могут быть

• декларативные

• процедурные

Декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий. Эти знания приближены к данным, фактам. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет в свою очередь есть совокупность кафедр.

Процедурные знания имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Это алгоритмы разного рода. Например: знания, полученные в результате мозгового штурма или компьютерные программы. Процедурные знания дают представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Они имеют активную природу.

Знания могут быть

• научными

• вненаучными.

Научные знания могут быть

• эмпирическими (на основе опыта или наблюдения)

• теоретическими (на основе анализа абстрактных моделей).

Вненаучные знания могут быть:

• паранаучными - знания несовместимые с имеющимся познавательным стандартом стандартом. Широкий класс паранаучного (пара от греч. — около, при) знания включает в себя учения или размышления о феноменах, объяснение которых не является убедительным с точки зрения критериев научности;

• антинаучными - как утопичные и сознательно искажающие представления о действительности. Приставка «анти» обращает внимание на то, что предмет и способы исследования противоположны науке. С ним связывают извечную потребность в обнаружении общего легко доступного «лекарства от всех болезней». Особый интерес и тяга к антинауке возникает в периоды социальной нестабильности.

• псевдонаучными - представляют собой интеллектуальную активность, спекулирующую на совокупности популярных теорий, например, истории о древних астронавтах, о снежном человеке, о чудовище из озера Лох-Несс;

• обыденно-практическими - доставлявшими элементарные сведения о природе и окружающей действительности. Люди, как правило, располагают большим объемом обыденного знания. Обыденное знание включает в себя и здравый смысл, и приметы, и назидания, и рецепты, и личный опыт, и традиции. Оно хотя и фиксирует истину, но делает это не систематично и бездоказательно. Его особенностью является то, что оно используется человеком практически неосознанно и в своем применении не требует предварительных систем доказательств.

• личностными- зависящими от способностей того или иного субъекта и от особенностей его интеллектуальной познавательной деятельности.

Знания могут быть

• неявные, (скрытые) знания

• формализованные (явные) знания;

Неявные знания:

• знания людей,

Формализованные (явные) знания:

• знания в документах,

• знания на компакт дисках,

• знания в персональных компьютерах,

• знания в Интернете и др.

Для эффективного управления предприятием необходимо организовать совместное использование знаний, их защиту и интеграцию в цепочку бизнес- процессов. Такая технология известна как управление знаниями (Knowledge Management).

31. Структура представления знаний.

32. Многомерная модель Базы знаний.

33. Модели представления знаний.

В искусственном интеллекте основными универсальными моделями представления знаний являются: семантические сети, фреймы, продукционные системы и логические модели.

Продукционная модель

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие). Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием — действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

Семантические сети

Термин семантическая означает смысловая, а сама семантика — это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т.е. наука, определяющая смысл знаков.

Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними.

Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: "это" ("is"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит". Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

• класс — элемент класса;

• свойство — значение;

• пример элемента класса.

Формальные логические модели

Традиционно в представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов I порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Мы же опустим описание этих моделей по следующим причинам. Исчисление предикатов I порядка в промышленных экспертных системах практически не используется. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских "игрушечных" системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области.

Фреймы

Фрейм - структура знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование.

Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреимы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных.

Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

• фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

• фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

• фреимы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

• фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-Of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов.

34. Этапы проектирования базы знаний и их процедуры.

База знаний — это один или несколько специальным образом организованных файлов, хранящих систематизированную совокупность понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной области.

База знаний является основным компонентом интеллектуальных систем: информационных, обучающих, систем программирования, а также экспертных систем.

Под экспертной системой (ЭС) понимается система, объе­диняющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в та­кой форме, что система может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи. Дополнительно желаемой харак­теристикой такой системы является способность системы пояснять по требованию ход своих рас­суждений в понятной для спрашивающего форме.

База данных предназначена для временного хранения фактов или гипотез, являющихся промежуточными решениями или результатом общения системы с внешней средой, в качестве которой обычно выступает человек, ведущий диалог с экспертной системой.

Процесс построения БЗ на основе информации эксперта состоит из трех этапов:

• описание предметной области;

• выбор способа и модели представления знаний;

• приобретение знаний.

35. Требования, предъявляемые к базе знаний.

36. Продукционные модели и их примеры. Модель бюджетирования

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представлять знания в виде предложений типа:

Если (условие), то (действие).

Записываются эти правила обычно в виде:

ЕСЛИ А1,А2,…,Аn ТО В.

В качестве условия может выступать любая совокупность суждений, соединенных логическими связками И, ИЛИ.

Под условием понимается некоторое предложение – образ, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием – действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они м.б. промежуточными, выступающими далее как условие, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

37. Системы обработки многопользовательских баз знаний.

38. Этапы жизненного цикла базы знаний.

Жизненный цикл базы данных (ЖЦБД) – это процесс проектирования, реализации и поддержки базы данных. ЖЦБД состоит из следующих семи этапов:

1. предварительное планирование;

2. проверка осуществимости;

3. определение требований;

4. концептуальное проектирование;

5. логическое проектирование;

6. физическое проектирование;

7. оценка работы и поддержка базы данных.

Опишем главные задачи каждого этапа.

1. Предварительное планирование базы данных. Это важный этап в процессе перехода от разрозненных к интегрированным данным. На этом этапе собирается информация об используемых и находящихся в процессе разработки прикладных программах и файлах, связанных с ними. Она помогает установить связи между текущими приложениями и то, как используется информация приложений. Кроме того, позволяет определить будущие требования к базе данных.

2. Проверка осуществимости. Она предполагает подготовку отчетов по трем вопросам:

1. есть ли технология – необходимое оборудование и программное обеспечение – для реализации запланированной базы данных? (технологическая осуществимость);

2. имеются ли персонал, средства и эксперты для успешного осуществления плана создания базы данных? (операционная осуществимость);

3. окупится ли запланированная база данных? (экономическая эффективность).

3. Определение требований. На этом этапе определяются:

• цели базы данных;

• информационные потребности различных структурных подразделений и их руководителей;

• требования к оборудованию;

• требования к программному обеспечению.

4.Концептуальное проектирование. На этом этапе создаются подробные модели пользовательских представлений данных предметной области. Затем они интегрируются в концептуальную модель, которая фиксирует все элементы корпоративных данных, подлежащих загрузке в базу данных. Эту модель называют еще концептуальной схемой базы данных.

5.Логическое проектирование. На этом этапе осуществляется выбор типа модели данных. Концептуальная модель отображается в логическую модель, основанную уже на структурах, характерных для выбранной модели. Так, если выбрана реляционная модель, то разрабатываются структуры таблиц, определяются их ключи, устанавливается связь между таблицами, оптимизируется созданная модель базы данных (минимизируется избыточность данных). Наиболее распространенным методом при оптимизации является метод нормальных форм или, другими словами, нормализация данных

6.Физическое проектирование. На этом этапе предусматривается принятие разработчиком окончательного решения о способах реализации создаваемой базы данных. Логическая модель расширяется характеристиками, необходимыми для определения способов физического хранения базы данных, типа устройств для хранения, методов доступа к данным базы, требуемого объема памяти, правил сопровождения базы данных и др.

7.Оценка и поддержка базы данных. Оценка включает опрос пользователей на предмет выяснения, какие их информационные потребности остались неучтенными. При необходимости в спроектированную базу данных вносятся изменения. Пользователи обучаются работе с базой данных. По мере расширения и изменения потребностей бизнеса поддержка базы данных обеспечивается путем внесения изменений, добавления новых данных, разработки новых прикладных программ, работающих с базой данных.

39. Семантические сети, сети и отношения.

Семантическая сеть – это модель, в которой структура знаний предметной области формализуется в виде ориентированного графа с помеченными вершинами и дугами. Вершины графа обозначают понятия различных категорий: объекты, события, свойства, операции, а дуги – отношения между ними.

(Семантика - значение единиц языка).

Семантические сети вначале использовались для представления смысла выражений естественного языка человека, откуда и появилось название этого класса сетей. Теперь же они используются в качестве структуры, пригодной для представления информации общего вида, – узлы представляют некоторые концепты (понятия), а связи – отношения между концептами. При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число связей и на сложность сети. Поэтому систематизация отношений между объектами в сети необходима для дальнейшей формализации.

В качестве понятий выступают абстрактные или конкретные объекты.

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

1. связи типа “часть-целое” (например, “класс-подкласс'', “элемент-множество” и т.п.);

2. функциональные связи, определяемые обычно глаголами (производит, влияет и др.);

3. количественные (>, <, = и др.);

4. пространственные (далеко от, близко от, за, под, на и др.);

5. временные (раньше, позже, в течение и др.);

6. атрибутивные (иметь свойство, иметь значение и др.);

7. логические (и, или, не);

8. лингвистические и др.

Поиск решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающий поставленный запрос к базе.

40. Модель «сущность–связь».

Средством моделирования предметной области на этапе концептуального проектирования является модель «сущность–связь». Часто ее называют ER-моделью (Entity – сущность, Relation – связь). В ней моделирование структуры данных предметной области базируется на использовании графических средств – ER-диаграмм (диаграмм «сущность–связь»). В наглядном виде они представляют связи между сущностями.

Основные понятия ER-диаграммы – сущность, атрибут, связь.

Сущность – это некоторый объект реального мира, который может существовать независимо. Сущность имеет экземпляры, отличающиеся друг от друга значениями атрибутов и допускающие однозначную идентификацию.

Атрибут – это свойство сущности. Например, сущность КНИГА характеризуется такими атрибутами, как автор, наименование, цена, издательство, тираж, количество страниц. Конкретные книги являются экземплярами сущности КНИГА. Они отличаются значениями указанных атрибутов и однозначно идентифицируются атрибутом «наименование». Атрибут, который уникальным образом идентифицирует экземпляры сущности, называется ключом. Может быть составной ключ, представляющий комбинацию нескольких атрибутов.

41. Системы управления базами знаний.(бред, ну тут так, чтоб прочитать)

 

База знаний – это один или несколько специальным образом организованных файлов, хранящих систематизированную совокупность понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной области. Содержимое баз знаний оформляется, связывается между собой и представляется таким образом, чтобы на его основе можно было с помощью специальных программ осуществлять рассуждения  и делать выводы, получая сведения, которые в явном виде могут не присутствовать в базах знаний.

 Для построения баз знаний применяются методы искусственного интеллекта, специальные языки описания знаний и интеллектуальный интерфейс.

Базы знаний являются основной содержательной частью интеллектуальных систем: информационных, обучающих, систем программирования,  экспертных систем, где с их помощью представляются навыки и опыт экспертов – специалистов в данной предметной области.

Традиционные БД являются пассивными. Они  играют организующую роль, направленную на обеспечение хранения данных. Вся процедурная логика, включая выборку и модификацию данных, координируется вне сферы управления данными.

Среда активных БД поддерживает инициацию действий над данными базы и управление ими внутри среды БД в соответствии с предварительно установленными правилами, без необходимости получения каких-либо управляющих воздействий от приложений или от каких-либо других внешних источников. В создании активных БД используется несколько основных конструкций БД: ограничения, утверждения, хранимые процедуры и триггеры.

Ограничения – это относительно простые конструкции языка SQL, используемые для встраивания бизнес-правил в БД вместо логики приложения. В реляционной СУБД ограничения ассоциируются с конкретными объектами БД, такими, как таблицы или ее поля. Примером ограничений могут быть ограничения на поля таблицы, допускаемые в команде CREATE TABLE языка SQL (см. формат этой команды, описанный в теме 9).

Более общим типом ограничений являются утверждения. Утверждение – это самостоятельная конструкция языка SQL, используемая для спецификации ограничения, которое может затрагивать более чем одну таблицу. Бизнес-правила, относящиеся к  двум или более таблицам, могут быть естественным образом представлены в теле самого утверждения.

Во многих случаях конструкции ограничений и утверждений оказываются неадекватными для выражения сложных бизнес-правил, и СУБД поддерживают хранимые процедуры. Хранимая процедура – это модуль прикладной программы с той лишь разницей, что он относится к БД, а не к внешней программной системе, использующей эту БД. Посредством хранимых  процедур встраивается процедурная логика в среду БД. Хранимые процедуры могут определяться относительно одной или более таблиц БД и вызывать друг друга. Они выполняются сервером баз данных и могут читать и изменять данные в таблицах. Их можно вызвать из клиентского приложения, работающего с БД.

Ключевыми компонентами, обеспечивающими превращение БД в активную среду, являются триггеры. Триггер– это процедура БД, запускаемая в случае, если над объектом БД, с которым она ассоциирована, выполняется одна из заданных в спецификации операций. После операций вставки, обновления и/или удаления может быть запущен триггер, который приведет в результате к вычислению бизнес-правил или к выполнению определенных действий. Триггеры, в отличие от хранимых процедур, нельзя вызвать из клиентского приложения.

Активная БД может быть охарактеризована как система, следующая правилам Событие-Условие-Действия. Технология активной БД реализована, в частности, в объектно-реляционной СУБД POSTGRES, разработанной на базе СУБД INGRES в калифорнийском университете Беркли в 1986-1994 гг.

Возможности существующих в настоящее время технологий активных БД распространяются на сферу интеллектуальных баз данных. Можно считать, что активные БД открывают двери на пути к пока еще неуловимому будущему интеллектуальных баз данных с высоким уровнем искусственного интеллекта.

42. Фреймовые модели, слоты и протофреймы.

Фрейм является единицей представления знаний об объекте, которую можно описать некоторой совокупностью понятий и сущностей. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, слово «комната» вызывает у слушателя образ комнаты: «жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м2». Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим чулан, а не комнату), но в нем есть «дырки», или «слоты», - это незаполненные значения некоторых атрибутов – количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и т.д.

Фрейм имеет определённую внутреннюю структуру, состоящую из множества элементов, называемых слотами. Каждый слот в свою очередь, представляется определенной структурой данных, процедурой, или может быть связан с другим фреймом. Значением слота может быть практически что угодно (числа или математические соотношения, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов).

Фрейм можно определить и как формализованную модель для отображения образа.

Во фреймовых моделях фиксируется жестка структура информационных единиц, которая называется протофреймом (фреймы-образцы)

В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет во фреймовых представлениях реализовать "принцип матрешки".

При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов получаются фреймы - экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму - экземпляру может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов.

Структуру фрейма можно представить так:

ИМЯ ФРЕЙМА:(имя 1-го слота: значение 1-го слота), (имя 2-го слота: значение 2-го слота), (имя N-го слота: значение N-го слота).

Фрейм может содержать процедуры, которые будут выполняться при определенных условиях (при записи или удалении информации из слота, при обращении к слоту, в котором отсутствуют данные и т.д.) С каждым слотом может быть связано любое количество процедур. Процедуры, связанные с определенным слотом фрейма, зависят от конкретной прикладной системы, использующей фреймовые структуры для представления знаний.

Существует несколько способов получения слотом значений во фрейме-экземпляре:

-по умолчанию от фрейма-образца; -через наследование свойств от фрейма, указанного в слоте АКО (A-Kind-Оf, это); -по формуле, указанной в слоте; -через присоединенную процедуру; -явно из диалога с пользователем; -из базы данных.

В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма. Тогда образуются сети фреймов. Существование сетей фреймов обусловлено тем, что между различными объектами можно провести некоторые аналогии. Поэтому фреймы, представляющие такие образы, выстраиваются в иерархическую систему. При этом сложные объекты представляются комбинацией нескольких подчиненных фреймов. В сетях фреймов происходит наследование свойств по АКО-связям. Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня, откуда неявно наследуются (переносятся) значения слотов. Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность. Кроме того, отмечают однородность представления знаний и возможность их типового текстового описания с помощью специальных языков. В сетях фреймов используются такие специальные языки представления знании, как FRL (Frame Representation Language) и KRL (Knowledge Representation Language). Они позволяют эффективно строить промышленные экспертные системы. Широко известны такие фрейм-ориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС, TRISTAN, ALTERID.

43. Нормализация данных и знаний в реляционных таблицах.

Нормализация представляет собой процесс реорганизации данных в реляционных таблицах путем ликвидации повторяющихся групп и иных противоречий в хранении данных с целью приведения таблиц к виду, позволяющему осуществить корректное редактирование данных.

Таблица находится в той или иной нормальной форме, если она удовлетворяет определенному набору требований.

Теоретически существуют 5 нормальных форм, хотя на практике используются три нормальные формы, которые рассмотрим более подробно.

Первой нормальной формой называется реляционная таблица, в которой все значения полей являются атомарными, т.е. любая реляционная база данных находится в первой нормальной форме.

Реляционная таблица соответствует второй нормальной форме, если она находится в первой нормальной форме, и ее не ключевые поля зависят от первичного ключа.

Реляционная таблица соответствует третьей нормальной форме, если в таблице не имеется транзитивных зависимостей между не ключевыми полями, т.е. значение любого поля таблицы, не входившего в первичный ключ, не зависит от значения другого поля, не входившего в первичный ключ.

44. Преобразование ER- модели в реляционную.

Концептуальные модели (модели «сущность–связь») позволяют более точно представить предметную область, чем реляционные и другие более ранние модели. Но в настоящее время существует немного СУБД, поддерживающих эти модели. На практике наиболее распространены системы, реализующие реляционную модель. Поэтому необходим метод перевода концептуальной модели в реляционную. Такой метод основывается на формировании набора предварительных таблиц из ER-диаграмм.

Для каждой сущности создается таблица. Причем каждому атрибуту сущности соответствует столбец таблицы.

Правила генерации таблиц из ER-диаграмм опираются на два основных фактора – тип связи и класс принадлежности сущности. + таблица учебника стр 18-19.

45. Формальные логические модели. Наследие свойств моделей.

46. Эволюция концепций обработки данных и знаний.

Обработка данных со временем претерпела некоторую эволюцию. В развитии концепций обработки данных можно выделить следующие этапы:

· обработка БД на мэйнфреймах с помощью СУБД;

· обработка БД с помощью систем удаленной обработки данных;

· обработка локальных БД на ПК с помощью настольных СУБД;

· использование систем совместного использования (работа с централизованной базой данных с помощью сетевых версий настольных СУБД);

· использование клиент/серверных систем;

· использование систем обработки распределенных баз данных.

В общем случае обработка данных вкл. в себя ввод данных по каким-либо критериям и вывод данных и результат их обраб. в любом виде. Концепции обраб. данных прошли эволюцион. путь развития, связанный с развитием вычислительн. техники в целом. Исторически можно выделить сл. концепции обработки данных:

ОБРАБОТКА НА mainframe В ПАКЕТНЫХ РЕЖИМАХ

Для обработки данных в этом режиме польз-ли создавали задания на выполн-я опр. операций над исходной инф. Задания, запис. на спец. языке, а также текст программы наносились на бумажный носитель-перфокарту. Они складывались в пакет заданий. Пользователи передавали свои пакеты заданий в вычислит. центр для обработки на mainframe. Оператор последовательно вводил пакеты:перфокарт в вычислит. машину. Mainframe обраб. пакеты в порядке очерёдности их поступления. Распечатан. рез-ты обработки данных польз-ли получали только на след.день. Отсутствие непосредственного контакта польз-ля с компьютером существенно увеличивают время получения рез-та. В наст. время пакетный режим исп. редко, только при обработке рез-в ЦТ и обр-ке банковских трансакций.

ОБРАБОТКА В МНОГОТЕРМИНАЛЬН. СИСТЕМАХ

Появились по мере удешевления компьютеров и позволили пользователямнепосредственно обращаться к mainframe без оператора.

Терминал - устройство или набор устройств, предназнач. для взаимодейств. с вычислительн. системой или сетью. Они подключались к mainframe, распол. в вычисл. центре, и были рассредоточены по всему предприятию. Они выполняли операции ввода/вывода, передавали запросы к БД.

ОБРАБОТКА ДАННЫХ НА АВТОНОМНЫХ ПК

На ПК польз-ля устанавл. СУБД, там же создавалась локальная БД и производилась обработка данных. Данные и рез-ты передавались с компьютера на компьютер на внешних носителях. Эта концепция обеспечивала хорошее быстрое действие при работе с небольшими БД.

ОБРАБОТКА ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ

Обмен данных между компьютерами происходит в автоматическим режиме по средствам линии связи и спец. коммуникационного оборудования. В 1-х комп. сетях были реализованы функции обмена файлами, синхронизация файлов. При объединении ПК в сеть совокупная вычислит. мощность достатосна для решения сложных задач, обработки данных, совместного использ-я переферийных устройств и дисковых массивов.Эта обработка является в наст. время самой распространённой.

Наблюдается тенденция к унификации техн. боработке данных в локальных сетях и в Интернете.

47. Структура команды SQL. Типы данных. Выражения.

Для обращения к реляционной таблице в языке SQL необходимо написать (задать) команду.

SELECT (выбрать) – ключевое слово сообщает СУБД, какое действие будет выполнять данная команда. Команды запросы начинаются ключевым словом. Кроме SELECT это могут быть слова CREATE- создать, INSERT -вставить, DELETE- удалить, COMMIT –завершить и д.р.. За ним может следовать способ выборки (DISTINCT- с удалением дубликатов выборки, ALL- без удаления- используется по умолчанию) Затем следует список перечисленных через запятую полей, которые выбираются запросом из таблиц, или символ * (звездочка) для выбора всей строки. Любые поля, не перечисленные здесь, не будут включены в результирующее отношение, соответствующее выполнению команды.

FROM – ключевое слово, подобно SELECT, которое присутствует в каждой команде. Оно сопровождается пробелом, а затем именем таблиц, используемых в качестве источников информации. Имена таблиц, полей должны содержать от 1 до 18 символов, начинаться с буквы и не содержать пробелов или специальных символов. В качестве имен нельзя использовать ключевые слова SQL.

В случае, если указано более одного имени таблицы, неявно подразумевается, что над перечисленными таблицами осуществляется операция декартова произведения.

Все последующие разделы команды SELECT являются необязательными.

WHERE – ключевое слово, за которым следует предикат –условие, налагаемое на запись в таблице, которому она должна удовлетворять, чтобы пропасть в выборку, аналогична операции фильтрации в реляционной алгебре.

ORDER BY – сортировка выводимых записей (Asc – по возрастанию, Desc – по убыванию. Если не указан вид сортировки, то происходит сортировка по возрастанию).

48. SQL – структурированный язык запросов.

49. Специализированные анрегатные функции SQL/

50. Формирование альтернатив в базе знаний

51. Операции реляционной алгебры над отношениями.

52. Функциональные возможности языка SQL.

Для выполнения своих основных функций по работе с реляционными таблицами язык SQL имеет достаточно богатый и сложный набор команд. Для лучшего понимания все команды языка разбиты на «уровни». В одной из классификаций, предусмотренных стандартом SQL, этот язык разбивается на «базовый», «промежуточный» и «полный» уровни.

Остановимся только на базовом уровне, содержащем около сорока команд. В табл.8.3 приводится подмножество команд базового уровня языка SQL.

Таблица 8.3.

Команда	Назначение
Команды определения данных
CREATE TABLE	Создает структуру таблицы
DROP TABLE	Удаляет таблицу
ALTER TABLE	Изменяет описание структуры таблицы
CREATE VIEW	Создает представление
Команды манипулирования данными
INSERT	Добавляет новые записи в таблицу
DELETE	Удаляет записи из таблицы
UPDATE	Обновляет данные таблицы
Команда извлечения данных
SELECT	Извлекает данные из базы данных
Команды управления транзакциями
COMMIT	Сообщает об успешном окончании транзакции
ROLLBACK	Сообщает о неуспешном окончании транзакции
Команды управления доступом
GRANT	Предоставляет пользователю определенные права доступа
REVOKE	Отменяет определенные права доступа
Команды встроенного SQL
DECLARE, OPEN, FETCH, CLOSE	Реализуют обращения к базе данных из прикладных программ.

Команды определения данных служат для создания и удаления таблиц, а также изменения структуры таблицы, например, для добавления нового поля. С помощью команды CREATE VIEW создается представление, т.е. таблица содержащая данные из других таблиц.

Команды манипулирования данными позволяют изменять данные в реляционной таблице, но не меняют ее структуру.

Команды управления транзакциями позволяют обеспечить целостность базы данных.

SQL-транзакция – это несколько последовательных команд SQL, которые должны выполняться как единое целое.

Транзакция либо успешно выполняется, и тогда СУБД фиксирует произведенные изменения базы данных, на внешнем носителе; либо отменяется, и тогда все произведенные изменения СУБД ликвидирует. Таким образом, принцип транзакции «либо все, либо ничего». Примером транзакции может служить перевод денег клиентом банка из одного филиала в другой. Необходимо как единое целое осуществить два действия: списать деньги со счета в одном филиале и занести деньги на счет в другом филиале.

В языке SQL обработка транзакций реализована с помощью двух команд – COMMIT и ROLLBACK. Они управляют изменениями, выполненными группой команд. Команда COMMIT сообщает об успешном окончании транзакции. Она информирует СУБД о том, что транзакция завершена, все ее команды выполнены успешно и противоречия в базе данных не возникли. Команда ROLLBACK сообщает о неуспешном окончании транзакции. Она информирует СУБД о том, что пользователь не хочет завершать транзакцию, и СУБД должна отменить все изменения, внесенные в базу данных в результате выполнения транзакции. В этом случае СУБД возвращает базу данных в состояние, в котором она находилась до выполнения транзакции.

Команды COMMIT и ROLLBACK используются в основном в программном режиме, хотя возможно их использование и в интерактивном режиме.

К командам управления доступом относятся команды для осуществления административных функций, присваивающих или отменяющих право (привилегию) использовать таблицы базы данных определенным образом. Каждый пользователь базы данных имеет определенные права по отношению к объектам базы.

Права – это те действия с объектом, которые может выполнять пользователь. Права могут меняться с течением времени: старые могут отменяться, новые – добавляться. Предусмотрены следующие права:

• SELECT – право читать таблицу;

• INSERT – право добавлять данные в таблицу;

• UPDATE – право изменять данные таблицы;

• DELETE – право удалять данные из таблицы;

• REFERENCES – право определять первичный ключ.

Пользователь, создавший таблицу, является ее владельцем. Как владелец, пользователь имеет все права на таблицу и может назначить права для работы с ней другим пользователям. Кроме владельца, права может назначать администратор базы данных.

К встроенным относятся команды, предназначенные для реализации обращения к базе данных из прикладных программ, написанных на определенном языке программирования. Для пересылки данных из базы данных в прикладную программу используется временная таблица, называемая SQL-курсором. Команды DECLARE, OPEN, FETCH, CLOSE позволяют управлять SQL-курсором.