Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
МегаЛекции

По степени распределённости: Локальные СУБД (все части локальной СУБД размещаются на одном компьютере), Распределённые СУБД (части СУБД могут размещаться на двух и более компьютерах).





По способу доступа к БД

Файл-сервер.Архитектура систем БД с сетевым доступом предполагает выделение одной из машин сети в качестве центральной (сервер файлов). На такой машине хранится совместно используемая централизованная БД. Все другие машины сети выполняют функции рабочих станций, с помощью которых поддерживается доступ пользовательской системы к централизованной базе данных. Файлы базы данных в соответствии с пользовательскими запросами передаются на рабочие станции, где в основном и производится обработка. При большой интенсивности доступа к одним и тем же данным производительность информационной системы падает. Пользователи могут создавать также на рабочих станциях локальные БД, которые используются ими монопольно.

Клиент-сервер.В этой концепции подразумевается, что помимо хранения централизованной базы данных центральная машина (сервер базы данных) должна обеспечивать выполнение основного объема обработки данных. Запрос на данные, выдаваемый клиентом (рабочей станцией), порождает поиск и извлечение данных на сервере. Извлеченные данные (но не файлы) транспортируются по сети от сервера к клиенту. Спецификой архитектуры клиент-сервер является использование языка запросов SQL.

Встраиваемые

Встраиваемая СУБД — СУБД, которая может поставляться как составная часть некоторого программного продукта, не требуя процедуры самостоятельной установки. Встраиваемая СУБД предназначена для локального хранения данных своего приложения и не рассчитана на коллективное использование в сети. Физически встраиваемая СУБД чаще всего реализована в видеподключаемой библиотеки. Доступ к данным со стороны приложения может происходить через SQL либо через специальные программные интерфейсы.

Трехуровневая архитектура функционирует в Интранет- и Интернет-сетях. Клиентская часть ("тонкий клиент"), взаимодействующая с пользователем, представляет собой HTML-страницу в Web-браузере либо Windows-приложение, взаимодействующее с Web-сервисами. Вся программная логика вынесена на сервер приложений, который обеспечивает формирование запросов к базе данных, передаваемых на выполнение серверу баз данных. Сервер приложений может быть Web-сервером или специализированной программой.



 

К основным понятиям иерархической структуры относятся: уровень, элемент (узел), связь.

Узел – это совокупность атрибутов данных, описывающих некоторый объект. На схеме иерархического дерева узлы представляются вершинами графа. Каждый узел на более низком уровне связан только с одним узлом, находящимся на более высоком уровне. Иерархическое дерево имеет только одну вершину (корень дерева), не подчиненную никакой другой вершине и находящуюся на самом верхнем (первом) уровне. Зависимые (подчиненные) узлы находятся на втором, третьем и т.д. уровнях. Количество деревьев в базе данных определяется числом корневых записей.

К каждой записи базы данных существует только один (иерархический) путь от корневой записи. Например, для записи С4 путь проходит через записи А и В3.

 

22.

В классической теории баз данных, модель данных есть формальная теория представления и обработки данных в системе управления базами данных (СУБД), которая включает, по меньшей мере, три аспекта:

1) аспект структуры: методы описания типов и логических структур данных в базе данных;

2) аспект манипуляции: методы манипулирования данными;

3) аспект целостности: методы описания и поддержки целостности базы данных.

Аспект структуры определяет, что из себя логически представляет база данных, аспект манипуляции определяет способы перехода между состояниями базы данных (то есть способымодификации данных) и способы извлечения данных из базы данных, аспект целостности определяет средства описаний корректных состояний базы данных.

Модель данных — это абстрактное, самодостаточное, логическое определение объектов, операторов и прочих элементов, в совокупности составляющих абстрактную машину доступа к данным, с которой взаимодействует пользователь. Эти объекты позволяют моделировать структуру данных, а операторы — поведение данных.

внутренняя модель Модель данных и доступа к данным, отражающая структуру данных на физическом уровне БД

физическая модель Модель базы данных, выражающая способы размещения данных в среде хранения и способы доступа к этим данным, которые поддерживаются на физическом уровне

внешняя модель
подсхема базы данных Модель данных, хранимых в БДи относящихся к некоторому конкретному приложению, инвариантная к способу размещения в памяти ЭВМ

концептуальная модель
схема базы данныхМодель данных, объединяющая внешние модели БД отдельных приложений

инфологическая модель Модель данных, отображающая логические связи между сущностями предметной области без учета особенностей используемой СУБД

даталогическая модель Модель данных, разрабатываемая на стадии даталогического проектирования БД

фактографическая модель Модель данных, соответствующая хорошей структурированности данных в виде "объект — свойства — значения свойств"

документальная модель Модель данных, соответствующая слабоструктурированной информации

модель "сущность-отношение"
ER-модель Фактографическая модель данных, описывающая приложение в виде совокупности сущностей и связей между ними

иерархическая база данных База данных, имеющая структуру связей между сущностями в виде дерева графа

сетевая база данных База данных, имеющая структуру связей между сущностями в виде графа, вершины которого соответствуют записям, а ребра — связям между записями

реляционная база данных База данных, описывающая сущности в виде отношений атрибутов, . представленных в виде таблиц. Строки таблиц соответствуют записям (кортежам) — экземплярам отношений, а столбцы — атрибутам, характеризующим свойства объектов описываемой предметной области

объектно-ориентированная база данных База данных, в которой для описания сущностей и их взаимосвязей используются концепции объектно-ориентированного проектирования

 

 

23.

Реляционная модель данных — логическая модель данных, прикладная теория построения баз данных, которая является приложением к задачам обработки данных таких разделовматематики как теории множеств и логика первого порядка.

На реляционной модели данных строятся реляционные базы данных.

Реляционная модель данных включает следующие компоненты:

1)Структурный аспект (составляющая) — данные в базе данных представляют собой набор отношений.

2)Аспект (составляющая) целостности — отношения (таблицы) отвечают определенным условиям целостности. РМД поддерживает декларативные ограничения целостности уровня домена(типа данных), уровня отношения и уровня базы данных.

3)Аспект (составляющая) обработки (манипулирования) — РМД поддерживает операторы манипулирования отношениями (реляционная алгебра, реляционное исчисление).

Кроме того, в состав реляционной модели данных включают теорию нормализации.

Термин «реляционный» означает, что теория основана на математическом понятии отношение (relation). В качестве неформального синонима термину «отношение» часто встречается словотаблица. Необходимо помнить, что «таблица» есть понятие нестрогое и неформальное и часто означает не «отношение» как абстрактное понятие, а визуальное представление отношения на бумаге или экране. Некорректное и нестрогое использование термина «таблица» вместо термина «отношение» нередко приводит к недопониманию. Наиболее частая ошибка состоит в рассуждениях о том, что РМД имеет дело с «плоскими», или «двумерными» таблицами, тогда как таковыми могут быть только визуальные представления таблиц. Отношения же являются абстракциями, и не могут быть ни «плоскими», ни «неплоскими».

Для лучшего понимания РМД следует отметить три важных обстоятельства:

модель является логической, то есть отношения являются логическими (абстрактными), а не физическими (хранимыми) структурами;

для реляционных баз данных верен информационный принцип: всё информационное наполнение базы данных представлено одним и только одним способом, а именно — явным заданием значений атрибутов в кортежах отношений; в частности, нет никаких указателей (адресов), связывающих одно значение с другим;

наличие реляционной алгебры позволяет реализовать декларативное программирование и декларативное описание ограничений целостности, в дополнение к навигационному (процедурному) программированию и процедурной проверке условий. Каждая БД и СУБД строится на основе некоторой явной или неявной модели данных. Все СУБД, построенные на одной и той же модели данных, относят к одному типу. Например, основой реляционных СУБД является реляционная модель данных, сетевых СУБД — сетевая модель данных, иерархических СУБД — иерархическая модель данных и т.д.

 

 

24.

 

Различают концептуальный, внутренний и внешний уровни представления данных баз данных, которым соответствуют модели аналогичного назначения.

Концептуальный уровень соответствует логическому аспекту представления данных предметной области в интегрированном виде. Концептуальная модель состоит из множества экземпляров различных типов данных, структурированных в соответствии с требованиями СУБД к логической структуре базы данных.

Внутренний уровень отображает требуемую организацию данных в среде хранения и соответствует физическому аспекту представления данных. Внутренняя модель состоит из отдельных экземпляров записей, физически хранимых во внешних носителях.

Внешний уровень поддерживает частные представления данных, требуемые конкретным пользователям. Внешняя модель является подмножеством концептуальной модели. Возможно пересечение внешних моделей по данным. Частная логическая структура данных для отдельного приложения (задачи) или пользователя соответствует внешней модели или подсхеме БД. С помощью внешних моделей поддерживается санкционированный доступ к данным БД приложений (ограничен состав и структура данных концептуальной модели БД, доступных в приложении, а также заданы допустимые режимы обработки этих данных: ввод, редактирование, удаление, поиск).

Этапы процесса проектирования БД:

Разработка инфологической модели предметной области

1)Логическое проектирование

2)Физическое проектирование

3)Проектирование представлений данных для приложений

 

25.

Технологии обработки графической информации: растровая графика, векторная графика, форматы графических файлов, цветовые модели.

Растровая (пиксельная) графика состоит в описании каждой отдельной точки (пикселя) изображения. Каждая цветовая точка представлена в компьютере несколькими битами (от 8 до 16). Редакторы: Paint, Paint NET, GIMP, Adobe Photoshop. Достоинства: хорошая цветопередача и способность передать тончайшие нюансы изображения. Недостатки: при масштабировании появляется лестничный эффект, большой объем памяти

Векторная графика представляет изображение как набор большого количества стандартных графических элементов, таких, как отрезок, дуга, окружность, прямоугольник и т.д. Редакторы: Inkscape, CorelDraw, Adobe Illustrator, AutoCAD, ArchiCAD. Достоинства: качество изображения не меняется при масштабировании, повороте, сдвиге и т.д. Меньший объем памяти. Недостатки: Хуже цветопередача

Растровые форматы:BMP, GIP, JPEG,TIFF, PDF

Векторные форматы:Scalable Vector Graphics (SVG и SVGZ);Encapsulated PostScript (EPS);Метафайлы Windows: WMF, EMF; Файлы CorelDraw: CDR, CMX; Adobe Illustrator; XAR

Цветовые модели – термин, обозначающий абстрактную модель описания представления цветов в виде кортежей чисел, обычно из трех или четырех значений, называемых цветовыми компонентами или цветовыми координатами.

RGB(аббревиатура английских слов Red, Green, Blue) - аддитивная цветовая модель, как правило описывающая способ синтеза цвета для цветовоспроизведения. Выбор основных цветов обусловлен особенностями физиологии восприятия цвета сетчаткой человеческого глаза. Нашла широкое применение в технике.В компьютерах для представления каждой из координат используется один октет, которые обозначаются для удобства целыми числами от 0 до 255 включительно. Ярко-красный цвет может быть определен (255,0,0), ярко-фиолетовый (255,0,255), черный (0,0,0) белый (255,255,255).

СМУК. Четырёхцветная автотипия (Смук: Cyan, Magenta, Yellow, Key Color) – субтрактивная схема формирования цвета, используемая прежде всего в полиграфии для стандартной триадной печати. Схема СМУК, как правило, обладает сравнительно небольшим цветовым охватом.

 

26.

Искусственный интеллект - это одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях - Это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС). В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний.

Игры и творчество. Традиционно искусственный интеллект включает в себя игровые интеллектуальные задачи - шахматы, шашки.

Разработка естественноязыковых интерфейсов и машинный перевод. Перевод текстов с различных языков

Распознавание образов. Новые архитектуры компьютеров. Это направление занимается разработкой новых аппаратных решений и архитектур,

Интеллектуальные роботы

Специальное программное обеспечение

Обучение и самообучение. Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение по примерам (или индуктивное), а также традиционные подходы распознавания образов.

 

 

27.

Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства. Знания - это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ:

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". Основное преимущество этой модели - в соответствии современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток модели - сложность поиска вывода на семантической сети.

Фреймы. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, слово "комната" вызывает у слушающих 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 уже 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 др.Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека , а также гибкость и наглядность.

 

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА — комплекс компьютерных программ, позволяющих систематизировать знания и оценки экспертов в определенной прикладной области; синоним — система, базирующаяся на знаниях.

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ:1)Традиционные языки программирования 2)Языки искусственного интеллекта

Это прежде всего Лисп (LISP) и Пролог (Prolog) - наиболее распространенные языки, предназначенные для решения задач искусственного интеллекта. Есть и менее распространенные языки искусственного интеллекта, например РЕФАЛ, разработанный в России. Универсальность этих языков меньшая, нежели традиционных языков, но ее потерю языки искусственного интеллекта компенсируют богатыми возможностями по работе с символьными и логическими данными, что крайне важно для задач искусственного интеллекта. На основе языков искусственного интеллекта создаются специализированные компьютеры (например, Лисп-машины), предназначенные для решения задач искусственного интеллекта. Недостаток этих языков - неприменимость для создания гибридных экспертных систем.

Специальный программный инструментарий. В эту группу программных средств искусственного интеллекта входят специальные инструментарии общего назначения. Как правило, это библиотеки и надстройки над языком искусственного интеллекта Лисп: KEE (Knowledge Engineering Environment), FRL (Frame Representation Language), KRL (Knowledge Represantation Language), ARTS и др. [1,4,7,8,10], позволяющие пользователям работать с заготовками экспертных систем на более высоком уровне, нежели это возможно в обычных языках искусственного интеллекта.

"Оболочки" . Под "оболочками : (shells) понимают "пустые" версии существующих экспертных систем, т.е. готовые экспертные системы без базы знаний. Примером такой оболочки может служить EMYCIN (Empty MYCIN - пустой MYC1N), которая представляет собой незаполненную экспертную систему MYCIN. Достоинство оболочек в том, что они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Требуется только специалисты) в предметной области для заполнения базы знаний. Однако если некоторая предметная область плохо укладывается в модель, используемую в некоторой оболочке, заполнить базу знаний в этом случае весьма не просто.

Этапы разработки экспертных систем: Этап 1: выбор подходящей проблемы Этап 2: разработка прототипной системы Этап 3: развитие прототипа до промышленной ЭС Этап 4: оценка системы Этап 5: стыковка системы Этап 6: поддержка системы.

 

Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

Классификация моделей. В зависимости от средств построения различают следующие классы моделей: 1)словесные или описательные модели их также в некоторой литературе называют вербальными или текстовыми моделями (например, милицейский протокол с места проишествия, стихотворение Лермонтова "Тиха украинская ночь");2)натурные модели (макет Солнечной системы, игрушечный кораблик);3)абстрактные или знаковые модели. Интересующие нас математические модели явлений и компьютерные модели относятся как раз к этому классу.

Можно классифицировать модели по предметной области:1)физические модели,2)биологические,3)социологические,4)экономические и т.д.

Классификация модели по применяемому математическому аппарату:1)модели, основанные на применении обыкновенных дифференциальных уравнений;2)модели, основанные на применении уравнений в частных производных;3) вероятностные модели и т.д.

Также можно классифицировать модели по цели моделирования. В зависимости от целей моделирования различают:1) Дескриптивные модели (описательные) описывают моделируемые объекты и явления и как бы фиксируют сведения человека о них. Примером может служить модель Солнечной системы, или модель движения кометы, в которой мы моделируем траекторию ее полета, расстояние, на котором она пройдет от Земли У нас нет никаких возможностей повлиять на движение кометы или движение планет Солнечной системы; 2)Оптимизационные модели служат для поиска наилучших решений при соблюдении определенных условий и ограничений. В этом случае в модель входит один или несколько параметров, доступных нашему влиянию, например, известная задача коммивояжера, оптимизируя его маршрут, мы снижаем стоимость перевозок. Часто приходится оптимизировать процесс по нескольким параметрам сразу, причем цели могут быть весьма противоречивы, например, головная боль любой хозяйки - как вкуснее, калорийнее и дешевле накормить семью;3) Игровые модели (компьютерные игры);4) Обучающие модели (всевозможные тренажеры);5)Имитационные модели (модели, в которых сделана попытка более или менее полного и достоверного воспроизведения некоторого реального процесса, например, моделирование движения молекул в газе, поведение колонии микробов и т.д.).

Существует также классификация моделей в зависимости от их изменения во времени. Различают:1) Статические модели - неизменные во времени; 2)Динамические модели - состояние которых меняется со временем.

 

 

30.

Информационная модель — модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные для данного рассмотрения параметры и переменные величины объекта, связи между ними, входы и выходы объекта и позволяющая путём подачи на модель информации об изменениях входных величин моделировать возможные состояния объекта. Информационные модели нельзя потрогать или увидеть, они не имеют материального воплощения, потому что строятся только на информации. Информационная модель — совокупность информации, характеризующая существенные свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром.

Информационные модели делятся на описательные и формальные. Описательные информационные модели - это модели, созданные на естественном языке (т.е. на любом языке общения между людьми: английском, русском, китайском, мальтийском и т.п.) в устной или письменной форме. Формальные информационные модели - это модели, созданные на формальном языке (т.е. научном, профессиональном или специализированном). Примеры формальных моделей: все виды формул, таблицы, графы, карты, схемы и т.д.

Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессивного анализа и т.п. – от простейших процедур до сложных ППП.

Компьютерная модель (англ. computer model), или численная модель (англ. computational model) - компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов), реализующая абстрактную модель некоторой системы. Компьютерные модели стали обычным инструментом математического моделирования и применяются в физике, астрофизике, механике, химии, биологии, экономике, социологии и других науках. Компьютерные модели используются для получения новых знаний о моделируемом объекте или для приближенной оценки поведения математических систем, слишком сложных для аналитического исследования.

Основные этапы моделирования:Этап 1. Постановка задачи.Этап 2. Разработка модели.Этап 3. Компьютерный эксперимент. Этап 4. Анализ результатов моделирования.

 

31.

Языки низкого уровня: машинные, машинно-ориентированные (язык Асемблера)

Языки высокого уровня: процедурно-ориентированные (фортран 1958, АЛГОЛ 1960, бэйсик 1965); структурное программирование (Паскаль 1971, С 1973) ; объектно-ориентированные (Симула 1967, Дельфи 1995, С++ 1980, Visual Basic 1991)

Специализированные языки: Cobol (1961) – для решения экономических задач; SQL(1987) – структурированный язык запросов; Лисп (1960) и Пролог(1978) - решение задач, относящихся к искусственному интеллекту (пролог – язык логич. программирования); HTML – язык гипертекстовой разметки; PERL;Java Script и VBScript; PHP – серверный скриптовый язык.

 

Алфавит – это совокупность символов, используемых в языке

Константы – данные, неизменяемые в процессе выполнения программы

Переменные – данные, значения которых меняются в ходе выполнения программы.

Выражения – конструкции языка, предназначенные для проведения в программе арифметических действий с переменными и константами

Функции – отличаются от процедур тем, что они возвращают значение и потому могут входить в выражения

Операторы – конструкции языка, указывающие на действие, которое должен выполнить компьютер. Данные .ю входящие в состав операторов – операнды.

Типы Данных

 

 

1. постановка задачи

2.проектирование

3.программирование

4.отладка и тестирование (не всегда)

5.создание документации

6.сопровождение (тех. Поддержка)

Принципы: проектирование сверху вниз; проектирование сниву вверх

34.

Текстовый редактор

Трансляция –это способ преобразования исходного текста программы, написанного на языке высокого уровня, в язык машинных кодов (лексический анализ; синтаксический анализ; семантический анализ)

При интерпритации отдельные операторы программы последовательно переводятся в язык машинных кодов, после чего они сразу же выполняются

При компиляции сначала осуществляется перевод всего исходного текста программы в язык машинных кодов, а затем начинается процесс выполнения программы Результат компилятора – загрузочный модуль

Для создания сложных программных комплексов, состоящих из нескольких модулей, объектные модули объединяются в загрузочный модуль с помощью компановщика (редактор связей или линковщика)

 

35.

Структурное программирование-методология разработки программного обеспечения, в основе которго лежит представление программы в виде иерархической системы блоков.

Любая программа представляет собой структуру, построенную из трех типов базовых конструкций : последовательное исполнение, ветвление, цикл.

Повторяющиеся фрагменты программы(либо не повторяющиеся но представляющие собой логически целостные вычислительные блоки) могут оформляться в виде так называемых подпрограмм





Рекомендуемые страницы:

Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015- 2021 megalektsii.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.