41400

Базы данных. Введение в базы данных

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Введение в базы данных План лекции определить понятие база данных; сформулировать основные требования к базе данных; ознакомиться с основными принципами построения проектирования базы данных; ознакомиться с основными моделями данных; ознакомится с основами теории реляционных баз данных. База данных: хранилище систематизированных данных. Компьютерные базы данных: базы данных использующие электронные носители для хранения данных и специальные программные средства для...

Русский

2013-10-23

2.98 MB

15 чел.

Лекция 1

Базы данных

Семестр обучения: 4

Лекций: 51 час.

Лабораторные работы: 51 час.

Экзамен.  

Лектор: Смелов Владимир Владиславович

  

Введение в базы данных

  1.  План лекции
    1.  определить понятие «база данных»;
    2.  сформулировать основные требования к базе данных;
    3.  ознакомиться с основными принципами построения (проектирования)базы данных;
    4.  ознакомиться с основными моделями данных;
    5.  ознакомится с основами теории реляционных баз данных.  

  1.  База данных: хранилище систематизированных данных. Телефонная книга. Библиотека (каталог). Директории файловой системы с файлами.

  1.  Компьютерные базы данных:  базы данных, использующие электронные носители для хранения данных  и специальные программные средства для доступа к данным (СУБД).

  1.  История: 1980гг. удешевление внешней памяти – удорожание программного обеспечения – зависимость программного обеспечения от данных.

  

  1.  База данных: компонент информационной системы.

 

  1.  База данных: хранилище динамически обновляемых  данных.
  2.  Данные: текстовые, числовые, графические,             мультмедийные (видео, звук), бинарные (исполняемый код) и пр.     
  3.  Требования к информации в базе данных: 1)полезность (уменьшает информационную энтропию системы); 2) полнота информации (информации должно быть достаточно, чтобы осуществить качественное управление); 3) точность; 4)достоверность (заведомо ошибочные данные не должны храниться в базе данных); 4)непротиворечивость; 5) актуальность.    
  4.  Мера информации в базе данных: 1) синтаксическая (в символах, в B, KB, MB, GB, TB); 2)семантическая мера информации (количество информации на символ); 3) прагматическая мера информации (полезность для управления).
  5.  Построение (проектирование базы данных):              1) определение границ исследуемой  области – предметной области; 2) системный анализ: определение объектов и связей между ними; 3)построение логической схемы базы данных в соответствии с определенными правилами (моделью данных); 4) реализация базы данных (описание ее в терминах некоторой СУБД).   
  6.  Предметная область: часть реального мира, подлежащая изучению, с целью описания и  управления. Часто называют объектом управления (Например: технологический процесс, производственный процесс, учебный процесс,  город, система здравоохранения и пр.).
  7.  Системный анализ: предметная область – это множество объектов и связей между этими объектами.
  8.  Модель данных: структурированное  представление данных и связей между ними.    
  9.  База данных: модель данных, описывающих   предметную область и  сами данные.
  10.  База данных: информация в базе данных двух видов:  1) метаданные (свойства данных, схема, модель и пр.); 2) собственно данные.  
  11.  База данных: должна иметь языковые средства для описания свойств данных(в реляционных базах данных SQL) и манипулирования данными.      

  1.  База данных: состав объектов системы и структура зависит от назначения и цели создания базы данных (от взгляда на ее применение).

 

  1.  База данных: как правило, создается для многих пользователей. Каждый пользователь имеет свое представление о базе данных. Совокупность всех представлений – это логическая схема данных.

  1.  База данных: 1) хранилище динамически обновляемой информации; 2) информация отражает состояние некоторой предметной области (объекта) и должна быть полезной, точной, актуальной и непротиворечивой; 3)информация представлена в виде метаданных (описание модели данных) и данных;                   4)  каждый пользователь базы данных знает только о существовании данных, необходимых для решения его задач; 5) совокупность всех представлений  - это логическая схема данных.    
  2.  Система управления базами данных: программная реализация технологии хранения, извлечения, обновления и обработки данных в базе данных.        

Модели данных

  1.  Иерархическая модель данных: наиболее понятная и естественная для человеческого сознания.

  1.  Иерархическая модель данных: IBM IMS – типичный представитель СУБД поддерживающих иерархическую модель данных.   
  2.  Сетевая модель данных: произвольные связи между данными

 

  1.  Сетевая модель данных: SOFTWARE AG ADABAS – типичный представитель СУБД, реализующих сетевую модель.  
  2.  Реляционная модель

Теоретические основы реляционных баз данных

  1.  Основы теории множеств
  2.  Георг Кантор (1845 - 1918)

 

  1.  Множество: множество   есть любое собрание определенных и различимых между собой объектов нашей интуиции или интеллекта, мыслимое как единое целое. Эти объекты называются элементами множества  . Парадоксы.
  2.  Пустое множество: .
  3.  Мощность множества: , . Конечные и бесконечные множества. Счетные и несчетные множества.
  4.  Подмножества: .
  5.  Равенство множеств: .  
  6.  Операция пересечения множеств: .
  7.  Операция объединения множеств: .
  8.  Операция разности множеств: .
  9.  Операция дополнения множества: , .
  10.  Основные свойства операций над множествами:

1) свойства операции пересечения:

      (коммутативность);

      (идемпотентность);

      (ассоциативность);

  1.  свойства операции объединения:

      (коммутативность);

      (идемпотентность);

      (ассоциативность);

  1.  Совместные свойства операций объединения и пересечения:

     (дистрибутивность);

     (дистрибутивность);

  1.  свойства  операции дополнения:

     ;

     ;

     (закон инволюции):

     (закон де Моргана);

     (закон де Моргана);

  1.  свойства операции разности:

     ;

     .

  1.  Основы теории отношений
  2.  Унарное отношение  на множестве   - это любое подмножество:  
  3.  Декартово произведение множеств: , , , , , , , , .          .
  4.  Бинарное отношение: .
  5.  Тернарное отношение: ,    .
  6.  n-арное отношение: , . Арность.
  7.  Пример тернарного отношения

  1.  Реляционная алгебра (алгебра отношений) Кодда
  2.  Эдгар Франк Кодд (1923-2003). Ввел понятия: реляционная база данных, OLAP.  Cформулировал основные 12 (1-12)  принципов реляционных СУБД.

  1.  Кодд:  данные имеют собственную природу, независимую от способа их использования.

 

  1.  Понятие алгебры: множество, замкнутое относительно заданных операций. Примеры: Булева алгебра; алгебра натуральных чисел относительно операций сложения и вычитания; алгебра полиномов, алгебра событий теории вероятностей.

  1.  Определения, используемые Коддом.

- домен: множество;

- таблица: отношение;

- атрибут: имя столбца таблицы (имя домена);

- заголовок таблицы: множества всех атрибутов;

- кортеж:  элемент отношения или строка таблицы;

- строка таблицы: кортеж.

  1.  Домен: описывает некоторое множество. Например: домен описывающий фамилии преподавателей – множество строк длинной от 1 до 50, содержащей буквы русского языка, дефис (Дунин-Мартинкевич), апостроф (Д’Артаньян).
  2.  Атрибут: имя атрибута обычно совпадает с именем домена.     

  1.  Операции реляционной алгебры (алгебра Кодда): UNION (объединение), INTERSECT (пересечение), MINUS (разность), TIMES (декартово произведение), WHERE (ограничение), PROJECT (проекция), JOIN (соединение), DIVIDE BY (реляционное деление), RENAME (переименование), := (присваивание).
  2.  UNION: объединение: определена  для таблиц с одинаковым заголовками.
  3.  INTERSECT: пересечение: определена  для таблиц с одинаковым заголовками.
  4.   MINUS: разность: определена  для таблиц с одинаковым заголовками.
  5.  Примеры операций  

A INTERSECT B = A MINUS (A MINUS B)

  1.  Реляционные примитивы: UNION, MINUS, TIMES, WHERE, PROJECT.
  2.  Замкнутость реляционной алгебры.

  1.  Алгебра А (К.Дейт)
  2.  Реляционная модель: Oracle (50-60%), Microsoft SQL Server (15-20%), IBM DB2 (5-10%) – типичные СУБД поддерживающие реляционную модель.
  3.  Литература:  К. Дж. Дейт.  Введение в системы баз данных. – М: Вильямс 2006 г.
  4.  Итог лекции:
    1.  компьютерная база данных: хранилище систематизированных и динамически обновляемых  данных; данные хранятся на электронных носителях; доступ к данным обеспечивается СУБД; два типа информации: метаданные и сами данные;   
    2.  свойство данных: независимость от их применения,  полезность, полнота, точность, достоверность, непротиворечивость, актуальность;
    3.  проектирование: предметная область, системный анализ, логическая схема, реализация;
    4.  модели данных: иерархическая, сетевая, реляционная;
    5.  реляционная алгебра Кодда: домен, атрибут, таблица, заголовок таблицы, кортеж,  UNION, INTERSECT, MINUS, TIMES, WHERE, PROJECT, JOIN, DIVIDE, RENAME, :=.

PAGE  1


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

7551. Основные характеристики современных СМИ 93 KB
  Основные характеристики современных СМИ Системные характеристики СМИ Средства массовой информации как сложно организованный объект должны отвечать требованиям системного подхода: сохранять целостный характер, несмотря на существование разнообразных,...
7552. ПР технологии работы со СМИ 44.5 KB
  ПР технологии работы со СМИ Организация пресс-туров Пресс-тур - это мероприятие, подготовленное службой по связям с общественностью организации специально для журналистов, рассчитанное на достаточно продолжительное время с целью получить ...
7553. Спонсорство и фандрайзинг-технологии 44 KB
  Спонсорство и фандрайзинг-технологии Спонсорство или спонсоринг Очень важная технология Public Relations - организация и проведение филантропических мероприятий. Наряду с этикой ставятся и практически значимые причины такого...
7554. Контент-анализ и работа с текстами в ПР 48.5 KB
  Контент-анализ и работа с текстами в ПР Учебные цели: ознакомиться с основными методами анализа текстов в Паблик Рилейшенз, научиться проводить контент анализ СМИ, качественный анализ текста, освоить процедуру оценки читабельности текста. На аналити...
7555. Формирование имиджа организации 59.5 KB
  Формирование имиджа организации. Учебные цели: ознакомиться с понятием корпоративного имиджа, целями его создания и способами коррекции научиться выделять основные цели создания и коррекции имиджа изучить алгоритм действий по созданию корпор...
7556. Антикризисные связи с общественностью 46 KB
  Антикризисные связи с общественностью Основные виды и типы кризисных ситуаций Антикризисный Public Relations - одно из самых востребованных направлений деятельности пиарагенств в западных странах. Многие российские компании...
7557. Политический ПР. Имидж современного политика 51.5 KB
  Политический ПР. Имидж современного политика. Учебные цели: изучить основные характеристики политического Public Relations, научиться определять его специфику познакомиться с избирательной кампанией и ее основными этапами изучить алгор...
7558. Избирательная кампания 40 KB
  Избирательная кампания Этапы избирательной компании Первый этап избирательной кампании - анализ ситуации в избирательном округе. Осуществляется этап информационно-аналитического обеспечения избирательной кампании. ...
7559. Программа ПР-кампании и основы ее реализации 108.5 KB
  Программа ПР-кампании и основы ее реализации Учебные цели: ознакомиться с основными этапами Public Relations-кампании изучить алгоритм разработки кампании систематизировать методы исследований целевых аудиторий в Public Relations определить специ...