91650

Организация данных во внутримашинной сфере

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Физическая организация данных определяет способ размещения информации непосредственно на машинных носителях и выполняется программными инструментариями автоматически без участия человека. Разработчики внутримашинной информационной базы АСУ оперируют в программах только представлениями о логической организации данных которая определяется видом модели данных. Под моделью данных понимается совокупность взаимосвязанных структур данных и операций над этими структурами.

Русский

2015-07-21

114.65 KB

0 чел.

Организация данных во внутримашинной сфере

Существует два уровня организации данных во внутримашинной сфере логический и физический. Физическая организация данных определяет способ размещения информации непосредственно на машинных носителях и выполняется программными инструментариями автоматически (без участия человека). Разработчики внутримашинной информационной базы АСУ оперируют в программах только представлениями о логической организации данных, которая определяется видом модели данных. Под моделью данных понимается совокупность взаимосвязанных структур данных и операций над этими структурами.

Вид модели и используемые в ней типы структур данных во многом предопределяют выбор системы управления базами данных или языка программирования, на котором создается прикладная программа обработки данных. Следует отметить, что для размещения одной и той же информации во внутримашинной сфере могут быть использованы различные структуры и модели данных. Их выбор возлагается на разработчиков информационной базы АСУ и зависит от многих факторов, в том числе от имеющегося технического и программного обеспечения, объемов информации, сложности задач АСУ.

В ряде случаев при организации данных во внутримашинной сфере применяют файловую модель. При такой модели внутри-машинная информационная база представляет собой множество не связанных между собой файлов из однотипных записей с одноуровневой структурой (рис.3.5). Запись является основной структурной единицей обработки данных и состоит из фиксированного набора (кортежа) полей, каждое из которых представляет собой элементарную единицу логической организации данных. Структура записи определяется составом и последовательностью входящих в нее полей.

Каждому экземпляру записи, как правило, в соответствие, ставятся один или два ключа записи: первичный (уникальный) и вторичный ключ. Первичный ключ это одно или несколько полей, однозначно идентифицирующих запись. В случае, если

первичный ключ состоит из одного поля, он называется простым, если из нескольких полей составным ключом. Вторичный ключ, в отличие от первичного, это такое поле, значение которого может повторяться в нескольких записях файла, то есть он не является уникальным. Если по значению первичного ключа может быть найден один единственный экземпляр записи, то по вторичному несколько.

Для ускорения доступа к записям файла выполняется процедура индексирования, результатом которой является создание дополнительного индексного файла, содержащего в упорядоченном виде все значения ключей файла данных. Для каждого значения ключа в индексном файле содержится указатель на соответствующую запись файла данных. Наличие индексного файла позволяет по заданному ключу быстро находить запись. Индексирование может производиться не только по первичному, но и по вторичному ключу.

Описание логической организации данных файловой модели заключается в присваивании каждому файлу уникального имени, а также в описании структуры его записей. При этом каждому полю задается сокращенное обозначение (имя поля) и указывается формат поля (тип хранимого данного, длина поля и точность

числовых данных). Для полей, выполняющих роль уникального (первого) ключа записи, указывается признак ключа. Структура файла обычно описывается таблицей, в которой отмечаются первичные и вторичные ключи.

Файловые информационные базы обрабатываются системами управления файлами (Q&A, Reflex, FFS File и др.), которые не считаются системами управления базами данных. Файловые системы легко осваиваются, достаточно просты и эффективны в использовании. Для работы с ними используются простые языки запросов, либо и вовсе ограничиваются набором программ-утилит. Такие системы обычно поддерживают работу с небольшим числом файлов, содержащих ограниченное число записей с небольшим количеством полей.

Кроме файловых моделей организации данных внутримашин-ной сферы существуют иерархические, сетевые и реляционные модели. Эти типы моделей являются более сложными и, в отличие от файловой организации данных, поддерживаются СУБД соответствующего типа. Различия между этими классами моделей постепенно стираются. Однако некоторые особенности перечисленных типов моделей следует отметить. Для иерархических и сетевых моделей их структура не может быть изменена после ввода данных, тогда как структура реляционных моделей может изменяться в любое время. С другой стороны, иерархические и сетевые модели обеспечивают более быстрый доступ к информации, чем реляционные модели.

Иерархические модели имеют древовидную структуру, когда каждому узлу структуры соответствует один сегмент, представляющий собой поименованный линейный кортеж данных. Каждому сегменту, кроме корневого, соответствует один входной и несколько выходных сегментов (рис. 3.6).

Каждый сегмент лежит на единственном иерархическом пути, начинающемся с корневого сегмента. При описании такой логической организации данных достаточно для каждого сегмента указать его входной сегмент. Так как в иерархической модели каждому входному сегменту данных соответствует N выходных, то такие модели весьма удобны для представления отношений типа 1.-L в предметной области.

 

Некоторым недостатком иерархических моделей является их неэффективность при реализации отношений типа L:L, медленный доступ к сегментам данных нижних уровней иерархии и четкая ориентация только на определенные типы запросов и др. В связи с этим в настоящее время СУБД, базирующиеся на иерархических моделях, подвергаются существенным модификациям, позволяющим поддерживать более сложные типы структур и, в первую очередь, сетевые их модификации.

Сетевая модель во многом подобна иерархической и отличается от нее только тем, что допускает несколько входных сегментов наряду с возможностью наличия сегментов без входов с точки зрения иерархической структуры. На рис. 3.7 представлен простой пример сетевой структуры, полученной на основе модификации иерархической топологии (рис. 3.6).

Графическое отображение структуры связей сегментов в такого типа моделей представляет собой сеть. Сегменты данных в сетевых базах данных могут иметь множественные связи с сегментами старшего уровня. В связи с тем, что в сетевых моделях имена и направление связей не так очевидны, как в иерархических моделях данных, они должны указываться при описания базы данных. В сетевых моделях данных любая запись старшего уровня может содержать данные, относящиеся к набору записей подчиненного уровня. Обращение к набору всех записей реализуется, начиная с записи старшего уровня. При этом нет


необходимости, как это выполняется в иерархических моделях, осуществлять доступ к искомому набору записей через корневой сегмент. Обращение к данным возможно с любой точки доступа по связям.

Сетевые модели данных по сравнению с иерархическими являются более универсальным средством отображения во внут-римашинной сфере структуры информации для разных предметных областей и это существенно расширяет сферу их применения. Достоинством сетевых моделей является отсутствие дублирования данных в различных элементах модели. Кроме того, технология работы с сетевыми моделями является более удобной, так как доступ к данным практически не имеет ограничений и возможен непосредственно к объекту любого уровня. Допустимы всевозможные запросы. Однако следует отметить, что ввиду сложности сетевых моделей, разработка СУБД на их основе предполагает использование опытных системных аналитиков и программистов. Кроме того, при использовании сетевых моделей более остро стоит проблема обеспечения сохранности информации в базе данных.

Реляционные модели данных отличаются от сетевых и иерархических простотой структур данных, удобным для пользователя табличным представлением и доступом к данным. Большинство современных баз данных в настоящее время разрабатывают

ются на основе моделей подобного типа. Реляционную модель представления информации предложил в 1970 г. сотрудник фирмы IBM Эдгар Кодд. Данная модель позволяет выполнять все необходимые операции по запоминанию и поиску данных и обеспечивает целостность данных.

Модель основана на математическом понятии отношения, расширенном за счет значительного добавления специальной терминологии и развития соответствующей теории. В такой модели общая структура данных (отношений) может быть представлена в виде таблицы, в которой каждая строка значений (кортеж) соответствуют логической записи, а заголовки столбцов являются названиями полей (элементов) записи. Процедуры запоминания и поиска осуществляются с применением операций на множествах (объединение, пересечение, разность, произведение) и реляционных операций (выбрать, спроецировать, соединить, разделить). Отметим, что хотя реляционная модель и выглядит как совокупность связанных таблиц, но на физическом уровне данные хранятся в файлах, содержащих последовательности записей.

В реляционной модели каждому объекту предметной области соответствует одно или более отношений. При необходимости связь между объектами можно указать в явном виде. В такой связи (отношении) в качестве атрибутов указываются идентификаторы взаимосвязанных объектов. В реляционной модели объекты предметной области и связи между ними представляются одинаковыми конструкциями, что существенно упрощает модель.

Суть реляционной модели можно пояснить на следующем примере. Пусть в базе данных строительного предприятия имеются два файла: а) справочник железобетонных изделий; б) отчет о поставках изделий (рис. 3.8). Каждый из этих файлов содержит определенное число записей, состоящих из фиксированного числа полей (соответственно 4 и 4).

В данном фрагменте базы данных определены два отношения (файла), имеющие общий элемент значения поля Изделие. Операции реляционной алгебры могут объединить два типа записей по этому общему элементу. Например, в результате соединения запись ПС может представиться в следующем виде:


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

23363. Кортежі і словники 277.75 KB
  1 Загальні відомості 1.1 Загальні відомості 2.
23364. Робота с файлами 133.75 KB
  2 Порядок роботи с файлами 3. Методи роботи с файлом 4. Повний цикл роботи читаннязапису файла Індивідуальне завдання 1. Висновок: В даній лабораторній роботі я навчився працювати зі списками з методами роботи з файлами з режимами роботи с файлами.
23365. Юнікод 163.23 KB
  Робота с кодуванням в мові Пітон.2 Робота с Юнікодом в ручному режимі 2.3 Спрощена робота в Юнікод Індивідуальне завдання 1.
23366. Вивчення основ програмування на мові Python 562.41 KB
  Тексти програм на мові Python. Мета роботи Ознайомлення з основними типами даних в Python. Вивчення основ програмування на мові Python.
23367. Исследование термоэлектрического термометра 436.5 KB
  Произвести измерения термоЭДС на клеммах подключения термопары 1819 для значений указанных преподавателем. Рассчитать основную абсолютную погрешность прибора по формуле: где Eиtt0 – измеренное значение термоЭДС; Eдtt0 – действительное значение термоЭДС определяемое по градуировочной таблице с учетом введения поправки на температуру свободных концов. Рассчитать основную приведенную погрешность термопары по формуле: где Eвt0C и Eнt0C – значения термоЭДС соответствующие верхнему и нижнему пределам измерения температуры...
23368. Исследование уровнемера У1500 180 KB
  Порядок выполнения работы Ознакомиться с описанием уровнемера У1500. Подключить вилку разъема датчика уровнемера к соответствующему гнезду на задней панели измерителя. Установить поплавок уровнемера поочередно в пяти точках по мерной линейке по заданию преподавателя сначала по возрастанию – прямой ход а затем в тех же точках по убыванию – обратный ход и занести соответствующие показания прибора в таблицу см.
23369. Исследование метрологических характеристик электромеханических приборов 646 KB
  Построить графики зависимости абсолютной погрешности прибора от его показаний при его работе на постоянном токе. Определить максимальное значение приведенной основной погрешности прибора для постоянного тока. На основе анализа полученных данных сделать вывод о соответствии основной погрешности и вариации показаниям определяемым классом точности испытуемого прибора.
23370. Исследование преобразователя давления Метран 100 444 KB
  Провести поверку преобразователя давления Метран100 с помощью грузопоршневого и образцового пружинного манометров. Построить градуировочную характеристику зависимости унифицированного токового сигнала Iвых от входного давления Рд. Описание лабораторной установки Лабораторная установка представляет собой поверочный грузопоршневой манометр МП60 пресс на котором установлены образцовый манометр с пределом измерения 25 МПа и преобразователь давления Метран 100 с цифровым индикатором жидкокристаллическим дисплеем для представления...
23371. Создание мультимедийных приложений 115 KB
  В настоящей лабораторной работе будет показано как создать простейшие приложения для прослушивания звуковых файлов и просмотра анимации с помощью компонента MediaPlayer. Компонент MediaPlayer Компонент MediaPlayer расположен на странице System Палитры Компонентов. Общий вид компонента MediaPlayer представлен на рис. Вид MediaPlayer на форме Ниже в таблице 16.