Знания рассматриваются как набор продукций. Они зависят только от общего вида задачи, но не от конкретного ее содержания.
Редукционные модели
Эти модели основаны на декомпозиции исходной задачи.
Пусть исходная задача описывается тройкой (S,G,T), где S – исходное начальное состояние, Т – описание конечного целевого состояния, G – множество операторов g1 , g2, ….., gn. Решение задачи заключается в нахождении такой последовательности операторов, применяя которую переходим из S в Т (S→Т). Чаще всего все множители определить не удается. Определяют некоторые подмножества состояний (Т1, Т2), они являются промежуточными. Такой переход называется методом вывода решений с автоматическим построением редукционной модели.
Отметим, что основу процедуры редукции составляют ключевые операторы. Они обязательно должны присутствовать в решающей последовательности.
Примечание. В редукционных моделях кроме описания операторов и условий их применения должна содержаться информация о том, какие операторы выбираются в качестве ключевых с целью ликвидации тех или иных различий.
Предикатные модели
При реализации декларативного представления наиболее широко применяется язык предикатов. Например, если у какого-либо х есть знакомый y, то y является приятелем или сослуживцем. На языке предикатов это можно записать в виде:
Vх$у (Знакомы (х,у)→Приятели (х,у) V Сослуживцы (х,у))
Следует отметить, что в системах искусственного интеллекта, как правило, используется многотиповой язык предикатов. Это означает, что переменные могут принимать значения из различных множеств.
Например, для любой детали х существует станок у, на котором она может быть обработана:
Vх$у Обработана (х,у).
Здесь х принимает значения из множества деталей, у – их множества станков.
Язык предикатов в настоящее время широко используется в экспертных системах различного направления.
Процедурные модели
Проблема процедурного представления знаний тесно связана с разработкой специальных языков представления знаний. Часть этих языков называется языками программирования задач искусственного интеллекта. Отдельные элементы и механизмы для представления знаний были разработаны и встроены в языки программирования высокого уровня, которые называются метаязыками (LISP, SNOBOL, РЕФАЛ, ПРОЛОГ). С помощью таких языков была решена целая группа задач, позволяющих вести диалог с пользователем на естественном языке (играть в шахматы и другие). Приобретенный при этом опыт был использован в разработке языков представления знаний 1-го поколения (PLANNER, SAIL). Особенностью этих языков является реализация в них некоторых процедур, которые являются характерными для систем искусственного интеллекта.
Основной целью языка представления знаний является представление такого набора примитивов (элементарных основ), который был бы удобен для решения задач искусственного интеллекта. Эти примитивы не должны быть очень низкого уровня, т.к. язык становится неудобным для пользователя. С другой стороны, уровень примитивов не должен быть слишком высоким, т.к. это ухудшает приспосабливаемость языка к различным приложениям.
Модели специального типа 09.12.2009
Реляционные модели
В основе этих моделей лежит представление информационных связей между различными понятиями в виде отношений (таблиц).
Нечеткие модели
Эти модели применяются в тех случаях, когда нет возможности дать четкое представление об объекте или каких-то его характеристиках. Например, множество высоких людей, множество способных студентов.
Наибольшее распространение получили нечеткие алгоритмы, которые условно можно разделить на три группы:
3) алгоритмы выбора решений – наиболее часто используемые в экспертных системах.
Приведем пример нечеткого алгоритма идентификации. Допустим, в базе знаний необходимо хранить понятие ОВАЛ. Применяют такой алгоритм:
10 Если Т незамкнутая кривая, то это не овал.
20 Если Т самопересекающаяся кривая, то Т не овал.
30 Если Т невыпуклая кривая, то Т не овал.
40 Если Т не имеет двух более или менее ортогональных осей симметрии, то Т не овал.
50 Если одна ось симметрии значительно не превышает по длине другую, то Т не овал.
60 Т овал.
Т.о., нечеткий алгоритм идентификации заключается в замене одного нечеткого понятия другим.
Семантические сети
Они представляют собой граф. При этом вершинами являются некоторые объекты (понятия), а дугами – семантические отношения.
Выделим ряд характерных особенностей, которые присущи сетям.
1) В семантических сетях часто используются отношения ISA – отношения иерархии, поддерживающие механизм наследования свойств. Отношение ISA с формальной точки зрения является симбиозом отношений Î (принадлежность) и Í (включение). Оно используется для различных обобщений или абстракций.
isa – есть некоторый
isa
isa
isa
2) Для представления в семантических сетях событий и действий используются дополнительные понятия:
act – ДЕЙСТВИЕ,
rec – РЕЦИПИЕНТ
где ДЕЙСТВИЕ – объект, который действует,
РЕЦИПИЕНТ – объект, на который направлено действие.
Отметим, что сами действия могут выступать как в виде объектов, так и в виде связей.
Например, Петр читает книгу:
act rec
В семантических сетях допускается введение фиктивных вершин или узлов, которые называются СЛОТ (дыра).
Например,
Слот А принимает значение:
<Лев> - А - грива,
isa - когти,
- клыки,
- глаза.
Выводы: С увеличением числа вершин сложность сетей возрастает, резко ухудшается наглядность сетей. Поэтому семантические сети наибольший интерес представляют в методическом плане. В тоже время в большинстве случаев семантические сети могут быть переложены на язы предикатов. Это позволяет работать с боле объемными моделями. Основные операции над семантическими сетями обычно заключаются в создании или удалении элементов этих сетей, а также в определении принадлежности к классу.
Сети фреймов Frame (каркас, скелет).
Фрейм – это фрагмент семантической сети. Основоположником фрейма является Минский. По его определению фрейм представляет собой некоторую структуру для представления стереотипной ситуации. Для описания фрейма используются слоты. Слот – пустая ролевая позиция (вращающийся вал, цилиндр).
Фрейму может сопоставляться ситуация: что следует ожидать, что сделать, если ожидание не оправдалось.
Например, Фрейм «ДАТА»
ГОД: 2002
МЕСЯЦ: ДЕКАБРЬ
ЧИСЛО: 20
Фрейм «ВСТРЕЧА»
КТО: МИША
С КЕМ: МАША
ГДЕ: БИБЛИОТЕКА
ЦЕЛЬ: КОНСУЛЬТАЦИЯ
КОГДА: дата (фрейм «ДАТА»)
ДЕНЬ: СУББОТА
В данном случае в качестве подфрейма для фрейма «ВСТРЕЧА» используется фрейм «ДАТА».
Языки представления знаний (KRL, WRL, QLISP) в качестве моделей представления знаний используют сети фреймов.
8.2 Модели вывода решений
После того, как построена система представления знаний, т.е. заполнены база данных, база целей, база знаний, система искусственного интеллекта может функционировать, т.е. она может принимать решения. Обычно методы вывода решений рассматриваются применительно к ранее описанным моделям представления знаний.
Для получения решений используются метод оптимального поиска решений, в том числе, широко используются различные эвристические методы и алгоритмы. В современных системах искусственного интеллекта и экспертных системах используются методы дедуктивного вывода с доказательством теорем, а также методы компиляции с использованием языков.
]
Модели вывода решений
Декларативные модели представления знаний
Процедурные модели представления знаний
Модели специального типа
Метод полного перебора
Метод равных цен
Метод перебора в глубину
Метод эвристического алгоритма
Метод резольвенций (для предикатных моделей)
Языки представления знаний, которые базируются на дедуктивных механизмах
Языки представления знаний с применением семантических сетей и сетей фреймов. Эти языки содержат средства для вывода решений.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Базы данных – это организованная структура, предназначенная для хранения информации. Данные и информация – понятия взаимосвязанные, но не тождественные. В то время, когда формировалось понятие баз данных, в них хранились только данные. Но в настоящее время большинство систем управления базами данных позволяют размещать в своих структурах не только данные, но и методы их обработки. То есть можно говорить, что в современных базах данных хранятся не только данные, но и информация. В результате взаимодействия данных, содержащихся в базе, с методами, доступными конкретным пользователям, образуется информация, которую они потребляют и на основании которой в пределах собственной компетенции производят ввод и редактирование данных. Существует множество систем управления базами данных. Не смотря на то, что они могут по-разному работать с разными объектами и предоставляют пользователю различные функции и средства, большинство систем управления базами данных опираются на единый устоявшийся комплекс основных понятий. Это дает возможность рассмотреть одну систему и обобщить её понятия, приемы и методы на все СУБД. При изучении данного курса в качестве такой СУБД была выбрана СУБД Microsoft Access.
ТЕСТЫ
для проверки полученных знаний по дисциплине
“Базы данных”
1. Информация это:
*а) отображение внешнего мира
б) отношение
в) кортеж
*г) изменение степени незнания об объекте
2. Определение информации по Винеру:
а) изменение степени незнания об объекте
*б) отображение внешнего мира в процессе нашей деятельности
в) сведения о каком-либо событии, сущности, процессе
3. Определение информации по Шеннону:
*а) изменение степени незнания об объекте
б) отображение внешнего мира в процессе нашей деятельности
в) сведения о каком-либо событии, сущности, процессе
4. Свойства информации:
*а) релевантность
б) концептуальность
*в) точность
*г) полнота
*д) своевременность
е) идентичность
5. Если в сообщении: a – количество релевантной информации, b – количество нерелевантной информации, c – количество неполученной релевантной информации, то точность информации определяется:
*а) R=a/(a+b)
б) P=a/(a+c)
6. Если в сообщении: a – количество релевантной информации, b – количество нерелевантной информации, c – количество неполученной релевантной информации, то полнота информации определяется:
а) R=a/(a+b)
*б) P=a/(a+c)
7. База данных это:
*а) совокупность экземпляров записей и отношений между записями, агрегатами данных, элементами данных
*б) даталогическое представление информационной модели предметной области
в) поименная совокупность элементов данных внутри записи
г) одномерная упорядоченная совокупность данных
8. Банк данных это:
*а) система баз данных
*б) информационная система, включающая комплекс специальных методов и средств поддержания динамической модели
в) поименная совокупность всех экземпляров логических записей
г) поименованная совокупность элементов или агрегатов данных
9. Физическая запись это:
а) одномерная упорядоченная совокупность данных
б) поименная совокупность всех экземпляров логических записей
*в) элементарная единица данных, которая может быть записана или считана одной командой ввода/вывода
10. Понятие виртуальных данных:
а) данные, фактически существующие в базе, пользователю представляются несуществующими
б) поименованная совокупность физических записей
*в) данные, которые пользователю представляются существующими в машине, но фактически в таком виде они отсутствуют
11. Понятие прозрачных данных:
а) данные, которые пользователю представляются существующими в машине, но фактически в таком виде они отсутствуют
*б) данные, фактически существующие в базе, пользователю представляются несуществующими
в) совокупность физических записей
12. Основные свойства баз данных:
*а) независимость данных от прикладных программ
*б) общий способ управления данными
*в) возможность наращивания приложений
13. Логическая независимость данных означает:
а) физическое расположение и организация данных могут изменяться, не меняя при этом концептуальную схему и прикладную программу
*б) общая логическая структура данных может меняться без изменения приложений
14 Физическая независимость данных означает:
*а) физическое расположение и организация данных могут изменяться, не меняя при этом концептуальную схему и прикладную программу
б) общая логическая структура данных может меняться без изменения приложений
в) глобальное логическое описание данных
15. Система управления базой данных это:
а) даталогическое представление информационной модели предметной области
*б) пакет программ, реализующий централизованное управление базой данных
в) описание структуры данных на формализованном языке
16. Язык описания данных это:
а) система команд, таких как сортировка, добавление, удаление, поиск
*б) язык высокого уровня, предназначенный для задания схемы базы данных
*в) язык, с помощью которого описываются типы данных, их структура и связи между данными
17. Понятие языка манипулирования данными:
*а) система команд: сортировка, добавление, удаление, поиск
б) язык для описания типов и структур данных, связей между данными
в) система хранения единообразной централизованной информации
18. К языкам баз данных относят:
*а) язык манипулирования данными
б) Borland Delphi 5,6,7
*в) язык описания данных
*г) язык запросов SQL
19. Словарь данных содержит:
*а) сведения об объектах, их свойствах и отношениях
*б) сведения о данных
*в) коды защиты данных
*г) источники информации
20. Три уровня представления баз данных:
а) даталогический
*б) концептуальный
в) инфологический
*г) внешний
*д) внутренний
21. Этапы проектирования баз данных включают:
*а) описание предметной области
б) транзакция
*в) выбор СУБД
*г) логический этап проектирования
*д) проектирование физической модели
е) хеширование
22. Три основных конструктивных элемента модели сущность-связь:
*а) сущность
б) запись
в) сегмент
*г) атрибут
*д) связь
23. Понятие сущности:
а) поименная совокупность элементов данных
б) поименная совокупность всех экземпляров логических записей
*в) абстракция или собирательное понятие об объекте
24. Понятие атрибута:
а) поименная совокупность элементов данных
*б) поименованная характеристика сущности, принимающая значение из некоторого множества
*в) средство, с помощью которого моделируется свойство сущности
25. Понятие связи в модели сущность-связь:
а) совокупность физических записей
*б) средство, с помощью которого представляются отношения между сущностями
в) элементарная единица данных
26. Этапы построения модели локальных представлений:
а) агрегация
*б) формирование сущности
*в) выбор идентифицирующего атрибута для каждой сущности
г) обобщение
*д) назначение сущностям описательных атрибутов
*е) спецификация связей
27. Основные концепции при объединении локальных представлений:
а) непротиворечивость
*б) идентичность
*в) агрегация
г) достоверность
*д) обобщение
28. Понятие агрегации при объединении локальных представлений:
а) свойство иметь одинаковые семантические значения
б) абстракция данных, представляющая различные типы объектов как один
*в) связь между элементами рассматривается как новый элемент
29. Понятие идентичности при объединении локальных представлений:
*а) свойство иметь одинаковые семантические значения
б) связь между элементами рассматривается как новый элемент
в) абстракция данных, представляющая различные типы объектов как один
30. Понятие обобщения при объединении локальных представлений:
*а) абстракция данных, представляющая различные типы объектов как один
б) свойство иметь одинаковые семантические значения
в) связь между элементами рассматривается как новый элемент
31. Результат объединения всех локальных представлений это:
а) древовидная структура данных
*б) концептуальная инфологическая модель предметной области
в) даталогическая модель предметной области
г) реляционная модель данных
32. Типы моделей данных:
а) даталогическая
*б) реляционная
*в) иерархическая
г) инфологическая
*д) сетевая
33. Укажите типы связей, используемые в сетевых моделях данных:
*а) 1:1
*б) 1:M
*в) M:1
г) M:N
34. Основные понятия иерархической модели данных:
а) отношение
*б) коневой узел
в) кортеж
г) домен
*д) порожденный узел
*е) дерево
35. Основные понятия реляционной модели данных:
а) коневой узел
*б) отношение
*в) первичный ключ
*г) запись
д) дерево
*е) домен
36. Отношение находится в первой нормальной форме, если:
а) каждый его атрибут, не являясь первичным в этом отношении, полностью зависит от первичного ключа
б) каждый непервичный атрибут не транзитивно зависит от первичного ключа
*в) все его атрибуты являются атомарными, то есть неделимыми
37. Переход к первой нормальной форме означает:
а) устранение всех неполных зависимостей атрибутов, не являющихся основными, от первичных ключей
*б) переход от произвольной структуры данных к двумерным отношениям
38. Отношение находится во второй нормальной форме, если:
а) каждый непервичный атрибут не транзитивно зависит от первичного ключа
б) в отношении присутствуют многозначные зависимости
*в) каждый его атрибут, не являясь первичным в этом отношении, полностью зависит от первичного ключа
39. Переход ко второй нормальной форме означает:
а) переход от произвольной структуры данных к двумерным отношениям
*б) устранение всех неполных зависимостей атрибутов, не являющихся основными, от первичных ключей
40. Отношение находится в третьей нормальной форме, если:
*а) каждый непервичный атрибут не транзитивно зависит от первичного ключа
б) в отношении присутствуют многозначные зависимости
в) все его атрибуты являются атомарными, то есть неделимыми
41. Переход к третьей нормальной форме означает:
*а) устранение всех транзитивных зависимостей атрибутов, не являющихся основными, от первичных ключей
б) переход от произвольной структуры данных к двумерным отношениям
42. Отношение находится в четвертой нормальной форме, если:
а) каждый его атрибут, не являясь первичным в этом отношении, полностью зависит от первичного ключа
*б) в отношении присутствуют многозначные зависимости
в) каждый непервичный атрибут не транзитивно зависит от первичного ключа
43. К основным преимуществам реляционных баз данных относятся:
*а) точность
б) релевантность
*в) гибкость
*г) независимость данных
*д) обеспечение секретности данных
44. Укажите последовательность уровней представления баз данных:
а) концептуальный
б) внешний
в) внутренний
Правильный ответ: б), а), в)
45. Укажите способы доступа к памяти:
*а) последовательный
б) параллельный
*в) индексно-последовательный
г) произвольный
*д) инвертированный
*е) индексно-произвольный
*ж) хеширование
*з) прямой
и) обратный
46. Критериями оценки качества физических способов доступа являются:
*а) эффективность доступа
б) транзакция в СУБД
в) хеширование
*г) эффективность хранения
47. Функциональная связь (ФС) представляет собой:
а) упорядоченную совокупность, в которой n-ая ФС используется в качестве исходного конечного объекта m-той ФС
*б) элемент алгоритма информационного поиска
48. Последовательность функциональных связей (ФС) представляет собой:
*а) упорядоченную совокупность, в которой n-ая ФС используется в качестве исходного конечного объекта m-той ФС
б) элемент алгоритма информационного поиска
49. Цепью функциональных связей называется:
а) упорядоченная совокупность объектов , для которой выполняется тип соответствия
*б) упорядоченная совокупность функциональных связей , если совокупность является цепью объектов
50. Цепью объектов называется:
*а) упорядоченная совокупность объектов , для которой выполняется тип соответствия
б) упорядоченная совокупность функциональных связей , если совокупность является цепью объектов
51. Структурные связи C1=N, C1=M являются противоречивыми:
а) да
*б) нет
52. Структурные связи C2=A, C2=S являются противоречивыми:
а) да
*б) нет
53. Структурные связи C2=L, C2=F являются противоречивыми:
*а) да
б) нет
54. Укажите, какая пара структурных связей является противоречивой:
а) C1=N, C1=M
б) C2=A, C2=S
*в) C2=L, C2=F
55. Характеристиками СУБД являются:
а) гибкость
*б) производительность
*в) импорт-экспорт
г) точность
*д) обеспечение целостности данных
*е) обеспечение безопасности
ж) релевантность
56. Характеристиками СУБД являются:
а) концептуальность
*б) возможность работы в многопользовательских средах
в) своевременность
*г) доступ к данным посредством языка SQL
*д) инструментальные средства разработки прикладных программ
57. Производительность СУБД оценивается:
*а) временем выполнения запросов
*б) скоростью создания индексов и выполнением операций
в) количеством структурных связей
г) степенью секретности данных
58. Производительность СУБД оценивается:
*а) скоростью поиска информации в неиндексированных полях
*б) максимальным числом одновременных обращений к данным в многопользовательском режиме
в) сложностью функциональных связей
г) числом транзакций
59. Обеспечение безопасности данных предполагает наличие средств, выполняющих операции:
*а) шифрование прикладных программ
б) идентификацию данных
*в) шифрование данных
*г) защиту паролем
60. База данных в Access представляет собой:
*а) единый объект, который включает таблицы, отчеты, запросы, формы и позволяет хранить их в едином дисковом файле
б) таблицу
в) отношение
г) функциональную структуру
61. Основной структурный компонент базы данных в Access это:
а) домен
б) кортеж
*в) таблица
62. Укажите типы данных, используемые в Access:
*а) текстовый
*б) числовой
в) фундаментальный
*г) логический
д) инфологический
63. Укажите типы данных, используемые в Access:
*а) поле MEMO
*б) денежный
в) последовательный
г) прямой
*д) поле объекта OLE
*е) гиперссылка
64. Укажите для Access способы занесения данных в таблицу:
*а) непосредственно в табличной форме
*б) с помощью пользовательских экранных форм
в) с помощью мастера подстановок
г) с помощью отчетов
65. Укажите способы создания формы в Access:
а) гиперссылка
*б) автоформа
*в) вручную
г) мастер подстановок
*д) мастер форм
66. Перед началом создания отчета в Access необходимо:
а) ввести данные в отчет
*б) проверить базу данных, получив информацию о ее таблицах, формах и запросах
*в) убедиться, что все необходимые для отчета данные уже введены
67. Укажите способы создания отчетов в Access:
*а) мастер отчетов
*б) вручную
в) мастер подстановок
68. Укажите виды автоотчетов в Access:
*а) мастер отчетов
б) мастер подстановок
*в) автоотчет в столбец
г) фильтрация
*д) ленточный автоотчет
69. Укажите возможности Access для поиска и отбора информации в базе данных:
*а) сортировка
б) гиперссылка
*в) фильтрация
г) формы
д) отчеты
*е) поиск
*ж) создание и использование запросов
70. Укажите виды команды сортировки в Access:
*а) по одному полю файла базы данных
*б) по нескольким полям файла базы данных
в) для вывода только определенных записей таблицы базы данных
*г) по возрастанию значений ключевого признака
*д) по убыванию значений ключевого признака
71. Основными типами запросов в Access являются:
*а) запрос на выборку
б) мастер запросов
*в) перекрестный запрос
72. Виды выражений, используемые в Access, это:
а) адресные
б) сравнительные
*в) логические
*г) арифметические
73. Выражения в Access состоят из следующих элементов:
а) ссылки
*б) литералы
*в) операторы
г) переменные
*д) функции
*е) идентификаторы
*ж) константы
74. Понятие литерала в Access:
а) действие, выполняемое над элементами выражения
б) имя, вводимое для резервирования места под значение
*в) точное значение, используемое в том виде, как оно вводится
75. Понятие оператора в Access:
*а) действие, которое должно быть выполнено с элементами выражения
б) имя, используемое для выполнения какой-либо операции
в) неизменяемая величина
76. Понятие идентификатора в Access:
а) действие, выполняемое над элементами выражения
*б) имя, вводимое для резервирования места под значение
в) точное значение, используемое в том виде, как оно вводится
77. Понятие функции в Access:
*а) имя, используемое для выполнения какой-либо операции
б) неизменяемая величина
в) точное значение, используемое в том виде, как оно вводится
78. Укажите группы операторов, используемые в Access:
*а) арифметические
*б) операторы SQL
в) адресные
*г) логические
д) литералы
79. Укажите группы операторов, используемые в Access:
а) ссылки
*б) операторы сравнения
*в) операторы соединения частей текста
г) счетчики
80. Понятие модели данных в Access:
а) атрибут
*б) схема, определяющая связи между типами элементов данных
в) таблица типов данных
81. Понятие схемы в Access:
*а) таблица типов используемых данных, содержащая имена объектов, их атрибуты и связь между ними
б) кортеж
в) домен
82. Укажите основные понятия реляционной базы данных в Access:
*а) отношение
б) идентификаторы
*в) запись
г) литералы
д) операторы
*е) поле
83. Укажите основные понятия реляционной базы данных в Access:
*а) таблица
*б) файл базы данных
в) счетчики
*г) домен
д) ссылки
*е) кортеж
84. Для базы данных, содержащей несколько таблиц, в Access необходимо:
а) установить один ключ для всех таблиц
*б) установить ключ для каждой таблицы
в) установить несколько ключей для каждой таблицы
85. В Access ключевое поле таблицы не может содержать:
*а) пустых значений
*б) повторяющихся значений
в) фундаментальных значений
г) инфологических значений
86. Access допускает следующие типы связей:
*а) 1:1
б) M:N
*в) 1:M
87. Связь между таблицами в Access можно создать, если:
*а) в таблицах есть совпадающие ключевые поля
б) в таблицах нет совпадающих полей
в) одна из таблиц не содержит ключевого поля
88. Для установления отношения M:M в Access необходимо:
*а) создать связующую таблицу, содержащую ключевые поля связываемых таблиц
б) создать ключевое поле таблицы
в) установить функциональные связи
89. Результатом выполнения запроса в Access является:
*а) динамический набор
*б) таблица с временным набором данных
в) таблица с постоянным набором данных
90.На основе запроса в Access можно построить:
а) домен
*б) отчет
в) кортеж
*г) форму
91. Корректная связь между таблицами базы данных обеспечивается в Access за счет:
*а) ключей
б) ссылок
*в) значений эквивалентных ключевых полей
г) функций
92. Цель использования запросов в Access:
а) построение таблиц
*б) получение определенных данных из базы данных
в) установление связей между таблицами
93. Для создания многотабличной формы отчета в Access необходимо:
*а) предварительно сформировать запрос для многотабличной базы данных
б) построить модель данных
в) создать поле файла базы данных
94. Атрибут – это:
*а) поименованная характеристика сущности
б) способ хранения данных в СУБД
в) характеристика ассоциаций
95. Агрегат данных – это:
а) выборка данных из базы данных при помощи функции агрегирования
*б) поименная совокупность элементов данных внутри записи, рассматриваемая как единое целое
в) временный файл, создаваемый СУБД для хранения единой структуры данных
96. Используя запросы на выборку можно выполнить следующие действия:
*а) получить всю информацию в таблице или только ту информацию, которая отвечает поставленным условиям
б) получить информацию о ваших правах на данную таблицу
в) отредактировать определенную информацию в таблице
97. Проектирование реляционной базы данных состоит в принятии решений о том:
*а) из каких отношений должна состоять база данных
*б) какие атрибуты должны быть у этих отношений
в) какие интерфейсные окна должны представлять определенные информационные группы
98. Домен в базе данных – это:
а) тип отношений базы данных
*б) множество значений элементов данных одного типа
в) результат вычисления логического выражения
99. Ключ записи в реляционной модели данных – это:
*а) один или несколько атрибутов, которые однозначно определяют объект
б) множество значений элементов данных одного типа
в) строка, составленная из экземпляров атрибутов
100. Схема отношения в реляционной модели данных – это:
*а) список имен атрибутов
б) домен
в) первичный ключ
ГЛОССАРИЙ
по дисциплине “Базы данных”
Администратор базы данных – лицо или группа лиц, реализующие управление базой данных.
Атрибут– поименованная характеристика сущности, принимающая значение из некоторого множества.
База данных – даталогическое представление информационной модели предметной области.
Данные – информация, фиксированная в определенной форме, пригодная для последующей обработки и хранения.
Домен – множество значений элементов данных одного типа.
Защита данных– предотвращение доступа к ним со стороны несанкционированных пользователей.
“Золотое правило” – ни одна их операций изменения не имеет права переводить переменную-отношение в состояние, нарушающее ее собственный предикат.
Ключ записи – один или несколько атрибутов, которые однозначно определяют объект.
Первичный ключ– идентификатор объекта.
ER-модель– модель “сущность-связь”. Операторы ER-модели являются операторами реляционной алгебры.
Метаданные – “данные о данных”, называемые иногда дескрипторами.
Реляционная алгебра состоит из набора операторов, использующих отношения в качестве операндов и возвращающих отношения в качестве результата. Она состоит из восьми операторов, составляющих две группы. Первая группа – традиционные операции над множествами: объединение, пересечение, разность, декартово произведение. Вторая группа – специальные реляционные операции: выборка, проекция, соединение, деление.
Реляционная база данных – база данных, в которой данные представлены в виде таблиц.
Реляционная модель – абстрактная теория данных, основанная на некоторых положениях теории множеств и логики предикатов. Принципы реляционной модели были изначально предложены в 1969 и 1970 годах Е.Ф.Коддом.
Связь– один из конструктивных элементов модели “сущность-связь” (ER-модели). Связь выступает в модели в качестве средства, с помощью которого представляются отношения между сущностями.
Сущность– абстракция данных или собирательное понятие об объекте, процессе или явлении, о которых необходимо хранить информацию в системе.
Транзакция- логическая единица работы, обычно включающая несколько операций базы данных, в частности, несколько операций изменения. Каждая транзакция содержит несколько агентов, где под агентом подразумевается процесс, который выполняется для данной транзакции на отдельном узле.
Управление транзакциями подразделяется на управление восстановлением и управление параллельностью обработки.
Фрагментация – разбиение таблиц на разделы.
Хранилище данных – база с данными для поддержки принятия решений.
Целостность данных – термин, используемый для описания точности и корректности хранящейся в базе информации. Поддержание целостности данных подразумевает предотвращение их разрушения при доступе со стороны санкционированных пользователей.
Язык описания данных – язык определения данных (data definition language – DDL), который поддерживает определения или объявления объектов базы данных.
Язык манипулирования данными – язык обработки данных (data manipulation language – DML), который поддерживает операции с объектами базы данных и их обработку. Операторами манипулирования данными языка SQL являются: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
Язык SQL– Международный стандарт языка баз данных, принятый в 1992г. и используемый для работы с реляционными базами данных. Он поддерживает следующие встроенные типы данных:
CHARACTER INTEGER DATE
BIT SMALLINT TIME
NUMERIC FLOAT TIMESTAMP
DECIMAL INTERVAL
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1 Гарсиа-Молина Гектор, Ульман Джеффри Д., Уидом Дженнифер. Системы баз данных. Полный курс. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 1088 с.
2 Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. –М.: Мир, 1980.
3 Введение в системы баз данных / Дейт К. Дж. – М.: Вильямс, 2005. – 1327 с.
4 Базы данных: Учебник для вузов / Под ред. А.Д. Хомоненко. – СПб.: Корона принт, 2002. – 672 с.
5 Microsoft Access 2003: самоучитель / Т.В. Тимонюк. – М.: Диалектика, 2004. – 451 с.
6 Microsoft Access 2002: изучи за 10 минут / Д. Хабрейкен. – М.:Вильямс, 2002. – 216 с.
7 Базы данных: Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф Гареев, С.В. Васютин, В.В. Райх. – М.: Издатель Молгачева С.В., 2001. – 494 с.
Мелихова Оксана Аскольдовна
БАЗЫ ДАННЫХ
конспект лекций
Ответственный за выпуск Мелихова О.А.
Редактор Белова Л.Ф.
Корректор Белова Л.Ф.
ЛР № 020565 от 23 июня 1997 г.
Подписано к печати Формат 60×841/16
Бумага офсетная Печать офсетная
Усл.-п.л.- Уч.- щд.л. –
Заказ № Тираж 500 экз.
«С»
Издательство Таганрогского государственного радиотехнического университета
ГСП 17А, Таганрог, 28, Некрасовский, 44
Типография Таганрогского государственного радиотехнического университета
act rec
<Лев> - А - грива,
, для которой выполняется тип соответствия 
, если совокупность 