Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Реляционные базы данных

Информация в базах данных может быть организована по разному. Чаще всего используется табличный способ.

Базы данных с табличной формой организации называются реляционными БД. В чем же их преимущество?

Главное достоинство таблиц — в их понятности. С табличной информацией мы имеем дело практически каждый день. Загляните, например в свой дневник: расписание занятий там представлено в виде таблицы, ведомость с оценками за четверти имеет табличный вид. Когда мы приходим на вокзал, смотрим расписание электричек. Какой вид оно имеет? Это таблица! А еще есть таблица футбольного чемпионата. И журнал учителя, куда он ставит вам оценки — тоже таблица.

Видите, как много примеров, и их еще можно продолжить. Мы настолько привыкли к таблицам, что обычно не требуется никому объяснять, как ими пользоваться. Ну разве что маленькому ребенку, который только учится читать.

В реляционных БД строка таблицы называется записью, а столбец — полем. В общем виде это выглядит так:

Каждое поле таблицы имеет имя. Например, в таблице «Игрушки» имена полей такие: НАЗВАНИЕ, МАТЕРИАЛ, ЦВЕТ, КОЛИЧЕСТВО.

Одна запись содержит информацию об одном объекте той реальной системы, модель которой представлена в таблице.

Например, одна запись о каком либо объекте — это информация об одной игрушке.

Поля — это различные характеристики (иногда говорят — атрибуты) объекта. Значения полей в одной строчке относятся к одному объекту. Разные поля отличаются именами. А чем отличаются друг от друга разные записи? Записи различаются значениями ключей.

Главным ключом в базах данных называют поле (или совокупность полей), значение которого не повторяется у разных записей.

В БД «Домашняя библиотека» разные книги могут иметь одного автора, могут совпадать названия книг, год издания, полка. Но инвентарный номер у каждой книги свой (поле НОМЕР). Он-то и является главным ключом для записей в этой базе данных.

Не всегда удается определить одно поле в качестве ключа. Вот, например, база данных, которая хранится в компьютере управления образования области. В ней содержатся сведения о всех средних школах районных центров в виде такой таблицы:

В такой таблице у разных записей не могут совпасть только одновременно два поля ГОРОД и НОМЕР ШКОЛЫ. Эти два поля вместе образуют составной ключ: ГОРОД-НОМЕР ШКОЛЫ. Составной ключ может состоять и более чем из двух полей.

С каждым полем связано еще одно очень важное свойство — тип поля.

Тип определяет множество значений, которые может принимать данное поле в различных записях.

В реляционных базах данных используются четыре основных типа полей:

o числовой;

o символьный;

o дата;

o логический.

Числовой тип имеют поля, значения которых могут быть только числами. Например, в БД «Погода» три поля числового типа: ТЕМПЕРАТУРА, ДАВЛЕНИЕ, ВЛАЖНОСТЬ.

Символьный тип имеют поля, в которых будут храниться символьные последовательности (слова, тексты, коды и т.п.). Примерами символьных полей являются поля АВТОР и НАЗВАНИЕ в БД «Домашняя библиотека»; поле ТЕЛЕФОН в БД «Школы».

Тип «дата» имеют поля, содержащие календарные даты в форме «день/месяц/год» (в некоторых случаях используется американская форма: месяц/день/год). Тип «дата» имеет поле ДЕНЬ в БД «Погода».

Логический тип соответствует полю, которое может принимать всего два значения: «да» — «нет» или «истина» — «ложь» или (по-английски) «true» — «false». Если двоичную матрицу представить в виде реляционной БД (табл. 6.4, 6.5), то ее полям, принимающим значения «О» или «1», удобно поставить в соответствие логический тип. При этом «1» заменится на значение «истина», «О» — на значение «ложь».

Итак, значения полей — это некоторые величины определенных типов.

От типа величины зависят те действия, которые можно с ней производить.

Например, с числовыми величинами можно выполнять арифметические операции, а с символьными и логическими — нельзя.

Для взаимодействия пользователя с базами данных используют системы управления данными (СУБД).

Принципы построения систем управления баз данных следуют из требований, которым должна удовлетворять организация баз данных:

· Производительность и готовность. Запросы от пользователя базой данных удовлетворяются с такой скоростью, которая требуется для использования данных. Пользователь быстро получает данные всякий раз, когда они ему необходимы.

· Минимальные затраты. Низкая стоимость хранения и использования данных, минимизация затрат на внесение изменений.

· Простота и легкость использования. Пользователи могут легко узнать и понять, какие данные имеются в их распоряжении. Доступ к данным должен быть простым, исключающим возможные ошибки со стороны пользователя.

· Простота внесения изменений. База данных может увеличиваться и изменяться без нарушения имеющихся способов использования данных.

· Возможность поиска. Пользователь базы данных может обращаться с самыми различными запросами по поводу хранимых в ней данных. Для реализации этого служит так называемый язык запросов.

· Целостность. Современные базы данных могут содержать данные, используемые многими пользователями. Очень важно, чтобы в процессе работы элементы данных и связи между ними не нарушались. Кроме того, аппаратные ошибки и различного рода случайные сбои не должны приводить к необратимым потерям данных. Значит, система управления данными должна содержать механизм восстановления данных.

· Безопасность и секретность. Под безопасностью данных понимают защиту данных от случайного или преднамеренного доступа к ним лиц, не имеющих на это права, от неавторизированной модификации (изменения) данных или их разрушения. Секретность определяется как право отдельных лиц или организаций решать, когда, как какое количество информации может быть передано другим лицам или организациям.

Одно из самых важных преимуществ современных СУБД состоит в логической и физической независимости данных. Например, база данных, реализованная в СУБД DBASE, физически содержит, как минимум, три файла. В то же время эту же базу данных можно перенести в СУБД Microsoft Access, где она физически разместится в одном файле. При этом логическая организация данных не изменится.

Развитие аппаратного и программного обеспечения, средств телекоммуникаций привело к тому, что на сегодняшний день наметился переход от традиционных баз данных, хранящих числа и символы объектно-реляционным базам данных, где каждая запись может содержать данные со сложным поведением. Пример тому развитие internet-технологий. Современный настольные компьютеры и программы просмотра Web - браузеры - позволяют осуществлять поиск в глобальной сети и просматривать большую часть мультимедийных данных.

Далее на примере одной из самых распространенных систем управления базами данных - Microsoft Access входит в состав популярного пакета Microsoft Office - мы познакомимся с основными типами данных, способами создания баз данных и с приемами работы с базами данных.

Существует огромное количество СУБД, например: Lotus Approach, Visual FoxPro, Borland Paradox, Borland dBase.

 

Автоматизированное рабочее место.

ЭВМ пятого поколения.

Понятие искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект в научном мире рассматривается с двух точек зрения.

• Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи программного или аппаратного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.

• Свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Знания в системах искусственного интеллекта – совокупность сведений, которые образуют целостное описание, соответствующее некоторому уровню осведомленности об описываемом объекте, предмете, задаче, проблеме и т.д.

Инженерия знаний. Приобретение, представление, обработка знаний.

Инженерия знаний – раздел искусственного интеллекта, который занимается решением проблем, связанных с извлечением, приобретением, представлением и манипулированием знаниями; служит основой для создания различного типа интеллектуальных систем, например экспертных систем.

Инженер по знаниям – специалист, основной задачей которого является проектирование баз знаний и наполнение их знаниями о проблемной области. Для инженера по знаниям характерны следующие виды деятельности: выбор формы представления знаний, удобной для данной проблемной области, организация приобретений знаний из различных источников (документы, учебники, монографии, Интернет-ресурсы м т.п.), общение с экспертами – специалистами в данной предметной области с целью извлечения знаний.

Извлечение знаний – получение информации о предметной области от специалистов и выражение ее на языке представления знаний. Извлечение знаний используется при построении экспертных систем или баз знаний.

Представление знаний – формализация знаний для их ввода в базу знаний. Представление знаний как направление искусственного интеллекта традиционно включает:

· • задачи проверки содержимого базы знаний на корректность и полноту,

· • задачи пополнения знаний за счет логического вывода на основе знаний, имеющихся в базе,

· • задачи обобщения знаний,

· • классификация знаний.

Модель знаний – описание знаний в базе знаний. Выделяют четыре типа моделей знаний: логические (в их основе лежит семантическая сеть), фреймовая (основанные на фреймах) и продукционные (основанные на продукциях).

Фрейм – специальная форма представления знаний, которая определяется рекурсивно. Фрейм состоит из конечного числа слотов, каждый из которых имеет имя и значение.

Каждая из перечисленных моделей знаний определяет форму представления знаний.

Язык представления знаний – способ описания моделей знаний в системах представления знаний. Известны языки представления знаний для моделей знаний в виде фреймов (языки FRL, KRL и др.), а так же ряд продукционных языков.

База знаний – совокупность программных средств, обеспечивающих поиск, хранение, преобразование и запись в памяти компьютера сложно структурированных информационных единиц.

Экспертные системы.

Экспертная система (ЭС) expert system - особый класс систем искусственного интеллекта, включающий знания об определённой слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять разумные решения. Ее основным назначением является: интерпретация данных, диагностика состояния, мониторинг, прогнозирование, планирование и обучение. Все эти задачи по существу сводятся к распознаванию образов.

ЭС – интеллектуальная система, предназначенная для оказания консультационной помощи специалистам, работающим в некоторой предметной области. Выделяют два типа экспертных систем.

ЭС первого типа. Предназначены для специалистов, чей профессиональный уровень не слишком высок. В базах знаний таких систем содержатся знания, полученные от специалистов экстра-класса.

ЭС второго типа. Предназначены для специалистов высокой квалификации, выполняя для них значительную часть рутинных операций и просмотр больших массивов информации. В экспертной системе обязательно присутствует система объяснений.

 

Контрольные вопросы

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Структура простейшей базы данных | Иерархической)
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-15; Просмотров: 2629; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.029 сек.