Основные функции СУБД 2 страница

2) численным, когда не удается найти решение уравнений в общем виде и их решают для конкретных начальных данных;

3) качественным, когда при отсутствии решения находят некоторые его свойства.

Аналитические модели удается получить только для сравнительно простых систем. Для сложных систем часто возникают большие математические проблемы. Для применения аналитического метода идут на существенное упрощение первоначальной модели. Однако исследование на упрощенной модели помогает получить лишь ориентировочные результаты. Аналитические модели математически верно отражают связь между входными и выходными переменными и параметрами. Но их структура не отражает внутреннюю структуру объекта.

При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени. Имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени [42].

Основным преимуществом имитационных моделей по сравнению с аналитическими является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют легко учитывать наличие дискретных или непрерывных элементов, нелинейные характеристики, случайные воздействия и др. Поэтому этот метод широко применяется на этапе проектирования сложных систем. Основным средством реализации имитационного моделирования служит ЭВМ, позволяющая осуществлять цифровое моделирование систем и сигналов.

В связи с этим определим словосочетание «компьютерное моделирование», которое все чаще используется в литературе. Будем полагать, что компьютерное моделирование - это математическое моделирование с использованием средств вычислительной техники. Соответственно, технология компьютерного моделирования предполагает выполнение следующих действий [10]:

1) определение цели моделирования;

2) разработка концептуальной модели;

3) формализация модели;

4) программная реализация модели;

5) планирование модельных экспериментов;

6) реализация плана эксперимента;

7) анализ и интерпретация результатов моделирования.

Содержание первых двух этапов практически не зависит от математического метода, положенного в основу моделирования (и даже наоборот - их результат определяет выбор метода). А вот реализация остальных пяти этапов существенно различается для аналитического и имитационного моделирования.

При имитационном моделировании используемая ММ воспроизводит алгоритм («логику») функционирования исследуемой системы во времени при различных сочетаниях значений параметров системы и внешней среды. Примером простейшей аналитической модели может служить уравнение прямолинейного равномерного движения. При исследовании такого процесса с помощью имитационной модели должно быть реализовано наблюдение за изменением пройденного пути с течением времени.

Имитационные модели не только по свойствам, но и по структуре соответствуют моделируемому объекту. При этом имеется однозначное и явное соответствие между процессами, получаемыми на модели, и процессами, протекающими на объекте. Недостатком имитационного моделирования является большое время решения задачи для получения хорошей точности.

Результаты имитационного моделирования работы стохастической системы являются реализациями случайных величин или процессов.

При построении моделей используют два принципа: дедуктивный (от общего к частному) и индуктивный (от частного к общему).

При первом подходе рассматривается частный случай общеизвестной фундаментальной модели. Здесь при заданных предположениях известная модель приспосабливается к условиям моделируемого объекта. Например, можно построить модель свободно падающего тела на основе известного закона Ньютона ma = mg-F_сопр и в качестве допустимого приближения принять модель равноускоренного движения для малого промежутка времени.

Второй способ предполагает выдвижение гипотез, декомпозицию сложного объекта, анализ, затем синтез. Здесь широко используется подобие, аналогичное моделирование, умозаключение с целью формирования каких-либо закономерностей в виде предположений о поведении системы. Например, подобным способом происходит моделирование строения атома. Вспомним модели Томсона, Резерфорда, Бора.

Технология построения модели при дедуктивном способе:

1. Теоретический этап:

а) оценки;

б) аналогии;

в) подобие.

2. Знания, информация об объекте (исходные данные об объекте).

3. Постановка задачи для целей моделирования.

4. Выбор модели (математические формулировки, компьютерный дизайн).

Технология построения модели при индуктивном способе:

1. Эмпирический этап:

а) умозаключение;

б) интуиция;

в) предположения;

г) гипотеза.

2. Постановка задачи для моделирования.

3. Оценки.Количественное и качественное описание

4. Построение модели.

5.

Этапы решения задачи с помощью компьютера (построение модели -- формализация модели -- построение компьютерной модели -- проведение компьютерного эксперимента -- интерпретация результата).

Основные этапы разработки и исследования моделей на компьютере

1. описательная информационная модель

2. формализованная модель

3. компьютерная модель

4. компьютерный эксперимент

5. Анализ полученных результатов и корректировка исследуемой модели

Вопрос 12. Подробная характеристика каждого этапа компьютерного моделирования.

1 этап -описательная информационная модель: такая модель выделяет существенные (с точки зрения целей проводимого исследования) параметры объекта, а несущественными параметрами пренебрегает

2 этап -Описательная информационная модель записывается с помощью какого-либо формального языка. В такой модели с помощью формул, уравнений, неравенств и пр. фиксируются формальные соотношения между начальными и конечными значениями свойств объектов, а также накладываются ограничения на допустимые значения этих свойств.

3 этап -компьютерная модель

Описательная информационная модель записывается с помощью какого-либо формального языка.

В такой модели с помощью формул, уравнений, неравенств и пр. фиксируются формальные соотношения между начальными и конечными значениями свойств объектов, а также накладываются ограничения на допустимые значения этих свойств.

o Построение алгоритма решения задачи и его кодирование на одном из языков программирования;

o Построение компьютерной модели с использованием одного из приложений (электронных таблиц, СУБД и пр.)

4 этап - компьютерный эксперимент

o Если компьютерная модель существует в виде программы на одном из языков программирования, её нужно запустить на выполнение и получить результаты.

o Если компьютерная модель исследуется в приложении, например в электронных таблицах, можно провести сортировку или поиск данных, построить диаграмму или график.

5 этап - анализ полученных результатов и корректировка исследуемой модели

o В случае различия результатов, полученных при исследовании информационной модели, с измеряемыми параметрами реальных объектов можно сделать вывод, что на предыдущих этапах построения модели были допущены ошибки или неточности.

o Провести корректировку модели.

Метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло)

Теоретическая основа метода была известна давно. Однако до появления ЭВМ этот метод не мог найти сколько-нибудь широкого применения, ибо моделировать случайные величины вручную - очень трудоемкая работа.

Само название “Монте-Карло” происходит от города Монте-Карло в княжестве Монако, знаменитого своим игорным домом. Дело в том, что одним из механических приборов для получения случайных величин является рулетка. Для вычисления площади круга единичного радиуса проведем эксперимент.

Вопрос 13. Понятие Автоматизированной системы управления. Понятие о АСУ ТП, АСУ П, АСУ ТП, АСУД, АСУ УО,

Автоматизированная система управления или АСУ — комплекс аппаратных и программных средств, предназначенный для управления различными процессами в рамках технологического процесса, производства, предприятия. АСУ применяются в различных отраслях промышленности, энергетике, транспорте и т. п. Термин автоматизированная, в отличие от термина автоматическая подчеркивает сохранение за человеком-оператором некоторых функций, либо наиболее общего, целеполагающего характера, либо не поддающихся автоматизации.

Различают:

Автоматизированная система управления технологическим процессом или АСУ ТП — решает задачи оперативного управления и контроля техническими объектами в промышленности, энергетике, на транспорте

Автоматизированная система управления производством (АСУ П) — решает задачи организации производства, включая основные производственные процессы, входящую и исходящую логистику. Осуществляет краткосрочное планирование выпуска с учётом производственных мощностей, анализ качества продукции, моделирование производственного процесса. Для решения этих задач применяются MIS и MES-системы, а также LIMS-системы.

Автоматизированная система управления предприятием или АСУП — Для решения этих задач применяются MRP, MRP II и ERP-системы. В случае если предприятием является высшее учебное заведение, имеет место АСУ ВУЗ.

Автоматизированная система управления дорожным движением или АСУД — предназначена для управления транспортных средств и пешеходных потоков на дорожной сети города или автомагистрали

Автоматизированная система управления уличным освещением («АСУ УО») — предназначена для организации автоматизации централизованного управления уличным освещением.

Вопрос 13. Понятие и типы информационных систем. Классификация информационных систем по архитектуре.

Термин информационная система (ИС) используется как в широком, так и в узком смысле.

В самом широком смысле информационная система есть совокупность технического, программного и организационного обеспечения, а также персонала, предназначенная для того, чтобы своевременно обеспечивать надлежащих людей надлежащей информацией.

Федеральный закон Российской Федерации от 27 июля 2006 г. N 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» даёт следующее определение: «информационная система — совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств».

По мнению одних авторов, ИС в широком смысле включает в себя персонал, её эксплуатирующий, по мнению других — нет.

В узком смысле информационной системой называют только подмножество компонент ИС в широком смысле, включающее базы данных, СУБД и специализированные прикладные программы.

В любом случае основной задачей ИС является удовлетворение конкретных информационных потребностей в рамках конкретной предметной области. Современные ИС де-факто немыслимы без использования баз данных и СУБД, поэтому термин «информационная система» на практике сливается по смыслу с термином «система баз данных».

Классификация информационных систем по архитектуре

По степени распределённости отличают:

настольные (desktop), или локальные ИС, в которых все компоненты (БД, СУБД, клиентские приложения) работают на одном компьютере;

распределённые (distributed) ИС, в которых компоненты распределены по нескольким компьютерам.

Распределённые ИС, в свою очередь, разделяют на

файл-серверные ИС (ИС с архитектурой «файл-сервер»);

клиент-серверные ИС (ИС с архитектурой «клиент-сервер»).

В файл-серверных ИС БД находится на сервере (файл-сервере), а СУБД и клиентские приложения находятся на рабочих станциях.

В клиент-серверных ИС БД и СУБД находятся на сервере, а на рабочих станциях находятся клиентские приложения.

В свою очередь, клиент-серверные ИС разделяют на двухзвенные и многозвенные.

В двухзвенных (two-tier) ИС всего два типа «звеньев»: сервер баз данных, на котором находятся БД и СУБД, и рабочие станции, на которых находятся клиентские приложения. Клиентские приложения обращаются к СУБД напрямую.

В многозвенных (multi-tier) ИС добавляются промежуточные «звенья»: серверы приложений (application servers). Пользовательские клиентские приложения не обращаются к СУБД напрямую, они взаимодействуют с промежуточными звеньями.

Вопрос 14. Классификация информационных систем по сфере применения. Классификация информационных систем по охвату задач.

Классификация информационных систем по сфере применения

Поскольку ИС создаются для удовлетворения информационных потребностей в рамках конкретной предметной области, то каждой предметной области (сфере применения) соответствует свой тип ИС. Перечислять все эти типы не имеет смысла, так как количество предметных областей велико, но можно указать в качестве примера следующие типы ИС:

Экономическая информационная система — информационная система, предназначенная для выполнения функций управления на предприятии.

Медицинская информационная система — информационная система, предназначенная для использования в лечебном или лечебно-профилактическом учреждении.

Географическая информационная система — информационная система, обеспечивающая сбор, хранение, обработку, доступ, отображение и распространение пространственно-координированных данных (пространственных данных).

Классификация информационных систем по охвату задач (масштабности)

Персональная информационная система предназначена для решения некоторого круга задач одного человека.

Групповая информационная система ориентирована на коллективное использование информации членами рабочей группы или подразделения.

Корпоративная информационная система в идеале охватывает все информационные процессы целого предприятия, достигая полной согласованности, безызбыточности и прозрачности информационных процессов. Такие системы иногда называют системами комплексной автоматизации предприятия.

Вопрос 15. Понятие базы данных. Определение систематизации данных в базах данных. Основные плюсы использования баз данных.

Базой данных является представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (Гражданский кодекс РФ, ст. 1260).

Существует множество других определений понятия «база данных», так или иначе сводящихся к понятию «совокупность хранимых данных». Однако большинство из них не позволяет отличить базу данных от объектов, которые базой данных заведомо не являются, например, от архивов документов, картотек, библиотек и т.п. Таким образом, база данных есть не просто совокупность хранимых данных (записей, документов, фактов и т.п.), но такая совокупность, которая обладает, по меньшей мере, тремя важными свойствами (признаками):

База данных хранится и обрабатывается в вычислительной системе. Таким образом, любые внекомпьютерные хранилища информации (архивы, библиотеки и т. п.) базами данных не являются.

Данные в базе данных хорошо структурированы (систематизированы). Под структурированностью в данном случае понимается явное выделение составных частей (элементов), связей между ними, а также типизация элементов и связей, при которой с каждым типом элемента или связи соотносится определённая семантика и допустимые операции. Чем ниже степень структурированности хранимых данных, тем в меньшей степени такое хранилище является базой данных.

Структура базы данных обеспечивает эффективный поиск и обработку данных. Понятию БД удовлетворяет такая структура хранимых данных, которая явно специфицирована для программного обеспечения работы с БД и в максимальной степени повышает эффективность поиска данных и их обработки.

Из трёх перечисленных признаков только первый является строгим, а два других допускают различные трактовки и различные степени оценки. Не существует возможности строго формально определить, является ли некоторая совокупность данных на компьютере базой данных или нет. Можно лишь установить некоторую степень соответствия требованиям к БД, которая с ходом времени может меняться.

В такой ситуации не последнюю роль играет общепринятая практика. В соответствии с ней, например, не называют базами данных файловые архивы или электронные таблицы, несмотря на то, что они в некоторой степени обладают признаками БД. Принято считать, что эта степень в большинстве случаев недостаточна (хотя могут быть исключения).

Базой данных часто ошибочно называют систему управления базами данных. Необходимо различать хранимые данных (собственно БД) и программное обеспечение, предназначенное для организации и ведения базы данных (СУБД).

Вопрос 16. Примеры программ использующих базы данных. Классификация баз данных.

Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям (например, в «Энциклопедии технологий баз данных» М.Р. Когаловского определяются свыше 50 видов БД).

Укажем только основные классификации.

По модели данных:

Иерархические

Сетевые

Реляционные

Многомерные

Объектные

Объектно-ориентированные

Объектно-реляционные

По технологии хранения:

БД во вторичной памяти (традиционные)

БД в оперативной памяти (in-memory databases)

БД в третичной памяти (tertiary databases)

По содержимому:

Географические

Исторические

Научные

Мультимедийные

и т.д.

По степени распределённости:

Централизованные (сосредоточенные)

Распределённые

Отдельное место в теории и практике занимают пространственные (spatial), временные, или темпоральные (temporal) и пространственно-временные (spatial-temporal) БД.

Кроме того, особое значение уделяется так называемым очень большим БД (VLDB, very large databases), по которым существуют отдельные конференции и направления научных исследований.

Вопрос 17. Понятие о системе баз данных. Основные функции СУБД. Классификация СУБд

Систе́ма управле́ния ба́зами да́нных (СУБД) — специализированная программа (чаще комплекс программ), предназначенная для организации и ведения базы данных. Для создания и управления информационной системой СУБД необходима в той же степени, как для разработки программы на алгоритмическом языке необходим транслятор.

управление данными во внешней памяти (на дисках);

управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша;

журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев;

поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными).

Обычно современная СУБД содержит следующие компоненты:

ядро, которое отвечает за управление данными во внешней и оперативной памяти и журнализацию,

процессор языка базы данных, обеспечивающий оптимизацию запросов на извлечение и изменение данных и создание, как правило, машинно-независимого исполняемого внутреннего кода,

подсистему поддержки времени исполнения, которая интерпретирует программы манипуляции данными, создающие пользовательский интерфейс с СУБД

а также сервисные программы (внешние утилиты), обеспечивающие ряд дополнительных возможностей по обслуживанию информационной системы.

Классификация СУБД

-По модели данных

-По типу управляемой базы данных СУБД разделяются на:

Иерархические

Сетевые

Реляционные

Объектно-реляционные

Объектно-ориентированные

-По архитектуре организации хранения данных

локальные СУБД (все части локальной СУБД размещаются на одном компьютере)

распределенные СУБД (части СУБД могут размещаться на двух и более компьютерах)

-По способу доступа к БД

Файл-серверные

В файл-серверных СУБД файлы данных располагаются централизованно на файл-сервере. Ядро СУБД располагается на каждом клиентском компьютере. Доступ к данным осуществляется через локальную сеть. Синхронизация чтений и обновлений осуществляется посредством файловых блокировок. Преимуществом этой архитектуры является низкая нагрузка на ЦП сервера, а недостатком — высокая загрузка локальной сети.

На данный момент файл-серверные СУБД считаются устаревшими.

Примеры: Microsoft Access, Paradox, dBase.

Клиент-серверные

Такие СУБД состоят из клиентской части (которая входит в состав прикладной программы) и сервера (см. Клиент-сервер). Клиент-серверные СУБД, в отличие от файл-серверных, обеспечивают разграничение доступа между пользователями и мало загружают сеть и клиентские машины. Сервер является внешней по отношению к клиенту программой, и по надобности его можно заменить другим. Недостаток клиент-серверных СУБД в самом факте существования сервера (что плохо для локальных программ — в них удобнее встраиваемые СУБД) и больших вычислительных ресурсах, потребляемых сервером.

Примеры: Firebird, Interbase, IBM DB2, MS SQL Server, Sybase, Oracle, PostgreSQL, MySQL, ЛИНТЕР.

Встраиваемые

Встраиваемая СУБД — библиотека, которая позволяет унифицированным образом хранить большие объёмы данных на локальной машине. Доступ к данным может происходить через SQL либо через особые функции СУБД. Встраиваемые СУБД быстрее обычных клиент-серверных и не требуют установки сервера, поэтому востребованы в локальном ПО, которое имеет дело с большими объёмами данных (например, геоинформационные системы).

Вопрос 18. Понятие о реляционных базах данных. Понятие о реляционной модели данных.

Реляционная база данных — база данных, основанная на реляционной модели данных. Слово «реляционный» происходит от англ. relation (отношение). Для работы с реляционными БД применяют реляционные СУБД.

Реляционная модель данных — логическая модель данных, строгая математическая теория, описывающая структурный аспект, аспект целостности и аспект обработки данных в реляционных базах данных.

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

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

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

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

Реляционная модель данных является приложением к задачам обработки данных таких разделов математики как теория множеств и формальная логика.

Термин «реляционный» означает, что теория основана на математическом понятии отношение (relation). В качестве неформального синонима термину «отношение» часто встречается слово таблица. 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: все 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 описаний ограничений целостности, в дополнение к навигационному (процедурному) программированию и процедурной проверке условий.

Наиболее известными альтернативами реляционной модели являются иерархическая модель, и сетевая модель. Некоторые системы, использующие эти старые архитектуры, используются до сих пор. Кроме того, можно упомянуть об объектно-ориентированной модели, на которой строятся так называемые объектные СУБД, хотя однозначного и общепринятого определения такой модели нет.

Использование реляционных баз данных было предложено доктором Коддом из компании IBM в 1970 году.

Вопрос 19. Понятие о микропроцессоре. Закон Мура. Понятие о кэш-памяти.

Дата добавления: 2014-11-25