Технологии баз знаний в интернете кратко

Обновлено: 05.07.2024

База знаний — совокупность систематизированных основополагающих сведений, относящихся к определённой области знания, хранящихся в памяти ЭВМ, объём которых необходим и достаточен для решения заданного круга теоретических или практических задач. В системе управления базами знаний используются методы искусственного интеллекта, специальные языки описания знаний, интеллектуальный интерфейс.

Содержание

Введение 3
База знаний 4
Процесс построения баз знаний 5
Модели представления знаний 6
Продукционные модели 6
Логические модели 7
Семантические сети или сетевые модели 8
Фреймовые модели 9
Система управления базами знаний 10
Заключение 12
Список использованных источников 13

Прикрепленные файлы: 1 файл

Реферат Базы знаний.docx

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Кафедра электронных приборов

Студент: Аяганов Н. Ш.

Преподаватель: Невейко Е. Н.

Процесс построения баз знаний 5

Модели представления знаний 6

Продукционные модели 6

Логические модели 7

Семантические сети или сетевые модели 8

Фреймовые модели 9

Система управления базами знаний 10

Список использованных источников 13

Введение

Знания отличаются от данных рядом существенных свойств:

База знаний

Машины, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта, называются машинами, основанными на знаниях, а подраздел теории искусственного интеллекта, связанный с построением экспертных систем, — инженерией знаний.

Знания о предметной области, ее объектах и закономерностях описываются на некотором формальном языке, называемом языком представления знаний. При этом, язык представления знаний должен обеспечивать не только возможность формальной записи знаний, но и необходимую обработку элементов этой записи. Совокупность знаний, хранящаяся во внешней памяти ЭВМ, называется системой знаний. Над ней производятся различные операции: поиск необходимой информации, ее модификация, интерпретация знаний, вывод новых знаний на основе имеющихся и т.д. Организация интеллектуальных компьютерных систем работы со знаниями, в той или иной прикладной области, зависят не только от специфики самих систем, но и в существенной мере от используемых языков представления знаний и метода хранения системы знаний в ЭВМ. В современных системах искусственного интеллекта знания хранятся в специальных базах данных — базах знаний. Существует самая непосредственная аналогия между понятиями модель данных, используемая в технологии баз данных и понятием способ представления знаний в технологии баз знаний. Грубо говоря, можно сказать, что если базы данных содержит собственно данные о некоторой предметной области, то базы знаний содержит как сами данные, так и описание их свойств.

Процесс построения баз знаний

Процесс построения баз знаний на основе информации эксперта состоит из трех этапов:

описание предметной области;
выбор способа и модели представления знаний;
приобретение знаний.

Сам процесс построения баз знаний достаточно сложен, как правило, плохо структурирован и носит итеративный характер, заключающийся в циклической модификации баз знаний на основе результатов ее тестирования. На первом шаге построения баз знаний четко очерчивается предметная область, на решение задач из которой ориентируется проектируемая экспертная система, т.е. инженер знаний определяет область применения будущей системы и класс решаемых ею задач. В перечень работ данного шага входят:

определение характера решаемых экспертной системой задач и основных понятий, объектов предметной области, а также отношений между ними;
установление специфических особенностей предметной области;
выбор модели представления знаний.

После решения первых двух вопросов инженер знаний формально описывает предметную область на языке представления знаний, т.е. создает модель представления знаний. В настоящее время универсальный способ представления знаний отсутствует, поэтому инженер знаний должен максимально учитывать специфику исходной предметной области. Полученная после формализации предметной области база знаний может быть уже конкретно реализована программными средствами, например, на язык вычислительных устройств таких, как Pascal, C, Prolog, Fortran, Forth и др.

Модели представления знаний

Во многих случаях для принятия решений в той или иной области человеческой деятельности неизвестен алгоритм решения, т.е. отсутствует четкая последовательность действий, заведомо приводящих к необходимому результату.

Совокупность знаний нужных для принятия решений, принято называть предметной областью или знаниями о предметной области.

В любой предметной области есть свои понятия и связи между ними, своя терминология, свои законы, связывающие между собой объекты данных предметной области, свои процессы и события. Кроме того, каждая предметная область имеет свои методы решения задач.

Решая задачи такого вида на ЭВМ, используют информационные системы, ядром которых являются базы знаний, содержащие основные характеристики предметных областей.

При построении баз знаний традиционные языки, основанные на численном представлении данных, являются неэффективными. Для этого используются специальные языки представления знаний, основанные на символьном представлении данных. Они делятся на типы по формальным моделям представления знаний:

продукционные модели;
логические модели;
семантические сети или сетевые модели;
фреймовые модели.

Продукционные модели

Основные достоинства систем, основанных на продукционных моделях, связаны с простотой представления знаний и организации логического вывода. К недостаткам таких систем можно отнести следующее: отличие от структур знаний, свойственных человеку; неясность взаимных отношений правил; сложность оценки целостного образа знаний; низкая эффективность обработки знаний.

При разработке небольших систем проявляются в основном положительные стороны продукционных моделей знаний, однако при увеличении объёма знаний более заметными становятся слабые стороны.

Логические модели

Основная идея при построении логических моделей знаний заключается в следующем — вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода.

Семантические сети или сетевые модели

Однозначное определение семантической сети в настоящее время отсутствует. В инженерии знаний под ней подразумевается граф, отображающий смысл целостного образа. Узлы графа соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между объектами.

Семантическая сеть как модель наиболее часто используется для представления декларативных знаний. С помощью этой модели реализуются такие свойства системы знаний, как интерпретируемость и связность, в том числе по отношениям IS-A и PART-OF. За счет этих свойств семантическая сеть позволяет снизить объем хранимых данных, обеспечивает вывод умозаключений по ассоциативным связям.

Одной из первых известных моделей, основанных на семантической сети, является TLC-модель (Teachaple Languge Compre-hender — доступный механизм понимания языка), разработанная Куиллианом в 1968 году. Модель использовалась для представления семантических отношений между концептами (словами) с целью описания структуры долговременной памяти человека в психологии.

Фреймовые модели

Фреймовая модель основана на концепции Марвина Мински (Marvin Minsky) — профессора Массачусетского технологического института, основателя лаборатории искусственного интеллекта, автора ряда фундаментальных работ. Фреймовая модель представляет собой систематизированную психологическую модель памяти человека и его сознания.

Фреймы образуют иерархию. Иерархия во фреймовых моделях порождает единую многоуровневую структуру, описывающую либо объект, если слоты описывают только свойства объекта, либо ситуацию или процесс, если отдельные слоты являются именами процедур, присоединенных к фрейму и вызываемых при его актуализации.

Фреймы подразделяются на:

фрейм-экземпляр — конкретная реализация фрейма, описывающая текущее состояние в предметной области;
фрейм-образец — шаблон для описания объектов или допустимых ситуаций предметной области;
фрейм-класс — фрейм верхнего уровня для представления совокупности фреймов образцов.

Состав фреймов и слотов в каждой конкретной фреймовой модели может быть разный, однако в рамках одной системы целесообразно единое представление для устранения лишнего усложнения.

В целом фреймовая модель допускает представление всех свойств декларативных и процедурных знаний. Глубина вложенности слотов во фрейме (число уровней) зависит от предметной области и языка, реализующего модель.

Одной из причин слабого использования Linked Data-баз знаний в обычных, ненаучных приложениях является то, что мы не привыкли придумывать юзкейсы, видя перед собой только данные. Трудно спорить с тем, что сейчас в России производится крайне мало взаимосвязанных данных. Однако это не значит, что разработчик, создающий приложение для русскоязычной аудитории совсем уж отрезан от мира семантического веба: кое-что всё-таки у нас есть.

Основными источниками данных для нас являются международные базы знаний, включающие русскоязычный контент: DBpedia, Freebase и Wikidata. В первую очередь это справочные, лингвистические и энциклопедические данные. Каждый раз когда вам в голову приходит мысль распарсить кусочек википедии или викисловаря — ущипните себя как следует и вспомните о том, что всё, что хранится в категориях, инфобоксах или таблицах, уже распарсено и доступно через API с помощью SPARQL или MQL-интерфейса.

Я попробую привести несколько примеров полезных энциклопедических данных, которые вы не найдете нигде, кроме Linked Data.

Эта статья — первая из цикла Базы знаний. Следите за обновлениями.

Часть 1 — Введение
Часть 3 — Dbpedia — ядро мира Linked Data
Часть 4 — Wikidata — семантическая википедия

Городах, страны, исторические данные

достопримечательности вроде дворцов и памятников
родившихся и умерших известных людей
метеостатистику вроде месячного количества осадков и времени восхода солнца
гербы, флаги
демографию
связанные исторические события

Некоторые географические точки привязаны к событиям — про них тоже можно узнать довольно многое. Так например, довольно просто получить соотношение сил и количество убитых в Куликовской или Бородинской битвах. Разумеется, не забыты и персоналии, с которыми связаны события.

Данные об институтах, организациях, госструктурах

численность персонала/студентов/профессоров, для студентов — количество баков, магистров, иностранных студентов
годовая выручка
место в рейтингах
даты основания
дочерние и материнские компании
информация о руководителях

Композиторы, музыканты, фильмы

Например, вот этот запрос к Dbpedia выведет всех актеров, которые снимались и в фильме The Shining, и в фильме Hoffa:

Самым замечательным источником данных в области музыки, пожалуй, является MusicBrainz. Конечно же, он есть и в RDF, и конечно же, вы будете использовать традиционные API чтобы получить к ним доступ. Однако Freebase и Dbpedia могут пригодиться и тут — в последней есть, например, информация о гастролях музыкальных групп. Ну и даты рождения, влияние, стили и жанры — энциклопедические данные для музыки тоже присутствуют. Собственно в обучающих материалах Freebase используется как раз музыкальный пример: доставание данных о группе The Police:

Наверное, интересно было бы использовать это в связке с API Last.fm

Персоналии: политики, спортсмены, исторические фигуры

При описании персоналий в википедиях информационные боксы используются довольно интенсивно — это придаёт статье строгий вид. Поэтому если вы социальный активист и пишете сайт с информацией о политиках — вы найдете в Dbpedia, кто где учился, какие награды имеет и какие должности занимал. Приложения, связанные со спортом могут использовать данные о карьере спортсмена, его рост, вес и важные факты биографии.

Лингвистические приложения. Иерархия категорий

Лингвистические приложения. Викисловарь и переводы

В конце 2012 года команда Dbpedia запустила проект Wiktionary — доступ к Викисловарю как к базе данных. Сейчас можно делать запросы к английскому, немецкому, французскому, русскому, греческому и вьетнамскому языкам. Давайте попробуем вытащить переводы для какого-нибудь хорошего русского слова через SPARQL-точку Wiktionary:

Среди Semantic Web энтузиастов немало лингвистов, а потому лингвистический мир имеет своё собственное облако взаимосвязанных данных.

Много полезной информации по Linked и не-Linked данным можно получить c порталов Open Knowledge Foundation и нашего русского NLPub.

Как находить хорошие данные

Для Freebase на главной странице есть визуализация того, какие категории содержат наибольшее количество объектов.

Для DBPedia простой способ понять, где скрываются качественные данные тоже есть. Надо обратиться к приложению Mappings.DBpedia и его статистической сводке.
Маппинги — это отличный инструмент, позволяющий пользователям DBpedia влиять на то, как работают парсеры. Я обязательно расскажу про них подробнеев последующих статьях, а пока ограничимся вот этой страницей:

В ячейках написаны названия википедических шаблонов. Более красные ячейки содержат данные, распарсенные полностью автоматически, более зеленые указывают на то, что парсинг производился с участием людей, а потому качество данных должно быть выше.

Поиск

Ну а что тут сказать, поиск он и есть поиск. Мы используем движки Sig.ma, Sindice и Swoogle. Все они позволяют искать внутри одного датасета или же по всему множеству LInked Data.

В следующий раз я постараюсь описать то, как научиться строить SPARQL-запросы к базе знаний Dbpedia.

Базы данных. Базы знаний.
Практика реализации идей.

Вложение	Размер
lekciya_no5.docx	182.51 КБ
prilozhenie_no7.docx	41.26 КБ
zaklyuchenie.doc	35 КБ
trenazher.ppt	451.5 КБ

Предварительный просмотр:

Базы данных. Базы знаний.
Практика реализации идей.

Под базами данных понимаются технологии ввода, систематизации, хранения и предоставления информации с использованием компьютерной техники. Базы данных могут включать в состав информационного массива раз личную статистическую, текстовую, графическую и иллюстративную информа цию в неограниченном объеме с обязательной ее формализацией (представлением, вводом и выводом в компьютер определенной, характерной для данной системы форме - формате). Для целого ряда традиционно перерабатываемой информации существуют стандартные форматы ее представления, например: библиография, статистические данные, рефераты, обзоры и другие. Систематизация и поиск ин формации в базе данных осуществляются тремя основными способами.

Иерархическая база данных в качестве классификационной основы ис пользует каталоги и рубрикаторы, т.е. информационно-поисковые языки иерархического типа.

В реляционной базе данных каждой единице информации присваиваются определенные атрибуты (автор, ключевые слова, регион, класс информации и т.п.) и ее поиск производится по какому-либо из них или по их комбинации.

Статистические базы данных оперируют с числовой информацией, организованной с помощью двухмерной (реже - трехмерной) матрицы, так, что информация находится в системе путем задания ее координат. Статистическиe базы данных более известны под названием электронные таблицы.

В практике создания баз данных, содержащих тексто - графическую информацию , ее систематизация чаще всего осуществляется гибридно.

Базы данных используются в обучении для оперативного предоставления учителю и учащимся необходимой, не вошедшей в учебники и пособия информации, как непосредственно в дидактическом процессе, так и в режиме свободного выбора информации самим пользователем (сервисный режим).

Базы знаний. Базы знаний представляют собой информационные системы, содержащие замкнутый, не подлежащий дополнению объем информации по данной теме, структурированной таким образом, что каждый ее элемент содержит ссылки и другие логически связанные с ним элементы из их общего набора. Ссылки на элементы, не содержащиеся в данной базе знаний, не допускаются. Такая организация информации в базе знаний позволяет учащемуся изучать ее в той логике, которая ему наиболее предпочтительна в данный момент, т. к. он может по своему желанию легко переструктурировать информацию при знакомстве с ней. Привычным библиографическим аналогом базы знаний являются энциклопедии и словари, где в статьях содержатся ссылки на другие статьи этого же издания. Программные продукты, реализующие базы знаний, относятся к классу HIPERMEDIA сверхсреда), поскольку они позволяют не только осуществлять свободный выбор пользователем логики ознакомления с информацией, но дают возможность сочета ть тексто-графическую информацию со звуком, видео- и кинофрагментами, мультипликацией. Компьютерная техника, способная работать в таком режиме, объединяется интегральным термином MULTIMEDIA (многовариантная среда).

Аппаратные средства multimedia, наряду с базами знаний позволили создать и использовать в учебном процессе компьютерные имитации, микромиры и на их базe дидактические и развивающие игры, вызывающие особый интерес у детей.

Приложение Access позволяет создавать, просматривать и редактировать базы данных. Применительно к физике можно создать базу данных о знаменитых физиках, наличии оборудования и наглядных пособий в кабинете физики. Такая информация позволяет учителю оперативно находить и использовать данные об известных физиках, включать её на уроке и во внеклассной работе.

На рисунке показан фрагмент базы данных о кинофильмах в школьном кабинете физики.

Основные методы работы с Access описаны в приложении 7.

Работа с учебной базой данных УЧЕНИК.

Итак, перед вами довольно простая база данных, которой может пользоваться даже непрофессионал и которая вполне может быть частью автоматизированного рабочего места учителя, классного руководителя, директора или завуча школы.

В этой базе данных содержатся следующие сведения об учениках школы:

• Информация о братьях и сестрах: год рождения имя

(Можно внести и другие: успеваемость по предметам, данные о родителях и т. д.)

1. Выберите пункт меню "Список с сортировкой и поиском по фамилиям" (с помощью клавиш управления курсором установите рамочку на этом пункте меню и нажмите клавишу ).

Перед тем как начать поиск, машина в большинстве случаев выдает запрос, касающийся того, какую информацию вы хотите получить: обо всех классах, данные о которых есть в базе, или только об одном конкретном классе. Исключение составляет лишь поздравление с днем рождения. Здесь поиск всегда ведется по всей базе.

Естественно, такой запрос сразу же появился.

2. Укажите, что вас интересует один класс. Затем наберите на клавиатуре номер этого класса и (перемещая курсор) выберите соответствующую букву. Далее, как говорится, возможны варианты.

Если в базе данных уже имеются сведения об учениках нужного вам класса (бывших или нынешних), то вы сразу же получите долгожданный список.

Правила работы с ним просты:

• Чтобы перейти к нужной записи, используйте клавиши или (перемещение на одну запись), а также
клавиши

("перелистывание" текста на экране вверх и вниз соответственно); для перехода к самой
первой записи нажмите одновременно клавиши и

, а для перехода к самой последней записи — клавиши
и

Чтобы найти запись по первым буквам (или цифрам), надо просто набрать эти символы на клавиатуре. Нужные записи появятся в самом верху экрана.
Чтобы добавить новую запись, надо нажать клавишу (при этом на экране появится ОКНО ВВОДА ИНФОРМАЦИИ, и вам будет предложено, используя это окно, ввести новую информацию).
Чтобы убрать запись из базы данных, надо нажать клавишу (вам будет предложено подтвердить, что запись должна быть удалена).
Чтобы внести изменения в старую запись, надо нажать клавишу .
В любой момент молено воспользоваться палочкой-выручалочкой — клавишей .

Если же в базе данных сведений об учащихся выбранного вами класса нет, сразу же произойдет переход в режим ввода новой записи (как если бы вы нажали клавишу ).

3. При вводе новой информации вам время от времени будет предлагаться помощь в виде уже готового списка видов спорта или увлечений (тут от вас требуется лишь выбрать нужные данные и нажать клавишу ).

В эти списки можно вносить изменения точно так же, как в списки учеников. Единственное отличие — в использовании клавиши . Как вы уже должны были понять из изложенного ранее, с помощью данной клавиши осуществляется перенос, скажем, наименования вида спорта или увлечения в запись, относящуюся к какому-либо конкретному ученику. А что если ошибка была допущена еще при внесении наименования в список? Что же, теперь вся школа будет "Прыгать в длену" или "Увликаться фудболом" ? Конечно, нет.

Однако здесь, чтобы получить возможность внести исправления, надо нажать не одну клавишу , обычно используе мую для изменения данных, а две клавиши одновременно: и .

Добавим, что для "путешествия" по пунктам меню вам потребуется еще клавиша , с помощью которой осуществля ется возврат на шаг назад.

Теперь выполните задания:

Хранение и накопление являются одними из основных действий, осуществляемых над информацией и главным средством обеспечения её доступности в течение какого-то времени. Для хранения и поиска информации существуют базы данных, лежащие в основе информационных систем (ИС).

Информационная система - это хранилище информации, снабженное процедурами ввода, поиска, размещения и выдачи информации. Наличие таких процедур - главная особенность информационных систем, отличающих их от простых скоплений информационных материалов.

База Данных (БД) — информационная модель, позволяющая в упорядоченном виде хранить данные о группе объектов с одинаковым набором свойств; поименованная совокупность структурированных данных, относящихся к определенной предметной области.

Предметная область — некоторая часть реально существующей системы, функционирующая как самостоятельная единица.

База данных— объективная форма представления и организации совокупности данных, систематизированных таким образом, чтобы эти данные могли быть найдены и обработаны с помощью ЭВМ.

Каждая ИС состоит из двух частей: базы данных (БД) и системы управления базами данных (СУБД).

Доступ к данным и управления ними происходит в среде специального программного пакету — системы управления базами данных (СУБД).

СУБД – это программное обеспечение (ПО), которое позволяет создавать БД, обновлять и дополнять информацию, обеспечивать гибкий доступ к информации. СУБД создает на экране компьютера определенную среду для работы пользователя (интерфейс), и имеет определенные режимы работы и систему команд

Система управления базами данных - это комплекс программных и языковых средств, необходимых для создания структуры баз данных, поддержания их в актуальном состоянии и организации поиска в них необходимой информации. Последовательность операций над данными, которая отслеживается СУБД от начала и до завершения называется транзакцией.

На настоящий момент существует множество различных СУБД. Наиболее широкую известность получили такие как Dbase, Clipper, FoxPro, Paradox, Microsoft Access.

База знаний (БЗ) (англ. Knowledge base, KB) — это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний. Раздел искусственного интеллекта, изучающий базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.

Под базами знаний понимает совокупность фактов и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В языке Пролог базы знаний описываются в форме конкретных фактов и правил логического вывода над базами данных и процедурами обработки информации, представляющих сведения и знания о людях, предметах, фактах событиях и процессах в логической форме.

Наиболее важный параметр БЗ — качество содержащихся знаний. Лучшие БЗ включают самую релевантную, достоверную и свежую информацию, имеют совершенные системы поиска информации и тщательно продуманную структуру и формат знаний.

3.7.2. Классификация баз данных

По технологии обработки данных базы данных подразделяются на:

Централизованная база данных хранится в памяти одной вычислительной системы. Эта вычислительная система может быть мэйнфреймом — тогда доступ к ней организуется с использованием терминалов — или файловым сервером локальной сети ПК.

Распределенная база данных состоит из нескольких, возможно, пересекающихся или даже дублирующих друг друга частей, которые хранятся в различных ЭВМ вычислительной сети. Работа с такой базой осуществляется с помощью системы управления распределенной базой данных (СУРБД).

По способу доступа к данным базы данных разделяются на:

· базы данных с локальным доступом

· базы данных с сетевым доступом.

Для всех современных баз данных можно организовать сетевой доступ с многопользовательским режимом работы.

Централизованные базы данных с сетевым доступом могут иметь следующую архитектуру:

· клиент-сервер базы данных;

Файл-сервер. Архитектура систем БД с сетевым доступом предполагает выделение одной из машин сети в качестве центральной (файловый сервер), на котором хранится большинство программ и данных. По требованию пользователя ему пересылаются необходимая программа и данные. Обработка информации выполняется на рабочей станции. (СУБД Microsoft Access, Borland Paradox)

Клиент-сервер. В этой архитектуре на выделенном сервере, работающем под управлением серверной операционной системы, устанавливается специальное программное обеспечение (ПО) — сервер БД, СУБД подразделяется на две части: клиентскую и серверную. Основа работы сервера БД — использование языка запросов (SQL). Запрос на языке SQL, передаваемый клиентом (рабочей станцией) серверу БД, порождает поиск и извлечение данных на сервере. Извлеченные данные транспортируются по сети от сервера к клиенту. Хранение данных и их обработка производится на мощном сервере, который выполняет также контроль за доступом к ресурсам и данным.

Рабочая станция получает только результаты запроса. Разработчики приложений по обработке информации обычно используют эту технологию. (СУБД MS SQL Server, Sybase, Oracle)

Тем самым количество передаваемой по сети информации уменьшается во много раз.

По характеру хранимой информации

Документальные БД содержат неструктурированные документы с информацией разного типа: текстовой, звуковой, графической, мультимедийной, представленной в виде файлов. Например, БД современной музыки может содержать тексты и ноты песен, фотографии авторов, звуковые записи, видеоклипы.

Единичным элементом данных в документальных БД является неструктурированный на более мелкие элементы документ.

Основная задача документальных информационных систем - хранение, накопление и предоставление пользователю документов, содержание, тематика, реквизиты которых соответствуют его информационным потребностям.

Фактографические БД содержат информацию, относящуюся непосредственно к предметной области (сотрудниках, подразделениях, книгах и т.д.). Сведения могут поступать из разных источников, они преобразовываются и хранятся в виде записей в точно определенном формате. Фактографическая информация представляется в виде числовых и буквенных данных о каких-либо характеристиках, элементах, материалах и других компонентах соответствующего объекта (вес, количество, размеры, стоимость и т.д.). Сюда же относятся данные, необходимые для расчетов (коэффициенты, таблицы, графики и т.п.).

3.7.3. Модели данных.

Данные, хранимые в базе имеют определённую структуру (модель), БД м.б. реляционными и нереляционными

· реляционная (совокупность таблиц, связанных между собой)

· иерархическая (в виде дерева);

· сетевая (данные хранятся в виде произвольного списка);

В иерархических базах данных существует строгая подчиненность элементов: один главный, остальные подчиненные.

Иерархическая модель БД представляет собой совокупность объектов различного уровня, причем объекты нижнего уровня подчинены объектам верхнего уровня (пример, Файловая структура).

Сетевойподход к организации данных является расширением иерархического. В сетевой модели данных любой объект может быть одновременно и главным, и подчиненным, и может участвовать в образовании любого числа взаимосвязей с другими объектами. Сетевая БД состоит из набора записей и набора связей между этими записями (пример, организация информации в Интернет WWW)

В реляционной модели данные разбиваются на наборы, которые составляют табличную структуру. Эта структура таблиц состоит из индивидуальных элементов данных, называемых полями. Одиночный набор или группа полей известна как запись.

Реляционная модель данных является совокупностью простейших двумерных таблиц – отношений (англ. relation), т.е. простейшая двумерная таблица определяется как отношение (множество однотипных записей объединенных одной темой).

3.7.4. Системы управления базами данных, возможности, разновидности

Системы управления базами данных (СУБД) – комплекс программных средств, предназначенных для организации и ведения базы данных: создания структуры новой базы, наполнения ее содержанием, редактирования содержимого и визуализации информации.

Существует много систем управления базами данных. Они могут по-разному работать с разными объектами и предоставляют пользователю разные функции и средства. Для каждой классификации БД, существуют свои СУБД

Основные функции СУБД:

· 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).

БД может содержать разные типы объектов. Каждая СУБД может реализовывать свои типы объектов.

Объекты файла БД для СУБД MS Access

Таблица – основная единица хранения информации в базе. Состоит из полей (столбцов) и записей (строк).

Поля (столбцы) – содержат данные (информацию) одного типа. Поле имеет имя, длину и тип данных.

Записи (строки) – все поля, содержащие информацию об одном объекте. Каждая запись таблицы содержит одинаковые поля, но в них содержатся различные данные.

Таблицу можно создать, изменить, переименовать, удалить.

Создать – задать структуру и имя таблицы.

Изменить – изменить названия и характеристики полей и т. д.

Между таблицами можно устанавливать связи. Таблицу можно просматривать, обновлять, сортировать, выводить на печать. Таблица может быть создана в одном из 3х режимов:

· Создание таблицы в режиме конструктора;

· Создание таблицы с помощью мастера;

· Создание таблицы путем ввода данных

Запрос (query)– требование на отбор нужных данных из одной или нескольких таблиц по заданным условиям или выполнение определённых действий с данными, средство выбора необходимой информации из базы данных. Вопрос, сформированный по отношению к базе данных, и есть запрос. Применяются два типа запросов: по образцу (QBE – Query by example) и структурированный язык запросов (SQL – Structured Query Language).

QBE-запрос по образцу – средство для отыскания необходимой информации в базе данных. Он формируется не на специальном языке, а путем заполнения бланка запроса в окне Конструктора запросов.

SQL–запросы – это запросы, которые составляются (программистами) из последовательности SQL – инструкций. Эти инструкции задают, что надо сделать с входным набором данных для генерации выходного набора. Все запросы Access строит на основе SQL – запросов, чтобы посмотреть их, необходимо в активном окне проектирования запроса выполнить команду Вид/SQL.

Существует несколько типов запросов:

· запрос на выборку – позволяет извлечь нужную информацию из таблиц, рассчитать показатели, но не изменяет данные в таблицах;

· запрос на изменение (обновление, добавление, удаление) – выполняется в режиме конструктора, даёт возможность корректировать информацию, которая содержится в таблицах;

Форма– средство отображения данных на экране, где размещаются элементы управления, отображения и изменения данных в полях, может создаваться пользователем для ввода и корректировки данных в таблицы БД; даёт возможность просматривать данные, добавлять новые записи, изменять и удалять записи из таблиц (бланк для заполнения при вводе данных в базу). В окне формы табличные данные выводятся строго по одной записи на экране.

Access предоставляет возможность вводить данные как непосредственно в таблицу, так и с помощью форм. Форма в БД - это структурированное окно, которое можно представить так, чтобы оно повторяло форму бланка. Формы создаются из набора отдельных элементов управления.

Внешний вид формы выбирается в зависимости от того, с какой целью она создается. Формы Access позволяют выполнять задания, которые нельзя выполнить в режиме таблицы. Формы позволяют вычислять значения и выводить на экран результат. Источником данных для формы являются записи таблицы или запроса.

Форма предоставляет возможности для:

· ввода и просмотра информации базы данных

Способы создания форм:

· Конструктор форм (предназначен для создания формы любой сложности)

· Мастер форм (позволяет создавать формы различные как по стилю, так и по содержанию)

Отчёт – средство отображения данных при выводе на печать. В отчёте можно группировать и сортировать данные в любом порядке, получать итоговые значения, средние значения и другие статистические величины, а также помещать в него графические диаграммы.

Для создания отчёта данные можно использовать из таблиц, запросов и форм. Распечатав непрерывную форму, можно создать отчёт, в котором выведены значения всех или некоторых полей таблицы или запроса.

Макрос- набор макрокоманд, создаваемый пользователем для автоматизации выполнения конкретных операций.

Модуль- объект, содержащий программы на языке Visual Basic, применяемые в некоторых случаях для обработки данных.

Читайте также: