Форматы бд сравнение достоинств и применение в различных областях реферат

Обновлено: 02.07.2024

Аннотация
В статье нами будут рассмотрены такие понятия информатики и систем управления как базы данных и базы знаний (онтологии).
В ходе рассмотрения данных понятий мы попытаемся дать наиболее точные их определения, а так же выделить основные плюсы и минусы представленных способов хранения информации с точки зрения отрасли применения.

COMPARATIVE ANALYSIS OF DATABASES AND KNOWLEDGE BASES (ONTOLOGIES) APPLICABLE TO MODELING COMPLICATED PROCESS

Abstract
The article consider the concepts of computer science and control systems as databases and knowledge bases (ontologies).
During consideration of these concepts, we try to give them the most accurate definition, as well as highlight the main advantages and disadvantages of the present methods of information storage in terms of industry applications.

Базы данных

В первую очередь, при рассмотрении основных особенностей и способов применения баз данных дадим определение понятию.

База данных – представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов, систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ) [1].

Так же, помимо вышеуказанного определения, существуют еще несколько определений опубликованных различными авторами в своих научных трудах. Ниже перечислим наиболее часто встречаемые определения.

База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей [2].

База данных — некоторый набор перманентных (постоянно хранимых) данных и процедур, используемых прикладными программными системами какого-либо предприятия [3].

База данных — совместно используемый набор логически связанных данных (и описание этих данных), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей организации [4].

Несмотря на некоторые различия субъективных мнений экспертов, существуют некоторые стандартизированные определения понятия база данных.

База данных — совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных [5].

База данных — совокупность данных, организованных в соответствии с концептуальной структурой, описывающей характеристики этих данных и взаимоотношения между ними, причём такое собрание данных, которое поддерживает одну или более областей применения [6].

Практическое применение баз данных

Базы данных за время их применения нашли большое распространение в сфере моделирования реальных объектов и систем. В первую очередь базы данных используются в качестве хранилища информации и обеспечения доступа и манипулирования хранимыми данными. Для достижения поставленных задач в современных БД используются системы управления базами данных (СУБД).

В настоящее время наиболее распространенным видом СУБД являются реляционные СУБД (РСУБД) – СУБД, основанные на реляционной модели данных.

В реляционных базах данных вся информация сведена в таблицы, строки и столбцы которые называются кортежами и атрибутами соответственно. Эти таблицы получили название реляций. Записи в таблицах не повторяются. Их уникальность обеспечивается первичным ключом, содержащим набор полей, однозначно определяющих запись.

Наиболее известным продуктом, реализующим РСУБД, является программный комплекс Oracle Data Base компании Oracle.

Основные достоинства и недостатки применения баз данных

К основным достоинствам реляционных баз данных можно отнести следующее:

Модель хранимых данных отображает информацию в наиболее простой для пользователя форме;
В основе БД лежит развитый математический аппарат, который позволяет достаточно лаконично описать основные операции над данными;
При манипулировании и доступе к данным используются языки манипулирования данными не процедурного типа;
Манипулирование данными на уровне выходной БД и возможность динамического изменения данных.

Несмотря на перечисленные достоинства, в современном мире, при расширении границ моделирования систем, были обнаружены существенные ограничения при использовании баз данных в качестве основного хранилища информации.

К основным недостаткам применения баз данных относятся:

Медленный доступ к данным;
Трудоемкость разработки;
Результатом запроса к базе данных является информация, хранимая в самой БД. При этом, часто требуется, чтобы в результате запроса был получен логический вывод на основе хранимых данных;
При использовании баз данных проблематично моделировать сложные связи, в отличие от онтологического подхода.

Онтологии

Онтология – философская дисциплина, которая изучает наиболее общие характеристики бытия и сущностей;

Онтология – артефакт, структура, описывающая значения элементов некоторой системы.

Неформально, онтология представляет собой некоторое описание взгляда на мир применительно к конкретной области. Это описание, в свою очередь, состоит из терминов и правил использования этих терминов, ограничивающих их значения в рамках конкретной области.

Формально, онтология – система, состоящая из набора понятий и набора утверждений об этих понятиях, на основе которых можно строить классы, объекты, отношения между ними и теории.

Наиболее известным определением понятия онтология является определение сформулированное Томасом Грубером, согласно которому:

Онтология – это спецификация концептуализации. Под концептуализацией здесь понимается структура реальности, рассматриваемая независимо от словаря предметной области и конкретной ситуации.

В применении онтологий в настоящее время условно можно выделить два направления.

Первое направление связано с представлением онтологии как формальной системы, основанной на математически точных аксиомах. Онтологии, построенные на основе данного подхода, называют формальными.

Второе направление развивается в рамках компьютерной лингвистики и когнитивной науки, где термин онтология понимается как система абстрактных понятий, существующих только в сознании человека, которая может быть выражена только на естественном языке. Данные онтологии часто называют лингвистическими.

До недавнего времени данные направления развивались отдельно. Но сейчас существует много различных проектов, в рамках которых данные направления тесно связаны. При этом обычно не делается предположений о точности или непротиворечивости такой системы.

Поэтому иногда бывает сложно отделить лексические онтологии с элементами формальных аксиоматик от логических систем с включениями лингвистических знаний.

Независимо от различных подходов построения онтологий можно выделить 3 основных принципа классификации любой онтологии:

По степени формальности;
По содержимому;
По цели создания.

Практическое применение онтологий

В настоящее время в мире существует несколько направлений применения онтологий.

Основными из данных направлений являются:

При этом для реализации онтологий в каждом из направлений используются специализированные языки описания онтологий.

Под языком описания онтологий понимается язык, как правило, формальный, применяемый для кодирования онтологий. На данный момент наиболее развиты следующие языки описания:

OWL (WebOntologyLanguage). Применяется в проекте W3C [7];
KIF (Knowledge Interchange Format) и его расширение CL (Common Logic). Применяется для описания синтаксиса;
CycL. Наиболее известный язык, после OWL. Применяется в проекте Cyc.

Для обеспечения удобства разработки онтологий существует несколько редакторов онтологий, позволяющих одновременно работать с онтологиями, реализованными на основе различных технологий и при помощи различных языков.

Основные достоинства и недостатки применения онтологий

К основным достоинствам применения онтологий при моделировании систем можно отнести следующее:

К основным недостаткам применения онтологий относятся:

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Базы данных использовались в вычислительной технике с незапамятных времен. В первых компьютерах использовались два вида внешних устройств – магнитные ленты и магнитные барабаны. Емкость магнитных лент была достаточно велика. Устройства для чтения-записи магнитных лент обеспечивали последовательный доступ к данным. Для чтения информации, которая находилась в середине или конце магнитной ленты, необходимо было сначала прочитать весь предыдущий участок. Следствием этого являлось чрезвычайно низкая производительность операций ввода-вывода данных во внешнюю память. Магнитные барабаны давали возможность произвольного доступа, но имели ограниченный объем хранимой информации.

Файлы: 1 файл

Базы данных.doc

Введение

Разумеется, говорить о какой-либо системе управления данными во внешней памяти, в тот момент не приходилось. Каждая прикладная программа, которой требовалось хранить данные во внешней памяти, сама определяла расположение каждого блока на магнитной ленте. Прикладная программа также брала на себя функции информационного обмена между оперативной памятью и устройствами внешней памяти с помощью программно-аппаратных средств низкого уровня. Такой режим работы не позволяет или очень затрудняет поддержку на одном носителе нескольких архивов долговременно хранимой информации. Кроме того, каждой прикладной программе приходилось решать проблемы именования частей данных и структуризации во внешней памяти.

История БД фактически началась с появлением магнитных дисков. Такие устройства внешней памяти обладали существенно большей емкостью, чем магнитная лента и барабаны, а также обеспечивали во много раз большую скорость доступа в режиме произвольной выборки. В отличие от современных систем управления, которые могут применяться для самых различных баз данных, подавляющее большинство ранее разработанных СУБД были тесно связаны с пользовательской базой для того, чтобы увеличить скорость работы, хоть и в ущерб гибкости.

Первоначально СУБД применялись только в крупных организациях с мощной аппаратной поддержкой, необходимой для работы с большими объемами данных.

Современные авторы часто употребляют термины "банк данных" и "база данных" как синонимы, однако в общеотраслевых руководящих материалах по созданию банков данных Государственного комитета по науке и технике (ГКНТ), изданных в 1982 г., эти понятия различаются.

Там приводятся следующие определения банка данных, базы данных и СУБД:

Банк данных (БнД) - это система специальным образом организованных данных - баз данных, программных, технических, языковых, организационно-методических средств, предназначенных для обеспечения централизованного накопления и коллективного многоцелевого использования данных.

База данных (БД) - именованная совокупность данных, отражающая состояние объектов и их отношений в рассматриваемой предметной области.

Система управления базами данных (СУБД) - совокупность языковых и программных средств, предназначенных для создания, ведения и совместного использования БД многими пользователями.

1.Основные понятия баз данных

В современных базах данных хранятся не только данные, но и информация.

База данных (БД)– организованная структура, предназначенная для хранения информации. Современные БД позволяют размещать в своих структурах не только данные, но и методы (т.е. программный код), с помощью которых происходит взаимодействие с потребителем или другими программно-аппаратными комплексами.

Системы управления базами данных (СУБД) – комплекс программных средств, предназначенных для создания структуры новой базы, наполнения ее содержанием, редактирования содержимого и визуализации информации. Под визуализацией информации базы понимается отбор отображаемых данных в соответствии с заданным критерием, их упорядочение, оформление и последующая выдача на устройство вывода или передача по каналам связи.

Существует много систем управления базами данных. Они могут по-разному работать с разными объектами и предоставляют пользователю разные функции и средства. Большинство СУБД опираются на единый устоявшийся комплекс основных понятий.

В зависимости от архитектуры построения системы управления базами СУБД могут подразделяться на следующие типы:

Иерархические модели имеют древовидную структуру, где каждому узлу соответствует один сегмент, представляющий собой поименованный линейный кортеж полей данных. Каждому сегменту соответствует один входной и несколько выходных сегментов. Каждый элемент структуры лежит на единственном иерархическом пути, начинающемся от корневого. Иерархические базы данных наиболее пригодны для моделирования структур, по своей природе являющихся иерархическими. В качестве примеров можно привести воинские подразделения или сложные механизмы, состоящие из более простых узлов, которые в свою очередь тоже можно подвергнуть декомпозиции. Тем не менее существует значительное количество организаций, не сводящихся к простой иерархии. В этой модели запрос, направленный вниз по иерархии, прост, однако запрос, направленный вверх по иерархии, более сложен. К достоинствам иерархической модели данных относятся эффективное использование памяти ЭВМ и неплохие показатели времени выполнения основных операций над данными. Иерархической базой данных является файловая система, состоящая из корневой директории, в которой имеется древовидная структура поддиректорий и файлов.

Организация данных в СУБД иерархического типа определяется в терминах: элемент, агрегат, запись (группа), групповое отношение, база данных.

Атрибут (элемент данных) - наименьшая единица структуры данных. Обычно каждому элементу при описании базы данных присваивается уникальное имя. По этому имени к нему обращаются при обработке. Элемент данных также часто называют полем.

Запись - именованная совокупность атрибутов. Использование записей позволяет за одно обращение к базе получить некоторую логически связанную совокупность данных. Именно записи изменяются, добавляются и удаляются. Тип записи определяется составом ее атрибутов. Экземпляр записи - конкретная запись с конкретным значением элементов

Групповое отношение - иерархическое отношение между записями двух типов. Родительская запись (владелец группового отношения) называется исходной записью, а дочерние записи (члены группового отношения) - подчиненными. Иерархическая база данных может хранить только такие древовидные структуры.

Корневая запись каждого дерева обязательно должна содержать ключ с уникальным значением. Ключи некорневых записей должны иметь уникальное значение только в рамках группового отношения. Каждая запись идентифицируется полным сцепленным ключом, под которым понимается совокупность ключей всех записей от корневой по иерархическому пути.

При графическом изображении групповые отношения изображают дугами ориентированного графа, а типы записей - вершинами (диаграмма Бахмана).

Для групповых отношений в иерархической модели обеспечивается автоматический режим включения и фиксированное членство. Это означает, что для запоминания любой некорневой записи в БД должна существовать ее родительская запись. При удалении родительской записи автоматически удаляются все подчиненные.

Структурная часть иерархической модели

Основными информационными единицами в иерархической модели данных являются сегмент и поле. Поле данных определяется как наименьшая неделимая единица данных, доступная пользователю. Для сегмента определяются тип сегмента и экземпляр сегмента. Экземпляр сегмента образуется из конкретных значений полей данных. Тип сегмента — это поименованная совокупность входящих в него типов полей данных.

Как и сетевая, иерархическая модель данных базируется на графовой форме построения данных, и на концептуальном уровне она является просто частным случаем сетевой модели данных. В иерархической модели данных вершине графа соответствует тип сегмента или просто сегмент, а дугам — типы связей предок — потомок. В иерархических структуpax сегмент — потомок должен иметь в точности одного предка.

Иерархическая модель представляет собой связный неориентированный гpaф древовидной структуры, объединяющий сегменты. Иерархическая БД состоит из упорядоченного набора деревьев.

К основным недостаткам иерархических моделей следует отнести: неэффективность, медленный доступ к сегментам данных нижних уровней иерархии, четкая ориентация на определенные типы запросов и др. Также недостатком иерархической модели является ее громоздкость для обработки информации с достаточно сложными логическими связями, а также сложность понимания для обычного пользователя. Иерархические СУБД быстро прошли пик популярности, которая обусловливалась их ранним появлением на рынке. Затем их недостатки сделали их неконкурентоспособными, и в настоящее время иерархическая модель представляет исключительно исторический интерес.

Сетевые базы данных

Сетевая модель расширяет иерархическую модель, позволяя группировать связи между записями в множества. С логической точки зрения связь — это не сама запись. Связи лишь выражают отношения между записями. Как и в иерархической модели, связи ведут от родительской записи к дочерней, но на этот раз поддерживается множественное наследование.

Следуя спецификации CODASYL, сетевая модель поддерживает DDL (Data Definition Language — язык определения данных) и DML (Data Manipulation Language — язык обработки данных). Это специальные языки, предназначенные для определения структуры базы данных и составления запросов. Несмотря на их наличие, программист по-прежнему должен знать структуру базы данных.

В сетевой модели допускаются отношения "многие ко многим", а записи не зависят друг от друга. При удалении записи удаляются и все ее связи, но не сами связанные записи.

В сетевой модели требуется, чтобы связи устанавливались между существующими записями во избежание дублирования и искажения целостности. Данные можно изолировать в соответствующих таблицах и связать с записями в других таблицах.

Программисту не нужно заботиться о том, как организуется физическое хранение данных на диске. Это ослабляет зависимость приложений и данных. Но в сетевой модели требуется, чтобы программист помнил структуру данных при формировании запросов.

Оптимальную структуру базы данных сложно сформировать, а готовую структуру трудно менять. Если вид таблицы претерпевает изменения, все отношения с другими таблицами должны быть установлены заново, чтобы не нарушилась целостность данных. Сложность подобной задачи приводит к тому, что программисты зачастую отменяют некоторые ограничения целостности ради упрощения приложений.

Примеры сетевых СУБД: СООБЗ Cerebrum, ИСУБД CronosPRO[2], dbVista, Cache, GT.M

Сетевая БД состоит из набора записей и набора связей между этими записями. На формирование связи особых ограничений не накладывается. В иерархических структурах запись-потомок должна иметь в точности одного предка, а в сетевой структуре данных потомок может иметь любое число предков.

Достоинством сетевой модели данных является возможность эффективной реализации по показателям затрат памяти и оперативности. В сравнении с иерархической моделью сетевая модель предоставляет большие возможности в смысле допустимости образования произвольных связей. В рамках сетевых СУБД легко реализуются и иерархические даталогические модели. Сетевые СУБД поддерживают сложные соотношения между типами данных, что делает их пригодными в различных приложениях. Таким образом, к основным преимуществам сетевых СУБД относятся следующие:

2. поддержка аналитической обработки данных;

3. эффективная реализация обработки данных по показателям затрат памяти и оперативности.

Пользователи сетевых СУБД ограничены связями, определенными для них разработчиками БД-приложений. Подобно иерархическим, сетевые СУБД предполагают разработку БД приложений опытными программистами и системными аналитиками.

Также к недостаткам сетевой модели данных относится высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на ее основе, а также сложность для понимания и выполнения обработки информации в БД обычным пользователем. Кроме того, в сетевой модели данных ослаблен контроль целостности связей вследствие допустимости установления произвольных связей между записями.

Табличные базы данных.

Табличная база данных содержит перечень объектов одного типа, т. е. объектов с одинаковым набором свойств. Такую базу данных удобно представлять в виде двумерной таблицы.

Столбцы такой таблицы называют полями; каждое поле характеризуется своим именем (названием соответствующего свойства) и типом данных, отражающих значения данного свойства. Поля Название и Тип процессора — текстовые, а Оперативная память — числовое. При этом каждое поле обладает определенным набором свойств (размер, формат и др.). Так, для поля Оперативная память задан формат данных целое число.

Поле базы данных — это столбец таблицы, включающий в себя значения определенного свойства.

В разных областях экономики зачастую приходится работать с данными из разных источников, каждый из которых связан с определенным видом деятельности. Для координации всех этих данных необходимы определенные знания и организационные навыки.

Вложение	Размер
База данных – это информационная модель, позволяющая в упорядоченном виде хранить данные о системе объектов.	498.19 КБ

Предварительный просмотр:

Приёмы использования базы данных

классификация по модели данных;

классификация по среде постоянного хранения

классификация по содержимому

классификация по степени распределённости.

Разработаны различные приложения для управления базами данных в разных форматах. Также есть инструменты для редактирования файлов баз данных, и ведения собственных баз данных в упрощенном виде. Например можно создавать базу данных в среде ПО для управления базами данных MySQL, MS SQL/MSDE, InterBase, Firebird и некоторых других.
Приложения редактирования и настройки баз данных часто имеют большой функционал, который позволяет проводить анализ любой сложности, редактировать данные во всех объектах и подобъектах баз данных, а также редактировать визуальные модели баз данных, которые позволяют удобно создавать даже самые сложные структуры.

Есть несколько программа для просмотра и редактирования файлов база данных в форматах MDB, DBF и Paradox. Такие программы позволяют просматривать данные из "файловых" баз данных, не устанавливая на компьютер основное приложение. Так например, можно просматривать и редактировать файлы MDB без установки программы Microsoft Access, которая входит в состав дорогостоящего офисного пакета MS Office. В среде Microsoft Access можно производить поиск данных по базе, и экспортировать данные и структуру базы данных в файлы других форматов.

Продукт корпорации Microsoft - Access объединяет сведения из разных источников в одной реляционной базе данных. Создаваемые в нем формы, запросы и отчеты позволяют быстро и эффективно обновлять данные, получать ответы на вопросы, осуществлять поиск нужных данных, анализировать данные, печатать отчеты, диаграммы и почтовые наклейки.

Приёмы использования базы данных

Ввод данных может осуществляться следующими способами:

· вручную прямо в таблицу (сюда же относится вставка содержимого буфера обмена);

· вручную в поля формы;

· прямой импорт данных из других источников (базы Access, текстовые файлы, формат DBF, электронные таблицы, источники данных ODBC);

· программным методом, который может сочетать в себе любые средства, которые возможно реализовать на VBA.

Последний способ обладает наибольшей гибкостью и представляет практически неограниченные возможности, однако он самый сложный в реализации и требует определенного уровня знаний программирования

Для создания новой базы данных выполним команду Файл/Создать. На экране откроется окно диалога “Создание”, содержащее две вкладки:

“Общие” — позволяет создать новую пустую базу данных.“Базы данных” — позволяет выбрать образец базы данных, содержащий большинство требуемых объектов, и создать базу с помощью мастера. Для создания новой пустой базы данных перейдем на вкладку “Общие” и нажмите кнопку ОК в нижней части окна диалога. На экране откроется окно диалога “Файл новой базы данных”. В данном окне диалога из раскрывающегося списка Папка выберем папку, в которой сохраним создаваемую базу данных, а в поле ввода Имя файла введем имя базы данных. После этого можно создать с помощью мастера базу данных определенного типа со всеми необходимыми таблицами, формами и отчетами. Так как MS Access содержит большой выбор подготовленных баз данных, второй способ во многих случаях может оказаться предпочтительным. В обоих случаях останется возможность в любое время изменить и расширить созданную базу данных. По умолчанию в поле ввода Тип файла установлен тип “База данных”. После ввода имени создаваемой базы данных нажмем кнопку Создать, данного окна диалога . На экране откроется окно базы данных. Оно состоит из шести вкладок, которые пока пусты. В данном окне предстоит создать все объекты, входящие в базу данных. Их перечень соответствует ярлыкам вкладок в верхней части окна базы данных. В этом окне можно создавать “Общие” — позволяет создать новую пустую базу данных. “Базы данных” — позволяет выбрать образец базы данных, содержащий большинство требуемых объектов, и создать базу с помощью мастера. Для создания новой пустой базы данных перейдем на вкладку “Общие” и нажмите кнопку ОК в нижней части окна диалога. На экране откроется окно диалога “Файл новой базы данных”. В данном окне диалога из раскрывающегося списка Папка выберем папку, в которой сохраним создаваемую базу данных, а в поле ввода Имя файла введем имя базы данных. После этого можно создать с помощью мастера базу данных определенного типа со всеми необходимыми таблицами, формами и отчетами. Так как MS Access содержит большой выбор подготовленных баз данных, второй способ во многих случаях может оказаться предпочтительным. В обоих случаях останется возможность в любое время изменить и расширить созданную базу данных. После ввода имени создаваемой базы данных нажмем кнопку Создать данного окна диалога. На экране откроется окно базы данных. Оно состоит из шести вкладок, которые пока пусты. В данном окне предстоит создать все объекты, входящие в базу данных. Их перечень соответствует ярлыкам вкладок в верхней части окна базы данных. В этом окне можно создавать таблицы, хранящие информацию, отчеты, формы, запросы. Все они будут располагаться во вкладках, которые открываются при выборе соответствующего ярлыка. Для создания информационной БД Access, и ввода данных необходимо выполнить следующие действия:

Выбрать пункт меню /Пуск/Создать документ Офис
В представленном диалоговом окне выбрать пункт: Новая База Данных

Алгоритм создания таблиц и ввода данных в таблицу

Для ввода данных в созданную таблицу, открываем ее двойным щелчком и вносим необходимую информацию

Просмотр информации в базе

Алгоритм для создания запроса и отчета просмотра информации:

Следуя указаниям программы, выбираем порядок сортировки, макет группировки и оформление фона. В результате присматриваем полученный отчет:

Удаление данных как и редактирование возможно следующими способами:

· вручную прямо в таблице;

· в окне браузера, в котором загружена web-страница из БД;

Рассмотрим подробнее основные функции MS Access, чтобы иметь более ясное представление о его возможностях.

В Access база данных обозначает файл, содержащий набор информации. База данных в Access может содержать следующие типы объектов: таблица, запрос, форма, отчёт, страница, макрос, модуль.

Окно объектов базы данных

Access может работать одновременно только с одной базой данных. Но одна БД Access может включать множество таблиц, форм, запросов, отчётов, макросов и модулей, которые хранятся в одном файле с расширением mdb.

Access позволяет создавать структуру таблицы, возможность просматривать, редактировать, удалять и добавлять записи, осуществлять поиск, замену, сортировку данных, изменять вид таблицы.

Полученную диаграмму таблиц и связей можно распечатать, что, несомненно, удобно для разработчика. Табличная база данных содержит перечень объектов одного типа, т. е. объектов с одинаковым набором свойств. Такую базу данных удобно представлять в виде двумерной таблицы. [ПОЛЕ Х ЗАПИСЬ]

Удаление данных в поле

Поле — это элементарная единица логической организации данных, которая соответствует отдельной, неделимой единице информации — атрибуту, это столбец таблицы, включающий в себя значения определенного свойства.

Каждое поле характеризуется своим именем (названием соответствующего свойства) и типом данных , отражающих значения данного свойства. Поля Название и Тип процессора — текстовые, а Оперативная память — числовое. При этом каждое поле обладает определенным набором свойств (размер, формат и др.).

Строки таблицы являются записями об объекте; эти записи разбиты на поля столбцами таблицы.

Запись базы данных — это строка таблицы, которая содержит набор значений различных свойств объекта.

В каждой таблице должно быть, по крайней мере, одно ключевое поле , содержимое которого уникально для любой записи в этой таблице. Значения ключевого поля однозначно определяют каждую запись в таблице.

Структура БД изменяется при добавлении или удалении полей.

Для каждого поля определяется тип и формат данных.

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

Основные типы данных:

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

Значения числовых полей могут быть использованы в вычислениях.

Основные режимы работы с базой данных:

создание БД;
редактирование БД;
просмотр БД;
поиск информации в БД.

База данных — это набор сведений, относящихся к определенной теме или задаче, такой как отслеживание заказов клиентов или хранение коллекции звукозаписей. Если база данных хранится не на компьютере или на компьютере хранятся только ее части, приходится отслеживать сведения из целого ряда других источников, которые пользователь должен скоординировать и организовать самостоятельно.

СУБД Access предоставляет необходимые средства для работы с базами данных неискушенному пользователю, позволяя ему легко и просто создавать базы данных, вводить в них информацию, обрабатывать запросы и формировать отчеты. К сожалению, встроенная система помощи недостаточно понятно объясняет начинающему пользователю порядок работы, поэтому возникает необходимость в пособии.

Области применения Microsoft Access можно выделить следующие структуры:

Компьютеризация человечества выступает главной сферой автоматизирования промышленной, управленческой и научной работы, где обязательны сохранение, обработка, получение, передача и сбор в единое целое всей информации. Автоматизирование на персональных компьютерах изменяет стандарты переработки данных, придавая слаженную работу промышленности и организаций на базе более новейшей информационной технологии.Применение персонального компьютера в виде механизма обработки информации в разных областях человеческой деятельности повышает информационную культуру общества, способствуя без осложнений перейти к информационному обществу, где информация является самым ценным материалом наравне с финансовыми, энергетическими и другими ресурсами.

В нужное время полученная, правильно обработанная и четко представленная информация зачастую увеличивает эффективность принимаемых решений и, следовательно, их результат.

Автоматизированные информационные системы (АИС), в основу которых положены базы данных, появились в 60-х годах 20 века первоначально в военной промышленности, а затем перешли в бизнес — туда, где были накоплены большие объемы исходных данных.Первым базам данных нашли применение в химии, ядерной физике, космонавтике и остальных науках, которые требуют систематического подхода к работе с информацией. Последующая эволюция компьютеризации и компьютерных характеристик привело человечество к тому, что базы данных оказались в разработке фактически во всех областях занятности человека, и стали повседневно использоваться в разных экономических объектах: от сельского хозяйства до финансовых систем. Последними нововведениями применения баз данных стала всемирная сеть интернет, которая по всей сути является самой крупной и обширной базой данных.Вот несколько примеров приложений нового поколения, которые определяют потребности в новых средствах разработки баз данных и возможностях их применения в современном мире.

Мы рассмотрим несколько таких приложений.

1. Применение баз данных в системе наблюдения Земли

Система наблюдения Земли (EOS — Earth Observing System) представляет собой множество спутников, которые запускает NASA начиная с 1998 года. Их назначение — сбор информации, необходимой для исследователей, занятых изучением долгосрочных тенденций состояния атмосферы, океанов, земной поверхности. Спутники поставляют информацию в объеме 1/3 Пбайт (Petabyte — 1015 байт) в год. Эти данные объединяются с уже существующей информацией, а также с данными из других источников (зарубежные спутники, наземные станции наблюдения) и накапливаются в базе данных EOSDIS (EOS Data and Information System) в невиданных прежде масштабах.

EOSDIS предназначена для информационного обслуживания, как специалистов, так и неспециалистов. В дальнейшем предполагается, что доступ к ней будут иметь даже школьники, которые смогут знакомиться с моделями формирования погодных условий, с воздействием вулканических явлений и т.п.Вот наиболее сложные задачи, возникающие в связи с этим проектом:поддержка многих тысяч потребителей информации с огромной интенсивностью и объемом запросов, которые могут иметь как произвольный, так и регламентированный характер (как, например, ежедневное обновление данных);выработка эффективных механизмов просмотра и поиска интересующей информации.

2. Использование баз данных в военной области

В настоящее время все большее распространение находит использование и применение баз данных в военной отрасли. Как и проект EOSDIS, военная область предполагает сетевое взаимодействие огромного числа участников боевых действий. В связи с применением в военном деле элементов робототехники и искусственного интеллекта, крайне актуальным представляется интеграция систем баз данных в управление отдельными боевыми машинами и создание комплексов, направленных на взаимодействие их между собой. Наиболее продвинутой отраслью военной науки, в которой применяются информационные системы, является разработка и использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). При использовании БПЛА создаются и применяются информационные системы напрямую связанные с космическими аппаратами, средствами космической навигации, со станциями метеорологических служб и системами обеспечивающих устойчивые линии и каналы связи. Происходит мгновенный обмен данными, передается огромный поток информации, который занимает временной отрезок не более 150 миллисекунд.Некоторые сложные задачи, возникающие при осуществлении этого проекта это:разработка и поддержка зашифрованных каналов передачи данных; обеспечение защиты от несанкционированного доступа к данным.

3. Применение баз данных в издательском бизнесе

В издательском бизнесе ожидается в ближайшем будущем ряд глубоких перемен. Становится возможным хранение книг и статей в электронном виде и оперативная доставка их потребителям по высокоскоростным сетевым каналам. Само понятие публикации существенно расширяется — документ может содержать графические, аудио- или видео-включения, аннотацию, другие сопроводительные элементы. Общий объем информации, которая доступна уже сегодня, превышает размеры базы данных EOSDIS, а в ближайшем будущем ожидается его рост примерно на порядок.Естественным следствием этих перемен станет сближение издательской и образовательной сфер.

4. Использование баз данных в здравоохранении

Внедрение современных информационных технологий в области здравоохранения окажет кардинальное воздействие на такие характеристики медицинского обслуживания, как стоимость, качество, повсеместная доступность.Врачу в процессе работы необходим доступ к множеству источников информации. Истории болезни пациента находятся в разных медицинских учреждениях, клиниках, страховых организациях. Для получения полной и объективной картины все данные следует собрать и систематизировать. Точно так же существует множество систем и баз данных, предоставляющих информацию о лекарствах, лечебных процедурах, диагностических средствах.Записи лечащего врача, результаты обследований, информация о счетах за лечение, договора медицинского страхования для каждого пациента должны фиксироваться в электронной форме и оставаться доступными для последующего использования. Вот ряд проблем, которые возникают в связи с реализацией подобной системы:интеграция разнородных источников уже накопленной информации; средства контроля доступа, обеспечивающие необходимый уровень конфиденциальности;интерфейсы доступа к информации, удобные для разных категорий работников здравоохранения.

5. Базы данных в системе электронной коммерции

Как и проект системы наблюдения Земли (EOSDIS), система электронной коммерции предполагает сетевое взаимодействие огромного числа участников торговых сделок. Разница заключается в том, что в EOSDIS имеется один главный поставщик информации и множество ее потребителей, а торговая система подразумевает наличие множества поставщиков и множества потребителей. Кроме того, участники в данном случае могут испытывать определенное взаимное недоверие и, возможно, имеют свои частные закрытые информационные системы. Наиболее сложные проблемы, связанные с проектами этого рода, следующие:система электронной коммерции должна иметь высоконадежные средства распределенной аутентификации;перевод денежных сумм должен осуществляться в приемлемые для бизнеса сроки;обеспечение защищенности системы от несанкционированного доступа.

Читайте также: