МОДЕЛИ ДАННЫХ - совокупности структур данных и операций их обработки.

Laten we beginnen. Het is Gratis
of registreren met je e-mailadres
МОДЕЛИ ДАННЫХ - совокупности структур данных и операций их обработки. Door Mind Map: МОДЕЛИ ДАННЫХ - совокупности структур данных и операций их обработки.

1. Инфологические (семантические) модели

1.1. диаграмма Бахмана - ориентированный граф, в котором вершины соответствуют группам (типам записей), а дуги – иерархическим групповым отношениям

1.1.1. метаобъекты, используемые моделью партнерства

1.1.1.1. ЗАПИСЬ - базовый объект хранения, восстановления и агрегирования в структуре данных. Каждая запись имеет идентификатор

1.1.1.2. ДЕТАЛЬ - это ячейка внутри записи, которая содержит значение, представляющее какое-либо количественное свойство сущности реального мира, наличие которого определяется в записи

1.1.1.3. ЗНАЧЕНИЕ - представляет собой элемент пространства значений, который подходит для измерения одной сущности реального мира в сравнении с ней самой или с другими сущностями реального мира

1.1.1.4. ПАРТНЕРСТВО - устанавливает логическое отношение или соединение между двумя записями

1.1.1.5. УСТАНОВКА ПАРТНЕРСТВА - обеспечивает средства с помощью которых одно или более партнерств может быть логически прикреплено к записи: запись может иметь ноль, один и более установок партнерства

1.1.2. типы связей

1.1.2.1. один к одному(1:1) – один экземпляр одной сущности связан с одним экземпляром другой

1.1.2.2. один ко многим(1:M) - один экземпляр одной сущности связан с несколькими экземплярами другой сущности

1.1.2.3. многие ко многим(N:M) – один экземпляр одной сущности связан со многими экземплярами другой сущности и наоборот

1.2. модель сущность-связь (ER-модель)

1.2.1. компоненты диаграмм

1.2.1.1. сущности– это члены множества сущностей

1.2.1.2. атрибуты– это значения, описывающие свойства сущности

1.2.1.3. связи– это соединения между двумя или более множествами сущностей

2. Физические модели

2.1. основанные на файловых структурах

2.1.1. иерархическая организация файловой структуры хранения

2.1.1.1. Список всех физических устройств, хранения. Имя устройства, тип, объём

2.1.1.1.1. Список логических дисков. Имя, физическое адресное пространство

2.1.1.1.2. Список примеров

2.1.2. хранимая информация для каждого файла системы

2.1.2.1. имя файла

2.1.2.2. тип файла (например, расширение или другие характеристики)

2.1.2.3. размер записи

2.1.2.3.1. для файлов с постоянной длиной записи

2.1.2.3.2. файлы с переменной длиной записи

2.1.2.4. количество занятых физических блоков

2.1.2.5. базовый начальный адрес

2.1.2.6. ссылка на сегмент расширения

2.1.2.7. способ доступа (код защиты)

2.2. основанные на странично-сегментальной организации

3. Деталогические модели

3.1. документальные модели

3.1.1. ориентированные на формат документа

3.1.1.1. основные части SGML документа

3.1.1.1.1. SGML декларация

3.1.1.1.2. Document Type Definition

3.1.1.1.3. Содержимое SGML-документа, по крайней мере, должен быть корневой элемент

3.1.2. дескрипторные модели

3.1.2.1. Структурная схема дескрипторной ИПС

3.1.2.2. Основные недостатки

3.1.2.2.1. Возможность ложной координации дескрипторов из-за неоднозначности понятий естественного языка. Например, дескриптор «ПРОЛОГ» может означать пролог к книге или одноименный язык программирования, дескриптор «ключ» – ключ от двери, родник, уникальный атрибут в реляционной таблице и т.д.

3.1.2.2.2. Неоднозначность из-за отсутствия определения ролей

3.1.3. тезаурусные модели

3.1.3.1. перспективные направления развития автоматических тезаурусов

3.1.3.1.1. Получение справки по используемому слову

3.1.3.1.2. Контекстные замены по требованию пользователей

3.1.3.1.3. Автоматическая оценка стиля

3.2. фактографические

3.2.1. теоретико-графовые - это совокупность объектов реального мира в виде графа взаимосвязанных информационных объектов.

3.2.1.1. ИЕРАРХИЧЕСКАЯ-логическая модель данных в виде древовидной структуры, представляющая собой совокупность элементов, расположенных в порядке их подчинения от общего к частному

3.2.1.1.1. ДОСТОИНСТВА: 1. эффективное использование памяти ЭВМ; 2. высокая скорость выполнения основных операций над данными; 3. удобство работы с иерархически упорядоченной информацией; 4. простота при работе с небольшим объемом данных так как, иерархический принцип соподчиненности понятий является естественным для многих задач

3.2.1.1.2. НЕДОСТАТКИ: 1. громоздкость такой модели для обработки информации с достаточно сложными логическими связями; 2. трудность в понимании ее функционирования обычным пользователем; 3. трудность в применении к данным со сложной внутренней взаимосвязью; 4. исключительно навигационный принцип доступа к данным

3.2.1.2. СЕТЕВАЯ- логическая модель данных, являющаяся расширением иерархического подхода, строгая математическая теория, описывающая структурный аспект, аспект целостности и аспект обработки данных в сетевых базах данных

3.2.1.2.1. базовые элементы

3.2.2. теоретико-множественные

3.2.2.1. реляционная - совокупность взаимосвязанных двумерных таблиц. называемых отношениями

3.2.2.1.1. основные понятия

3.2.2.1.2. Оценочная характеристика

3.2.2.1.3. Реляционные операции, аналогичные операциям над множествами

3.2.2.2. бинарных отношений

3.2.3. многомерные - разновидность реляционной модели, которая использует многомерные структуры для организации данных и выражают отношения между данными

3.2.3.1. Основные свойства

3.2.3.1.1. Агрегируемость данных. Агрегируемость данных означает рассмотрение информации на различных уровнях ее обобщения

3.2.3.1.2. Историчность данных. Историчность данных предполагает обеспечение высокого уровня статичности собственно данных и их взаимосвязей, а также обязательность привязки данных ко времени

3.2.3.1.3. Прогнозируемость данных Прогнозируемость данных подразумевает задание функций прогнозирования и применение их к различным временным интервалам

3.2.3.2. Характеристика

3.2.3.2.1. ДОСТОИНСТВА: 1. поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную базу данных, так как многомерная база данных денормализована, содержит заранее агрегированные показатели и обеспечивает оптимизированный доступ к запрашиваемым ячейкам. 2. легко справляются с задачами включения в информационную модель разнообразных встроенных функций, тогда как объективно существующие ограничения языка SQL делают выполнение этих задач на основе реляционных СУБД достаточно сложным, а иногда и невозможным. 3. общая простота системы, что позволяет осуществлять быстрое встраивание технологий многомерных СУБД в приложения. 4. Относительно низкая общая стоимость владения

3.2.3.2.2. НЕДОСТАТКИ: 1. Необходимость привлечения высококвалифицированных программистов для малейших изменений структуры базы данных. 2. Невозможность для конечного пользователя самостоятельно анализировать данные в порядке, не предусмотренном программистами. 3. Неэффективное, по сравнению с реляционными базами данных, использование внешней памяти

3.2.4. объектно-ориентированные