- •2. Списковые структуры данных (list structure): определения и параметры описания (привести примеры).
- •9. Er – модель данных (модель «сущность – связь»): элементы графического представления (нотации idefx1), терминология и примеры построения.
- •13. Реляционная модель данных (relation data model) – основные определения и свойства.
- •14. Общая схема нормализации реляционной модели данных.
- •15. Функциональные зависимости в ио: определения и примеры.
- •16. Определение 1nf. Аномалии обработки данных в ненормализованных ио, и процедура построения 1nf (привести пример).
- •17. Определение 2nf. Аномалии обработки данных в 1nf, и процедура построения 2nf (привести пример).
- •18. Определение 3nf. Аномалии обработки данных в 2nf, и процедура построения 3nf (привести пример).
- •19. Отображение er-диаграмм в реляционную мд для размерности связей «1:1»: общая схема и примеры применения.
- •23. Классификация операций, что определены над реляционной моделью данных: специальные реляционные операции.
1. Основные положения и определения теории моделирования данных: предметная область (application domain), данные (data), тип данных (data type), структура данных (data structure), модель данных (data model).
Предметная область– это область которая содержит в себе данные, задачи по обработке данных и людей которые заинтересованы в использовании этих данных.
Данные– любой набор символов, который относится к формализованной системе их записи (двоичная, десятичная), используются для описания ПрО и могут быть компьютерно-обработаны.
Тип данных – это абстракция, применяемая в процессе структурирования данных, которая задается двумя множествами(V;P), гдеV– конечное или бесконечное множество допустимых значений, аР– всегда конечное множество операций допустимых для этого типа.
Структура данных – абстракция, применяемая в процессе структурировании данных, которая задается двумя множествами(V;R), гдеV– непустое множество элементов данных различных типов, аR– непустое множество связей между этими элементами.
Модель данных– формализованное представление данных о некоторой ПрО, которое задается множествами(S;O;C), гдеS– непустое множество определенных структур данных,O– непустое множество операций над этой структурой данных,C– ограничения для работы с этой МД.
2. Списковые структуры данных (list structure): определения и параметры описания (привести примеры).
Список– это линейная структура данных, которая хранит различные типы данных и имеет логический порядок следования элементов который может отличаться от их размещения в памяти. Односвязные список и двусвязный список.
3. Древоподобные структуры данных (tree structure): определения и параметры описания (привести примеры).
Дерево– нелинейная структура данных в виде графа, которая состоит из корня, вершин и связей между вершинами.
Высота дерева (H) – максимальный путь от корня до последнего листка. Н = 3
Момент дерева (M) – общее число вершин исключая корень. М = 11
Вес дерева (W)– вершины которые не имеют потомков.W= 7
Ранг дерева (R)– максимальное количество вершин потомка.R = 3
4. 3-х уровневая схема моделирования данных в IC. Определение понятий: концептуальная, логическая и физическая модель данных.
Уровень 1– Концептуальный уровень. Предоставляется информация о ПрО в виде модели данных без учета особенной последующей реализации.
Уровень 2– Логический уровень. На этом уровне полученная ранее МД представляется в том виде в котором она может быть реализована средствами языков обработки данных СУБД.
Уровень 3– Физический уровень. Логическая МД представляется в набор хранимых данных, которая поддерживает файловая система ОС.
5. Система бизнес-правил (business rules system) и глоссарий проекта (project glossary) как средства разработки КДМ.
Бизнес-правила – правила по которым описываются сущности проекта и взаимодействия между ними.
Глоссарий – словарь проекта. В нем описываются все термины, использованные в проекте.
6. Процедура агрегации (aggregation) и генерализации (generalization) данных в процессе построения КМД (привести пример в UML нотации).
Агрегация – когда одна сущность должна быть контейнером другой сущности. Агрегация агрегирует более частные сущности.
Генерализация – объединение подтипов в более общий тип. Генерализация генерализирует более общие сущности.
7. ER – модель данных (модель «сущность – связь»): элементы графического представления (нотации П.Чена), терминология и примеры построения.
8. ER – модель данных (модель «сущность – связь»): элементы графического представления (нотации UML), терминология и примеры построения.
Ассоциация – две сущности связаны друг с другом.
Генерализация – объединение подтипов в более общий тип.
Агрегация – когда одна сущность должна быть контейнером другой сущности.
Идентифицирующая связь -cущность-потомок зависит от порождающей сущности и не может существовать без нее.
Неидентифицирующая связь -cущность-потомок не зависит от порождающей сущности и может существовать без нее.
Пример фрагмента КДМ для ПрО: «Кафедра»
Сущности: «Студент» - «Экзамен» - «Предмет»
Связь: - «Экзамен»
Сущности: Student,Subject;
Ассоциативная сущность: Exam;
Связь: Examс размерностью1:Nиидентифицирующимтипом для сущности Subject.
Student– сильная сущность.
Subject– слабая сущность.
9. Er – модель данных (модель «сущность – связь»): элементы графического представления (нотации idefx1), терминология и примеры построения.
Любая диаграмма как в ERwin.
10. Типы связей и параметры их описания в ER – модели (привести примеры)
Типы связей: идентифицирующая и неидентифицирующая.
Идентифицирующая связь – дочерняя сущность является зависимой от родительской сущности. Первичный ключ родительской сущности входит в первичный ключ дочерней сущности.
Неидентифицирующая связь – дочерняя сущность идентифицируется иначе, чем через связь с родительской. Первичные ключи родительской сущности, входят в состав неключевых атрибутов дочерней сущности.
11. Расширенная модель «сущность – связь» (EER - модель): элементы графической нотации, терминология и примеры построения.
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
12. Понятие про нормализованное информационное отношение (ИО): основные определения, терминология и примеры построения.
Информационное отношение (ИО) – это табличная структура данных. Для нормализованного ИО должны выполнятся следующие условия:
Столбцы таблицы R должны быть однозначно поименованы;
На пересечении любого столбца и любой строки должен находится атомарный элемент данных.
В таблице не должно быть повторяющихся строк (все элементы идентичны);
В таблице должен существовать хотя бы один столбец, значения которого уникальны.
Термины:
Атрибут– имя столбца.
Интенсионал– фиксированная последовательность имен атрибутов.
Доменатрибута– множество значений соответствующего информационного атрибута.
Кортеж– совокупность значений атрибутов в одной сроке.
Экстенсионал– это полное число кортежей существующих в данном ИО.