Реляционные модели данных

Базы данных всегда были важной темой при изучении информационных систем. Но именно в последние годы, благодаря бурному развитию Интернета и связанному с этим технологическому прорыву, знание технологии баз данных стало одним из наиболее популярных путей к карьере. Технология баз данных позволяет сделать интернет–приложение чем–то большим, чем просто средство для публикации брошюр, что было характерно для ранних приложений. В то же время интернет–технологии обеспечивают стандартизированный и доступный способ доставки содержимого базы данных пользователям. Ни одно из этих новых обстоятельств не отменяет необходимости в классических приложениях баз данных, которые были незаменимы в бизнесе до появления Интернета, — они лишь усиливают важность знаний о базах данных. Современный мир информационных технологий трудно представить себе без использования баз данных. Практически все системы в той или иной степени связаны с функциями довременного хранения и обработки информации. Информация становится фактором, определяющим эффективность фактически сферы деятельности. Увеличились информационные потоки и возросли требования к скорости обработки данных, и теперь уже большинство операций не может быть выполнено вручную.

---

Если вы ищите дипломы недорого , на Work5 помогут.

---

. Они требуют применения наиболее перспективных компьютерных технологий. Любые административные решения требуют четкой и точной оценки текущей ситуации и возможных перспектив ее изменения. И если раньше при оценке ситуации участвовало несколько десятков факторов, которые могли быть вычислены вручную, то теперь таких факторов сотни и сотни тысяч, и ситуация меняется не в течение года, а через несколько минут, а обоснованность принимаемых решений требуется большая, потому что и реакция на неправильные решения более серьезная, более быстрая и более мощная, чем раньше. И, конечно, обойтись без информационной модели производства, хранимой в базе данных, в этом случае невозможно. Проектирование и разработка баз данных требуют одновременно и искусства, и инженерных навыков. Понимание требований пользователя и воплощение этих требований в эффективной логической структуре базы данных является искусством. Преобразование логической структуры в физическую базу данных с функционально завершенными, высокопроизводительными приложениями представляет собой инженерную задачу. Оба эти аспекта сулят множество трудных и увлекательных интеллектуальных головоломок. Задача данного курсового проектирования состоит в изучении принципов разработки баз данных на основе принципов, предложенных реляционной теорией. Определение основных понятий, используемых в реляционной теории. А также изучение путей дальнейшего развития методологии проектирования баз данных. Поэтому цель курсового проектирование достигается за счет изучения основ технологии проектирования баз данных, используя требования, выдвигаемые реляционной моделью.

Современные базы данных представляют основу современных информационных систем. Информация, накопленная в них, является чрезвычайно ценным материалом, и в настоящий момент широко распространяются методы обработки баз данных с точки зрения извлечения из них дополнительных знаний, методов, которые связаны с обобщением и различными дополнительными способами обработки данных. Базы данных в данной концепции выступают как хранилища информации. Это направление называется «Хранилища данных» (Data Warehouse). Для работы с «Хранилищами данных» наиболее значимым становится так называемый интеллектуальный анализ данных (ИАД), или data mining, — это процесс выявления значимых корреляций, образцов и тенденций в больших объемах данных. Учитывая высокие темпы роста объемов накопленной в современных хранилищах данных информации, невозможно недооценить роль ИАД. По мнению специалистов Gartner Group, уже в 1998 г. ИАД вошел в десятку важнейших информационных технологий. В последние годы началось активное внедрение технологии ИАД. Ее активно используют как крупные корпорации, так и более мелкие фирмы, которые серьезно относятся к вопросам анализа и прогнозирования своей деятельности. Естественно, на рынке программных продуктов стали появляться соответствующие инструментальные средства. В бизнес–приложениях наибольший интерес представляет интеграция методов интеллектуального анализа данных с технологией оперативной аналитической обработки данных (On–line Analytical Processing, OLAP). OLAP использует многомерное представление агрегированных данных для быстрого доступа к важной информации и дальнейшего ее анализа. Системы OLAP обеспечивают аналитикам и руководителям быстрый последовательный интерактивный доступ к внутренней структуре данных и возможность преобразования исходных данных с тем, чтобы они позволяли отразить структуру системы нужным для пользователя способом. Кроме того, OLAR системы позволяют просматривать данные и выявлять имеющиеся в них закономерности либо визуально, либо. простейшими методами (такими как линейная регрессия), а включение в их арсенал нейросетевых методов обеспечивает существенное расширение аналитических возможностей. В основе концепции оперативной аналитической обработки (OLAP) лежит многомерное представление данных. Термин OLAP ввел Кодд (Е. F. Codd) в 1993 году. В своей статье он рассмотрел недостатки реляционной модели, в первую очередь невозможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, то есть, самым понятным для корпоративных аналитиков способом», и определил общие требования к системам OLAP, расширяющим функциональность реляционных СУБД и включающим многомерный анализ как одну из своих характеристик. Следующим новым направлением в развитии систем управления базами данных является направление, связанное с отказом от нормализации отношений. Во многом нормализация отношений нарушает естественные иерархические связи между объектами, которые достаточно распространены в нашем мире. Возможность сохранять их на концептуальном (но не на физическом) уровне позволяет пользователям более естественно отражать семантику предметной области. В настоящий момент уже существует теоретическое обоснование работы с ненормализованными отношениями и практические реализаций подобных систем.

1. Карпова Т.С. Базы данных. Модели, разработка, реализация – СПб: Питер, 2001. – 304 с. 2. Томас, Бегг, Каролин. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика, 3–е изд. – М.: Издательский дом ”Вильямс”, 2003. – 1436 с. 3. Ролланд Ф.Д. Основные концепции баз данных – М.: Вильямс – 2002. – 256 с. 4. Глушаков С.В., Ломотько Д.В. Базы данных: Учебный курс. М.: ООО «Издательство ACT», 2002. – 504с. 5. Кренке Д. Теория и практика построения баз данных. – СПб: Питер, 2005. – 864 с. 6. Советов Б.Я., Цехановский В.В., Чертовской В.Д. Базы данных. Теория и практика – М.: Высшая школа, 2005. – 464 с. 7. Кузнецов С.Д. Базы данных. Модели и языки – М.: Бином–Пресс, 2008. – 720 с. 8. Марков А.С., Лисовский К.Ю. Базы данных. Введение в теорию и методологию – М.: Финансы и статистика, 2006. – 512 с. 9. Малыхина М.П. Базы данных. Основы, проектирование, использование – СПб: БХВ–Петербург, 2006. – 528 с. 10. Рудикова Л.В. Базы данных. Разработка приложений – СПб: БХВ–Петербург, 2006. – 496 с. 11. Пирогов В.Ю. Информационные системы и базы данных. Организация и проектирование – СПб: БХВ–Петербург, 2009.– 528 с. 12. Мирошниченко Г. Реляционные базы данных: практические приемы оптимальных решений – СПб: БХВ–Петербург, 2005.– 400 с. 13. Рэймонд Фрост, Джон Дей, Крейг Ван Слайк Базы данных. Проектирование и разработка – М: НТ Пресс, 2007. – 592 с. 14. Новиков Б.А., Домбровская Г.Р. Настройка приложений баз данных – СПб: БХВ–Петербург, 2006. – 240 с. 15. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных – М: Вильямс, 2006. – 1328 с. 16. Джеффри Д. Ульман, Дженнифер Уидом Основы реляционных баз данных – М: Лори, 2006. –328 с. 17. Джен Л. Харрингтон Проектирование реляционных баз данных – М: Лори, 2006. –230 с. 18. Шпак Ю.А. Проектирование баз данных. Просто как дважды два – М.: Эксмо, 2007. – 304 с. 19. Енин А., Енин Н. Локальная СУБД своими руками. Учимся на примерах – М.: Солон–Пресс, 2007. – 464 с. 20. Райорлан Р. Основы реляционных баз данных/Пер. с англ. — М.: Издательско–торговый дом «Русская Редакция», 2001. – 384 с.