- •5. Концептуальные графы. Представление n-арных предикатов бинарными предикатами.
- •6. Знания. Свойства знаний. Отличия баз знаний от баз данных.
- •7. Olap системы. Хранилища данных.
- •VI этап. Работа с созданной базой данных.
- •17. Синтаксис и примеры операций t-sql добавления, изменения и удаления данных.
- •10.Нормализация бд.1нф,2нф,3нф
- •11. Способы обеспечения целостности бд. Ограничения.
- •12. Sql. История. Категории выражений sql. Математическая основа.
- •1.Основные модели представления знаний
- •2.Фреймы, основные свойства, главные процедуры поиска данных-ответов во фреймовой модели.
- •3. Реализация процедуры наследования во фреймовых моделях средствами пролога.
- •4. Семантические сети. Методика представления выражений естественного языка семантическими сетями, внутренний и глубинный смысл. Падежная рамка. Падежные отношения.
- •13. Реляционная модель
- •14. Категория типов и типы данных t-sql
- •15. Операции реляционной алгебры
- •16. Join t-sql
12. Sql. История. Категории выражений sql. Математическая основа.
В начале 1970-х годов в одной из исследовательских лабораторий компании IBM была разработана экспериментальная реляционная СУБД IBM System R, для которой затем был создан специальный язык SEQUEL, позволявший относительно просто управлять данными в этой СУБД. Аббревиатура SEQUEL расшифровывалась как Structured English QUEry Language — «структурированный английский язык запросов». Позже по юридическим соображениям язык SEQUEL был переименован в SQL
Выражение — это комбинация символов и операторов, которая получает на вход скалярную величину, а на выходе дает другую величину или исполняет какое-то действие. В Transact-SQL выражения делятся на 3 типа: DDL, DCL и DML.
DDL (Data Definition Language) — используются для создания объектов в базе данных. Основные представители данного класса: CREATE — создание объектов, ALTER — изменение объектов, DROP — удаление объектов.
DCL (Data Control Language) — предназначены для назначения прав на объекты базы данных. Основные представители данного класса: GRANT — разрешение на объект, DENY — запрет на объект, REVOKE — отмена разрешений и запретов на объект.
DML (Data Manipulation Language) — используются для запросов и изменения данных. Основные представители данного класса: SELECT — выборка данных, INSERT — вставка данных, UPDATE — изменение данных, DELETE — удаление данных.
9. ER-моделирование. Проектирование БД на основе ER-моделей. Трансформация связей (1-1, 1-n, m-n) между сущностями БД.
Модель «сущность-связь» (англ. “Entity-Relationship model”), или ER-модель, предложенная П. Ченом[1] в 1976 г., является наиболее известным представителем класса семантических (концептуальных, инфологических) моделей предметной области. ER-модель обычно представляется в графической форме, с использованием оригинальной нотации П. Чена, называемой ER-диаграмма, либо с использованием других графических нотаций (Crow's Foot, Information Engineering и др.).
Основные преимущества ER-моделей:
наглядность;
модели позволяют проектировать базы данных с большим количеством объектов и атрибутов;
ER-модели реализованы во многих системах автоматизированного проектирования баз данных (например, ERWin).
Основные элементы ER-моделей:
объекты (сущности);
атрибуты объектов;
связи между объектами.
Сущность — объект предметной области, имеющий атрибуты.
Связь между сущностями характеризуется:
типом связи (1:1, 1:N, N:М);
классом принадлежности. Класс может быть обязательным и необязательным. Если каждый экземпляр сущности участвует в связи, то класс принадлежности — обязательный, иначе — необязательный.
1.Основные модели представления знаний
Существуют два типа методов представления знаний.
Формальные модели ПЗ;
Неформальны;
В основе формальных моделей лежит строгая математическая теория. Каждая неформальная модель предназначена только для конкретной предметной области и поэтому не обладает универсальностью, которая присуща моделям формальным.
1.Логические модели. В основе лежит формальная система, задаваемая множеством: M = <T, P, A, B>. T - множество базовых элементов различной природы P - множество синтаксических правил.
A - аксиомы. B - правила вывода.
2. Сетевые модели или семантические сети – как правило, это граф, отображающий смысл целостного образа. Узлы графа соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между объектами. Сетевые модели формально можно задать в виде H = <I, C1, C2, ..., Cn, Г>. Здесь I есть множество информационных единиц; C1, C2, ..., Cn - множество типов связей между информационными единицами. Отображение Г задает между информационными единицами, входящими в I, связи из заданного набора типов связей. В зависимости от типов связей, используемых в модели, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии.
3. Продукционные модели. В моделях этого типа используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которые здесь называются продукциями, а из сетевых моделей - описание знаний в виде семантической сети
4. Фреймовые модели. В моделях фиксируется жесткая структура информационных единиц называемая протофреймом. В общем виде:
(Имя фрейма:
Имя слота 1(значение слота 1)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Имя слота К (значение слота К)).
Значением слота может быть практически что угодно. В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня.
При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов получаются фреймы - экземпляры.
Связи между фреймами задаются значениями специального слота с именем "Связь".