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.