- •1. Дати визначення бази даних та субд; визначити відмінності бази даних від файлової системи; перелічити компоненти субд, а також вимоги, яким вони повинні відповідати.
- •2. Представити архітектуру субд; дати порівняльну характеристику її зовнішньому, концептуальному і внутрішньому рівням; перелічити функції субд.
- •3. Моделі даних: класифікація, головні властивості кожної моделі; порівняти моделі між собою і визначити переваги і недоліки кожної моделі.
- •4. Дати визначення реляційної моделі даних і назвати її складові елементи; пояснити роботу операцій реляційної алгебри.
- •5. Обґрунтувати необхідність проведення нормалізації; дати характеристику нормальним формам бази даних; привести приклади таблиць у нормальних формах.
- •6. Основні фази та етапи життєвого циклу системи баз даних; методологія проектування баз даних: вимоги до методології, послідовність проектування.
- •8. Даталогічне проектування бази даних: перелічити етапи і визначити правила переходу від концептуальної до логічної моделі.
- •9. Засоби автоматизації проектування баз даних: класифікація та функціональні можливості case засобів; об’єктно-орієнтований та структурний підходи до проектування баз даних.
- •10. Мова sql: основні можливості по формуванню запитів до бази даних, приклади запитів
- •11. Мова sql: основні можливості по визначенню даних та маніпулюванню даними в базі даних, приклади операцій по створенню бази даних та по маніпулюванню даними
- •Засоби адміністрування даними
- •Засоби управління транзакціями
- •12.Мова запитів qbe: основні можливості по формуванню запитів да бази даних, приклади запитів.
- •14. Архітектура клієнт-сервер: визначити властивості цієї схеми, перелічити переваги і недоліки; порівняти сервер файлів із сервером бази даних.
- •15. Пояснити призначення процедур, що зберігаються, тригерів, генераторів; привести приклади цих програм.
- •17. Розподілені бази даних: архітектура, механізми розподіленого зберігання даних; механізми і моделі реплікації; фрагментація баз даних.
- •18.Технології об’єктного зв’язування odbc, ole db, ado: організація доступу до даних, дати порівняльний аналіз роботи цих механізмів доступу.
- •19.Захист інформації в базах даних: пояснити за допомогою яких засобів підтримується безпека, перелічити основні моделі безпеки, привести приклади захисту інформації на мові sql.
- •20.Об’єктно-орієнтовані бази даних: склад та структура об’єктно-орієнтованої моделі, організація збереження даних та доступу до даних; об’єктно-реляційні бази даних.
- •21.Фізична організація баз даних: склад та структура, фізичне збереження даних у базі даних, багаторівнева організація пам’яті, кешування.
- •22.Пояснити необхідність застосування індексів у базах даних, склад та структура індексів, хешування, бінарні дерева, b–дерева.
- •23.Визначити цілісність бази даних; пояснити яким чином підтримується цілісність бази даних; які шляхи збереження цілісності при різних операціях по зміні даних у базі даних.
- •24.Технології створення баз даних за допомогою сучасних інструментальних засобів, перелічити послідовність робіт із створення локальної і серверної бази даних.
- •27. Інформаційні сховища: склад і структура, багатомірна модель даних, проектування багатомірних баз даних, застосування технологій olap для обробки даних.
- •Основные требования к данным в Хранилище Данных.
- •Многомерный подход
- •29. Інформаційне забезпечення автоматизованих систем: склад та структура інформаційного забезпечення, системи класифікації та кодування інформації.
- •30. База знань: склад і структура, головні відмінності від бази даних; моделі представлення знань, організація виведення в базах знань.
27. Інформаційні сховища: склад і структура, багатомірна модель даних, проектування багатомірних баз даних, застосування технологій olap для обробки даних.
Сховище даних—це предметно-орієнтований, інтегрований, прив'язаний до часу, незмінний набір даних для підтримки процесу прийняття рішень. Прос-тий доступ користувача до сховища даних забезпечує тільки отримання відповідей на питання, що були задані, в той час як технологія data mining дозволяє побачити ("знайти") приховані правила і закономірності у наборах даних, які користувач не може передбачити, і застосування яких може сприяти виявленню більш ефективного результату.
Основные требования к данным в Хранилище Данных.
Предметная ориентированность |
Все данные о некотором предмете (бизнес-объекте) собираются (обычно из множества различных источников), очищаются, согласовываются, дополняются, агрегируются и представляются в единой, удобной для их использования в бизнес-анализе форме. |
Интегрированность |
Все данные о разных бизнес-объектах взаимно согласованы и хранятся в едином общекорпоративном Хранилище. |
Неизменчивость |
Исходные (исторические) данные, после того как они были согласованы, верифицированы и внесены в общекорпоративное Хранилище, остаются неизменными и используются исключительно в режиме чтения. |
Поддержка хронологии |
Данные хронологически структурированы и отражают историю, за достаточный для выполнения задач бизнес-анализа и прогнозирования период времени. |
Структура хранилища данных.
Оперативные данные собираются из различных источников, очищаются, интегрируются и складываются в реляционное хранилище. При этом они уже доступны для анализа при помощи различных средств построения отчетов. Затем данные подготавливаются для OLAP-анализа. Они могут быть загружены в специальную БД OLAP или оставлены в реляционном хранилище. Важнейшим его элементом являются метаданные, т. е. информация о структуре, размещении и трансформации данных. Благодаря им обеспечивается эффективное взаимо действие различных компонентов хранилища.Подытоживая, можно определить OLAP как совокупность средств многомерного экспресс-анализа данных, накопленных в хранилище.
Многомерные МСУБД (МСУДБ)
Более просто и эффективно аналитические системы реализуются средствами специализированных баз данных, основанных на многомерном представлении данных. В этих системах данные организованы не в виде плоских таблиц (как в реляционных системах), а в виде упорядоченных многомерных массивов - гиперкубов (или поликубов).
МСУБД однозначно хороши только при выполнении двух требований.
1. Уровень агрегации данных в БД достаточно высок, и, соответственно, объем БД не очень велик (не более нескольких гигабайт).
2.В качестве граней многомерного куба выбраны достаточно стабильные во времени реквизиты (с точки зрения неизменности их взаимосвязей), и, соответственно, число несуществующих значений относительно невелико.