Содержание
- 3. Традиционные операции: Объединение - возвращает отношение, содержащее все кортежи, принадлежащие или одному из двух определенных отношений,
- 4. Специальные операции: Выборка (ограничение) – возвращает отношение, содержащее все кортежи из определенного отношения, удовлетворяющие определенным условиям
- 5. Операции объединения, пересечения и вычитания требуют от операндов совместимости по типу. Два отношения совместимы по типу,
- 6. Пример: Имеются следующие отношения: Отношение Продукты1 содержит продукты, имеющиеся в магазине Отношение Продукты2 содержит продукты, поставляемые
- 7. Теоретико-множественные операции реляционной алгебры
- 8. ОБЪЕДИНЕНИЕ Объединением двух совместимых по типу отношений А и В называется отношение с тем же заголовком,
- 9. ОБЪЕДИНЕНИЕ Пример: Объединим отношения Продукты1 (содержащее продукты, имеющиеся в магазине) и Продукты2 (содержащее продукты, поставляемые поставщиком
- 10. ОБЪЕДИНЕНИЕ Отношения-операнды в этом случае должны быть определены по одной схеме. Результирующее отношение содержит все строки
- 11. ПЕРЕСЕЧЕНИЕ Пересечением двух совместимых по типу отношений А и В называется отношение с тем же заголовком,
- 12. ПЕРЕСЕЧЕНИЕ Пример: Пересечением отношений Продукты1 и Продукты2 станет отношение R2, содержащее продукты, имеющиеся в магазине и
- 13. ПЕРЕСЕЧЕНИЕ На входе операции два отношения, определенные по одной схеме. На выходе – отношение, содержащие кортежи,
- 14. ВЫЧИТАНИЕ Вычитанием двух совместимых по типу отношений А и В называется отношение с тем же заголовком,
- 15. ВЫЧИТАНИЕ Пример: При вычитании отношения Продукты2 из отношения Продукты1 получится отношение R3, содержащее продукты, имеющиеся в
- 16. ВЫЧИТАНИЕ Операция во многом похожая на ПЕРЕСЕЧЕНИЕ, за исключением того, что в результирующем отношении содержатся кортежи,
- 17. РАСШИРЕННОЕ ДЕКАРТОВО ПРОИЗВЕДЕНИЕ Прежде чем определить саму операцию, введем дополнительно понятие конкатенации, или сцепления, кортежей. Сцеплением,
- 18. РАСШИРЕННОЕ ДЕКАРТОВО ПРОИЗВЕДЕНИЕ
- 19. РАСШИРЕННОЕ ДЕКАРТОВО ПРОИЗВЕДЕНИЕ Входные отношения могут быть определены по разным схемам. Схема результирующего отношения включает все
- 20. РАСШИРЕННОЕ ДЕКАРТОВО ПРОИЗВЕДЕНИЕ Пример: Декартовым произведением отношений Поставщики и ВидПродукта будет отношение R5. Отношение R5 соответствует
- 21. РАСШИРЕННОЕ ДЕКАРТОВО ПРОИЗВЕДЕНИЕ
- 22. профессор Федин Ф.О. Специальные операции реляционной алгебры
- 23. Пусть α - булевское выражение, составленное из термов сравнения с помощью связок И (˄), ИЛИ (˅),
- 24. ВЫБОРКА
- 25. На входе используется одно отношение, результат – новое отношение, построенное по той же схеме, содержащее подмножество
- 26. Пример: Результатом выборки продуктов, поставляемых поставщиком P3, из отношения Продукты1 будет отношение R6. Результатом выборки Владивостокских
- 27. Проекцией отношения A по атрибутам X, Y, …, Z, где каждый из атрибутов принадлежит отношению A(A[X,
- 28. Операция проекции представляет из себя выборку из каждого кортежа отношения значений атрибутов, входящих в список A,
- 29. Пример: • Проекцией отношения Продукты1 по атрибуту КодПоставщика будет отношение R8. Обратите внимание, что дублирующие кортежи
- 30. СОЕДИНЕНИЕ (естественное, условное) Операция соединения имеет несколько разновидностей. Однако наиболее важным является естественное соединение, поэтому часто
- 31. СОЕДИНЕНИЕ Естественным соединением отношений A и B называется отношение с заголовком {X, Y, Z} и телом,
- 32. СОЕДИНЕНИЕ Данная операция имеет сходство с ДЕКАРТОВЫМ ПРОИЗВЕДЕНИЕМ. Однако, здесь добавлено условие, согласно которому вместо полного
- 33. СОЕДИНЕНИЕ Пример: Пусть даны два отношения: СОТРУДНИКИ (СОТР_НОМЕР, СОТР_ИМЯ, СОТР_ЗАРПЛ, ОТД_НОМЕР) ОТДЕЛЫ(ОТД_НОМЕР, ОТД_КОЛ, ОТД_НАЧ) Мы хотим
- 34. СОЕДИНЕНИЕ Пример: Рассмотрим отношения Продукты1 и Поставщики. Атрибуты КодПоставщика и КодП определены на одном и том
- 35. СОЕДИНЕНИЕ Условное соединение (или θ-соединение) используется, когда необходимо соединить два отношения на основе некоторых условий, отличных
- 36. СОЕДИНЕНИЕ Пример: Получить названия продуктов (отношение Продукты1), поставляемых поставщиками из Владивостока (отношение Поставщики). По сути, в
- 37. ДЕЛЕНИЕ Пусть отношения A и B имеют заголовки: {X1, X2,…, Xm, Y1, Y2,…, Yn} и {Y1,
- 38. ДЕЛЕНИЕ Делением отношений A и B называется отношение с заголовком {X} и телом, содержащим множество всех
- 39. ДЕЛЕНИЕ Пусть отношение R , называемое делимым, содержит атрибуты (A1, A2, ..., An). Отношение S –
- 40. ДЕЛЕНИЕ Пример: Пусть отношение R14 содержит поставщиков и виды поставляемых ими продуктов, а отношение ВидПродукта содержит
- 42. Примеры, демонстрирующие возможностей операций реляционной алгебры. II. Даны следующие отношения: R1(Таб№, ФИО, Должность, Отдел) – список
- 43. Примеры, демонстрирующие возможностей операций реляционной алгебры. II. Даны следующие отношения: R1(Таб№, ФИО, Должность, Отдел) – список
- 50. НОРМАЛИЗАЦИЯ ОТНОШЕНИЙ Профессор кафедры 31 Федин Федор Олегович
- 51. После составления концептуальной (логической) схемы БД необходимо проверить её на отсутствие аномалий модификации данных.
- 52. Различают три вида аномалий: аномалии обновления, аномалии удаления, аномалии добавления. Аномалия обновления может возникнуть в том
- 53. Аномалия обновления: может возникнуть, если у какого-либо поставщика изменился адрес. Изменения должны быть внесены во все
- 54. Декомпозиция отношения не должна приводить к потере зависимостей между атрибутами сущностей. Для декомпозиции должна существовать операция
- 55. Схема базы данных – совокупность схем отношений, адекватно моделирующих абстрактные объекты предметной области и семантические связи
- 56. Функциональная зависимость. Атрибут Y некоторого отношения функционально зависит от X (атрибуты могут быть составными), если в
- 57. Избыточная функциональная зависимость – это зависимость, заключающая в себе такую информацию, которая может быть получена на
- 58. Полная функциональная зависимость. Неключевой атрибут функционально полно зависит от составного ключа если он функционально зависит от
- 59. Транзитивная функциональная зависимость. Пусть X, Y, Z – три атрибута некоторого отношения. При этом X →
- 60. Многозначная зависимость. Пусть X, Y, Z – три атрибута отношения R. В отношении R существует многозначная
- 61. В общем случае необходимо проводить нормализацию к пятой нормальной форме (5НФ). На практике зачастую оказывается достаточным
- 62. Первая нормальная форма (1НФ): Отношение находится в 1НФ, если значения всех его атрибутов атомарны.
- 63. Атомарность – степень структурирования и детализации информации в БД. Глубина структурирования определяется практической необходимостью при манипулировании
- 64. Пример: Пусть атрибут предназначен для хранения всего адреса (город, улица, дом, квартира). Данный атрибут будет атомарным,
- 65. R1 – Ненормализованное отношение R2 – Нормализованное отношение Пример 1
- 66. Вторая нормальная форма (2НФ): Отношение (таблица) находится во 2НФ, если оно находится в 1НФ, и каждый
- 67. Если какой-либо атрибут зависит от части составного первичного ключа, то необходимо: - создать новое отношение, атрибутами
- 68. Пусть имеется отношение R, находящееся в 1НФ: R(k1, k2, a1, a2). В этом отношении: k1, k2
- 69. Пример: Дано отношение Поставки(КодПоставщика, КодПродукта, ЕдиницаИзмерения). Поставщик может поставлять различные продукты, один и тот же продукт
- 70. При неполной функциональной зависимости возникают аномалии: - включения (пока поставщиком не будет поставлен продукт, нельзя указать
- 71. Третья нормальная форма (3НФ): Отношение находится в 3НФ, если оно находится во 2НФ и каждый неключевой
- 73. Пример: Дано отношение Группы(Группа, Специальность, Факультет) с первичным ключом Группа. Группа однозначно определяет специальность, а специальность
- 74. Учебные вопросы: 2.1. Введение в консолидацию данных 2.2. Общая характеристика OLTP-систем 2.3. Предпосылки появления систем поддержки
- 75. Введение Ситуации, с которыми сталкиваются аналитики: Данные расположены в различных источниках самых разнообразных форматов и типов
- 76. Введение Прежде чем приступать к анализу данных, необходимо выполнить ряд процедур, цель которых – «доведение» данных
- 77. Консолидация – комплекс методов и процедур, направленных на извлечение данных из различных источников, обеспечение необходимого уровня
- 78. 2.1. Введение в консолидацию данных Критерии оптимальности с точки зрения консолидации данных: Обеспечение высокой скорости доступа
- 79. 2.1. Введение в консолидацию данных Задачи консолидации данных 1. Выбор источников данных 2. Разработка стратегии консолидации
- 80. 2.1. Основные задачи консолидации данных Обобщенная схема процесса консолидации данных
- 81. 2.1. Основные задачи консолидации данных ETL (Extraction, Transformation, Loading) – процесс решающий задачу извлечения данных из
- 82. 2.2. Общая характеристика OLTP-систем OLTP (On-Line Transaction Processing) – это системы оперативной, то есть в режиме
- 83. 2.2. Общая характеристика OLTP-систем Обобщенная структура системы OLTP
- 84. 2.2. Общая характеристика OLTP-систем Характерные черты, свойственные всем OLTP-системам: □ запросы и отчеты полностью регламентированы; □
- 85. 2.3. Предпосылки появления системы поддержки принятия решений Постепенно появилась потребность в системах, которые могли бы выполнять
- 86. Отличия СППР и OLTP-систем
- 87. Хранилище данных (Data Warehouse) – разновидность систем хранения данных, ориентированная на поддержку процесса анализа данных, обеспечивающая
- 88. Требования к ХД: Автоматическая поддержка внутренней непротиворечивости данных Высокая скорость получения данных из хранилища Возможность получения
- 89. Положения, лежащие в основе концепции ХД: Интеграция и согласование данных из различных источников, расположенных как внутри
- 90. У истоков концепции ХД стоял технический директор компании Prism Solutions Билл Инмон. Определение ХД (Б. Инмон):
- 91. Использование концепции ХД в СППР и анализе данных способствует достижению следующих целей: Автоматическая поддержка внутренней непротиворечивости
- 92. Данные в ХД хранятся: □ в детализированном виде; □ в агрегированном виде; □ в виде метаданных.
- 93. Метаданные – данные о данных. Метаданные хранятся отдельно от данных в репозитарии метаданных Два уровня метаданных
- 94. Чтобы приблизить ХД к условиям и специфике конкретной организации, в настоящее время разработано несколько архитектур хранилищ
- 95. 2.5. Реляционные хранилища данных OLAP (On-Line Analytical Processing) – технология оперативного извлечения нужной информации из больших
- 96. Реляционную модель организации хранимых данных разработал в начале 1970-х годов англо-американский ученый Эдгар Кодд (Edgar Codd).
- 97. В основе реляционных хранилищ данных (ROLAP) лежит разделение данных на две группы – измерения и факты.
- 98. Схема построения РХД «звезда» Центральной является таблица фактов (Fact table), с которой связаны таблицы измерений (Dimension
- 99. Схема построения РХД «снежинка» (модификация схемы «звезда») Основное функциональное отличие схемы «снежинка» от схемы «звезда» –
- 100. 2.5. Реляционные хранилища данных Достоинства схемы «звезда»: Более простая процедура пополнения измерений, поскольку приходится работать только
- 101. 2.5. Реляционные хранилища данных Достоинства схемы «снежинка»: Процедура загрузки из РХД в многомерные структуры более эффективна
- 102. 2.5. Реляционные хранилища данных Преимущества РХД: Поскольку реляционные СУБД лежат в основе построения многих систем оперативной
- 103. 2.5. Реляционные хранилища данных Выбор реляционной модели при построении ХД целесообразен в следующих случаях: Значителен объем
- 104. 2.6. Многомерные хранилища данных Многомерная модель данных, лежащая в основе построения многомерных хранилищ данных (MOLAP), опирается
- 105. 2.6. Многомерные хранилища данных Многомерный куб можно рассматривать как систему координат, осями которой являются измерения (например,
- 106. 2.6. Многомерные хранилища данных Многомерный взгляд на измерения Дата, Товар и Покупатель Выделенный сегмент будет содержать
- 107. 2.6. Многомерные хранилища данных Преимущества многомерного подхода Возможности построения аналитических запросов к системе, использующей МХД, более
- 108. 2.6. Многомерные хранилища данных Применение систем хранения, в основе которых лежит многомерное представление данных, целесообразно только
- 109. 2.6. Многомерные хранилища данных Действия над измерениями гиперкуба: Сечение Транспонирование (вращение) Свертка (группировка) Детализация (декомпозиция)
- 110. 2.6. Многомерные хранилища данных Сечение (срез) - формируется подмножество многомерного массива данных, соответствующее единственному значению одного
- 111. 2.6. Многомерные хранилища данных Вращение – изменение расположения измерений, представленных в отчете или на отображаемой странице.
- 112. 2.6. Многомерные хранилища данных Свертка – замена одного или нескольких подчиненных значений измерений теми значениями, которым
- 113. 2.6. Многомерные хранилища данных Детализация - процедура обратная свертке (уменьшает уровень обобщения данных)
- 114. 2.7. Гибридные хранилища данных Позволяют сочетать высокую производительность, характерную для многомерных ХД (MOLAP), и возможность хранить
- 115. 2.7. Гибридные хранилища данных Недостаток гибридной модели Усложнение администрирования ХД из-за более сложного регламента его пополнения,
- 117. Скачать презентацию