3.2. Базы данных
Характеристика современных автоматизированных информационных систем (АИС). Информационное обеспечения АИС. Базы данных (БД). Системы управления базами данных (СУБД).Банки данных. Базы знаний. Информационное обеспечение сетевых АИС.
Теоретические основы БД. Информация и данные. Множества и операции над мно-жествами. Математическая логика. Алгебра высказываний.
Моделирование и описание предметной области АИС. Концептуальная схема пред-метной области. Основные модели данных.
Системы БД. Концепция БД. Словарь – справочник данных. Концептуальное и ло-гическое описание БД. Иерархические структуры данных. Сетевые структуры данных. Физическое размещение данных.
Язык SQL – функции запросов и основные возможности. Использование SQL в прикладном программировании.
Организация БД в корпоративных распределенных АИС.
Выбор методов и средств создания БД. Характеристика средств обеспечения типо-вого жизненного цикла БД.
Системы управления файлами.

Характеристика современных автоматизированных информационных систем (АИС).
В широком смысле информационная система есть совокупность технического, программного и организационного обеспечения, а также персонала, предназначенная для того, чтобы своевременно обеспечивать надлежащих людей надлежащей информацией[1].

Федеральный закон Российской Федерации от 27 июля 2006 г. N 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» даёт следующее определение: «информационная система — совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств»[1].

По мнению одних авторов, ИС в широком смысле включает в себя персонал, её эксплуатирующий, по мнению других — нет.

В узком смысле информационной системой называют только подмножество компонентов ИС в широком смысле, включающее базы данных, СУБД и специализированные прикладные программы.

В любом случае основной задачей ИС является удовлетворение конкретных информационных потребностей в рамках конкретной предметной области. Современные ИС де-факто немыслимы без использования баз данных и СУБД, поэтому термин «информационная система» на практике сливается по смыслу с термином «система баз данных».

Информационное обеспечения АИС.
Во всех областях человеческой деятельности, где необходимо проводить исследования, анализ, выработку и принятие решений с последующим их контролем – основным ресурсом этих действий является информация. Информационные ресурсы – это все виды информации, доступные пользователю и необходимые для выполнения стоящих перед ним задач и (или) повышающие эффективность его деятельности.

Если провести аналогию с природными и производственными ресурсами, то можно сказать, что для превращения природных ресурсов (полезные ископаемые, вода и т.д.) в производственные их подвергают определенной первичной обработке, например, обогащение полезных ископаемых. Информационные ресурсы, для того, чтобы они могли быть использованы в вышеперечисленных процессах, также должны быть подвергнуты определенной обработке. После первичной обработки они накапливаются в информационных фондах предприятий, организаций и др. Информационные фонды – это информационные ресурсы, организованные специальным образом для повышения эффективности информационной работы.

Сбор, упорядочение, хранение, обработку и выдачу пользователям информационных ресурсов осуществляют АИС. Под информационным обеспечением АИС понимается система реализованных решений по объемам, размещению и формам организации информации, циркулирующей в АИС при ее функционировании. Специфическими формами организации информации в АИС являются:
база данных (БД) – поименованная, целостная, единая система данных, организованная по определенным правилам, которые предусматривают общие принципы описания, хранения и обработки данных;
база знаний (БЗ) – формализованная система сведений о некоторой предметной области, содержащая данные о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений и правила использования в задаваемых ситуациях этих данных для принятия новых решений.

В БЗ центральным понятием является – представление знаний в информационных системах, т.е. формализация метапроцедур, используемых биологическими объектами при решении интеллектуальных задач.

В современных АИС все средства обработки данных организовываются в виде системы управления базами данных (СУБД) – совокупности программных и языковых средств, предназначенных для управления данными в базе данных, ведения базы данных, обеспечения многопользовательского доступа к данным. В СУБД информация описывается с помощью метаданных – данных, которые являются описанием других данных, их характеристик, местонахождения, способов использования и тому подобное.

Кроме того вводится понятие – автоматизированного банка данных (АБД), как совокупности системы управления базами данных и конкретной базы (баз) данных, находящейся (находящихся) под ее управлением.

В последнее время в публикациях по информационным системам все чаще стало использоваться понятие хранилища данных, которые работают по принципу центрального склада. Хранилища данных отличаются от традиционных БД тем, что они проектируются для поддержки процессов принятия решений, а не просто для эффективного сбора и обработки данных. Как правило хранилище содержит многолетние версии обычной БД, физически размещаемые в той же самой базе. Данные в хранилище не обновляются на основании отдельных запросов пользователей. Вместо этого вся база данных периодически обновляется целиком. Хранилища данных могут быть очень внушительных размеров. Например банк Chase Manhatten Bank имеет хранилище объемом более 560 Гбайт, компания MasterCard OnLine – 1200 Гбайт.

Базы данных (БД).
База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей[1].
База данных — совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных[2].
База данных — некоторый набор перманентных (постоянно хранимых) данных, используемых прикладными программными системами какого-либо предприятия[3].
База данных — совокупность взаимосвязанных данных, совместно хранимых в одном или нескольких компьютерных файлах[4].
База данных — совместно используемый набор логически связанных данных (и описание этих данных), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей организации[5].

Существует множество других определений, отражающих скорее субъективное мнение тех или иных авторов о том, что означает этот термин в их понимании, однако общепризнанная единая формулировка отсутствует. Наиболее часто используются следующие отличительные признаки:
База данных хранится и обрабатывается в вычислительной системе. Таким образом, любые внекомпьютерные хранилища информации (архивы, библиотеки, картотеки и т. п.) базами данных не являются.
Данные в базе данных логически структурированы (систематизированы) с целью обеспечения возможности их эффективного поиска и обработки в вычислительной системе. Структурированность подразумевает явное выделение составных частей (элементов), связей между ними, а также типизацию элементов и связей, при которой с типом элемента (связи) соотносится определённая семантика и допустимые операции[6].
База данных включает метаданные, описывающие логическую структуру БД в формальном виде (в соответствии с некоторой метамоделью).
В соответствии с ГОСТ Р ИСО МЭК ТО 10032-2007, «постоянные данные в среде базы данных включают в себя схему и базу данных. Схема включает в себя описания содержания, структуры и ограничений целостности, используемые для создания и поддержки базы данных. База данных включает в себя набор постоянных данных, определенных с помощью схемы. Система управления данными использует определения данных в схеме для обеспечения доступа и управления доступом к данным в базе данных»[2].

Из перечисленных признаков только первый является строгим, а другие допускает различные трактовки и различные степени оценки. Можно лишь установить некоторую степень соответствия требованиям к базам данным (далее БД).

В такой ситуации не последнюю роль играет общепринятая практика. В соответствии с ней, например, не называют базами данных файловые архивы, Интернет-порталы или электронные таблицы, несмотря на то, что они в некоторой степени обладают признаками БД. Принято считать, что эта степень в большинстве случаев недостаточна (хотя могут быть исключения).

Системы управления базами данных (СУБД).
Систе́ма управле́ния ба́зами да́нных (СУБД) — совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных[1].
Основные функции СУБД
управление данными во внешней памяти (на дисках);
управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша;
журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев;
поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными).

Обычно современная СУБД содержит следующие компоненты:
ядро, которое отвечает за управление данными во внешней и оперативной памяти, и журнализацию,
процессор языка базы данных, обеспечивающий оптимизацию запросов на извлечение и изменение данных и создание, как правило, машинно-независимого исполняемого внутреннего кода,
подсистему поддержки времени исполнения, которая интерпретирует программы манипуляции данными, создающие пользовательский интерфейс с СУБД
а также сервисные программы (внешние утилиты), обеспечивающие ряд дополнительных возможностей по обслуживанию информационной системы.

Банки данных.
Банк данных - автоматизированная информационная система централизованного хранения и коллективного использования данных. В состав банка данных входят одна или несколько баз данных, справочник баз данных, СУБД, а также библиотеки запросов и прикладных программ.

Базы знаний.
аза знаний в информатике и исследованиях искусственного интеллекта (БЗ; англ. knowledge base, KB) — это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). Под базой знаний понимают совокупность фактов и правил вывода, допускающих автоматические умозаключения и осмысленную обработку информации. Область наук об искусственном интеллекте, изучающая базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.

Современные базы знаний обычно работают совместно с продвинутыми системами поиска информации и имеют тщательно продуманную структуру и формат представления знаний.

Иерархический способ представления в базе знаний набора понятий и их отношений называется онтологией. Онтологию некоторой области знаний вместе со сведениями о свойствах конкретных объектов также можно назвать базой знаний.

Информационное обеспечение сетевых АИС.

Теоретические основы БД. Информация и данные.
Множества и операции над мно-жествами.
Теоретико-множественные операции
Поскольку реляционная теория базируется на теории множеств, естественно предположить, что теоретико-множественные операторы можно применять и для отношений. Как мы увидим далее, это предположение вполне справедливо.

Итак, рассмотрим четыре оператора:
Объединение
Пересечение
Вычитание
Декартово произведение

Объединение
Оператор объединения применим только к отношениям, совместимым по типу, т.е. к отношениям, имеющим одно и то же множество атрибутов, причем одноименные атрибуты определены на одинаковых доменах.

Операция объединения отношений A и B обозначается следующим образом:

A UNION B

Результат операций теории множеств можно сделать нагляднее посредством диаграмм Эйлера-Венна. Построим диаграмму для операции объединения:

Мы видим, что результатом объединения двух множеств является множество, включающее в себя все элементы исходных множеств.

В случае, когда A и B - отношения, результатом их объединения является отношение, заголовок которого совпадает с заголовками A и B, а тело включает кортежи из обоих отношений (исключая возможные дубликаты).

Например, отношение COMP_BOOKS содержит данные по компьютерным книгам в библиотеке, а отношение MATH_BOOKS - по математическим книгам. Отношение, являющееся результатом оператора (COMP_BOOKS UNION MATH_BOOKS), содержит перечень книг из обоих разделов, причем книги, включенные в оба раздела (например, по численным методам), будут представлены в результирующем отношении в единственном экземпляре.

Пересечение
Для этого оператора отношения-операнды также должны быть совместимы по типу. Обозначается пересечение следующим образом:

A INTERSECT B

Диаграмма для пересечения:

Результатом пересечения двух множеств является множество, элементы которого принадлежат одновременно обоим множествам.

В случае пересечения двух отношений результат - отношение, заголовок которого совпадает с заголовками исходных отношений, а тело включает кортежи, имеющиеся в обоих отношениях.

Если продолжить пример с библиотекой, то оператор (COMP_BOOKS INTERSECT MATH_BOOKS) определяет множество книг, включенных в оба раздела одновременно.

Вычитание
Как и в предыдущем случае, отношения-операнды должны быть совместимы по типу. Обозначение вычитания:

A MINUS B

Продолжая иллюстрацию для пересечения множеств, изобразим их разность графически:

Как видно на диаграмме, результирующее множество состоит из элементов, принадлежащих A и не принадлежащих B. Нетрудно догадаться, что применительно к отношениям эта операция дает отношение, заголовок которого совпадает с заголовками исходных отношений, а тело включает все кортежи первого отношения, не включенные во второе.

Возвращаясь к примеру с библиотекой, заметим, что оператор (COMP_BOOKS MINUS MATH_BOOKS) выбирает все компьютерные книги, которых нет в математическом разделе.

Декартово произведение
Для декартова произведения двух множеств нарисовать наглядную диаграмму довольно-таки затруднительно, во всяком случае, для меня. Поэтому придется ограничиться словесным описанием этой операции в применении к отношениям.

Если даны два отношения A и B, то их декартовым произведением является отношение, заголовок которого образован сцеплением заголовков исходных отношений, а тело - сцеплением кортежей этих отношений.

Обозначается эта операция так:

A TIMES B

В отличие от предыдущих операций, совместимости по типу исходных отношений не требуется. Более того, если отношения содержат атрибуты с одинаковыми именами, атрибут одного из отношений придется переименовать, чтобы избежать неоднозначности имен в результирующем отношении.

Операция кажется гораздо причудливее, чем три предыдущих. Следует добавить, что и особой самостоятельной ценности она не имеет. Применяется она обычно только в сочетании с реляционными операциями

Математическая логика.
Математи́ческая ло́гика (теоретическая логика, символическая логика) — раздел математики, изучающий доказательства и вопросы оснований математики. «Предмет современной математической логики разнообразен.»[1] Согласно определению П. С. Порецкого, «математическая логика есть логика по предмету, математика по методу». Согласно определению Н. И. Кондакова, «математическая логика — вторая, после традиционной логики, ступень в развитии формальной логики, применяющая математические методы и специальный аппарат символов и исследующая мышление с помощью исчислений (формализованных языков).»[2] Это определение соответствует определению С. К. Клини: математическая логика — это «логика, развиваемая с помощью математических методов».[3] Также А. А. Марков определяет современную логику «точной наукой, применяющей математические методы».[4] Все эти определения не противоречат, а дополняют друг друга.

Применение в логике математических методов становится возможным тогда, когда суждения формулируются на некотором точном языке. Такие точные языки имеют две стороны: синтаксис и семантику. Синтаксисом называется совокупность правил построения объектов языка (обычно называемых формулами). Семантикой называется совокупность соглашений, описывающих наше понимание формул (или некоторых из них) и позволяющих считать одни формулы верными, а другие — нет.

Важную роль в математической логике играют понятия дедуктивной теории и исчисления. Исчислением называется совокупность правил вывода, позволяющих считать некоторые формулы выводимыми. Правила вывода подразделяются на два класса. Одни из них непосредственно квалифицируют некоторые формулы как выводимые. Такие правила вывода принято называть аксиомами. Другие же позволяют считать выводимыми формулы A, синтаксически связанные некоторым заранее определённым способом с конечными наборами выводимых формул. Широко применяемым правилом второго типа является правило modus ponens: если выводимы формулы A и , то выводима и формула B.