http: www.rtsoft-training.ru p 600017

 

онлайновая аналитическая обработка данных
Категория инструментальных средств и приложений, поддерживающих технологию динамического многомерного анализа данных, включая хранение, управление и манипулирование многомерными показателями, предоставление пользователям простых и удобных средств оперативного доступа к этим данным, динамического построения отчетов, графиков, формирования сложных запросов, агрегирования, прогнозирования и выполнения других аналитических действий. Для определения принадлежности продукта к категории OLAP можно использовать известные 18 правил
E.Kодда или альтернативный подход - тест FASMI [30, Ольга Горчинская].
Класс приложений и технологий, предназначенных для сбора, хранения и анализа многомерных данных в целях поддержки принятия управленческих решений. Технология OLAP позволяет аналитикам, менеджерам и управляющим сформировать свое собственное видение данных, используя быстрый, единообразный, оперативный доступ к разнообразным формам представления информации.[http://www.kmtec.ru].
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Можно выделить две категории приложений в БД:

• оперативная обработка транзакций (OLTP - Online Transaction Processing) и
• системы поддержки принятия решений (DSS - Decision Support System).

OLTP-системы используются для создания приложений, поддерживающих ежедневную активность организации. Обычно это критические для деятельности приложения, требующие быстроты отклика и жесткого контроля над безопасностью и целостностью данных.

DSS, как правило, крупнее, чем OLTP-системы. Обычно они используются с целью анализа данных и выдачи отчетов и рекомендаций. Пользователи должны иметь возможность конструировать запросы различной сложности, осуществлять поиск зависимостей, выводить данные на графики и использовать информацию в других приложениях типа электронных таблиц, текстовых процессорах и статистических пакетов. Еще более широкую поддержку в процессе принятия решений обеспечивают системы оперативной аналитической обработки (OLAP - Online Analytical Processing).

[ http://www.rtsoft-training.ru/?p=600017]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• OLAP
• Online Analytical Processing

 

клиент-сервер
Процесс клиент-сервер описывает взаимодействие между двумя компьютерными программами, при котором одна программа (клиент) направляет запрос к службе другой программе (серверу), которая выполняет данный запрос. Как правило, несколько клиентских программ обращаются к одной общей серверной программе. Например, веб-браузер — это клиентская программа, обращающаяся с запросами (на отправку веб страниц или файлов) к веб-серверу.
[ http://www.alltso.ru/publ/glossarij_setevoe_videonabljudenie_terminy/1-1-0-34]

Клиент-серверные технологии
Модель "клиент-сервер" в настоящее время стала доминирующей компьютерной архитектурой после того, как предприятия осознали преимущество объединения удобных и недорогих персональных компьютеров с централизованными, надежными и отказоустойчивы-ми мэйнфреймами. Клиент-серверные системы одновременно используют вычислительную мощь как клиента, так и сервера, возлагая интенсивную обработку данных на сервер и оптимизируя сетевой трафик так, чтобы повысить общую эффективность работы.
Для интерфейса в клиент-серверных системах используется SQL - язык струк-турированных запросов (Structured Query Language). Он представляет собой средство организации, управления и поиска информации в РБД. Широкое признание SQL приобрел благодаря таким своим характеристикам, как:

• независимость от поставщика;
• переносимость на разные компьютерные платформы;
• опора на реляционные принципы хранения информации;
• высокоуровневая структура;
• интерактивное выполнение запросов;
• полнофункциональный язык БД;
• поддержка со стороны IBM, Oracle, Sybase, Microsoft и др.

Язык SQL поддерживается всеми крупными поставщиками серверов БД и подавляющим большинством производителей прикладных средств разработки и языков.

[ http://www.rtsoft-training.ru/?p=600017]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• client/server

 

реляционная база данных
База данных, реализованная в соответствии с реляционной моделью данных.
[ ГОСТ 20886-85]

реляционная БД
База данных, логически организованная в виде набора отношений ее компонентов.
Характерной особенностью реляционной базы данных является структура, выполненная в виде таблиц. Строки таких таблиц соответствуют записям, столбцы - атрибутам (признакам хранимых данных). Например, таблица, в которой имеются столбцы: фамилия, год рождения, место работы, домашний адрес, телефон, а в строках записываются эти сведения о сотрудниках предприятия. Такие данные являются ядром реляционной базы.
Использование реляционных баз данных позволяет:
собирать и хранить данные в виде таблиц;
обновлять их содержание;
получать разнообразную информацию по атрибутам или записям;
отображать полученные данные в виде диаграмм или таблиц;
выполнять необходимые расчеты по материалам базы.
(Терминологическая база данных по информатике и бизнесу [Электронный ресурс])
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Системы управления реляционными базами данных

Процесс отделения программ от структур данных завершили, в конечном итоге, реляционные базы данных (РБД).

В РБД все данные представлены исключительно в формате таблиц, или, по терминологии реляционной алгебры, отношений (relation). Таблица в реляционной алгебре - это неупорядоченное множество записей (строк), состоящих из одинакового набора полей (столбцов). Каждая строка характеризует некий объект, каждый столбец - одну из его характеристик. Совокупность таких связанных таблиц и составляет БД, при этом таблицы полностью равноправны - между ними не существует никакой иерархии. Реляционная модель является простейшей и наиболее привычной формой представления данных.

Можно было бы привести более строгое определение, но это не является пред-метом настоящей статьи. Здесь нам важно отметить следующее. РБД позволили моделям данных отражать взаимосвязи прикладной области, а не методы программного доступа к данным и структурам данных. Это огромный шаг вперед по нескольким причинам:

Отражающие прикладную область знаний модели данных являются интуитивно понятными конечному пользователю.

Реорганизация данных на физическом уровне совершенно не влияет на выпол-нение прикладных программ. Одним из важнейших побочных эффектов данного преимущества является появление клиент-серверных архитектур, сохраняющих все достоинства централизованного администрирования и управления данными, с одной стороны, и дружески настроенных по отношению к пользователю клиентских программ, с другой. Благодаря нормализации удается избежать чрезмерного дублирования данных.

По идее, с точки зрения быстродействия, реляционные СУБД должны проигры-вать сетевым и иерархическим моделям. Однако специальные методы, в частности, индексирование БД, позволяют поддерживать их скоростные характеристики на достаточно высоком уровне.

Развитие РБД

По мере все более широкого распространения реляционных моделей данных крупные поставщики БД расширяли функциональные возможности, повышали производительность в борьбе за место на рынке. В качестве примеров новых функций можно привести следующее:

• Хранимые процедуры
  Откомпилированные последовательности SQL-операторов, которые хранятся в БД. Хранимые процедуры исполняются быстрее обычных SQL-операторов, уменьшают объем сетевого трафика и скрывают сложность SQL-выражений от конечного пользователя.

• Триггеры
  Последовательности SQL-операторов, автоматически запускаемые сервером при возникновении определенных, связанных с данными событий. Обычно они используются для поддержания целостности данных и выполнения таких, связанных с модификацией данных, операций, как трассировка (распечатка программой связанных с ее выполнением событий) и аудирование (ведение журнала событий с целью обеспечения безопасности вычислительной системы.).
   
• Дублирование и рассредоточение.
  Довольно часто с целью повышения произво-дительности, безопасности и готовности информации приходится дублировать данные на удаленных БД. Например, дублировать хранящуюся на удаленном сервере итоговую производственную информацию в центральной БД.
   
• Взаимодействие с другими системами.
  После того, как электронная почта приобрела широкую популярность, поставщики БД разработали интерфейс, позволяющий посылать определенные почтовые сообщения в момент возникновения определенных, связанных с операциями над данными, событиями.

[ http://www.rtsoft-training.ru/?p=600017]

Тематики

• базы данных

Синонимы

• РБД
• реляционная БД

EN

• RDB
• relational data base
• Relational Database

 

система поддержки принятия решения
СППР
Область применения СППР — это прежде всего слабоструктурированные проблемы. Для задач, которые относятся к области применения СППР, характерна неопределенность, делающая практически невозможным отыскание единственного объективно наилучшего решения. Поэтому при принятии решений в таких ситуациях должен использоваться более тонкий инструментарий определения системы предпочтений, более глубокий сопоставительный анализ альтернативных вариантов необходимое информационное обеспечение лиц, принимающих решение".
Считается, что "... если экспертные системы предназначены для принятия решения в достаточно стандартных ситуациях и позволяют воспользоваться опытом и знаниями высококвалифицированных специалистов в области принятия решения, то СППР предназначены для поддержки принятия решения в менее стандартных ситуациях при управлении слабоструктурированными объектами".
[Литвак Б.Г., Экспертные технологии в управлении, М., "Дело", 2004 г.]
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Можно выделить две категории приложений в БД:

• оперативная обработка транзакций (OLTP - Online Transaction Processing) и
• системы поддержки принятия решений ( DSS - Decision Support System).

OLTP-системы используются для создания приложений, поддерживающих ежедневную активность организации. Обычно это критические для деятельности приложения, требующие быстроты отклика и жесткого контроля над безопасностью и целостностью данных.

DSS, как правило, крупнее, чем OLTP-системы. Обычно они используются с целью анализа данных и выдачи отчетов и рекомендаций. Пользователи должны иметь возможность конструировать запросы различной сложности, осуществлять поиск зависимостей, выводить данные на графики и использовать информацию в других приложениях типа электронных таблиц, текстовых процессорах и статистических пакетов. Еще более широкую поддержку в процессе принятия решений обеспечивают системы оперативной аналитической обработки (OLAP - Online Analytical Processing).

[ http://www.rtsoft-training.ru/?p=600017]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• СППР

EN

• Decision Support System
• decision support systems
• Decision-Making Support System

 

оперативная обработка транзакций
-
[Интент]

Можно выделить две категории приложений в БД:

• оперативная обработка транзакций (OLTP - Online Transaction Processing) и
• системы поддержки принятия решений (DSS - Decision Support System).

OLTP-системы используются для создания приложений, поддерживающих ежедневную активность организации. Обычно это критические для деятельности приложения, требующие быстроты отклика и жесткого контроля над безопасностью и целостностью данных.

DSS, как правило, крупнее, чем OLTP-системы. Обычно они используются с целью анализа данных и выдачи отчетов и рекомендаций. Пользователи должны иметь возможность конструировать запросы различной сложности, осуществлять поиск зависимостей, выводить данные на графики и использовать информацию в других приложениях типа электронных таблиц, текстовых процессорах и статистических пакетов. Еще более широкую поддержку в процессе принятия решений обеспечивают системы оперативной аналитической обработки (OLAP - Online Analytical Processing).

[ http://www.rtsoft-training.ru/?p=600017]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• OLTP
• online transaction processing