Базы данных и информационные технологии

Операция естественного соединения применяется к паре отношений A и B, обладающих (возможно составным) общим атрибутом c (т.е. атрибутом с одним и тем же именем и определенным на одном и том же домене). Пусть ab обозначает объединение заголовков отношений A и B. Тогда естественное соединение A и B - это спроектированный на ab результат эквисоединения A и B по A/c и BBC. Если вспомнить введенное нами в конце предыдущей главы определение внешнего ключа отношения, то должно стать понятно, что основной смысл операции естественного соединения - возможность восстановления сложной сущности, декомпозированной по причине требования первой нормальной формы. Операция естественного соединения не включается прямо в состав набора операций реляционной алгебры, но она имеет очень важное практическое значение.

Операция деления отношений

Эта операция наименее очевидна из всех операций реляционной алгебры и поэтому нуждается в более подробном объяснении. Пусть заданы два отношения - A с заголовком {a1, a2, ..., an, b1, b2, ..., bm} и B с заголовком {b1, b2, ..., bm}. Будем считать, что атрибут bi отношения A и атрибут bi отношения B не только обладают одним и тем же именем, но и определены на одном и том же домене. Назовем множество атрибутов {aj} составным атрибутом a, а множество атрибутов {bj} - составным атрибутом b. После этого будем говорить о реляционном делении бинарного отношения A(a,b) на унарное отношение B(b).

Результатом деления A на B является унарное отношение C(a), состоящее из кортежей v таких, что в отношении A имеются кортежи <v, w> такие, что множество значений {w} включает множество значений атрибута b в отношении B.

Предположим, что в базе данных сотрудников поддерживаются два отношения: СОТРУДНИКИ ( ИМЯ, ОТД_НОМЕР ) и ИМЕНА ( ИМЯ ), причем унарное отношение ИМЕНА содержит все фамилии, которыми обладают сотрудники организации. Тогда после выполнения операции реляционного деления отношения СОТРУДНИКИ на отношение ИМЕНА будет получено унарное отношение, содержащее номера отделов, сотрудники которых обладают всеми возможными в этой организации именами.

Лекция 3. Реляционная алгебра и реляционное исчисление

Для управления реляционной базой данных Э.Ф. Кодд ввел реляционные языки обработки данных - реляционную алгебру и реляционное исчисление. Реляционная алгебра - это язык обработки реляционных таблиц, при котором используется пошаговый подход к построению ответа на запрос. Реляционное исчисление - язык, при котором поиск ответа на запрос осуществляется за один шаг. Кодд показал логическую эквивалентность реляционной алгебры и реляционного исчисления, что означает следующее: запрос, сформулированный при помощи реляционного исчисления можно сформулировать, пользуясь реляционной алгеброй и наоборот.

В реализациях конкретных реляционных СУБД сейчас не используется в чистом виде ни реляционная алгебра, ни реляционное исчисление. Фактическим стандартом доступа к реляционным данным стал язык SQL (Structured Query Language). Однако язык SQL представляет собой смесь операторов реляционной алгебры и выражений реляционного исчисления, использующий синтаксис, близкий к фразам английского языка.

Рассмотрим основы реляционной алгебры.

Основная идея реляционной алгебры состоит в том, что коль скоро отношения являются множествами, то средства манипулирования отношениями могут базироваться на традиционных теоретико-множественных операциях, рассматриваемых в алгебре.

Реляционная алгебра представляет собой набор операторов, использующих отношения в качестве аргументов, и возвращающие отношения в качестве результата.

Традиционно, вслед за Коддом, определяют восемь реляционных операторов, объединенных в две группы.

Основные:

· Объединение - при выполнении операции объединения двух отношений производится отношение, включающее все кортежи, входящие хотя бы в одно из отношений-операндов.

· Пересечение - операция пересечения двух отношений производит отношение, включающее все кортежи, входящие в оба отношения-операнда.

· Вычитание - отношение, являющееся разностью двух отношений включает все кортежи, входящие в отношение - первый операнд, такие, что ни один из них не входит в отношение, являющееся вторым операндом.

· Декартово (прямое) произведение - при выполнении прямого произведения двух отношений производится отношение, кортежи которого являются конкатенацией (сцеплением) кортежей первого и второго операндов.

Дополнительные:

· Выборка - результатом ограничения отношения по некоторому условию является отношение, включающее кортежи отношения-операнда, удовлетворяющее этому условию.

· Проекция - при выполнении проекции отношения на заданный набор его атрибутов производится отношение, кортежи которого производятся путем взятия соответствующих значений из кортежей отношения-операнда.

· Соединение - при соединении двух отношений по некоторому условию образуется результирующее отношение, кортежи которого являются конкатенацией кортежей первого и второго отношений и удовлетворяют этому условию.

· Деление - у операции реляционного деления два операнда - бинарное и унарное отношения. Результирующее отношение состоит из одноатрибутных кортежей, включающих значения первого атрибута кортежей первого операнда таких, что множество значений второго атрибута (при фиксированном значении первого атрибута) совпадает со множеством значений второго операнда.

В отдельную группу относят операции переименования и присваивания:

· Операция переименования производит отношение, тело которого совпадает с телом операнда, но имена атрибутов изменены.

· Операция присваивания позволяет сохранить результат вычисления реляционного выражения в существующем отношении БД.

Прежде всего условимся, что каждое отношение имеет заголовок (список имен атрибутов) и тело, состоящее из кортежей. Кроме того, каждое отношение имеет имя. Введем следующие обозначения:

А - имя отношения, А(А1, А2, …, Аn) - заголовок отношения.

Оператор переименования атрибутов

Оператор переименования атрибутов имеет следующий синтаксис:

где

- отношение,

- исходные имена атрибутов,

- новые имена атрибутов.

В результате применения оператора переименования атрибутов получаем новое отношение, с измененными именами атрибутов.

Пример 1.

Следующий оператор возвращает неименованное отношение, в котором атрибут переименован в :

Объединение

Объединением двух совместимых по типу отношений и называется отношение с тем же заголовком, что и у отношений и , и телом, состоящим из кортежей, принадлежащих или , или , или обоим отношениям.

Замечание. Объединение не может содержать одинаковых кортежей, поэтому, если некоторый кортеж входит и в отношение , и отношение , то в объединение он входит один раз.

Пример 2. Пусть даны два отношения и с информацией о сотрудниках:

Таблица 1 - Отношение A

Таблица 2 - Отношение B

Таблица 3 - Отношение A UNION B

Замечание. Как видно из приведенного примера, потенциальные ключи, которые были в отношениях и не наследуются объединением этих отношений. Поэтому, в объединении отношений и атрибут "Табельный номер" может содержать дубликаты значений.

Естественное соединение

Определение 10. Пусть даны отношения

то называть клиентом локальной сети, запрашивающий услуги у некоторого сервера и сервером - компонент локальной сети, оказывающий услуги некоторым клиентам.

По отношению к базам данных сервером является программа, выполняющая функции управления и защиты данных в базе. В случае, когда вызов функций сервера выполняется на языке SQL, его называют SQL-сервером (MS SQL Server, Informix). Тогда клиентом является программа, отвечающая за интерфейс с пользователем, для чего используются запросы к серверной части и при получении результатов выполняется отображение информации для пользователя. В роли клиента чаще выступает разрабатываемая для решения конкретной задачи программа или СУБД, имеющая интерфейс с серверной программой (MS Access, MS FoxPro, Paradox).

Архитектура "клиент-сервер"

Легко заметить, что в общем случае, чтобы прикладная программа, выполняющаяся на рабочей станции, могла запросить услугу у некоторого сервера, как минимум требуется некоторый интерфейсный программный слой, поддерживающий такого рода взаимодействие. Из этого, собственно, и вытекают основные принципы архитектуры "клиент-сервер".

Система разбивается на две части, которые могут выполняться в разных узлах сети, - клиентскую и серверную части. Конечный пользователь взаимодействуют с клиентской частью системы. Клиентская часть при потребности обращается по сети к серверной части. Интерфейс серверной части определен и фиксирован.

Архитектура клиент-сервер обладает рядом преимуществ:

· обеспечивается более широкий доступ к существующим базам данных;

· повышается общая производительность системы: поскольку клиенты и сервер находятся на разных компьютерах, их процессоры способны выполнять приложения параллельно.;

· снижается стоимость аппаратного обеспечения; достаточно мощный компьютер с большим устройством хранения нужен только серверу - для хранения и управления базой данных;

· сокращаются коммуникационные расходы. Приложения выполняют часть операций на клиентских компьютерах и посылают через сеть только запросы к базам данных, что позволяет значительно сократить объем пересылаемых по сети данных;

· повышается уровень непротиворечивости данных. Сервер может самостоятельно управлять проверкой целостности данных, поскольку лишь на нем определяются и проверяются все ограничения. При этом каждому приложению не придется выполнять собственную проверку.

Технология клиент-сервер разделяет работу с базой данных на две части:

- клиентская часть обеспечивает интерактивный, легкий в использовании, обычно графический интерфейс работы с базой - заполнение, ведение, поиск и выборку информации, формирование отчетов. Обычно в клиентской части выделяют следующие группы функций:

– функции ввода и отображения данных;

– функции обработки данных внутри приложения, при этом результаты обработки хранятся на локальной машине, на которой установлена клиентская часть;

- сервер обеспечивает управление данными, разделение информации, администрирование и безопасность. Находится на специально выделенных компьютерах, хранящих базы данных.

При технологии клиент-сервер клиентское приложение формирует запрос к серверу БД, на котором выполняются все команды. Результаты команд посылаются затем клиенту для использования и просмотра. Все результаты запросов хранятся на компьютере клиентской части.

Модели технологии «клиент-сервер»

Если все функции распределяются только между клиентом и сервером, говорят, что речь идет о двухуровневой модели «клиент-серверной» технологии. Существует несколько разновидностей такой модели.

Файловый сервер

При такой организации сервера предполагается следующее распределение функций: на клиенте располагаются почти все части приложения: функции ввода и отображения, функции управления информационными ресурсами. Файловый сервер содержит файлы, необходимые для обработки запросов клиентской части и самой СУБД и поддерживает доступ к файлам данных. СУБД посылает запросы файловому серверу по всем необходимым ей данным. Запрос клиента формируется в командах языка манипулирования данными. СУБД переводит этот запрос в последовательность файловых команд, осуществляющих пересылку информации на клиента, которая затем анализируется клиентом.

Передача файлов представляет собой длительную процедуру, поэтому в результате возникают ряд проблем: низкая производительность, усложнение определения целостности базы данных и т.д.

Сервер баз данных

Термин "сервер баз данных" обычно используют для обозначения СУБД, основанной на архитектуре "клиент-сервер", включая и серверную, и клиентскую части.

В этом случае база данных также хранится удаленно на сервере. Здесь же находится ядро СУБД. На клиенте располагаются части приложения, поддерживающие функции ввода и отображения данных. Такой подход имеет ряд преимуществ. Сервер принимает и обрабатывает запросы со стороны клиентов, проверяет полномочия пользователей, гарантирует соблюдение ограничений целостности, выполняет обновление данных, выполняет запросы и возвращает результаты клиенту, обеспечивает одновременный доступ к базе пользователей и ее целостность. В результате клиент получает только ответ на запрос, а не блоки информации, среди которой надо отыскивать необходимую.

1. Принципы взаимодействия между клиентскими и серверными частями. Доступ к базе данных от прикладной программы или пользователя производится путем обращения к клиентской части системы. В качестве основного интерфейса между клиентской и серверной частями выступает язык баз данных SQL.

Серверы баз данных, интерфейс которых основан исключительно на языке SQL, обладают своими преимуществами и своими недостатками. Очевидное преимущество - стандартность интерфейса. Клиентские части любой SQL-ориентированной СУБД могли бы работать с любым SQL-сервером вне зависимости от того, кто его произвел.

Недостаток тоже довольно очевиден. При таком высоком уровне интерфейса между клиентской и серверной частями системы на стороне клиента работает слишком мало программ СУБД. Это нормально, если на стороне клиента используется маломощная рабочая станция. Но если клиентский компьютер обладает достаточной мощностью, то часто возникает желание возложить на него больше функций управления базами данных, разгрузив сервер, который является узким местом всей системы.

2. Типичное разделение функций между клиентами и серверами

В типичном на сегодняшний день случае на стороне клиента СУБД работает только такое программное обеспечение, которое не имеет непосредственного доступа к базам данных, а обращается для этого к серверу с использованием языка SQL.

Из предыдущих рассуждений видно, что требования к аппаратуре и программному обеспечению клиентских и серверных компьютеров различаются в зависимости от вида использования системы.

Если разделение между клиентом и сервером достаточно жесткое (как в большинстве современных СУБД), то пользователям, работающим на рабочих станциях или персональных компьютерах, абсолютно все равно, какая аппаратура и операционная система работают на сервере, лишь бы он справлялся с возникающим потоком запросов.

Но если могут возникнуть потребности перераспределения функций между клиентом и сервером, то уже совсем не все равно, какие операционные системы используются.

Трехуровневая модель технологии «клиент-сервер»

Она является расширением двухуровневой модели и в нее вводится дополнительный элемент - посредник между клиентом и сервером. Таким посредником является сервер приложений. В такой модели клиенту отводятся те же функции. Сервер базы данных занимается исключительно функциями создания и ведения базы данных, поддержания ее целостности, восстановления базы после сбоев и т.д. Сервер приложений выполняет общие функции клиентов, работа с каталогами, обмен сообщениями и т.д.

Основные объекты структуры базы данных SQL-сервера

К основным объектам базы данных SQL Server относятся объекты, представленные в таблице:

Приведем краткий обзор основных объектов баз данных.

Таблицы

Все данные в SQL содержатся в объектах, называемых таблицами. Таблицы представляют собой совокупность каких-либо сведений об объектах, явлениях, процессах реального мира. Никакие другие объекты не хранят данные, но они могут обращаться к данным в таблице.

Представления. Представлениями (просмотрами) называют виртуальные таблицы, содержимое которых определяется запросом. Подобно реальным таблицам, представления содержат именованные столбцы и строки с данными. Для конечных пользователей представление выглядит как таблица, но в действительности оно не содержит данных, а лишь представляет данные, расположенные в одной или нескольких таблицах. Информация, которую видит пользователь через представление, не сохраняется в базе данных как самостоятельный объект.

Индексы

Индекс - структура, связанная с таблицей или представлением и предназначенная для ускорения поиска информации в них. Индекс определяется для одного или нескольких столбцов, называемых индексированными столбцами. Он содержит отсортированные значения индексированного столбца или столбцов со ссылками на соответствующую строку исходной таблицы или представления. Повышение производительности достигается за счет сортировки данных. Использование индексов может существенно повысить производительность поиска, однако для хранения индексов необходимо дополнительное пространство в базе данных.

Индексы - это наборы уникальных значений для некоторой таблицы с соответствующими ссылками на данные. Расположенные в самой таблице, они являются удобным внутренним механизмом системы SQL-сервера, с помощью которого осуществляется доступ к данным наиболее оптимальным способом. В среде SQL Server реализованы эффективные алгоритмы поиска нужного значения в строго определенной последовательности данных. Ускорение поиска достигается именно за счет того, что данные представляются упорядоченными (хотя физически, в зависимости от типа индекса, они могут храниться в соответствии с очередностью их добавления в таблицу). К настоящему времени разработаны эффективные математические алгоритмы поиска данных в упорядоченной последовательности. Создание индекса. Если выборка данных из таблицы требует значительного времени, это означает, что для нее необходимо создать индекс. Индексы могут существенно повысить производительность выполнения операций поиска и выборки данных. При выборе столбца для индекса следует проанализировать, какие типы запросов чаще всего выполняются пользователями и какие столбцы являются ключевыми, т.е. задающими критерии выборки данных, например, порядок сортировки.

В среде SQL Server реализовано несколько типов индексов:

· кластерные индексы;

· некластерные индексы;

· уникальные индексы.

Некластерный индекс

Некластерные индексы - наиболее типичные представители семейства индексов. В отличие от кластерных, они не перестраивают физическую структуру таблицы, а лишь организуют ссылки на соответствующие строки.

Для идентификации нужной строки в таблице некластерный индекс организует специальные указатели, включающие в себя:

· информацию об идентификационном номере файла, в котором хранится строка;

· идентификационный номер страницы соответствующих данных;

· номер искомой строки на соответствующей странице;

· содержимое столбца.

В большинстве случаев следует ограничиваться 4-5 индексами.

Кластерный индекс

Принципиальным отличием кластерного индекса от индексов других типов является то, что при его определении в таблице физическое расположение данных перестраивается в соответствии со структурой индекса. Логическая структура таблицы в этом случае представляет собой скорее словарь, чем индекс. Данные в словаре физически упорядочены, например по алфавиту.

Кластерные индексы могут дать существенное увеличение производительности поиска данных даже по сравнению с обычными индексами. Увеличение производительности особенно заметно при работе с последовательными данными. Если в таблице определен некластерный индекс, то сервер должен сначала обратиться к индексу, а затем найти нужную строку в таблице. При использовании кластерных индексов следующая порция данных располагается сразу после найденных ранее данных. Благодаря этому отпадают лишние операции, связанные с обращением к индексу и новым поиском нужной строки в таблице.

Естественно, в таблице может быть определен только один кластерный индекс. В качестве такового следует выбирать наиболее часто используемые столбцы. При этом стоит следовать общим рекомендациям создания индексов и не индексировать слишком длинные столбцы.

Кластерный индекс может включать несколько столбцов. Однако количество таких столбцов рекомендуется по возможности свести к минимуму.

Необходимо избегать создания кластерного индекса для часто изменяемых столбцов, поскольку сервер должен будет выполнять физическое перемещение всех данных в таблице, чтобы они находились в упорядоченном состоянии, как того требует кластерный индекс. Для интенсивно изменяемых столбцов лучше подходит некластерный индекс.

При создании в таблице первичного ключа сервер автоматически создает для него кластерный индекс, если его не существовало ранее или если при определении ключа не был явно указан другой тип индекса.

Когда же в таблице определен еще и некластерный индекс, то его указатель ссылается не на физическое положение строки в базе данных, а на соответствующий элемент кластерного индекса, описывающего эту строку, что позволяет не перестраивать структуру некластерных индексов всякий раз, когда кластерный индекс меняет физический порядок строк в таблице.

Уникальный индекс

Уникальность значений в индексируемом столбце гарантируют уникальные индексы. При их наличии сервер не разрешит вставить новое или изменить существующее значение таким образом, чтобы в результате этой операции в столбце появились два одинаковых значения.

Уникальный индекс является своеобразной надстройкой и может быть реализован как для кластерного, так и для некластерного индекса. В одной таблице может существовать один уникальный кластерный и множество уникальных некластерных индексов.

Уникальные индексы следует определять только тогда, когда это действительно необходимо. Для обеспечения целостности данных в столбце можно определить ограничение целостности, а не прибегать к уникальным индексам. Их использование только для обеспечения целостности данных является неоправданной тратой пространства в базе данных. Кроме того, на их поддержание тратится и процессорное время.

Средства языка SQL предлагают несколько способов определения индекса:

· автоматическое создание индекса при создании первичного ключа;

· автоматическое создание индекса при определении ограничения целостности;

· создание индекса с помощью команды.

Имя индекса должно быть уникальным в пределах таблицы, а сам индекс создается исключительно для таблицы текущей базы данных.

Ограничения целостности

Ограничения целостности - механизм, обеспечивающий автоматический контроль соответствия данных установленным условиям (или ограничениям). К ограничениям целостности относятся: ограничение на значение NULL, ограничение первичного ключа и ограничение внешнего ключа.

2. Типы данных языка SQL, с помощью которых можно определять данные в таблице

В языке SQL имеется шесть скалярных типов данных, определенных стандартом. Их краткое описание представлено в таблице.

Символьные данные

Символьные данные состоят из последовательности символов, входящих в определенный создателями набор символов.

При определении столбца с символьным типом данных параметр длина применяется для указания максимального количества символов, которые могут быть помещены в данный столбец (по умолчанию принимается значение 1).

Для хранения символьной информации используются символьные типы данных, к которым относятся CHAR (длина) и VARCHAR (длина).Хранение символьных данных большого объема (до 2 Гб) осуществляется при помощи текстовых типов данных TEXT.

Битовые данные

Битовый тип данных используется для определения битовых строк, т.е. последовательности двоичных цифр (битов). Тип данных BIT позволяет хранить один бит, который принимает значения 0 или 1.

Точные числа Тип точных числовых данных применяется для определения чисел, которые имеют точное представление, т.е. числа состоят из цифр, необязательной десятичной точки и необязательного символа знака. Данные точного числового типа определяются точностью и длиной дробной части. Точность задает общее количество значащих десятичных цифр числа, в которое входит длина как целой части, так и дробной, но без учета самой десятичной точки. Масштаб указывает количество дробных десятичных разрядов числа.

К целочисленным типам данных относятся INT (INTEGER), SMALLINT, TININT, BIGINT. Для хранения данных целочисленного типа используется, соответственно, 4 байта (диапазон от -231 до 231-1), 2 байта (диапазон от -215 до 215-1), 1 байт (диапазон от 0 до 255) или 8 байт (диапазон от -263 до 263-1). Объекты и выражения целочисленного типа могут применяться в любых математических операциях.

Типы NUMERIC и DECIMAL предназначены для хранения чисел в десятичном формате. По умолчанию длина дробной части равна нулю, а принимаемая по умолчанию точность зависит от реализации. Тип INTEGER (INT) используется для хранения больших положительных или отрицательных целых чисел. Тип SMALLINT - для хранения небольших положительных или отрицательных целых чисел; в этом случае расход внешней памяти существенно сокращается.

Округленные числа

Тип округленных чисел применяется для описания данных, которые нельзя точно представить в компьютере, в частности действительных чисел. Округленные числа или числа с плавающей точкой представляются в научной нотации, при которой число записывается с помощью мантиссы, умноженной на определенную степень десяти (порядок), например: 10Е3, +5.2Е6, -0.2Е-4. Точность типов REAL и FLOAT зависит от конкретной реализации.

Числа, в составе которых есть десятичная точка, называются нецелочисленными. Нецелочисленные данные разделяются на два типа - десятичные и приблизительные.

К десятичным типам данных относятся типы DECIMAL [(точность[,масштаб])] или DEC и NUMERIC [(точность[,масштаб])]. Типы данных DECIMAL и NUMERIC позволяют самостоятельно определить формат точности числа с плавающей запятой. Параметр точность указывает максимальное количество цифр вводимых данных этого типа (до и после десятичной точки в сумме), а параметр масштаб - максимальное количество цифр, расположенных после десятичной точки. В обычном режиме сервер позволяет вводить не более 28 цифр, используемых в типах DECIMAL и NUMERIC (от 2 до 17 байт).

К приблизительным типам данных относятся FLOAT (точность до 15 цифр, 8 байт) и REAL (точность до 7 цифр, 4 байта). Эти типы представляют данные в формате с плавающей запятой, т.е. для представления чисел используется мантисса и порядок, что обеспечивает одинаковую точность вычислений независимо от того, насколько мало или велико значение.

Дата и время Тип данных «дата/время» используется для определения моментов времени с некоторой установленной точностью.

Для хранения информации о дате и времени предназначены такие типы данных, как DATETIME и SMALLDATETIME, использующие для представления даты и времени 8 и 4 байта соответственно.

Тип данных DATETIME используется для совместного хранения даты и времени: хранения календарных дат, включающих поля YEAR (год), MONTH (месяц) и DAY (день) и хранения отметок времени, включающих поля HOUR (часы), MINUTE (минуты) и SECOND (секунды). Данные типа INTERVAL используются для представления периодов времени.

Финансовые типы данных

Типы данных MONEY и SMALLMONEY делают возможным хранение информации денежного типа; они обеспечивают точность значений до 4 знаков после запятой и используют 8 и 4 байта соответственно.

Работа с внешними данными с помощью технологии ODBC

Важнейшим этапом в построении приложения клиент-сервер является установка связи клиентского приложения с источником данных, находящимся на сервере БД. В настоящий момент различные средства разработки используют несколько технологий обеспечения доступа к данным. Общепризнанным стандартом является технология ODBC.

ODBC - Open Database Connectivity - открытый доступ к данным - это общее определение языка и набор протоколов. ODBC позволяет клиентскому приложению, например, Access или Visual FoxPro, работать с командами и функциями, поддерживаемыми сервером.

ODBC находится как бы посредине между приложением, использующем данные, и самими данными, хранящимися на сервере, которые мы не можем обработать напрямую в приложении, и используется как средство коммуникации между двумя сторонами технологии - клиентом и сервером.

Для использования ODBC с целью получения данных в сети вам необходимы средства коммуникации между машиной, на которой находятся данные, и машиной, где они будут просматриваться, модифицироваться и обрабатываться.

Канал связи между машинами устанавливается один раз и может быть использован много раз для разработки различных приложений по работе с одной и той же базой. При создании соединения возможны следующие варианты: создание файлового соединения (все настройки канала связи сохраняются в виде отдельного файла и могут переноситься с одной машины на другую); создание машинного соединения (все настройки канала связи записываются в реестр операционной системы). Создание канала связи состоит из нескольких этапов:

– выбор драйвера СУБД, с которой будет выполняться связь (MS SQL Server),

– выбор сервера, с которым осуществляется связь с указанием имени этой машины (имя сервера в сети, если речь идет о локальной сети, и IP-адрес, если речь идет об удаленном доступе к серверу);

– выбор базы данных, с которой устанавливается связь, так как на сервере может храниться большое количество баз.

Для определения связи используется специальная программа - Администратор ODBC, и драйверы, которые могут работать как с приложением, так и с данными на сервере.

Для MS SQL Server используются ODBC драйверы, разработанные Microsoft.

Одна из главных целей создания ODBC - скрыть сложность соединения с сервером и по мере возможности автоматизировать выполнение многочисленных процедур, связанных с получением данных.

Лекция 4. Фрактальные методы сжатия больших объемов данных

1. Фракталы и история возникновения метода фрактального сжатия

В декабре 1992 года, перед самым Рождеством, компания Microsoft выпустила свой новый компакт-диск Microsoft Encarta. С тех пор эта мультимедиа-энциклопедия, содержащая информацию о животных, цветах, деревьях и живописных местах, не покидает списки наиболее популярных энциклопедий на компакт-дисках. В недавнем опросе Microsoft Encarta опять заняла первое место, опередив ближайшего конкурента - Комптоновскую мультимедиа-энциклопедию. Причина подобной популярности кроется в удобстве использования, высоком качестве статей и, главное, в большом количестве материалов. На диск записано 7 часов звука, 100 анимационных роликов, примерно 800 масштабируемых карт, а также 7000.качественных фотографий. И все это - на одном диске! Напомним, что обычный компакт-диск в 650 Мбайт без использования компрессии может содержать либо 56 минут качественного звука, либо 1 час видео разрешения с разрешением 320х200 в формате MPEG-1, либо 700 полноцветных изображений размером 640х480. Чтобы разместить больше информации, необходимы достаточно эффективные алгоритмы архивации. Мы не будем останавливаться на методах архивации для видео и звука. Речь пойдет о новом перспективном алгоритме - фрактальном сжатии графической информации.

Понятия «фрактал» и «фрактальная геометрия» (fractus - состоящий из фрагментов, лат.) были предложены математиком Б. Мандельбротом в 1975 г. для обозначения нерегулярных, но самоподобных структур. Рождение фрактальной геометрии обычно связывают с выходом в 1977 году книги Б. Мандельброта "Фрактальная геометрия природы". Одна из основных идей книги заключалась в том, что средствами традиционной геометрии (то есть используя линии и поверхности), чрезвычайно сложно представить природные объекты. Фрактальная геометрия задает их очень просто.

Определение фрактала, данное Мандельбротом, звучит так: "Фракталом называется структура, состоящая из частей, которые в каком-то смысле подобны целому"

Одним из основных свойств фракталов является самоподобие. В самом простом случае небольшая часть фрактала содержит информацию о всём фрактале. Фракталы, эти красивые образы динамических систем, ранее использовались в машинной графике в основном для построения изображений неба, листьев, гор, травы. Красивое и, что важнее, достоверно имитирующее природный объект изображение могло быть задано всего несколькими коэффициентами.

Существует большое разнообразие фракталов. Потенциально наиболее полезным видом фракталов являются фракталы на основе системы итеративных функций (Iterated Function System - IFS). Метод IFS применительно к построению фрактальных изображений, изобретённый большим их знатоком Майклом Барнсли (Michael Barnsley) и его коллегами из Технологического института шт. Джорджия (Georgia Institute of Technology), базируется на самоподобии элементов изображения и заключается в моделировании рисунка несколькими меньшими фрагментами его самого. Специальные уравнения позволяют переносить, поворачивать и изменять масштаб участков изображения; таким образом, эти участки служат компоновочными блоками остальной части картины.

Одним из наиболее поразительных (и знаменитых) IFS-изображений является чёрный папоротник, в котором каждый лист в действительности представляет собой миниатюрный вариант самого папоротника (см. рис.). Несмотря на то, что картинка создана компьютером методом аффинных преобразований, папоротник выглядит совершенно как настоящий. Выдвинуто предположение, что природа при кодировании генетической структуры растений и деревьев пользуется чем-то близким к методу IFS-фракталов.

IFS-фракталы имеют одно вполне реальное и полезное применение: с их помощью можно сжимать большие растровые изображения до долей их нормальных размеров. Этот утверждение следует из теоремы Банаха о сжимающих преобразованиях (также известной как Collage Theorem) и является результатом работы исследователя Технологического института шт. Джорджия Майкла Барнсли в области IFS. Вооружившись этим выводом, он ушёл из института, запатентовал свое открытие и основал компанию Iterated Systems Incorporated. О своём достижении он рассказал миру в журнале Byte за январь 1988 г. Однако там отсутствовали какие-либо сведения о решении обратной задачи: как по заданному изображению найти аффинные преобразования. К тому моменту у этой задачи не было даже намёка на решение. В статье Барнсли было показано несколько реалистичных фрактальных изображений, но все они были созданы вручную.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7