Дайте логическую характеристику следующим понятиям: • однокурсники; • кража; • недоброжелательность. Всего 10 вопросов — Контрольная работа #1600945 — Логика

Вопрос 1

Логика

Вопрос

Понятие

Дом — простое, общее, конкретное, положительное, безотносительное, несобирательное понятие,

Стол — простое, общее, нерегистрирующее, конкретное, положительное, безотносительное, несобирательное понятие,

Человек — простое, общее, нерегистрирующее, конкретное, положительное, безотносительное, несобирательное понятие,

Совесть — простое, общее, нерегистрирующее, абстрактное, положительное, безотносительное, несобирательное понятие,

Война — общее, нерегистрирующее, конкретное, относительное, собирательное понятие,

не-дом — это простое, общее, конкретное, отрицательное, относительное, несобирательное понятие,

безумство —

простое, общее, абстрактное, отрицательное, безотносительное, несобирательное понятие,

белизна — это простое, общее, конкретное/абстрактное, положительное, безотносительное, несобирательное понятие,

севернее — простое, общее, конкретное/абстрактное, положительное, относительное, несобирательное понятие,

национальность — простое, общее, абстрактное, положительное, безотносительное, собирательное понятие,

не больше — простое, общее, конкретное/абстрактное, отрицательное, относительное, несобирательное понятие,

деревянность — простое, общее, конкретное/абстрактное, положительное, относительное, несобирательное понятие;

За счет изменения одного из элементов структуры понятия подразделяются на виды.

По количественному признаку – на единичные, общие и пустые, а так же на регистрирующие и нерегистрирующие, собирательные и разделительные. По качественному показателю – на утвердительные и отрицательные, конкретные и абстрактные, относительные и безотносительные. Единичные понятия отражают индивидуальный предмет. Общие понятия представляют два или более однородных предмета. Например, понятие о «писателе» включает в себя значительный круг людей, занимающихся определенным видом творчества, а понятие о «Пушкине» отражает одного человека. Помимо вышеприведенных понятий существуют пустые (нулевые), объем которых не соответствуют никакому реальному объекту. Это результат абстрагирующей деятельности сознания человека. Среди них можно выделить те, которые отражают идеализированные объекты, наделенные предельными свойствами: «абсолютно ровная поверхность», «идеальный газ». Интересно так же, что к нулевым относятся понятия о персонажах сказок и мифов («русалка», «кентавр», «единорог»). Понятия, отражающие поддающуюся исчислению область, называются регистрирующимися. Например, «дни недели», «времена года». Соответственно, понятия, объемы которых не поддаются исчислению, относятся к нерегистрирующим. Это такие предельно широкие понятия, как «человек», «стол», «дом». По качественному показателю понятия делятся на утвердительные (положительные) и отрицательные. Утвердительные отражают наличие какого- либо признака у предмета. Следует заметить, что положительными понятиями являются общие, единичные и пустые. Такие, как «стол», «дом», «писатель», «Пушкин», «кентавр». Отрицательные понятия указывают на отсутствие любого признака, утверждаемого положительным понятием. Образуются они путем прибавления к любому положительному понятию частицы «не». После этой несложной операции образуются понятия «не-стол», «не-дом», «не-писатель». Конечно же, язык человека накладывает определенный отпечаток на значение понятий. Поэтому в повседневной жизни понятия «скупость», «злость», «низость» выражают отрицательную характеристику человека. В логике же эти понятия представляются как положительные, которые можно преобразовать в отрицательные путем прибавления частицы «не».

Конкретные понятия отражают предмет, явление или процесс в целом. Конкретными могут быть любые утвердительные понятия как единичные, так общие и пустые. Абстрактными называются понятия, которые отражают отдельное свойство предмета, как будто оно существует отдельно, например «человечность», «чернота», «стерильность». Надо заметить, что самих по себе в природе таких предметов нет. Соотносительными понятиями считаются те, которые требуют обязательного соотнесения с другими понятиями. Например, «копия» («копия документа»), «больше» («больше жизни»), «начало» («начало пути»). Соответственно безотносительными понятия могут существовать без соотношения с другими предметами. Безотносительными понятиями можно считать как утвердительные и отрицательные, так конкретные и абстрактные, общие и единичные. Собирательные понятия специфичны, они своим содержанием отражают определенное количество однородных предметов как нечто целое («группа», «класс», «созвездие»). Разделительные понятия своим содержанием относимы к каждому предмету множества. Например, «всякий», «каждый»

Виды понятий: 

а) по количественному признаку (по объему):

 понятия

 общие                             единичные                                 нулевые

 исчислимые (регистрирующие)    неисчислимые (нерегистрирующие)

 б) по качественному признаку (по содержанию):

 понятия

 утвердительные      конкретные       соотносительные       собирательные

 отрицательные       абстрактные     безотносительные      разделительные

завод-гигант -общее, нерегистрирующее, положительное, конкретное, разделительное, безотносительное

летчик-космонавт – общее, нерегистрирующее, положительное, конкретное, разделительное, безотносительное

истребитель-бомбардировщик — общее, нерегистрирующее, положительное, конкретное, разделительное, безотносительное,

река-море — нулевое, нерегистрирующее, положительное, абстрактное, собирательное, безотносительное,

Великая Отечественная война- единичное, нерегистрирующее, положительное, конкретное, разделительное, безотносительное;

первая женщина-космонавт- единичное, нерегистрирующее, положительное, конкретное, разделительное, безотносительное,

общественно-экономическая формация общее, нерегистрирующее, положительное, конкретное, собирательное, безотносительное,

условно-разделительное умозаключение — нулевое, нерегистрирующее, положительное, абстрактное, разделительное, безотносительное,

наука о структуре форм мысли — нулевое, нерегистрирующее, положительное, абстрактное, собирательное, безотносительное,

фигура с пятью сторонами общее, нерегистрирующее, положительное, конкретное, разделительное, безотносительное.

Пример: «студент» — это простое, положительное, конкретное, общее, безотносительное понятие.

«невнимательность» — общее, несобирательное, абстрактное, отрицательное, безотносительное.

контрольная работа. логика. вариант 1. 1. Дайте полную логическую характеристику следующим понятиям: а) покупатель; б)

2014

Важно! При покупке готовой работы

сообщайте Администратору код работы:

361-02-14

приблизительное количество страниц: 7

---

Соглашение

* Готовая работа (дипломная, контрольная, курсовая, реферат, отчет по практике) – это выполненная ранее на заказ для другого студента и успешно защищенная работа. Как правило, в нее внесены все необходимые коррективы.
* В разделе «Готовые Работы» размещены только работы, сделанные нашими Авторами.
* Всем нашим Клиентам работы выдаются в электронном варианте.
* Работы, купленные в этом разделе, не дорабатываются и деньги за них не возвращаются.
* Работа продается целиком; отдельные задачи или главы из работы не вычленяются.

С условиями соглашения согласен (согласна)

Цена: 400 р.

---

Скачать методичку, по которой делалось это задание (0 кб)

Содержание

ВАРИАНТ 1

 

1.     Дайте полную логическую характеристику следующим понятиям:

а) покупатель;

б) право;

в) юрист

 

2.     Определите вид отношений между понятиями, изобразите их с помощью круговых систем (кругов Эйлера):

       а) преступление, уголовное преступление;

       б) законная сделка, незаконная сделка, неправомерные действия;

        в) граждане, иностранные граждане, граждане РФ. 

 

3.     Укажите родовидовые отношения понятий:

а) государство, федеративное государство;

б) коллегия присяжных заседателей, коллегия;

в) право, гражданское право

 

4.      Проведите операцию деления данных понятий двумя способами: дихотомическим и по видообразующему признаку, укажите основание деления, члены деления:

а) президент;

б) политические партии,

в) гражданский иск.  

 

5.     Укажите определяемое и определяющее понятия:

        а) Авторский договор — гражданско-правовой договор на передачу  имущественных прав автора.

       б) Водное законодательство — система нормативных актов, регулирующих общественные отношения в области использования и охраны вод.

 

6.     Проверьте правильность определения понятий, в неправильных случаях укажите, какие правила нарушаются, и дайте правильное определение.

        а) Книга – лучший подарок.

б) Девиз – краткое изречение, выражающее руководящую идею поведения, деятельности больших групп людей.

7.     Приведите по одному примеру реального и номинального определения понятий. Преобразуйте реальное определение в номинальное.

8.     Проведите операции ограничения следующих понятий:

а) граница государства;

б) министерство юстиции;

в) банк.

 

9.     Проведите операции обобщения следующих понятий:

а) город Красноярск

б) конституционная монархия;

в) студент юридического факультета.

 

10.       Определите вид простого суждения (суждения свойства, суждения с отношениями, суждения существования):

а) Город Канск восточнее Красноярска;

б) Существуют металлы легче воды;

в) На побережье много виноградников.

 

11.       Определите количество и качество простых суждений, укажите субъект и предикат суждения, запишите его формулу:

а) Ни один тюльпан не имеет шипов.

       б) Иногда люди проявляют нетерпимость.

в) Многие стихийные бедствия сопровождаются  человеческими жертвами.

 

12.        Охарактеризуйте распределенность терминов в следующих простых суждениях. Изобразите отношения между терминами суждения с помощью кругов Эйлера.

а) Судебная система государства есть совокупность всех судов данного государства.

б) Некоторые государства не являются членами НАТО.

в) Государственное право – юридическая наука.

 

13.       Установите вид сложного суждения, укажите его составные части (простые суждения), запишите схему суждения с помощью символов, используя логические термины.

а)  Не подлежит уголовной ответственности лицо, которое во время совершения общественно-опасного деяния находилось в состоянии невменяемости.

б)  Профессиональный риск не признается оправданным, если он был заведомо сопряжен с угрозой экологической катастрофы, угрозой здоровью или жизни людей.

в) Действие может быть либо продуманным, либо импульсивным либо произведенным в состоянии аффекта.

 

14.       Определите эпистемическую модальность суждений, запишите их с помощью модальных операторов «доказано» (V), «опровергнуто» (F), «вероятно» (P).

а) Судебная практика суть толкователь законов.

б) Установлено, что этот человек – организатор преступления.

в) Лето, по-видимому, будет жаркое.

 

15.        Определите деонтическую модальность суждений, запишите их с помощью модальных операторов «обязательно» (О), «запрещено» (F), «разрешено» (P).

а) Сделки между некоторыми лицами не должны быть во вред третьим лицам.

б) Каждый имеет право на свободу и личную неприкосновенность.

в) Границы между субъектами РФ могут быть изменены с их взаимного согласия.

 

16.        Сделайте выводы из следующих суждений по логическому квадрату, установите их истинность или ложность.

       а) Все свидетельские показания подтвердились.

       б) Не все работники суда имеют высшее образование.

      

17.       Сделайте вывод из данных суждений путем обращения, превращения, противопоставления предикату.

         а) Лицо, захватившее заложника, подлежит уголовному наказанию.

      б) Некоторые военнослужащие – связисты.

      в) Ни один студент нашей группы не является спортсменом.

 

18.       Сделайте вывод из данных посылок, укажите больший, меньший и средний термины простого категорического силлогизма. Проверьте правильность вывода с помощью общих правил фигур силлогизма и круговых схем.

       а)  Всякая буржуазная революция усиливает рост капитализма

           Английская революция  была буржуазной

                                           ?

       б) Лицо, совершившее кражу личного имущества, привлекается к               уголовной ответственности   

       Иванов  кражу личного имущества не совершал 

                                          

                                              ?

 

19.        Восстановите энтимему, проверьте правильность полученного умозаключения:

а) Уголовное дело против гражданина Петрова не может быть      возбуждено, так как отсутствует состав преступления.

б) Религиозные организации не выполняют государственных функций, а церковь – религиозная организация.

 

20.       Определите вид дилеммы, сделайте вывод, запишите схему.

Чтобы попасть на этой неделе в Красноярск, нужно купить билет на самолет или поезд. Но достать билет на самолет или на поезд не удалось.

 

21.        Определите вид индукции, с помощью которого получены следующие общие суждения

       а) Всем людям для жизни необходим кислород.

       б) Курение вредно для здоровья.

 

22.       К данным тезисам подберите аргументы, продемонстрируйте их связь с тезисом, используя один из видов дедуктивного умозаключения.

      а) Если этот человек невиновен, то его оправдают.

 

      б) Некоторые чиновники – нечестные люди. 

---

Цена: 400 р.

---

Все темы готовых работ →

Другие готовые работы по теме «логика»

Глава 5 Моделирование данных — Проектирование базы данных — 2-е издание

Основная часть

Адриенн Уотт

Моделирование данных — это первый шаг в процессе проектирования базы данных. Этот этап иногда считается высокоуровневым и абстрактным этапом проектирования, также называемым концептуальным проектированием. Цель этого этапа – описать: 

• Данные, содержащиеся в базе данных (например, сущности: студенты, преподаватели, курсы, предметы)
• Взаимосвязи между элементами данных (например, преподаватели наблюдают за студентами; преподаватели преподают курсы)
• Ограничения на данные (например, номер студента состоит ровно из восьми цифр; предмет имеет только четыре или шесть кредитных единиц)

На втором этапе элементы данных, взаимосвязи и ограничения выражаются с использованием концепций, предоставляемых моделью данных высокого уровня. Поскольку эти концепции не включают детали реализации, результатом процесса моделирования данных является (полу)формальное представление структуры базы данных. Этот результат довольно легко понять, поэтому он используется в качестве эталона, чтобы убедиться, что все требования пользователя выполнены.

Третий шаг — проектирование базы данных. На этом этапе у нас может быть два подэтапа: один называется логическая структура базы данных , который определяет базу данных в модели данных конкретной СУБД, а другой называется физический дизайн базы данных , который определяет внутреннюю структуру хранения базы данных. Организация файлов или методы индексирования. Эти два подэтапа – этапы внедрения базы данных и создания операций/пользовательских интерфейсов.

На этапах проектирования базы данных данные представляются с использованием определенной модели данных. 9Модель данных 0009 представляет собой набор понятий или обозначений для описания данных, отношений данных, семантики данных и ограничений данных. Большинство моделей данных также включают в себя набор основных операций для манипулирования данными в базе данных.

Степени абстракции данных

В этом разделе мы рассмотрим процесс проектирования базы данных с точки зрения специфики. Точно так же, как любое проектирование начинается с высокого уровня и переходит к постоянно возрастающему уровню детализации, так же происходит и с проектированием баз данных. Например, при строительстве дома вы начинаете с того, сколько спален и ванных комнат будет в доме, будет ли он одноуровневым или многоуровневым и т. д. перспектива. Этот уровень становится более подробным в отношении фактических размеров комнаты, того, как дом будет подключен, где будет размещена сантехника и т. д. Последний шаг — нанять подрядчика для строительства дома. Это взгляд на дизайн от высокого уровня абстракции до возрастающего уровня детализации.

Структура базы данных очень похожа на эту. Он начинается с того, что пользователи определяют бизнес-правила; затем проектировщики и аналитики базы данных создают проект базы данных; а затем администратор базы данных реализует проект с помощью СУБД.

В следующих подразделах представлены модели в порядке убывания уровня абстракции.

Внешние модели

• Представление пользовательского представления базы данных
• Содержит несколько различных внешних представлений
• Тесно связаны с реальным миром, как его воспринимает каждый пользователь

Концептуальные модели

• Обеспечение гибких возможностей структурирования данных
• Представить «общественное представление»: логическую структуру всей базы данных
• Содержат данные, хранящиеся в базе данных
• Показать отношения между данными, включая:
  • Ограничения
  • Семантическая информация (например, бизнес-правила)
  • Информация о безопасности и целостности
• Рассматривайте базу данных как набор сущностей (объектов) различных видов
• Являются основой для идентификации и высокоуровневого описания основных объектов данных; они избегают подробностей
• Независимо от базы данных, которую вы будете использовать

Внутренние модели

Тремя наиболее известными моделями этого типа являются реляционная модель данных, сетевая модель данных и иерархическая модель данных. Эти внутренние модели:

• Рассматривайте базу данных как набор записей фиксированного размера
• Ближе к физическому уровню или файловой структуре
• Представляют собой представление базы данных с точки зрения СУБД.
• Требовать от проектировщика согласования характеристик и ограничений концептуальной модели с характеристиками и ограничениями выбранной модели реализации
• Включить сопоставление сущностей концептуальной модели с таблицами реляционной модели

Физические модели

• Является физическим представлением базы данных
• Иметь самый низкий уровень абстракции
• Способ хранения данных; они имеют дело с
  • Производительность во время выполнения
  • Использование хранилища и сжатие
  • Организация файлов и методы доступа
  • Шифрование данных
• Физический уровень — управляется операционной системой  (ОС)
• Обеспечьте понятия, описывающие детали того, как данные хранятся в памяти компьютера

Уровень абстракции данных

В графическом виде вы можете увидеть, как различные модели работают вместе. Давайте посмотрим на это с высшего уровня, внешней модели.

Внешняя модель — это представление данных конечным пользователем. Обычно база данных представляет собой корпоративную систему, которая обслуживает потребности нескольких отделов. Однако один отдел не заинтересован в просмотре данных других отделов (например, отдел кадров (HR) не хочет просматривать данные отдела продаж). Поэтому одно представление пользователя будет отличаться от другого.

Внешняя модель требует, чтобы разработчик подразделил набор требований и ограничений на функциональные модули, которые можно исследовать в рамках их внешних моделей (например, человеческие ресурсы и продажи).

Как разработчик данных, вам необходимо понимать все данные, чтобы вы могли создать базу данных масштаба предприятия. Основываясь на потребностях различных отделов, концептуальная модель является первой созданной моделью.

На данном этапе концептуальная модель не зависит ни от программного, ни от аппаратного обеспечения. Это не зависит от программного обеспечения СУБД, используемого для реализации модели. Это не зависит от аппаратного обеспечения, используемого при реализации модели. Изменения в оборудовании или программном обеспечении СУБД не влияют на структуру базы данных на концептуальном уровне.

После того, как СУБД выбрана, ее можно внедрить. Это внутренняя модель. Здесь вы создаете все таблицы, ограничения, ключи, правила и т. д. Это часто называют логическим планом .

Физическая модель — это просто способ хранения данных на диске. У каждого поставщика базы данных есть свой способ хранения данных.

Рисунок 5.1. Уровни абстракции данных.

Схемы

Схема — это общее описание базы данных, которое обычно представлено диаграмма отношений сущностей (ERD) . Существует множество подсхем, которые представляют внешние модели и, таким образом, отображают внешние представления данных. Ниже приведен список элементов, которые следует учитывать в процессе проектирования базы данных.

• Внешние схемы: несколько
• Несколько подсхем: они отображают несколько внешних представлений данных
• Концептуальная схема: есть только одна. Эта схема включает элементы данных, отношения и ограничения, представленные в ERD.
• Физическая схема: есть только одна

Независимость от логических и физических данных

Независимость от данных относится к невосприимчивости пользовательских приложений к изменениям, внесенным в определение и организацию данных. Абстракции данных раскрывают только те элементы, которые важны или имеют отношение к пользователю. Сложность скрыта от пользователя базы данных.

Независимость от данных и независимость от операций вместе составляют функцию абстракции данных. Существует два типа независимости данных: логическая и физическая.

Логическая независимость данных

Логическая схема   – это концептуальный проект базы данных, выполненный на бумаге или на доске, во многом похожий на архитектурные чертежи дома. Возможность изменить логическую схему без изменения внешней схемы или представления пользователя называется логической независимостью данных . Например, добавление или удаление новых сущностей, атрибутов или связей с этой концептуальной схемой должно быть возможным без изменения существующих внешних схем или переписывания существующих прикладных программ.  

Другими словами, изменения логической схемы (например, изменения в структуре базы данных, такие как добавление столбца или других таблиц) не должны влиять на функцию приложения (внешние представления).

Физическая независимость данных

Независимость от физических данных относится к невосприимчивости внутренней модели к изменениям в физической модели. Логическая схема остается неизменной даже при внесении изменений в организацию файлов или структуры хранения, устройства хранения или стратегию индексирования.

Физическая независимость данных связана с сокрытием деталей структуры хранилища от пользовательских приложений. Приложения не должны заниматься этими вопросами, поскольку нет никакой разницы в операции, выполняемой с данными.

концептуальная модель : логическая структура всей базы данных

концептуальная схема : другой термин для логической схемы

независимость данных : иммунитет пользовательских приложений к изменениям, внесенным в определение и организацию данных

модель данных : набор понятий или обозначений для описания данных, отношений данных, семантики данных и ограничений данных

моделирование данных : первый шаг в процессе проектирования базы данных база данных в модели данных конкретной системы управления базами данных

физическая структура базы данных :  определяет внутреннюю структуру хранения базы данных, организацию файлов или методы индексирования

диаграмма отношений сущностей (ERD) : модель данных, описывающая базу данных, показывающая таблицы, атрибуты и отношения

внешняя модель : представляет представление пользователя о базе данных

внешняя схема : внутреннее представление пользователя модель:  представление базы данных с точки зрения СУБД

логическая независимость данных : возможность изменять логическую схему без изменения внешней схемы

логическая схема : где вы создаете все таблицы, ограничения, ключи, правила и т. д.

логическая схема : концептуальный проект базы данных, выполненный на бумаге или на доске, очень похожий на архитектурные чертежи дома

операционная система (ОС) : управляет физическим уровнем физической модели

независимость физических данных : невосприимчивость внутренней модели к изменениям в физической модели

физическая модель : физическое представление базы данных

схема : общее описание базы данных

1. Опишите цель концептуального проекта.
2. Чем концептуальный проект отличается от логического проекта?
3. Что такое внешняя модель?
4. Что такое концептуальная модель?
5. Что такое внутренняя модель?
6. Что такое физическая модель?
7. С какой моделью работает администратор базы данных?
8. С какой моделью работает конечный пользователь?
9. Что такое логическая независимость данных?
10. Что такое независимость от физических данных?

См. также Приложение A: Пример модели регистрационных данных университета

Атрибуция

Эта глава Проектирование базы данных является производной копией Концепции системы баз данных Нгуен Ким Ань, лицензированной по лицензии Creative Commons Attribution License 3.0, лицензия

.

Следующий материал был написан Эдриенн Уотт:

• 1. Часть или все введение, степени абстракции данных, уровень абстракции данных
  2. Ключевые термины
  3. Упражнения

7 Методы и концепции моделирования данных для бизнеса

Управление данными

Три типа моделей данных и различные методы моделирования данных доступны группам управления данными, которые помогают преобразовывать данные в ценную бизнес-информацию.

К

• Рик Шерман, Афина ИТ-решения

Опубликовано: 30 июля 2021 г.

Хорошо спроектированная модель данных является краеугольным камнем эффективных операционных систем, приложений бизнес-аналитики и аналитики, которые приносят пользу бизнесу, превращая корпоративные данные в полезный информационный актив.

Информация — это данные в контексте, а модель данных — это план для этого контекста. Данные часто имеют множество контекстов, основанных на их использовании в различных бизнес-процессах и аналитических приложениях. Следовательно, предприятию необходимо множество моделей данных, а не только одна, которая управляет всеми видами использования. Группам управления данными доступны различные методы моделирования данных.

Что такое модели данных?

Модель данных — это спецификация структур данных и бизнес-правил. Он создает визуальное представление данных и иллюстрирует, как различные элементы данных связаны друг с другом. Он также отвечает на вопросы кто, что, где и почему элементов данных. Например, в розничной транзакции модель данных предоставляет подробную информацию о том, кто совершил покупку, что было куплено и когда. Модель также может содержать дополнительные данные о покупателе, продукте, магазине, продавце, производителе, цепочке поставок и многом другом.

Лучше всего строить модель данных по принципу «сверху вниз», от высокоуровневых бизнес-требований до подробной базы данных или файловой структуры. Этот подход использует следующие три типа моделей данных:

Эта статья является частью

• Концептуальная модель данных. Концептуальная модель определяет, какие данные необходимы в бизнес-процессах или приложениях для аналитики и отчетности, а также связанные с ними бизнес-правила и концепции. Он не определяет поток обработки данных или физические характеристики.
• Логическая модель данных. Эта модель определяет структуры данных, такие как таблицы и столбцы, и отношения между структурами, такие как внешние ключи. Определены конкретные объекты и атрибуты. Логическая модель данных не зависит от конкретной базы данных или файловой структуры. Его можно реализовать в различных базах данных, включая реляционные, столбчатые, многомерные и NoSQL-системы, или даже в файле XML или JSON.
• Физическая модель данных. Физическая модель определяет конкретную базу данных или файловые структуры, которые будут использоваться в системе. Для базы данных, которая включает такие элементы, как таблицы, столбцы, типы данных, первичные и внешние ключи, ограничения, индексы, триггеры, табличные пространства и разделы.

Подробная информация о трех различных типах моделей данных

Общие методы и концепции моделирования данных

Чтобы лучше понять современные популярные методы моделирования данных, полезно дать краткий исторический урок о том, как развивалось моделирование. Среди семи моделей данных, описанных здесь, первые четыре типа использовались на заре существования баз данных и до сих пор являются вариантами, за которыми следуют три модели, наиболее широко используемые в настоящее время.

1. Иерархическая модель данных

Данные хранятся в древовидной структуре с родительскими и дочерними записями, которые содержат набор полей данных. У родителя может быть один или несколько дочерних элементов, но у дочерней записи может быть только один родитель. Иерархическая модель также состоит из ссылок, представляющих собой связи между записями, и типов, определяющих тип данных, содержащихся в поле. Он возник в базах данных мэйнфреймов в 1960-х годах.

2. Сетевая модель данных

Эта модель расширила иерархическую модель, позволив дочерней записи иметь одного или нескольких родителей. Стандартная спецификация сетевой модели была принята в 1969 году Конференцией по языкам систем данных, ныне несуществующей группой, более известной как CODASYL. В результате ее также называют моделью CODASYL. Сетевой метод является предшественником структуры данных графа с объектом данных, представленным внутри узла, и связью между двумя узлами, называемой ребром. Несмотря на свою популярность на мэйнфреймах, она была в значительной степени заменена реляционными базами данных после их появления в конце 19-го века.70-е годы.

3. Реляционная модель данных

В этой модели данные хранятся в таблицах и столбцах, и идентифицируются отношения между элементами данных в них. Он также включает функции управления базой данных, такие как ограничения и триггеры. Реляционный подход стал доминирующим методом моделирования данных в 1980-х годах. Модели объектно-связных и многомерных данных, которые в настоящее время являются наиболее распространенными методами, являются вариациями реляционной модели, но также могут использоваться с нереляционными базами данных.

4. Объектно-ориентированная модель данных

Эта модель сочетает в себе аспекты объектно-ориентированного программирования и реляционной модели данных. Объект представляет данные и их отношения в единой структуре вместе с атрибутами, которые определяют свойства объекта и методы, определяющие его поведение. Объекты могут иметь несколько отношений между собой. Объектно-ориентированная модель также состоит из следующего:

• классы, представляющие собой наборы похожих объектов с общими атрибутами и поведением; и
• , которое позволяет новому классу наследовать атрибуты и поведение существующего объекта.

Он был создан для использования с объектными базами данных, которые появились в конце 1980-х и начале 1990-х годов как альтернатива реляционному программному обеспечению. Но они не сильно повлияли на господство реляционных технологий.

5. Модель данных «сущность-связь»

Эта модель широко применяется для реляционных баз данных в корпоративных приложениях, особенно для обработки транзакций. Благодаря минимальной избыточности и четко определенным взаимосвязям он очень эффективен для процессов сбора и обновления данных. Модель состоит из следующего:

• объекты, представляющие людей, места, вещи, события или концепции, данные по которым обрабатываются и хранятся в виде таблиц;
• атрибуты, которые являются отдельными характеристиками или свойствами объекта, которые поддерживаются и хранятся в виде данных в столбцах; и
• отношений, которые определяют логические связи между двумя объектами, представляющими бизнес-правила или ограничения.

Это модель данных «сущность-связь», созданная на основе образца базы данных Microsoft AdventureWorks.

Структура модели характеризуется степенью нормализации — реализованным уровнем избыточности, как определил Эдгар Ф. Кодд, создавший реляционную модель. Наиболее распространенными формами являются третья нормальная форма (3NF) и нормальная форма Бойса-Кодда, более сильная версия, также известная как 3.5NF.

6. Размерная модель данных

Подобно модели сущность-связь, многомерная модель включает в себя атрибуты и отношения. Но он имеет два основных компонента.

• Факты , которые являются измерениями деятельности, такой как деловая операция или событие с участием человека или устройств. Факты обычно числовые, а таблицы фактов нормализованы и содержат мало избыточности.
• Измерения , которые представляют собой таблицы, содержащие бизнес-контекст фактов для определения их атрибутов кто, что, где и почему. Размеры обычно являются описательными, а не числовыми.

Эта многомерная модель данных была создана на основе образца базы данных Microsoft AdventureWorks.

Многомерная модель получила широкое распространение в приложениях бизнес-аналитики и аналитики. Ее часто называют звездной схемой — факт, окруженный множеством других фактов и связанный с ними, хотя это чрезмерно упрощает структуру модели. Большинство многомерных моделей имеют множество таблиц фактов, связанных со многими измерениями, которые называются согласованными, если они используются более чем одной таблицей фактов.

7. Графическая модель данных

Моделирование графических данных уходит своими корнями в метод сетевого моделирования. Он в основном используется для моделирования сложных отношений в графовых базах данных, но его также можно использовать для других баз данных NoSQL, таких как типы «ключ-значение» и типы документов.

Это пример графовой модели данных с узлами, соединенными ребрами.

Модель данных графа состоит из двух основных элементов.

• Узлы , которые представляют сущности с уникальным идентификатором. Каждый экземпляр сущности — это отдельный узел, похожий на строку в таблице в реляционной модели.
• Ребра , также известные как связи или отношения. Они соединяют узлы и определяют, как узлы связаны. Все узлы должны иметь хотя бы одно соединенное с ними ребро. Ребра могут быть ненаправленными, с двунаправленной связью между узлами, или направленными, в которых связь идет в указанном направлении.

Одним из наиболее популярных форматов графов является модель графа свойств. В этой модели свойства узлов или ребер представлены парами имя-значение. Метки также можно использовать для группировки узлов для упрощения запросов. Каждый узел с одной и той же меткой становится членом набора, и узлам можно присвоить столько меток, сколько они подходят.

Передовой опыт моделирования данных

Передовые методики моделирования данных включают восемь шагов, которые могут помочь предприятию извлечь желаемую ценность для бизнеса из своих данных.

Рассматривайте модель данных как план и спецификацию. Модели данных должны быть полезным руководством для людей, которые проектируют схему базы данных, а также для тех, кто создает, обновляет, управляет, регулирует и анализирует данные. Проследите за переходом от концептуальных к логическим и физическим моделям, если новая модель данных создается в новой среде без существующих моделей или физических схем.

Заранее соберите как бизнес-требования, так и требования к данным. Получите информацию от заинтересованных сторон для разработки концептуальных и логических моделей данных на основе потребностей бизнеса. Кроме того, соберите требования к данным от бизнес-аналитиков и других профильных экспертов, чтобы получить более подробные логические и физические модели из бизнес-требований и моделей более высокого уровня. Модели данных должны развиваться вместе с бизнесом и технологиями.

Разработка моделей итеративно и поэтапно. Модель данных может включать сотни или тысячи сущностей и связей. Было бы чрезвычайно сложно спроектировать все сразу. Не пытайтесь вскипятить океан. Наилучший подход состоит в том, чтобы сегментировать модель на предметные области, определенные в концептуальной модели данных, и проектировать эти предметные области одну за другой. После этого займитесь взаимосвязями между ними.

Использование инструмента моделирования данных разрабатывать и поддерживать модели данных . Средства моделирования данных предоставляют визуальные модели, документацию по структурам данных, словарь данных и код языка определения данных, необходимые для создания физических моделей данных. Они также часто могут обмениваться метаданными с базой данных, интеграцией данных, бизнес-аналитикой, каталогом данных и инструментами управления данными. А если в существующих базах данных нет моделей данных, используйте функции обратного проектирования инструмента, чтобы ускорить процесс.

Определите уровень детализации, необходимый для моделей данных. В общем, поддерживайте самый низкий уровень детализации данных — другими словами, самые подробные данные, которые собираются. Агрегируйте данные только при необходимости и только в качестве производной модели данных, сохраняя при этом самые мелкие данные в первичной модели.

Избегайте чрезмерной денормализации баз данных. Денормализация базы данных добавляет избыточные данные для оптимизации производительности запросов. Но он предполагает определенные отношения между сущностями, которые могут ограничивать его полезность для различных аналитических приложений. Как и в случае с агрегацией, при использовании денормализации ее лучше всего применять в производной модели данных, например, в схеме приложения бизнес-аналитики, а не в хранилище данных.

Используйте модели данных в качестве средства коммуникации с бизнес-пользователями. Модель связи объекта с 10 000 таблиц может вскружить голову любому. Но модель данных или ее часть, ориентированная на конкретный бизнес-процесс или анализ данных, дает прекрасную возможность обсудить и проверить схему с бизнес-пользователями. Предположение, что бизнес-пользователи не могут понять модель данных, является фатальной ошибкой при моделировании.

Управляйте моделями данных так же, как код любого другого приложения. Корпоративные приложения, процессы интеграции данных и аналитические приложения используют структуры данных независимо от того, разработаны они и задокументированы или нет. Вместо того чтобы позволять незапланированной «случайной архитектуре» развиваться и уничтожать любые шансы на получение солидной окупаемости инвестиций в свои данные, организациям необходимо серьезно отнестись к моделированию данных.

Следующие шаги

Разработка корпоративной стратегии обработки данных: 10 шагов, которые необходимо выполнить

Как построить успешную облачную архитектуру данных

Шесть основных вариантов использования архитектуры фабрики данных

Углубитесь в интеграцию данных

• база данных (БД)

  Автор: Бен Луткевич

• Как технология графов влияет на рынок баз данных

  Автор: Аарон Тан

• Структура описания ресурсов (RDF)

  Автор: Петр Лошин

• Объяснение типов баз данных NoSQL: график

  Автор: Алекс Уильямс

Бизнес-аналитика

• Snowflake запускает облако данных, предназначенное для производителей

  Новейшая отраслевая платформа поставщика — уже шестая — предназначена для производителей и включает в себя передовой опыт, набор . ..

• Cenegenics модернизируется с помощью встроенного пакета аналитики Domo

  Специалист по обеспечению работоспособности добился двузначного роста выручки за год с момента внедрения набора поставщиков бизнес-аналитики и …

• Databricks запускает новый домик у озера для производства

  Платформа для производственных компаний поставляется с диагностическим обслуживанием и возможностями цифрового двойника и является …

ПоискAWS

• AWS Control Tower стремится упростить управление несколькими учетными записями

  Многие организации изо всех сил пытаются управлять своей огромной коллекцией учетных записей AWS, но Control Tower может помочь. Услуга автоматизирует…

• Разбираем модель ценообразования Amazon EKS

  В модели ценообразования Amazon EKS есть несколько важных переменных. Покопайтесь в цифрах, чтобы убедиться, что вы развернули службу. ..

• Сравните EKS и самоуправляемый Kubernetes на AWS Пользователи

  AWS сталкиваются с выбором при развертывании Kubernetes: запустить его самостоятельно на EC2 или позволить Amazon выполнить тяжелую работу с помощью EKS. См…

Управление контентом

• Adobe добавляет новые инструменты PDF расширения Acrobat в Google Chrome

  Обновления позволяют пользователям Google Chrome изменять PDF-документы, добавляя комментарии, пометки, выделения, подписи и изображения…

• 8 лучших продуктов базы знаний в 2023 году

  База знаний может помочь организациям повысить лояльность к бренду и удовлетворенность клиентов. Основные продукты базы знаний включают …

• 8 лучших практик SharePoint Syntex

  Чтобы использовать сервисы искусственного интеллекта контента SharePoint — Syntex — организации должны определить свои болевые точки и тщательно спланировать работу конечного пользователя . ..

ПоискOracle

• Oracle ставит перед собой высокие национальные цели в области ЭУЗ с приобретением Cerner

  Приобретя Cerner, Oracle нацелилась на создание общенациональной анонимной базы данных пациентов — дорога, заполненная …

• Благодаря Cerner Oracle Cloud Infrastructure получает импульс

  Oracle планирует приобрести Cerner в рамках сделки на сумму около 30 миллиардов долларов. Второй по величине поставщик электронных медицинских карт в США может вдохнуть новую жизнь в …

• Верховный суд встал на сторону Google в иске о нарушении авторских прав на Oracle API

  Верховный суд постановил 6-2, что API-интерфейсы Java, используемые в телефонах Android, не подпадают под действие американского закона об авторском праве, положив конец …

ПоискSAP

• Управление исправлениями недостаточно для защиты систем SAP

  Безопасность имеет решающее значение для клиентов SAP, и сторонние инструменты могут помочь в поиске и мониторинге уязвимостей в областях, которые SAP .

  No related posts.