Конференция "Эффективное управление вузом. Опыт использования автоматизированных систем управления» Секция 1 "Управленческая деятельность"

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Базы данных Реляционная база данных MS Access. Повторение База данных организованная совокупность данных из какой-либо предметной области, предназначенная.
Advertisements

Информационные системы Разработка баз данных. Основная функция информационной системы – обеспечить хранение и оперативную обработку всей поступающей информации.
Базы данных и информационные системы Базы данных и информационные системы.
Базы и банки данных Тема 10. Банк данных Банк данных – это система специальным образом организованных данных, программных, технических, языковых, организационно-методических.
Муниципальное общеобразовательное учреждение Онохойская средняя общеобразовательная школа 2 Разработал : учитель информатики и ИКТ Потёмкина С. А.
Основные понятия баз данных Базы данных 2 Примеры баз данных.
Базы данных. База данных – это обширные наборы данных, относящихся к определенной области и хранимые во внешней памяти ЭВМ в виде совокупности связанных.
mgpu.alserkin.com Компьютерные технологии исследования Логин: st1314 Пароль: st1314
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ. БАЗА ДАННЫХ – совокупность данных, организованных по определенным правилам, предусматривающим общие принципы описания,
КАФЕДРА СИСТЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ (САПР) УПРАВЛЕНИЕ БАЗАМИ ДАННЫХ.
© М.Е.Макарова
Дорогу осилит идущий, а информатику – мыслящий Гюстав Гийом 1.
Проектирование реляционной базы данных Основные принципы проектирования.
Разбор проектирования БД «Успеваемость» § 15. Реляционная модель данных 1 Базы данных 11 класс.
База данных – совокупность сведений о конкретных объектах реального мира в какой-либо предметной области. Банк данных – устаревшее название баз данных.
Презентация к уроку (информатика и икт, 10 класс) по теме: Пример структуры данных - модели предметной области.ppt
Виды моделей данных. Ядром любой базы данных является модель данных. Модель данных представляет собой множество структур данных, ограничений целостности.
Проектирование базы данных. Схема создания модели.
Понятие базы данных, их виды, применение. Системы управления базами данных (СУБД)
БАЗЫ ДАННЫХ Шапошникова Н. Т., учитель информатики школы 617.
Транксрипт:

Конференция "Эффективное управление вузом. Опыт использования автоматизированных систем управления» Секция 1 "Управленческая деятельность"

Тема доклада: "Применение не реляционных баз данных при построении единого информационного пространства (ЕИП) ВУЗа" Авторы: Берников Дмитрий Владимирович, , Сергеев Константин Вадимович,

Примерная структура информационной системы Файлы Базы данных Программы ….... Координация работы пользователей Интерфейс пользователя Интерфейс пользователя Интерфейс пользователя I II III IV Внешние данные

Лоскутная автоматизация Расписание Успеваемость НИОКРБиблиотека КАДРЫЗарплата Учебный процесс Научно-исследовательский сектор Административно-хозяйственная деятельность …....

Единое информационное пространство Доступ к данным Навигация данных Описание данных (метаинформация)

ER-диаграмма (структура данных) Концептуальная схема фрагмента БД Студенты Код Ф И О Предметы Код Наименование Группы Код Название 1:mm:n

Реализация БД – реляционный подход С001 Г1 Иванов И.И. С002 Г1 Сидоров С.С. С003 Г2 Петров А.В. С004 Г3 Васильева М.П. П01 Информатика П02 Философия П03 Физика Г1 Группа 1 Г2 Группа 2 Г3 Группа 3 С001 П01 С001 П03 С002 П02 С002 П03 С003 П01 С003 П02 С003 П03 С004П02 Индекс Студенты (С) Предметы (П) Группы (Г)

Доска или бумага – естественный способ представления информации в виде графа

Реализация БД – сетевой подход name: Иванов.И.И. Студент name: Сидоров С.С. Студент name: Петров А.А. Студент name: Васильева М.П. Студент name: Информатика Предмет name: Философия Предмет name: Физика Предмет name: Группа 1 Группа name: Группа 2 Группа name: Группа 3 Группа

Сравнение производительности РБД и граф-БД Query Response Time = f(graph density, graph size, query degree) Graph density - среднее число связей узла Graph size - число узлов Query degree - число сегментов узел i - связь i-j - узел j RDBMS: Экспоненциальное падение производительности при увеличении каждого фактора Сетевая БД Neo4j: Производительность не изменяется с ростом числа узлов Производительность уменьшается линейно с ростом плотности или длины запроса

Преобразование информации Фамилия: Сидоров Имя: Самуил Отчество: Магомедович Пол:М Год рождения 1995 Жена: Сидорова А.И. Дети: Мария, Петр Школа:1543 Институт: МГИМО Специальность: журналист Резус-фактор: отрицательный Группа крови III(B) Место работы: котельная 1 Должность: уборщица Фамилия: Сидоров Имя: Самуил Отчество: Магомедович Пол:М Год рождения 1995 Жена: Сидорова А.И. Дети: Мария, Петр Школа:1543 Институт: МГИМО Специальность: журналист Резус-фактор: отрицательный Группа крови III(B) Место работы: котельная 1 Должность: уборщица

Пример: фрагмент социальной сети Факультет Мед.инф.Работа Студент Факультет Мед.инф. Студентка вуз Свидетельство О браке

Пример: данные HR-системы Оргструктура Штатное расписание Подчиненность Замещение Штатные единицы Сотрудник Занятие должности

Пример: бухгалтерские проводки счет /11/15 Дебет /11/15 Дебет /11/15 Дебет /11/ /11/15 S: /11/ /11/15 Кред S:2000 Кред Дебет Кред

Пример: электронная таблица Цена за ед. Количество Сумма XYZ Товар Унитаз Цемент Обои Клей Ед.изм шт. кг рули того: x x x x 2000 S

Пример: технологический процесс Преобразование объект(ы) событие Преобразование объект(ы) событие ? Преобразование объект(ы) событие Преобразование объект(ы) событие

Комплексирование NoSQL СНИЛС: ФИО: Иванов И.И. Дата Рождения: Паспорт: Reference: { _id: , Основные_Данные: { СНИЛС: , ФИО:Иванов И.И., Дата Рождения: , Паспорт: …. } Образование { тип: высшее, ВУЗ:Урюпинский Государственный Университет, Специальность:преподаватель философии … } Семья { Дети : [Василий, Мария, Петр], Жена: Иванова М.И. … } … } PERSON Сетевая БДДокументарная БД

Реализация сетевой БД - Neo4j Node; id = 635 p1: v1 p2: v2 p3: v3 … pN[]; [v1, v2, vm] labe l-1 labe l-2 Node; id = 636 p1: v1 p2: v2 p3: value3 … pN[]; [v1, v2, vm] labe l-1 Index:lab el-1 p1:v1:635 p1:v1:636 Index:p3 p1:v1:635 p1:v1:636 Node; id = 637 p1: v1 p2: v2 p3: v3 … pN[]; [v1, v2, vm] R:789R:789 R:790R:790 R:791R:791 R:792R:792 R:793R:793 R:794R:794 Relation: id = 793 pr1: vr1 pr2: vr2 pr3: vr3 … prN[]; [v1, v2, vm] in out Index: Rel Метка Узел labe l-3

Выводы