Файл: Различные способы представления данных в информационных системах (Кодирование и способы кодирования).pdf

Представления используются в запросах к БД тем же образом, как и обычные таблицы. В случае SQL-СУБД имя представления может находиться в SQL-запросе на месте имени таблицы (в предложении FROM). Запрос из представления обрабатывается СУБД точно так же, как запрос, в котором на месте имени представления находится подзапрос, определяющий это представление. При этом СУБД с развитыми возможностями оптимизации запросов перед выполнением запроса из представления могут проводить совместную оптимизацию запроса верхнего уровня и запроса, определяющего представление, с целью минимизации затрат на выборку данных^[11].

Использование представлений не даёт каких-то совершенно новых возможностей в работе с БД, но может быть очень удобно.

Представления скрывают от прикладной программы сложность запросов и саму структуру таблиц БД. Когда прикладной программе требуется таблица с определённым набором данных, она делает простейший запрос из подготовленного представления. При этом даже если для получения этих данных требуется чрезвычайно сложный запрос, сама программа этого запроса не содержит^[12].

Использование представлений позволяет отделить прикладную схему представления данных от схемы хранения. С точки зрения прикладной программы структура данных соответствует тем представлениям, из которых программа эти данные извлекает. В действительности данные могут храниться совершенно иным образом, достаточно лишь создать представления, отвечающие потребностям программы. Разделение позволяет независимо модифицировать прикладную программу и схему хранения данных: как при изменении структуры физических таблиц, так и при изменении программы достаточно изменить представления соответствующим образом. Изменение программы не затрагивает физические таблицы, а изменение физической структуры таблиц не требует корректировки программы^[13].

С помощью представлений обеспечивается ещё один уровень защиты данных. Пользователю могут предоставляться права только на представление, благодаря чему он не будет иметь доступа к данным, находящимся в тех же таблицах, но не предназначенных для него.

Поскольку SQL-запрос, выбирающий данные представления, зафиксирован на момент его создания, СУБД получает возможность применить к этому запросу оптимизацию или предварительную компиляцию, что положительно сказывается на скорости обращения к представлению, по сравнению с прямым выполнением того же запроса из прикладной программы^[14].

Некоторые СУБД имеют расширенные представления для данных, доступных только для чтения. Так, СУБД Oracle реализует концепцию «материализованных представлений» — представлений, содержащих предварительно выбранные невиртуальные наборы данных, совместно используемых в распределённых БД. Эти данные извлекаются из различных удалённых источников (с разных серверов распределённой СУБД). Целостность данных в материализованных представлениях поддерживается за счёт периодических синхронизаций или с использованием триггеров. Аналогичный механизм предусмотрен в Microsoft SQL Server версии 2000^[15].

По самой сути представления могут быть доступны только для чтения. Тем не менее, в некоторых СУБД (например, в Oracle) представления могут быть редактируемыми, как и обычные физические таблицы. Редактирование может допускаться для представлений, выбранных из единственной физической таблицы таким образом, чтобы каждой записи в представлении соответствовала строго одна запись в таблице-источнике, а в числе полей представления был первичный ключ физической таблицы. При выполнении команд редактирования, добавления или удаления для такого представления сервер СУБД преобразует эти команды в соответствующие команды для физической таблицы-источника. Разумеется, если в представлении используется группировка записей или преобразование значений в полях, редактирование такого представления невозможно даже теоретически. Но и такие представления могут, тем не менее, редактироваться, посредством написания соответствующих триггеров (хотя осмысленность подобных операций целиком останется на совести программиста). Впрочем, редактируемые представления, как и возможность создания триггеров для представлений, поддерживают лишь немногие СУБД^[16] [3, 5, 8].

По итогам данной главы можно сделать вывод, что представление данных зависит от сферы применения. Представление чаще всего является переформированным видом определенной информации.

Заключение

Информацию можно классифицировать разными способами, и разные науки это делают по-разному. Например, в философии различают информацию объективную и субъективную. Объективная информация отражает явления природы и человеческого общества. Субъективная информация создается людьми и отражает их взгляд на объективные явления.

В информатике отдельно рассматривается аналоговая информация и цифровая. Это важно, поскольку человек благодаря своим органам чувств, привык иметь дело с аналоговой информацией, а вычислительная техника, наоборот, в основном, работает с цифровой информацией.

Человек воспринимает информацию с помощью органов чувств. Свет, звук, тепло - это энергетические сигналы, а вкус и запах - это результат воздействия химических соединений, в основе которого тоже энергетическая природа. Человек испытывает энергетические воздействия непрерывно и может никогда не встретиться с одной и той же их комбинацией дважды. Нет двух одинаковых зеленых листьев на одном дереве и двух абсолютно одинаковых звуков - это информация аналоговая. Если же разным цветам дать номера, а разным звукам - ноты, то аналоговую информацию можно превратить в цифровую.

Кодирование информации. Кодирование информации - это процесс формирования определенного представления информации.

В более узком смысле под термином «кодирование» часто понимают переход от одной формы представления информации к другой, более удобной для хранения, передачи или обработки.

Компьютер может обрабатывать только информацию, представленную в числовой форме. Вся другая информация (звуки, изображения, показания приборов и т. д.) для обработки на компьютере должна быть преобразована в числовую форму. Например, чтобы перевести в числовую форму музыкальный звук, можно через небольшие промежутки времени измерять интенсивность звука на определенных частотах, представляя результаты каждого измерения в числовой форме. С помощью компьютерных программ можно преобразовывать полученную информацию, например «наложить» друг на друга звуки от разных источников.

Аналогично на компьютере можно обрабатывать текстовую информацию. При вводе в компьютер каждая буква кодируется определенным числом, а при выводе на внешние устройства (экран или печать) для восприятия человеком по этим числам строятся изображения букв. Соответствие между набором букв и числами называется кодировкой символов.

Как правило, все числа в компьютере представляются с помощью нулей и единиц (а не десяти цифр, как это привычно для людей). Иными словами, компьютеры обычно работают в двоичной системе счисления, поскольку при этом устройства для их обработки получаются значительно более простыми.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Андреева Е. В. Математические основы информатики: математическое пособие / Е. В. Андреева, Л. Л. Босова, И. Н. Фалина. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2011. – 312 с.
2. Глик Д. Информация. История. Теория. Поток / Д. Глик. — М.: CORPUS, 2013. — 576 с.
3. Годин В. Базы данных. Проектирование. Учебник / В. Годин. – М.: Юрайт, 2016. – 478 с.
4. Грэхем Р. Конкретная математика. Математические основы информатики / Р. Грэхем, Д. Э. Кнут, О. Паташник. – М.: Вильямс, 2010. – 784 с.
5. Гудсон Д. Практическое руководство по доступу к данным / Д. Гудсон, Р. Стюард. – СПб.: БХВ-Петербург, 2013. – 304 с.
6. Илюшечкин В.М. Основы использования и проектирования баз данных / В. М. Илюшечкин. – М.: Юрайт, 2011. – 224 с.
7. Исаев Г. Проектирование информационных систем / Г. Исаев. – М.: Омега-Л, 2012. – 432 с.
8. Семакин И. Г. Энциклопедия школьной информатики / И. Г. Семакин, Е. В. Андреева, А. А. Дуванова, Е. А. Еремин, И. А. Калинин. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2011. – 400 с.

1. Андреева Е. В. Математические основы информатики: математическое пособие / Е. В. Андреева, Л. Л. Босова, И. Н. Фалина. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2011. – С. 152. ↑

2. Грэхем Р. Конкретная математика. Математические основы информатики / Р. Грэхем, Д. Э. Кнут, О. Паташник. – М.: Вильямс, 2010. – С. 235. ↑

3. Грэхем Р. Конкретная математика. Математические основы информатики / Р. Грэхем, Д. Э. Кнут, О. Паташник. – М.: Вильямс, 2010. – С. 235. ↑

4. Семакин И. Г. Энциклопедия школьной информатики / И. Г. Семакин, Е. В. Андреева, А. А. Дуванова, Е. А. Еремин, И. А. Калинин. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2011. – C. 162. ↑

5. Андреева Е. В. Математические основы информатики: математическое пособие / Е. В. Андреева, Л. Л. Босова, И. Н. Фалина. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2011. – С. 300. ↑

6. Грэхем Р. Конкретная математика. Математические основы информатики / Р. Грэхем, Д. Э. Кнут, О. Паташник. – М.: Вильямс, 2010. – С. 556. ↑

7. Грэхем Р. Конкретная математика. Математические основы информатики / Р. Грэхем, Д. Э. Кнут, О. Паташник. – М.: Вильямс, 2010. – С. 226. ↑

8. Семакин И. Г. Энциклопедия школьной информатики / И. Г. Семакин, Е. В. Андреева, А. А. Дуванова, Е. А. Еремин, И. А. Калинин. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2011. – C. 146. ↑

9. Илюшечкин В.М. Основы использования и проектирования баз данных / В. М. Илюшечкин. – М.:Юрайт, 2011. – С. 163. ↑

10. Гудсон Д. Практическое руководство по доступу к данным / Д. Гудсон, Р. Стюард. – СПб.: БХВ-Петербург, 2013. – С. 133. ↑

11. Илюшечкин В.М. Основы использования и проектирования баз данных / В. М. Илюшечкин. – М.:Юрайт, 2011. – С. 211. ↑

12. Гудсон Д. Практическое руководство по доступу к данным / Д. Гудсон, Р. Стюард. – СПб.: БХВ-Петербург, 2013. – С. 122. ↑

13. Илюшечкин В.М. Основы использования и проектирования баз данных / В. М. Илюшечкин. – М.:Юрайт, 2011. – С. 153. ↑

14. Гудсон Д. Практическое руководство по доступу к данным / Д. Гудсон, Р. Стюард. – СПб.: БХВ-Петербург, 2013. – С. 125. ↑

15. Семакин И. Г. Энциклопедия школьной информатики / И. Г. Семакин, Е. В. Андреева, А. А. Дуванова, Е. А. Еремин, И. А. Калинин. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2011. – C. 151. ↑

16. Гудсон Д. Практическое руководство по доступу к данным / Д. Гудсон, Р. Стюард. – СПб.: БХВ-Петербург, 2013. – С. 135. ↑