в каком виде представлены зависимые данные реализующие сетевую модель баз данных

IT-блог о веб-технологиях, серверах, протоколах, базах данных, СУБД, SQL, компьютерных сетях, языках программирования и создание сайтов.

Сетевая база данных. Сетевая модель данных

Здравствуйте, уважаемые посетители моего скромного блога для начинающих вебразработчиков и web мастеров ZametkiNaPolyah.ru. Продолжаем рубрику Заметки о MySQL, в которой уже были публикации: Нормальные формы и транзитивная зависимость, избыточность данных в базе данных, типы и виды баз данных, настройка MySQL сервера и файл my.ini, MySQL сервер, установка и настройка, Архитектура СУБД и архитектура баз данных. Сегодня я бы хотел более подробно остановиться на сетевых базах данных, в общем-то, в одной из прошлых публикация я практически вскользь упоминал о них, но особой ясности не вносил. Следует сказать, что сетевая база данных относится к теоретико-графовым моделям, про то, что такое графы я постараюсь объяснить в другой публикации, сейчас этот момент не столь важен, но если хотите, то почитайте учебник математики. В этой публикации я постараюсь доступным и понятным языком рассказать о сетевых базах данных и принципе их работы, как обычно всю математику я сведу к минимуму и все умные термины оставлю за пределами данной публикации. Там, где я не смогу что-то объяснить без специфической терминологии, а такие моменты могут появиться, я все обязательно поясню.

Так вот, сетевые базы данных относятся к теоретико-графовым моделям баз данных, помимо сетевых баз данных сюда еще входят иерархические базы данных. Кстати, на основе математики сетевых баз данных существуют различные СУБД, это в основном коммерческие версии. У сетевых баз данных существуют характерные операции навигации, манипуляции и управления данными, с которыми мы и постараемся разобраться в данной публикации. Стоит сказать, что помимо теоретико-графовой модели баз данных существует еще и теоретико-множественная модель, к которой относятся реляционные базы данных, математика которых заложена в MySQL сервере, но до них мы еще обязательно дойдем. А теперь приступим к рассмотрению сетевой модели данных.

Сетевая модель данных

Прежде чем перейти к описанию процессов, которые происходят внутри сетевой модели данных, давайте ознакомимся со структурой сетевой базы данных, чтобы иметь представление о том, с чем предстоит иметь нам дело. Прежде всего, следует разобраться со словом сети, которое присутствует в название: «сетевая модель». Сети – это естественный способ представления отношений между объектами базы данных и связей между этими объектами. Под словом объекты следует понимать таблицы баз данных или сущности. В общем, как вам удобно, так и называйте, вас везде поймут правильно.

Сетевые базы данных опираются на математику графов, конкретнее, сетевую модель данных можно представить в виде ориентированного графа. Направленный граф состоит из узлов и ребер. Узлы направленного графа – это ни что иное, как объекты сетевой базы данных, а ребра такого графа показывают связи между объектами сетевой модели данных, причем ребра показывают не только саму связь, но и тип связи (связь один к одному или связь один ко многим). Взгляните на рисунок, чтобы лучше осознать суть написанного выше:

Структура сетевой базы данных, пример

Стоит заметить, что иерархическая модель баз данных является частным и упрощенным случаем сетевых баз данных.

Структура сетевых баз данных

Сетевые базы данных имеют достаточно простую структуру, во всяком случае, сетевая модель имеет более простую структуру, нежели реляционная модель. Структура сетевых баз данных состоит из четырех компонентов, то есть в сетевой модели используют четыре типа структур данных. Два из которых являются главными и два, если можно так сказать, не главными. Главные типы структур сетевых данных – это запись и набор. Вспомогательные типы структур сетевой модели данных, которые используются для построения главных структур – это элемент данных и агрегат данных. Сама структура сетевой базы данных выглядит так:

Сетевая модель данных, пример

Пять элементов структуры сетевой модели данных образуют саму базу данных. Теперь пройдемся по каждому из типов структуры сетевых баз данных.

Элемент данных – это наименьшая информационная именованная единица данных, доступная пользователю, если провести аналогию с файловой системой, то это поле в файловой системе, если проводит аналогию с реляционной базой данных, то элемент данных – один столбец таблицы реляционной БД. Если говорить точнее, то это подстолбец. Не знаю, как правильно выразиться, вообще, я косноязычен.

Агрегат данных – это следующий уровень обобщения данных сетевой модели. Агрегат данных – это именованная совокупность данных внутри одной записи. Аналогию с реляционными БД тут не проведешь, поскольку агрегат данных – это столбец над столбцами, который объединяет элементы данных по логике их содержимого, следующий рисунок внесет ясность во все выше написанное:

Агрегат данных сетевой модели данных

На данном рисунке видно, что дата – это агрегат данных структуры сетевой модели, а день, месяц и год – это элемент данных сетевой БД.

Запись в сетевой модели данных – это конечный уровень обобщения данных, что-то наподобие таблицы в реляционной базе данных. Каждая запись в сетевой базе данных должна обладать или содержать в себе, как минимум один именованный элемент данных, если элементов внутри записи более одного, то каждый элемент данных должен обладать уникальным форматом.

Давайте разбираться со структурой сетевых баз данных на примере, поскольку так будет более понятно и доступно. Представим, что мы хотим создать запись в сетевую базу данных, назовем ее скажем «Сотрудник», в которую обязательно должен входить агрегат данных, который представлен на рисунке выше, его мы назовем «Дата». В эту запись нам необходимо будет добавить: табельный номер, ФИО и адрес сотрудника. Выглядеть такая запись в сетеовой модели данных будет следующим образом:

Записей сетевой базы данных

Прежде, чем переходить к набору записей, нужно разобраться с тем, что такое тип записи и для чего нужен тип записи в сетевой базе данных. И так, тип записей – это совокупность логически связанных экземпляров записей. Проще сказать – это все записи, которые связаны между собой по смыслу и, которые дополняют друг друга. Если переложить термин тип записей на реальный мир, то это информационная модель (иначе, полное описание) какого-либо объекта из реального мира, например сотрудника фирмы.

Как видно из рисунка выше: в качестве элементов данных сетевой модели могут быть использованы только простые типы, если хотите данных, но это не совсем так. Потому что в качестве агрегатов данных можно использовать сложные типы. Сложные типы в структуре сетевых баз данных бывают двух видов: вектор и повторяющаяся группа. Агрегат типа вектор соответствует линейному набору элементов данных, такой агрегат вы уже видели, он называется у нас «Дата», ну это чтобы вы представляли себе, что такое линейный набор элементов данных.

Агрегат типа повторяющаяся группа – это совокупность векторов данных (то есть несколько векторов). Для большей ясности давайте представим новый агрегат данных, который назовем, ну скажем «Товар»:

Агрегат типа повторяющаяся группа

Товары обычно хранятся на складе или их продают, зачастую по нескольку штук. Я хочу подвести к тому, что агрегат типа повторяющаяся группа – это несколько агрегатов типа вектор, объединенных вместе, допустим, у нас покупают 5 товаров, значит, если наш агрегат «Товар» будет иметь тип повторяющаяся группа, то он будет состоять из 5 агрегатов типа вектор, примерно так.

Перейдем к дальнейшему рассмотрению структуры сетевой модели данных. Набор записей – это именованная двухуровневая иерархическая структура, которая содержит управляемую и управляющую записи. При помощи наборов указывается тип связи между записями. Что это означает? Проще говоря, набор это две записи, между которыми есть связь: один ко многим или один к одному. Представим, что у нас имеется две записи в сетевой базе данных: запись «Сотрудник», структуру которой я привел выше и запись «Отдел», структура которой в данном контексте нам не важна.

Перед нами стоит задача: осуществить логическую связь между двумя этими записями, то есть определить какая запись будет управляемой, а какая управляющей. Логично предположить, что запись «Отдел» должна быть управляющей, поскольку сотрудник работает в отделе, а не отдел в сотруднике. И понятно, что связь между этими записями должна быть один ко многим, потому что отдел один, а сотрудников много, назовем эту связь «Работает». И так, мы приходим к выводу, что набор записей сетевой модели данных определяет: управляющую запись, в нашем случае это «Отдел», подчиненную запись, которую мы назвали «Сотрудник», а так же тип связи между этими записями, которую мы обозвали «Работает». «Работает» — это не только имя связи, но еще и метка, которая именует сам набор данных сетевой модели. Впрочем, рисунок должны внести ясность в мои несколько путаные пояснения:

Набор записей сетевой модели данных

В данном случае связь один ко многим говорит нам о том, что с одним экземпляром записи «Отдел» может быть связано ноль, один или несколько экземпляров записи «Сотрудник». Экземпляр записи – это что-то наподобие кортежа (строки таблицы) из реляционной БД. Использую понятия сетевой модели данных, приведенные выше, можно нарисовать набор записей по-другому. На рисунке можно отобразить логические типы данных для обеих записей, структуру записей сетевой модели данных и указать связь между записями, которую мы обозвали «Работает»:

Теперь обобщим все то, что было написано выше про структуру сетевой базы данных, собственно обобщает все база данных. База данных сетевой модели данных – это именованная совокупность экземпляров записей различного типа и экземпляров наборов, хранящих в себе типы связей между записями. Проще говоря, это все записи и все связи между записями. Что же, мы познакомились со структурой сетевой модели данных, рассмотрели несколько примеров и заодно ознакомились с самыми простыми основами проектирования сетевых баз данных. Жаль, что я ничего не писал про концептуальное проектирование баз данных и концептуальную модель данных. В дальнейшем постараюсь исправить этот недостаток, потому что следующий раздел будет связан с концептуальной моделью.

Преобразование концептуальной модели в сетевую модель данных

На детальное рассмотрение концептуальное модели данных и концептуального проектирования баз данных может потребоваться пара публикаций, а ограничиваться общими словами я не хочу, поэтому сейчас, уважаемые посетители, я буду считать, что вы имеете представление о том, что такое концептуальная модель, если не знаете, то тут два выхода: либо вы ждете соответствующую публикацию на моем блоге, либо пользуетесь поисковыми системами. Думаю, на других сайтах люди пишут не хуже меня, а может быть и лучше. Если вы ничего не знаете про концептуальную модель данных, то смело пропускайте данный раздел.

Сетевую модель данных можно легко получить из концептуальной модели, причем нужно соблюсти всего лишь одно условие: в концептуальной модели данных должны использоваться только бинарные связи, которые принадлежат к типам: «один к одному» или «один ко многим». При этом вместо сущностей концептуальной модели данных следует использовать типы записей сетевой базы данных, собственно, имена сущностей из одной будут являться именами типов записей другой модели данных. Атрибуты, которые есть у сущностей (иначе столбцы таблицы) превращаются в поля записей сетевой модели данных, а связи между сущностями становятся связями между типами записей.

Бинарные связи концептуальной модели данных без затруднений переносятся на сетевую модель данных. Связь один ко многим переносится следующим образом: тип записи со стороны один становится управляющей записью, а тип записи со стороны многим становится подчиненной записью. Для связи один к одному запись владелец и подчиненная запись определяется произвольно.

Управление сетевыми данными

И последнее, о чем я бы хотел поговорить в этой публикации – управление сетевыми данными. Стоит сказать, что для манипулирования и управления данными в сетевой модели данных используется ряд типичных операций (о специфических операциях, присущих различным сетевым СУБД, мы говорить не будем), которые присущи для всех систем управления сетевыми базами данных. Все операции с сетевыми данными можно разделить на две группы: навигационные операции с данными и операции модификации данных.

Навигационные операции сетевых баз данных осуществляют переход по связям, определенных в схеме баз данных, в результате таких переходов определяется запись, которую называют текущей (запись сетевой модели, с которой мы будем работать). К навигационным операциям можно отнести:

При помощи операций модификации сетевых баз данных осуществляется добавление новых записей данных, добавление новых наборов данных, удаление записей данных и наборов записей, модификация агрегатов и элементов данных. Для реализации этих операций в системе текущее состояние детализируется путем запоминания трех его составляющих: текущего набора, текущего типа записи, текущего экземпляра типа записи. В такой ситуации возможны следующие операции:

Источник

Таблично-сетевая модель данных. Введение

Реляционная модель потеряла свою исключительность

Требования функциональности и структурированности баз данных (БД), наиболее полно реализованные в реляционных системах, сейчас находятся под давлением новых требований.

Первая проблема – низкая эффективность для больших данных (big data). Источниками больших данных являются социальные сети, системы видеонаблюдения, пространственные сенсоры, биллинг и т.п. Реляционная БД (РБД) хорошо работает, если схема данных точно определена заранее, до запуска прикладного приложения. Но большие данные по своей сути трудно поддаются структурированию на этапе проектирования БД. Только по мере сбора информации, постепенно, ее структура проявляется более очевидно.

Второе – поиск, вычисление запросов в РБД с таблицами огромных размеров – это задача высокой алгоритмической сложности. Использование индексирования и хеширования хорошо работает в более-менее статичных РБД, которые в значительной степени заполняются еще до запуска системы в эксплуатацию. А в условия быстрого поступления новых массивов данных в реальном времени, преимущества этих методов нивелируются, так как накладные затраты резко возрастают.

Третий недостаток РБД вытекает из жестких требований к схемам данных в рамках канонических «нормальных форм». Нужда в огромном количестве самых разнообразных приложений требует значительных усилий по созданию моделей данных, а неровный уровень квалификации программистов и сжатые сроки приводят к ошибкам, требующим исправлений и переделок. Но любое изменение уже «живой», наполненной РБД («миграция») – это еще более сложная и трудоемкая задача, которая в некоторых случаях вообще не имеет другого решения, как полная замена старой БД на новую.

«Красота» и строгость реляционной модели, реализуемой на SQL, на протяжении 3-х десятков лет восхищали программистов. «Старые» модели: сетевая или иерархическая были почти забыты. Да программных продуктов таких почти не осталось, за исключением, пожалуй, «почти бессмертной» IDMS [1].

В последнее десятилетие идет активная работа по созданию альтернативных систем управления БД (СУБД), которые так просто и называются – NoSQL. Под это понятие сейчас подпадают очень разные системы, которые сильно отличаются между собой. Интересно, что «старые» сетевая и иерархическая модели в понятие NoSQL не входят! Хорошие обзоры в этой области можно найти в [2,3,4].

В категорию NoSQL включают «графовые» БД [5], которые абстрактно близки к канонической сетевой модели CODASYL [6]. Как и следует из самого названия, такие системы представляют собой два неорганизованных множества – узлы (вершины) и ребра (дуги). Главное преимущество сетевых БД – навигация «определяется» не в момент обработки запроса, как в РБД, а в момент добавления новых данных (для графов — вершин и ребер), полностью справедливо и для графовых систем. Но графовая БД не структурирована до начала ее наполнения, в отличие от БД по CODASYL.

Другие самые популярные классы NoSQL БД – «ключ-значение» (пример — Redis [7]) и «хранилище документов» (пример — MongoDB [8]). Так как детальный обзор подобных систем не есть цель настоящей статьи, важно отметить только следующее.

NoSQL системы, как правило, работают на базе распределенных файловых систем, обеспечивающих масштабируемость и надежность [9]. Но задача, которая математически строго решается в рамках реляционной модели – целостность и непротиворечивость базы данных (при условии, конечно, профессионально грамотного проектирования нормализованной схемы) в большинстве NoSQL систем вообще не ставится.

В итого на сегодня ситуация примерно следующая: 75% БД – реляционные, NoSQL в чистом виде используются в узко специализированных системах, а комбинации различных моделей БД применяют в высоконагруженных глобальных сетевых проектах: Google, Facebook, Instagram, WhatsApp и подобных.

Реляционные базы данных без SQL

Кроме приведенных выше практических проблем использования РБД в последнее время стали заметны и другие важные тенденции.

Помимо порой чрезмерной «жесткости» реляционной модели, крупный ее практический (не теоретический) недостаток – сложность манипулирования данными. Первый вариант – использование конвейера операций над множествами – объединения, пересечения, фильтрации и т.п. на практике вообще почти не используется, так как связан с затратами колоссальных ресурсов и оправдан только при «пакетной» обработке множеств однотипных запросов. Второй вариант – интерпретатор языка SQL требует высокого профессионализма, хорошего знания теории множеств, теории баз данных, и немалого практического опыта.

Объектно-ориентированное программирование (ООП) стало стандартом, но SQL – декларативный язык, грамматика которого не стыкуется с наиболее распространенными языками ООП (C++, Java, JavaScript, Python). Вследствие этого популярность приобрело решение для «встраивания» РБД (работающих с запросами на SQL) на основе библиотек классов под названием ORM (Object-Relational Mapping — объектно-реляционное отображение (преобразование) [9]).

Использование классов ORM позволяет программисту обходится без SQL при использовании РБД. ORM автоматически генерирует запросы на SQL к РБД для создания таблиц и манипулирования данными. Большинство ORM имеют интерфейсы с различными популярными СУБД – SQLite, MySQL, PostgreSQL и другими, что дает выбор без модификации программного кода.

Реализаций ORM имеется масса, даже по несколько для каждого языка программирования. Все они похожи, поэтому для определённости в дальнейшем под ORM будем понимать соответствующую библиотеку (пакет) models класса Model фреймворка Django [10] на языке Python [11].

ORM очень «удобно» и программисты не особо задумываются, что, используя этот API, они получают не только преимущества реляционной модели, но все ее недостатки. Например, в самом коде нельзя переопределять модели таблиц – добавить или удалить столбец, добавить новую таблицу и т.п. Чтобы сделать миграцию БД, надо сначала переписать код, потом «подняться этажом выше», и после этого перезапустить программу. В итоге невозможно создать приложение, который предусматривает даже простейшие изменения схемы данных в процессе работы программы без изменения самой программы.

Поиск данных в ORM реализуется применением цепочек методов, например, “objects.all()”, “objects.get(…)”, “objects.filter(…)” в Django. Просто, красиво и удобно, но к какой алгоритмической сложности исполнения SQL-запросов, сгенерированных ORM, это приведет, не видно «невооруженным» взглядом.

Когда SQL-запрос пишет человек, предполагается, что он думает и понимает затраты вычислительных ресурсов. ORM вуалирует эту задачу.

Гипертаблица как база данных нового поколения

Нами разработана новая концепция, методы и практические способы объединить реляционную и сетевую модели БД с преимуществами идеи ORM – отказ от использования специальных языков запросов, что позволило создать новую модель и технологию баз данных.

Ключевым понятием является гипертаблица (ГТ) – это база данных, как совокупность таблиц, в которой используются:

Значениями полей АТС в строках таблицы являются явные ссылки на любые строки в любых таблицах, входящих в гипертаблицу.

Понятие гипертаблицы, введённое нами, никак не связано с проектом [13], который был свернут в 2016 году.

Имеется действующий прототип — комплекс инструментальных средств на языке Python – система управления гипертаблицами HTMS (Hyper Table Management System), в которую входят следующие уровни (сверху вниз):

Принципиально возможно вместо Cage использовать обычную локальную файловую подсистему ОС для управления файлами, а также использовать API Cage и ПО CageServer как независимый от HTMS инструмент для реализации удаленного распределенного файлового доступа в любых системах.

В дальнейших статьях планируется подробнее познакомить читателей с системой HTMS.

Источник

V2: Основы баз данных и знаний

S: Что не является основным объектом базы данных?

S: К прикладному программному обеспечению относятся

S: Кляч базы данных определяет.

+: уникальный номер записи в базе данных

-: набор символов, ограничивающий вход в автоматизированную систему с базой данных

-: часть записи, совокупность ее полей, предназначенных для формирования индексного файла

-: язык запроса к базе данных

S: Основной объект любой реляционной базы данных – это…

+: значения ключевого поля

S: Программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов и тиражирующие их эмпирический опыт для решения задач прогнозирования, принятия решений и обучения, называются…

-: системами управления базами данных

S: Ключ к записям в БД может быть…

S: Базы данных, реализующие сетевую модель данных, представляют зависимые данные в виде…

+: наборов записей и связей между ними

S: В классификации типов СУБД отсутствуют.

S: иерархическая модель данных организует данные в виде

S: В каждой таблице базы данных должен быть.

S: Модель, при которой на первом уровне может находиться несколько элементов связанных не только вертикальными связями, но горизонтальными, называется…

S: Языком запросов к реляционным базам данных является …

S: Укажите лишний параметр Иерархической модели

S: Определите лишний тип моделей данных

S: Выберите лишний вариант методов создания таблицы

-: в режиме конструктора

-: путем ввода данных

S: Объект, который позволяет получить нужные данные из 1 или нескольких таблиц

S: Выберите лишние свойства реляционной модели

+: имеются одинаковые строки в таблице

-: каждый элемент таблицы – один элемент данных

-: все столбцы в таблице являются однородными

-: одинаковые строки в таблице отсутствуют

-: каждый столбец имеет уникальное имя

S: Выберите лишние свойства реляционной модели

+: все столбцы в таблице имеют разные типы

-: каждый элемент таблицы – один элемент данных

-: все столбцы в таблице являются однородными

-: одинаковые строки в таблице отсутствуют

-: каждый столбец имеет уникальное имя

V2: Системы управления базами данных

Запросы, выполняющие вычисления над группой записей

-: Запрос на обновление

Сколько колонок (всегда) содержит таблица в режиме конструктора.

+: это одноразовые запросы

-: объект, содержащий программы на языке Visual Basic

-: это объект, с помощью которого в БД вводят новые данные

-: специальные структуры, предназначенные для обработки данных

-: описание последовательности действий

Укажите, какие действия невозможны при работе с таблицей в режиме таблицы?

+: Изменение значения в поле

-: Изменение типа данных поля

В каждой таблице базы данных должен быть.

При работе с какими объектами базы данных Access возможно применить фильтрацию записей?

Выберите команду, которую используют для сохранения копии рабочей базы данных под другим именем?

Какие объекты базы данных Microsoft Access предназначены для хранения информации?

Что означает (*) символы шаблона?

+: заменяет любую группу любых символов; может быть первым или последним символом в шаблоне

-: заменяет один любой символ

-: заменяет одну любую цифру

-: нет такого символа шаблона

Какой модели данных НЕ существует?

Тип поля (числовой, текстовой и др.) в базе данных определяется.

Какое сочетание клавиш позволяет Сохранить?

Что такое программа Microsoft Access?

-: Программа для создания таблиц

-: Программа для ввода данных

+: Программы для создания Базы Данных

-: Программа для создания слайдов

Как создать Запрос?

+: Создание- мастер запроса

-: Работа с базой данных-Создать Форму

+: Создание- Конструктор форм

Какой тип данных можно перенести в MWord из Access

Можно ли импортировать данные Excel в Access

+: Если представить в виде таблицы

-: Если представить в виде диаграммы

Какой тип данных не существует в Access

Какие типы данных можно связать между собой

Можно ли создать запрос, который при выполнении отображает диалоговое окно для ввода параметров условия отбора?

-: Да, если создать запрос с изменениями

-: Да, если создать запрос с итогами

+: Да, если создать запрос с параметрами

-: Нет, этого сделать нельзя

Какое свойство поля таблицы должно использоваться, чтобы при добавлении новой записи в таблицу в ячейке автоматически устанавливалось заданное значение?

+: Значение по умолчанию

-: Условие на значение

Какое свойство поля таблицы нужно установить для ускорения сортировки или поиска по данному полю?

-: Условие на значение

-: Значение по умолчанию

-: совокупность файлов на диске и взаимосвязей между ними

+: совокупность хранящихся взаимосвязанных данных, организованных по определенным правилам

-: целое, состоящие из элементов взаимосвязанных между собой

-: упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении

Для чего служат база данных?

+: для хранения и поиска большого объема информации

-: для сортировки ячеек по значениям

-: для вычисления средних значений

-: для добавления обрамления и заливки к определенным ячейкам

Какие документы могут содержаться в базах данных?

Какие документы могут содержаться в базах данных?

Какое расширение имеют база данных?

-: объект, предназначенный для хранения данных в виде записей и полей

-: объект, позволяющий получить нужные данные из одной или нескольких таблиц

-: объект, предназначенный для печати данных

+: объект, предназначенный для облегчения ввода данных

Как и все офисные приложения, ACCESS имеет

-: систему меню и множественный интерфейс

+: систему меню и единственный интерфейс

Автоформы в ACCESS бывают:

-: «в строку», ленточные и табличные

-: ленточные и табличные

-: «в столбец», табличные

+: «в столбец», табличные и ленточные

На первом этапе создания форм с помощью мастера

+: выбирают таблицы и поля, которые войдут а будущую форму

-: выбирается внешний вид формы

-: выбирается стиль оформления

-: выбирается внешний вид и стиль оформления

Какой тип данных можно перенести в MWord из Access

Можно ли импортировать данные Excel в Access

+: Если представить в виде таблицы

-: Если представить в виде диаграммы

Какой тип данных не существует в Access

Чтобы данные отфильтровались по первой букве(например А) как правильно ввести условие

При работе, с какими объектами базы данных Access невозможно применить фильтрацию записей?

Какое самое большое число можно сохранить в числовом поле таблицы, имеющем размер «Целое»?

Какой тип данных нужно использовать для поля таблицы, в котором будут храниться номера телефонов вида: +7 (222) 222-22-22?

В окне Acess данная кнопка позволяет вызвать

-: конверты и наклейки

В окне Access пользователь выбрал команду «Автоформа: в столбец». Что произойдет, если нажать кнопку «ОК», не выбрав источник записей для формы?

-: появиться сообщение об ошибке

+: будет создана пустая форма

-: будет создана форма с данными из всех таблиц

-: будет создана форма с данными из всех таблиц и запросов

Какую кнопку нужно нажать в окне Access, чтобы вызвать команду «Изменить фильтр»?

-: (Класс=10) и (Год рождения=1988) и (Оценка=5) и (Оценка=4)

-: (Класс=10) или (Оценка>=4) и (Год_рождения=1988)

-: (Класс=10) или (Оценка>=4) или (Год рождения=1988)

-: (Оценка>=4) или (Год рождения=1988) и (Класс=10)

+: (Оценка>=4) и (Год рождения=1988) и (Класс=10)

-: Иванов, Петров, Трофимов, Скворцов

-: Иванов, Петров, Трофимов

-: Нет записей, удовлетворяющих данному запросу

-: страница удаленного доступа

-: сообщение об ошибке

-: условие на значение

Результат выполнения условия отбора данных >=”Иванов”

+: Все фамилии от Иванова до конца алфавита

-: Все фамилии от Иванова

-: Все фамилии до Иванова

-: Все фамилии от начала алфавита до Иванова

В каких режимах может быть представлена таблица Access?

+: В режиме конструктора, предназначенном для создания структуры таблицы, изменения типа данных, изменения структуры таблицы

-: В режиме таблицы предназначенной для ввода формул их просмотра и редактирования;

-: В режиме конструктора, предназначенном для создания структуры диаграммы, изменения типа данных, изменения структуры диаграммы

В каких режимах может быть представлена таблица Access?

+: В режиме таблицы, предназначенном для ввода данных их просмотра и редактирования;

-: В режиме таблицы предназначенной для ввода формул их просмотра и редактирования;

-: В режиме конструктора, предназначенном для создания структуры диаграммы, изменения типа данных, изменения структуры диаграммы

Объект, предназначенный для облегчения ввода данных:

Создание новой таблицы, запроса, формы, отчета, страницы доступа к данным, макроса или модуля:

Открытие выделенной таблицы или запроса в режиме таблицы, либо формы в режиме формы.:

Расширение выделения на одно слово влево.:

Основные объекты базы данных:

Средство создание новых таблиц из существующих таблиц, т.е. производных таблиц:

Значения поля в Access заносятся в специальный справочник, позволяющий ускорить поиск по значению этого поля, если поле:

Для создания списка допустимых значений поля применяется:

+: значения ключевого поля

Развернутое имя поля называется:

S: Переключение формы из режима конструктора в режим формы:

S: Завершение работы Access или закрытие диалогового окна:

S: Выход из режима предварительного просмотра:

S: Сопоставьте названия типов данных и их характеристики

Текст, состоящий из нескольких строк, которые затем можно будет просмотреть при помощи прокрутки

Поле, которое вводится автоматически с вводом каждой записи

Содержит одно из значений True или false и применяется в логических операциях

Содержит рисунки, звуковые файлы, таблицы Excel, документ Word

S: Результатом запроса к реляционой базе данных (в СУБД Access), изображенного на рисунке,

-: список номеров отделов

-: список средних зарплат по всей организации

+: список номеров отделов и средней зарплаты каждого отдела

+: группировка и показ сотрудников, не получивших зарплату

S: Установите правильную последовательность при разработке базы данных:

а ) описание предметной области

б) разработка концептуальной модели

в) разработка информационно-логической модели

д) разработка физической модели

S: Что не является основным объектом базы данных?

S: С помощью, каких кнопок на панели инструментов можно выполнять сортировку?

+: сортировка по возрастанию

-: сортировка по убыванию

-: сортировка по имени

-: сортировку с помощью кнопок на панели инструментов нельзя осуществить

S: С помощью какого знака в условии отбора данных обозначается пропущенная буква

S: В каких режимах может быть представлена таблица?

+: в режиме конструктора

S: Какой колонки нет в режиме конструктора:

S: Выделите лишнее поле в режиме Конструктор

-: фильтр по отсортированному

-: фильтр по выделенному

S: Укажите, какие действия невозможны при работе с таблицей в режиме таблицы?

+: Изменение значения в поле

-: Изменение типа данных поля

S: В каких режимах может быть представлена таблица Access?

+: В режиме конструктора, предназначенном для создания структуры таблицы, изменения типа данных, изменения структуры таблицы

-: В режиме таблицы предназначенной для ввода формул их просмотра и редактирования;

-: В режиме конструктора, предназначенном для создания структуры диаграммы, изменения типа данных, изменения структуры диаграммы

:

S: В каких режимах может быть представлена таблица Access?

+: В режиме таблицы, предназначенном для ввода данных их просмотра и редактирования;

-: В режиме таблицы предназначенной для ввода формул их просмотра и редактирования;

-: В режиме конструктора, предназначенном для создания структуры диаграммы, изменения типа данных, изменения структуры диаграммы

-: Иванов, Петров, Трофимов, Скворцов

-: Иванов, Петров, Трофимов

-: Нет записей, удовлетворяющих данному запросу

Источник