БАЗЫ ДАННЫХ И ЗНАНИЙ
Допущено Министерством образования Республики Беларусь качестве учебника для студентов специальности
1-26 02 01 «Бизнес - администрирование»
высших учебных заведений
Минск
БГУ
УДК
ББК
Рецензенты:
доктор технических наук, профессор В.В. Голенков
кандидат технических наук, профессор Б.В. Железко
Рекомендовано
Ученым советом Институт бизнеса и менеджмента технологий БГУ
сентября 2005 г., протокол № 1
Змитрович А.И.
Базы данных и знаний: Учебник для студентов специальности 1-26 02 01 «Бизнес - администрирование»/А.И. Змитрович, В.В. Апанасович, В.В. Скакун. – Мн.: БГУ, 2006. – 320 с.: ил.
ISBN
Изложены основы систем баз данных и знаний, модели баз данных, нормализация отношений, вопросы проектирования баз данных, язык запросов SQL, объектно-ориентированные СУБД и СУБД Access. Рассматриваются принципы построения баз знаний, логическое моделирование знаний и другие модели знаний, механизмы вывода знаний, нечеткая логика, искусственные нейронные сети. Книга предназначена для студентов специальности «Бизнес - администрирование». Может быть полезна для студентов специальностей направления экономики и управления, а также пользователям информационных систем.
УДК
ББК
©Змитрович А.И., 2006
©БГУ, 2006
ISBN
ОГЛАВЛЕНИЕ
ПРЕДИСЛОВИЕ.. 9
ЧАСТЬ 1. Базы данных.. 11
ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ БАЗ ДАННЫХ.. 12
1.1 Основные понятия и предпосылки появления баз данных. 12
1.2. Цели использования баз данных. 17
1.2.1. Независимость данных. 21
1.2.2. Контролирование избыточности данных. 21
1.2.3. Обеспечение целостности и правильности данных. 22
1.2.4. Обеспечение безопасности и секретности. 24
1.3 Архитектура построения баз данных. 25
1.4. Структура и процесс функционирования системы управления базами данных. 31
Упражнения. 36
ГЛАВА 2. МОДЕЛИ баз ДАННЫХ.. 38
2.1 Понятие модели. 38
2.2 Иерархическая модель. 39
2.3. Сетевая модель. 41
2.4. Модель данных «сущность-связь». 45
2.5. Реляционная модель. 49
2.5.1 Основные понятия. 49
2.5.2 Отношения. 52
2.5.3 Связи в реляционной базе данных. 58
2.5.4 Целостноть реляционной БД.. 62
2.5.5 Реляционная алгебра. 63
2.6 Постреляционная модель. 66
2.7. Многомерная модель. 68
2.8 Объектно-ориентированная модель. 71
2.8.1 Идентификация объектов в ООБД.. 73
2.8.2 Инкапсуляция данных. 74
2.8.3 Наследование. 74
2.8.4 Полиморфизм.. 75
2.8.5 Обеспечение доступности и перманентности объетов. 75
2.8.6 Стандарт ODMG.. 76
2.9 Объектно-реляционная модель. 78
2.10 Расширенная модель «сущность-связь». 79
Упражнения. 79
ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СХЕМ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗ ДАННЫХ.. 81
3.1. Функциональные зависимости и их свойства. 81
3.1.1 Аксиомы вывода. 82
3.2.2 Замыкания. 84
3.2 Нормализация отношений. 87
3.2.1. Первая нормальная форма. 89
3.2.2. Вторая нормальная форма. 91
3.2.3 Третья нормальная форма. 92
3.3 Многозначные зависимости. 93
3.3.1 Понятие многозначной зависимости. 93
3.3.2Аксиомы вывода для многозначных зависимостей. 97
3.4 Четвертая нормальная форма. 99
3.5 Этапы проектирования базы данных. 100
3.6 Средства автоматизированной разработки приложений. 104
Упражнения. 105
ГЛАВА 4. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ.. 108
4.1 Архитектура системы управления базами данных. 108
4.2 Индексация. 111
4.2.1 Первичные индексы.. 112
4.2.2 Вторичные индексы.. 113
4.2.3 Многоуровневые индексы.. 113
4.2.4 Составные индексы.. 114
4.3 Хэширование данных. 115
Упражнения. 117
ГЛАВА 5. ЯЗЫК ЗАПРОСОВ SQL.. 119
5.1 Запросы манипулирования данными. 120
5.1.1 Запросы выборки. 120
5.1.2 Запросы с группировкой. 124
5.1.3 Параметрические запросы.. 126
5.1.4 Вложенные запросы.. 126
5.2 Запросы действий. 127
5.2.1 Запрос на обновление. 128
5.2.2 Запрос на добавление. 128
5.2.3 Запрос на удаление. 129
5.2.4 Запрос на создание новой таблицы.. 129
5.3 Специальные запросы.. 129
5.3.1 Перекрестные запросы.. 129
5.3.2 Запрос на объединение. 130
5.4 Запросы определения данных. 131
5.4.1 Создание представлений. 131
5.4.2 Создание доменов. 132
5.4.3 Создание таблиц. 133
5.4.4 Создание индексов. 135
5.5 Использование транзакций. 135
5.6 Управление доступа к данным.. 136
Упражнения. 137
ГЛАВА 6. Архитектура баз данных.. 139
6.1 Технологии доступа к данным.. 139
6.1.1 Технология Object Linking and Embedding. 139
6.1.2 Технологии Component Object Model и Distributed Component Object Model 140
6.1.3 Технология Open Database Connectivity. 141
6.1.4 Технология Object Linking and Embedding Database. 141
6.1.5 Технологии Data Access Objects и ActiveX Data Objects. 142
6.1.6 Технология Borland Data Engine (BDE) 143
6.2 Распределенные базы данных. 144
6.2.2 Многоярусные базы данных. 148
6.2.2 Многоярусные базы данных. 149
6.3 Распределенное хранение данных. 149
6.4 Многопользовательские базы данных. 153
6.4.1 Блокировки. 153
6.4.2 Транзкции. 154
6.4.3 Уровни изолированности транзакций. 155
6.4.4 Методы сериализации транкзакций. 158
Упражнения. 160
ГЛАВА 7. СУБД ACCESS.. 162
7.1 Архитектура СУБД ACCESS. 162
7.2 Разработка таблиц. 166
7.2.1 Свойства полей. 168
7.2.2 Задание ключевых полей и создание связей между таблицами. 178
7.2.3 Работа с таблицей в режиме заполнения. 178
7.3 Запросы.. 181
7.4 Формы 184
7.5 Отчеты 192
7.6 Разработка интерфейса приложения. 197
7.6.1 Ссылки на объекты.. 198
7.6.2 События в Access. 199
7.6.3 Макросы.. 202
7.6.4 Модули. 205
7.6.5 Программирование на VBA в Access. 206
7.6.6 Обработка ошибок на этапе выполнения. 212
7.6.7 Работа с объектами и коллекциями. 213
Упражнения. 220
Литература к части I «базы данных». 224
ЧАСТЬ 2. БАЗЫ ЗНАНИЙ.. 225
ГЛАВА 8. БАЗЫ ЗНАНИЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ.. 226
8.1. Понятия «Базы знаний» и "искусственный интеллект". 226
8.2. Данные и знания. 227
8.3. Управление знаниями. 232
8.4. Технологии Data Mining. 238
8.4. Состав и функции интеллектуальных информационных систем (экспертных систем) 244
8.5. Классификация информационных интеллектуальных информационных систем.. 250
Упражнения. 251
ГЛАВА 9. ЛОГИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ.. 252
9.1. Синтаксис и семантика языка предикатов первого порядка. 252
9.1.1. Синтаксис языка предикатов первого порядка. 252
9.1.2. Семантика языка предикатов первого порядка. 254
9.2. Принцип резолюций. 256
9.3. Доказательство теоремы методом опровержения. 263
9.4. Стратегии резолюций методом опровержения. 264
9.5. Примеры использования метода резолюций. 267
ГЛАВА 10. МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ.. 269
10.1. Правила продукций. 269
10.2. Таблицы принятия решений. 273
10.3. Семантические сети. 276
10.4. Объектное (фреймовое) представление. 283
Упражнения. 288
ГЛАВА 11. ВЫВОД НА ЗНАНИЯХ.. 289
11.1. Схема машины вывода с просмотром знаний «вперед». 289
11.2. Схема машины вывода с возвратом.. 291
11.3. Механизм вывода знаний в системе ПРОЛОГ.. 293
11.3.1. Описание данных и знаний в языке пролог. 293
11.3.2. Работа интерпретатора пролога. 299
11.3.3. Обработка списков и строк символов. 306
ГЛАВА 12. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ.. 312
12.1. Нечёткая логика. 313
12.2. Факторы уверенности. 314
12.3. Нечеткие числа и интервалы доверия. 323
12.3.1. Нечеткие числа. 323
12.3.2. Интервалы доверия. 327
12.4. Нечеткие подмножества. 330
12.5. Нечеткие отношения. 337
ГЛАВА 13. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ.. 345
13.1. Нейроны и связи между ними. 345
13.2. Нейронные сети. 350
13.3. Персептроны.. 353
13.4. Процедура обратного распространения. 356
13.5. Применение нейронных сетей. 359
13.5.1. Конструирование сети для применения. 359
13.5.2. Применение нейросетевых технологий в банковской сфере. 362
13.5.3. Применение нейронных. 367
Упражнения. 368
Литература к части II «базы Знаний». 370
ПРЕДИСЛОВИЕ
Современные технологии баз данных и знаний являются одним из определяющих факторов успеха любой отрасли бизнеса, обеспечивая хранение корпоративной информации, предоставление актуальной информации для пользователей с целью принятия эффективных решений.
Развитие автоматизированных систем обработки данных, систем автоматизированного проектирования и информационных систем других типов характеризуется созданием эффективных моделей представления данных и знаний предметных областей, методов анализа, хранения, поиска и обработки данных и знаний. Разрабатываемые модели и методы, с одной стороны, отражают сущность изучаемых явлений, а с другой – позволяют достичь высокой эффективности процедурной обработки.
Полученные в этой области результаты являются основой для разработки и применения баз данных и знаний в электронной обработке информации и способствуют их интенсивному проникновению в различные сферы человеческой деятельности. Базы данных и знаний – динамические информационные модели внешнего мира, в которых фиксируются и поддерживаются связи между элементами некоторого объекта, изменения элементов и связей между ними, процессы, происходящие в объекте.
Быстрому распространению идей баз данных и знаний способствовала эффективность их средств для описания, создания, поддержки и доступа к информации о состоянии и поведении управляемого или изучаемого объекта, а также использование современной математики для развития теории их разработки и применения.
Основная цель книги – помочь студентам сформировать представление об основных понятиях и проблемах систем баз данных и знаний, ознакомить с принципами их проектирования и функционирования, изучить средства индустриальных систем управления базами данных и знаний. Книга рассчитана на студентов и специалистов, которые предполагают использовать информационные системы в области бизнеса, экономики и управления, и хотят получить общее представление о теории и практическом использовании систем баз данных и знаний.
Изучение курса предполагает, что читатель имеет общее представление об электронной обработке данных и владеет навыками работы на ЭВМ. Изучение СУБД Access и систем Visual-Prolog, а также других пакетов программ целесообразно проводить параллельно с выполнением лабораторных работ.
В основу учебника положены материалы курса «Базы данных и знаний», читаемого авторами студентам специальности «Бизнес-администрирование» Института бизнеса и менеджмента технологий Белорусского государственного университета.
Книга состоит из двух частей. В первой части книги «Базы данных» излагаются основы баз данных, модели баз данных, вопросы проектирования схем баз данных, язык запросов SQL, архитектура баз данных и СУБД Access. Во второй части книги «Базы знаний» рассматриваются принципы построения баз знаний, логическое моделирование знаний и другие модели знаний, механизмы вывода знаний, нечеткая логика, искусственные нейронные сети.
В книге использованы материалы ранее опубликованных учебных пособий авторов по курсам «Базы данных» и «Интеллектуальные информационные системы», которые проводились авторами в течение многих лет на математических факультетах, на факультете радиофизики и электроники БГУ, а также в зарубежных университетах.
Часть I книги «Базы данных» написана авторами совместно. Часть II «Базы знаний» написал А.И. Змитрович.
Авторы выражают благодарность рецензентам: заведующему кафедрой интеллектуальных информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, доктору технических наук, профессору В.В. Голенкову и кандидату технических наук, профессору Белорусского государственного экономического университета Б.В. Железко, сделавшим ценные замечания
А также сотрудникам Института бизнеса и менеджмента технологий Белорусского государственного университета А.В. Ширко, А.В. Кривко-Красько и студентам этого института за помощь в оформлении рукописи учебника.
ЧАСТЬ 1. Базы данных
Часть I состоит из семи глав.
· В главе 1 определены основные понятия баз данных, указываются отличия баз данных от файловой системы хранения данных. Обсуждаются цели использования баз данных. Рассматривается трехуровневая архитектура баз данных. Приводится структура и процесс функционирования системы управления базами данных.
· В главе 2 рассматриваются модели представления баз данных: ранние модели – иерархическая, сетевая, модель «сущность-связь»; наиболее распространенная реляционная модель и другие модели.
· В главе 3, посвященной вопросам проектирования схем реляционных баз данных, излагаются функциональные зависимости, нормализация отношений, многозначные зависимости, четвертая нормальная форма, этапы проектирования базы данных.
· Глава 4 посвящена системам управления базами данных. Рассматриваются функциональные возможности систем управления, базами данных, различные структуры индексов для осуществления быстрого потока данных, а также процедура хэширования данных.
· В главе 5 излагается язык запросов SQL: запросы манипулирования данными, действий, специальные запросы, определения данных, а также использование транзакций и управление доступом к данным.
· В главе 6, посвященной архитектуре баз данных, рассматриваются различные технологии доступа к данным, распределенные базы данных, многопользовательские базы данных.
· Глава 7 посвящена системе управления базами данных Access. Здесь излагаются средства построения таблиц, запросов, форм, отчетов, а также разработки интерфейсов приложений.
ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ БАЗ ДАННЫХ
Опыт использования вычислительной техники в области обработки данных показал, что в системах автоматизированного управления функция вычислительной системы заключается в поиске, накоплении и обработке информации, тогда как интеллектуальные задачи в основном решаются человеком. Информационные системы, ориентированные на конкретные приложения, не отвечали требованиям потребителей, поскольку процесс обработки данных ими был несовершенен. Это обстоятельство положило начало разработке теории баз данных, применение которой способствовало их интенсивному использованию.
В данной главе рассматриваются основные понятия и предпосылки появления баз данных, цели их использования, концептуальный, внешний и внутренний уровни представления, функциональная структура системы управления базами данных.
Основные понятия и предпосылки появления баз данных
Поскольку термин «Базы данных» неразрывно связан с понятиями данных и информации, то изложение материала начнем с формулировки этих понятий.
Информация — совокупность сведений, воспринимаемых из окружающей среды, передаваемых в окружающую среду либо сохраняемых внутри информационной системы.
Понятие информации предполагает обязательное наличие источника и приемника информации. Когда источником и приемником информации являются люди, то говорят, что они обмениваются сообщениями. Таким образом, информация передается в виде сообщений. В случае, если источником информации является объект наблюдения, то наблюдатель получает информацию либо путем наблюдения, либо в процессе активного воздействия на объект наблюдения. Если источником и приемником информации являются технические устройства, то говорят, что они обмениваются сигналами. И если приемником информации является некоторая информационная система, то говорят, что она получает, выдает и преобразует данные.
Данные — это запись в соответствующем коде наблюдения, факта, объекта, песни, текста и т.д., пригодная для коммуникации, интерпретации, передачи, обработки и получения новой информации.
Таким образом, данные— это преобразованнаяинформация, представленная в виде, позволяющем автоматизировать ее сбор, хранение и дальнейшую обработку человеком или информационным средством.
Информация получается из данных в результате решения некоторой задачи. Однако большая часть информации не может быть выведена из данных. Так, практически еще невозможен автоматический перевод поэтических произведений с одного языка на другой. Трудно рассчитывать и на то, что в ближайшем будущем компьютер-переводчик сможет донести до нас тонкие оттенки юмора, чувств и т. п.
Файл — последовательность записей, размещаемых на запоминающих устройствах и рассматриваемых в процессе обработки как единое целое.
База данных — совокупность взаимосвязанных данных при такой их минимальной избыточности, которая допускает их использование оптимальным образом для одного или нескольких приложений в определенной предметной области человеческой деятельности.
Предметная область — это совокупность объектов реального мира с их связями, относящихся к некоторой области знаний и имеющих практическую ценность для пользователей. Например, предметная область ЛОГИСТИКА включает такие объекты, как: ПОСТАВЩИКИ, ПОКУПАТЕЛИ, ТОВАРЫ, СКЛАДЫ, МАРШРУТЫ ДОСТАВКИ ТОВАРОВ и т.п. Предметная область ОБРАЗОВАНИЕ – это совокупность объектов: ВУЗЫ, ПРЕПОДАВАТЕЛИ, СТУДЕНТЫ, СПЕЦИАЛЬНОСТИ, УЧЕБНЫЕ ПЛАНЫ, ДИСЦИПЛИНЫ, РАСПИСАНИЕ и т.п.
Таким образом, база данных является динамической информационной моделью некоторой предметной области, отображением внешнего мира (объекта, явления, процесса). База данных состоит из множества связанных файлов, разделяемых различными пользователями. Данные в БД рассматриваются с разных точек зрения. Это означает, что каждый пользователь работает только с конкретной частью БД и различные потребители могут применять одни и те же данные.
Каждый объект реального мира характеризуется рядом присущих ему свойств (признаков, параметров). Например, объект ПОСТАВЩИК имеет следующие свойства: НАИМЕНОВАНИЕ, НАИМЕНОВАНИЕ ПОСТАВЛЯЕМЕГО ПРОДУКТА, ЮРИДИЧЕЧСКИЙ АДРЕС и др. Свойства объекта отображаются с помощью переменных величин, которые являются элементарными единицами информации и называются атрибутами.
Атрибут — это логически неделимый элемент, относящийся к свойству некоторого объекта или процесса. Для каждого атрибута определяется множество его значений. Так, атрибут ДЕНЬ НЕДЕЛИ может иметь семь значений.
При проектировании БД и обработке информации атрибуты подразделяются на атрибуты-признаки и атрибуты-основания. Атрибуты-признаки (ключи) являются качественной характеристикой объекта и обычно участвуют в логических операциях таких, как сравнение, сортировка, компоновка, редактирование. В качестве атрибутов-признаков могут выступать, например, НОМЕР ПРОПУСКА, ДОЖНОСТЬ, ФАМИЛИЯ, НОМЕР ЦЕХА и др. Атрибуты-основания характеризуют количественную сторону объекта, зависят от атрибутов-признаков и принимают участие в вычислительных операциях. Атрибуты-основания, например КОЛИЧЕСТВО, ВЕС, ВРЕМЯ, без атрибутов-признаков не идентифицируют объект. Каждый объект характеризуется набором атрибутов-признаков и атрибутов-оснований.
Любой документ самой сложной структуры можно представить в виде атрибутов-признаков и атрибутов-оснований. Однако ни сам документ, ни его атрибуты не относятся к основным элементам проектируемой БД. Таким элементом является составная единица информации показатель, состоящая из одного атрибута-основания и присущих ему атрибутов-признаков. Показатель является минимальной информационной единицей, способной к документообразованию. Всякий документ можно разделить на показатели, которые играют важную роль в проектировании БД.
Доменом называют множество всех возможных значений некоторого атрибута. Один и тот же домен может служить областью определения различных атрибутов. Например, на домене ГОРОД определяются атрибуты АДРЕС, СТАНЦИЯ-ОТПРАВЛЕНИЯ, СТАНЦИЯ-НАЗНАЧЕНИЯ. Каждому домену и атрибуту присваивается уникальное имя. Допускается совпадение имени атрибута и имени соответствующего ему домена.
Часто наряду с понятием «атрибут» употребляется понятие «данное». Под данным понимают имеющую множество значений минимальную единицу информации, на которую ссылаются по имени. Групповое данное - это совокупность данных (элементарных или групповых). Например, групповое данное АДРЕС включает данные ИНДЕКС, ГОРОД, УЛИЦА, ДОМ, КВАРТИРА.
Необходимо различать тип записи, соответствующий некоторому имени записи, и экземпляр записи. Например, тип записи РАБОЧИЙ включает следующие атрибуты:
НОМЕР ПРОПУСКА, ФИО, ДОЛЖНОСТЬ, НОМЕР ЦЕХА
и экземпляр записи содержит следующие значения указанных выше атрибутов:
4657, ИВАНОВ ИВАН ИВАНОВИЧ, МЕНЕДЖЕР, 5
Проблемы проектирования систем обработки данных способствовали выделению типовых языковых и программных средств работы с данными. Так, в языках программирования, например, КОБОЛ, ПЛ/1, Visual C, Java и др. имеются средства описания и обработки данных. Типовые программы и языковые средства работы с данными выделены в самостоятельную часть операционных систем (ОС), называемую управлением данными. Подобные программы являются основой процессов управления данными, но они не предназначены для эффективной реализации разнообразных структур данных. Это послужило одной из причин создания специального языка и программного обеспечения, которые предназначены для описания, представления и обработки различных структур данных.
Таким образом, под СУБД понимают совокупность языковых и программных средств, обеспечивающих создание, поддержание (редактирование) и доступ к данным как со стороны пользователей, так и со стороны приложений. Кроме средств поддержки структуры данных и операций с данными СУБД также предоставляет:
· развитый пользовательский интерфейс, который позволяет выводить информацию в текстовом и графическом виде;
· средства программирования высокого уровня, с помощью которых можно создавать свои собственные приложения – БД;
· набор средств администрирования, обеспечения секретности и безопасности информации.
Задачи обработки информации, например задачи автоматизированных систем управления (АСУ) или систем автоматизации проектирования (САПР), моделируют информационную систему объекта. Информацию, циркулирующую в таких системах, можно разделить с точки зрения ее обработки на входную, промежуточную и выходную, а с точки зрения стабильности — на переменную и постоянную (условно-постоянную).
Для организации и ведения постоянной информации со времени разработки первых АСУ и САПР проектировщики стремились создать специальное программное обеспечение. Так, например, в АСУ среднего машиностроительного предприятия числится более пятидесяти массивов, для организации и ведения которых требуется разработать программы ввода, контроля, компоновки, сортировки, корректировки, вывода и копирования информации. Структурирование постоянной информации, выделение ее в специальную часть, называемую «нормативно-справочная информация», создание соответствующего программного обеспечения для ее организации и ведения — одна из важных предпосылок появления теории баз данных.
Целесообразность такого подхода объяснялась прежде всего централизацией управления данными, необходимыми для решения многих функциональных задач. Подобный подход способствовал экономии усилий и времени программистов, а также созданию специальной службы по ведению информации об объекте. Однако отсутствие в то время большого объема памяти и устройств прямого доступа, с помощью которых можно было бы хранить постоянную информацию об объекте, не позволяло в полной мере использовать преимущества централизованного управления информацией. В связи с этим плодотворная идея противоречила той ситуации, когда каждому применению соответствует собственный файл. Очень часто такие файлы размещены на отдельных устройствах, в результате чего обрабатываемые данные не имели связей друг с другом. Это в свою очередь требовало дополнительных затрат, например, при изменении одинаковой информации в различных файлах.
Централизованное управление информацией позволило отделить приложения от данных. Идея отделения заключалась в том, что изменение структуры и содержимого информации не должно было повлечь за собой изменения приложений. Предпосылкой реализации такой идеи послужили следующие обстоятельства:
1) необходимость изменения информационной системы объекта без изменения приложений;
2) внедрение типовых проектных решений (постановок, задач, алгоритмов, программ и документации), пакетов приложений для решения функциональных задач на однотипных объектах, различающихся структурой и содержанием информации.
Реализация идеи независимости программ от данных потребовала создания специальных языков и программного обеспечения для централизованного управления информацией, которое впоследствии оформилось в СУБД.
Работа с интегрированной БД многочисленных потребителей, каждый из которых пользуется некоторой ее частью, может оказаться затруднительной и малоэффективной. В связи с этим содержимое интегрированной БД разделяется на части, хранимые в ЭВМ однотипных или различных уровней (больших, малых, персональных). Такие БД называют распределенными. Управление подобными базами осуществляется с помощью систем управления распределенными БД. Таким образом, реальные системы обработки данных используют централизованное управление информацией наряду с ее распределением между потребителями.
