Mjere informacija (sintaktičke, semantičke, pragmatičke). Količina i kvaliteta informacija

Informacije - što je to? Na čemu se temelji? Koje ciljeve slijedi i koje zadatke ispunjava? O svemu tome ćemo govoriti u ovom članku.

opće informacije

U kojim slučajevima se koristi? semantička metoda mjerenje informacija? Korištena je bit informacije, interesantna je sadržajna strana primljene poruke - to su indikacije za njezino korištenje. Ali prvo dajmo objašnjenje o čemu se radi. Treba napomenuti da je semantička metoda mjerenja informacija teško formaliziran pristup koji još nije u potpunosti formiran. Koristi se za mjerenje količine značenja podataka koji su primljeni. Drugim riječima, koliko je primljenih informacija potrebno u u ovom slučaju. Ovaj se pristup koristi za određivanje sadržaja primljenih informacija. A ako govorimo o semantičkom načinu mjerenja informacija, koristimo koncept tezaurusa, koji je neraskidivo povezan s temom koja se razmatra. Što to predstavlja?

Tezaurus

Želio bih napraviti kratak uvod i odgovoriti na jedno pitanje o semantičkoj metodi mjerenja informacija. Tko ga je uveo? Utemeljitelj kibernetike Norbert Wiener predložio je korištenje ove metode, ali je dobila značajan razvoj pod utjecajem našeg sunarodnjaka A. Yu. Schradera. Kako se naziva cjelokupnost informacija kojima raspolaže primatelj informacije. Ako tezaurus usporedite sa sadržajem primljene poruke, možete saznati koliko je smanjio nesigurnost. Želio bih ispraviti jednu grešku koja često pada pod utjecaj veliki broj od ljudi. Stoga smatraju da je semantičku metodu mjerenja informacija uveo Claude Shannon. Ne zna se točno kako je nastala ova zabluda, ali ovo je mišljenje netočno. Claude Shannon uveo je statističku metodu mjerenja informacija, čiji je “nasljednik” semantička metoda.

Grafički pristup za određivanje količine semantičkih informacija u primljenoj poruci

Zašto trebate nešto nacrtati? Semantičko mjerenje koristi ovu sposobnost za vizualno priopćavanje korisnosti podataka u lako razumljivoj grafici. Što to znači u praksi? Da bi se objasnilo stanje stvari, odnos se iscrtava u obliku grafikona. Ako korisnik nema saznanja o suštini poruke koja je primljena (jednako nuli), tada glasnoća semantičke informacije bit će jednaka istoj vrijednosti. Je li moguće pronaći optimalna vrijednost? Da! Ovo je naziv tezaurusa, gdje je volumen semantičkih informacija maksimalan. Pogledajmo mali primjer. Recimo da korisnik primi poruku napisanu na nepoznatom jeziku. strani jezik, ili čovjek može pročitati što tamo piše, ali to za njega više nije novost, jer se sve to zna. U takvim slučajevima kažu da poruka ne sadrži semantičke informacije.

Povijesni razvoj

O tome je vjerojatno trebalo malo više razgovarati, ali nije prekasno da se to nadoknadi. Semantičku metodu mjerenja informacija izvorno je uveo Ralph Hartley 1928. Ranije je spomenuto da se kao osnivač često navodi Claude Shannon. Zašto je nastala takva zabuna? Činjenica je da, iako je semantičku metodu mjerenja informacija uveo Ralph Hartley 1928. godine, Claude Shannon i Warren Weaver su je generalizirali 1948. godine. Nakon toga, utemeljitelj kibernetike, Norbert Wiener, formirao je ideju metode tezaurusa, koja je dobila najveće priznanje u obliku mjere koju je razvio Yu. I. Schneider. Treba napomenuti da vam je potrebno dovoljno da biste to razumjeli visoka razina znanje.

Učinkovitost

Što nam metoda tezaurusa daje u praksi? To je prava potvrda teze da informacija ima takvo svojstvo kao što je relativnost. Treba napomenuti da ima relativnu (ili subjektivnu) vrijednost. Da bi se moglo objektivno ocijeniti znanstvene informacije, uveo je koncept univerzalnog tezaurusa. Njegov stupanj promjene pokazuje značaj znanja koje čovječanstvo prima. U isto vrijeme, nemoguće je točno reći koji se konačni rezultat (ili posredni) može dobiti iz informacija. Uzmimo za primjer računala. Računalno inženjerstvo stvoren je na temelju tehnologije cijevi i stanja bita svake strukturni element i izvorno je korišten za izvođenje izračuna. Sada gotovo svaka osoba ima nešto što radi na temelju ove tehnologije: radio, telefon, računalo, TV, prijenosno računalo. Čak moderni hladnjaci, štednjaci i umivaonici sadrže nešto elektronike, čija je osnova informacija o olakšavanju korištenja ovih kućanskih uređaja od strane osobe.

Znanstveni pristup

Gdje se proučava semantička metoda mjerenja informacija? Informatika je znanost koja se bavi različitim aspektima ove problematike. U čemu je posebnost? Metoda se temelji na korištenju sustava "točno/netočno", odnosno bitnog sustava "jedan/nula". Kada stiže? određene informacije, zatim se dijeli na zasebne blokove, koji se nazivaju kao jedinice govora: riječi, slogovi i slično. Svaki blok dobiva određenu vrijednost. Pogledajmo mali primjer. Dva prijatelja stoje u blizini. Jedan se okreće drugome s riječima: "Sutra imamo slobodan dan." Svi znaju kada su dani za odmor. Stoga je vrijednost ove informacije nula. Ali ako drugi kaže da sutra radi, onda će za prvog to biti iznenađenje. Doista, u ovom slučaju može se pokazati da će se poremetiti planovi koje je jedna osoba napravila, na primjer, otići na kuglanje ili preturati po radionici. Svaki dio opisanog primjera može se opisati pomoću jedinica i nula.

Operiranje pojmovima

Ali što se još koristi osim tezaurusa? Što još trebate znati da biste razumjeli semantički način mjerenja informacija? Osnovni pojmovi koji se mogu dalje proučavati su znakovni sustavi. Oni se shvaćaju kao sredstva za izražavanje značenja, kao što su pravila za tumačenje znakova ili njihovih kombinacija. Pogledajmo još jedan primjer iz informatike. Računala rade s konvencionalnim nulama i jedinicama. U biti, radi se o niskom i visokom naponu koji se dovodi do komponenti opreme. Štoviše, oni beskonačno prenose te jedinice i nule. Kako ih tehnologija može razlikovati? Odgovor na to je pronađen - prekidi. Kada se ta ista informacija prenese, rezultati su raznih blokova poput riječi, fraza i pojedinačnih značenja. U govornom ljudskom govoru pauze se također koriste za razbijanje podataka u zasebne blokove. Toliko su nevidljivi da većinu automatski primjećujemo. U pisanju se u tu svrhu koriste točke i zarezi.

Osobitosti

Dotaknimo se i teme svojstava koje ima semantička metoda mjerenja informacija. Već znamo da je to naziv posebnog pristupa koji procjenjuje važnost informacija. Možemo li reći da će podaci koji će se na ovaj način ocijeniti biti objektivni? Ne, to nije istina. Informacije su subjektivne. Pogledajmo ovo na primjeru škole. Postoji odličan student koji je ispred odobrenog programa i prosječan student koji uči ono što se uči u nastavi. Kao prvo, većina informacija koje će dobiti u školi bit će prilično malo interesantne, jer ih već zna i ne čuje/čita prvi put. Stoga, na subjektivnoj razini, to mu neće biti puno vrijedno (možda zbog nekih komentara nastavnika koje je primijetio tijekom izlaganja svog predmeta). Dok prosjek nove informacije On je nešto čuo samo na daljinu, pa je za njega vrijednost podataka koji će biti prezentirani na lekcijama za red veličine veća.

Zaključak

Treba napomenuti da u informatici semantička metoda mjerenja informacija nije jedina opcija unutar koje se mogu riješiti postojeći problemi. Izbor bi trebao ovisiti o postavljenim ciljevima i postojećim prilikama. Stoga, ako ste zainteresirani za temu ili postoji potreba za njom, možemo samo toplo preporučiti da je detaljnije proučite i saznate koje druge metode mjerenja informacija, osim semantike, postoje.

Informacije i podaci

Termin informacija dolazi od latinskog informatio, što znači pojašnjenje, informacija, prezentacija. Sa pozicija materijalističke filozofije, informacija je odraz stvarnog svijeta uz pomoć informacija (poruka). Poruka je oblik prezentiranja informacija u obliku govora, teksta, slika, digitalnih podataka, grafikona, tablica itd. U širem smislu, informacija je opći znanstveni pojam koji uključuje razmjenu informacija među ljudima, razmjenu signala između žive i nežive prirode, ljudi i uređaja.

Informacija- podatke o objektima i pojavama okoliša, njihovim parametrima, svojstvima i stanju, koji smanjuju stupanj neizvjesnosti i nepotpunog znanja o njima.

Računalna znanost informaciju smatra konceptualno međusobno povezanim informacijama, podacima, pojmovima koji mijenjaju naše predodžbe o nekoj pojavi ili objektu u okolnom svijetu. Uz informacije, koncept se često koristi u informatici podaci. Pokažimo kako se razlikuju.

Podaci se mogu smatrati znakovima ili zabilježenim opažanjima koja se iz nekog razloga ne koriste, već samo pohranjuju. Kada postane moguće upotrijebiti ove podatke za smanjenje neizvjesnosti o nečemu, podaci se pretvaraju u informaciju. Stoga se može tvrditi da su informacije korišteni podaci.

Primjer 2.1. Napišite deset telefonskih brojeva u nizu od deset brojeva na komad papira i pokažite ih prijatelju. On će te brojke doživjeti kao podatke, jer mu one ne daju nikakvu informaciju

Zatim uz svaki broj naznačite naziv tvrtke i vrstu djelatnosti. Vašem će prijatelju nerazumljivi brojevi dobiti na sigurnosti i pretvoriti se iz podataka u informaciju koju bi mogao koristiti u budućnosti.

Jedna od najvažnijih vrsta informacija su ekonomske informacije. Nju Posebnost- povezanost s procesima upravljanja timovima ljudi i organizacija. Ekonomske informacije prati proizvodni procesi, distribucija, razmjena i potrošnja materijalnih dobara i usluga. Značajan dio toga vezan je uz društvenu proizvodnju i može se nazvati proizvodnim informacijama.

Ekonomske informacije- skup informacija koje odražavaju društveno-ekonomske procese i služe za upravljanje tim procesima i skupinama ljudi u proizvodnoj i neproizvodnoj sferi.

U radu s informacijama uvijek postoji izvor i potrošač (primatelj). Nazivaju se putovi i procesi koji osiguravaju prijenos poruka od izvora informacija do potrošača informacijske komunikacije.

Za konzumenta informacija vrlo je važna karakteristika je njegova adekvatnost.

Adekvatnost informacija- ovo je određena razina korespondencije slike stvorene pomoću primljenih informacija stvarnom objektu, procesu, pojavi itd.

U stvaran život Teško je moguća situacija kada možete računati na potpunu primjerenost informacija. Uvijek postoji određeni stupanj neizvjesnosti. Ispravnost ljudskog odlučivanja ovisi o stupnju primjerenosti informacija stvarnom stanju objekta ili procesa.

Primjer 2.2. Uspješno ste završili školu i želite nastaviti školovanje u ekonomiji. Nakon razgovora s prijateljima saznat ćete da se slična obuka može dobiti na različitim sveučilištima. Kao rezultat takvih razgovora dobivate vrlo kontradiktorne informacije koje vam ne dopuštaju da donesete odluku u korist jedne ili druge opcije, tj. primljene informacije su neadekvatne stvarnom stanju stvari. Kako biste dobili pouzdanije informacije, kupujete vodič za pristupnike sveučilištima iz kojeg dobivate iscrpne informacije. U ovom slučaju možemo reći da informacije koje ste dobili iz imenika adekvatno odražavaju područja studija na sveučilištima i pomažu vam u konačnom izboru.

OBLICI ADEKVATNOSTI INFORMACIJA

Adekvatnost informacija može se izraziti u tri oblika: semantički, sintaktički, pragmatički.

Sintaktička primjerenost. Prikazuje formalne i strukturne karakteristike informacija i ne utječe na njihov semantički sadržaj. Na sintaktičkoj razini uzimaju se u obzir vrsta medija i način prezentiranja informacija, brzina prijenosa i obrade, veličina kodova za prikaz informacija, pouzdanost i točnost pretvorbe tih kodova itd. Informacije koje se razmatraju samo sa sintaktičke pozicije obično se nazivaju podacima, budući da semantička strana nije bitna. Ovaj oblik doprinosi percepciji vanjskih strukturnih karakteristika, tj. sintaktička strana informacije.

Semantička (pojmovna) primjerenost. Ovaj oblik određuje stupanj korespondencije između slike predmeta i samog objekta. Semantički aspekt uključuje uzimanje u obzir semantičkog sadržaja informacije. Na ovoj razini analiziraju se informacije koje informacije odražavaju i razmatraju semantičke veze. U informatici se semantičke veze uspostavljaju između kodova za predstavljanje informacija. Ovaj obrazac služi za formiranje pojmova i ideja, prepoznavanje značenja, sadržaja informacija i njihovu generalizaciju.

Pragmatička (potrošačka) adekvatnost. Odražava odnos između informacija i njihovih potrošača, korespondenciju informacija s ciljem upravljanja koji se na temelju toga provodi. Pragmatička svojstva informacije pojavljuju se samo ako postoji jedinstvo informacije (objekta), korisnika i cilja upravljanja. Pragmatični aspekt razmatranja povezan je s vrijednošću, korisnošću korištenja informacija kada potrošač razvija rješenje za postizanje svog cilja. S ove točke gledišta analiziraju se potrošačka svojstva informacija. Ovaj oblik primjerenosti izravno je povezan s praktičnu upotrebu informacija, uz njihovu usklađenost s ciljnom funkcijom sustava.

MJERE INFORMIRANJA

Klasifikacija mjera

Za mjerenje informacija uvode se dva parametra: količina informacija ja i količina podataka V d .

Ovi parametri imaju različite izraze i tumačenja ovisno o obliku primjerenosti koji se razmatra. Svaki oblik primjerenosti odgovara vlastitoj mjeri količine informacija i količine podataka (slika 2.1).

Riža. 2.1. Mjere informiranja

Sintaktička mjera informacije

Ova mjera količine informacija operira s neosobnim informacijama koje ne izražavaju semantički odnos prema objektu.

Količina podatakaVd. u poruci mjeri se brojem znakova (bitova) u ovoj poruci. U različitim brojevnim sustavima jedna znamenka ima različitu težinu i sukladno tome se mijenja mjerna jedinica podataka:

V binarni sustav notna mjerna jedinica - bit (bit - binarna znamenka - binarna znamenka);

Bilješka. U moderna računala Uz minimalnu podatkovnu jedinicu "bit", široko se koristi proširena mjerna jedinica "bajt", jednaka 8 bita.

V decimalni sustav notna mjerna jedinica je dit (decimalno mjesto).

Primjer 2.3. Poruka u binarnom sustavu kao osmobitna binarni kod 10111011 ima količinu podataka V d=8 bita.

Poruka u decimalnom sustavu u obliku šesteroznamenkastog broja 275903 ima volumen podataka V d=6 dit.

Količina informacija- na sintaktičkoj razini nemoguće odrediti bez razmatranja pojma neizvjesnosti stanja sustava (entropije sustava). Doista, dobivanje informacija o sustavu uvijek je povezano s promjenom stupnja neznanja primatelja o stanju tog sustava. Razmotrimo ovaj koncept.

Neka potrošač ima neke preliminarne (a priori) informacije o sustavu a prije primanja informacija. Mjera njegovog nepoznavanja sustava je funkcija H(a), koja ujedno služi i kao mjera nesigurnosti stanja sustava.

Nakon što je primio neku poruku b, primatelj je dobio neke Dodatne informacije Ib(a), čime je njegovo apriorno neznanje smanjeno tako da je aposteriorna (nakon primanja poruke b) nesigurnost stanja sustava postala Hb(a).

Tada će se količina informacija Ib(a) o sustavu primljenih u poruci b odrediti kao

Ib(a)=H(a)-Hb(a),

oni. količina informacija mjeri se promjenom (smanjenjem) nesigurnosti stanja sustava.

Ako konačna nesigurnost Hb(a) postane nula, tada će se izvorno nepotpuno znanje zamijeniti puno znanje a količina informacija Ib(a)=H(a). Drugim riječima, entropija sustava H(a) se može promatrati kao mjera nedostajućih informacija.

Entropija sustava H(a) koji ima N mogućih stanja, prema Shannonova formula, jednako je:

Gdje Rja - vjerojatnost da je sustav u i-tom stanju.

Za slučaj kada su sva stanja sustava jednako vjerojatna, tj. njihove su vjerojatnosti jednake Pi= 1/N, njegova entropija je određena relacijom

Često su informacije kodirane numeričkim kodovima u jednom ili drugom sustavu brojeva, a to je osobito istinito kada se informacije prikazuju na računalu. Naravno, isti broj znamenki u različitim sustavima zapis može prenijeti različit broj stanja prikazanog objekta, koji se može prikazati kao omjer

N= m n,

Gdje N-broj mogućih prikazanih stanja;

T - osnova brojevnog sustava (raznolikost simbola koji se koriste u abecedi);

P - broj bitova (znakova) u poruci.

Primjer 2.4. Ali n-bitna poruka se prenosi u komunikacijski kanal pomoću T raznih simbola. Budući da će broj svih mogućih kombinacija kodova biti N= m n, tada, ako postoji jednaka vjerojatnost da će se bilo koji od njih pojaviti, količina informacija koju je pretplatnik dobio kao rezultat primanja poruke bit će ja= logN= logm - Hartleyeva formula.

Ako uzmemo kao bazu logaritma T, Da ja= n. U ovom slučaju, količina informacija (pod pretpostavkom da je pretplatnik potpuno a priori nesvjestan sadržaja poruke) bit će jednaka količini podataka ja= Vd, primljene komunikacijskim kanalom. Za neuniformna stanja sustava uvijek ja< Vd= n.

Najčešće korišteni su binarni i decimalni logaritmi. Mjerne jedinice u tim slučajevima bit će bit odnosno dit.

Koeficijent(stupanj) sadržaja informacija(sažetost) poruke određena je omjerom količine informacija i količine podataka, tj.

Štoviše, 0

S povećanjem Y smanjuje se količina rada na transformaciji informacija (podataka) u sustavu. Stoga se nastoji povećati sadržaj informacija, za što se razvijaju posebne metode optimalnog kodiranja informacija.

Semantička mjera informacije

Za mjerenje semantičkog sadržaja informacije, tj. Od njegove količine na semantičkoj razini, najpriznatija je mjera tezaurusa, koja povezuje semantička svojstva informacije sa sposobnošću korisnika da prihvati dolaznu poruku. U tu svrhu koristi se koncept korisnikov tezaurus.

Tezaurus je skup informacija dostupnih korisniku ili sustavu.

Ovisno o odnosu semantičkog sadržaja informacije S i korisnikov tezaurus S str mijenja se količina semantičkih informacija I c, percipira korisnik i kasnije ga uključi u svoj tezaurus. Priroda ove ovisnosti prikazana je na slici 2.2. Razmotrimo dva ograničavajuća slučaja kada količina semantičke informacije I c jednako 0:

na S str 0 korisnik ne percipira ili ne razumije dolazne informacije;

na Sstr; korisnik zna sve, ali mu ne trebaju dolazne informacije.

Riža. 2.2. Ovisnost količine semantičke informacije. koju percipira potrošač, iz njegovog tezaurusa jac= f(Sstr)

Maksimalna količina semantičkih informacija I c potrošač stječe dogovorom o njegovom semantičkom sadržaju S s vašim tezaurusom S str (S str = S str opt), kada su dolazne informacije razumljive korisniku i pružaju mu prethodno nepoznate informacije (koje nisu u njegovom tezaurusu).

Posljedično, količina semantičkih informacija u poruci, količina novih znanja koje je primio korisnik, relativna je vrijednost. Ista poruka može imati smislen sadržaj za kompetentnog korisnika i biti besmislena (semantički šum) za nekompetentnog korisnika.

Pri procjeni semantičkog (sadržajnog) aspekta informacije potrebno je nastojati vrednosno uskladiti S I S str.

Relativna mjera količine semantičke informacije može biti koeficijent sadržaja S, koji se definira kao omjer količine semantičke informacije i njezinog volumena:

Pragmatična mjera informacija

Ovom mjerom se određuje korisnost informacije (vrijednost) za korisnika da postigne svoj cilj. Ova mjera je također relativna vrijednost, određena osobitostima korištenja tih informacija u određenom sustavu. Preporučljivo je mjeriti vrijednost informacije u istim jedinicama (ili njima bliskim) u kojima se mjeri funkcija cilja.

Primjer 2.5. U gospodarskom sustavu pragmatična svojstva(vrijednost) informacija može se odrediti povećanjem ekonomskog učinka poslovanja koji se postiže korištenjem tih informacija za upravljanje sustavom:

janb(g)= P(g / b)- P(g),

Gdje janb(g) -vrijednost informacijske poruke b za sustav upravljanja g,

P(g) - apriori očekivani ekonomski učinak funkcioniranja sustava upravljanja g ,

P(g / b) - očekivani učinak funkcioniranja sustava g, pod uvjetom da se informacija sadržana u poruci b koristi za upravljanje.

Usporedbe radi, uvedene mjere informiranja prikazujemo u tablici 2.1.

Tablica 2.1. Informacijske jedinice i primjeri

Mjera informacija	Jedinice	Primjeri (za područje računala)
Sintaktički: Shannon pristup računalni pristup	Stupanj smanjenja nesigurnosti Jedinice prezentacije informacija	Vjerojatnost događaja Bit, bajt itd.
Semantički	Tezaurus Ekonomski pokazatelji	Aplikativni programski paket, osobno računalo, računalne mreže itd. Profitabilnost, produktivnost, stopa amortizacije itd.
Pragmatičan	Vrijednost u uporabi	Kapacitet memorije, performanse računala, brzina prijenosa podataka itd. Vrijeme za obradu informacija i donošenje odluka

KVALITETA INFORMACIJA

Mogućnost i učinkovitost korištenja informacija određena je njihovim osnovnim potrošačkim potrebama: pokazatelji kvalitete, kao reprezentativnost, smislenost, dostatnost, dostupnost, relevantnost, pravodobnost, točnost, pouzdanost, održivost.

• Reprezentativnost informacija je povezana s ispravnošću njezinog odabira i formiranja kako bi se adekvatno odražavala svojstva objekta. Najvažnije stvari ovdje su:

• ispravnost koncepta na temelju kojeg je formuliran izvorni koncept;

• valjanost izbora bitnih obilježja i veza prikazane pojave.

• Povreda reprezentativnosti informacija često dovodi do značajnih pogrešaka.

• Sadržaj informacija odražava semantički kapacitet jednak omjeru količine semantičke informacije u poruci i količine obrađenih podataka, tj. C=Ic/Vd.

S povećanjem sadržaja informacija raste i semantička propusnost informacijskog sustava, jer je za dobivanje iste informacije potrebno pretvoriti manju količinu podataka.

Uz koeficijent sadržaja C, koji odražava semantički aspekt, možete koristiti i koeficijent sadržaja informacije, karakteriziran omjerom količine sintaktičkih informacija (prema Shannonu) i količine podataka Y=I/Vd.

• Dostatnost (potpunost) informacija znači da sadrži minimalan, ali dovoljan sastav (skup pokazatelja) za donošenje ispravne odluke. Pojam cjelovitosti informacije povezuje se s njezinim semantičkim sadržajem (semantikom) i pragmatikom. Kao nepotpuna, tj. Nedovoljno informacija za donošenje ispravne odluke, a suvišne informacije smanjuju učinkovitost odluka koje donosi korisnik.

• Dostupnost informacija prema percepciji korisnika osigurava se provedbom odgovarajućih postupaka za njihovo prikupljanje i transformaciju. Na primjer, u informacijskom sustavu informacije se pretvaraju u pristupačan i korisniku jednostavan oblik. To se posebno postiže usklađivanjem njegovog semantičkog oblika s korisnikovim tezaurusom.

• Relevantnost informacija određena je stupnjem očuvanosti vrijednosti informacije za menadžment u trenutku njezine uporabe i ovisi o dinamici promjena njezinih karakteristika te o vremenskom intervalu koji je protekao od nastanka te informacije.

• Pravovremenost informacija znači njezino pristizanje najkasnije do unaprijed određene točke u vremenu, u skladu s vremenom rješavanja zadatka.

• Točnost informacija je određena stupnjem blizine primljene informacije stvarnom stanju predmeta, procesa, pojave itd. Za informacije prikazane digitalnim kodom poznata su četiri klasifikacijska koncepta točnosti:

• formalna preciznost, mjerena jediničnom vrijednošću najmanje značajne znamenke broja;

• stvarna točnost, određena vrijednošću jedinice posljednje znamenke broja, čija je točnost zajamčena;

• najveća točnost koja se može postići u specifičnim radnim uvjetima sustava;

• potrebna točnost, određena funkcionalnom svrhom indikatora.

Vjerodostojnost informacija je određena svojim svojstvom da odražava objekte iz stvarnog života s potrebnom točnošću. Pouzdanost informacija mjeri se vjerojatnošću tražene točnosti, tj. vjerojatnost da se vrijednost parametra prikazana informacijama razlikuje od stvarne vrijednosti ovog parametra unutar zahtijevane točnosti.

Održivost informacije odražavaju njihovu sposobnost da odgovore na promjene u izvornim podacima bez narušavanja zahtijevane točnosti. Stabilnost informacije, kao i reprezentativnost, određena je odabranom metodologijom za njezin odabir i oblikovanje.

Zaključno treba napomenuti da su takvi parametri kvalitete informacija kao što su reprezentativnost, sadržaj, dostatnost, dostupnost, održivost u potpunosti određeni na metodološkoj razini razvoja informacijskih sustava. Parametri relevantnosti, pravodobnosti, točnosti i pouzdanosti također se u većoj mjeri određuju na metodološkoj razini, ali na njihovu vrijednost značajno utječe priroda funkcioniranja sustava, prvenstveno njegova pouzdanost. Pritom su parametri relevantnosti i točnosti usko povezani s parametrima pravodobnosti, odnosno pouzdanosti.

GORE

Sintaktička mjera informacija.

Ova mjera količine informacija operira s neosobnim informacijama koje ne izražavaju semantički odnos prema objektu. Volumen podataka Vd u ovom slučaju, poruka se mjeri brojem znakova (bitova) u poruci. U raznih sustava U notnom zapisu, jedna znamenka ima različitu težinu i sukladno tome se mijenja mjerna jedinica podataka.

Na primjer, u binarnom brojevnom sustavu mjerna jedinica je bit (bit-binarna znamenka - binarna znamenka). Bit je odgovor na jedno binarno pitanje ("da" ili "ne"; "0" ili "1"), koji se prenosi preko komunikacijskih kanala pomoću signala. Dakle, količina informacija sadržana u poruci u bitovima određena je brojem binarnih riječi prirodnog jezika, brojem znakova u svakoj riječi i brojem binarnih signala potrebnih za izražavanje svakog znaka.

U modernim računalima, uz minimalnu mjernu jedinicu podataka "bit", široko se koristi povećana mjerna jedinica "bajt", jednaka 8 bita. U decimalnom brojevnom sustavu mjerna jedinica je “bit” (decimalno mjesto).

Količina informacija I na sintaktičkoj razini nemoguće odrediti bez razmatranja pojma neizvjesnosti stanja sustava (entropije sustava). Doista, dobivanje informacija o sustavu uvijek je povezano s promjenom stupnja neznanja primatelja o stanju tog sustava, tj. količina informacija mjeri se promjenom (smanjenjem) nesigurnosti stanja sustava.

Koeficijent (stupanj) sadržaja informacija(sažetost) poruke određena je omjerom količine informacija i količine podataka, tj.

Y= I / Vd, sa 0

S povećanjem Y smanjuje se količina rada na transformaciji informacija (podataka) u sustavu. Stoga se nastoji povećati sadržaj informacija, za što se razvijaju posebne metode optimalnog kodiranja informacija.

Semantička mjera informacije

Za mjerenje semantičkog sadržaja informacije, tj. Od njegove količine na semantičkoj razini, najpriznatija je mjera tezaurusa, koja povezuje semantička svojstva informacije sa sposobnošću korisnika da prihvati dolaznu poruku. U tu svrhu koristi se koncept korisnikov tezaurus.

Tezaurus je skup informacija dostupnih korisniku ili sustavu.

Ovisno o odnosu semantičkog sadržaja informacije S i korisnikov tezaurus Sp mijenja se količina semantičkih informacija je, percipira korisnik i kasnije ga uključi u svoj tezaurus.

Priroda ove ovisnosti prikazana je na sl. 1. Razmotrite dva ograničavajuća slučaja kada je količina semantičke informacije Jest jednako 0:

na Sp= 0 korisnik ne percipira ili ne razumije dolazne informacije;

Na Sp korisnik sve zna i ne trebaju mu pristigle informacije.

Tema 2. Osnove predstavljanja i obrade informacija u računalu

Književnost

1. Informatika u ekonomiji: Udžbenik/Ur. BITI. Odintsova, A.N. Romanova. – M.: Sveučilišni udžbenik, 2008.

2. Informatika: temeljni kolegij: udžbenik/ur. S.V. Simonovich. – St. Petersburg: Peter, 2009.

3. Informatika. Opći tečaj: Udžbenik/Koautor: A.N. Guda, M.A. Butakova, N.M. Nechitailo, A.V. Chernov; Pod općim izd. U I. Kolesnikova. – M.: Daškov i K, 2009.

4. Informatika za ekonomiste: Udžbenik/Ur. Matjuška V.M. - M.: Infra-M, 2006.

5. Ekonomska informatika: Uvod u ekonomsku analizu informacijskih sustava - M.: INFRA-M, 2005.

Mjere informacija (sintaktičke, semantičke, pragmatičke)

Za mjerenje informacija mogu se koristiti različiti pristupi, ali oni koji se najviše koriste su statistički(probabilistički), semantički i str pragmatičan metode.

Statistički(probabilističku) metodu mjerenja informacija razvio je K. Shannon 1948. godine, koji je predložio da se količina informacija smatra mjerom nesigurnosti stanja sustava, koja se uklanja kao rezultat primanja informacija. Kvantitativni izraz nesigurnosti naziva se entropija. Ako je nakon primitka određene poruke promatrač dobio dodatne informacije o sustavu X, tada se nesigurnost smanjila. Dodatna količina primljenih informacija definirana je kao:

gdje je dodatna količina informacija o sustavu x, primljeno u obliku poruke;

Početna nesigurnost (entropija) sustava x;

Konačna nesigurnost (entropija) sustava X, koja se javlja nakon prijema poruke.

Ako sustav x može biti u jednom od diskretnih stanja, čiji broj n, a vjerojatnost pronalaska sustava u svakom od njih je jednaka i zbroj vjerojatnosti svih stanja jednak je jedan, tada se entropija izračunava pomoću Shannonove formule:

gdje je entropija sustava X;

A- baza logaritma, koja određuje mjernu jedinicu informacije;

n– broj stanja (vrijednosti) u kojima sustav može biti.

Entropija je pozitivna veličina, a budući da su vjerojatnosti uvijek manje od jedan, a njihov logaritam negativan, znak minus u formuli K. Shannona čini entropiju pozitivnom. Dakle, ista entropija, ali sa suprotnim predznakom, uzima se kao mjera količine informacija.

Odnos informacije i entropije može se shvatiti na sljedeći način: dobivanje informacije (njeno povećanje) istovremeno znači smanjenje neznanja ili informacijske nesigurnosti (entropije)

Dakle, statistički pristup uzima u obzir vjerojatnost pojavljivanja poruka: poruka koja je manje vjerojatna smatra se informativnijom, tj. najmanje očekivano. Količina informacija doseže najveću vrijednost ako su događaji jednako vjerojatni.

R. Hartley je predložio sljedeću formulu za mjerenje informacija:

I=log2n ,

Gdje n- broj jednako vjerojatnih događaja;

ja– mjera informacije u poruci o pojavi jedne od n događanja

Mjerenje informacije izražava se u njenom volumenu. Najčešće se to odnosi na količinu memorije računala i količinu podataka koji se prenose komunikacijskim kanalima. Jedinicom se smatra količina informacije pri kojoj je nesigurnost smanjena za polovicu; takva jedinica informacije naziva se malo .

Ako se prirodni logaritam () koristi kao baza logaritma u Hartleyevoj formuli, tada je mjerna jedinica informacije nat ( 1 bit = ln2 ≈ 0,693 nat). Ako se broj 3 koristi kao baza logaritma, tada - liječiti, ako je 10, onda - dit (Hartley).

U praksi se češće koristi veća jedinica - bajt(bajt) jednako osam bita. Ova je jedinica odabrana jer se može koristiti za kodiranje bilo kojeg od 256 znakova abecede računalne tipkovnice (256=28).

Osim bajtova, informacije se mjere u poluriječima (2 bajta), riječima (4 bajta) i dvostrukim riječima (8 bajtova). Čak se i veće mjerne jedinice informacija također široko koriste:

1 kilobajt (KB - kilobajt) = 1024 bajta = 210 bajta,

1 megabajt (MB - megabajt) = 1024 KB = 220 bajtova,

1 gigabajt (GB - gigabajt) = 1024 MB = 230 bajtova.

1 terabajt (TB - terabajt) = 1024 GB = 240 bajtova,

1 petabajt (Pbajt - petabajt) = 1024 TB = 250 bajtova.

Godine 1980. ruski matematičar Yu. Manin predložio je ideju izgradnje kvantnog računala, u vezi s kojom se pojavila takva jedinica informacija kao kubit ( kvantni bit, qubit ) – “kvantni bit” je mjera mjerenja količine memorije u teoretski mogućem obliku računala koje koristi kvantne medije, primjerice, spinove elektrona. Qubit ne može uzeti dvije različite vrijednosti ("0" i "1"), već nekoliko, što odgovara normaliziranim kombinacijama dva osnovna stanja spina, što daje veći broj mogućih kombinacija. Dakle, 32 qubita mogu kodirati oko 4 milijarde stanja.

Semantički pristup. Sintaktička mjera nije dovoljna ako ne trebate odrediti količinu podataka, već količinu informacija potrebnih u poruci. U ovom slučaju razmatra se semantički aspekt koji nam omogućuje određivanje sadržaja informacije.

Za mjerenje semantičkog sadržaja informacija možete koristiti tezaurus primatelja (potrošača). Ideju metode tezaurusa predložio je N. Wiener i razvio naš domaći znanstvenik A.Yu. Schrader.

Tezaurus nazvao korpus informacija koje primatelj informacije ima. Povezivanje tezaurusa sa sadržajem primljene poruke omogućuje vam da saznate koliko to smanjuje nesigurnost.

Ovisnost količine semantičke informacije poruke o tezaurusu primatelja

Prema ovisnosti prikazanoj na grafikonu, ako korisnik nema nikakav tezaurus (znanje o biti primljene poruke, to jest =0), ili prisutnost takvog tezaurusa koji se nije promijenio kao rezultat dolaska poruke (), tada je količina semantičkih informacija u njoj jednaka nuli. Optimalni tezaurus () bit će onaj u kojem će volumen semantičkih informacija biti maksimalan (). Na primjer, semantičke informacije u dolaznoj poruci na u nepoznatom stranom jeziku bit će nula, ali ista će situacija biti iu slučaju ako poruka više nije vijest, budući da korisnik već sve zna.

Pragmatična mjera informacija određuje njegovu korisnost u postizanju potrošačevih ciljeva. Da biste to učinili, dovoljno je odrediti vjerojatnost postizanja cilja prije i nakon primitka poruke i usporediti ih. Vrijednost informacije (prema A.A. Kharkevichu) izračunava se pomoću formule:

gdje je vjerojatnost postizanja cilja prije primanja poruke;

Vjerojatnost postizanja cilja je polje primanja poruke;

Metoda kvantitativne procjene informacija: statistička, semantička, pragmatička i strukturalna

Za procjenu i mjerenje količine informacija u skladu s navedenim aspektima koriste se različiti pristupi. Među njima su statistički, semantički, pragmatički i strukturni. Povijesno gledano, statistički pristup doživio je najveći razvoj.

Prema statistički pristup uveden je koncept "količine informacija" kao mjera nesigurnosti stanja sustava, uklonjena prilikom primanja informacija. Kvantitativno izražena nesigurnost stanja naziva se "entropija". Pri dobivanju informacija smanjuje se nesigurnost, tj. entropija, sustavi. Očito, što više informacija promatrač primi, to se više nesigurnosti uklanja, a entropija sustava opada, tj. Entropija sustava može se smatrati mjerom informacija koje nedostaju. Kada je entropija nula, postoji potpuna informacija o sustavu, a promatraču se čini da je potpuno uređen. Dakle, dobivanje informacija povezano je s promjenom stupnja neznanja primatelja o stanju ovog sustava.

Treba napomenuti da statistička metoda za određivanje količine informacija praktički ne uzima u obzir semantičke i pragmatičke aspekte informacija.

Semantički pristup određivanje količine informacija najteže je formalizirati i još nije konačno određeno.

Mjera tezaurusa dobila je najveće priznanje za mjerenje semantičkog sadržaja informacija. Da bi razumio i koristio informacije, primatelj mora imati određenu količinu znanja.

Ako korisnikov individualni tezaurus (S n) odražava njegovo znanje o određenoj temi, tada se količina semantičkih informacija (I c) sadržanih u određenoj poruci može procijeniti prema stupnju promjene u tom tezaurusu koja se dogodila pod utjecajem ovog poruka. Očito, količina informacija (I s) nelinearno ovisi o stanju individualnog tezaurusa korisnika, i iako je semantički sadržaj poruke konstantan, korisnici s različitim tezaurusima će dobiti nejednaku količinu informacija. Na primjer, ako je individualni tezaurus primatelja informacija blizu nule (S n = 0), tada je u ovom slučaju količina primljenih informacija nula (I c = 0). Na primjer, kada slušate poruku na nepoznatom stranom jeziku, nemoguće je iz nje izvući informaciju bez poznavanja jezika.

Količina semantičke informacije (I s) u poruci također će biti jednaka nuli ako korisnik informacije zna apsolutno sve o predmetu, tj. njegov tezaurus (S n) i poruka ne daju mu ništa novo.

Pragmatičan pristup određuje količinu informacija kao mjeru koja doprinosi postizanju cilja. Ovaj pristup količinu informacija smatra povećanjem vjerojatnosti postizanja cilja.

Pri procjeni količine informacija u semantičkom i pragmatičkom aspektu potrebno je uzeti u obzir vremensku ovisnost informacija (budući da su informacije, posebno u sustavima upravljanja gospodarskim objektima, sklone starenju, odnosno njihova vrijednost s vremenom opada).

Strukturni pristup povezan je s problemima pohranjivanja, reorganiziranja i dohvaćanja informacija i, kako se obujam akumuliranih informacija povećava, postaje sve važniji.

Strukturni pristup apstrahira subjektivnost i relativnu vrijednost informacija i razmatra logičke i fizičke strukture organizacije informacija.

Struktura socijalno-radnih informacija: pokazatelji, detalji i dokumenti

160. Konvencije Međunarodne organizacije rada (ILO) “O statistici rada” i 170. Preporuke ILO-a “O statistici rada” /1985./ definiraju glavne smjernice za prikupljanje i analizu informacija o socijalnom i radnom odnosu na makroekonomskoj razini:

Ekonomski aktivno stanovništvo, zaposlenost, nezaposlenost i podzaposlenost;

Plaće i radno vrijeme;

Indeksi cijena robe široke potrošnje;

Trošak rada;

Troškovi i prihodi kućanstva;

Ozljede na radu i profesionalne bolesti;

Radni sukobi;

Produktivnost rada

Indeks- generalizirajuća karakteristika svetog objekta ili procesa. Indikator djeluje kao metodološki alat koji pruža mogućnost testiranja teorijskih postavki korištenjem empirijskih podataka.

1) kvalitete bilježenje prisutnosti ili odsutnosti definicije. sveci
2) količina. Fiksiranje stupnja izraženosti, razvoja, određenih svojstava

Pokazatelji rada koji služe za izračunavanje količine utrošenog rada i izražavaju se po jedinici vremena. Uz njihovu pomoć izračunavaju se: PT, plaća itd.

Društveni indikatori kvaliteta ili kvantitativne karakteristike pojedinih svojstava i stanja društvenih objekata i procesa, odražava značajke u statistici i dinamici

Ulaznica broj 2

Ulaznica broj 3

Informacijski modeli: deskriptivni i formalni

Deskriptivni informacijski modeli- to su modeli stvoreni na prirodnom jeziku (odnosno na bilo kojem jeziku komunikacije među ljudima: engleskom, ruskom, kineskom, malteškom itd.) u usmenom ili pisanom obliku.

Formalni informacijski modeli- to su modeli stvoreni u formalnom jeziku (odnosno znanstvenom, stručnom ili specijaliziranom). Primjeri formalnih modela: sve vrste formula, tablica, grafikona, mapa, dijagrama itd.

Kromatski (informacijski) modeli- to su modeli stvoreni u prirodnom jeziku semantike pojmova boja i njihovih ontoloških predikata (to jest, u jeziku značenja i značenja kanona boja, reprezentativno reproduciranih u svjetskoj kulturi). Primjeri kromatskih modela: “atomski” model inteligencije (AMI), interkonfesionalna imanencija religija (MIR), model aksiološko-socijalne semantike (MASS) i dr., nastali na temelju teorije i metodologije kromatizma.

Vrste informacijskih modela

Tablični– objekti i njihova svojstva prikazani su u obliku liste, a njihove vrijednosti smještene su u pravokutne ćelije. Popis objekata iste vrste nalazi se u prvom stupcu (ili redu), a vrijednosti njihovih svojstava u sljedećim stupcima (ili redovima).

Hijerarhijski– objekti su raspoređeni po razinama. Svaki element visoke razine sastoji se od elemenata niže razine, a element niže razine može biti dio samo jednog elementa više razine.

Mreža– koristi se za odražavanje sustava u kojima veze između elemenata imaju složenu strukturu.

Ulaznica broj 4. Zadaće i funkcije informacijskih sustava. Tipologija informacijskih sustava prema veličini, opsegu, prirodi zadataka koji se rješavaju, skupu funkcija koje se obavljaju, stupnju njihove automatizacije, vrsti informacija itd.

Informacijski sistem je međusobno povezan skup sredstava, metoda i osoblja koji se koriste za pohranu, obradu i izdavanje informacija za postizanje ciljeva upravljanja.

ü Svrha operacije– zadovoljavanje specifičnih informacijskih potreba unutar određenog predmetnog područja

ü Rezultat funkcioniranja– informacijski proizvodi - dokumenti, informacijski nizovi, baze podataka i informacijske usluge

Ulaznica broj 5

Tehnološka potpora automatiziranih sustava upravljanja: (potporni informacijsko-tehnološki podsustavi) informacijska, lingvistička, tehnička, programska, matematička, organizacijska i ergonomska. Pravna podrška.

Tehnološka podrška- EDP ​​​​(elektronička obrada podataka) je skup metoda i sredstava prikupljanja, pohranjivanja, prijenosa, obrade i zaštite informacija temeljenih na računalnoj tehnologiji i komunikacijama.

Ulaznica broj 6

Namjena i vrste radnih stanica

Korištenje automatiziranog radnog mjesta u modernom uredu maksimalno olakšava rad stručnjaka, oslobađa vrijeme i trud koji su prethodno bili utrošeni na rutinske operacije prikupljanja podataka i složene izračune za kreativne, znanstveno utemeljene aktivnosti u rješavanju profesionalnih problema. Svrha implementacije je poboljšati sljedeće pokazatelje:

Automatizacija rada, korištenje tehnologija koje štede rad (na primjer, korištenje računala); povećanje sigurnosti proizvodnje (kada se koristi u industriji); brže donošenje upravljačkih odluka; mobilnost radnika; povećanje produktivnosti rada

Kako bismo okarakterizirali automatizirano radno mjesto, možemo razlikovati glavne komponente informacijske tehnologije, implementirajući ga. To uključuje:1. tehnička i hardverska podrška (računala, printeri, skeneri, registar blagajne i ostala dodatna oprema);2. aplikacijski softver i operativni sustavi (OS);3. informacijska potpora (standardi dokumenata i unificiranih obrazaca, standardi za prikaz pokazatelja, klasifikatori i referentni podaci);4. mrežni i komunikacijski uređaji (lokalne i korporativne mreže, e-pošta).

Karakteristike ovih komponenti određuju razinu automatiziranog radnog mjesta, njegovu namjenu i značajke. Radna mjesta su dizajnirana da omoguće uvjete za ugodan, efikasan i kvalitetan rad stručnjaka i moraju zadovoljiti sljedeće zahtjeve:

Korisničko sučelje mora biti jednostavno, praktično i dostupno čak i neobučenom korisniku. Treba sadržavati sustav savjeta, po mogućnosti u obliku demonstracije (video, zvuk, animacija);

Potrebno je osigurati sigurnost stručnjaka i ispunjavanje svih ergonomskih zahtjeva (udobnost, raspon boja i zvuka koji odgovara najboljoj percepciji, prikladno mjesto informacija i dostupnost svih alata potrebnih za rad, jedinstveni stil izvođenja operacija, itd.);

Korisnik radne stanice mora obavljati sve radnje bez napuštanja sustava, stoga mora biti opremljen svim potrebnim operacijama;

Osiguranje neprekidnog rada automatiziranog radnog mjesta treba jamčiti korisniku pravodobno izvršavanje zadataka u skladu s rasporedom rada. Prekidi u proizvodnji su neprihvatljivi;

Racionalna organizacija rada specijalista stvara ugodne radne uvjete i povećava produktivnost specijalista;

Softver za radnu stanicu mora biti kompatibilan s drugim sustavima i informacijskim tehnologijama, stoga su najvrjednije tehnologije koje kombiniraju više radnih stanica.

Ulaznica broj 7

Ulaznica broj 8

Ulaznica broj 9

CL3Razvoj

Dana 13. siječnja 1988. održana je konferencija za tisak u New Yorku na kojoj je najavljeno ujedinjenje. Ashton-Tate i Microsoft za razvoj novog proizvoda pod nazivom Ashton-Tate/Microsoft SQL Server. Istog dana, objavljeno je zajedničko priopćenje za tisak u kojem se najavljuje novi proizvod temeljen na razvoju Sybasea. Što se tiče uloga tvrtki u razvoju i promociji proizvoda, navodi se u priopćenju Ashton-Tate trebao je biti odgovoran za nadgledanje razvoja u području baza podataka (i također osigurati vlastiti razvoj u ovom području), i Microsoft slična uloga dodijeljena je iu području tehnologija za rad u lokalnim mrežama. Nakon što je SQL Server objavljen, Ashton-Tate će licencirati proizvod od Microsofta i baviti se maloprodajom diljem svijeta, a Microsoft će isporučivati ​​proizvod proizvođačima hardverske opreme.

Izlaz

29. travnja 1989. godine Počela je službena prodaja Ashton-Tate/Microsoft SQL Servera 1.0. Članovi SQL Server tima nosili su majice sa sloganom "Ashton-Tate SQL Server: napravljen na vrijeme i ponosni smo na to"(Engleski) Ashton-Tate SQL Server: na vrijeme i ponosni na to) .

Specijalizirani tisak govorio je prilično pozitivno o novom proizvodu, međutim, prodaja je bila vrlo niska.

Do 1990. situacija se nije popravila. Propali su planovi o zajedničkoj promociji proizvoda, čime je SQL Server trebao dobiti mjesto u velikoj zajednici dBASE programera. Kao rezultat toga, Ashton-Tate, koji je dvije godine ranije držao vodeću poziciju na domaćem tržištu baza podataka, sada je bio prisiljen boriti se za svoje postojanje, što ga je opet prisililo da se vrati na svoj glavni proizvod dBASE. Microsoft je u međuvremenu lansirao OS/2 LAN Manager pod vlastitim brendom. Sve je to dovelo do odluke da se prekine zajednička promocija SQL Servera, nakon čega je ovaj proizvod malo izmijenjen i predstavljen kao Microsoft SQL Server.

SQL Server 1.11 (1991.)

Godine 1991. Microsoft je objavio međuverziju - SQL Server 1.11. Ovo izdanje je bilo zbog činjenice da se popis korisnika do tada već značajno proširio. Unatoč činjenici da arhitektura klijent-poslužitelj još uvijek nije bila raširena, klijenti su ipak postupno prelazili na nju. No, usprkos pozitivnim kritikama specijaliziranog tiska, prodaja SQL Servera još uvijek nije poželjela. (Dijagram na slajdu)

DC5 Povijest izdanja na slajdu.

Ulaznica broj 10

Funkcionalnost

Microsoft SQL Server koristi verziju SQL-a kao jezik upita koji se zove Transact-SQL (skraćeno T-SQL), što je implementacija SQL-92 (ISO standard za SQL) s višestrukim proširenjima. T-SQL dopušta dodatnu sintaksu za pohranjene procedure i pruža podršku za transakcije (interakcija između baze podataka i glavne aplikacije). Microsoft SQL Server i Sybase ASE koriste protokol aplikacijskog sloja koji se zove Tabular Data Stream (TDS) za komunikaciju s mrežom. TDS protokol također je implementiran u projektu FreeTDS kako bi se različitim aplikacijama omogućila interakcija s bazama podataka Microsoft SQL Server i Sybase.

Microsoft SQL Server također podržava Open Database Connectivity (ODBC), sučelje za interakciju aplikacija sa DBMS-om. SQL Server 2005 pruža mogućnost povezivanja korisnika putem web servisa koji koriste SOAP protokol. To omogućuje klijentskim programima koji nisu Windows da se povežu s više platformi na SQL Server. Microsoft je također izdao certificirani JDBC upravljački program koji aplikacijama temeljenim na Javi (kao što su BEA i IBM WebSphere) omogućuje povezivanje s Microsoft SQL Serverom 2000 i 2005.

SQL Server podržava zrcaljenje baze podataka i klasteriranje. Klaster SQL Servera je skup identično konfiguriranih poslužitelja; Ova shema pomaže u raspodjeli radnog opterećenja na više poslužitelja. Svi poslužitelji imaju jedno virtualno ime, a podaci se distribuiraju preko IP adresa strojeva klastera tijekom radnog ciklusa. Također, u slučaju kvara ili kvara na jednom od poslužitelja u klasteru, dostupan je automatski prijenos opterećenja na drugi poslužitelj.

SQL Server podržava redundantnost podataka u tri scenarija:

Snimka: Poslužitelj pravi snimku baze podataka i šalje je primateljima.

Povijest promjena: Sve promjene baze podataka kontinuirano se prenose korisnicima.

Sinkronizacija s drugim poslužiteljima: Baze podataka više poslužitelja međusobno se sinkroniziraju. Promjene u svim bazama podataka događaju se neovisno jedna o drugoj na svakom poslužitelju, a tijekom sinkronizacije podaci se usklađuju. Ova vrsta dupliciranja pruža mogućnost rješavanja proturječja između baza podataka.

Izdanja MS SQL Servera 2000

Postojale su dvije vrste SQLServera dostupne u različitim izdanjima:

· 2000 - SQL Server 2000 32-bitni, kodni naziv Shiloh (verzija 8.0);

· 2003 - SQL Server 2000 64-bitni, kodnog naziva Liberty.

SQLServer 2000 dostupan je u različitim izdanjima kako bi zadovoljio različite zahtjeve kupaca (organizacijskih i pojedinačnih) u pogledu performansi, vremena rada i troškova.

Enterprise Edition. Ovo izdanje je puna verzija SQLServera koja se najčešće nudi organizacijama. EnterpriseEdition ima napredne sposobnosti skalabilnosti i pouzdanosti potrebne za rješavanje kritičnih online poslovnih i internetskih aplikacija, uključujući distribuirane particionirane poglede, prijenos dnevnika i napredne mogućnosti klasteriranja. Ovo izdanje također u potpunosti iskorištava prednosti najnaprednijeg hardvera, podržavajući do 32 procesora i 64 GB RAM-a. Osim toga, SQLServer 2000 Enterprise Edition uključuje dodatne značajke analize.

Standardno izdanje. Ova je opcija pristupačna za srednje i male organizacije koje ne zahtijevaju složene mogućnosti skalabilnosti i dostupnosti te puni skup značajki analize koje se nalaze u SQLServer 2000 Enterprise Edition. Standard Edition se koristi u simetričnim višeprocesorskim sustavima s do 4 procesora i do 2 GB RAM-a.

Osobno izdanje. Ovo izdanje uključuje cijeli skup alata za upravljanje i većinu funkcionalnosti izdanja Standard Edition, ali je optimizirano za osobnu upotrebu. PersonalEdition radi ne samo pod Microsoftovim poslužiteljskim operacijskim sustavima, već i njihovim osobnim izdanjima, koja uključuju Windows 2000 Professional, WindowsNTWorkstation 4.0 i Windows 98. Podržani su sustavi s dva procesora. Iako ovo izdanje podržava baze podataka bilo koje veličine, njegova izvedba je optimizirana za pojedinačne korisnike i male radne grupe, smanjujući radno opterećenje koje dolazi s više od pet istodobnih korisnika.

Developer Edition. Ova varijanta SQLServera omogućuje razvojnim programerima stvaranje bilo koje vrste aplikacije koja radi zajedno sa SQLServerom. Ovo izdanje uključuje sve funkcije izdanja Enterprise Edition, ali s posebnim licencnim ugovorom za krajnjeg korisnika (EULA) koji dopušta razvoj i testiranje, ali zabranjuje implementaciju u proizvodne svrhe.

DesktopEngine (MSDE). Ovo izdanje uključuje temeljnu funkcionalnost pogona baze podataka SQLServer 2000, ali ne uključuje korisničko sučelje, alate za upravljanje, funkcije analize, podršku za zbirnu replikaciju, licence za klijentski pristup, biblioteke za razvojne programere ili online dokumentaciju. Ovdje je također ograničena veličina baze podataka i razina opterećenja pri radu s korisnicima. Izdanje DesktopEngine zahtijeva najmanje resursa u usporedbi s drugim izdanjima SQLServera 2000, što ga čini idealnim za implementaciju samostalnog skladišta podataka.

WindowsCEEdition. Ovo izdanje je verzija SQLServera 2000 za uređaje sa sustavom WindowsCE. Softver je kompatibilan s drugim izdanjima SQLServera 2000, omogućujući programerima da iskoriste svoje postojeće vještine i aplikacije za proširenje funkcionalnosti relacijskog skladišta podataka s rješenjima koja rade na novim klasama uređaja.

Značajke SQL Servera 2000

MicrosoftSQL Server 2000 uključuje niz značajki koje olakšavaju instalaciju, implementaciju i rad, kao i podržavaju skalabilnost, skladištenje podataka i integraciju sustava s drugim poslužiteljskim softverom.

Uključuje mnoge alate i značajke koje olakšavaju instalaciju, implementaciju, upravljanje i korištenje baza podataka. SQL Server 2000 pruža administratorima baze podataka kompletan skup alata potrebnih za fino podešavanje SQL Servera 2000 unutar industrijskih online sustava. SQL Server 2000 također radi učinkovito na malim, jednokorisničkim sustavima s minimalnim troškovima administracije.

Instalacijom ili ažuriranjem upravlja aplikacija grafičkog korisničkog sučelja (GUI) koja vodi korisnika dok unosi informacije koje zahtijeva instalater. Postavljanje automatski otkriva imate li stariju verziju SQL Servera. Nakon dovršetka instalacije SQL Servera 2000, korisnik se pita želi li pokrenuti čarobnjaka za nadogradnju SQL Servera 2000, koji će vas brzo voditi kroz proces nadogradnje. Tako se cijeli proces instalacije ili ažuriranja brzo završava, a korisnik mora unijeti minimum podataka.

SQL Server 2000 automatski i dinamički mijenja svoju konfiguraciju tijekom rada. Kako broj korisnika povezanih na SQL Server 2000 raste, on može dinamički dodijeliti potrebne resurse, poput memorije. Kada se opterećenje smanji, SQL Server 2000 oslobađa resurse i vraća ih sustavu. Ako se druge aplikacije izvode na poslužitelju u isto vrijeme, SQL Server 2000 će otkriti da im je dodijeljena dodatna virtualna memorija i smanjit će količinu virtualne memorije koju koristi kako bi smanjio opterećenje stranica. SQL Server 2000 također može automatski povećati ili smanjiti veličinu baze podataka kako se informacije dodaju ili uklanjaju.

SQL Server 2000 radi s drugim softverskim proizvodima kako bi osigurao stabilnu i sigurnu pohranu informacija za Internet i intranet:

· SQL Server 2000 radi sa sigurnosnim i enkripcijskim mehanizmima Windows 2000 Servera i Windows NT Servera, implementirajući sigurnu pohranu podataka;

· SQL Server 2000 je usluga pohrane visokih performansi za web aplikacije koje pokreću Microsoft Internet Information Services;

· SQL Server 2000 može se koristiti u kombinaciji sa Site Serverom za posluživanje velikih i složenih web stranica za e-trgovinu;

· Podrška za TCP/IP utičnice omogućuje vam integraciju SQL Servera 2000 s Microsoftovim proxy poslužiteljem za implementaciju sigurne komunikacije preko Interneta i intraneta.

SQL Server 2000 može se izgraditi da radi na razini potrebnoj za pokretanje velikih internetskih stranica. Dodatno, motor baze podataka SQL Server 2000 ima ugrađenu podršku za XML, a Web Assistant vam pomaže generirati HTML (Hypertext Markup Language) stranice iz podataka SQL Servera 2000 i objaviti te podatke na HTTP (Hypertext Transport Protocol) i FTP. (Protokol za prijenos datoteka).

SQL Server podržava Windows provjeru autentičnosti, što vam omogućuje korištenje Windows NT i Windows 2000 korisničkih i domenskih računa kao SQL Server 2000 računa.

Windows 2000 autentificira korisnike kada se spajaju na mrežu. Prilikom povezivanja na SQL Server, klijentski softver zahtijeva pouzdanu vezu, koja se može odobriti samo ako su korisnici autentificirani od strane Windows NT ili Windows 2000. Dakle, sam SQL Server ne autentificira korisnici, ali korisnici ne trebaju zasebne prijave i lozinke za povezivanje sa svakim sustavom SQL Servera. SQL Server 2000 može slati i primati e-poštu i stranične poruke s Microsoft Exchangea ili drugih MAPI (Message Application Programming Interface) kompatibilnih poslužitelja pošte. Ova značajka omogućuje slanje pošte korištenjem paketa, pohranjenih procedura i okidača SQL Servera 2000. Događaji i obavijesti SQL Servera 2000 mogu se konfigurirati tako da, ako se pojavi ozbiljan problem ili je čak u opasnosti da se pojavi, administrator poslužitelja automatski bude obaviješten e-poštom ili pagerom.

Alati za SQL Server 2000

Voditelj poduzeća

SQL Server Enterprise Manager je glavni administrativni alat za SQL Server 2000, podržava korisničko sučelje kompatibilno s MMC (Microsoft Management Console) i omogućuje vam rješavanje niza administrativnih zadataka:

· definirati grupe poslužitelja koji pokreću SQL Server;

· registrirati pojedinačne poslužitelje u grupi;

· konfigurirati sve postavke SQL Servera za sve registrirane poslužitelje;

· kreirati i administrirati sve baze podataka, objekte, korisničke ID-ove, prijave i prava pristupa SQL Serveru na svakom od registriranih poslužitelja;

· Definirati i izvršiti sve administrativne zadatke SQL Servera na svakom registriranom poslužitelju;

· interaktivno konstruirati i testirati SQL izjave, pakete i skripte pozivanjem SQL Query Analyzera;

· pozivanje raznih čarobnjaka SQL Servera.

MMC podržava zajedničko sučelje za upravljanje raznim poslužiteljskim aplikacijama na Microsoft Windows mreži. Poslužiteljske aplikacije uključuju komponentu zvanu snap-in koja pruža sučelje za MMC korisnike za upravljanje poslužiteljskom aplikacijom. SQL Server Enterprise Manager je MMC dodatak za Microsoft SQL Server 2000.

SQL Server agent

SQL Server Agent radi na poslužitelju koji izvodi instancu SQL Servera 2000 ili ranijih verzija SQL Servera. SQL Server Agent odgovoran je za rješavanje sljedećih zadataka:

· pokretanje poslova SQL Servera planiranih za izvođenje u određeno vrijeme ili nakon određenog vremenskog razdoblja;

· definiranje posebnih uvjeta koji zahtijevaju izvršavanje radnje koju je odredio administrator, kao što je upozoravanje nekoga slanjem dojavljivača ili e-pošte ili pokretanje zadatka koji ispunjava te uvjete;

· pokretanje zadataka definiranih od strane administratora koji provode replikaciju.

SQL Profiler

SQL Profiler je alat za bilježenje događaja SQL Servera 2000. Događaji se pohranjuju u datoteku praćenja, koja se kasnije može analizirati ili koristiti za ponavljanje nekog niza radnji za dijagnosticiranje problema. SQL Profiler se koristi za:

· postupno izvođenje problematičnih upita i određivanje izvora problema;

· pretraživanje i dijagnosticiranje sporih upita;

· snimanje nizova SQL naredbi koje dovode do problema;

· praćenje performansi SQL Servera i reguliranje njegovog opterećenja.

SQL Profiler također podržava reviziju radnji izvedenih na instancama SQL Servera. Informacije o sigurnosnim aktivnostima pohranjuju se za kasniji pregled od strane sigurnosnog administratora.

Voditelj servisa

SQLServerServiceManager dizajniran je za pokretanje, zaustavljanje i pauziranje komponenti poslužitelja SQLServer 2000. Ove se komponente pokreću kao usluge u sustavu Microsoft Windows NT ili Windows 2000 te kao zasebni izvršni programi u sustavu Windows 95 i Windows 98.

SQL poslužitelj. Implementira motor baze podataka SQL Server. Postoji jedna usluga SQL Servera za svaku instancu SQL Servera koja radi na računalu.

SQL Server agent. Implementira agenta koji pokreće zakazane administrativne zadatke SQL Servera. Postoji jedna usluga SQL Server Agent za svaku instancu SQL Servera koja se izvodi na računalu.

Microsoft Search (samo Windows NT i Windows 2000). Implementira mehanizam pretraživanja cijelog teksta. Postoji jedna kopija, bez obzira na broj instanci SQL Servera na računalu.

MSDTC (samo Windows NT i Windows 2000). Upravlja distribuiranim transakcijama. Postoji jedna kopija, bez obzira na broj instanci SQL Servera na računalu.

MSSQLServerOLAPService (samo Windows NT i Windows 2000). Implementira usluge analize. Postoji jedna kopija, bez obzira na broj instanci SQL Servera na računalu.

Prozor Service Managera može se sakriti i prikazati ikonom u programskoj traci. Za prikaz izbornika s popisom zadataka koje Service Manager podržava, desnom tipkom miša kliknite ikonu na programskoj traci.

SQL analizator upita

SQL Query Analyzer je GUI alat dizajniran za rješavanje mnogih različitih problema:

· kreiranje SQL upita i skripti, kao i njihovo izvršavanje s bazama podataka SQL Servera;

· stvaranje često korištenih objekata baze podataka u standardnim skriptama;

· kopiranje postojećih objekata baze podataka;

· izvršavanje pohranjenih procedura bez navođenja njihovih parametara;

· Otklanjanje pogrešaka pohranjenih procedura;

· Otklanjanje pogrešaka upita koji imaju problema s izvedbom;

· traženje objekata u bazama podataka te pregled i rad s objektima;

· dodavanje, ažuriranje i brisanje redaka u tablici;

· definiranje tipkovničkih prečaca za pokretanje često korištenih upita, dodavanje često korištenih naredbi u izbornik Alati.

SQL Query Analyzer pokreće se izravno iz izbornika Start ili SQL Server Enterprise Managera. Također se može pokrenuti unosom isqlw u naredbeni redak.

Ulaznica broj 11

Veliki objekti

DB2/2 i DB2/6000 pružiti korisniku nove vrste podataka kao što su binarni veliki objekti (BLOBS) i veliki tekstualni objekti (CLOBS).

BLOKOVI omogućuju pohranu bilo koje vrste podataka veličine do dva gigabajta.

Opcija 1: funkcija ima izravan pristup bazi podataka, što omogućuje maksimalnu izvedbu, ali predstavlja potencijalnu prijetnju performansama poslužitelja i integritetu podataka

Opcija 2: funkcija se izvršava kao odvojeni proces od poslužitelja baze podataka, što štiti podatke i DBMS, ali smanjuje performanse

profesionalci

Postoji dobra besplatna verzija

Dobra besplatna tehnička podrška

Moguće je dobiti plaćenu podršku od proizvođača, što vam omogućuje korištenje u poslovnom sektoru Entrprise

S konfiguracijama

Dobra izvedba

Bolje rješava situacije poput "nema dovoljno memorije za 1C poslužitelj".

Nema ograničenja na 256 tablica, što proširuje mogućnosti rada s RLS-om

minusi

Nekoliko stručnjaka

Niska prevalencija

Veličina baze podataka je veća nego u drugim podbazama podataka

Postoji automatsko podešavanje sustava, ali je nepotpuno

Platforma možda neće pravilno obraditi neke poruke.

Ulaznica broj 12

Ulaznica broj 14

Ulaznica broj 15.

Windows Open Services Architecture (WOSA) je skup otvorenih standarda za interakciju aplikacijskih sustava

Windows podržava skup standarda koji olakšavaju pisanje i okomito otvaranje aplikacija. Opći naziv ovih standarda je WOSA (Windows Open Services Architecture.

(WOSA) pruža skup otvorenih standarda za interakciju komponenti aplikacijskog sustava na strani poslužitelja i klijenta.

Obitelj je podijeljena u tri kategorije:

standardi opće namjene;

komunikacijski standardi;

standardi za financijske aplikacije i usluge.

Skupina standarda opće namjene uključuje:

— Open Database Connectivity (ODBC) - pristup bazama podataka

— Messaging Application Programming Interface (MAPI) - prosljeđivanje poruka

— Telephony Application Programming Interface (TAPI) - pristup putem telefonske linije

Grupi za komunikaciju
standardi uključuju sljedeće elemente:

Windows SNA Host Communications API

Windows Sockets komunikacijsko sučelje temeljeno na TCP/IP protokolu

Microsoft Remote Procedure Call (RPC) - sučelje za udaljeni poziv procedure

Skupina standarda za financijske aplikacije i usluge uključuje dva elementa

WOSA proširenje za podatke o tržištu uživo (WOSA/XRT)

WOSA proširenje za financijske usluge (WOSA/XFS)

Svaki od WOSA obitelji standarda opisuje arhitekturu koja uključuje sljedeće glavne komponente:

Programsko sučelje aplikacije (API)

Sučelje poslužitelja (SPI)

Upravitelj grupe aplikacija/usluga

Baza podataka za registraciju aplikacija/usluga.

Ulaznica broj 16

Riža. 1. Kretanje informacija iz baze podataka u aplikaciju

Slika pokazuje da pri razvoju DBMS aplikacije, programer radi sa skupovima komponenti dizajniranih za razmjenu informacija s bazama podataka i njihov prikaz. Ovisno o odabranom mehanizmu pristupa bazi podataka, neki se skupovi komponenti možda neće koristiti, ali sve one, neovisno o karakteristikama baze podataka koja se koristi i mehanizmu pristupa istoj, imaju slična svojstva i metode.

ODBC (Open Database Connectivity – otvoreni pristup bazama podataka) – razvio Microsoft, univerzalan sučelje za programiranje aplikacija za pristup bazama podataka.

Glavni cilj razvoja ODBC protokola je standardizacija mehanizama interakcije s različitim DBMS-ovima. Glavni problem povezan s razvojem aplikacija koje komuniciraju s bazama podataka temeljenim na posebnim SQL API-jima bio je taj što je svaki DBMS imao vlastito programsko sučelje, svaki od njih imao je svoje karakteristike i nije funkcionirao baš kao drugi. U tom smislu, razvoj aplikacije značajno je ovisio o korištenom DBMS-u. Microsoft je poduzeo važan korak u rješavanju ovog problema. Glavna ideja bila je razviti univerzalno sučelje na razini obitelji operacijskih sustava Windows, koje bi moglo biti podržano u različitim DBMS-ovima.

Pogledajmo ukratko strukturu ODBC softvera:

· ODBC sučelje poziva funkcije: Ovo je takozvani gornji sloj ODBC-a, koji sadrži API, koji izravno koriste aplikacije. Ovaj API je implementiran kao biblioteka dinamičkih veza Dll i dio je operativnog sustava Windows;

· ODBC upravljački programi: Ovo je takozvana niža razina ODBC-a, koja sadrži skup upravljačkih programa za DBMS koji podržavaju ODBC protokol. Kao dio tehnologije, odgovarajući ODBC drajver može se razviti za svaki DBMS, koji će djelovati kao posredna veza između aplikacijskog programa i DBMS-a, prevodeći pozive DBMS funkcija u pozive internim specijaliziranim DBMS funkcijama. Time se rješava problem standardizacije. Za mnoge moderne DBMS-ove postoje specijalizirani ODBC upravljački programi koji su zasebno instalirani u operacijskom sustavu;

· ODBC upravljački program: Ovaj softverski mehanizam predstavlja srednji sloj ODBC-a, upravljajući procesom učitavanja potrebnih upravljačkih programa.

Dijagram izvršavanja programa korištenjem ODBC protokola za pristup podacima prikazan je na slici 2.

Riža. 2. Dijagram izvršavanja programa korištenjem ODBC protokola za pristup podacima

Operativni sustav Windows uključuje nekoliko mehanizama za pristup bazama podataka: ODBC,OLE DB I TEŠKOĆA.

ODBC tehnologija(s engleskog Otvorite povezivanje baze podataka– otvoreni mehanizam za pristup bazama podataka 1 ) je komponenta operativnog sustava Windows, dizajniran za objedinjavanje pristupa informacijama pohranjenim u baze podataka različite vrste. ODBC sastoji se od skupa upravljačkih programa koji izvode operacije razmjene s određenim baze podataka, i upravljački program koji prenosi zahtjeve iz aplikacije u upravljački program i prenosi podatke iz upravljačkog programa u aplikaciju (slika 3).

Riža. 3. Kretanje informacija između aplikacije i baze podataka pomoću ODBC-a

Jezik upita koristi se za dobivanje i promjenu podataka SQL, neovisno o tome podržava li ga baza podataka kojoj aplikacija pristupa. Ako baza podataka ne podržava jezik SQL, onda se pristup njemu ne razlikuje od pristupa DB, podržavajući SQL. Ovo je objedinjavanje pristupa bazama podataka od strane sustava ODBC– aplikacija navodi naziv upravljačkog programa koji se treba koristiti za povezivanje s bazom podataka i šalje zahtjev koji opisuje sastav traženih informacija. Daljnji mehanizam ODBC obavlja sve potrebne radnje za dobivanje informacija, skrivajući od aplikacije specifičnosti rada s određenom bazom podataka. Pristup aplikaciji za ODBC provodi kroz API-funkcije implementirane u dinamičke knjižnice.