Luận Văn Tìm hiểu các mô hình đã được sử dụng để mở rộng cơ sở dữ liệu quan hệ CSDLQH

Đề tài: Tìm hiểu các mô hình đã được sử dụng để mở rộng CSDLQH


Giới thiệu​



Trong những năm gần đây, các ứng dụng máy tính cho quản lý ngày càng nhiều. Cách mạng về máy vi tính đã tạo điều kiện để máy tính hỗ trợ tích cực các nhà quản lý, họ có thể truy cập đến hàng ngàn cơ sở dữ liệu ở nhiều vị trí khác nhau để thu thập các thông tin cần thiết. Hầu hết các tổ chức, các công ty đều dùng phân tích có tính toán trong quyết định của mình. Hệ trợ giúp quyết định ngày càng đóng một vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định của các nhà quản lý. Hiện nay mô hình dữ liệu được sử dụng trong các hệ trợ giúp quyết định phổ biến vẫn là mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ (CSDLQH) truyền thống.

Trong mô hình CSDLQH truyền thống các dữ liệu được lưu trữ đều là dữ liệu rõ. Các phép toán trên CSDL đều được xây dựng dựa trên cơ sở các phép so sánh đơn giản như =, >, ³, £, <, ¹. Trong đó các phép so sánh dùng để so sánh giữa hai biến là hai thuộc tính hoặc giữa một biến là một thuộc tính và một hằng, kết quả cho giá trị “TRUE” hoặc “FALSE” tùy theo mối quan hệ của chúng. Như vậy miền giá trị của biến được so sánh là miền các giá trị rõ và việc so sánh là so sánh chính xác. Tuy nhiên thông tin về thế giới thực cần lưu trữ hay xử lý thường có thể là thông tin không đầy đủ, chúng có thể có nhiều dạng chẳng hạn như: không biết một số thông tin về một đối tượng, thông tin lưu trữ có thể không chính xác, thông tin lưu trữ có thể không chắc chắn hay mờ. Do đó, các nhà quản lý thường phải đối mặt với vấn đề thiếu thông tin trong quá trình ra quyết định, họ phải dùng đến những thông tin không hoàn toàn đầy đủ để rút ra các tri thức tổng hợp, hỗ trợ cho việc ra quyết định.

Việc cần thiết phải có một mô hình cơ sở dữ liệu thích hợp để cho phép lưu trữ và xử lý cả những thông tin đầy đủ và không đầy đủ đã được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Hiện tại đã có nhiều cách tiếp cận mở rộng đưa dữ liệu mờ vào lý thuyết quan hệ với mong muốn tìm được những mô hình chấp nhận thông tin không đầy đủ, cho phép biểu diễn và khai thác thông tin một cách tốt hơn, tiện lợi hơn trong những lớp bài toán thực tế nào đó