PROFINET. Profinet (thường được viết thành là PROFINET, như một từ viết tắt của Pro cess Fi eld Net) là một tiêu chuẩn kỹ thuật công nghiệp để truyền dữ liệu qua Ethernet công nghiệp, được thiết kế để thu thập dữ liệu từ và điều khiển thiết bị trong các hệ thống Trong mô hình này, các thành phần xử lý ứng dụng trên hệ thống Client. đưa ra yêu cầu cho phần mềm cơ sở dữ liệu trên máy client, phần mềm này. sẽ kết nối với phần mềm cơ sở dữ liệu chạy trên Server. Phần mềm cơ sở. dữ liệu trên Server sẽ truy nhập vào cơ sở Ví dụ: tích hợp dữ liệu Marketing vào một hệ thống lớn hơn để phân tích. Real-time (thời gian thực) Các công cụ này được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu trong thời gian thực. Trường hợp khuyến khích sử dụng là khi xử lý dữ liệu từ nguồn phát trực tuyến, chẳng hạn như dữ liệu từ thị trường tài chính hoặc đo từ xa nhờ các thiết bị kết nối. 2.1. Ngành đúng: (Khoa quản ngành xác định căn cứ theo Thông tư 25/2017/TT/BGDĐT ngày 10/10/2017 của Bộ Giáo dục và Đào tạo) Khoa học máy tính, Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu, Kỹ thuật phần mềm, Hệ thống thông tin, Kỹ thuật máy tính, Công nghệ kỹ thuật máy tính Họ tạo ra các mô hình dữ liệu trước khi đưa ra báo cáo trong toàn tổ chức. Số liệu và các nội dung của công ty luôn được cập nhật real-time 24/24 trên mọi điện thoại di động từ laptop, điện thoại đến máy tính bảng … nhờ toàn bộ các lợi ích của công cụ BI Trong chương trình quản lý dữ liệu thì khuôn thức là sự tổ chức vật lý của các tên trường và các trường dữ liệu trong mẫu thập trên màn hình. Khi thông tin được cất giữ dưới dạng một tệp, thì khuôn thức là một cấu trúc riêng, có thể bao gồm cả thông tin về điều khiển máy in hoặc một phương pháp đặc biệt dùng để lưu trữ các hình ảnh đồ họa. Kwwne. Lựa chọn giữa domain model và meta modelData Model là trái tim của mọi ứng cùng, tất cả mọi thứ đều hướng về dữ liệu Dữ liệu đến từ bàn phím người dùng hoặc từ nguồn bên ngoài, dữ liệu được xử lý theo một số quy tắc nghiệp vụ và cuối cùng dữ liệu được hiển thị cho người dùng hoặc các ứng dụng bên ngoài theo một cách tiện lợi khía cạnh của ứng dụng, mọi chức năng bạn viết đều có dữ liệu liên quan để mang lại ý nghĩa cho toàn bộ hệ vậy, câu hỏi đặt ra ở đây là Các khía cạnh chính của một Data Modeling tốt là gì?Câu trả lời sẽ được giải đáp cụ thể trong bài viết dưới đây, nhưng trước tiên hãy đến với 2 định nghĩaĐịnh nghĩa 1 Data Model là gì?Data Model là một cách để tổ chức dữ liệu của ứng dụng. Bản thân Data Model không phải là dữ liệu, cũng không phải là thiết bị bạn sử dụng để lưu trữ dữ liệu hệ thống cơ sở dữ liệu bạn chọn. Do đó có thể khẳng định như sauBạn có thể lưu trữ cùng một dữ liệu sử dụng các mô hình dữ liệu khác có thể lưu trữ các dữ liệu khác nhau bằng cách sử dụng cùng một mô hình dữ thể chuyển đổi dữ liệu từ mô hình dữ liệu này sang mô hình dữ liệu khác quá trình này thường được gọi là “Migration of Data - Chuyển giao dữ liệu”.Định nghĩa 2 Làm thế nào chúng ta có thể định nghĩa một Data Model tốt?Nói cách khác là làm thế nào chúng ta có thể so sánh các tùy chọn mô hình dữ liệu khác nhau? Hay những khía cạnh nào cần được xem xét?Có 5 khía cạnh liên quan đến một Data Model tốtTính rõ ràng Sự dễ hiểu đối với những người sử dụng. Như bạn có thể đã biết, hầu hết thời gian developers đọc mã thay vì viết, vì vậy chúng ta cần hiểu rõ ràng những gì chúng ta đang làm với dữ liệu của linh hoạt Khả năng phát triển của mô hình mà không cần phải tác động quá lớn đến các đoạn code. Công ty startup mà bạn làm việc đang phát triển, vì vậy các hệ thống sẽ thay đổi và các mô hình dữ liệu đằng sau chúng sẽ cần phải phát triển theo thời suất Đây là một chủ đề rất rộng và bài viết này sẽ không nói về các nhà cung cấp cơ sở dữ liệu database vendorshoặc một số chỉnh sửa kỹ thuật để cải thiện tốc độ đọc và ghi dữ liệu. Cách thức thiết kế data model đúng đắn cũng đem lại lợi ích về hiệu suất. Chúng ta sẽ đi sâu hơn vào khía cạnh này ở phần suất Dưới góc nhìn của lập trình viên developer, chắc hẳn bạn sẽ muốn có một mô hình dữ liệu dễ làm việc mà không cần sử dụng nhiều thời gian định nghĩa về năng suất.Khả năng truy xuất nguồn gốc Cuối cùng, các công ty không chỉ muốn có dữ liệu liên quan đến người dùng của mình mà còn có dữ liệu liên quan đến chính hệ thống. Dữ liệu có thể cung cấp thông tin những gì đã xảy ra trong quá khứ, những giá trị công ty có tại một thời điểm nào cách khác để làm mọi người hài lòng, cần cung cấp Data Model dễ hiểu, dễ mở rộng hoặc thay đổi, có hiệu suất tốt đồng thời tốt cho năng suất của nhà phát triển và với khả năng hiểu biết những gì đã xảy ra trong quá khứCác kỹ thuật lập Data Modeling chínhNhư bạn có thể đoán, bài viết này sẽ đề xuất một cách chung để lập mô hình dữ liệu đáp ứng tất cả các yêu cầu đặt ra. Thực tế sẽ không có bất kỳ cách thức hoàn hảo tuyệt đối nào và câu trả lời chính xác hầu hết thời gian là “” “còn tùy vào rất nhiều yếu tố”, nhưng tôi đã sử dụng kỹ thuật mới này và có vẻ rất hứa hẹn. Nhưng trước tiên, hãy tìm hiểu “cách thông thường” của việc lập mô hình dữ liệu mà chắc hẳn bạn sẽ cảm thấy rất quen hình dữ liệu chuẩn còn gọi là Domain ModelBạn xác định các đối tượng và thuộc tính của chúng dựa trên phạm vi của vấn đề bạn đang giải quyết. Giống như có một loại hộp khác nhau cho mỗi loại đồ vật mà chúng ta muốn cất sử bạn đang phát triển giải pháp phần mềm Meetings. Phạm vi của bạn sẽ trông giống như danh sách sauCuộc họp Với thông tin cơ bản về địa điểm, thời gian, thời lượng và hoạt động như nơi các thực thể còn lại được liệt kê bên dưới hoạt độngCon người Các thành viên của cuộc họp có thể với một số vai trò cụ thể người tổ chức, thư ký, người thuyết trình,...Chủ đề Chương trình cho cuộc họp dưới dạng danh sách các chủ đề với một số thứ tự, mô tả, thời lượng,...Thỏa thuận Kết quả chính của cuộc trò chuyện có thể được gắn thẻ để thuận tiện tìm kiếm sau chú Các cuộc trò chuyện chính bên trong một chủ động Một số trách nhiệm ngắn hạn được giao cho một ràng là loại mô hình này khá rõ ràng vì được định nghĩa giống như cách chúng ta nghĩ về vấn vậy, đầu tiên hãy thực hiện kiểm tra về 5 khía cạnh phân tích thang điểm từ 1 đến 10Sự thông suốt 10 điểm. Có nghĩa là mô hình rất rõ ràng, giống như con người linh hoạt 3 điểm. Yếu tố không thật sự tốt vì với mỗi lĩnh vực mới được yêu cầu, sẽ cần một sự thay đổi về mô suất 6 điểm. Loại mô hình này không có hiệu suất tốt nhất và lý do sẽ được trình bày sau suất 3 điểm. Mỗi bộ sưu tập hoặc bảng sẽ cần phương thức riêng để cập nhật giá trị trong mỗi trường. Điều này không tốt cho năng suất của lập trình viên, trừ khi bạn phát triển một phần mềm trung gian để giao tiếp với cơ sở dữ liệu theo “cách tham số” nhưng điều này cũng không tự nhiên. Chúng tôi sẽ đề xuất một cách tốt hơn để thực hiện điều năng truy xuất nguồn gốc 2 điểm. Loại mô hình này cập nhật các trường dữ liệu ngay lập tức, vì vậy khi địa chỉ thay đổi, địa chỉ cũ sẽ bị mấtCách giải quyết là có một bảng riêng biệt ghi lại tất cả các thay đổi bảng nhật ký nhưng sẽ được tách biệt với phần còn lại của mô cách tiếp cận mô hình hóa tổng hợpCấu trúc của mô hìnhĐề xuất chỉ có một bảng hoặc bộ sưu tập lưu trữ tất cả dữ liệu miền, theo cùng một cấu trúc và không làm mất bất kỳ dữ liệu nào không cập nhật, không xóa. Có 2 ngoại lệ đối với quy tắc này, chúng tôi sẽ đề cập đến chúng ở phần trúc của “universal record” này là_id Định danh duy nhất của thực Tùy chọn Đây cũng là một mã định danh duy nhất của thực thể nhưng được điều khiển bởi một số quy tắc kinh doanh. Ví dụ địa chỉ email phải là duy nhất hoặc mối quan hệ giữa hai thực thể có thể tạo ra một thực thể mới có khóa duy nhất là “entity_id_1 - entity_id_2”.domain Loại thông tin đang lưu trữ. Hầu hết tất cả đều hữu ích cho việc lọc tìm nạp dữ liệu và có tính rõ ràng cho nhà phát triển khi xem cơ sở dữ Trường này có thể gây tranh cãi, nhưng trong một số ứng dụng đã phát triển về khái niệm công ty tổ chức mà người dùng của bạn thuộc về luôn hiện hữu giúp tăng tính rõ ràng của mô hình dữ liệu khi có 1 trường dữ liệu chứa tất cả các domain liên quanMối quan hệ của dữ liệu Bây giờ chúng ta đang suy nghĩ về các mối quan hệ. Hãy cho rằng có một bảng, không có quan hệ rõ ràng nào ở cấp mô hình hoặc có ở cấp dữ liệu. Ở đây, bạn có thể xác định thực thể gốc của thực thể hiện tại, vì vậy khi có quyền truy cập vào thực thể gốc, bạn cũng sẽ có quyền truy cập vào thực thể này. Đây có thể là company_id hoặc user_id cho hầu hết các trường Đây là nơi chứa Dữ liệu thực tế, là một mảng các đối tượng ở dạng {key, value, timestamp}.Trường attrsVới trường này, toàn bộ mô hình thực sự nằm trong trường attrs và mỗi khóa có thể nhiều hơn một lần đối với các mốc thời gian “timestamp” khác nhau.Ví dụ{key name’, value José’,timestamp 1575490495682}.{key name’, value José Manuel’,timestamp 1575490495795}.Cho biết rằng cùng một tên khóa có giá trị 'José' tại timestamp 1575490495682, nhưng sau đó đã đổi thành 'José Manuel' tại 1575490495795. Do dấu thời gian này lớn hơn dấu thời gian trước đó, chúng tôi xem giá trị này là giá trị hiện ra, sẽ luôn có 3 trường đặc biệt bên trong trường attrscompany_id Đã được giải Hoặc người dùng chịu trách nhiệm về việc tạo thực thái Giá trị 1 cho các thực thể đang hoạt động và -1 cho những gì đã xóa mặc dù thực sự không bao giờ xóa một thực thểLưu ý rằng “hình dạng” của thuộc tính giá trị bên trong mỗi thuộc tính có thể thuộc bất kỳ kiểu nào. Nếu chúng ta nghĩ theo thuật ngữ Javascript, chúng ta có thể có Chuỗi, Booleans, Số, Ngày, Mảng, Đối tượng,...Bây giờ, đã đến lúc xem chi tiết từng khía cạnh trong phân tích 5 khía cạnh của Data thông suốtĐây không phải là tính năng lớn nhất của mô hình này, bởi vì mỗi khi bạn nhìn vào một bản ghi, bạn cần phải đi sâu vào bên trong trường attrs. Đây là chi phí chúng tôi phải trả, sự đánh đổi để có được những lợi ích dù sau khi làm việc với mô hình giá trị quan trọng này một thời gian, bạn sẽ “thấy mô hình rất rõ ràng”, nhưng đối với người đọc, thoạt nghe có vẻ khó sẽ nhận một phần thưởng tuyệt vời khi lập mô hình như thế này bằng cách mô tả tất cả mô hình của mình bằng một câu truy vấn. Vì vậy, nếu chúng ta cần có một tài liệu hoặc tốt hơn là một trang web hiển thị các trường "thực" của mỗi thực thể, chúng ta có thể đạt được điều đó rất dễ giờ, hãy xem xét sự linh hoạt của mô hoạtTính linh hoạt được tích hợp trong mô hình meta và đó là khái niệm cốt lõi. Thay vì xác định trước các trường của thực thể cho mỗi phạm vi còn được gọi là “lược đồ”, chúng tôi chỉ xác định cấu trúc chung này có thể chứa bất kỳ lược đồ linh hoạt thực sự mạnh mẽ trong trường hợp nàyHệ thống của bạn cần lưu trữ loại dữ liệu mới tại một thực thể nhất định hoặc có thể là các thực thể mới. Bạn đã biết rằng bất kỳ thực thể nào cũng có thể được mô hình hóa bằng định nghĩa khóa giá trị Key-value đơn giản, vì vậy bạn sẽ không phá vỡ bất kỳ đoạn mã nào bằng cách thực hiện thay đổi này. Vấn đề là mô hình thực sự nằm bên trong dữ liệu, không phải bên trong cơ sở dữ cần thay đổi mối quan hệ giữa các thực thể, có thể có một thực thể phụ thuộc vào người dùng, và bây giờ cần phụ thuộc vào một nhóm người dùng…Đừng lo lắng, bạn chỉ cần cập nhật trường mối quan hệ bằng một truy vấn. Trong trường hợp này, có thể bạn sẽ cần thay đổi mã, nhưng bạn một lần nữa không cần phải thay đổi mô suấtHiệu suất là một lợi ích ít rõ ràng nhất của loại mô hình này. Bạn có thể lập luận rằng mô hình này chiếm nhiều không gian hơn mô hình truyền thống. Nhưng ngày nay việc lưu trữ không phải là một vấn đề vì có nhiều cách thức thực hiện khác nhau với chi phí suất chính không liên quan đến cách lưu trữ khóa giá trị, nhưng với trường dấu thời gian kết hợp với trường mà chúng tôi không bao giờ cập nhật hoặc xóa bất kỳ thứ đó, khi khách hàng đọc từ mô hình này nơi có thể cảm nhận được hiệu suất mô hình không cần phải lấy tất cả các thực thể, cũng như tất cả các trường thực thể mà họ quan tâm, bởi vì họ có thể đã có sẵn thông dụMột số dữ liệu đã được tạo trong cơ sở dữ liệu tại dấu thời gian khách hàng xem ứng dụng yêu cầu một số dữ liệu tại t_1 và máy chủ trả lời bằng dữ liệu mà khách hàng quan tâm chỉ dữ liệu mà module yêu cầu/có quyền truy cập. Sau đó, khách hàng đăng xuất ứng dụng tại dấu thời gian đến, tại dấu thời gian t_2 và t_3, máy chủ nhận dữ liệu mới, cung cấp thông tin đến cho những người dùng khác đã tương tác với ứng sau đó, tại t_4, khách hàng kết nối lại và thay vì xem lại tất cả thông tin cộng thêm thông tin mới, khách hàng chỉ nhận thông tin mới cần thiết, tránh lãng phí khi chuyển lại dữ liệu khách hàng đã có .Quá trình này khá tốt cho hiệu suất. Thay vì điều chỉnh một số chi tiết nhỏ, chúng tôi lược bỏ rất nhiều công việc mỗi khi truy cập cơ sở dữ liệu bằng cách truy vấn Chỉ cần cung cấp cho tôi những dữ liệu từ mốc thời gian này về này không chỉ hoạt động ở cấp thực thể các thực thể mới sẽ được gửi mà còn ở cấp trường chỉ gửi trường mới của các thực thể cũ, giảm dung lượng cần trao đổi về lâu cách khác, chúng tôi đang triển khai một bộ nhớ cache cục bộ, điều đó có thể xảy ra chỉ vì chúng tôi không cập nhật các trường, mà chỉ hướng đến việc bổ sung dữ liệu trường hợp nào chúng ta phá vỡ quy tắc "Chỉ thêm vào - không xóa hay cập nhật dữ liệu"?Có 2 tình huống cần xem xét, đề phòng trường hợp bạn băn khoăn không biết làm thế nào để quản lý1. Trường chỉ là trạng thái, có tính biến động. Giả sử bạn đã gửi thông báo cho người dùng của mình. Người dùng có thể muốn đánh dấu là đã đọc hoặc chưa đọc và có thể thực hiện quá trình này nhiều lần. Vì vậy, không có giá trị thực nào giữ tất cả "lịch sử nhấp chuột", vì bản chất của dữ Trường đại diện cho một thực thể con, ví dụ bạn có thể có một domian gọi là "Kỹ năng" có "điểm" từ 1 đến n. Bạn có thể tạo một domain mới có tên “SkillGrades” nhưng là một thực thể con sẽ đơn giản hơn nếu được lồng vào bên trong domian gốc. Vấn đề là thay vì có nhiều khóa = 'điểm' cho mỗi lần bạn thêm hoặc xóa điểm, bạn chỉ có một khóa = 'điểm' và bạn thêm vào bên cả hai trường hợp, chúng tôi cập nhật timestamp của các trường này trong mỗi lần cập nhật. Vì vậy, timestamp sẽ được công nhận là thông tin mới vào lần tiếp theo khách hàng yêu suấtNếu bạn có 20–30 loại thực thể trong mô hình của mình và không quá khó để đạt được con số này, bạn sẽ cần phải có một số phương thức CRUD Tạo-Đọc-Cập nhật-Xóa cho từng thực thể. Vì vậy, bạn sẽ có khoảng 100 phương pháp được sử dụng trong từng trường chép mã hiện có từ một phương thức, thay đổi tên tệp,, thay đổi nội dung của phương thức, thêm/xóa trường,...Mỗi khi bạn thay đổi các trường của thực thể thì sẽ xảy ra điều gì? Định vị tệp, thay đổi trường, khởi động lại máy chủ…Khi bạn có một mô hình meta, bạn sẽ nhanh chóng nhận ra rằng bạn cần phải xây dựng một số chức năng tiện ích để tương tác. Tuy nhiên sự khác biệt với 100 phương thức được đề cập ở trên là tập hợp các tiện ích nhỏ hơn và không phụ thuộc vào quy mô domain của bạn Dưới đây là một số chức năng nên xem xétcreateEntity Tạo cấu trúc cơ bản và đó là thực thể không tính đến đúng sai giống như tất cả các chức năng khác bên dưới.addAttrsToEntity Chức năng “cập nhật”, cho phép thêm dữ liệu mới vào thực thể mà không làm mất dữ liệu trước Thêm “thông tin quan hệ” của thực thể, để có thể xác định sau này ai có thể truy cập vào các dữ liệu Bằng _id hoặc uniqueKey, bạn nhận được dữ liệu thực Hầu hết thời gian chúng ta chỉ quan tâm đến giá trị cuối cùng hiện tại của mỗi trường, vì vậy chúng ta chuyển một thực thể cho phương thức này và một số khóa để trả về và chúng ta nhận được một đối tượng có giá trị cuối cùng cho mỗi Cho phép trả về các thực thể ở cấp công ty tất cả người dùng đều có quyền truy cập ở cấp người dùng hoặc các cấp khác ví dụ route, tham số truy vấn.Bạn sẽ mong đợi có ít hơn khoảng 50% đến 70% khối lượng mã cần được viết, nhưng cũng ít lỗi hơn do đã được tiêu chuẩn xuất nguồn gốcNếu bạn xóa dữ liệu vật lý hoặc cập nhật dữ liệu tại chỗ cách tiếp cận phổ biến nhất, bạn đang mất khả năng biết những gì đã xảy ra trong quá khứ. Đôi khi đây là những gì bạn thực sự mong muốn ví dụ trong 2 trường hợp đã nêu ở trên nhưng những lúc khác bạn chỉ cảm thấy an toàn biết rằng cơ sở dữ liệu không chỉ lưu giữ dữ liệu có liên quan đến người dùng của bạn mà còn lưu giữ các sự kiện liên quan đến từng phần dữ liệu. Điều này tốt cho các công việc sau này nhưGỡ lỗi debug Bạn có thể "thực sự thấy những gì đã xảy ra"Phân tích Bạn cũng có khái niệm về tình trạng hoạt động của ứng dụng bạn đang xây dựng bằng cách xem cơ sở dữ theo, chúng ta hãy xem xét các con số với cách tiếp cận mớiMeta-Model có những lợi thế rõ ràng trong mỗi chiều, ngoại trừ việc ít rõ ràng hơn mặc dù bạn có thể điều chỉnh ý định của mình theo mô hình này theo thời gian. Lấy hình ảnh chỉ để so sánh 2 phương án, các con số là tùy ý và không dựa trên các nghiên cứu nghiêm điều gì liên quan đến việc sử dụng mô hình này trong Browser?Đây có thể là “phần 2” của bài viết này, nhưng tóm lại, các khía cạnh chính làCó một bản sao cục bộ của dữ liệu nhận được từ máy chủ tại LocalStorage hoặc thậm chí tốt hơn trong IndexedDB. Dữ liệu này chỉ được tận dụng khi có dữ liệu đó, chúng tôi sẽ điền vào một đối tượng một đối tượng JS lớn với tất cả dữ liệu với 2 phép biến đổi1 Chúng tôi sẽ chỉ có giá trị cuối cùng của mỗi trường dấu thời gian sẽ không còn cần thiết2 Thay vì có dữ liệu ở dạng [{key 'name', value 'José}, {key' city ', value' Santiago '}], chúng ta sẽ có dữ liệu giống như {name' José ', thành phố' Santiago '}. Vì vậy, dữ liệu sẽ tự nhiên hơn đối với mô hình tư này rất quan trọng, bởi vì bất kỳ ai cũng đều đang quan tâm đến “khả năng truy cập” vào đoạn mã mà khách hàng cũng có. Khi dữ liệu mới được tạo ra bởi người dùng, bạn sẽ thêm dữ liệu vào đối tượng JS lớn của mình và cũng thực hiện yêu cầu đến máy chủ, vì vậy giao diện người dùng sẽ phản ánh các thay đổi ngay lập cùng nhưng không kém phần quan trọng, việc xây dựng Module quản trị qua Mô hình Meta tạo, xóa, cập nhật dữ liệu mới cũng rất dễ thực hiện. Bạn sẽ dùng ít đoạn mã đặc biệt hơn cho mỗi bộ sưu tập, các đoạn mã bạn viết sẽ có tính nhất quán hơn và chỉ cần ít thành phần UI để viết itnext Tổ Chức Dữ Liệu Theo Mô Hình Real, Tổ Chức Dữ Iệu Theo Mô Hình Real, Tổ Chức Dự Trữ Theo Môn Hình Real, Dự Trữ Theo Mô Hình Real, Hình Thức Thừa Kế Theo Di Chúc Theo Quy Định Của Bộ Luật Dân Sự 2015, Dữ Liệu Real, Mô Hình Real, Luận Văn Về Mô Hình Real, Công Ty Cơ Cấu Theo Mô Hình Chức Năng, Tài Liệu Tham Khảo Về Kế Thừa Theo Di Chúc, Trình Bày Các Bước Vẽ Lưu Đồ, Mô Hình Real, Các Bước Xây Dựng Mô Hình Real, Tổ Chức Chính Quyền Địa Phương Theo Mô Hình Xô Viết, Hình Thức Di Chúc Theo Quy Định Của Bộ Luật Dân Sự Năm 2015, Chuyên Dề Mô Hình Tổ Chức Hd Giá Dục Theo Hướng Trải Nghiệm Cho Trẻ Mn, - Học Liệu Số Trong Dạy Học Là Sách Giáo Khoa,tài Liệu Tham Khảo Điện Tử,trình Chiếu, Hình ảnh,video,âm Thanh,bài Giảng Điện Tử, Thí Nghiệm ảo. - Chức Năng +, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp, Bien Phap To Chuc Day Hoc Nhom Theo Mo Hinh Truong Hoc Moi Viet Nam, Phân Loại Khách Du Lịch Theo Hình Thức Tổ Chức, Mô Hình Real Cho Chu Trình Bán Hàng Thu Tiền Ngay, Luận Văn Vẽ Mô Hình Real Cho Chu Trình Bán Hàng Thu Tiền, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Giang3 Viên Hạng Iii, Lựa Chọn Sưe Dụng Hình Thức, Phương Pháp Tổ Chức HĐtn, Hn Theo Chủ Đề ở Cấp Thcs, Lựa Chọn Sử Dụng Hình Thức Phương Pháp Tổ Chức HĐtn Hn Theo Chủ Đề ở Thcs, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên, Lựa Chọn, Sử Dụng Hình Thức, Phương Pháp Tổ Chức HĐtn, Hn Theo Chủ Đề ở Thcs - Hướng Dẫn Làm Bài, Thiết Kế Tiến Trình Dạy Học Theo Mô Hình Lớp Học Đảo Ngược Chương Chất Khí - Vật Lí 10 Loại Tài Liệu, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Mầm Non - Hạng Ii, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Mầm Non Hạng 2, ài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giảng Viên Chính, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giảng Viên Chính, Tai Liệu Bồi Dưỡng Theo Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Thpt Hạng 2, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Gvmn Hạng Ii Năm 2017, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Mầm Non Hạng Iii, Nguyễn Tuấn Anh 2011, Hoàn Thiện Tổ Chức Công Tác Kế Toán ở Các TĐkt Việt Nam Theo Mô Hình Ctm - C, Tài Liệu Đề án Kinh Doanh Của Be Fresh– Chuỗi Cửa Hàng Eat Clean Theo Hình Thức ăn Nhanh, Thực Trạng Về Qui Định Của Pháp Luật Về Hình Thức Thừa Kế Theo Di Chúc Theo Quy Định Bộ Luật Dân Sự 2015, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Thpt Hạng Iii, Multidimensional model xem dữ liệu ở dạng khối dữ liệu. Một khối dữ liệu cho phép dữ liệu được mô hình hóa và xem theo nhiều chiều. Nó được xác định bởi các kích thước và sự kiện. Các dimensions là các quan điểm hoặc thực thể liên quan đến việc một tổ chức lưu giữ hồ sơ. Ví dụ một cửa hàng có thể tạo kho dữ liệu bán hàng để lưu giữ hồ sơ về doanh số của cửa hàng cho dimensions, mặt hàng và địa điểm. Các dimensions này cho phép lưu theo dõi mọi thứ, ví dụ doanh số bán hàng tháng của các mặt hàng và vị trí mà các mặt hàng đã được bán. Mỗi chiều có một bảng liên quan đến nó, được gọi là bảng chiều, mô tả thêm về chiều. Ví dụ, một bảng chiều cho một mặt hàng có thể chứa các thuộc tính item_name, brand và type. Các bài viết liên quan Multi-Dimensional Data Model được tổ chức xung quanh chủ đề trung tâm, ví dụ bán hàng. Chủ đề này được thể hiện bằng một bảng dữ kiện. Dữ kiện là các thước đo bằng số. Bảng dữ kiện chứa tên của các dữ kiện hoặc số đo của các bảng dimensions có liên quan. Hãy xem xét dữ liệu của một cửa hàng về các mặt hàng được bán mỗi quý ở thành phố Delhi. Dữ liệu được hiển thị trong bảng. Trong biểu diễn 2D này, doanh số bán hàng cho Delhi được hiển thị cho dimensions thời gian được sắp xếp theo quý và dimensions mặt hàng được phân loại theo loại mặt hàng đã bán. Thực tế hoặc số đo được hiển thị bằng rupee_sold hàng nghìn. Bây giờ, nếu chúng ta muốn xem dữ liệu bán hàng với dimensions thứ ba, Ví dụ giả sử dữ liệu theo thời gian và mặt hàng, cũng như vị trí được xem xét cho các thành phố Chennai, Kolkata, Mumbai và Delhi. Các dữ liệu 3D này được hiển thị trong bảng. Dữ liệu 3D của bảng được biểu diễn dưới dạng một loạt các bảng 2D. Về mặt khái niệm, nó cũng có thể được biểu diễn bằng cùng một dữ liệu dưới dạng một khối dữ liệu 3D, như thể hiện trong hình Các đặc điểm và lợi ích của Multidimensional Data Model Các đặc điểm và lợi ích của Multidimensional Data Model bao gồm Đặc điểm của Multidimensional Data Model Đa chiều Multidimensional Dữ liệu được tổ chức theo nhiều chiều khác nhau, mỗi chiều đại diện cho một thuộc tính hoặc thông tin cụ thể. Độc lập với ngữ cảnh Mô hình đa chiều không phụ thuộc vào ngữ cảnh hoặc cấu trúc của dữ liệu, cho phép linh hoạt trong việc truy cập và hiển thị dữ liệu. Tính tổ chức cấu trúc Dữ liệu được tổ chức một cách cấu trúc và có thể thể hiện sự tương quan giữa các thuộc tính và giá trị của chúng. Lợi ích của Multidimensional Data Model Hiệu suất cao Mô hình đa chiều giúp tối ưu hóa việc truy vấn và phân tích dữ liệu, giúp tăng tốc độ xử lý và hiệu suất hệ thống. Dễ dàng phân tích và truy vấn dữ liệu Mô hình đa chiều cung cấp các phương pháp truy vấn và phân tích dữ liệu phù hợp, cho phép người dùng dễ dàng khám phá và hiểu thông tin từ dữ liệu. Tính tương tác và khả năng khám phá Mô hình đa chiều cho phép người dùng tương tác trực tiếp với dữ liệu, thực hiện các hoạt động như khoan cụm, tổng hợp, lọc dữ liệu theo nhiều chiều khác nhau. Hỗ trợ quyết định và dự đoán Multidimensional Data Model cung cấp một cách tiếp cận phân tích mạnh mẽ, giúp trong quá trình ra quyết định và dự đoán xu hướng dữ liệu. Tóm lại, Multidimensional Data Model có các đặc điểm và lợi ích quan trọng, giúp tổ chức, truy vấn và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và linh hoạt trong các hệ thống phân tích và quản lý dữ liệu phân tích. Xem thêm box model trong css là gì ? Ví dụ về Multidimensional Data Model Dưới đây là một ví dụ về Multidimensional Data Model Giả sử chúng ta có một hệ thống bán hàng trực tuyến và muốn phân tích dữ liệu doanh thu theo các chiều khác nhau như thời gian, địa điểm và danh mục sản phẩm. Ta có thể sử dụng Multidimensional Data Model để tổ chức và biểu diễn dữ liệu như sau Chiều Thời gian Đại diện cho các mốc thời gian như ngày, tuần, tháng, quý hoặc năm. Chiều Địa điểm Đại diện cho các địa điểm như quốc gia, thành phố, khu vực, hoặc chi nhánh cửa hàng. Chiều Danh mục sản phẩm Đại diện cho các danh mục sản phẩm khác nhau như quần áo, giày dép, đồ điện tử, đồ gia dụng, vv. Các độ đo measures có thể bao gồm doanh thu, số lượng đơn hàng, số lượng sản phẩm bán được, vv. Sau khi dữ liệu được tổ chức theo các chiều và độ đo, chúng ta có thể thực hiện các phép truy vấn và phân tích dữ liệu như Tổng doanh thu trong một khoảng thời gian cụ thể ví dụ tháng này, quý này. So sánh doanh thu giữa các địa điểm khác nhau ví dụ doanh thu theo quốc gia, thành phố. Xem doanh thu theo danh mục sản phẩm ví dụ doanh thu từ quần áo, giày dép. Thực hiện các hoạt động drill-down phân cấp để xem chi tiết doanh thu từng ngày hoặc từng sản phẩm cụ thể. Multidimensional Data Model giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu doanh thu và tạo ra các báo cáo và đồ thị phân tích dữ liệu một cách dễ dàng và linh hoạt. Xem thêm Training cho Perceptron Model trong Pytorch So sánh Multidimensional Data Model với Relational Data Model Multidimensional Data Model và Relational Data Model là hai mô hình dữ liệu phổ biến trong lĩnh vực quản lý cơ sở dữ liệu. Dưới đây là sự so sánh giữa hai mô hình này Multidimensional Data Model Đặc điểm Tập trung vào tổ chức dữ liệu theo các chiều đa chiều, phù hợp cho việc phân tích và truy xuất dữ liệu phân tích. Cấu trúc Dữ liệu được tổ chức thành các “cuboid” hoặc “data cube” có các chiều và các giá trị được biểu diễn bằng các đại lượng đo measures. Quan hệ giữa các đối tượng Các đối tượng trong Multidimensional Data Model không được xác định bởi các quan hệ relationships như trong Relational Data Model, mà thường được mô tả bằng cách xác định các chiều và độ đo. Relational Data Model Đặc điểm Tập trung vào tổ chức dữ liệu thành các bảng và quan hệ giữa các bảng, phù hợp cho việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu theo các quan hệ. Cấu trúc Dữ liệu được tổ chức thành các bảng table gồm các cột column và hàng row, mỗi bảng đại diện cho một thực thể hoặc quan hệ. Quan hệ giữa các đối tượng Quan hệ giữa các đối tượng trong Relational Data Model được xác định bằng khóa ngoại foreign key hoặc liên kết các bảng thông qua các quan hệ. So sánh Tính chất Multidimensional Data Model tập trung vào phân tích và truy xuất dữ liệu phân tích, trong khi Relational Data Model tập trung vào lưu trữ và quản lý dữ liệu dựa trên quan hệ giữa các bảng. Tổ chức dữ liệu Multidimensional Data Model tổ chức dữ liệu theo các chiều đa chiều và độ đo, trong khi Relational Data Model tổ chức dữ liệu thành các bảng và quan hệ giữa chúng. Truy vấn dữ liệu Multidimensional Data Model cung cấp phương pháp truy vấn và phân tích dữ liệu phù hợp với nhu cầu phân tích, trong khi Relational Data Model cung cấp ngôn ngữ truy vấn SQL để truy xuất và xử lý dữ liệu. Hiệu suất Multidimensional Data Model thường có hiệu suất tốt hơn khi xử lý các phép toán phân tích dữ liệu, trong khi Relational Data Model có hiệu suất tốt hơn trong việc thao tác dữ liệu truyền thống. Tùy thuộc vào mục đích và yêu cầu cụ thể của dự án, việc chọn sử dụng Multidimensional Data Model hay Relational Data Model sẽ phụ thuộc vào khả năng phân tích và quản lý dữ liệu cần thiết. Xem thêm Perceptron Model – Các bước thiết lập Perceptron Model 1. Ngữ cảnhNgữ cảnh của ứng dụng dựa trên hoạt động của một trang thương mại điện tử. Khi khách hàng thực hiện thanh toán dữ liệu hóa đơn sẽ được lưu trữ tại database Mysql của webapp. Hệ thống sẽ thu thập và xử lý dữ liệu các hóa đơn một cách realtime. Dữ liệu phân tích sẽ được lưu vào 2 nơiData Warehouse Postgres Cung cấp các dữ liệu đã được xử lý phù hợp cho các đội kinh doanh hoặc Business Inteligent xem báo cáo cũng như làm các phân tích đơn Lake Delta Lake Lưu trữ dữ liệu để phục vụ cho đội phân tích dữ liệu của công ty DS, DA, DE phát triển các model Machine Learning, Deep Learning... phục vụ cho doanh Lợi ích mang lạiGiúp đội các đội không có kiến thức nhiều về IT Marketing, Sale... có thể tiếp cận được với dữ liệu của công ty. Từ đó có thể tự xây dụng được các báo cáo hoặc làm các phân tích sâu hơn về dữ liệu của công tyĐảm bảo dữ liệu phân tích realtime nhưng không chiếm tài nguyên của DBLưu trữ và quản lý dữ liệu để hỗ trợ cho nhu cầu phát triển các ứng dụng có sử dụng đến dữ liệu lớnCó thể xử lý dữ liệu với dung lượng lớn nhờ tính scalable của Spark và Dữ liệu đầu vàoDữ liệu đầu vào với cấu trúc như sauOrderspurchaser chứa ID của khách hàng mua sản phẩmquantity Số lượng hàng đặtproduct_id ID của sản phẩm bánorder_number ID của orderTa sẽ sử dụng vòng lặp để mô phỏng dữ liệu trong thực thế được insert vào DB liên tụcCustomerid ID của khách hàngfirst_name Họ của khách hànglast_name Têm khách hàngemail địa chỉ email liên lạcProductsid ID của sản phẩmname tên sản phẩmdescription mô tả sản phẩmweight cân nặng của sản phẩmunit_price đơn giá của sản phẩm 2 Table Products và Customer sẽ được sử dụng để join với table Orders trong bước xử lý bằng Spark để trích xuất các dữ liệu cần Mục tiêuCó thể trả lời được các câu hỏi cơ bản nhưLiệt Kê 10 user chi nhiều nhấtTỉ lệ tiền thu được của các sản phẩm đang kinh doanh chiếm bao nhiêu %Liệt kê số sản phẩm được bán nhiều nhấtSự biến động về giá theo ngàyĐội DE, DS, DA có thể sử dụng jupyter notebook để đọc dữ liệu streaming và thực hiện phân Triển Đọc dữ liệu Kafka, Kafka Connect và Kafka ConnectorKafka Kafka là một công nghệ truyền dữ liệu phân tán distributed messaging system theo mô hình truyền thông public-subscribe, bên truyền dữ liệu được gọi là producer bên subscribe nhận dữ liệu theo các topic được gọi là consumer. Kafka có khả năng truyền một lượng lớn dữ liệu tuy nhiên trong trường hợp khi consumer chưa nhận, dữ liệu vẫn được lưu trữ sao lưu trên queue và cả trên ổ đĩa bảo đảm an Connect Kafka Connect là một thành phần của Kafka, dùng để kết nối Kafka với các hệ thống khác như các database, file system, key-value store... Kafka Connect Cluster sẽ tách biệt với Kafka cluster với mục đích để có thể scale các connector bên trong Connector Kafka Connector được thiết kế để chạy trong Kafka Connect Cluster, thành phần này sẽ được sử dụng để đọc dữ liệu từ các nguồn khác vào kafka topic hoặc đọc dữ liệu từ kafka topic gửi đến các nguồn DebeziumDebezium là một source connector của Kafka Connect có chức năng ghi nhận các sự thay đổi của database Change Data Capture CDC. Với MySQL database, Debezium sẽ đọc được các sự thay đổi này thông qua binlog từ đó giảm thiểu tải lên ngữ cảnh này Debezium sẽ được cài đặt để nhận được các thông tin thay đổi từ bảng orders của database inventory nên để có thể check dữ liệu json nhận được từ consumer ta có thể dùng cách sauPhần dữ liệu thay đổi nhận được từ Debezium sẽ được đặt nằm trong mục “payload" của chuỗi json trả về và nhiệm vụ của ta là xử lý chuỗi dữ liệu này bằng Spark StrimziStrimzi Thay vì cài đặt Kafka trực tiếp qua helm chart và ta sẽ phải tự quản lý về mặt tài nguyên cho từng kafka cluster cũng như kafka-connect ngoài ra cũng như sẽ gặp nhiều khó khăn khi cài đặt các gói library cho kafka-connect. Strimzi là một Custom Operator của Kubernetes sẽ hỗ trợ ta có thể tạo các component của kafka một cách đơn giản bằng các file yaml đồng thời cung cấp cho ta có thể download các library cho connector mà không cần phải build lại kind KafkaConnect metadata name debezium-mysql-connect labels app mysql-debezium-strimzi annotations "true" spec replicas 1 bootstrapServers "simple-connect-kafka-kafka-bootstrap9092" config debezium debezium-mysql-offsets debezium-mysql-configs debezium-mysql-status 2 2 2 true true externalConfiguration volumes - name connect-config secret secretName debezium-mysql-credentials build output type docker image *****/debezium-kafka-connect pushSecret docker-registry-credential plugins - name debezium-connector-mysql artifacts - type tgz url template pod imagePullSecrets - name docker-registry-credential - apiVersion " kind "KafkaConnector" metadata name "inventory-connector" labels app mysql-debe-strim debezium-mysql-connect spec class tasksMax 1 config " "3306" "root" "debezium" "184054" "dbserver1" "inventory" "simple-connect-kafka-kafka-bootstrap9092" " "true" Xử lý dữ liệu với Spark Structure Tổng quan về Spark Structure StreamingApache Spark là một framework mã nguồn mở tính toán cụm. Tốc độ xử lý của Spark có được do việc tính toán được thực hiện cùng lúc trên nhiều máy khác nhau. Đồng thời việc tính toán được thực hiện ở bộ nhớ trong in-memories hay thực hiện hoàn toàn trên bản chất Spark sẽ không xử lý dữ liệu streaming như hình thức của Apache Flink, mà spark sẽ xử lý dữ liệu theo từng micro batch và ta có thể config interval của từng batch sao cho phù hợp. Với việc mỗi micro-batch có thời gian rất nhỏ nên việc spark xử lý dữ dữ liệu gần như streamingNhư hình trên ta có thể thấy dữ liệu streaming sẽ thêm vào một bảng không giới hạn và thời gian của mỗi micro-batch ta có thể tùy chỉnh được. Lấy ví dụ khi thời gian của mỗi micro-batch là 1s ta có thể hiểu spark streaming vận hành theo cách sauSau khi đã có được kết quả của query thì Spark sẽ cần lưu trữ kết quả này vào một nơi lưu trữ nào đó theo 1 trong 3 chế độ sauComplete Spark sẽ lưu lại toàn bộ kết quả xử lý được tính tới thời điểm gần nhấtUpdate Spark sẽ chỉ lưu lại các dữ liệu mới tính tại thời điểm gần nhất. Trong trường hợp không thể thay đổi được dữ liệu ở nơi lưu trữ thì các dữ liệu này sẽ được thêm vào như là một dữ liệu mớiAppend Spark sẽ chỉ lưu lại các dữ liệu mới vào nơi lưu trữ, tính tại thời điểm gần Xử lý dữ liệu orders với SparkNhư đã đề cập tại phần trên, sau khi dữ liệu được debezium lưu vào Kafka. Gói thông tin sẽ nằm trong phần “payload” nên ta sẽ tìm cách trích xuất dữ liệu này{"schema"{"type""struct","fields"[{"type""int32","optional"false,"field""purchaser"},{"type""int32","optional"false,"field""quantity"},{"type""int32","optional"false,"field""product_id"},{"type""string","optional"true,"name"" Để có thể đọc được gói dữ liệu này với Spark thì đầu tiên ta cần khai báo về cấu trúc của gói thông tinorders_schema = StructType[ StructField"purchaser", IntegerType, True, StructField"quantity", IntegerType, True, StructField"product_id", IntegerType, True, StructField"order_time", TimestampType, True, StructField"order_number", StringType, True ] schema = StructType[ StructField'schema', StringType, StructField'payload', orders_schema ] df = \\ .format"kafka" \\ .option" "simp \\ .option"subscribe", " \\ .option"startingOffsets", "latest" \\ .load \\ .select schema.alias"parsed_value" \\ Sau khi có dữ liệu đầu vào ta bắt đầu thực hiện các xử lý cơ bản như join các bảng để lâ với nhau và groupBydef processingdf, batchID ... Thực hiện join 2 bảng Customer và Product với bản Orders và lấy ra các trường thông tin cần thiết joinDF = == "inner" \ .joinproduct_table, == "inner" \ .selectExpr"order_number", "order_time", "email", "purchaser", "name as product_name", "quantity", "unit_price" Tính tổng số tiền của một order calDF = "total_price", * Nhóm email của người dùng với số tiền mà user này đã chi total_spent_DF = \ .aggsum"total_price".alias"total_spent" \ Nhóm tên các sản phẩm theo tổng số lượng đã bán và tổng số tiền nhận được product_DF = \ .aggsum"quantity".alias"products_selled", \ sum"total_price".alias"total_price" Nhóm thời gian và tên sản phẩm theo trung bình đơn giá của sản phẩm product_price = \ .aggavg"unit_price".alias"ave_unit_price" Cuối cùng, sau khi đã hoàn thành các công đoạn xử lý dữ liệu Spark sẽ lưu lại kết quả xử lý vào một nơi lưu trữ khác Postgres và Delta Lake... Lưu lại dữ liệu vào Postgres Database \\ .option"url", "jdbcpostgresql// \\ .option"driver", " \\ .option"dbtable", "ave_product_price" \\ .option"user", "postgres" \\ .option"password", "postgres" \\ .save Lưu dữ liệu vào Delta Lake \\ .option"mergeSchema", "true" \\ .save"s3a//delta-lake/customer-invoice" ... Hiển thị, truy xuất dữ liệuSau khi đã dữ liệu đã được xử lý và được lưu trữ tại Data warehouse và Data Lake thì các đội kinh doanh có thể truy xuất và phân tích dữ liệu realtime qua các tool BI như Tableu, PowerBI hoặc SupersetĐối với các nhóm làm việc với dữ liệu ngoài sử dụng các tool BI thì còn có thể sử dụng Jupyter Notebook để truy xuất dữ liệu trực tiếp từ Delta Lake để tìm hiểu sâu vào dữ liệu3. Referrences LOGOChương 2 Cơ Sở Dữ LiệuLớp viênLOGONội dung1Những vấn đề chung về CSDL2Thiết kế CSDL trong hệ thống TTKTLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL1. Khái niệmCơ sở dữ liệu là một tập hợp có cấu trúccủa các dữ liệu được lưu trữ có thể thỏamãn đồng thời nhiều người sử Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLThựcthểCá thểThuật ngữQuanhệThuộctìnhTextLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLa Thực thể EntityLà lớp các đối tượng có cùng đặc tính chung mà người tamuốn quản lí thông tin về nóTrong thực tế có nhiều thực thể khác nhau+ Thực thể xác định+ Thực thể chức năng+ Thực thể sự kiện+ Thực thể quan hệLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLb Cá thể InstanceLà một đối tượng cụ thể trong cá thểVD Lớp KT8A1 là một cá thể của thực thể TrườngĐHKTKTCN, bút là một cá thể của thực thể đồdùng học tập...LOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLc Thuộc tính AttributeLà đặc trưng riêng của tất cả các đối tượng trong thực thểCác loại thuộc tính phổ biến+ Thuộc tính định danh+ Thuộc tính mô tả+ Thuộc tính quan hệ+ Thuộc tính lặp+ Thuộc tính thứ sinhLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ Relation- Quan hệ một – mộtVD 1 ổ khóa – 1 chìa khóa- Quan hệ một – nhiềuVD 1 khách hàng – Nhiều mặt hàngQuan hệ nhiều – nhiềuVD sinh viên và môn họcLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ RelationBậc của quan hệ Chỉ số lượng thực thể tham gia vào quanhệ đó+ Quan hệ bậc 1 là quan hệ của một cá thể với các cá thểkhác cùng một thực thể+ Quan hệ bậc 2 là quan hệ giữa hai thực thể. Đây là quanhệ thường gặp trong thực thể.+ Quan hệ bậc 3 trở lên được gọi là quan hệ bậc cao. Mọiquan hệ bậc cao đều được biến đổi về quan hệ bậc 2LOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ RelationMô hình thực hiện+ Mô hình cơ sở dữ liệu thứ bậc Mô hình chính đầu tiêncó tính thương mại dành cho CSDL lớn LOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ Relation+ Mô hình cơ sở dữ liệu mạng Các báo cáo có thể thiếtlập từ nhiều nguồnLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ Relation+ Mô hình cở sở dữ liệu quan hệ Có thêm chức năng chủkhác ~> Dễ hiểu và dễ thực hiện hơnLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALa Cấu trúc mô hình RealGồm các thực thể cần lưu trữ trong mô hình, thuộc tính củathực thể, và mối liên kết giữa các thực thể này. Cấu trúcnày được mô tả về mặt lý luận dựa trên hình thức cấu trúccủa mô hình ER- Thực thể lưu trữ- Sự kiện events- Nguồn lực resources- Tác nhân agents- Vị trí locationsLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALb Mô tả mô hình RealCác kí hiệu cơ bảnTên thực thểTên thuộc tính củathưc thểThuộc tính khóaLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALb Mô tả mô hình RealNguyên tắc chung mô tả mô hình REAL + Nguyên tắc 1 Mỗi thực thể sự kiện phải liên kết ít nhấtmột thể nguồn lực kinh tế+ Nguyên tắc 2 Mỗi thực thể sự kiện phải liên kết ít nhấtmột thể sự kiện khác+ Nguyên tắc 3 Mỗi thực thể sự kiện phải liên kết ít nhấttới hai tác nhân tham giaLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALc Các bước phân tích và xây dựng mô hình REAL- Bước 1 tìm hiểu hoạt động kinh doanh của đơnvị; cácchiến lược, chính sách, và kế hoạch phát triển cùng cácnhu cầu thông tin liên quan hoạt động kinh doanh để cómọi cái nhìn tổng quan về doanh Bước 2 Xem xét quy trình xử lý kinh doanh và xác địnhcác sự kiện quan trọng cần thu thập và lưu trữ thông tinvà trình tự của nó trong quá Bước 3 Phân tích mỗi một sự kiện đã nhận diện ở bước2 để xác minh nguồn lực sự kiện, tác nhân tham gia vàcác vị trí liên quan trong sựkiệnLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALc Các bước phân tích và xây dựng mô hình REAL- Bước 4 Xác định các nhu cầu thông tin cần thu thập và lưutrữ về các nội dung đã được xác nhận ở bước 3. Xác định cácđặc điểm, chính sách liên quan tới các thực thể đã nhận diện ởbước 3 để làm căn cứ xác định các thuộc tính của thực thể vàmối liên kết giữa các thực Bước 5 Vẽ mô hình REAL theo đúng nguyên tắc mô tảLOGOII. Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toána Yêu cầu cơ bản về thông tin kế toán- Một số yêu cầu cơ bản của thông tin kế toán hiện nay cóthể liệt kê đó là+ Trung thực+ Khách quan+ Đầy đủ+ Kịp thời+ Dễ hiểu+ Có thể so sánhLOGOII. Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toánb Cơ sở hình thành thông tin kế toán- Thu thập thông tin kế toán ghi nhận ban đầu cácNVKTTC phát sinh thông qua các PP chứng từ kế Xử lý thông tin kế toán Phân loại , sắp xếp, xử lý, hệthống hóa thông tin những thông tin ban đầu qua cácphương pháp kế toán nhằm có được những thông tinphù hợp để ghi nhận vào các loại sổ kế toán, báo cáoliên Phân tích và cung cấp thông tin Phân tích những TTKTđược ghi nhận để có được những số liệu, những thôngtin đáp ứng được yêu cầu của các đối tượng liên Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toánc Hình thức biểu hiện của thông tin kế toán- Sử dụng các thước đo giá trị, thước đo hiện vật, thướcđo thời gian. Tuy nhiên chủ yếu vẫn là thước đo giá Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toánd Đánh giá chất lượng của thông tin kế toán- Tùy theo từng nhu cầu và mục tiêu nhất định, cũng nhưcăn cứ vào các Báo cáo kế toán khác nhau mới đánh giáđược chất lượng thông tin kế Tùy từng quy mô, lĩnh vực hoạt động mà yêu cầu cungcấp thông tin cũng khác Để đưa ra quyết định kinh tế phục vụ công tác quản lý,điều hành doanh nhiệp cần thiết và tiên quyết phải dựavào các thông tin kế toán, thông tin thuế của doanhnghiệp => hoạch định việc thu nhận – xử lý và phân tích ,cung cấp thông tin kế toán đáp ứng được vai trò đối vớitừng doanh Thiết kế CSDL trong HTTTKT2. Các bước thiết kế cơ sở dữ liệu trong hệ thống thông tinkế toán- Bước 1 Xác định nhu cầu thông tin- Bước 2 Xác định các thực thể và thuộc tính tương ứng- Bước 3 Xác định mối quan hệ giữa các thực thể- Bước 4 Tạo sơ đồ mối liên hệ thực thể- Bước 5 Chuẩn hóa mối quan hệLOGOCâu hỏi thảo luậnCâu 1 Trình bày khái niệm về CSDLCơ sở dữ liệu là một tập hợp có cấu trúc của các dữ liệuđược lưu trữ có thể thỏa mãn đồng thời nhiều người sửdụng- Với hệ thống thông tin kế toán thông thường xử lý thủcông, dữ liệu được lưu trữ trên giấy và cấu trúc của dữliệu chính là các mẫu chứng từ, sổ sách- Với các hệ thống kế toán dùng máy tính, dữ liệu đượclưu giữ dưới dạng các tệp tin và cấu trúc của dữ liệuchính là cấu trúc của các tập tin cơ sở dữ liệuLOGOCâu hỏi thảo luậnCâu 2 Khái niệm tệp và hệ thống tệp dữ liệu- Bit 1 hoặc 0- Byte- 8 bits số, kýtự , tínhiệu - Trường/ thuộc tính- Nhóm các ký tự được tổ chức nhằm mục đích lưu trữ vàxử lý- Biểu ghi / Thực thể- Nhóm các trường có liên quan tới nhau- Tập DL / Tập thực thể- Một nhóm các biểu ghi có cấu trúc giống nhau- Cơ sở dữ liệu CSDL- Một nhóm các tập dữ liệu có liên quan

tổ chức dữ liệu theo mô hình real