Nghiên cứu ứng dụng anchor modeling và khung nhìn thực để nâng cao hiệu quả quản lý điểm học sinh tại trường THPT ba gia tỉnh quảng ngãi

Cụ th , cơ s dữ liệu th i gian cho phép truy cập dữ liệu th i đi m cu i cùng, một th i đi m bất kỳ trong quá kh hoặc truy cập đến l ch sử thay đổi dữ liệu trong một kho ng th i gian nào

LU NăVĔNăTH CăSƾ

H ăTH NGăTHỌNGăTIN

ĐƠăN ng,ănĕmă2019

BAăGIAăT NHăQU NGăNGĩI

ChuyênăngƠnh:ăH ăTH NGăTHỌNGăTIN

M C L C

L IăCAMăĐOAN i

M CăL C ii

DANHăM CăT ăVI TăT T iv

DANHăM CăCỄCăB NG v

DANHăM CăCỄCăHỊNH vi

M ăĐ U 1

1 Lý do ch n đ tài 1

2 Mục tiêu nghiên c u 2

3 Đ i tượng và ph m vi nghiên c u 2

4 Phương pháp nghiên c u 2

5 Ý nghĩa c a đ tài 2

6 B cục luận văn 2

CH NGă1 T NGăQUANăV ăANCHOR MODELING VÀ KHUNG NHÌN TH C 4

1.1 Tổng quan v Anchor Modeling 4

1.1.1 Giới thiệu 4

1.1.2 Những khái niệm cơ b n v mô hình hóa AM 5

1.1.3 Cơ s dữ liệu có yếu t th i gian 8

1.1.4 Truy cập dữ liệu 10

1.2 Tổng quan v khung nhìn thực 10

1.2.1 Giới thiệu chung 10

1.2.2 ng dụng KNT trong hệ qu n tr c s dữ liệu Microsoft SQL Server 12

1.2.3 Cập nhật khung nhìn thực 14

1.3 Kết luận Chương 1 14

CH NG 2 GI Iă PHỄPă NỂNGă CAOă HI Uă NĔNGă H ă TH NGă B NG ANCHORăMODELINGăVĨăKHUNGăNHỊNăTH C 16

2.1 Qu n lý đi m h c sinh trư ng THPT 16

2.1.1 Yêu cầu 16

2.1.2 Thực tr ng 16

2.1.3 Đ xuất gi i pháp 16

2.2 Hệ th ng thông tin qu n lý đi m h c sinh t i trư ng THPT Ba Gia tỉnh Qu ng Ngãi 17

2.2.1 Mô t hệ th ng 17

2.2.2 Mô t các ch c năng c a hệ th ng 19

2.3 Mô hình cơ s dữ liệu hiện t i 20

2.3.1 Các m i kết hợp 20

2.3.2 Dữ liệu hiện t i 24

2.3.3 Mô t quá trình thao tác dữ liệu c a một s ch c năng 25

2.4 Mô hình hóa dữ liệu theo AM 34

2.4.1 Mô t thuộc tính trong AM 34

2.4.2 Mô t các m i quan hệ trong AM 37

2.4.3 Mô hình AM với CSDL hiện t i 47

2.5 ng dụng khung nhìn thực trong CSDL AM 50

2.5.1 ng dụng khung nhìn thực 50

2.5.2 Xây dựng Trigger 53

2.6 Kết luận Chương 2 55

CH NGă3 TH CăNGHI MăVĨăĐỄNHăGIỄ 56

3.1 Một s kết qu thu được 56

3.2 Nhận xét, đánh giá 60

3.3 Kết luận Chương 3 61

K TăLU NăVĨăH NGăPHỄTăTRI N 63

TĨIăLI UăTHAMăKH O 64

PH ăL C

QUY TăĐ NHăGIAOăĐ ăTĨIăLU NăVĔNă(b năsao)

2.4 Mô t truy vấn tính đi m trung bình từng môn h c 27 2.5 Mô t truy vấn tính đi m trung bình tất c các môn h c 28 2.6 Mô t truy vấn xếp lo i h c lực h c sinh cu i h c kỳ 30 2.7 Mô t truy vấn th ng kê s lượng theo xếp lo i h c lực 32

2.10 Truy vấn tính đi m trung bình từng môn có ng dụng AM 37

2.11 Truy vấn tính đi m trung bình tất c các môn h c có ng dụng

2.12 Truy vấn xếp lo i h c lực h c sinh có ng dụng AM 43 2.13 Truy vấn tính đi m trung bình từng môn có ng dụng KNT 50 2.14 Truy vấn tính đi m trung bình các môn h c có ng dụng KNT 52 2.15 Truy vấn xếp lo i h c lực h c sinh có ng dụng KNT 53

3.3 Th i gian thực hiện truy vấn khi Update dữ liệu 61

3.3 Truy vấn tính đi m trung bình từng môn h c có ng dụng

3.4 Truy vấn tính đi m trung bình các môn có ng dụng KNT 58 3.5 Truy vấn xếp lo i h c lực h c sinh có ng dụng KNT 58

3.7 Truy vấn xem đi m t i th i đi m cu i cùng 59

M Đ U

1 Lý doăch năđ ătƠi

Trong cuộc s ng hiện nay, khoa h c kỹ thuật ngày tiến bộ công nghệ phần m m được ng dụng rộng rãi trong tất c m i lĩnh vực, trong giáo dục việc ng dụng các phần m m càng có ý nghĩa và rất cần thiết Tin h c hoá công tác qu n lý giáo dục và xây dựng hệ th ng thông tin qu n lý giáo dục là một nhiệm vụ tr ng tâm c a Bộ Giáo dục và Đào t o trong chương trình tin h c hoá qu n lý hành chính nhà nước và chương trình xây dựng chính ph điện tử Đ triễn khai công tác tin h c hoá qu n lý nhà nước

v giáo dục phổ thông, Cục Công nghệ thông tin – Bộ Giáo dục và Đào t o đã nghiên

c u và tri n khai xây dựng các hệ th ng thông tin qu n lý giáo dục và phần m m qu n

lý giáo dục Trong hệ th ng này có nhi u phần m m chẳng h n như phần m m VEMIS, trong phần m m VEMIS có phân hệ qu n lý đi m cho h c sinh cho phép nhập, sửa, xoá, tính đi m trung bình c a h c sinh và lưu dữ liệu đi m c a h c sinh l i Hoặc như phần m m SMAS (School Management System) c a Tập đoàn Viễn thông Quân đội viettel triễn khai áp dụng, Vnedu (VietNam Education Networdk ) c a tập đoàn VNPT, nhìn chung hai phần m m SMAS và VnEdu đ u xây dựng dựa trên n n

t ng điện toán đám mây, cho phép xử lý tập trung dữ liệu, xử lý linh ho t

Những ng dụng c a hệ th ng thông tin trong lĩnh vực qu n lý là những ng dụng vô cùng quan tr ng Nó không những gi i phóng công s c cho những ngư i qu n

lý mà còn đem l i sự chính xác và nhanh nh y trong qu n lý

Đặc biệt các thao tác cập nhật (update) dữ liệu xóa dữ liệu cũ và thay vào đó bằng những giá tr mới, thao tác xóa (delete) dữ liệu thực hiện xóa hoàn toàn b n ghi

từ cơ s dữ liệu Trong khi đó cơ s dữ liệu (CSDL) th i gian l i lưu dữ liệu trong quá trình tiến hóa và cho phép tìm kiếm l ch sử trên đó Cụ th , cơ s dữ liệu th i gian cho phép truy cập dữ liệu th i đi m cu i cùng, một th i đi m bất kỳ trong quá kh hoặc truy cập đến l ch sử thay đổi dữ liệu trong một kho ng th i gian nào đó Dữ liệu phụ thuộc vào th i gian và th i đi m thay đổi dữ liệu ph i được ghi l i Đồng th i đ tiết kiệm th i gian và chi phí nhưng vẫn đ t được hiệu qu cao trong công tác qu n lý Khung nhìn thực (KNT) là một kỹ thuật giúp c i thiện và nâng cao t c độ thực thi đ i với các truy vấn ph c t p, có tần suất sử dụng cao trên một lượng dữ liệu lớn Ý tư ng

c a KNT là dựa trên các b ng kết qu sẵn có đ tr l i truy vấn một cách nhanh chóng

mà không cần thực thi l i truy vấn Đ i với những truy vấn ph c t p bao gồm nhi u phép n i và các hàm th ng kê, hiệu qu sử dụng KNT càng rõ rệt, đặc biệt khi áp dụng trên một lượng dữ liệu đ lớn, do đã b qua các bước thực thi phép n i và các hàm

th ng kê v n là những thành phần chiếm nhi u chi phí trong quá trình thực thi truy

vấn Hơn nữa, những thao tác dữ liệu truy n th ng chỉ cho phép truy cập dữ liệu th i

đi m hiện t i, không th truy cập đến các phiên b n dữ liệu trong quá kh

Xuất phát từ những ý tư ng trên và được sự đồng ý hướng dẫn c a tiến sĩ

Nguyễn Trần Qu c Vinh, tôi ch n đ tài: “Nghiên c u ng dụng Anchor Modeling

và khung nhìn thực để nâng cao hiệu quả quản lý điểm học sinh tại trường THPT

Ba Gia tỉnh Quảng Ngãi” đ làm luận văn th c sỹ

2.ăM cătiêuănghiênăc u

- Nghiên c u v Anchor Modeling (AM) và KNT

- Phân tích hệ th ng qu n lý đi m t i trư ng trung h c phổ thông (THPT) Ba Gia tỉnh Qu ng Ngãi

- Mô hình hóa dữ liệu với AM

- Xây dựng khung nhìn thực cho một s khung nhìn cu i, hàm theo th i gian

- Hệ qu n tr cơ s dữ liệu SQL server

- KNT trong hệ qu n tr cơ s dữ liệu SQL server

- Tập trung nghiên c u cách tổ ch c dữ liệu, truy cập dữ liệu với AM

- Nghiên c u khung nhìn thực cho khung nhìn cu i, hàm theo th i gian

- Xây dựng cơ s dữ liệu qu n lí đi m trư ng trung h c phổ thông Ba Gia

- Phương pháp nghiên c u lý thuyết: tìm hi u và lựa ch n phương pháp phù

hợp

- Thu thập s liệu từ nguồn dữ liệu có sẵn t i trư ng

- Phương pháp nghiên c u thực nghiệm: Xây dựng hệ th ng qu n lý đi m h c sinh t i trư ng THPT Ba Gia theo mô hình hóa dữ liệu với AM và KNT

5.ăụănghƿaăc aăđ ătƠi

- Truy cập được dữ liệu bất kỳ th i đi m nào trong quá kh

- Nâng cao hiệu năng, xử lý kh i lượng dữ liệu lớn chính xác, nhanh g n trong việc truy cập dữ liệu

- T o đi u kiện thuận lợi cho ngư i dùng, tiết kiệm th i gian và chi phí

6.ăB ăc călu năvĕn

Nội dung c a luận văn được trình bày gồm các phần chính sau

Ch ngă1.ăT ngăquanăv ăAMăvƠăKNT

Chương này tập trung nghiên c u tổng quan v AM và KNT Trong AM ta tập trung nghiên c u các khái niệm cơ b n v AM, CSDL có yếu t th i gian, dữ liệu tiến hóa, mô hình dữ liệu với AM và lợi ích mà AM mang l i Còn trong khung nhìn thực ngoài tìm hi u tổng quan v khung nhìn thực ta tìm hi u các ng dụng c a KNT, các

cơ chế cập nhật KNT và ng dụng c a KNT

Ch ngă2.ăGi iăphápănơngăcaoăhi uănĕngăh ăth ngăb ngăAMăvƠăKNT

Chương này tập trung nghiên c u tổng quan hệ th ng qu n lý đi m cho h c sinh t i trư ng THPT Ba Gia tỉnh Qu ng Ngãi, các thao tác trong hệ th ng, xây dựng

mô hình thực th kết hợp, mô hình dữ liệu quan hệ, các thuộc tính c a b ng trên CSDL SQL Server, thiết kế mô hình AM cho CSDL, xây dựng CSDL trên AM, mô t một s các truy vấn cho một s thao tác

Ch ngă3.ăTh cănghi măvƠăđƠnhăgiá

Chương này ch yếu thực hiện các truy vấn cho một s thao tác c a hệ th ng trên CSDL SQL, CSDL AM không ng dụng KNT và CSDL AM có ng dụng KNT

Từ các kết qu thu được tiến hành đánh giá ng dụng AM và KNT trong việc qu n lý

đi m h c sinh t i trư ng THPT Ba Gia

CH NGă1

T NG QUAN V ANCHOR MODELING VÀ KHUNG NHÌN TH C

1.1 T ngăquanăv ăAnchor Modeling

1.1.1 Giới thiệu

Duy trì và phát tri n kho dữ liệu trong th i gian dài là một ho t động ph c t p,

dễ b lỗi, và t n th i gian Lý do chính là môi trư ng c a một kho dữ liệu thay đổi liên

tục Các nguồn cung cấp dữ liệu cho kho cũng thay đổi theo th i gian Các nhu cầu tìm

kiếm thông tin, chẳng h n như các nhu cầu phân tích và báo cáo cũng thay đổi theo

Đ gi i quyết những khó khăn này, các mô hình dữ liệu [8] c a kho ph i linh ho t, và

theo dõi những thay đổi trong các thông tin được xử lý Tuy nhiên, nhi u kho dữ liệu

hiện t i đ u có một mô hình không đáp ng được những yêu cầu này

Kỹ thuật mô hình hóa AM cho phép bi u diễn m nh mẽ và linh ho t những thay đổi Tất c các thay đổi đ u được thực hiện dưới hình th c các phần m rộng, làm cho

các phiên b n khác nhau c a một mô hình liên tục có sẵn như là tập con c a mô hình

mới nhất [6] Đi u này cho phép truy vấn phiên b n chéo một cách dễ dàng [7] Đây cũng là một lợi ích quan tr ng trong các môi trư ng kho dữ liệu b i vì các ng dụng

không b nh hư ng b i sự phát tri n c a mô hình dữ liệu Hơn nữa, kết qu c a sự

phát tri n thông qua các phần m rộng (thay vì sửa đổi) là tính môđun, làm cho nó có

th phân tách các mô hình dữ liệu thành các thành phần nh , ổn đ nh và dễ qu n lý Tính mô đun này có giá tr lớn trong việc phát tri n linh ho t khi những lặp ngắn là

cần thiết Khá đơn gi n đ lần đầu xây dựng một mô hình bộ phận với một s lượng

nh các đi u kho n kinh doanh đã th a thuận và sau đó liên tục m rộng nó thành một

mô hình hoàn chỉnh Cách th c làm việc này có th c i thiện tình tr ng hiện t i trong

việc thiết kế kho dữ liệu, nơi gần một nửa trong s các dự án hiện t i hoặc là chậm tiến

độ hoặc là vượt quá ngân sách một phần là do ph m vi dự án ban đầu quá lớn Bên

c nh đó, kết qu c a việc sử dụng kỹ thuật mô hình hóa AM là các mô hình dữ liệu chỉ

cần những thay đổi nh khi có thay đổi lớn trong môi trư ng Do đó, những thay đổi như thêm hoặc chuy n sang một hệ th ng nguồn hoặc công cụ phân tích - là những

k ch b n kho dữ liệu đi n hình dễ dàng được ph n ánh trong một mô hình AM Việc

gi m thiết kế l i làm tăng thêm tuổi th c a một kho dữ liệu, rút ngắn th i gian thực

hiện và đơn gi n hóa việc b o trì

AM, kết hợp chuẩn hoá [10], [15] lược đồ quan hệ và tính c nh tranh đ cung

cấp kỹ thuật mô hình hoá CSDL linh ho t cho dữ liệu tiến hoá AM cung cấp hệ th ng

các nguyên tắc [14], theo đó mô hình thu được có th được tri n khai theo mô hình dữ

liệu quan hệ một cách đơn gi n Kết qu trực tiếp là CSDL th i gian đ t chuẩn 6NF

AM cung cấp cơ chế m rộng không huỷ, theo đó cho phép kh năng qu n tr thay đổi dữ liệu rất m nh và m m dẻo Các thao tác dữ liệu thông thư ng làm cho ngư i dùng chỉ có th truy cập đến phiên b n dữ liệu cu i cùng, không th truy cập đến các phiên b n dữ liệu trong quá kh

Đặc biệt, các thao tác cập nhật (update) dữ liệu xoá giá tr cũ và thay vào đó bằng giá tr mới, thao tác xoá (delete) dữ liệu thực hiện xoá hoàn toàn b n ghi từ CSDL Với AM, l ch sử hoá được thực hiện bằng cách sử dụng th i đi m thay đổi dữ liệu Th i đi m này bắt đầu một kho ng th i gian kết thúc b i việc thêm mới một b n

ghi một th hiện c a thực th cùng đ nh danh với th i đi m thay đổi trễ hơn Thay vì thay giá tr cũ bằng giá tr mới hay xoá b n ghi, AM giữ nguyên b n ghi cũ, thêm mới một b n ghi và đánh dấu các phiên b n b n ghi theo th i gian Chẳng h n, cho b n ghi

có đ nh danh ID nào đó B n ghi này có 3 phiên b n theo các m c th i gian t1, t2, t3

Sau này, khi cần truy cập đến dữ liệu vào th i đi m t < t1, ta cần xác đ nh tmax = MAX(ti) với ti ≤ t theo ID và xác đ nh b n ghi/giá tr th i đi m t theo ID và tmax

1.1.2 Những khái niệm cơ bản về mô hình hóa AM

Các khái niệm n n t ng trong AM bao gồm neo (anchor), giới h n (knot), thuộc tính (attribute), thuộc tính hằng (static attribute), thuộc tính biến thiên (historized attribute), thuộc tính hằng giới h n (knotted static attribute), thuộc tính biến thiên giới

h n (knotted historized attribute) Các lo i m i quan hệ (tie) bao gồm quan hệ hằng (static tie), quan hệ biến thiên (historized tie), quan hệ hằng giới h n (knotted static tie), quan hệ biến thiên giới h n (knotted historized tie)[15],

- Đ nh danh (Identifier): là một tập vô h n các bi u tượng được sử dụng[15]

- Anchor: Lưu trữ các đ nh danh c a các thực th

- Giới h n (Knot): Lưu trữ mi n giá tr c a dữ liệu Ví dụ v một giới h n trong

thực th HOCSINH có GT_HS với mi n giá tr được giới h n chỉ là Nam hoặc Nữ

- Thuộc tính (Attributes): Lưu trữ các giá tr c a các thuộc tính, mỗi thực th có

th có nhi u thuộc tính, các thuộc tính được phân biệt thành b n lo i[14] Ví dụ trong

thực th HOCSINH có các thuộc tính sau: ma_hs, hodem_hs, ten_hs, ns_hs,

- Thuộc tính hằng (Static Attribute): Thuộc tính hằng là những thuộc tính chấp

nhận giá tr không thay đổi theo th i gian, chẳng h n giới tính c a một công dân

Thuộc tính hằng được th hiện dưới d ng hình tròn có một vi ng tròn bên ngoài[14]

Ví dụ trong thực th HOCSINH có các thuộc tính hằng như: MA_HS, HODEM_HS,

TEN_HS, DT_HS, NS_HS

- Thuộc tính biến thiên (Historized Attribute): Thuộc tính biến thiên là thuộc

tính chấp nhận các giá tr có th thay đổi theo th i gian và cần ghi l i sự thay đổi này,

chẳng h n, đơn v công tác c a một công dân Thuộc tính biến thiên được th hiện

dưới d ng một hình tròn có hai đư ng vi ng tròn bê ngoài[14] Ví dụ trong thực thực

th HOCSINH có các thuộc tính biến thiên như DC_HS, SDT_HS

- Thuộc tính hằng giới h n (Knotted Static Attribute): Thuộc tính hằng giới h n

bi u diễn m i quan hệ giữa thực th và giới h n, cụ th thuộc tính chấp nhận một giá

tr c đ nh nào đó từ tập s lượng nh các giá tr [14] Ví dụ trong thực th th

HOCSINH thuộc tính hằng giới h ng là GT_HS

- Thuộc tính biến thiên giới h n (Knotted Historized Attribute): Thuộc tính biến

thiên giới h n bi u diễn thuộc tính c a một thực th có th chấp nhận các giá tr khác

nhau từ tập s lượng nh các giá tr [14] Ví dụ trong thực th HOCSINH thuộc tính

biến thiên giới h n TG_HS

- M i quan hệ (Tie): Một m i quan hệ mô t liên kết giữa hai hoặc nhi u tập

thực th anchor với nhau và các thực th giới h n tùy ch n Tương tự như các thuộc tính, các m i quan hệ có b n biến th : quan hệ hằng (Static Tie), quan hệ biến thiên

(Historized Tie), quan hệ hằng giới h n (Knotted Static Tie), quan hệ biến thiên giới

h n (Knotted Historized Tie)[14]

- Vai trò tập thực th (Anchor Role): Một vai trò tập thực th là một chuỗi Mỗi vai trò tập thực th có một ki u, mỗi ki u là một tập thực th [14]

- Vai trò giới h n (Knot Role): Một vai trò giới h n là một chuỗi Mỗi vai trò

giới h n có một ki u, mỗi ki u là một giới h n[14]

- Quan hệ hằng (Static Tie): Có th hi u m i quan hệ hằng là m i quan hệ không thay đổi theo th i gian, chẳng h n, m i quan hệ cha – con sinh h c giữa hai anchor công dân Nó cũng có th là ví dụ cho m i quan hệ hằng giới h n, m i quan hệ sinh h c giữa

hai công dân: cha-con, mẹ-con, ông-cháu, bà-cháu, cô/dì/chú/bác – cháu và không quan

Knotted Historized Attribute

Static Tie

Historized Tie

Knotted Static Tie

Knotted Historized Tie

Hình 1 1 Mô hình hóa tập thực thể đơn giản

hệ huyết th ng Một quan hệ hằng được th hiện dưới d ng hình thoi đặc như hình

1.2(a)

Hình 1.2 Các mối quan hệ

- Quan hệ biến thiên (Historized Tie): M i quan hệ quan hệ biến thiên là m i

liên kết có th chấp nhận các giá tr khác nhau theo th i gian từ tập s lượng lớn các

giá tr [15] Một quan hệ biến thiên được th hiện dưới d ng hình thoi đặc với một

đư ng vi n bên ngoài như hình 1.2(b)

- Quan hệ hằng giới h n (Knotted Static Tie): Một quan hệ hằng giới h n TKS là

tập hợp gồm ít nhất hai vai trò tập thực th và một hoặc nhi u vai trò giới h n Một đ i tượng tKS c a một quan hệ hằng TKS = {R1,…, Rn, S1,…, Sm} là tập hợp các cặp (Ri,

vi), i = 1, ., n và (Sj, wj), j = 1,…,m, trong đó Ri là một vai trò tập thực th (Anchor

Role), Sj là một vai trò giới h n (Knot Role), vi I, wj I, n ≥ 2, và m ≥ 1 Phần m

rộng c a một quan hệ hằng giới h n TKS là tập hợp các đ i tượng c a TKS[14] Một

quan hệ hằng được th hiện dưới d ng hình thoi đặc như hình 1.2(c)

- Quan hệ biến thiên giới h n (Knotted Historized): Một quan hệ biến thiên giới

h n TKH là tập hợp gồm ít nhất hai vai trò tập thực th (Anchor Roles) và một hoặc

nhi u vai trò giới h n (Knot Roles) và một ki u th i gian T[15] Một đ i tượng tKH c a

một quan hệ biến thiên TKH = { R1,…, Rn, S1,…, Sm, T} là tập hợp các cặp (Ri, vi), i =

1,…, n, (Sj, wj), j = 1,…, m, và một th i đi m p, trong đó Ri là một vai trò tập thực th

(Anchor Role), Sj là một vai trò giới h n (Knot Role), viI, wjI, pT, n ≥ 2, và m ≥

1 Phần m rộng c a một quan hệ biến thiên giới h n TKH là tập hợp các đ i tượng c a

TKH M i quan hệ biến thiên giới h n đ i diện cho m i liên kết chấp nhận các giá tr

khác nhau theo th i gian từ một tập s lượng nh các giá tr giữa hai hoặc nhi u thực

th với nhau Chẳng h n, m i quan hệ b n bè, ngư i yêu, vợ chồng giữa hai công dân

với nhau Một quan hệ biến thiên được th hiện dưới d ng hình thoi đặc với một

đư ng vi n bên ngoài như hình 1.2(d)

- Lược đồ tập thực th (Anchor Schema): là một lược đồ gồm có các thành

phần:

- Mô hình t ập thực th (Anchor Model): Cho A = {A, K, BS, BH, BKS, BKH, RA,

RK, TS, TH, TKS, TKH, I) là một lược đồ tập thực th Một mô hình tập thực th cho A là

một mô hình bội b n {extA, extK, extB, extT), trong đó extA là một hàm từ các tập thực

th đến các phần m rộng c a các tập thực th , extK là một hàm từ các giới h n đến

các phần m rộng c a các giới h n, extB là một hàm từ các thuộc tính đến các phần m

rộng c a các thuộc tính, and extT là một hàm từ các liên kết đến các phần m rộng c a

các liên kết Cho proji là b n đồ chiếu th i[14] Một mô hình tập thực th ph i đáp

ng các đi u kiện sau:

(i) Đ i với mỗi thuộc tính B  BS  BH  BKS  BKH, proj1(extB(B))

extA(mi n (B))

(ii) Đ i với mỗi thuộc tính B  BKS  BKH, proj2(extB(B)) proj1(extK(d i (B)))

(iii) Đ i với mỗi liên kết T và vai trò tập thực th RA  T, {v{RA,v) 

extT(T)}  extA(ki u (RA))

(iv) Đ i với mỗi liên kết T và vai trò giới h n RK  T, {v | {RK, v} extT (T)} 

proj1(extK(type(RK)))

1.1.3 Cơ sở dữ liệu có yếu tố thời gian

1.1.3.1 Khái niệm cơ sở dữ liệu có yếu tố thời gian

Yếu t th i gian làm cho CSDL rõ ràng hơn, hữu ích hơn nhưng đồng th i cũng

làm cho nó tr nên ph c t p hơn Do đó ngư i ta thư ng b qua yếu t th i gian, không quan tâm đến nó khi thiết kế CSDL Song, phần lớn các ng dụng CSDL hiện nay đ u lưu giữ, qu n lý các dữ liệu có liên quan đến th i gian và có sự thay đổi theo

th i gian Vậy như thế nào là một CSDL có yếu t th i gian?

CSDL có yếu t th i gian theo nghĩa rộng bao gồm tất c các ng dụng CSDL có liên quan đến yếu t th i gian trong việc tổ ch c thông tin Chẳng h n như:

việc theo dõi s c kh e bệnh nhân; các hệ th ng đặt chỗ trước (như khách s n, sân bay, nơi cho thuê xe, ga tàu,…) hằng ngày luôn nhận được các yêu cầu đặt chỗ trước;

CSDL từ các dữ liệu đã đo được c a các thí nghiệm theo từng th i đi m khác nhau;

hay trong CSDL c a một công ty, chúng ta lưu giữ các thông tin v lương, công việc

và các dự án c a mỗi nhân viên; trong trư ng h c, yếu t th i gian cần được chú ý bao

gồm các h c kỳ và các năm c a mỗi kh i cùng với xếp lo i c a h c sinh và các thông

tin khác

Một CSDL th i gian (temporal database) là một CSDL có các khía c nh được

xây dựng dựa theo th i gian Ví dụ, một mô hình dữ liệu t m th i và một phiên b n

t m th i c a một ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc Các phương pháp tiếp cận mô hình

hóa CSDL, chẳng h n như mô hình ER ban đầu, không bao gồm các yếu t ngôn ngữ

cụ th mà hỗ trợ một cách rõ ràng cho các khái niệm th i gian Phần m rộng c a lược

đồ ER bao gồm các cấu trúc th i gian như th i gian hợp lệ, th i gian (kho ng th i

gian) trong đó một yếu t là sự thật trong thế giới thực và th i gian giao d ch, th i gian trong đó một yếu t được lưu trữ trong một CSDL [5], [7], [8] Mô hình hóa AM cung

cấp các yếu t cú pháp đ bi u diễn các thuộc tính (thuộc tính được biến thiên) và các

liên kết (liên kêt biến thiên), ví dụ: th i gian hợp lệ Mô hình hóa AM không cung cấp

một ngôn ngữ truy vấn cho các nhà khai thác chuyên dụng đ truy vấn các yếu t th i

gian c a mô hình, tuy nhiên, nó cung cấp các khung nhìn và các hàm đ đơn gi n hóa

và t i ưu hóa truy vấn th i gian

AM phân biệt ba quan đi m v th i gian Th i đi m thay đổi (changingtime) dữ liệu đ i với các thuộc tính biến thiên hoặc m i quan hệ biến thiên là kho ng th i gian các giá tr c a chúng hoặc m i quan hệ là hợp lệ trong lĩnh vực ng dụng đang được

mô hình hoá Trong AM, th i gian thay đổi được mô t thông qua một cột trong b ng,

có tên g i ValidTime và có ki u dữ liệu ngày/gi Th hai, th i đi m x y ra (happening time) đ i diện cho th i đi m một sự kiện x y ra trên thực tế trong lĩnh vực

ng dụng Th i đi m này tự thân nó sẽ là một thuộc tính trong AM Th ba, th i gian ghi nhận (recording time) là dữ liệu v th i đi m thông tin được ghi nhận Các tên này

c gắng nắm bắt đi u mà th i gian bi u đ t: “khi một giá tr được thay đổi”, “khi thông tin được ghi”, và “khi một sự kiện x y ra”

1.1.3.2 Thời điểm thay đổi

Th i gian thay đổi cho một thuộc tính được l ch sử hóa hoặc liên kết là kho ng

th i gian mà giá tr hoặc quan hệ c a nó có giá tr trong mi n th o luận đang được mô

hình hóa, t c là nó tương ng với khái niệm th i gian hợp lệ [5] [7] [8], như đã th o

luận trong phần trước Trong mô hình hóa AM, kho ng th i gian này được xác đ nh

bằng cách sử dụng th i đi m duy nhất Đó là th i đi m được sử dụng như là một th i

gian bắt đầu rõ ràng cho kho ng th i gian mà t i đó một trư ng hợp có th được cho là

có một giá tr hoặc m i quan hệ nhất đ nh Nếu các thuộc tính từng phần không có mặt

trong một mô hình AM và do đó không có giá tr rỗng trong một CSDL AM, thay vì

xóa hoặc cập nhật chúng, bằng cách mô ph ng một giới h n duy trì tr ng thái c a giá

tr cho các thuộc tính hoặc liên kết[13]

1.1.3.3 Thời điểm ghi nhận

Đ i với mục đích b o trì và phân tích, một lo i th i gian khác thư ng là cần

thiết, th i gian ghi Th i gian ghi trong mô hình hóa AM tương ng với khái niệm v

th i gian giao d ch [5] [7] [8], đã th o luận trên Nói một cách khái quát thì nó có th được xem là th i gian khi một mẩu thông tin được nhập vào mi n th o luận hoặc “th i

gian (kho ng th i gian) trong đó một thực tế được lưu trữ trong CSDL” Trong nhi u

k ch b n một th i gian ghi đơn cho mỗi mẩu thông tin là đ , tương ng với th i gian

khi các dữ liệu được n p vào CSDL Tuy nhiên, có th trong một s trư ng hợp cần

ph i lưu trữ một m ng th i gian ghi nếu dữ liệu đã vượt qua một s hệ th ng trước khi đến mô hình Trong một CSDL AM, siêu dữ liệu này được th hiện thông qua tài liệu

tham kh o cho một cấu trúc siêu dữ liệu,mà cũng nên được mô hình hóa AM [13]

1.1.3.4 Thời điểm diễn ra

Th i gian diễn ra được sử dụng đ th hiện cho th i đi m hoặc kho ng th i

gian mà một sự kiện diễn ra trong mi n th o luận Đi u này tương tự như th i gian x y

ra sự kiện, t c là ngay lập t c t i đó sự kiện x y ra trong thế giới thực Trong Mô hình

hóa AM lo i th i gian này được coi như là một thuộc tính c a chính sự kiện Do đó

cần ph i được mô hình hóa thành một hoặc hai thuộc tính tùy thuộc vào sự kiện này là

nhất th i ("đã x y ra t i") hoặc cần một kho ng th i gian ("đã x y ra giữa") Th i gian

diễn ra là thuộc tính/tính chất c a sự vật trong mi n th o luận mà ph i xét đến các giá

tr c a các lo i th i gian Một s ví dụ v những th này như là: một ngư i, một phiếu

mua hàng và mua hàng, có th i gian x y ra như: ngày sinh c a một ngư i, ngày mất

c a một ngư i, phiếu gi m giá có giá tr từ, phiếu gi m giá có giá tr đến, ngày mua và

th i gian mua hàng Là thuộc tính, chúng có th có c th i gian thay đổi và th i gian ghi Lý do là đ nhập "th i gian x y ra" là một khái niệm riêng c a chính nó và đ

tránh nó b nhầm lẫn với th i gian hợp lệ hoặc th i gian giao d ch cho mỗi giao d ch

[13]

1.1.4 Truy cập dữ liệu

Dữ liệu v quê quán c a h c sinh có th thay đổi theo th i gian, vì thế mu n

biết t i th i đi m tinào đó h c sinh có quê quán đâu ta cần ph i xác đ nh th i đi m

đ truy cập dữ liệu cho chính xác

1.2 T ngăquan v ăkhungănhìnăth c

1.2.1 Giới thiệu chung

Trong báo giới chuyên ngành máy tính chúng ta thư ng gặp các thuật ngữ “kh năng m rộng” (scalability), “năng suất” (productivity) và “tính lưu động” (mobility)

Trong khi đó, đ ngõ sự thật, rằng không một trong chúng tự b n thân nó có ý nghĩa,

b i vì bất c một năng suất nào cũng có th là không đ , bất c tính lưu động nào cũng có th là không hữu ích, và chính kh năng m rộng cũng ch a những thiếu sót nghiêm tr ng Thư ng thì phần m m ho t động trên giới h n c a năng suất mà n n

t ng phần c ng (thiết b ) cho phép Thay thế một máy ch bằng một máy ch khác hoàn thiện hơn không h đơn gi n vì tr giá quá cao Ngoài ra, thậm chí thiết b hiện

đ i nhất cũng chỉ cho một m c tăng trư ng nhất đ nh v năng suất trong vài lần, và thư ng thì không đ

Tồn t i một s công nghệ cho phép nâng cao đáng k và đ m b o an toàn năng suất c a hệ th ng Có những tổng kết rất hiếm khi được thực hiện, và chúng rất “nặng” trên kh i lượng dữ liệu lớn, chúng có th được thực hiện trong chế độ trì hoãn Nhưng

có những bộ phận tổng kết luôn luôn cần thiết hoặc trong chế độ th i gian thực Các tổng kết đó cần ph i được thực hiện ngay t c khắc, và việc thực hiện chúng có th

ki m hãm công việc c a c tổ ch c, ví dụ, quyết toán kế toán, tổng kết tồn kho,… KNT cho phép gi i quyết các vấn đ đó Nó có th giúp tăng t c nhi u lần các truy vấn

ph c t p trên các CSDL với s lượng b n ghi rất lớn [1], cho phép thực thi các truy vấn ph c t p trên các CSDL dung lượng hàng terabytes trong vài giây hoặc phần nh

c a giây Hệ qu n tr CSDL thực hiện việc đó bằng cách sử các tổng kết hoặc các phép

n i đã được tính trước c a dữ liệu, thư ng là kết qu thực thi các truy vấn, đ tr l i các truy vấn một cách trong su t đ i với ngư i dùng Thông thư ng, các tổng kết được tính trước đó có kích thước rất nh so với nguồn dữ liệu g c là các b ng, mà nếu không có KNT, truy vấn sẽ được thực thi trên các b ng đó Ý tư ng ng dụng KNT là kết qu thực thi các truy vấn được giữ l i

Hình 1.3 Sử dụng KNT

KNT Tong1

KNT Tong2

KNT Tong12

KNT Tong3

Nếu như dữ liệu cần đ tr l i một truy vấn có trong KNT, thì chúng sẽ được truy xuất bằng cách quét các b ng KNT khi xuất hiện truy vấn Khi đó, các chi phí bao gồm trong việc xét kh năng sử dụng KNT và quét các b ng KNT đó, và không bao gồm các thao tác đắt giá như n i (JOIN), tổng kết (SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX)

và nhóm (GROUP BY) Rõ ràng, KNT không cho phép nâng cao năng suất trong tất

c các trư ng hợp, hiệu qu ng dụng chúng có th gi m đi rõ rệt nếu thư ng xuyên

x y ra thay đổi dữ liệu trong các b ng g c sử dụng đ t o KNT (hay KNT sử dụng) Nghĩa là, lợi ích sử dụng KNT th hiện sự chênh lệch tổng chi phí duy trì KNT và tổng chi phí thực thi các truy vấn trên các b ng g c [1] Năng suất c a hệ th ng thông tin cũng có th b gi m, thậm chí kh năng ph n hồi các truy vấn b mất đi nếu s lượng truy vấn sử dụng một tập hợp dữ liệu ít và tr s các truy vấn thấp, trong khi các phần tử c a tập hợp dữ liệu đó được cập nhật với tần suất cao

Trong hình 1.3 cho thấy nguyên tắc sử dụng các KNT: Các b ng g c được sử dụng đ tr l i các truy vấn tính tổng đi m hệ s 1, trung bình đi m hệ s 1; Trong khi kết qu thực thi các truy vấn tính đi m trung bình các môn được lấy từ các KNT

Sử dụng KNT vi ph m một s yêu cầu c a lý thuyết thiết kế CSDL, chẳng h n,

vi ph m tính dư thừa và các bất thư ng, và nó đòi h i chi phí duy trì Tuy nhiên, một khi các “tác h i” c a nó là rất nh so với “lợi ích” do nó mang l i, thì chúng ta có th

b qua các “tác h i” đó Các ưu đi m ng dụng KNT bao hàm trong việc nâng cao năng suất hệ th ng thông tin nh : Rút ngắn th i gian thực thi các truy vấn; Gi m s lượng các lần đ c/ghi vật lý, b i vì kh i lượng dữ liệu cần xử gi m; Gi m t i bộ vi xử

lý trung tâm và tài nguyên nói chung; Gi m kh i lượng thao tác n i, sắp xếp cũng như

tính các hàm th ng kê

Vấn đ sử dụng các KNT đ tr l i các truy vấn nhận được sự quan tâm đáng

k dưới d ng ng dụng chúng trong nhi u ng dụng qu n tr dữ liệu, chẳng h n như trong liên kết dữ liệu, trong các kho dữ liệu, trong thiết kế web, trong t i ưu hoá truy vấn và thậm chí, KNT được ng dụng trong bài toán cập nhật các KNT Khi ng dụng KNT, hệ qu n tr CSDL ph i gi i quyết bài toán được đ nh d ng như sau: cho một truy vấn trên một lược đồ CSDL và tập hợp các KNT trên chính lược đồ CSDL đó, có th

sử dụng các truy vấn đến các KNT đ tr l i truy vấn đó hay không

Ví dụ v ng dụng KNT trong việc qu n lý đi m h c sinh t i trư ng THPT

Ba Gia như: khung nhìn tong1, khung nhìn tong2, khung nhìn tong3, khung nhìn

tong12, khung nhìn tam

1.2.2 ng dụng KNT trong hệ quản trị cở sở dữ liệu Microsoft SQL Server

Trong MS SQL Server, quá trình thực hoá (materialization) khung nhìn diễn ra

t i th i đi m t o chỉ mục liên cung Trong SQL Server, phần ch a các khoá c a chỉ

mục liên cung nằm trực tiếp trong các trang dữ liệu Khi có mặt chỉ mục, tất c các chỉ mục còn l i với tính chất là khoá sẽ sử dụng giá tr c a chỉ mục liên cung, ch không

ph i là các từ đ nh danh c a b n ghi Có th nói rằng, quá trình thực hoá các khung

nhìn trong SQL Server chính là quá trình xây dựng chỉ mục liên cung và vì thế KNT trong SQL Server được g i là khung nhìn chỉ mục hoá (indexed view)

Ví dụ các indexed view được t o ra trong CSDL qu n lý đi m t i trư ng THPT

Ba Gia dhs1_diem1_dhs1_ID_ChangedAt, lbdiem_bangdiem, ndhs1_diem_hs1, ndhs2_diem_hs2, ndhs3_diem_hs3

Sự khác nhau cơ b n trong tri n khai KNT trong Oracle và SQL Server là

đi m, Oracle cho phép không t o các chỉ mục cho KNT, còn SQL Server yêu cầu ph i

t o ít nhất một chỉ mục liên cung độc nhất (unique clustered index) cho KNT KNT trong Oracle có th được cập nhật tự động hoặc không, trong khi đó KNT trong SQL Server bao gi cũng được cập nhật tự động

Truy vấn tính đi m trung bình các môn cho h c sinh, sử dụng CSDL CSDL_SQL có sẵn trong bộ cài SQL Server 2014 sau đây phần nào minh ho s c

m nh c a KNT T m g i truy vấn này là TBM:

select dbo.lbhs_hocsinh.ma_hs,dbo.lbhs_hocsinh.hodem_hs,dbo.lbhs_hocsinh.ten_hs, AVG(tamtbmon.tbmon) as tbcacmonhky, min(tamtbmon.tbmon) as minmon into tam1 from tamtbmon, lbhs_hocsinh

where tamtbmon.bdiem_mhs_bangdiem_ma_hs=dbo.lbhs_hocsinh.ma_hs

group by dbo.lbhs_hocsinh.ma_hs,dbo.lbhs_hocsinh.hodem_hs,dbo.lbhs_hocsinh.ten_hs order by dbo.lbhs_hocsinh.ten_hs

Các b ng tamtbmon, lbhs_hocsinh được sử dụng trong truy vấn có s lượng

b n ghi kho n 14000 Khi không sử dụng KNT, truy vấn này có th i gian thực thi trung bình 750 ms Còn khi có chỉ mục truy vấn này chỉ mất th i gian 120 ms - một

t c độ ấn tượng trên một s lượng b n ghi tương đ i lớn nh các chỉ mục liên cung đã được t o ra cho một s cột c a các b ng

CREATE TRIGGER tg_U_Tdhs1_diem1_dhs1_ID_ChangedAt

ON dbo.dhs1_diem1_diem_hs1_diem_l1

FOR UPDATE

AS

BEGIN DECLARE @dhs1_diem1_dhs1_ID INT

DECLARE @maxTime DATETIME DECLARE contro CURSOR

FOR SELECT Inserted.dhs1_diem1_dhs1_ID,Inserted.dhs1_ diem1_ChangedAt FROM Inserted

OPEN contro FETCH NEXT FROM contro INTO @dhs1_diem1_dhs1_ID,@maxTime WHILE (@@FETCH_STATUS = 0)

BEGIN

UPDATE dbo.Tdhs1_diem1_dhs1_ID_ChangedAt SET maxTime = @maxTime

WHERE dhs1_diem1_dhs1_ID = @dhs1_diem1_dhs1_ID

@dhs1_diem1_dhs1_ID,@maxTime

END CLOSE contro DEALLOCATE contro END

GO

1.2.3 Cập nhật khung nhìn thực

C mỗi khi dữ liệu trong các b ng g c được cập nhật [4], các KNT sử dụng các

dữ liệu đó tr nên không thực tiễn Đ duy trì các b ng KNT trong tr ng thái thực tiễn (actual state), cần ph i cập nhật chúng mỗi khi có sự thay đổi dữ liệu (insert, update, delete) trong các b n g c Quá trình làm cho dữ liệu trong KNT tương ng với dữ liệu trong các b ng g c đó được g i là sự thực tiễn hoá Tuỳ thuộc vào cách th c thực hiện, cập nhật được chia thành ba phương pháp chính, đó là hoàn toàn, gia tăng và ép buộc Cập nhật hoàn toàn thực tế là t o l i KNT bằng cách thực thi truy vấn trên cơ s KNT

đã được t o ra Cập nhật gia tăng chỉ sửa đổi phần dữ liệu trong KNT liên quan đến các thay đổi dữ liệu trong các b ng g c Cập nhật ép buộc là khi có kh năng thì thực hiện cập nhật gia tăng, còn nếu không thì sử dụng cập nhật hoàn toàn Phụ thuộc vào

th i h n đưa các thay đổi vào các b ng KNT, các cơ chế cập nhật được phân ra đồng

bộ và không đồng bộ Cập nhật đồng bộ được thực thi không chậm trễ ngay khi có thay đổi dữ liệu trong b ng g c như một phần c a giao tác thực hiện thay đổi đó Ngược l i, cập nhật không đồng bộ được thực hiện vào một th i đi m nào đó sau khi các giao tác sửa đổi dữ liệu trong b ng g c đã được c đ nh

1.3 K tălu năCh ngă1

Chương này đã tập trung nghiên c u tổng quan v AM và KNT Trong AM ta

tập trung nghiên c u các khái niệm cơ b n v AM, CSDL có yếu t th i gian, dữ liệu

tiến hóa, mô hình dữ liệu với AM và lợi ích mà AM mang l i Còn trong khung nhìn

thực ngoài tìm hi u tổng quan v khung nhìn thực ta tìm hi u các ng dụng c a KNT, các cơ chế cập nhật KNT và ng dụng c a KNT

AM là một công cụ mô hình hoá CSDL cho phép t o các mô hình dữ liệu th i

gian sử dụng 6NF CSDL AM lưu l i tất c các phiên b n dữ liệu, cho phép truy cập đến dữ liệu bất kỳ th i đi m nào trong quá kh với t c độ truy cập rất cao Mô hình

hóa AM hỗ trợ mô hình hóa thông tin linh ho t bằng cách đáp ng yêu cầu rằng toàn

bộ mi n, cơ quan, doanh nghiệp ph i được mô hình hóa trong một bước duy nhất Kh năng c a một mô hình bao gồm tất c không ph i là một lựa ch n thực tế Hơn nữa, t i

một s th i đi m, một sự thay đổi có th x y ra mà không th lư ng trước được Mô hình hóa AM được xây dựng dựa trên gi đ nh rằng không bao gi có th thực hiện được các dự đoán hoàn h o Một mô hình không được xây dựng đ tr thành mô hình

cu i cùng mà nó được xây dựng đ được thay đổi

Sử dụng KNT đ rút ngắn th i gian thực thi các truy vấn; Gi m s lượng các lần đ c/ghi vật lý, b i vì kh i lượng dữ liệu cần xử gi m; Gi m t i bộ vi xử lý trung tâm và tài nguyên nói chung; Gi m kh i lượng thao tác n i, sắp xếp cũng như tính các hàm th ng kê

CH NG 2

GI I PHÁP NÂNG CAO HI UăNĔNGăH TH NG B NG

ANCHOR MODELING VÀ KHUNG NHÌN TH C

2.1 Qu nălýăđi măh căsinhă ătr ngăTHPT

2.1.1 Yêu cầu

Cùng với sự phát tri n nhanh chóng v phần c ng máy tính, các phần m m

ngày càng tr nên phong phú, đa d ng, hoàn thiện hơn và hỗ trợ hiệu qu cho con ngư i Việc qu n lý đi m s h c sinh trong trư ng THPT nếu không có sự hỗ trợ c a tin h c, việc qu n lý này ph i cần khá nhi u ngư i, chia thành nhi u khâu, mới có th

qu n lý được toàn bộ hồ sơ h c sinh (thông tin, đi m s , ), lớp h c (sĩ s , giáo viên

ch nhiệm, ), giáo viên, cũng như các nghiệp vụ tính đi m trung bình, xếp lo i h c lực h c sinh toàn trư ng Các công việc này đòi h i nhi u th i gian và công s c, mà sự

chính xác và hiệu qu không cao, vì đa s đ u làm bằng th công ít tự động Một s nghiệp vụ như tra c u, th ng kê, hiệu chỉnh thông tin khá vất v Ngoài ra còn khó khăn v vấn đ lưu trữ đồ sộ, dễ thất l c, t n kém Trong khi đó các nghiệp vụ có th tin h c hóa một cách dễ dàng Với sự giúp đỡ c a tin h c, việc qu n lý h c sinh tr nên đơn gi n, thuận tiện, nhanh chóng và hiệc qu hơn rất nhi u

dữ liệu th i đi m cu i cùng mà các dữ liệu thay đổi trước đó không còn nữa Mu n truy tìm các dữ liệu cũ đã thay đổi trước đó ta không tìm được

Hơn nữa, các thao tác tìm kiếm, tính toán đi m trung bình cho h c sinh, xếp

lo i h c lực h c sinh thực hiện t n th i gian nhi u

2.1.3 Đề xuất giải pháp

Trong CSDL, mu n dữ liệu th i gian lưu l i, nghĩa là lưu dữ liệu trong quá trình thay đổi và cho phép tìm kiếm l ch sử trên đó Cụ th , cơ s dữ liệu th i gian cho phép truy cập dữ liệu th i đi m cu i cùng, một th i đi m bất kỳ trong quá kh hoặc truy cập đến l ch sử thay đổi dữ liệu trong một kho ng th i gian nào đó Dữ liệu phụ thuộc vào th i gian và th i đi m thay đổi dữ liệu ph i được ghi l i Đồng th i đ tiết kiệm th i gian và chi phí nhưng vẫn đ t được hiệu qu cao trong công tác qu n lý

KNT là một kỹ thuật giúp c i thiện và nâng cao t c độ thực thi đ i với các truy vấn

ph c t p, có tần suất sử dụng cao trên một lượng dữ liệu lớn Ý tư ng c a KNT là dựa trên các b ng kết qu sẵn có đ tr l i truy vấn một cách nhanh chóng mà không cần thực thi l i truy vấn Đ i với những truy vấn ph c t p bao gồm nhi u phép n i và các hàm th ng kê, hiệu qu sử dụng KNT càng rõ rệt, đặc biệt khi áp dụng trên một lượng

dữ liệu đ lớn, do đã b qua các bước thực thi phép n i và các hàm th ng kê v n là những thành phần chiếm nhi u chi phí trong quá trình thực thi truy vấn Chính vì thế tôi đ xuất áp dụng AM và KNT vào việc qu n lý đi m h c sinh THPT

2.2 H ă th ngă thôngă tină qu nălýă đi mă h că sinhăt iă tr ngă THPTă Baă Giaă

t nhăQu ngăNgưi

2.2.1 Mô tả hệ thống

T i trư ng thư ng quan tâm đến những thông tin cơ b n c a h c sinh như: h tên, ngày sinh, giới tính, dân tộc, tôn giáo, đang sinh s ng t i xã, huyện nào Nhưng đ cho đơn gi n ta thư ng gán cho mỗi h c sinh một mã s g i là mã s h c sinh Mã s này là duy nhất với từng h c sinh và không thay đổi trong su t quá trình h c tập t i trư ng

Vào đầu năm h c, sau khi thi tuy n vào lớp 10 nhà trư ng sẽ xếp những h c sinh trúng tuy n vào các lớp đầu cấp (kh i 10), đ i với những lớp h c cũ (kh i 10,

kh i 11) thì nói chung sang năm h c mới h c sinh tăng lên một lớp (chẳng h ng năm

h c 2016 - 2017 là lớp 10A1 thì qua năm h c 2017 - 2018 tr thành 11B1), trong trư ng hợp h c sinh b lưu ban hay chuy n lớp thì ph i sắp xếp l i Nh sự sắp xếp này mà có th biết được một lớp h c có bao nhiêu h c sinh

Vào đầu h c kỳ mỗi năm h c nhà trư ng phân công gi ng d y từng môn cho

giáo viên d y bộ môn và phân công giáo viên làm công tác ch nhiệm cho từng lớp

Giáo viên d y bộ môn cho từng lớp thì ph i ch u trách nhiệm v đi m s môn

h c lớp đó mỗi h c kỳ, một h c sinh thư ng có 3 lo i đi m trên một môn: đi m tính hệ s 1 (đi m ki m tra thư ng xuyên thư ng như: đi m ki m tra miệng hay đi m

ki m tra 15 phút), đi m tính hệ s 2 (gồm đi m ki m tra viết và ki m tra thực hành từ 1 tiết tr lên), đi m ki m tra h c kỳ tính hệ s 3 Trên cơ s có các con đi m đó, đ xác

đ nh được đi m trung bình cu i h c kỳ c a h c sinh từng môn h c

Trong một h c kỳ, nhà trư ng qui đ nh cho giáo viên gi ng d y bộ môn nộp

đi m v cho nhà trư ng thành nhi u lần (hình th c nộp đi m cho nhà trư ng có th bằng sổ đi m cá nhân hay g i file dữ liệu đi m)

Cu i h c kỳ, giáo viên gi ng d y bộ môn ph i hoàn thành đầy đ các con đi m các lớp mình gi ng d y g i v cho nhà trư ng Giáo viên ch nhiệm g i xếp lo i

h nh ki m cho nhà trư ng

Vào đầu năm h c Hiệu trư ng nhà trư ng phân công cho một hoặc một nhóm

giáo viên làm nhiệm vụ qu n lí đi m h c sinh trong nhà trư ng (g i chung bộ phận

qu n lí đi m) Trong năm h c bộ phận qu n lí đi m thực hiện các công việc sau:

Vào đầu năm h c bộ phận qu n lí đi m ph i cập nhật danh sách h c sinh, danh

sách giáo viên, phân công gi ng d y d y c a giáo viên vào hệ th ng

Trong h c kỳ giáo viên ph i nhi u lần nhập đi m vào hệ th ng Vào cu i mỗi

h c kỳ giáo viên bộ môn gi ng d y lớp nào ph i có trách nhiệm hoàn thành tất c các cột đi m c a lớp đó, riêng đ i với những giáo viên là giáo viên ch nhiệm ph i nhập thêm xếp lo i h nh ki m cho h c sinh h c kỳ đó Bộ phận qu n lí đi m ki m tra

đi m thành phần c a toàn bộ h c sinh được cập nhật đầy đ hay chưa, nếu thiếu yêu cầu giáo viên gi ng d y bổ sung Tiến hành tính đi m trung bình môn và xếp lo i h c lực h c sinh

Tiến hành thực hiện các báo cáo, th ng kê cu i mỗi kỳ Đ trong quá trình báo cáo th ng kê được chính xác trong th i gian diễn ra năm h c danh sách h c sinh ph i luôn được cập nhật (Chẳng h n có h c sinh nghỉ h c hay chuy n trư ng thì ph i xóa tên h c sinh đó kh i hệ th ng)

Sổ đi m

Hồ sơ giáo viên

Sắp xếp

Tổng kết

đi m

Cập nhật danh sách -

đi m

Hồ sơ h c sinh

Giáo viên Cập nhật đi m cho môn h c lớp gi ng d y

Th ng kê đi m môn h c lớp gi ng d y

Hình 2.2 Biểu đồ từng tự một số chức năng

2.2.2.1 Quản lí hệ thống

Khai báo dữ liệu ban đầu như: lớp h c, các môn h c, năm h c, kỳ h c,

Qu n lí ngư i sử dụng: phân quy n sử dụng cho từng ngư i Đ đăng nhập vào phần m m này ph i sử dụng user name và password c a riêng mình

Nhập h nh ki m cho h c sinh vào cu i kỳ (hoặc cu i năm)

Nhập hồ sơ giáo viên, phân công giáo viên gi ng d y các lớp, phân công giáo viên ch nhiệm,

2.2.2.3 Xử lý thông tin

Sắp xếp danh sách h c sinh theo một đi u kiện cụ th nào đó

Tìm kiếm h c sinh theo một s đi u kiện cụ th nào đó, chẳng h ng như tìm kiếm theo: tên, ngày sinh, đi m trung bình,

Sửa đi m, lưu trữ, thêm h c sinh, xóa tên h c sinh

Tính đi m trung bình theo từng môn cho h c sinh, tính đi m trung bình các môn cu i kỳ (cu i năm),

Tên kết hợp có; Các thực th tham gia HOCSINH, LOP

Diễn gi i: Trong một năm h c một h c sinh chỉ h c một lớp, nhưng một lớp

h c sẽ có nhi u h c sinh, nhưng s lượng h c sinh trong một lớp không được vượt quá

45 em

2.3.1.2 Mối kết hợp CO1

Tên kết hợp có 1; Các thực th tham gia HOCSINH, HANHKIEM

Diễn gi i: Trong một h c kỳ c a năm h c h c sinh chỉ có một lo i h nh ki m, nhưng một lo i h nh ki m có th đánh giá cho nhi u h c sinh khác nhau H nh ki m

c a h c sinh được đánh giá một trong 4 lo i: T t, khá, trung bình và yếu

DC_HS DT_HS

DC_PH SDT_PH

THUÓC

1, 1

1, 1 BANGDIEM

MA_MON

MA_HS MA_HKY

DIEM_HS3

LAN_KT DIEM_HS3

HS3 HS2

2.3.1.3 Mối kết hợp CO2

Tên kết hợp có 2; Các thực th tham gia HOCSINH, PHUHUYNH

Diễn gi i: Trong một năm h c một h c sinh có 1 phụ huynh, nhưng một phụ huynh có th có nhi u h c sinh h c cùng một trư ng Phụ huynh đ i diện cho h c sinh trong năm h c có th thay đổi, có th lúc này b đ i diện nhưng đến một th i đi m nào

đó b chuy n đi công tác xa vậy lúc này thì mẹ đ i diện

2.3.1.4 Mối kết hợp COD

Tên kết hợp có đi m; Các thực th tham gia MONHOC, BANGDIEM

Diễn gi i: Trong một h c kỳ một môn h c chỉ có một b ng đi m, nhưng trong

một b ng đi m có th có rất nhi u môn h c

2.3.1.5 Mối kết hợp DAY

Tên kết hợp d y; Các thực th tham gia GIAOVIEN, MONHOC

Diễn gi i: Một giáo viên có th d y nhi u môn và một môn h c có th có nhi u

giáo nhi u giáo viên đ m nhận d y

2.3.1.6 Mối kết hợp HOC

Tên kết hợp h c; Các thực th tham gia HOCSINH, BANGDIEM

Diễn gi i: Một h c sinh một h c kỳ niên khóa có một b ng đi m, một b ng

đi m có th có nhi u h c sinh h c nhi u h c kỳ niên khóa

2.3.1.7 Mối kết hợp THUOC

Tên kết hợp thuộc; Các thực th tham gia BANGDIEM, HOCKY

Diễn gi i: Một b ng đi m dùng cho một h c kỳ và một h c kỳ chỉ có một b ng đi m

2.3.1.8 Mối kết hợp THUOC1

Tên kết hợp thuộc 1; Các thực th tham gia HOCKY, NAMHOC

Diễn gi i: Một h c kỳ chỉ thuộc một năm h c nhất đ nh nào đó, nhưng một năm

h c có th có 2 h c kỳ

2.3.1.9 Mối kết hợp THUOC2

Tên kết hợp thuộc 2; Các thực th tham gia HOCKY, HANHKIEM

Diễn gi i: Trong mỗi h c kỳ một h c sinh chỉ có một lo i h nh ki m

2.3.1.10 Mối kết hợp HS1

Tên kết hợp hệ s 1; Các thực th tham gia BANGDIEM, DIEM_HS1

Diễn gi i: Đi m các môn h c c a h c sinh trong một h c kỳ có th có nhi u

đi m hệ s 1, các đi m hệ s 1 này có th được thay đổi trong h c kỳ đó

2.3.1.11 Mối kết hợp HS2

Tên kết hợp hệ s 2; Các thực th tham gia BANGDIEM, DIEM_HS2

Diễn gi i: Đi m các môn h c c a h c sinh trong một h c kỳ có th có nhi u

đi m hệ s 2, các đi m hệ s 2 này có th được thay đổi trong h c kỳ đó

2.3.1.12 Mối kết hợp HS3

Tên kết hợp hệ s 3; Các thực th tham gia BANGDIEM, DIEM_HS3

Diễn gi i: Đi m các môn h c c a h c sinh trong một h c kỳ chỉ có một đi m hệ

s 3 và đi m hệ s 3 này có th được thay đổi trong h c kỳ đó

2.3.1.13 Mối kết hợp HS3

Tên kết hợp hệ s 3; Các thực th tham gia BANGDIEM, DIEM_HS3

Diễn gi i: Đi m các môn h c c a h c sinh trong một h c kỳ chỉ có một đi m hệ

s 3 và đi m hệ s 3 này có th được thay đổi trong h c kỳ đó

Mô hình thực th kết hợp được chuy n thành mô hình dữ liệu quan hệ

Hình 2.4 Mô hình dữ liệu quan hệ

LOP MA_LOP TEN_LOP

MA_PH TEN_PH SDT_PH

DC_PH

HOCSINH MA_HS HODEM_HS

TEN_HS MA_LOP MA_PH MA_HK GT_HS NS_HS DT_HS DC_HS TG_HS SDT_HS

HOCKY MA_HKY TEN_HKY

MA_NH TEN_NH

DIEMHS2

MA_MON

MA_HS

MA_HKY DIEM_L2 LAN_KT

1-n

1-n 1-n

1-n

1-1

2.3.2 Dữ liệu hiện tại

Dữ liệu hiện t i thiết kế trên SQL Server được mô t trong các b ng sau

Bảng 2.1 Mô tả các thuộc tính của bảng

HOCSINH

HODEM_HS nvarchar(30) H đệm

TEN_HS nvarchar(30) Tên h c sinh

MA_PH nvarchar(5) Mã phụ huynh Khóa ngoài MA_HK nvarchar(5) Mã h nh ki m Khóa ngoài GT_HS nvarchar(30) Giới tính h c sinh

DT_HS nvarchar(30) Dân tộc h c sinh

TG_HS nvarchar(30) Tôn giáo h c sinh DC_HS nvarchar(30) Quê quán h c sinh SDT_HS nvarchar(30) S điện tho i h c

MA_TRUONG nvarchar(5) Mã trư ng Khóa ngoài

LOP

TEN_LOP nvarchar(30) Tên lớp

MA_TRUONG nvarchar(5) Mã trư ng Khóa ngoài

TEN_MON nvarchar(30) Tên môn h c

BANGDIEM

DIEMHS1

DIEM_L1 decimal Đi m hệ s 1

Tên b ng Thu c tính Ki u giá tr Mô t Ghi chú

DIEM_L2 decimal Đi m hệ s 2

DIEMHS3

DIEM_HS3 decimal Đi m hệ s 3

LOAI_HK nvarchar(30) Lo i h nh ki m

HOCKY

MA_HKY nvarchar(5) Mã h nh ki m Khóa chính TEN_HKY nvarchar(30) Lo i h nh ki m

TEN_NH nvarchar(30) Tên năm h c

2.3.3 Mô tả quá trình thao tác dữ liệu c a một số ch c năng

Bảng 2.2 Mô tả truy vấn tạo bảng

create table hocsinh

(ma_hs nvarchar(5),hodem_hs nvarchar (30),

ten_hs nvarchar(30),ma_lop nvarchar(5),

ma_kh nvarchar(5),ma_ph nvarchar(5),

gt_hs nvarchar(30),ns_hs date,

dt_hs nvarchar(30),tg_hs nvarchar(30),

dc_hs nvarchar(30),sdt_hs nvarchar(30));

create table giaovien

(ma_gv nvarchar(5),ten_gv nvarchar(30),

sdt_gv nvarchar(30),dc_gvnvarchar(30),

ma_truong nvarchar(5),ma_monnvarchar(5));

create table diem_hs1

( ma_mon nvarchar(5),ma_hs nvarchar(5),ma_hky nvarchar(5),

diem_l1 decimal(3,1), lankt int);

create table diem_hs2

( ma_mon nvarchar(5),ma_hs nvarchar(5),ma_hky nvarchar(5),

diem_l2 decimal(3,1), lankt int);

create table diem_hs3

T o b ng

diem_hs3

T o b ng

bangdiem

( ma_mon nvarchar(5),ma_hs nvarchar(5),ma_hky nvarchar(5),

diem_l3 decimal(3,1), lankt int);

create table bangdiem

( ma_mon nvarchar(5),ma_hs nvarchar(5),ma_hky nvarchar(5));

Bảng 2.3 Mô tả truy vấn nhập dữ liệu vào bảng

Dữ liệu vào: HOCSINH

Dữ liệu ra: Danh sách h c sinh được cập nhật vào b ng HOCSINH

Xử lý:

Nhập từng b n ghi:

Nhập nhi u b n ghi

từ file có sẵn:

Xóa b n ghi theo

đi u kiện nào đó:

Xóa toàn bộ dữ liệu

trong b ng h c

sinh:

insert into hocsinh values ('10001','tran van','an','10a1','a001','hk199','nam','22/12/1999','kinh','khong', 'qu ng ngãi','0915457831')

Insert Into HOCSINH Select * From DSHS

Delete From HOCSINH Where MA_HS=MA_HS1 delete HOCSINH

- Trong khi đã xóa thông tin h c sinh kh i danh sách, nhưng sau này mu n trích

l i thông tin c a h c sinh này không còn nữa Vì thế ch c năng cần hỗ trợ Ancho

Modeling

B ng 2.4 Mô t truy vấn tính đi m trung bình từng môn h c

Dữ liệu vào: bangdiem, diemhs1, diemhs2, diemhs3, hocky, namhoc

Dữ liệu ra: B ng đi m trung bình từng môn h c c a h c sinh theo h c kỳ

Xử lý: select tong12.ma_mon, tong12.ma_hs,tong12.ma_hky,

(max(tong12.tong12)+max(tong3.tong3)*3)/(max(tong12.dem12)+3)as tbmon

(select bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky,

sum(diem_hs1.diem_l1)as tong1,

count(diem_hs1.diem_l1)as dem1 from bangdiem join diem_hs1

on bangdiem.ma_mon=diem_hs1.ma_mon

and

bangdiem.ma_hky=diem_hs1.ma_hky

and bangdiem.ma_hs=diem_hs1.ma_hs group by bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky)as tong1

join

(select bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky,

sum(diem_hs2.diem_l2)as tong2,

count(diem_hs2.diem_l2)as dem2 from bangdiem join diem_hs2

on bangdiem.ma_mon=diem_hs2.ma_mon

and

bangdiem.ma_hky=diem_hs2.ma_hky

and bangdiem.ma_hs=diem_hs2.ma_hs group by bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky)as tong2

on

tong1.ma_mon=tong2.ma_mon

and tong1.ma_hky=tong2.ma_hky

and tong1.ma_hs=tong2.ma_hs group by tong1.ma_mon, tong1.ma_hs,tong1.ma_hky) astong12

join

(select bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky,

max(diem_hs3.diem_hs3)as tong3 from bangdiem join diem_hs3

on

bangdiem.ma_mon=diem_hs3.ma_mon

and bangdiem.ma_hky=diem_hs3.ma_hky

and bangdiem.ma_hs=diem_hs3.ma_hs group by bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky)as tong3 on

tong12.ma_mon=tong3.ma_mon

and tong12.ma_hky=tong3.ma_hky

and tong12.ma_hs=tong3.ma_hs group by tong12.ma_mon, tong12.ma_hs,tong12.ma_hky

Nhận xét:

- Vào cu i mỗi h c kỳ ta ph i thực hiện tính đi m trung bình từng môn h c

- Đ tính được đi m trung bình từng môn h c ta ph i thực hiện nhi u phép n i

và th ng kê Sum và Count

Ti u kết: ch c năng cần hỗ trợ c Anchor Modeling và khung nhìn thực

Bảng 2.5 Mô tả truy vấn tính điểm trung bình tất cả các môn học

Dữ liệu vào: hocsinh, bangdiem, diem_hs1, diem_hs2, diem_hs3, hocky, namhoc

Dữ liệu ra: B ng đi m trung bình các môn c a h c sinh theo từng h c kỳ

Xử lý: select hocsinh.ma_hs,hocsinh.hodem_hs, hocsinh.ten_hs,

AVG(tam.tbmon)as tbcacmonhky from

(select tong12.ma_mon,

tong12.ma_hs,tong12.ma_hky,

(max(tong12.tong12)+max(tong3.tong3)*3)/(max(tong12.dem12)+3)as tbmon

from

(select tong1.ma_mon, tong1.ma_hs,tong1.ma_hky,(max(tong1.tong1)+max(tong2.tong2)*2)as tong12,

(max(tong1.dem1)+max(tong2.dem2)*2)as dem12 from

(select bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky,

sum(diem_hs1.diem_l1)as tong1,

count(diem_hs1.diem_l1)as dem1 from bangdiem join diem_hs1

on

bangdiem.ma_mon=diem_hs1.ma_mon

and

bangdiem.ma_hky=diem_hs1.ma_hky

and bangdiem.ma_hs=diem_hs1.ma_hs group by bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky)as tong1

join

(select bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky,

sum(diem_hs2.diem_l2)as tong2,

count(diem_hs2.diem_l2)as dem2 from bangdiem join diem_hs2

on

bangdiem.ma_mon=diem_hs2.ma_mon

and

bangdiem.ma_hky=diem_hs2.ma_hky

and bangdiem.ma_hs=diem_hs2.ma_hs group by bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky)as tong2

on

tong1.ma_mon=tong2.ma_mon

and tong1.ma_hky=tong2.ma_hky

and tong1.ma_hs=tong2.ma_hs group by tong1.ma_mon, tong1.ma_hs,tong1.ma_hky) astong12

join

(select bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky,

max(diem_hs3.diem_hs3)as tong3 from bangdiem join diem_hs3

on

bangdiem.ma_mon=diem_hs3.ma_mon

and bangdiem.ma_hky=diem_hs3.ma_hky

and bangdiem.ma_hs=diem_hs3.ma_hs group by bangdiem.ma_mon,

bangdiem.ma_hs,bangdiem.ma_hky)as tong3 on

tong12.ma_mon=tong3.ma_mon

and tong12.ma_hky=tong3.ma_hky

and tong12.ma_hs=tong3.ma_hs group by tong12.ma_mon, tong12.ma_hs,tong12.ma_hky) astam,hocsinh

where tam.ma_hs=hocsinh.ma_hs group by hocsinh.ma_hs,hocsinh.hodem_hs,hocsinh.ten_hs orderby hocsinh.ten_hs

Nhận xét:

- Vào cu i mỗi h c kỳ ta ph i thực hiện tính đi m trung bình c a từng h c sinh

- Đ tính được đi m trung bình c a từng h c sinh ta ph i thực hiện nhi u phép

n i và nhi u phép th ng kê Sum và Count

Ti u kết: ch c năng cần hỗ trợ c Anchor Modeling và khung nhìn thực

Bảng 2.6 Mô tả truy vấn xếp loại học lực học sinh cuối học kỳ

Dữ liệu vào: hocsinh, bangdiem, diem_hs1, diem_hs2, diem_hs3, hocky, namhoc

Dữ liệu ra: B ng tổng hợp xếp lo i h c sinh cu i kỳ

Xử lý: select tam1.ma_hs,tam1.hodem_hs, tam1.ten_hs,tam1.tbcacmonhky,

case when ((tam1.tbcacmonhky>=8) and (tam1.minmon)>=6.5) then

'Gioi'

when ((tam1.tbcacmonhky>=6.5)and(tam1.minmon)>=5)then 'Kha'

when ((tam1.tbcacmonhky>=5) and (tam1.minmon)>=3.5) then

'TBinh'

when ((tam1.tbcacmonhky>=3.5)and(tam1.minmon)>=2)then 'Yeu'

else'Kem'

endas xeploai from

(select hocsinh.ma_hs,hocsinh.hodem_hs, hocsinh.ten_hs,