Thiết kế cơ sở dữ liệu theo mô hình anchor modeling cho hệ thống quản lý thảm thực vật

FCO-Trên quan điểm xây dựng một bộ số liệu cập nhật chính xác, thống nhất làm cơ sở cho việc đánh giá, rà soát tính đa dạng của thảm thực vật về mặt đa dạng loài, đa dạng giá trị sử dụng

DƯƠNG THỊ MINH ÁNH

THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU THEO MÔ HÌNH ANCHOR MODELING CHO HỆ THỐNG QUẢN LÝ THẢM THỰC VẬT

LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN

Đà Nẵng – Năm 2017

DƯƠNG THỊ MINH ÁNH

THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU THEO MÔ HÌNH ANCHOR MODELING CHO HỆ THỐNG QUẢN LÝ THẢM THỰC VẬT

Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN

Mã số: 61.49.01.04

LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN

Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN TRẦN QUỐC VINH

Đà Nẵng – Năm 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn trực tiếp của TS Nguyễn Trần Quốc Vinh

Mọi tham khảo dùng trong luận văn đều được trích dẫn rõ ràng tên tác giả, tên công trình, thời gian, địa điểm công bố

Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo hay gian trá nếu có

Tác giả

Dương Thị Minh Ánh

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU v

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ vii

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục tiêu và nhiệm vụ đề tài 3

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

4 Phương pháp nghiên cứu 4

5 Mục đích và ý nghĩa của đề tài 4

6 Bố cục luận văn 5

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH ANCHOR 6

1.1 GIỚI THIỆU 6

1.2.CƠ SỞ DỮ LIỆU THỜI GIAN 7

1.2.1 Khái niệm cơ sở dữ liệu có yếu tố thời gian 7

1.2.2 Thời gian thay đổi 9

1.2.3 Thời gian ghi 9

1.2.4 Thời gian diễn ra 10

1.3 CƠ SỞ DỮ LIỆU CHUẨN HÓA Ở MỨC THẤP 10

1.4 DỮ LIỆU TIẾN HÓA 11

1.5 MÔ HÌNH HÓA DỮ LIỆU VỚI ANCHOR MODELING 12

1.6 NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ MÔ HÌNH HÓA AM 14

1.6.1 Tập thực thể (Anchor) 16

1.6.2 Giới hạn (Knot) 16

1.6.3 Thuộc tính (Attribute) 17

1.6.4 Mối quan hệ (Tie) 19

1.6.5 Qui ước đặt tên 24

1.7 TRUY CẬP DỮ LIỆU 26

1.8 KẾT CHƯƠNG 1 28

CHƯƠNG 2 ĐA DẠNG THỰC VẬT 29

2.1 TỔNG QUAN VỀ ĐA DẠNG THỰC VẬT 29

2.2 QUẢN LÝ THÔNG TIN ĐA DẠNG THỰC VẬT 29

2.2.1 Yêu cầu 29

2.2.2.Thực trạng 30

2.2.3.Đề xuất giải pháp 30

2.3 PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU THEO MÔ HÌNH THỰC THỂ KẾT HỢP 31

2.3.1 Phân tích 31

2.3.2.Mô hình thực thể kết hợp 32

2.3.3.Mô hình dữ liệu quan hệ 35

2.4 KẾT CHƯƠNG 2 41

CHƯƠNG 3 CSDL THEO MÔ HÌNH ANCHOR CHO HỆ THỐNG

QUẢN LÝ THẢM THỰC VẬT TRÊN NỀN GIS 43

3.1.THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU THEO MÔ HÌNH ANCHOR 43

3.1.1.Xác định các thuộc tính và mối quan hệ 43

3.1.2.Thiết kế CSDL theo mô hình Anchor 49

3.2 XÂY DỰNG KỊCH BẢN CHUYỂN ĐỔI CƠ SỞ DỮ LIỆU 49

3.3.MÔ HÌNH HỆ THỐNG QUẢN LÍ ĐA DẠNG THỰC VẬT 53

3.3.1 Nguyên lý hoạt động 54

3.3.2.Mô hình hoạt động của hệ thống 54

3.3.3.Sơ đồ phân cấp chức năng của hệ thống 55

3.4 THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 57

3.5 KẾT CHƯƠNG 3 60

TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 PHỤ LỤC

QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (BẢN SAO)

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Số

3.9 Mô tả thuộc tính của Thông-tin-phân-bố-thực-vật 40

3.7 Mô tả thuộc tính của Thông-tin-phân-bố-thực-vật 46

Số

3.15 Một số trường hợp tiêu biểu cho kịch bản chuyển đổi CSDL 51 3.16 Sự thay đổi dữ liệu phân bố thực vật theo thời gian 59

3.5 Kết quả tìm kiếm trong bối cảnh 8:25 ngày 9/9/2000 57 3.6 Kết quả tìm kiếm trong bối cảnh 4:50 ngày 5/4/2013 58

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Vấn đề xây dựng cơ sở dữ liệu ứng dụng cho mô hình quản lý thảm thực vật đóng một vai trò rất quan trọng Bởi theo quan điểm sinh thái học, thảm thực vật là tấm gương phản ánh khách quan các điều kiện tự nhiên, nhân tố môi trường Đồng thời là thành phần quan trọng của sinh quyển Thực vật không những là một nhóm yếu tố tự nhiên quan trọng của lớp vỏ địa lý mà còn là nguồn tài nguyên có giá trị, cung cấp nguyên vật liệu đáp ứng nhu cầu sống của con người

Đặc biệt xây dựng cơ sở dữ liệu (CSDL) có sự tham gia về yếu tố thời gian để phản ánh quá trình sinh trưởng và phát triển, đảm bảo cho bảo tồn sinh học đã và đang là vấn đề được nhiều nhà nghiên cứu hiện nay quan tâm

Có nhiều mô hình phân tích và thiết kế CSDL truyền thống đã được giới thiệu Tuy nhiên, khi đặt vấn đề CSDL có yếu tố thời gian đã nảy sinh ra nhiều hướng nghiên cứu ứng dụng nhằm đề xuất các hướng sử dụng hợp lý, bền vững thảm thực vật, bảo tồn đa dạng sinh học và quy hoạch môi trường

Sự phát triển hướng nghiên cứu này đặc biệt được quan tâm trong các KBT (KBT) và các vườn quốc gia (VQG), nơi nguồn gen tự nhiên còn phong phú,

Hơn nữa, các thao tác dữ liệu truyền thống chỉ cho phép truy cập dữ liệu

ở thời điểm hiện tại, không thể truy cập đến các phiên bản dữ liệu trong quá

khứ [17].Đặc biệt, các thao tác cập nhật (update) dữ liệu xóa giá trị cũ và thay vào đó bằng giá trị mới, thao tác xóa (delete) dữ liệu thực hiện xóa hoàn toàn bản ghi từ CSDL Trong khi đó CSDL thời gian lại lưu dữ liệu trong quá trình tiến hóa và cho phép tìm kiếm lịch sử trên đó Cụ thể, CSDL thời gian cho phép truy cập đến dữ liệu ở thời điểm cuối cùng hoặc tại một thời điểm bất kỳ trong quá khứ hoặc truy cập đến lịch sử thay đổi dữ liệu trong một khoảng thời gian nào đó Dữ liệu phụ thuộc vào thời gian và thời điểm thay đổi dữ liệu phải được ghi lại

Ngày nay, phương pháp mô hình hoá hệ thống Anchor [14] cho phép mô hình hoá các hệ thống lớn cần lưu lại tính lịch sử của dữ liệu Phương pháp này ra đời nhằm giải quyết được các hạn chế về việc lưu trữ các dữ liệu lịch

sử của các phương pháp mô hình hoá hệ thống khác như UML, ERM, IM Bộ công cụ Anchor Modeler tự động sinh CSDL thời gian Anchor cho các hệ quản trị CSDL quan hệ đảm bảo tính toàn vẹn của CSDL Ứng dụng của bộ công cụ này rất lớn khi nó được áp dụng vào các hệ thông thông tin lớn, nơi dữ liệu lịch sử rất quan trọng, như đa dạng hệ sinh học, ngân hàng, bảo hiểm, hàng không, chứng khoán…

FCO-Trên quan điểm xây dựng một bộ số liệu cập nhật chính xác, thống nhất làm cơ sở cho việc đánh giá, rà soát tính đa dạng của thảm thực vật về mặt đa dạng loài, đa dạng giá trị sử dụng, dạng sống và tình trạng bảo tồn của các loài thực vật nhằm phục vụ công tác quản lý bảo tồn hệ sinh thái rừng có hiệu quả hơn

Như vậy, thiết kế CSDL thời gian theo mô hình Anchor (Anchor Modeling - AM) cho phép truy cập đến dữ liệu toàn cảnh ở bất kỳ thời điểm nào trong quá khứ, cung cấp cơ chế mở rộng không hủy, theo đó cho phép khả năng quản trị thay đổi dữ liệu rất mạnh và mềm dẻo là cần thiết cho hệ thống quản lý thảm thực vật hiện nay là cấp thiết

Xuất phát từ những lý do trên được sự đồng ý và hướng dẫn của TS

Nguyễn Trần Quốc Vinh, tôi chọn đề tài “Thiết kế cơ sở dữ liệu theo mô

hình Anchor Modeling cho hệ thống quản lý thảm thực vật” để làm luận

văn thạc sỹ

2 Mục tiêu và nhiệm vụ đề tài

 Mục tiêu

- Nghiên cứu về AM

- Thiết kế được CSDL thời gian cho hệ thống quản lý thảm thực vật

- Xây dựng được hệ thống quản lí thảm thực vật minh hoạ

 Nhiệm vụ

- Tìm và đọc tài liệu về AM

- Khai thác các công cụ hỗ trợ xây dựng CSDL theo AM

- Xây dựng CSDLcho hệ thống quản lý thảm thực vật theo AM

- Xây dựng hệ thống thông tin quản lý thảm thực vật sử dụng CSDL theo thời gian cho phép tìm kiếm dữ liệu về thảm thực vật theo bối cảnh thời gian

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

 Đối tượng nghiên cứu

- Xây dựng CSDL phục vụ quản lý thảm thực vật, thử nghiệm cho một

số loài trong sách đỏ khu vực Đà Nẵng

- Sử dụng hệ quản trị CSDL SQL Server để quản lý CSDL được thiết kế theo AM

- Dữ liệu GIS được quản lý trên nền geoServer

- Hệ thống thông tin quản lý thảm thực vật trên nền GIS cho phép tìm

kiếm và hiển thị kết quả theo bối cảnh thời gian

4 Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng hai phương pháp chính là nghiên cứu lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm

 Phương pháp nghiên cứu tài liệu

- Tìm hiểu về CSDL và hệ quản trị CSDL, AM

- Nghiên cứu từ các bài báo, phân tích và thiết kế CSDL, các CSDL liên quan về thảm thực vật, các KBT thiên nhiên…

- Đề xuất các chức năng cho ứng dụng dựa trên các kỹ thuật đã nghiên cứu

 Phương pháp thực nghiệm

- Áp dụng mô hình phát triển phần mềm thác nước để xây dựng hệ thống thông tin quản lý thảm thực vật sử dụng CSDL theo thời gian cho phép tìm kiếm dữ liệu về thảm thực vật theo bối cảnh thời gian trên nền GIS

- Thực nghiệm trên dữ liệu đầu vào là thảm thực vật của các KBT

5 Mục đích và ý nghĩa của đề tài

 Mục đích

Nghiên cứu đề xuất giải pháp thiết kế CSDL theo AM vào quản lý dữ liệu thảm thực vật

 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Về khoa học: Góp phần phát triển hệ thống thông tin địa lý về sự đa

Về thực tiễn: Kết quả nghiên cứu của đề tài thúc đẩy việc áp dụng công

nghệ thông tin vào việc hỗ trợ quản lý đa dạng sinh học, cũng phần nào đáp

ứng được các nhu cầu cần thiết về thông tin trong công tác bảo vệ môi trường, bảo tồn đa dạng sinh học của nước nhà

6 Bố cục luận văn

Nội dung của luận văn được trình bày bao gồm các phần chính như sau:

Chương 1 – TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH ANCHOR

Chương này, luận văn trình bày các cơ sở lí thuyết về dữ liệu có yếu tố thời gian, dữ liệu tiến hóa, mô hình hóa dữ liệu với AM, các khái niệm cơ bản

và truy cập dữ liệu trong AM

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH ANCHOR

1.1 GIỚI THIỆU

Duy trì và phát triển kho dữ liệu là một hoạt động phức tạp, dễ bị lỗi,

và tốn thời gian Lý do chính của tình trạng này đó là môi trường của một kho

dữ liệu thay đổi liên tục trong khi chính kho dữ liệu đó cần cung cấp một giao diện ổn định và nhất quán với thông tin kéo dài trong thời gian dài Các nguồn cung cấp dữ liệu cho kho thay đổi liên tục theo thời gian và đôi khi còn có sự thay đổi lớn Các nhu cầu tìm kiếm thông tin, chẳng hạn như các nhu cầu phân tích và báo cáo cũng thay đổi theo

Để giải quyết những khó khăn này, các mô hình dữ liệu của kho phải môđun hóa, linh hoạt, và theo dõi những thay đổi trong các thông tin được xử

lý [23] Tuy nhiên, nhiều kho dữ liệu hiện tại đều có một mô hình không đáp ứng được những yêu cầu này Tại một thời điểm, thường là trong vòng bốn năm đầu, một phần ba kho được thực hiện đã thay đổi kiến trúc của chúng và dưới một phần ba khẳng định kho của họ là một thành công [11]

Ngoài ra, kỹ thuật mô hình hóa AM cũng cho phép biểu diễn mạnh mẽ

và linh hoạt những thay đổi Tất cả các thay đổi đều được thực hiện dưới hình thức các phần mở rộng, làm cho các phiên bản khác nhau của một mô hình liên tục có sẵn như là tập con của mô hình mới nhất [7] Điều này cho phép truy vấn phiên bản chéo một cách dễ dàng [17] Đây cũng là một lợi ích quan trọng trong các môi trường kho dữ liệu bởi vì các ứng dụng không bị ảnh hưởng bởi sự phát triển của mô hình dữ liệu [14] Hơn thế nữa, kết quả của sự phát triển thông qua các phần mở rộng (thay vì sửa đổi) là tính môđun, làm cho nó có thể phân tách các mô hình dữ liệu thành các thành phần nhỏ, ổn định và dễ quản lý Tính mô đun này có giá trị lớn trong việc phát triển linh

hoạt khi những lặp ngắn là cần thiết Khá đơn giản để lần đầu xây dựng một

mô hình bộ phận với một số lượng nhỏ các điều khoản kinh doanh đã thỏa thuận và sau đó liên tục mở rộng nó thành một mô hình hoàn chỉnh Cách thức làm việc này có thể cải thiện tình trạng hiện tại trong việc thiết kế kho dữ liệu, nơi gần một nửa trong số các dự án hiện tại hoặc là chậm tiến độ hoặc là vượt quá ngân sách [11] một phần là do phạm vi dự án ban đầu quá lớn Bên cạnh đó, kết quả của việc sử dụng kỹ thuật mô hình hóa AM là các mô hình

dữ liệu chỉ cần những thay đổi nhỏ khi có thay đổi lớn trong môi trường Do

đó, những thay đổi như thêm hoặc chuyển sang một hệ thống nguồn hoặc công cụ phân tích - là những kịch bản kho dữ liệu điển hình dễ dàng được phản ánh trong một mô hình AM Việc giảm thiết kế lại làm tăng thêm tuổi thọ của một kho dữ liệu, rút ngắn thời gian thực hiện và đơn giản hóa việc bảo trì [10]

AM [19], [20] kết hợp chuẩn hoá lược đồ quan hệ và tính cạnh tranh (emulation) để cung cấp kỹ thuật mô hình hoá CSDL linh hoạt (agile) cho dữ liệu tiến hoá AM cung cấp hệ thống các nguyên tắc [21], theo đó, mô hình thu được có thể được triển khai theo mô hình dữ liệu quan hệ một cách đơn giản Kết quả trực tiếp là CSDL thời gian đạt chuẩn 6NF

1.2 CƠ SỞ DỮ LIỆU THỜI GIAN

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

Yếu tố thời gian làm cho CSDL rõ ràng hơn, hữu ích hơn nhưng đồng thời cũng làm cho nó trở nên phức tạp hơn Do đó người ta thường bỏ qua yếu

tố thời gian, không quan tâm đến nó khi thiết kế CSDL Song, phần lớn các ứng dụng CSDL hiện nay đều lưu giữ, quản lý các dữ liệu có liên quan đến thời gian và có sự thay đổi theo thời gian Vậy như thế nào là một CSDL có yếu tố thời gian?

CSDL có yếu tố thời gian theo nghĩa rộng bao gồm tất cả các ứng dụng

CSDL có liên quan đến yếu tố thời gian trong việc tổ chức thông tin Chẳng hạn như: việc theo dõi sức khỏe bệnh nhân; các hệ thống đặt chỗ trước (như ở khách sạn, 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 của các thí nghiệm theo từng thời điểm khác nhau; hay trong CSDL của một công ty, chúng ta lưu giữ các thông tin về lương, công việc và các dự án của mỗi nhân viên; trong trường đại học, yếu tố thời gian cần được chú ý bao gồm các học kỳ và các năm của mỗi khóa học cùng với xếp loại của sinh viên và các thông tin về học bổng,

Một CSDL thời gian (temporal database) là một CSDL có các khía cạnh được xây dựng dựa theo thời gian Ví dụ, một mô hình dữ liệu tạm thời

và một phiên bản tạm thời của một ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc [27] Các phương pháp tiếp cận mô hình hóa CSDL, chẳng hạn như mô hình ER ban đầu, không bao gồm các yếu tố ngôn ngữ cụ thể mà hỗ trợ một cách rõ ràng cho các khái niệm thời gian Phần mở rộng [12] của lược đồ ER bao gồm các cấu trúc thời gian như thời gian hợp lệ, thời gian (khoảng thời gian) trong đó một yếu tố là sự thật trong thế giới thực và thời gian giao dịch, thời gian trong

đó một yếu tố được lưu trữ trong một CSDL [6], [8], [9] Mô hình hóa AM cung cấp các yếu tố cú pháp để biểu diễn các thuộc tính (thuộc tính được biến thiên) và các liên kết (liên kêt biến thiên), ví dụ: thời gian hợp lệ Ngoài ra, nếu siêu dữ liệu được sử dụng, thời gian giao dịch cũng có thể được biểu diễn, một phân tích chi tiết hơn về khái niệm thời gian trong mô hình hóa AM được thảo luận trong phần tiếp theo Mô hình hóa AM không cung cấp một ngôn ngữ truy vấn cho các nhà khai thác chuyên dụng để truy vấn các yếu tố thời gian của mô hình, tuy nhiên, nó cung cấp các khung nhìn và các hàm để đơn giản hóa và tối ưu hóa truy vấn thời gian

AM phân biệt ba quan điểm về thời gian Thời gian thay đổi

(changingtime) dữ liệu đối với các thuộc tính biến thiên hoặc mối quan hệ biến thiên là khoảng thời gian các giá trị của chúng hoặc mối quan hệ là hợp

lệ trong lĩnh vực ứng dụng đang được mô hình hoá Trong AM, thời gian thay đổi được mô tả thông qua một cột trong bảng, có tên gọi ValidTime và có kiểu dữ liệu ngày/giờ Thứ hai, thời điểm xảy ra (happening time) đại diện cho thời điểm một sự kiện xảy ra trên thực tế trong lĩnh vực ứng dụng Thời điểm này tự thân nó sẽ là một thuộc tính trong AM Thứ ba, thời gian ghi nhận (recording time) là dữ liệu về thời điểm thông tin được ghi nhận.Các tên này cố gắng nắm bắt điều mà thời gian biểu đạt: ―khi một giá trị được thay đổi‖, ―khi thông tin được ghi‖, và ―khi một sự kiện xảy ra‖ Nghiên cứu này quan tâm hơn đến hai loại thời gian đầu tiên

1.2.2 Thời gian thay đổi

Thời gian thay đổi cho một thuộc tính được lịch sử hóa hoặc liên kết là khoảng thời gian mà giá trị hoặc quan hệ của nó có giá trị trong miền thảo luận đang được mô hình hóa, tức là nó tương ứng với khái niệm thời gian hợp

lệ [6], [8], [9] như đã thảo luận trong phần trước Trong mô hình hóa AM, khoảng thời gian này được xác định bằng cách sử dụng thời điểm duy nhất

Đó là thời điểm được sử dụng như là một thời gian bắt đầu rõ ràng cho khoảng thời gian mà tại đó một trường hợp có thể được cho là có một giá trị hoặc mối quan hệ nhất định Nếu các thuộc tính từng phần không có mặt trong một mô hình AM và do đó không có giá trị rỗng trong một CSDL AM, thay vì xóa hoặc cập nhật chúng, bằng cách mô phỏng một giới hạn duy trì trạng thái của giá trị cho các thuộc tính hoặc liên kết

1.2.3 Thời gian ghi

Đối với mục đích bảo trì và phân tích, một loại thời gian khác thường là cần thiết, thời gian ghi Thời gian ghi trong mô hình hóa AM tương ứng với khái niệm về thời gian giao dịch [6], [8], [9] đã thảo luận ở trên Nói một cách

khái quát thì nó có thể được xem là thời gian khi một mẩu thông tin được nhập vào miền thảo luận hoặc ―thời gian (khoảng thời gian) trong đó một thực

tế được lưu trữ trong CSDL‖ Trong nhiều kịch bản một thời gian ghi đơn cho mỗi mẩu thông tin là đủ, tương ứng với thời gian khi các dữ liệu được nạp vào CSDL Tuy nhiên, có thể trong một số trường hợp cần phải lưu trữ một mảng thời gian ghi nếu dữ liệu đã vượt qua một số hệ thống trước khi đến mô hình Trong một CSDL AM, siêu dữ liệu này được thể hiện thông qua tài liệu tham khảo cho một cấu trúc siêu dữ liệu,mà cũng nên được mô hình hóa AM

1.2.4 Thời gian diễn ra

Thời gian diễn ra được sử dụng để thể hiện cho thời điểm hoặc khoảng thời gian mà một sự kiện diễn ra trong miền thảo luận Điều này tương tự như thời gian xảy ra sự kiện [12], tức là ngay lập tức tại đó sự kiện xảy ra trong thế giới thực Trong Mô hình hóa AM loại thời gian này được coi như là một thuộc tính của chính sự kiện Do đó cần phải được mô hình hóa thành một hoặc hai thuộc tính tùy thuộc vào sự kiện này là nhất thời ("đã xảy ra tại") hoặc cần một khoảng thời gian ("đã xảy ra giữa") Thời gian diễn ra là thuộc tính/tính chất của sự vật trong miền thảo luận mà phải xét đến các giá trị của các loại thời gian Một số ví dụ về những thứ này như là: một người, một phiếu mua hàng và mua hàng, có thời gian xảy ra như: ngày sinh của một người, ngày mất của một người, phiếu giảm giá có giá trị từ, phiếu giảm giá

có giá trị đến, ngày mua và thời gian mua hàng Là thuộc tính, chúng có thể

có cả thời gian thay đổi và thời gian ghi Lý do là để nhập "thời gian xảy ra"

là một khái niệm riêng của chính nó và để tránh nó bị nhầm lẫn với thời gian hợp lệ hoặc thời gian giao dịch cho mỗi giao dịch

1.3 CƠ SỞ DỮ LIỆU CHUẨN HÓA Ở MỨC THẤP

Một tính năng quan trọng của CSDL AM là chúng được chuẩn hóa rất cao Điều này bắt nguồn chủ yếu từ thực tế rằng mọi yếu tố riêng biệt (thuộc

tính) trong một mô hình AM được dịch sang một bảng quan hệ riêng của mình, trong các hình thức khóa-tập thực thể, giá trị trị thuộc tính và thông tin lịch sử tùy chọn Ngược lại, trong một lược đồ 3NF bình thường một số thuộc tính có trong cùng một bảng Một bảng là trong hình thức bình thường thứ sáu nếu nó thỏa mãn điều kiện là không có tính phụ thuộc liên kết không bình thường, tức là một bảng 6NF không thể được phân tách sâu hơn vào các lược

đồ quan hệ với ít thuộc tính [8] Tất cả tập thực thể, giới hạn và các thuộc tính

sẽ làm tăng các bảng 6NF; chỉ có các cấu trúc trong một mô hình AM có thể làm tăng các bảng 6NF là các liên kết Đối với việc phân tích các mô hình

AM và các hình thức chuẩn hóa, tham khảo [18] dựa vào định nghĩa của 6NF theo [8]

1.4 DỮ LIỆU TIẾN HÓA

Dữ liệu tiến hoá là dữ liệu thường xuyên có sự thay đổi về nội dung, cấu trúc, các ràng buộc, biểu diễn, nguồn gốc và tính xác thực CSDL thông thường lưu trữ dữ liệu và cho phép tìm kiếm trên đó CSDL thời gian là CSDL lưu trữ dữ liệu trong quá trình tiến hoá (under evolution) và cho phép tìm kiếm lịch sử trên đó Cụ thể, CSDL thời gian cho phép truy cập đến dữ liệu ở thời điểm cuối cùng, một thời điểm bất kỳ trong quá khứ hoặc truy cập đến lịch sử thay đổi dữ liệu trong một khoảng thời gian nào đó Dữ liệu phụ thuộc vào thời gian và thời điểm thay đổi dữ liệu phải được ghi lại

AM cung cấp kỹ thuật mô hình hoá dữ liệu tiến hoá, [4] công cụ mô hình hoá trực quan trong chế độ tương tác, khả năng sinh tự động các kịch bản để chuyển từ sơ đồ thiết kế được sang CSDL vật lý trong mô hình dữ liệu quan hệ AM hỗ trợ nhiều hệ quản trị CSDL khác nhau như Oracle, SQLServer, PostgreSQL…AM cũng sinh tự động các khung nhìn và các hàm giúp truy cập đến dữ liệu ở thời điểm cuối cùng, dữ liệu ở thời điểm bất kỳ trong quá khứ hoặc truy vấn thông tin thay đổi dữ liệu trong một khoảng thời

gian hay toàn bộ quá trình thay đổi của CSDL Các đối tượng dữ liệu đặc biệt này trên thực tế sử dụng phép nối ngoài, truy vấn lồng đồng bộ hoặc truy vấn lồng bao gồm phép gộp nhóm và hàm MAX như là bảng ảo Rõ ràng, các truy vấn này có thể yêu cầu tài nguyên của hệ thống rất lớn

Khung nhìn thực (materialized view) cho phép tăng đáng kể tốc độ thực thi truy vấn [5], [24], có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề này Tuy nhiên, khung nhìn thực còn gọi là khung nhìn chỉ mục hoá trong SQL Server không cho phép phép nối ngoài, phép gộp nhóm và hàm gộp MAX [24]

1.5 MÔ HÌNH HÓA DỮ LIỆU VỚI ANCHOR MODELING

AM cung cấp cơ chế mở rộng không huỷ (non-destructive extensibility mechanisms), theo đó cho phép khả năng quản trị thay đổi dữ liệu rất mạnh và mềm dẻo [4] Các thao tác dữ liệu thông thường làm cho người dùng chỉ có thể truy cập đến phiên bản dữ liệu cuối cùng, không thể truy cập đến các phiên bản dữ liệu trong quá khứ

Đặc biệt, các thao tác cập nhật (update) dữ liệu xoá giá trị cũ và thay vào đó bằng giá trị mới, thao tác xoá (delete) dữ liệu thực hiện xoá hoàn toàn bản ghi từ CSDL Với AM, lịch sử hoá được thực hiện bằng cách sử dụng thời điểm thay đổi dữ liệu Thời điểm này bắt đầu một khoảng thời gian kết thúc bởi việc thêm mới một bản ghi một thể hiện của thực thể cùng định danh với thời điểm thay đổi trễ hơn Thay vì thay giá trị cũ bằng giá trị mới hay xoá bản ghi, AM giữ nguyên bản ghi cũ, thêm mới một bản ghi và đánh dấu các phiên bản bản ghi theo thời gian Chẳng hạn, cho bản ghi có định danh ID nào

đó Bản ghi này có 3 phiên bản theo các mốc thời gian t1, t2, t3 Sau này, khi

cần truy cập đến dữ liệu vào thời điểm t < t1, ta cần xác định tmax = MAX(t i)

với t i ≤ t theo ID và xác định bản ghi/giá trị ở thời điểm t theo ID và tmax

Quan trọng hơn, các tác giả của AM đưa ra phương pháp mô hình hoá

dữ liệu chính quy và độc lập với công nghệ mới Với cách tiếp cận linh hoạt,

AM cho phép tái cấu trúc các CSDL, đặc biệt kho dữ liệu, một cách dễ dàng

AM cũng cung cấp hệ thống công cụ phát triển CSDL, từ mức khái niệm với môi trường trực quan, mềm dẻo linh hoạt cho đến khả năng sinh các kịch bản

để tạo CSDL vật lý trong nhiều HQT CSDL khác nhau như Oracle, SQL Server, PostgreSQL

Nhìn chung, AM mang lại đầy đủ các lợi ích [20] của CSDL đạt dạng chuẩn 6NF:

 Quản lý và xử lý được dữ liệu tiến hoá, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu theo thời điểm bất kỳ

 Tăng vòng đời của CSDL so với vòng đời trung bình 5 năm

 Đơn giản hoá các khái niệm mô hình hoá (modeling concepts), giảm thiểu hoá lỗi mô hình hoá

 Cho phép phát triển theo mô-đun và tăng trưởng từng bước

 Chuyển đổi sang CSDL vật lý đơn giản

 Cho phép và hỗ trợ công cụ sinh tự động các kịch bản tạo CSDL vật lý cũng như các khung nhìn, các hàm cần thiết

 Đặc biệt, chỉ quét những dữ liệu cần thiết trong quá trình xử lý truy vấn nhờ mỗi cột được lưu trữ riêng lẻ trong từng bảng

 Không chấp nhận NULL nên khắc phục được vấn đề dữ liệu thưa thớt trong CSDL thông thường Nếu dữ liệu được lưu trữ theo từng thuộc tính trong từng bảng riêng biệt, khi cần truy vấn dữ liệu từ nhiều bảng ta phải thực hiện phép nối Phép nối và phép gộp nhóm là hai phép toán đắt đỏ nhất của truy vấn chọn dữ liệu trong mô hình dữ liệu quan hệ Tuy nhiên, theo các thử nghiệm trên lượng dữ liệu lớn (hàng chục GB với hàng chục triệu bản ghi), cho thấy việc phát triển CSDL quan hệ theo mô hình AM không gây ra vấn

đề Đạt được điều này khả năng là nhờ chi phí tài nguyên tiết kiệm được nhờ không phải quét qua dữ liệu liên quan các thuộc tính không cần thiết cho truy

vấn đủ bù đắp cho phần thực thi phép nối

Ngoài ra, AM cho hiệu năng tốt nhờ khai thác các các đặc điểm hạn chế

của CSDL dữ liệu thông thường [8]

 Trên thực tế nhiều thuộc tính chấp nhận giá trị NULL và nhiều trường thường chứa giá trị NULL trong CSDL

 Thường số lượng giá trị khác biệt nhỏ hơn rất nhiều so với tổng số lượng các giá trị dữ liệu

 Các giá trị cho khoá hoặc từ định danh chỉ chiếm phần nhỏ so với toàn

bộ dữ liệu

 Có nhiều khoá, có nhiều thuộc tính

 Truy vấn chọn lựa dữ liệu thường chỉ sử dụng một vài trường trong toàn bộ bản ghi chứa nhiều giá trị

1.6 NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ MÔ HÌNH HÓA AM

Các khái niệm nền tảng trong AM bao gồm neo (anchor), giới hạn (knot), thuộc tính (attribute), thuộc tính hằng (static attribute), thuộc tính biến thiên (historized attribute), thuộc tính hằng giới hạn (knotted static attribute), thuộc tính biến thiên giới hạn (knotted historized attribute) Các loại mối quan

hệ (tie) bao gồm quan hệ hằng (static tie), quan hệ biến thiên (historized tie), quan hệ hằng giới hạn (knotted static tie), quan hệ biến thiên giới hạn (knotted historized tie) [7]

Một mô hình meta cho những khái niệm cơ bản về kỹ thuật mô hình hóa tập thực thể được thể hiện trong ký hiệu sơ đồ lớp UML (xem Hình 1.1)

Trong AM có các đối tượng sau:

Anchor: Lưu trữ cácđịnh danh của các thực thể Knot: Lưu trữ miền giá trị của dữ liệu

Attributes: Lưu trữ các giá trị của các thuộc tính Ties: Lưu trữ mối quan hệ giữa các thực thể

Ví dụ:

Định nghĩa 1 (Định danh, Identifier) Cho I là một tập vô hạn các biểu

tƣợng, đƣợc sử dụng là các định danh

Định nghĩa 2 (Kiểu dữ liệu, Data Type) Cho D là một kiểu dữ liệu

Miền của D là tập hợp các giá trị dữ liệu

Định nghĩa 3 (Kiểu thời gian, Time Type) Cho T là một kiểu thời

gian Miền của T là tập hợp các giá trị thời gian

Hình 1.1 Mô hình hóa tập thực thể

1.6.1 Tập thực thể (Anchor)

Trong mối tương quan với mô hình thực thể - mối quan hệ rất phổ biến,

có thể hiểu, anchor là tập thực thể Anchor biểu diễn ID của thực thể Giới hạn đại diện cho một tập lực lượng nhỏ các giá trị cố định theo thời gian, thường là những giá trị dùng chung cho nhiều thực thể khác nhau Chẳng hạn, giới hạn giới tính có các giá trị ―nam‖, ―nữ‖

Một tập thực thể biểu diễn một tập hợp các thực thể, chẳng hạn như một tập hợp các tác nhân và sự kiện Một tập thực thể biểu diễn một tập hợp các thực thể, chẳng hạn như một tập hợp các tác nhân và sự kiện Hình 1.2a thể hiện biểu diễn đồ họa của một tập thực thể

Định nghĩa 4 (Tập thực thể) Một tập thực thể A là một chuỗi Phần

mở rộng của một tập thực thể là tập con của I

Ví dụ về một tập thực thể là AC_Actor với phần mở rộng điển hình {#4711, #4712, #4713}

1.6.2 Giới hạn (Knot)

Một giới hạn được sử dụng để biểu diễn một tập hợp các thực thể cố định, thường là nhỏ, không thay đổi theo thời gian Trong khi các tập thực thể được sử dụng để biểu diễn các thực thể tùy ý, thì các giới hạn được sử dụng

để quản lý các đặc tính chung trong nhiều thực thể của một số tập thực thể Ví

dụ điển hình của một giới hạn là GEN_Gender, xem Error! Reference

source not found.Hình d, trong đó bao gồm hai giá trị, ‗Male‘ và ‗Female‘

Đặc tính này (giới tính (Gender)) chung trong nhiều thực thể của tập thực thể AC_Actor, do đó việc sử dụng một giới hạngiúp giảm thiểu sự dư thừa Thay

vì lặp lại các chuỗi thì một bit duy nhất trên mỗi thực thể là đủ

Định nghĩa 5 (Giới hạn - Knot) Một giới hạn K là một chuỗi Một giới

hạn có một miền, đó là I Một giới hạn có một dải, đó là kiểu dữ liệu D Phần

mở rộng của một giới hạn K với dải D là một mối quan hệ song ánh trên I X D

Ví dụ về một giới hạnlà GEN_Gender với miền I và dải STRING Phần

mở rộng điển hình là {(#0, ‗Male‘), (#1, ‗Female‘)}

1.6.3 Thuộc tính (Attribute)

Thuộc tính biểu diễn các thuộc tính của tập thực thể, cụ thể là của anchor Cần phân biệt bốn loại thuộc tính: thuộc tính hằng (Static Attribute), thuộc tính biến thiên (Historized Attribute), thuộc tính hằng giới hạn (Knotted Static Attribute), thuộc tính biến thiên giới hạn (Knotted Historized

Attribute), xem Error! Reference source not found.Hình 1.2

Định nghĩa 6 (Thuộc tính hằng -Static Attribute) Một thuộc tính hằng

BS là một chuỗi Một thuộc tính hằng BS có một thực thể A cho miền và kiểu

dữ liệu D cho dải Phần mở rộng của một thuộc tính hằng BS là mối quan hệ

trên I X D Thuộc tính hằng là những thuộc tính chấp nhận giá trị không thay

đổi theo thời gian, chẳng hạn ngày sinh của một công dân

Ví dụ của một thuộc tính hằnglà ST_LOC-Stage-Location với miền ST_Stage và dải STRING Ví dụ về phần mở rộng là {(#55, ‗Maiden Lane‘), (#56, ‗Drury Lane‘)}

Hình 1.2 Kí hiệu tập thực thể

Một tập thực thể -Anchor (a) được thể hiện dưới dạng một hình vuông đặc và một giới hạn -Knot (d) được thể hiện dưới dạng hình vuông được vẽ đường viền bên ngoài với góc hơi tròn Một thuộc tính

hằng -Static Attribute (b) và một thuộc tính hằng giới hạn -Knotted Static Attribute (e) được thể hiện dưới dạng hình tròn được vẽ đường viền bên ngoài Một thuộc tính biến thiên -Historized Attribute (c) và một thuộc tính biến thiên giới hạn -Knotted Historized Attribute (f) được hiển thị được thể hiện dưới dạng hình tròn với những đường viền bên ngoài kép Các thuộc tính giới hạn liên quan đến một giới hạn

Định nghĩa 7 (Thuộc tính biến thiên -Historized Attribute) Một

thuộc tính biến thiên BH là một chuỗi Một thuộc tính BH có một thực thể

A cho miền, một kiểu dữ liệu D cho dải và kiểu thời gian T là dải thời

gian Phần mở rộng của một thuộc tính biến thiên BH là mối quan hệ trên

I X D X T Thuộc tính biến thiên là thuộc tính chấp nhận các giá trị có

thể thay đổi theo thời gian và cần ghi lại sự thay đổi này, chẳng hạn, đơn

vị công tác của một công dân

Ví dụ về một thuộc tính biến thiên là ST_NAM_Stage_Name với miền ST_Stage, dải STRING, và dải thời gian DATE Phần mở rộng điển hình là {(#55,‗The Globe Theatre‘, 1599-01-01),(#55, Shakespeare‘s Globe‘, 1997-01-01), (#56, ‗Cockpit‘, 1609-01-01)}

Định nghĩa 8 (Thuộc tính hằng giới hạn -Knotted Static Attribute)

Một thuộc tính hằng giới hạn BKS là một chuỗi Một thuộc tính hằng giới hạn BKS có một thực thể A cho miền và một giới hạn K cho dải Phần mở

rộng của một thuộc tính hằng giới hạn BKS là mối quan hệ trên I X I

Thuộc tính hằng giới hạn biểu diễn mối quan hệ giữa thực thể và giới hạn, cụ thể thuộc tính chấp nhận một giá trị cố định nào đó từ tập số lượng nhỏ các giá trị; chẳng hạn, công dân có mã công dân CMT1( chứng minh thư 1) có giới tính nam

Ví dụ về một thuộc tính hằng giới hạnlà: AC_GEN_Actor_Gender với miền AC_Actor và dải GEN_Gender

Phần mở rộng điển hình là {(#4711, #0), #4712, #1)}

Định nghĩa 9 (Thuộc tính biến thiên giới hạn – Knotted Historized

Attribute) Một thuộc tính biến thiên giới hạn BKH là một chuỗi Một thuộc tính biến thiên giới hạn BKH có một thực thể A cho miền, một giới

hạn K cho dải, và một kiểu thời gian T cho dải thời gian Phần mở rộng

của một thuộc tính biến thiên giới hạn BKH là mối quan hệ trên I X I X T

Thuộc tính biến thiên giới hạn biểu diễn thuộc tính của một thực thể có thể chấp nhận các giá trị khác nhau từ tập số lượng nhỏ các giá trị; chẳng hạn, công dân có thể được xếp vào các nhóm tuổi khác nhau theo thời gian

AC_PLV_Actor_ProfessionalLevel với miền AC_Actor, dải PLV_ProfessionalLevel, và dải thời gian DATE Phần mở rộng điển hình là {(#4711, #4, 1999-04-21), (#4711, #5, 2003-08-21), (#4712, #3, 1999-04-21)}

1.6.4 Mối quan hệ (Tie)

Một mối quan mô tả liên kết giữa hai hoặc nhiều tập thực thể anchor với nhau và các thực thể giới hạn tùy chọn

Tương tự như các thuộc tính, các mối quan hệ có bốn biến thể: quan hệ hằng (Static Tie), quan hệ biến thiên (Historized Tie), quan hệ hằng giới hạn (Knotted Static Tie), quan hệ biến thiên giới hạn (Knotted Historized Tie) (Xem Hình 1.3) Khi cùng một thực thể có thể xuất hiện nhiều hơn một lần trong một mối quan hệ, thì các lần xuất hiện cần phải có đủ điều kiện bằng cách sử dụng khái niệm về các vai trò

Định nghĩa 10 (Vai trò tập thực thể -Anchor Role) Một vai trò tập thực

thể là một chuỗi Mỗi vai trò tập thực thể có một kiểu, mỗi kiểu là một tập thực thể

Định nghĩa 11 (Vai trò giới hạn -Knot Role) Một vai trò giới hạn là một

chuỗi Mỗi vai trò giới hạn có một kiểu, mỗi kiểu là một giới hạn

Ví dụ về một vai trò tập thực thể là atLocation, với kiểu ST_Stage, và ví

dụ về một vai trò giới hạn là having, với kiểu PAT_ParentalType

Định nghĩa 12 (Quan hệ hằng -Static Tie) Một quan hệ hằng TS là tập hợp gồm ít nhất hai vai trò tập thực thể Một thực thể ts của một quan hệ hằng

TS= {R1, , Rn} là tập hợp các cặp (Ri, vi), i = 1, , n, trong đó Ri là một vai trò tập thực thể, vi  I và n≥2 Phần mở rộng của một quan hệ hằng TS là tập hợp các thực thể của TS

Có thể hiểu mối quan hệ hằng là mối quan hệ không thay đổi theo thời gian, chẳng hạn, mối quan hệ cha – con sinh học giữa hai anchor công dân Nó cũng có thể là ví dụ cho mối quan hệ hằng giới hạn, mối quan hệ sinh học giữa hai công dân: cha-con, mẹ-con, ông-cháu, bà-cháu, cô/dì/chú/bác – cháu và không quan hệ huyết thống

Hình 1.3 Các mối quan hệ

Một quan hệ hằng Static Tie (a) và một quan hệ hằng giới hạn

-Knotted Static Tie (c) được thể hiện dưới dạng hình thoi đặc Một quan hệ biến thiên -Historized Tie (b) và một quan hệ biến thiên giới hạn -Knotted Historized (d) được thể hiện dưới dạng hình thoi đặc với một đường viền bên ngoài Các quan hệ giới hạn liên quan đến ít nhất một giới hạn Định danh của các liên kết được đánh dấu bằng các vòng tròn màu đen

Ví dụ về một quan hệ hằng là PE_wasHeld_ST_atLocation =

{wasHeld, atLocation}, trong đó kiểu của wasHeld là PE_Performancevà

kiểu của atLocation là ST_Stage Phần mở rộng điển hình là {{(wasHeld,

#911), (atLocation, #55}}, {(wasHeld, #912), (atLocation, #55}}, {(wasHeld,

#913}, (atLocation, #56}}}

Định nghĩa 13 (Quan hệ biến thiên -Historized Tie) Một quan hệ biến

thiên TH là tập hợp gồm ít nhất hai vai trò tập thực thể và một kiểu thời gian

T Một đối tượng tH của một quan hệ biến thiên TH = {R1, , Rn, T} là tập hợp

các cặp (Ri, vi), i = 1, , n và một thời điểm p, trong đó Ri là một vai trò tập thực thể, vi I, p  T, và n ≥ 2 Phần mở rộng của một quan hệ biến thiên TH

#55), (isPlaying, #17), 2003-12-13}, {(atLocation, #55), (isPlaying, #23), 2004-04-01}, {(atLocation, #56), (isPlaying, #17), 2003-12-31}}

Định nghĩa 14 (Quan hệ hằng giới hạn -Knotted Static Tie) Một quan

hệ hằng giới hạn TKS là tập hợp gồm ít nhất hai vai trò tập thực thể và một hoặc nhiều vai trò giới hạn Một đối tượng tKS của 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 thể (Anchor Role), Sj là một vai trò giới hạn (Knot Role), vi I, wj I, n ≥ 2, và m ≥ 1 Phần mở rộng của một

quan hệ hằng giới hạn TKS là tập hợp các đối tượng của TKS

Định nghĩa 15 (Quan hệ biến thiên giới hạn -Knotted Historized) Một

quan hệ biến thiên giới hạn TKH là tập hợp gồm ít nhất hai vai trò tập thực thể (Anchor Roles) và một hoặc nhiều vai trò giới hạn (Knot Roles) và một kiểu

thời gian T Một đối tượng tKH của 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 thời điểm p, trong đó Ri là một vai trò tập thực thể (Anchor Role), Sj là một vai trò giới hạn (Knot Role), viI, wjI, pT, n ≥ 2, và m ≥ 1 Phần mở

rộng của một quan hệ biến thiên giới hạn TKH là tập hợp các đối tượng của

TKH Mối quan hệ biến thiên giới hạn đại diện cho mối liên kết chấp nhận các giá trị khác nhau theo thời gian từ một tập số lượng nhỏ các giá trị giữa hai hoặc nhiều thực thể với nhau Chẳng hạn, mối quan hệ bạn bè, người yêu, vợ chồng giữa hai công dân với nhau

Định nghĩa 16 (Định danh -Identifier) Cho T là một quan hệ (hằng,

biến thiên, hằng giới hạn hoặc biến thiên giới hạn) Định danh cho T là tập con của T có chứa ít nhất một vai trò tập thực thể Hơn thế nữa, nếu T là một

quan hệ biến thiên, hoặc biến thiên giới hạn, trong đó T là kiểu thời gian trong

T, mỗi định danh cho T phải chứa T

Một định dạng tương tự như một khóa trong các CSDL quan hệ, tức là

nó phải là một tập hợp vai trò tối thiểu chỉ nhận dạng các đối tượng của một mối quạn hệ Các vòng tròn trên các cạnh của mối quạn hệ trong Hình 1.3 cho biết liệu một thực thể được kết nối có phải là một phần của định danh (màu đen đặc) hay không (màu trắng đặc)

Định nghĩa 17 (Lược đồ tập thực thể -Anchor Schema) Một lược đồ

tập thực thể là một lược đồ 13 bộ (A, K, BS, BH, BKS, BKH, RA, RK, TS, TH,

Các mục sau đây phải đúng cho một lƣợc đồ tập thực thể:

(i) Đối với mỗi thuộc tính B  BS BH  BKS  BKH, (B)  A

(ii) Đối với mỗi thuộc tính B  BKS  BKH, dải (B)  K

(iii) Đối với mỗi vai trò tập thực thể RA  RA, kiểu (RA)  A

(iv) Đối với mỗi vai trò giới hạn RK  RK, kiểu (RK)  K

(v) Đối với mỗi liên kết T  TS  TH  TKS  TKH, T  RA  RK

Định nghĩa 18 (Mô hình tập thực thể -Anchor Model) Cho A = {A, K,

BS, BH, BKS, BKH, RA, RK, TS, TH, TKS, TKH, I) là một lƣợc đồ tập thực thể Một

mô hình tập thực thể cho A là một mô hình bội bốn {extA, extK, extB, extT), trong đó extA là một hàm từ các tập thực thể đến các phần mở rộng của các tập thực thể, extK là một hàm từ các giới hạn đến các phần mở rộng của các giới hạn, extB là một hàm từ các thuộc tính đến các phần mở rộng của các thuộc tính, and extT là một hàm từ các liên kết đến các phần mở rộng của các liên kết Cho proji là bản đồ chiếu thứ i Một mô hình tập thực thể phải đáp

ứng các điều kiện sau:

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

extA(miền (B))

(ii) Đối với mỗi thuộc tính B  BKS  BKH, proj2(extB(B)) 

proj1(extK(dải (B)))

(iii) Đối với mỗi liên kết T và vai trò tập thực thể RA  T, {v{RA,v) 

extT(T)}  extA(kiểu (RA))

(iv) Đối với mỗi liên kết T và vai trò giới hạn RK  T, {v | {RK, v} extT

(T)}  proj1(extK(type(RK)))

(v) Mỗi phần mở rộng của một liên kết T  TS  TH  TKS  TKH phải tôn trọng các định danh trong I, trong đó phần mở rộng extT(T) của một liên kết tôn trọng một định danh I  I khi và chỉ khi có thực tế rằng bất cứ khi nào hai đối tượng t1 và t2 của phần mở rộng extT(T) đồng ý về tất cả các vai trò trong I, và dải thời gian đối với các quan hệ biến thiên, thì t1= t2

1.6.5 Qui ước đặt tên

Các thực thể trong một lược đồ tập thực thể có thể được đặt tên theo nhiều cách; tuy nhiên, việc có một quy ước đặt tên chỉ ra cách xây dựng các tên gọi làm tăng tính dễ hiểu và đơn giản hóa làm việc với một mô hình Nếu quy ước tương tự được sử dụng nhất quán trong nhiều cài đặt, thì việc hiểu rõ

sẽ đẩy nhanh việc nhận dạng các thực thể và mối quan hệ của chúng với những thực thể khác Một quy ước đặt tên thích hợp nên đáp ứng một số tiêu chí, một số tiêu chí có thể mâu thuẫn với những tiêu chí khác Tên gọi nên ngắn, nhưng phải đủ dài để có thể hiểu được Những tên này phải độc nhất, nhưng phải có các phần chung với những thực thể có liên quan Chúng cần rõ ràng, không có quá nhiều quy tắc cần phải được đưa ra Hơn thế nữa, để có thể được sử dụng trong nhiều biểu diễn khác nhau, những ký tự càng ít ―kỳ lạ‖thì càng tốt Gợi ý về một quy ước đặt tên được tóm tắt trong Hình 1.4 Một định nghĩa chính thức có thể được tìm thấy tại [20] Quy ước đặt tên

được gợi ý chỉ sử dụng các chữ, số thông thường và các ký tự gạch dưới Điều này đảm bảo rằng các tên gọi giống nhau có thể được sử dụng trong nhiều biểu diễn, chẳng hạn như trong một CSDL quan hệ, XML hoặc một ngôn ngữ lập trình

Thực

thể

Thuật ghi nhớ/kiểu mẫu

Bộ miêu

Tập thực

thể Am [A-Z]{2} Ad ([A-Z][a-z]*) + Am-Ad AC_Actor

Giới hạn K m [A-Z]{3} K d ([A-Z][a-z]*) + K m -K d GEN_Gender Thuộc tính B m [A-Z]{3} B d ([A-Z][a-z]*) + A m -B m -Ad-B d

AC_GEN_Actor_ Gender

Mối

PE_in_AC_

wasCast

Hình 1.4 Qui ước đặt tên thực thể

Quy ước đặt tên được gợi ý sử dụng một cú pháp với một vài quy tắc ngữ nghĩa, giúp có thể suy ra các mối quan hệ trực tiếp của một thực thể được đặt tên Quy ước này cũng xác định tên gọi cho các thành phần của một thực thể Cú pháp sử dụng ba từ gốc: Thuật ghi nhớ, bộ miêu tả và vai trò Sau đó, tên gọi được xây dựng bằng cách sử dụng kết hợp của ba từ gốc này Cách thức kết hợp những từ gốc này được xác định bởi kết quả của việc để cho các quy tắc ngữ nghĩa hoạt động trên cấu trúc của mô hình Các thuật ghi nhớtập thực thể và giới hạnlà độc nhất trong mô hình này, trong khi các thuật ghi nhớ thuộc tính chỉ cần độc nhất trong tập hợp các thuộc tính tham chiếu đến cùng một tập thực thể Tên gọi của các liên kết được xây dựng từ thuật ghi nhớ của các tập thực thể và giới hạn tiếp giáp cùng với các vai trò của chúng trong mối quan hệ Tên gọi của các thành phần được kết nối về mặt ngữ nghĩa với thực thể đang đóng gói hoặc được tham chiếu Tên gọi của các định danh là

cách ghi chú có hậu tố ―ID‖ và trong các mối quan hệ cùng với vai trò của chúng Tên gọi của các dải thời gian có hậu tố ―ValidFrom‖ Các khoảng thời gian có chung tên gọi với thực thể đang đóng gói của chúng

1.7 TRUY CẬP DỮ LIỆU

Ràng buộc của lĩnh vực ứng dụng như sau Có nhiều cơ sở sân khấu văn nghệ nơi các tiết mục có thể được biểu diễn.Các chương trình sẽ xác định các tiết mục thực tế sẽ được biểu diễn trên sân khấu nào bởi nghệ sĩ nào Sân khấu có hai thuộc tính, tên và địa điểm Tên của sân khấu có thể thay đổi theo thời gian, nhưng địa điểm thì không Chương trình chỉ có tên của nó là thuộc tính Nghệ sĩ có tên là nghệ danh và có thể thay đổi theo thời gian Họ có giới tính, và giả sử giới tính của mỗi nghệ sĩ là không thay đổi Kỹ năng nghề nghiệp của mỗi nghệ sĩ có thể thay đổi theo thời gian và được ghi lại Nghệ sĩ

sẽ được chấm điểm cho mỗi tiết mục họ đã biểu diễn Mỗi sân khấu có một chương trình riêng tại một thời điểm và tất nhiên chương trình ở mỗi sân khấu

có thể thay đổi theo thời gian Quan hệ huyết thống cha – con, mẹ - con giữa hai nghệ sĩ cũng được ghi lại Một tiết mục là một sự kiện gắn liền với một vị trí và thời gian liên quan đến một sân khấu mà chương trình đang diễn ra bởi một hoặc nhiều nghệ sĩ Người ta cũng quan tâm đến lượng khách ở mỗi tiết

mục cũng như tổng doanh thu từ tiết mụcđó

Sau khi thiết kế CSDL theo AM trên công cụ Anchor Modeler, người dùng có thể sinh ra các đối tượng dữ liệu liên quan [23], cụ thể trong trường hợp thử nghiệm là trong SQL Server Các khung nhìn cuối và hàm theo thời điểm được sinh ra như trên Hình 1.5 và Hình 1.6 Khung nhìn cuối cho phép truy cập đến dữ liệu ở thời điểm hiện tại theo thời gian thực, thời điểm lớn nhất Hàm theo thời điểm cho phép truy cập đến dữ liệu ở thời điểm trong quá khứ được nhập vào là đối số của hàm, dữ liệu bao gồm các giá trị mới nhất ở thời điểm đó và thường nhỏ hơn giá trị thời điểm hiện tại theo thời gian thực

1 create view lAC_part_PR_in_RAT_got as 13 [RAT].RAT_ID =

11 RAT_Rating [RAT] 23 [sub].PR_ID_in =

[AC_PR_RAT].PR_ID_in

Hình 1.5 Khung nhìn cuối

1 create function pAC_Actor (@timepoint

date) returns table

17 [GEN].GEN_ID = [AC_GEN].GEN_ID

2 return select 18 left join

3 [AC].AC_ID, 19 AC_NAM_Actor_Name [AC_NAM]

9 AC_Actor [AC] 25 max([sub].AC_NAM_ValidFrom)

11 AC_GEN_Actor_Gender [AC_GEN] 27 AC_NAM_Actor_Name [sub]

13 [AC_GEN].AC_ID = [AC].AC_ID 29 [sub].AC_ID = [AC].AC_ID

15 GEN_Gender [GEN] 31 [sub].AC_NAM_ValidFrom <=

@timepoint

Hình 1.6 Hàm theo thời điểm

Dễ nhận thấy các khung nhìn và hàm trên Hình 1.5 và Hình 1.6 bao gồm truy vấn lồng đồng bộ Các truy vấn tạo khung nhìn và hàm này có thể được viết lại dưới dạng bao gồm truy vấn lồng như là bảng ảo, được xem làhiệuquả hơn truy vấn lồng đồng bộ Trong mọi trường hợp, các truy vấn lồng này đều

chứa hàm gộp nhóm và hàm gộp MAX Mỗi khi truy cập đến khung nhìn cuối hoặc hàm theo thời điểm, các truy vấn trên Hình 1.5 và Hình 1.6 sẽ được thực thi, chắc chắn sẽ yêu cầu rất lớn đến tài nguyên của hệ thống

1.8 KẾT CHƯƠNG 1

Chương này đã tập trung nghiên cứu tổng quan về CSDL có yếu tố thời gian, dữ liệu tiến hóa, mô hình dữ liệu với Anchor, và những khái niệm cơ bản về AM, cũng như lợi ích của AM đem lại

Anchor Modeler là một công cụ mô hình hoá CSDL cho phép tạo các

mô hình dữ liệu thời gian sử dụng 6NF CSDL AM lưu lại tất cả các phiên bản dữ liệu, cho phép truy cập đến dữ liệu ở bất kỳ thời điểm nào trong quá khứ với tốc độ truy cập rất cao

Mô hình hóa AM hỗ trợ mô hình hóa thông tin linh hoạt bằng cách đáp ứng yêu cầu rằng toàn bộ miền, doanh nghiệp phải được mô hình hóa trong một bước duy nhất Khả năng của một mô hình bao gồm tất cả không phải là một lựa chọn thực tế Hơn nữa, tại một số thời điểm, một sự thay đổi có thể xảy ra mà không thể lường trước được Mô hình hóa AM được xây dựng dựa trên giả định rằng không bao giờ có thể thực hiện được các dự đoán hoàn hảo Một mô hình không được xây dựng để trở thành mô hình cuối cùng mà nó được xây dựng để được thay đổi

tự nhiên quan trọng của lớp vỏ địa lý mà còn là nguồn tài nguyên có giá trị, cung cấp nguyên vật liệu đáp ứng nhu cầu sống của con người [23] Vì vậy, những năm gần đây, bên cạnh những nghiên cứu cơ bản, thảm thực vật còn là đối tượng của các hướng nghiên cứu ứng dụng nhằm đề xuất các hướng sử dụng hợp lý, bền vững thảm thực vật, bảo tồn đa dạng sinh học và quy hoạch môi trường Sự phát triển hướng nghiên cứu này đặc biệt được quan tâm trong các KBT và các VQG, nơi nguồn gen tự nhiên còn phong phú, đa dạng

2.2 QUẢN LÝ THÔNG TIN ĐA DẠNG THỰC VẬT

2.2.1 Yêu cầu

Những năm gần đây hệ thống các KBT và VQG đã vận hành khá thành công góp phần bảo tồn đa dạng sinh học của Việt Nam Bên cạnh thành công

về bảo vệ tài nguyên thì công tác điều tra nghiên cứu cũng được triển khai có hiệu quả Phần lớn các KBT đã xây dựng kế hoạch hoạt động, đầu tư các dụng

cụ kỹ thuật để giám sát, thu thập thông tin đa dạng sinh học (ĐDSH) Bên cạnh những thông tin về diện tích (ha); phân khu (ha); danh sách loài thực vật Danh sách các loài quý hiếm, thảm thực vật, dân cư, dân số thì còn nhiều thông tin chưa được xây dựng và sử dụng Bên cạnh đó mỗi KBT sử dụng hệ thống thông tin quản lý đa dạng sinh học riêng, độ cập nhật không đồng bộ, dẫn đến chất lượng thông tin thấp, ảnh hưởng tới chất lượng quản lý

Vì lẽ đó quản lý thông tin đa dạng thực là rất cần thiết, cung cấp các

thông tin cơ bản, các giá trị khoa học làm cơ sở đánh giá một đầy đủ và khách quan mối quan hệ giữa các loài thực vật, giữa chúng với môi trường dưới những tác động của tự nhiên và con người nhằm đưa ra những giải pháp bảo tồn, sử dụng hợp lý, bền vững nguồn tài nguyên và cảnh quan thiên nhiên đặc sắc không chỉ riêng một khu vực nào đó mà còn của cả nước

về các loài thực vật

Nghiên cứu đa dạng thực vật nhằm đề xuất các hướng sử dụng hợp lý, bền vững thảm thực vật, bảo tồn đa dạng sinh học và quy hoạch môi trường là hướng nghiên cứu đặc biệt được quan tâm trong các KBT và các VQG, nơi nguồn gen tự nhiên còn phong phú, đa dạng

Tuy nhiên, đến nay việc quản lý thông tin đa dạng thực vật chưa được quan tâm đúng mức Dữ liệu đa dạng thực vật chưa được hệ thống hoá, được lưu trữ rải rác trên các website tin tức, các cuốn sách cũng như các báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học khác nhau

2.2.3 Đề xuất giải pháp

Nhằm hỗ trợ cho các nhà nghiên cứu, những người quan tâm đến việc lưu trữ, quản lý một cách có hệ thống và tra cứu hệ thực vật Việt Nam, đồng thời cung cấp một công cụ tra cứu và nhận biết các họ thực vật thì rất cần một kho dữ liệu có tính linh động và mở

Thiết kế CSDL AM cho hệ thống quản lí thảm thực vật cho phép người dùng tạo ngân hàng dữ liệu để quản lý các dữ liệu đa dạng thực vật của

một đơn vị địa lý hoặc của một cá nhân Sản phẩm còn giúp người sử dụng tra cứu và xác định họ các loài thực vật của Việt Nam, đồng thời thực hiện các thống kê đa dạng thực vật cho các nhóm được chọn hoặc toàn bộ ngân hàng

dữ liệu ở bất kì thời điểm nào

2.3 PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU THEO MÔ HÌNH THỰC THỂ KẾT HỢP

2.3.1 Phân tích

Qua việc tham khảo các trang web tra cứu thông tin thực vật (chủ yếu

là trang http://www.vncreatures.net ) và một số tài liệu về ngành thực vật học, các mảng thông tin chính hệ thống cần cung cấp bao gồm:

Thông tin về loài thực vật gồm: bậc phân loại sinh học (giới, ngành, lớp, bộ, họ, giống, loài), danh pháp khoa học, tên thường gọi, tên khác, xuất

xứ, đặc điểm nhận dạng, đặc điểm sinh học và hệ sinh thái, khu vực phân bố, giá trị đối với con người, tình trạng bảo tồn, phân hạng nguy cơ, tài liệu dẫn nguồn và ảnh

Thông tin về sự phân bố của các loài thực vật gồm: vị trí địa lý trên bản

đồ, mối quan hệ với khu vực hành chính, mối quan hệ với các KBT

Khác biệt với một trang web thông thường, trang webgis ngoài việc cung cấp thông tin thuộc tính của đối tượng còn thể hiện đối tượng dưới dạng không gian theo một vị trí xác định cho từng đối tượng Các mảng thông tin được thể hiện dạng không gian bao gồm: vị trí phân bố các loại thực vật, bản

đồ hành chính (phường/xã và quận/huyện), bản đồ khu vực các khu Trong giới hạn của đề tài, vị trí phân bố các loại thực vật chỉ được thể hiện dưới dạng điểm (point), các bản đồ khu vực được thể hiện bằng hình đa giác (polygon và multi-polygon)

Một số đối tượng và các thuộc tính liên quan cần lưu trữ như sau: Giới: lưu trữ thông tin về danh pháp khoa học, tên gọi tiếng Việt, đặc