Survey
* Your assessment is very important for improving the workof artificial intelligence, which forms the content of this project
* Your assessment is very important for improving the workof artificial intelligence, which forms the content of this project
Principles of Information Systems Eighth Edition Chapter 5 Organizing Data and Information 1 หลักการและวัตถุประสงค์(1) • การจัดการข้อมูลและแบบจาลองข้อมูล มีความสาคัญต่อการรวบรวม ข้อมูลและสารสนเทศ – สามารถอธิ บายความหมายของรู ปแบบของการจัดการข้อมูลโดยทัว่ ไป เน้นที่ ประโยชน์ของวิธีการใช้ฐานข้อมูลสาหรับการจัดการข้อมูล – อธิ บายรู ปแบบของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และลักษณะพื้นฐานที่สาคัญได้ 2 หลักการและวัตถุประสงค์(2) • การออกแบบฐานข้อมูลที่ดี และ การจัดการที่ดีน้ นั เป็ นเครื่ องมือที่มี คุณค่ามากในการสนับสนุนการตัดสิ นใจ – สามารถบอกหน้าที่โดยทัว่ ไปของระบบการจัดการฐานข้อมูล(DBMS) และยกตัวอย่างระบบการจัดการฐานข้อมูลที่นิยมใช้ 3 หลักการและวัตถุประสงค์(3) • จานวนและชนิดของโปรแกรมประยุกต์ของฐานข้อมูล จะมีผลต่อ ประโยชน์ของธุรกิจอย่างต่อเนื่อง – ระบุและอธิบาย โปรแกรมประยุกต์ของฐานข้อมูลในปัจจุบนั ได้ 4 ทำไมเรำต้ องเรียนเกีย่ วกับ ระบบฐำนข้ อมูล ? • เพราะระบบฐานข้อมูล มีกระบวนการและการรวบรวมข้อมูลจานวน มากๆได้ เช่น : – ผูจ้ ดั การการตลาด สามารถเข้าถึงข้อมูลของลูกค้าได้ – ทนาย สามารถเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับคดีต่างๆ ในอดีต รวมถึง ข้อมูลทาง กฎหมายมาประกอบการทางานของคุณ 5 Introduction • Database: ฐานข้อมูล หมายถึง การเก็บรวบรวมข้อมูลที่มี ความสัมพันธ์กนั ไว้ดว้ ยกัน • Database management system (DBMS): เป็ นชุดของโปรแกรมที่ใช้จดั การฐานข้อมูล และทาหน้าที่เป็ นตัวกลาง ระหว่างฐานข้อมูลกับผูใ้ ช้งาน ผ่านโปรแกรมประยุกต์ • Database administrator (DBA): เป็ นผูเ้ ชี่ยวชาญ ในระบบคอมพิวเตอร์ และฐานข้อมูล ที่มีหน้าที่รับผิดชอบ ดูแล และ ควบคุมการสร้าง การใช้งานฐานข้อมูล 6 Data Management • ถ้าไม่มี data และกระบวนการที่มีประสิ ทธิภาพในการจัดการข้อมูล องค์กรจะไม่สามารถประสบความสาเร็ จได้อย่างสมบูรณ์ • Data ประกอบด้วย raw facts • การเปลี่ยน data เป็ น information ต้องทาให้อยูใ่ นรู ปแบบที่มี ความหมายและนาไปใช้ประโยชน์ได้ 7 The Hierarchy of Data • Bit (a binary digit): เป็ นหน่วยของข้อมูลที่เล็กที่สุด ประกอบด้วยเลขฐำนสอง (Binary digit) โดยบิตจะมีเพียง สองสถำนะเท่ ำนั้น คือ 0 และ 1 • Byte: 1 ไบต์ = 8 บิต คือการนาเลข 0 และ 1 มาเรี ยงต่อกัน จนครบ 1 ไบต์ • Character: 1 ไบต์ = 1 ตัวอักษร ซึ่งไบต์ น้ันใช้ แทนตัวอักษร ได้ ถึง 256 ตัวอักษร • Field: คือ กำรนำเอำชุ ดของไบต์ ต้งั แต่ 1 ไบต์ ขนึ้ ไป มำรวมกัน เพื่อให้ เกิดควำมหมำย 8 The Hierarchy of Data (continued) • Record: หมายถึง กำรนำเอำฟิ ลด์ ที่มีควำมสั มพันธ์ เกีย่ วข้ องกัน รวมกันเข้ ำเป็ นชุ ด เพื่ออธิบำยคุณลักษณะของสิ่ งนั้นๆ • File: หมายถึง กลุ่มของระเบียนทีม่ ีควำมสั มพันธ์ กนั • Database: การเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กนั ไว้ ด้วยกัน • Hierarchy of data – Bits, characters, fields, records, files, and databases 9 The Hierarchy of Data (continued) Figure 5.1: The Hierarchy of Data 10 Data Entities, Attributes, and Keys • • • • • Entities คือ สิ่ งที่เราพิจารณาเช่นคน สถานที่ สิ่ งของ ที่อยูใ่ น ฐานข้อมูล เช่น entities พนักงาน Attribute คือ ข้อมูลต่าง ๆ ที่อยูใ่ น entities เช่น รหัส ชื่อ Data Item คือค่าเฉพาะของ attribute เช่น การกาหนดให้ attribute นั้นมีค่าเป็ นตัวเลขเท่านั้น Key คือ คุณสมบัติเฉพาะตัวที่จะระบุความสัมพันธ์ของแต่ละแถว ภายใน record Primary key คือ field หรื อชุดของ field ที่ใช้ระบุความ เป็ นหลักให้กบั record นั้น 11 Data Entities, Attributes, and Keys (continued) Figure 5.2: Keys and Attributes 12 The Database Approach • Traditional approach to data management: เป็ นการแยกแฟ้มข้อมูลที่ถูกสร้างและถูกเก็บ สาหรับแต่ละโปรแกรมประยุกต์ เรี ยกว่าแบบดั้งเดิม • Database approach to data management: การรวมกันของข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กนั เพื่อ ใช้งานร่ วมกัน เป็ นการใช้งานระหว่างฐานข้อมูลกับผูใ้ ช้ หรื อ ฐานข้อมูลกับโปรแกรมประยุกต์ตวั ใดก็ได้ 13 The Database Approach (continued) Figure 5.3: The Database Approach to Data Management 14 Advantages of the Database Approach 1. 2. 3. 4. 5. ส่ งเสริ มการใช้ขอ้ มูลที่มีอยูใ่ ห้ตรงกับความต้องการ ลดความซ้ าซ้อนของข้อมูล ส่ งเสริ มความสมบูรณ์ของข้อมูล ง่ายต่อการปรับปรุ งแก้ไขข้อมูล ความเป็ นอิสระของข้อมูลและโปรแกรม 15 Advantages of the Database Approach 6. สามารถเข้าถึงข้อมูลและสารสนเทศได้ดีกว่า 7. สามารถกาหนดความเป็ นมาตรฐานเดียวกันในการใช้งานได้ 8. มีกระบวนการที่เป็ นมาตรฐานในพัฒนางาน 9. สามารถป้องกันข้อมูลได้ดีกว่า 10. สามารถใช้ขอ้ มูลร่ วมกันได้ 16 Disadvantages of the Database Approach 1. ยุง่ ยากและซับซ้อน 2. ยากในการกูค้ ืนข้อมูล 3. ลงทุนสู ง 17 Data Modeling and the Relational Database Model ในการออกแบบฐานข้อมูลจะต้องมีคาถามที่ใช้ในการสร้างอย่างเช่น • ข้อมูลที่จะเก็บมีอะไรบ้าง Content • ใครสามารถเข้าใช้ฐานข้อมูลได้บา้ ง Access • การออกแบบฐานข้อมูลควรทาอย่างไร Logical structure • ควรเก็บฐานข้อมูลไว้ที่ไหน Physical organization 18 Data Modeling แบบจาลองข้อมูล ในการออกแบบฐานข้อมูล จะแบ่งเป็ น 2 ชนิดคือ • Logical design เป็ นการออกแบบที่ออกมาในลักษณะแนว เชิงความคิดที่ไม่สามารถจับต้องได้ คือการนาความคิดมาสร้างใน รู ปแบบของโครงสร้างตามลักษณะของข้อมูล ที่มีความสัมพันธ์กนั ของ ข้อมูลและกลุ่มข้อมูล • Physical design เป็ นการออกแบบโดยนาข้อมูลหรื อ โครงสร้างที่ได้จากการออกแบบ Logical design มาสร้างให้มี ลักษณะที่สามารถนามาจัดเก็บได้ หรื อสามารถสัมผัสได้ รวมถึงพิจารณา ค่าใช้จ่ายด้วย 19 Data Modeling (continued) • Data Model เป็ นเครื่ องมือในการออกแบบฐานข้อมูล ที่แสดง ความสัมพันธ์ระหว่าง ข้อมูล ออกมาในรู ปแบบของแผนภาพสัญลักษณ์ ที่มีความสัมพันธ์กนั • Entity-relationship (ER) เป็ นการใช้รูปภาพสัญลักษณ์พ้นื ฐาน เพื่อแสดงความสัมพันธ์กนั ระหว่าง ข้อมูลในองค์กรให้เป็ นแผนภาพของข้อมูล 20 Data Modeling (continued) Figure 5.4: An Entity-Relationship (ER) Diagram for a Customer Order Database 21 The Relational Database Model • Relational model (แบบจำลองข้ อมูลเชิงสั มพันธ์ ): คือการสร้างฐานข้อมูลโดยใช้รูปแบบการทาเป็ นตาราง ซึ่งมีผลทาให้ ข้อมูลเกิดความถูกต้องเป็ นหนึ่งเดียว(Atomic Transmission) ตำรำง (Table) ประกอบด้วย แถวและคอลัมน์ • 1 table คือ 1 entity • แต่ละคอลัมน์ คือ attributes , field • แต่ละแถว คือ 1 Record – Domain: ค่าที่อนุญาตให้ใช้ของ attribute เช่น ตัวเลขเท่านั้น หรื อ ตัวอักษรไม่เกิน 30 ตัว หรื อ เพศ กาหนดชายหรื อหญิง เท่านั้น 22 The Relational Database Model (continued) Figure 5.5: A Relational Database Model 23 The Relational Database Model (continued) • • • • Selecting: การกาจัดแถวตามเงื่อนไขที่กาหนด Projecting: การกาจัด columns ในตาราง Joining: การรวมเอาตารางตั้งแต่สองตารางมารวมกัน Linking: เป็ นการเชื่อมข้อมูลระหว่างตารางที่มีความสัมพันธ์กนั ตามเงื่อนไขที่กาหนด เพื่อหาผลลัพธ์ หรื อ ทารายงาน 24 The Relational Database Model (continued) Figure 5.6: A Simplified ER Diagram Showing the Relationship Between the Manager, Department, and Project Tables 25 The Relational Database Model (continued) Figure 5.7: Linking Data Tables to Answer an Inquiry 26 The Relational Database Model (continued) • Data cleanup: กระบวนการในการตรวจสอบและดูแล รวมถึงแก้ไขข้อมูลที่มีความขัดแย้งกัน,ซ้ าซ้อน,ไม่ถูกต้อง เพื่อให้ ข้อมูลถูกต้อง แม่นยา สมบูรณ์ นาไปใช้งานได้อย่างมีประสิ ทธิภาพ 27 The Relational Database Model (continued) Table 5.3: Fitness Center Dues 28 The Relational Database Model (continued) Table 5.4: Fitness Center Members Table 5.5: Dues Paid 29 Database Management Systems (DBMSs) • DBMS เป็ นกลุ่มของโปรแกรม ใช้เป็ นตัวกลางระหว่างฐานข้อมูล กับโปรแกรมประยุกต์ หรื อระหว่างฐานข้อมูลกับผูใ้ ช้ 30 Overview of Database Types • Flat file – ฐานข้อมูลแบบง่ายที่ record ไม่มีความสัมพันธ์ต่อกัน – เป็ นการจัดเก็บข้อมูลในลักษณะแฟ้มข้อมูลที่อิสระจากกัน • Single user – ผูใ้ ช้หนึ่งคนที่สามารถใช้ฐานข้อมูลได้ – เช่น Access, FileMaker, and InfoPath • Multiple user – ผูใ้ ช้งานหลายคนใช้งานฐานข้อมูลพร้อมกันได้ในเวลาเดียวกัน – เช่น: Oracle, Sybase, and IBM 31 Providing a User View • Schema: - คือการอธิบายโครงสร้างของฐานข้อมูลและ ความสัมพันธ์ระหว่าง ข้อมูลในฐานข้อมูล - ภาษาเฉพาะที่ DBMS แต่ละตัว สามารถเข้าใจได้ 32 Creating and Modifying the Database • Data definition language (DDL): การกาหนดนิยาม และโครงสร้างของข้อมูลที่เก็บในฐานข้อมูล รวมถึง การกาหนดชนิดของข้อมูลและลักษณะการจัดเก็บข้อมูล เช่น – สามารถจะกาหนดกฎในการตรวจสอบ – สามารถกาหนดความสัมพันธ์(Relation)ระหว่างTableเพื่อให้ สามารถตรวจสอบว่าข้อมูลมีความถูกต้องตรงกันอยูเ่ สมอหรื อไม่ • Data dictionary: จัดเก็บนิยำม ควำมหมำยของข้ อมูล และ ควำมสั มพันธ์ ของข้ อมูล ที่ใช้ในฐานข้อมูล 33 Creating and Modifying the Database (continued) Figure 5.10: Using a Data Definition Language to Define a Schema 34 Creating and Modifying the Database (continued) Figure 5.11: A Typical Data Dictionary Entry 35 Storing and Retrieving Data • เมื่อ application program ต้องการข้อมูลจาก DBMS, เรี ยกว่า logical access path เช่น user ต้องขอข้อมูลจาก DBMS เช่น อาจใส่ คาสัง่ List all options for which price is greater that 200 dollars • เมื่อ DBMS เข้าไปดึงข้อมูลที่ตอ้ งการใน storage device เรี ยกว่า physical access path 36 Storing and Retrieving Data (continued) Figure 5.12: Logical and Physical Access Paths 37 Manipulating Data and Generating Reports • Data manipulation language (DML): คาสัง่ ที่ใช้ในการทางานกับข้อมูลในฐานข้อมูล • Structured Query Language (SQL) – พัฒนาโดย American National Standards Institute (ANSI) ใช้เป็ น เป็ นภาษามาตรฐานกลาง ใช้จดั การข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (relational databases) • การเรียกค้ นข้ อมูล(Select) การเพิม่ (Insert), ปรับปรุง(Update), และลบข้ อมูล(Delete) ฟิ ลด์ ใดฟิ ลด์ หนึ่ง หรือพร้ อมกันหลายฟิ ลด์ หลายเรคอร์ ดได้ • GRANT เป็ นคาสั่งสาหรับกาหนดสิทธิของผู้ทสี่ ามารถเข้ าใช้ งานในฐานข้ อมูลทีส่ ร้ างขึนนมาได้ 38 Manipulating Data and Generating Reports (continued) Table 5.6: Examples of SQL Commands 39 Database Administration • ผู้บริหำรฐำนข้ อมูล (DBA) • เป็ นผูเ้ ชี่ยวชาญในระบบคอมพิวเตอร์ และฐานข้อมูล ที่มีหน้าที่ รับผิดชอบ ดูแล และควบคุมการสร้าง การใช้งานฐานข้อมูล – กาหนดโครงสร้างข้อมูลหรื อรู ปแบบของฐานข้อมูล – กาหนดโครงสร้างของอุปกรณ์จดั เก็บข้อมูลและวิธีการที่จะ เข้าถึงข้อมูล – มอบหมายขอบเขตอานาจหน้าที่ของการเข้าถึงข้อมูล • DBA ทางานร่ วมกับทั้ง users และ programmers 40 Popular Database Management Systems • เช่น Microsoft’s Access and FileMaker Pro • Complete database management software market includes: – Software for professional programmers – Databases for midrange, mainframe, and supercomputers • Examples of open-source database systems: PostgreSQL and MySQL • Many traditional database programs are now available on open-source operating systems เช่น DB2 , Sybase 41 Special-Purpose Database Systems • specific industries – Israeli Holocaust Database (www.yadvashem.org) มีการใช้บน Internet และ มีผใู ้ ช้ 3 ล้านคนใน 14 ภาษา – Hazmat database ฐานข้อมูลวัตถุที่เป็ นพิษ 3500 รายการ พร้อมด้วย มาตรฐานสาหรับสารที่ระบุได้วา่ เป็ นพิษ – Art and Antique Organizer Deluxe ฐานข้อมูลแบบพิเศษ สาหรับ การจัดแสดงผลงานด้านศิลปะ และ วัตถุโบราณ • Special-purpose database by Tableau can be used to store and process visual images 42 Selecting a Database Management System • Important characteristics of databases to consider – ขนาดของฐานข้อมูล – ราคาของฐานข้อมูล คือ การซื้ อหรื อเช่า – จานวนผูใ้ ช้งาน คือ จานวนของผูค้ นที่ตอ้ งการใช้ ฐานข้อมูลในเวลาเดียวกัน – ศักยภาพ คือ ฐานข้อมูลจะสามารถ ปรับปรุ งรายการได้เร็ วแค่ไหน – การผสมผสาน คือ ความสามารถในการใช้ร่วมกับ โปรแกรมประยุกต์ หรื อ ฐานข้อมูล อื่นๆ – ผูจ้ าหน่าย คือ ชื่อเสี ยงและความมัน่ คงทางการเงินของผูจ้ าหน่ายฐานข้อมูล 43 Using Databases with Other Software • DBMSs can act as front-end or back-end applications – Front end application จะทาหน้าที่โต้ตอบโดยตรงกับผูใ้ ช้งาน เช่น นักวิจยั ตลาด – Back end application จะมีการทางานร่ วมกับ โปรแกรมประยุกต์ อื่นๆ และมีการโต้ตอบกับผูใ้ ช้งานทางอ้อม เพื่อให้ขอ้ มูลที่ตอ้ งการ เช่น คุณ สามารถเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลของมหาวิทยาลัย เพื่อหาหนังสื อในห้องสมุดที่ ต้องการผ่านทางเว็บไซต์ของมหาวิทยาลัย 44 Database Applications • ปกติการใช้งานฐานข้อมูลประยุกต์ จะใช้ใน 4 เรื่ องนี้คือ – searching การค้นหาข้อมูล – filtering การกรองข้อมูล – synthesizing การสังเคราะห์ขอ้ มูล – assimilating การเก็บข้อมูล 45 Linking Databases to the Internet • Semantic Web – การเชื่อมต่อฐานข้อมูลเข้ากับอินเตอร์ เน็ต – ทาให้คนสามารถเข้าถึง ฐานข้อมูลในเวลาเดียวกันได้ผา่ นทาง อินเตอร์เน็ต 46 Data Warehouses, Data Marts, and Data Mining • Data warehouse: เป็ นฐานข้อมูลที่รวบรวมข้อมูลจากหลาย แหล่ง ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยงานตัดสิ นใจของผูจ้ ดั การ คลังข้อมูลรวบรวมข้อมูล ในอดีตทั้งจากในและนอกองค์กร สามารถใช้ในการวิเคราะห์ได้ เพื่อให้ แม่นยา และ ทันสมัย คลังข้อมูลจะได้รับการปรับปรุ งอย่างสม่าเสมอ ข้อมูลที่เก่าและ นามาใช้ไม่ได้กจ็ ะถูกกักไว้โดย คลังข้อมูลต้องมีความรวดเร็ วในการปรับปรุ งให้ ข้อมูลใหม่เสมอ มีประสิ ทธิ ภาพ และ เป็ นไปโดยอัตโนมัติ • Data mart: ส่วนหนึ่งในคลังข้อมูลเป็ นส่วนย่อยของข้อมูล • Data mining: เหมืองข้อมูล เป็ น เครื่ องมือวิเคราะห์ขอ้ มูล เพื่อค้นพบ รู ปแบบ และความสัมพันธ์ของ คลังข้อมูล อย่างอัตโนมัติ 47 Data Warehouses, Data Marts, and Data Mining (continued) Figure 5.17: Elements of a Data Warehouse 48 Common Data-Mining Applications 1. งานวางยุทธศาสตร์เกี่ยวกับการสิ นค้าและบริ การเหนือคู่แข่ง 2. การคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า ลูกค้าที่มีแนวโน้มจะไปหาคู่แข่ง 3. งานขายตรง เช่น ส่ งเมลล์ให้ลูกค้าโดยตรง 4. การป้องกันการโกง เน้นในธุรกรรมที่มกั จะโดนโกงหรื อผิดกฎหมาย 5. การวิเคราะห์ตะกร้าทางการตลาด เช่น ขายของแบบเดียวกัน 6. การจัดกลุ่มการตลาด เช่น จัดกลุ่มลูกค้าตามความชอบ เพศ อายุ 7. วิเคราะห์แนวโน้มต่างๆ เช่น การลดราคา การจัดส่ งเสริ มการขายในแต่ ละช่วงเวลา 49 Business Intelligence • Business intelligence (BI): ธุรกิจอัจฉริ ยะ ทาหน้าที่รวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง ได้อย่างทันเวลาพร้อมกับการวิเคราะห์ และอยูใ่ นรู ปแบบที่ใช้งานได้ ซึ่งมีผลทางบวกต่อยุทธศาสตร์ กลยุทธ์ และ การดาเนินงาน 50 Business Intelligence (continued) • Competitive intelligence: ส่ วนของธุรกิจอัจฉริ ยะ เป็ นข้อมูลที่จากัดอยูเ่ ฉพาะคู่แข่ง และ ความรู ้ที่มีผลต่อกลยุทธ์ กลวิธี และ การดาเนินงาน สามารถรวบรวมได้จาก สิ่ งพิมพ์ บทสัมภาษณ์ และ การใช้วิธีอื่นๆ • Counterintelligence: ขั้นตอนที่องค์กรป้องกันข้อมูล เพื่อป้องกันความลับทางการค้า ที่เกี่ยวกับบริ ษทั และ ควบคุมการ แทรกแซง 51 Distributed Databases • Distributed database – ฐานข้อมูลที่ขอ้ มูลสามารถแบ่งเป็ นฐานข้อมูลเล็กๆ ที่เชื่อมต่อผ่านระบบ โทรคมนาคม – ช่วยให้องค์กร มีความยืดหยุน่ ในการใช้และการจัดการฐานข้อมูล – เช่น พนักงานที่สานักงานอื่นสามารถเข้าถึง และ ใช้งานข้อมูล แลกเปลี่ยน ข้อมูลในฐานข้อมูลได้ ทาให้สามารถเข้าถึงแหล่งที่มาได้โดยตรง และบ่อย ซึ่ ง ช่วยพัฒนาความสามารถขององค์กรได้อย่างดี • Replicated database – ฐานข้อมูลที่สาเนาข้อมูลสาคัญๆ และข้อมูลที่ใช้บ่อยๆไว้ – เพื่อลดต้นทุนการโทรคมนาคม 52 Online Analytical Processing (OLAP) วิเครำะห์ ประมวลผลออนไลน์ • เป็ นซอฟต์แวร์ที่อนุญาตให้ผใู ้ ช้งาน สารวจค้นหาวิเคราะห์ขอ้ มูล จาก หลากหลายมุมมองหรื อหลายมิติได้ 53 Comparison of OLAP and Data Mining ลักษณะ วัตถุประสงค์ ประเภทของการ สนับสนุนการ วิเคราะห์ ทักษะที่จาเป็ นของผูใ้ ช้ OLAP Data Mining สนับสนุนการวิเคราะห์ขอ้ มูล สนับสนุนการวิเคราะห์ขอ้ มูล และการตัดสินใจ และการตัดสินใจ บนลงล่าง , การสอบถาม ล่างขึน้ บน, ค้นพบ ต้องมีความรูอ้ ย่างมาก เกี่ยวกับข้อมูลและธุรกิจ ต้องเชือ่ ถือในแครื่องมือของ data mining ว่ามันถูกต้อง และคุม้ กับสมมุตฐิ านที่ตงั้ ไว้ 54 Object-Oriented and ObjectRelational Database Management Systems • Object-oriented database: ฐานข้อมูลเชิงวัตถุ เป็ นฐานข้อมูลที่เก็บทั้งตัวข้อมูลและคาสัง่ ในการทางาน – Method: procedure or action วิธีการ หรื อ การทางาน – Message: request to execute or run a method คาสัง่ ในการทางาน 55 Object-Oriented and ObjectRelational Database Management Systems (continued) • Object-oriented database management system (OODBMS): เป็ นกลุ่มของโปรแกรมที่ใช้จดั การ ฐานข้อมูลเชิงวัตถุ และ เป็ นส่ วนติดต่อกับผูใ้ ช้ และ ใช้ติดต่อกับ โปรแกรมประยุกต์อื่น • Object-relational database management system (ORDBMS): เป็ น DBMS ที่มีความสามารถใน การจัดการข้อมูลที่เป็ นเสี ยง รู ปภาพ และภาพเคลื่อนไหว 56 Visual, Audio, and Other Database Systems • Databases for storing images รู ปภาพ • Databases for storing sound เสี ยง • Virtual database systems: ยอมให้ฐานข้อมูลกัน ทางานร่ วมกันเหมือนเป็ นฐานข้อมูลเดียวกัน • Other special-purpose database systems – Spatial data technology: ใช้ใน NASA โดยเก็บข้อมูลจาก ดาวเทียมและสถานีอวกาศ 57 Summary • Database: a collection of integrated and related files • Hierarchy of data: bits, characters, fields, records, files, and databases • Key: a field or set of fields in a record that is used to identify the record • Database approach to data management: a pool of related data is shared by multiple application programs • Data model: diagram of entities and relationships 58 Summary (continued) • Relational model: describes data in which all elements are placed in two-dimensional tables called relations • Database management system (DBMS): group of programs used as an interface between a database and application programs or a database and the user • Role of the database administrator (DBA): plan, design, create, operate, secure, monitor, and maintain databases 59 Summary (continued) • Data warehouse: database that collects business information from all aspects of a company’s processes, products, and customers • Data mining: information-analysis tool for the automated discovery of patterns and relationships in a data warehouse • Object-oriented database: database that stores both data and its processing instructions 60