tổ chức dữ liệu theo mô hình real

Điểm đặc biệt của NTX là hoạt động theo mô hình "Bưu cục di động" (Mobile Post Office) hoàn toàn mới và lần đầu tiên xuất hiện tại Việt Nam. "Với tiêu chí nhanh chóng - an toàn - thuận tiện, Bưu cục di động được hỗ trợ công nghệ để đưa đến các giải pháp giao 10 tài liệu lập trình đág xem qua nhất về Tensorflow. 1 - Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python. 2 - Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras. 3 - Tensorflow in 1 Day. 4 - TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers. PHẦN MỀM QUẢN LÝ ĐỐI TƯỢNG BẢO TRỢ XÃ HỘI. Mô tả tổng quan về hệ thống: Đối tượng sử dụng: Phòng Bảo trợ xã hội thuộc Sở LĐTBXH các tỉnh, thành. Phòng LĐTBXH các huyện, thành phố trực thuộc tỉnh. Công nghệ phát triển: Hệ thống được lập trình và phát So sánh giữa 2 hệ thống đó là 1 bên có SIEM và 1 bên không có SIEM bạn sẽ thấy sự tương quan khá lớn: Hệ Thống Có Giải Pháp SIEM. Hệ Thống Không Có Giải Pháp SIEM. - Quản lý event log một cách tập trung và việc truy xuất đến log ở 1 thời điểm nhất định rát dễ dàng PROFINET. Profinet (thường được viết thành là PROFINET, như một từ viết tắt của Pro cess Fi eld Net) là một tiêu chuẩn kỹ thuật công nghiệp để truyền dữ liệu qua Ethernet công nghiệp, được thiết kế để thu thập dữ liệu từ và điều khiển thiết bị trong các hệ thống Je Cherche Un Site De Rencontre Totalement Gratuit. 1. Data modeling là gì? Data model mô hình dữ liệu là sơ đồ về cách thức tổ chức, lưu trữ dữ liệu trong doanh nghiệp và các mối liên kết giữa các thông tin đó. Ví dụ mô hình dữ liệu của cửa hàng bán ô tô Ô tô Hãng, năm sản xuất, màu sắc và kích thước của chiếc ô tô Khách hàng họ tên, chứng minh thư, số điện thoại Mối quan hệ là Mua hàng ngày mua, số lượng, thành tiền… Data Modeling mô hình hóa dữ liệu là một quy trình phân tích các yêu cầu về lưu trữ dữ liệu và xác định các dữ liệu cần thiết trong quy trình kinh doanh, hoạt động của doanh nghiệp. Mục đích của data modeling là tạo ra phương pháp hiệu quả nhất để lưu trữ thông tin, đông thời vẫn vẫn cung cấp các quy trình truy cập và báo cáo hoàn chỉnh. Các data model mô hình dữ liệu thường mang tính kỹ thuật nhưng hầu hết cũng được thiết kế đơn giản và trực quan, giúp những người dùng am hiểu kỹ thuật và cả những người không am hiểu về kỹ thuật dễ dàng nắm bắt các thuật ngữ cơ bản nhất. Nhờ các data model, mọi người trong doanh nghiệp của bạn đều có thể hiểu và làm việc với dữ liệu của bạn một cách hiệu quả hơn. Các mô hình dữ liệu được xây dựng dựa trên nhu cầu của doanh nghiệp. Không có một mô hình dữ liệu cuối cùng, bởi chúng sẽ thay đổi tuỳ theo những biến động trong nhu cầu kinh doanh và quản lý vận hành. Các quy tắc và yêu cầu khi xây dựng mô hình sẽ được thống nhất thông qua phản hồi từ các bên liên quan, sau đó chuẩn hoá thành thước đo để thiết kế mô hình mới hoặc điều chỉnh mô hình sẵn có. >>> Đọc thêm KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP KHÓA HỌC DATA MODEL – THIẾT KẾ MÔ HÌNH DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU DATA ENGINEER LÀ GÌ? CÔNG VIỆC CHÍNH CỦA DE? CÁC KỸ NĂNG CẦN THIẾT 2. Data modelling bao gồm những gì? Các loại thực thể, thuộc tính Mối quan hệ Quy tắc toàn vẹn Định nghĩa của các đối tượng đó Sau đó, điều này được sử dụng làm điểm bắt đầu cho thiết kế giao diện database design hoặc cơ sở dữ liệu. 3. Các loại Data Modelling Chủ yếu có ba loại mô hình dữ liệu khác nhau 1. Mô hình dữ liệu khái niệm Conceptual data model Mô hình dữ liệu khái niệm hay trong tiếng Anh còn được gọi là Conceptual data models là mô hình xác định những gì hệ thống chứa. Đối tượng dự kiến ​​cho các mô hình dữ liệu khái niệm là phía kinh doanh của một tổ chức, doanh nghiệp. Mục đích của mô hình này là để tổ chức, phạm vi và xác định các khái niệm và quy tắc, quy trình kinh doanh. Khi mô hình dữ liệu khái niệm được tạo ra, nó có thể được điều chỉnh và chuyển thành mô hình dữ liệu logic. 2. Mô hình dữ liệu logic Logical data model Mô hình dữ liệu logic hay trong tiếng Anh còn được gọi là Logical data models. Mô hình này xác định cách hệ thống sẽ được triển khai bất kể hệ quản lý cơ sở dữ liệu. Mô hình dữ liệu logic thường được tạo bởi kiến trúc sư dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh. Mục đích chính của mô hình là phát triển bản đồ kỹ thuật của các quy tắc và cấu trúc dữ liệu. Mô hình dữ liệu logic sẽ làm cơ sở cho việc tạo ra một mô hình dữ liệu vật lý. 3. Mô hình dữ liệu vật lý Physical data model Mô hình dữ liệu vật lý hay trong tiếng Anh còn được gọi là Physical data models là mô hình dành riêng cho ứng dụng và cơ sở dữ liệu sẽ được triển khai. Mô hình này mô tả cách hệ thống sẽ được triển khai bằng cách sử dụng một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cụ thể. Mô hình này thường được tạo ra bởi chuyên viên quản trị dữ liệu và các nhà phát triển với mục đích chính là triển khai thực tế cơ sở dữ liệu. 4. Các dạng mô hình hóa dữ liệu phổ biến Mô hình phân cấp – Hierarchical model Mô hình dữ liệu này sử dụng hệ thống phân cấp để cấu trúc dữ liệu theo định dạng giống như mô hình cây. Tuy nhiên, việc truy xuất và truy cập dữ liệu khá khó khăn trong cơ sở dữ liệu phân cấp. Đây là lý do tại sao nó hiếm khi được sử dụng ngày nay. Mô hình quan hệ – Relation model Được đề xuất như là một thay thế cho mô hình phân cấp bởi một nhà nghiên cứu của IBM. Ở đây dữ liệu được biểu diễn dưới dạng bảng. Nó làm giảm sự phức tạp và cung cấp một cái nhìn tổng quan rõ ràng về dữ liệu. Mô hình hướng đối tượng – Object-oriented model Data Modeliing này bao gồm một tập hợp các đối tượng, mỗi đối tượng có các tính năng và phương thức riêng. Kiểu mô hình cơ sở dữ liệu này còn được gọi là mô hình cơ sở dữ liệu hậu quan hệ. Mô hình mối quan hệ thực thể – Entity relationship model Mô hình mối quan hệ thực thể, còn được gọi là mô hình ER, đại diện cho các thực thể và các mối quan hệ của chúng ở định dạng đồ họa. Một thực thể có thể là bất cứ thứ gì – một khái niệm, một phần dữ liệu hoặc một đối tượng Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data model Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa SDM là mô tả cơ sở dữ liệu cấp cao dựa trên ngữ nghĩa và cấu trúc hình thức mô hình cơ sở dữ liệu cho cơ sở dữ liệu. Mô hình cơ sở dữ liệu này được thiết kế để nắm bắt nhiều ý nghĩa của môi trường ứng dụng hơn là khả năng có thể có với các mô hình cơ sở dữ liệu hiện đại. Dimensional data model Mô hình này được phát triển bởi Ralph Kimball và được thiết kế để tối ưu hóa tốc độ truy xuất dữ liệu cho các mục đích phân tích trong kho dữ liệu. Mô hình chiều dữ liệu Trong khi các mô hình quan hệ và ER nhấn mạnh đến khả năng lưu trữ hiệu quả, các mô hình chiều dữ liệu tăng khả năng dự phòng để giúp định vị thông tin nhằm mục đích báo cáo và truy xuất dễ dàng hơn. Mô hình này thường được sử dụng nhiều trên các hệ thống OLAP. 5. Lợi ích mà data modeling mang lại cho doanh nghiệp? 1. Cải thiện khả năng khám phá, tiêu chuẩn hóa và tài liệu hóa các nguồn dữ liệu. Đảm bảo các đối tượng dữ liệu dành cho các database được trình bày một cách chính xác. Việc bỏ sót các dữ liệu có thể dẫn đến sai lệch thông số trong các báo cáo vào tạo ra các kết quả sai lệch. 2. Giúp doanh nghiệp có thể thiết kế và áp dụng database một cách hiệu quả Khi doanh nghiệp có thể triển khai data modeling hiệu quả, thì các mô hình dữ liệu có thể giúp thiết kế các database chính xác hơn, hiệu quả hơn và logic hơn. Data modeling cung cấp cho doanh nghiệp một bức tranh tổng thể về nền tảng dữ liệu và là nguyên liệu để tạo ra các database. 3. Quản lý doanh nghiệp hiệu quả hơn Quản lý các nhóm mô hình dữ liệu, các quy trình, danh mục đầu tư và vòng đời của khách hàng, sản phẩm, hiệu quả Marketing giúp doanh nghiệp quản lý triệt để được các hoạt động trong công ty. **4. Hỗ trợ nâng cấp BI của doanh nghiệp ** Nâng cấp BI của doanh nghiệp và giúp doanh nghiệp xác định các cơ hội mới, bằng việc mở rộng khả năng xử lý và lưu trữ, khả năng nắm bắt và các trách nhiệm về các nguồn dữ liệu trong công ty. 5. Tăng khả năng tích hợp trong hệ thống doanh nghiệp Data modeling giúp hỗ trợ doanh nghiệp có thể tích hợp chặt chẽ hơn các hệ thống thông tin hiện có với các hệ thống mới được triển khai. Từ đó, giúp doanh nghiệp có được góc nhìn rộng hơn về trạng thái hiện tại của tổ chức. 6. Các quy tắc để ứng dụng data modeling hiệu quả 1. Hiểu đúng và rõ ràng mục tiêu cuối cùng Mục tiêu chính của mô hình hóa dữ liệu là trang bị và tạo lợi thế cạnh tranh, cũng như thúc đẩy KPI của doanh nghiệp. Để lập được mô hình dữ liệu hiệu quả, bạn cần phải biết chính xác nhu cầu của doanh nghiệp là gì. Bạn cũng cần hiểu về các nhu cầu của doanh nghiệp để biết nên ưu tiên những nhu cầu nào và những nhu cầu nào không cần thiết. Lời khuyên của INDA Hiểu rõ các yêu cầu của tổ chức và sắp xếp dữ liệu của bạn đúng cách. 2. Giữ cho các cấu trúc thật đơn giản và dễ hiểu khi doanh nghiệp phát triển Mọi thứ sẽ vô cùng dễ dàng lúc ban đầu ban đầu, nhưng khi doanh nghiệp bắt đầu phát triển thì các dữ liệu sẽ trở nên nhiều hơn và nhiều thuộc tính hơn. Đây là lý do tại sao bạn nên bắt đầu với các mô hình dữ liệu của bạn thật đơn giản và dễ hiểu. Khi bạn chắc chắn về các mô hình ban đầu của mình về độ chính xác, bạn có thể dần dần xây dựng và hệ thống nhiều bộ dữ liệu hơn. Lời khuyên của INDA Giữ mô hình dữ liệu của bạn đơn giản. Thực hành mô hình hóa dữ liệu tốt nhất ở đây là sử dụng một công cụ có thể bắt đầu nhỏ và có khả năng mở rộng quy mô khi cần thiết. 3. Sắp xếp dữ liệu của bạn dựa trên fact, dimensions, filters, and order Bạn có thể tìm thấy câu trả lời cho hầu hết các câu hỏi kinh doanh bằng cách sắp xếp dữ liệu của mình theo bốn yếu tố Fact Dimensions Filters Order. Ví dụ. Giả sử rằng bạn điều hành bốn cửa hàng thương mại điện tử ở bốn địa điểm khác nhau trên. Bây giờ là cuối năm, và bạn muốn phân tích cửa hàng thương mại điện tử nào có doanh số cao nhất. Trong trường hợp như vậy, bạn có thể tổ chức dữ liệu của mình trong năm qua. Fact sẽ cung cấp dữ liệu bán hàng tổng thể của 1 năm qua, dimensions sẽ là vị trí cửa hàng, filter sẽ kéo dài 12 tháng và đơn hàng sẽ là cửa hàng hàng đầu theo thứ tự giảm dần order. Bằng cách này, bạn có thể sắp xếp tất cả dữ liệu của mình đúng cách và định vị bản thân để trả lời một loạt các câu hỏi về chiến lược mà không phải đổ mồ hôi. Lời khuyên của INDA khuyến khích tổ chức dữ liệu của bạn đúng cách bằng cách sử dụng các bảng riêng lẻ cho các fact, dimensions để cho phép phân tích nhanh. 4. Giữ những thứ cần thiết Mặc dù bạn có thể muốn giữ tất cả dữ liệu mình thu thập được từ big data, nhưng đây là một việc không hề tốt! Mặc dù lưu trữ không phải là vấn đề trong thời đại kỹ thuật số, nhưng hiệu suất của việc lưu trữ khối lượng lớn như vậy sẽ khiến doanh nghiệp tốn thêm nhiều chi phí. Chỉ một phần nhỏ dữ liệu hữu ích là đủ để trả lời tất cả các câu hỏi liên quan đến kinh doanh. Lời khuyên của INDA Biết rõ khối lượng bộ dữ liệu bạn muốn giữ. Việc duy trì nhiều hơn những gì thực sự cần thiết làm lãng phí mô hình dữ liệu của bạn và dẫn đến các vấn đề về hiệu suất. 5. Luôn kiểm tra chéo các mô hình trước khi tiếp tục các bước tiếp theo Mô hình hóa dữ liệu là một dự án lớn, đặc biệt là khi bạn đang xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp. Đó chính là lý do mà bạn phải, bạn cần phải thận trọng trong các công việc này.. Luôn luôn kiểm tra chéo kỹ càng các mô hình dữ liệu của bạn trước khi tiếp tục các bước tiếp theo. Ví dụ nếu bạn cần chọn khóa chính để xác định đúng từng bản ghi trong tập dữ liệu, hãy đảm bảo rằng bạn đang chọn đúng thuộc tính. ID sản phẩm có thể là một thuộc tính như vậy. Do đó, ngay cả khi hai số đếm khớp nhau, ID sản phẩm của họ có thể giúp bạn phân biệt từng bản ghi. Tiếp tục kiểm tra nếu bạn đang đi đúng hướng. ID sản phẩm có giống nhau không? Lời khuyên của INDA kiểm tra chéo là cách tốt nhất để duy trì các mối quan hệ 1-1 hoặc 1-n. Mối quan hệ n-n chỉ giới thiệu sự phức tạp trong hệ thống. 6. Hãy để dữ liệu phát triển Mô hình dữ liệu không bao giờ đứng yên, nó sẽ luôn mở rộng ra về cả mặt khối lượng và thuộc tính. Vậy nên, khi doanh nghiệp của bạn phát triển, bạn cần phải tùy chỉnh mô hình dữ liệu của bạn cho phù hợp với quy mô của doanh nghiệp. Vì vậy, điều quan trọng là bạn phải giữ cho các mô hình dữ liệu được cập nhật theo thời gian, tốt nhất là theo thời gian thực. Cách thực hành tốt nhất ở đây là lưu trữ các mô hình dữ liệu của bạn trong kho lưu trữ, để có thể dễ dàng quản lý và điều chỉnh dễ dàng khi cần thiết. Lời khuyên của INDA Các mô hình dữ liệu trở nên lỗi thời nhanh hơn bạn mong đợi. Bạn cần phải cập nhật chúng liên tục theo thời gian >>> Đọc thêm KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP KHÓA HỌC DATA MODEL – THIẾT KẾ MÔ HÌNH DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU DATA ENGINEER LÀ GÌ? CÔNG VIỆC CHÍNH CỦA DE? CÁC KỸ NĂNG CẦN THIẾT Lựa chọn giữa domain model và meta modelData Model là trái tim của mọi ứng cùng, tất cả mọi thứ đều hướng về dữ liệu Dữ liệu đến từ bàn phím người dùng hoặc từ nguồn bên ngoài, dữ liệu được xử lý theo một số quy tắc nghiệp vụ và cuối cùng dữ liệu được hiển thị cho người dùng hoặc các ứng dụng bên ngoài theo một cách tiện lợi khía cạnh của ứng dụng, mọi chức năng bạn viết đều có dữ liệu liên quan để mang lại ý nghĩa cho toàn bộ hệ vậy, câu hỏi đặt ra ở đây là Các khía cạnh chính của một Data Modeling tốt là gì?Câu trả lời sẽ được giải đáp cụ thể trong bài viết dưới đây, nhưng trước tiên hãy đến với 2 định nghĩaĐịnh nghĩa 1 Data Model là gì?Data Model là một cách để tổ chức dữ liệu của ứng dụng. Bản thân Data Model không phải là dữ liệu, cũng không phải là thiết bị bạn sử dụng để lưu trữ dữ liệu hệ thống cơ sở dữ liệu bạn chọn. Do đó có thể khẳng định như sauBạn có thể lưu trữ cùng một dữ liệu sử dụng các mô hình dữ liệu khác có thể lưu trữ các dữ liệu khác nhau bằng cách sử dụng cùng một mô hình dữ thể chuyển đổi dữ liệu từ mô hình dữ liệu này sang mô hình dữ liệu khác quá trình này thường được gọi là “Migration of Data - Chuyển giao dữ liệu”.Định nghĩa 2 Làm thế nào chúng ta có thể định nghĩa một Data Model tốt?Nói cách khác là làm thế nào chúng ta có thể so sánh các tùy chọn mô hình dữ liệu khác nhau? Hay những khía cạnh nào cần được xem xét?Có 5 khía cạnh liên quan đến một Data Model tốtTính rõ ràng Sự dễ hiểu đối với những người sử dụng. Như bạn có thể đã biết, hầu hết thời gian developers đọc mã thay vì viết, vì vậy chúng ta cần hiểu rõ ràng những gì chúng ta đang làm với dữ liệu của linh hoạt Khả năng phát triển của mô hình mà không cần phải tác động quá lớn đến các đoạn code. Công ty startup mà bạn làm việc đang phát triển, vì vậy các hệ thống sẽ thay đổi và các mô hình dữ liệu đằng sau chúng sẽ cần phải phát triển theo thời suất Đây là một chủ đề rất rộng và bài viết này sẽ không nói về các nhà cung cấp cơ sở dữ liệu database vendorshoặc một số chỉnh sửa kỹ thuật để cải thiện tốc độ đọc và ghi dữ liệu. Cách thức thiết kế data model đúng đắn cũng đem lại lợi ích về hiệu suất. Chúng ta sẽ đi sâu hơn vào khía cạnh này ở phần suất Dưới góc nhìn của lập trình viên developer, chắc hẳn bạn sẽ muốn có một mô hình dữ liệu dễ làm việc mà không cần sử dụng nhiều thời gian định nghĩa về năng suất.Khả năng truy xuất nguồn gốc Cuối cùng, các công ty không chỉ muốn có dữ liệu liên quan đến người dùng của mình mà còn có dữ liệu liên quan đến chính hệ thống. Dữ liệu có thể cung cấp thông tin những gì đã xảy ra trong quá khứ, những giá trị công ty có tại một thời điểm nào cách khác để làm mọi người hài lòng, cần cung cấp Data Model dễ hiểu, dễ mở rộng hoặc thay đổi, có hiệu suất tốt đồng thời tốt cho năng suất của nhà phát triển và với khả năng hiểu biết những gì đã xảy ra trong quá khứCác kỹ thuật lập Data Modeling chínhNhư bạn có thể đoán, bài viết này sẽ đề xuất một cách chung để lập mô hình dữ liệu đáp ứng tất cả các yêu cầu đặt ra. Thực tế sẽ không có bất kỳ cách thức hoàn hảo tuyệt đối nào và câu trả lời chính xác hầu hết thời gian là “” “còn tùy vào rất nhiều yếu tố”, nhưng tôi đã sử dụng kỹ thuật mới này và có vẻ rất hứa hẹn. Nhưng trước tiên, hãy tìm hiểu “cách thông thường” của việc lập mô hình dữ liệu mà chắc hẳn bạn sẽ cảm thấy rất quen hình dữ liệu chuẩn còn gọi là Domain ModelBạn xác định các đối tượng và thuộc tính của chúng dựa trên phạm vi của vấn đề bạn đang giải quyết. Giống như có một loại hộp khác nhau cho mỗi loại đồ vật mà chúng ta muốn cất sử bạn đang phát triển giải pháp phần mềm Meetings. Phạm vi của bạn sẽ trông giống như danh sách sauCuộc họp Với thông tin cơ bản về địa điểm, thời gian, thời lượng và hoạt động như nơi các thực thể còn lại được liệt kê bên dưới hoạt độngCon người Các thành viên của cuộc họp có thể với một số vai trò cụ thể người tổ chức, thư ký, người thuyết trình,...Chủ đề Chương trình cho cuộc họp dưới dạng danh sách các chủ đề với một số thứ tự, mô tả, thời lượng,...Thỏa thuận Kết quả chính của cuộc trò chuyện có thể được gắn thẻ để thuận tiện tìm kiếm sau chú Các cuộc trò chuyện chính bên trong một chủ động Một số trách nhiệm ngắn hạn được giao cho một ràng là loại mô hình này khá rõ ràng vì được định nghĩa giống như cách chúng ta nghĩ về vấn vậy, đầu tiên hãy thực hiện kiểm tra về 5 khía cạnh phân tích thang điểm từ 1 đến 10Sự thông suốt 10 điểm. Có nghĩa là mô hình rất rõ ràng, giống như con người linh hoạt 3 điểm. Yếu tố không thật sự tốt vì với mỗi lĩnh vực mới được yêu cầu, sẽ cần một sự thay đổi về mô suất 6 điểm. Loại mô hình này không có hiệu suất tốt nhất và lý do sẽ được trình bày sau suất 3 điểm. Mỗi bộ sưu tập hoặc bảng sẽ cần phương thức riêng để cập nhật giá trị trong mỗi trường. Điều này không tốt cho năng suất của lập trình viên, trừ khi bạn phát triển một phần mềm trung gian để giao tiếp với cơ sở dữ liệu theo “cách tham số” nhưng điều này cũng không tự nhiên. Chúng tôi sẽ đề xuất một cách tốt hơn để thực hiện điều năng truy xuất nguồn gốc 2 điểm. Loại mô hình này cập nhật các trường dữ liệu ngay lập tức, vì vậy khi địa chỉ thay đổi, địa chỉ cũ sẽ bị mấtCách giải quyết là có một bảng riêng biệt ghi lại tất cả các thay đổi bảng nhật ký nhưng sẽ được tách biệt với phần còn lại của mô cách tiếp cận mô hình hóa tổng hợpCấu trúc của mô hìnhĐề xuất chỉ có một bảng hoặc bộ sưu tập lưu trữ tất cả dữ liệu miền, theo cùng một cấu trúc và không làm mất bất kỳ dữ liệu nào không cập nhật, không xóa. Có 2 ngoại lệ đối với quy tắc này, chúng tôi sẽ đề cập đến chúng ở phần trúc của “universal record” này là_id Định danh duy nhất của thực Tùy chọn Đây cũng là một mã định danh duy nhất của thực thể nhưng được điều khiển bởi một số quy tắc kinh doanh. Ví dụ địa chỉ email phải là duy nhất hoặc mối quan hệ giữa hai thực thể có thể tạo ra một thực thể mới có khóa duy nhất là “entity_id_1 - entity_id_2”.domain Loại thông tin đang lưu trữ. Hầu hết tất cả đều hữu ích cho việc lọc tìm nạp dữ liệu và có tính rõ ràng cho nhà phát triển khi xem cơ sở dữ Trường này có thể gây tranh cãi, nhưng trong một số ứng dụng đã phát triển về khái niệm công ty tổ chức mà người dùng của bạn thuộc về luôn hiện hữu giúp tăng tính rõ ràng của mô hình dữ liệu khi có 1 trường dữ liệu chứa tất cả các domain liên quanMối quan hệ của dữ liệu Bây giờ chúng ta đang suy nghĩ về các mối quan hệ. Hãy cho rằng có một bảng, không có quan hệ rõ ràng nào ở cấp mô hình hoặc có ở cấp dữ liệu. Ở đây, bạn có thể xác định thực thể gốc của thực thể hiện tại, vì vậy khi có quyền truy cập vào thực thể gốc, bạn cũng sẽ có quyền truy cập vào thực thể này. Đây có thể là company_id hoặc user_id cho hầu hết các trường Đây là nơi chứa Dữ liệu thực tế, là một mảng các đối tượng ở dạng {key, value, timestamp}.Trường attrsVới trường này, toàn bộ mô hình thực sự nằm trong trường attrs và mỗi khóa có thể nhiều hơn một lần đối với các mốc thời gian “timestamp” khác nhau.Ví dụ{key name’, value José’,timestamp 1575490495682}.{key name’, value José Manuel’,timestamp 1575490495795}.Cho biết rằng cùng một tên khóa có giá trị 'José' tại timestamp 1575490495682, nhưng sau đó đã đổi thành 'José Manuel' tại 1575490495795. Do dấu thời gian này lớn hơn dấu thời gian trước đó, chúng tôi xem giá trị này là giá trị hiện ra, sẽ luôn có 3 trường đặc biệt bên trong trường attrscompany_id Đã được giải Hoặc người dùng chịu trách nhiệm về việc tạo thực thái Giá trị 1 cho các thực thể đang hoạt động và -1 cho những gì đã xóa mặc dù thực sự không bao giờ xóa một thực thểLưu ý rằng “hình dạng” của thuộc tính giá trị bên trong mỗi thuộc tính có thể thuộc bất kỳ kiểu nào. Nếu chúng ta nghĩ theo thuật ngữ Javascript, chúng ta có thể có Chuỗi, Booleans, Số, Ngày, Mảng, Đối tượng,...Bây giờ, đã đến lúc xem chi tiết từng khía cạnh trong phân tích 5 khía cạnh của Data thông suốtĐây không phải là tính năng lớn nhất của mô hình này, bởi vì mỗi khi bạn nhìn vào một bản ghi, bạn cần phải đi sâu vào bên trong trường attrs. Đây là chi phí chúng tôi phải trả, sự đánh đổi để có được những lợi ích dù sau khi làm việc với mô hình giá trị quan trọng này một thời gian, bạn sẽ “thấy mô hình rất rõ ràng”, nhưng đối với người đọc, thoạt nghe có vẻ khó sẽ nhận một phần thưởng tuyệt vời khi lập mô hình như thế này bằng cách mô tả tất cả mô hình của mình bằng một câu truy vấn. Vì vậy, nếu chúng ta cần có một tài liệu hoặc tốt hơn là một trang web hiển thị các trường "thực" của mỗi thực thể, chúng ta có thể đạt được điều đó rất dễ giờ, hãy xem xét sự linh hoạt của mô hoạtTính linh hoạt được tích hợp trong mô hình meta và đó là khái niệm cốt lõi. Thay vì xác định trước các trường của thực thể cho mỗi phạm vi còn được gọi là “lược đồ”, chúng tôi chỉ xác định cấu trúc chung này có thể chứa bất kỳ lược đồ linh hoạt thực sự mạnh mẽ trong trường hợp nàyHệ thống của bạn cần lưu trữ loại dữ liệu mới tại một thực thể nhất định hoặc có thể là các thực thể mới. Bạn đã biết rằng bất kỳ thực thể nào cũng có thể được mô hình hóa bằng định nghĩa khóa giá trị Key-value đơn giản, vì vậy bạn sẽ không phá vỡ bất kỳ đoạn mã nào bằng cách thực hiện thay đổi này. Vấn đề là mô hình thực sự nằm bên trong dữ liệu, không phải bên trong cơ sở dữ cần thay đổi mối quan hệ giữa các thực thể, có thể có một thực thể phụ thuộc vào người dùng, và bây giờ cần phụ thuộc vào một nhóm người dùng…Đừng lo lắng, bạn chỉ cần cập nhật trường mối quan hệ bằng một truy vấn. Trong trường hợp này, có thể bạn sẽ cần thay đổi mã, nhưng bạn một lần nữa không cần phải thay đổi mô suấtHiệu suất là một lợi ích ít rõ ràng nhất của loại mô hình này. Bạn có thể lập luận rằng mô hình này chiếm nhiều không gian hơn mô hình truyền thống. Nhưng ngày nay việc lưu trữ không phải là một vấn đề vì có nhiều cách thức thực hiện khác nhau với chi phí suất chính không liên quan đến cách lưu trữ khóa giá trị, nhưng với trường dấu thời gian kết hợp với trường mà chúng tôi không bao giờ cập nhật hoặc xóa bất kỳ thứ đó, khi khách hàng đọc từ mô hình này nơi có thể cảm nhận được hiệu suất mô hình không cần phải lấy tất cả các thực thể, cũng như tất cả các trường thực thể mà họ quan tâm, bởi vì họ có thể đã có sẵn thông dụMột số dữ liệu đã được tạo trong cơ sở dữ liệu tại dấu thời gian khách hàng xem ứng dụng yêu cầu một số dữ liệu tại t_1 và máy chủ trả lời bằng dữ liệu mà khách hàng quan tâm chỉ dữ liệu mà module yêu cầu/có quyền truy cập. Sau đó, khách hàng đăng xuất ứng dụng tại dấu thời gian đến, tại dấu thời gian t_2 và t_3, máy chủ nhận dữ liệu mới, cung cấp thông tin đến cho những người dùng khác đã tương tác với ứng sau đó, tại t_4, khách hàng kết nối lại và thay vì xem lại tất cả thông tin cộng thêm thông tin mới, khách hàng chỉ nhận thông tin mới cần thiết, tránh lãng phí khi chuyển lại dữ liệu khách hàng đã có .Quá trình này khá tốt cho hiệu suất. Thay vì điều chỉnh một số chi tiết nhỏ, chúng tôi lược bỏ rất nhiều công việc mỗi khi truy cập cơ sở dữ liệu bằng cách truy vấn Chỉ cần cung cấp cho tôi những dữ liệu từ mốc thời gian này về này không chỉ hoạt động ở cấp thực thể các thực thể mới sẽ được gửi mà còn ở cấp trường chỉ gửi trường mới của các thực thể cũ, giảm dung lượng cần trao đổi về lâu cách khác, chúng tôi đang triển khai một bộ nhớ cache cục bộ, điều đó có thể xảy ra chỉ vì chúng tôi không cập nhật các trường, mà chỉ hướng đến việc bổ sung dữ liệu trường hợp nào chúng ta phá vỡ quy tắc "Chỉ thêm vào - không xóa hay cập nhật dữ liệu"?Có 2 tình huống cần xem xét, đề phòng trường hợp bạn băn khoăn không biết làm thế nào để quản lý1. Trường chỉ là trạng thái, có tính biến động. Giả sử bạn đã gửi thông báo cho người dùng của mình. Người dùng có thể muốn đánh dấu là đã đọc hoặc chưa đọc và có thể thực hiện quá trình này nhiều lần. Vì vậy, không có giá trị thực nào giữ tất cả "lịch sử nhấp chuột", vì bản chất của dữ Trường đại diện cho một thực thể con, ví dụ bạn có thể có một domian gọi là "Kỹ năng" có "điểm" từ 1 đến n. Bạn có thể tạo một domain mới có tên “SkillGrades” nhưng là một thực thể con sẽ đơn giản hơn nếu được lồng vào bên trong domian gốc. Vấn đề là thay vì có nhiều khóa = 'điểm' cho mỗi lần bạn thêm hoặc xóa điểm, bạn chỉ có một khóa = 'điểm' và bạn thêm vào bên cả hai trường hợp, chúng tôi cập nhật timestamp của các trường này trong mỗi lần cập nhật. Vì vậy, timestamp sẽ được công nhận là thông tin mới vào lần tiếp theo khách hàng yêu suấtNếu bạn có 20–30 loại thực thể trong mô hình của mình và không quá khó để đạt được con số này, bạn sẽ cần phải có một số phương thức CRUD Tạo-Đọc-Cập nhật-Xóa cho từng thực thể. Vì vậy, bạn sẽ có khoảng 100 phương pháp được sử dụng trong từng trường chép mã hiện có từ một phương thức, thay đổi tên tệp,, thay đổi nội dung của phương thức, thêm/xóa trường,...Mỗi khi bạn thay đổi các trường của thực thể thì sẽ xảy ra điều gì? Định vị tệp, thay đổi trường, khởi động lại máy chủ…Khi bạn có một mô hình meta, bạn sẽ nhanh chóng nhận ra rằng bạn cần phải xây dựng một số chức năng tiện ích để tương tác. Tuy nhiên sự khác biệt với 100 phương thức được đề cập ở trên là tập hợp các tiện ích nhỏ hơn và không phụ thuộc vào quy mô domain của bạn Dưới đây là một số chức năng nên xem xétcreateEntity Tạo cấu trúc cơ bản và đó là thực thể không tính đến đúng sai giống như tất cả các chức năng khác bên dưới.addAttrsToEntity Chức năng “cập nhật”, cho phép thêm dữ liệu mới vào thực thể mà không làm mất dữ liệu trước Thêm “thông tin quan hệ” của thực thể, để có thể xác định sau này ai có thể truy cập vào các dữ liệu Bằng _id hoặc uniqueKey, bạn nhận được dữ liệu thực Hầu hết thời gian chúng ta chỉ quan tâm đến giá trị cuối cùng hiện tại của mỗi trường, vì vậy chúng ta chuyển một thực thể cho phương thức này và một số khóa để trả về và chúng ta nhận được một đối tượng có giá trị cuối cùng cho mỗi Cho phép trả về các thực thể ở cấp công ty tất cả người dùng đều có quyền truy cập ở cấp người dùng hoặc các cấp khác ví dụ route, tham số truy vấn.Bạn sẽ mong đợi có ít hơn khoảng 50% đến 70% khối lượng mã cần được viết, nhưng cũng ít lỗi hơn do đã được tiêu chuẩn xuất nguồn gốcNếu bạn xóa dữ liệu vật lý hoặc cập nhật dữ liệu tại chỗ cách tiếp cận phổ biến nhất, bạn đang mất khả năng biết những gì đã xảy ra trong quá khứ. Đôi khi đây là những gì bạn thực sự mong muốn ví dụ trong 2 trường hợp đã nêu ở trên nhưng những lúc khác bạn chỉ cảm thấy an toàn biết rằng cơ sở dữ liệu không chỉ lưu giữ dữ liệu có liên quan đến người dùng của bạn mà còn lưu giữ các sự kiện liên quan đến từng phần dữ liệu. Điều này tốt cho các công việc sau này nhưGỡ lỗi debug Bạn có thể "thực sự thấy những gì đã xảy ra"Phân tích Bạn cũng có khái niệm về tình trạng hoạt động của ứng dụng bạn đang xây dựng bằng cách xem cơ sở dữ theo, chúng ta hãy xem xét các con số với cách tiếp cận mớiMeta-Model có những lợi thế rõ ràng trong mỗi chiều, ngoại trừ việc ít rõ ràng hơn mặc dù bạn có thể điều chỉnh ý định của mình theo mô hình này theo thời gian. Lấy hình ảnh chỉ để so sánh 2 phương án, các con số là tùy ý và không dựa trên các nghiên cứu nghiêm điều gì liên quan đến việc sử dụng mô hình này trong Browser?Đây có thể là “phần 2” của bài viết này, nhưng tóm lại, các khía cạnh chính làCó một bản sao cục bộ của dữ liệu nhận được từ máy chủ tại LocalStorage hoặc thậm chí tốt hơn trong IndexedDB. Dữ liệu này chỉ được tận dụng khi có dữ liệu đó, chúng tôi sẽ điền vào một đối tượng một đối tượng JS lớn với tất cả dữ liệu với 2 phép biến đổi1 Chúng tôi sẽ chỉ có giá trị cuối cùng của mỗi trường dấu thời gian sẽ không còn cần thiết2 Thay vì có dữ liệu ở dạng [{key 'name', value 'José}, {key' city ', value' Santiago '}], chúng ta sẽ có dữ liệu giống như {name' José ', thành phố' Santiago '}. Vì vậy, dữ liệu sẽ tự nhiên hơn đối với mô hình tư này rất quan trọng, bởi vì bất kỳ ai cũng đều đang quan tâm đến “khả năng truy cập” vào đoạn mã mà khách hàng cũng có. Khi dữ liệu mới được tạo ra bởi người dùng, bạn sẽ thêm dữ liệu vào đối tượng JS lớn của mình và cũng thực hiện yêu cầu đến máy chủ, vì vậy giao diện người dùng sẽ phản ánh các thay đổi ngay lập cùng nhưng không kém phần quan trọng, việc xây dựng Module quản trị qua Mô hình Meta tạo, xóa, cập nhật dữ liệu mới cũng rất dễ thực hiện. Bạn sẽ dùng ít đoạn mã đặc biệt hơn cho mỗi bộ sưu tập, các đoạn mã bạn viết sẽ có tính nhất quán hơn và chỉ cần ít thành phần UI để viết itnext Tổ Chức Dữ Liệu Theo Mô Hình Real, Tổ Chức Dữ Iệu Theo Mô Hình Real, Tổ Chức Dự Trữ Theo Môn Hình Real, Dự Trữ Theo Mô Hình Real, Hình Thức Thừa Kế Theo Di Chúc Theo Quy Định Của Bộ Luật Dân Sự 2015, Dữ Liệu Real, Mô Hình Real, Luận Văn Về Mô Hình Real, Công Ty Cơ Cấu Theo Mô Hình Chức Năng, Tài Liệu Tham Khảo Về Kế Thừa Theo Di Chúc, Trình Bày Các Bước Vẽ Lưu Đồ, Mô Hình Real, Các Bước Xây Dựng Mô Hình Real, Tổ Chức Chính Quyền Địa Phương Theo Mô Hình Xô Viết, Hình Thức Di Chúc Theo Quy Định Của Bộ Luật Dân Sự Năm 2015, Chuyên Dề Mô Hình Tổ Chức Hd Giá Dục Theo Hướng Trải Nghiệm Cho Trẻ Mn, - Học Liệu Số Trong Dạy Học Là Sách Giáo Khoa,tài Liệu Tham Khảo Điện Tử,trình Chiếu, Hình ảnh,video,âm Thanh,bài Giảng Điện Tử, Thí Nghiệm ảo. - Chức Năng +, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp, Bien Phap To Chuc Day Hoc Nhom Theo Mo Hinh Truong Hoc Moi Viet Nam, Phân Loại Khách Du Lịch Theo Hình Thức Tổ Chức, Mô Hình Real Cho Chu Trình Bán Hàng Thu Tiền Ngay, Luận Văn Vẽ Mô Hình Real Cho Chu Trình Bán Hàng Thu Tiền, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Giang3 Viên Hạng Iii, Lựa Chọn Sưe Dụng Hình Thức, Phương Pháp Tổ Chức HĐtn, Hn Theo Chủ Đề ở Cấp Thcs, Lựa Chọn Sử Dụng Hình Thức Phương Pháp Tổ Chức HĐtn Hn Theo Chủ Đề ở Thcs, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên, Lựa Chọn, Sử Dụng Hình Thức, Phương Pháp Tổ Chức HĐtn, Hn Theo Chủ Đề ở Thcs - Hướng Dẫn Làm Bài, Thiết Kế Tiến Trình Dạy Học Theo Mô Hình Lớp Học Đảo Ngược Chương Chất Khí - Vật Lí 10 Loại Tài Liệu, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Mầm Non - Hạng Ii, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Mầm Non Hạng 2, ài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giảng Viên Chính, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giảng Viên Chính, Tai Liệu Bồi Dưỡng Theo Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Thpt Hạng 2, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Gvmn Hạng Ii Năm 2017, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Mầm Non Hạng Iii, Nguyễn Tuấn Anh 2011, Hoàn Thiện Tổ Chức Công Tác Kế Toán ở Các TĐkt Việt Nam Theo Mô Hình Ctm - C, Tài Liệu Đề án Kinh Doanh Của Be Fresh– Chuỗi Cửa Hàng Eat Clean Theo Hình Thức ăn Nhanh, Thực Trạng Về Qui Định Của Pháp Luật Về Hình Thức Thừa Kế Theo Di Chúc Theo Quy Định Bộ Luật Dân Sự 2015, Tài Liệu Bồi Dưỡng Theo Tiêu Chuẩn Chức Danh Nghề Nghiệp Giáo Viên Thpt Hạng Iii, Nội dung Text Chuyên đề 2 Tổ chức dữ liệu hệ thống kế toán - Nguyễn Bích Liên LOGO Chuyên đề 2 Tổ chức dữ liệu hệ thống kế toán Nguyễn Bích Liên Ch2. Tổ chức dữ liệu 1 Nguyễn Bích Liên Mục tiêu You can briefl y add outl ine of this slide pa ge in this text box. 1. Hiểu các cách tổ chức dữ liệu kế toán 2. Hiểu nguyên tắc tổ chức dữ liệu & tích hợp dữ liệu theo cấu trúc quan hệ 3. Hiểu các phương pháp mã hóa dữ liệu 4. Ảnh hưởng của tổ chức dữ liệu tới kế toán Ch2. Tổ chức dữ liệu 2 Nguyễn Bích Liên Nội dung Tổ chức dữ liệu kế toán I II Qui trình Xử lý dữ liệu Tích hợp mô hình tổ chức dữ liệu - sơ đồ III REA IV Mã hóa dữ liệu V Thảo luận ảnh hưởng của tổ chức dữ liệu tới hệ thống thông tin kế toán Ch2. Tổ chức dữ liệu 3 Nguyễn Bích Liên I. Tổ chức dữ liệu kế toán 1 Khái niệm tổ chức dữ liệu 2 Các mô hình tổ chức dữ liệu kế toán 3 Tổ chức dữ liệu mô hình E-R- REA Ch2. Tổ chức dữ liệu 4 Nguyễn Bích Liên Khái niệm tổ chức dữ liệu Tổ chức dữ liệu là việc sắp xếp các dữ liệu của hệ thống theo những nguyên tắc nhất định tại các nơi lưu trữ dữ liệu. • Dữ liệu • Cơ sở dữ liệu là tất cả các dữ liệu của một tổ chức hay một phạm vi nào đó được sử dụng trong hệ thống xử lý thông tin của tổ chức hay phạm vi đó Trong môi trường KT bằng tay, dữ liệu được lưu trữ ở đâu? Trong môi trường bằng máy, dữ liệu được lưu ở đâu? Theo nguyên tắc nào? Ch2. Tổ chức dữ liệu 5 Nguyễn Bích Liên Tổ chức dữ liệu  Về mặt logic các dữ liệu trong CSDL được sắp xếp Ký tự -> vùng dữ liệu -> mẩu tin- tập tin dữ liệu -> CSDL Kế toán Kế toán Ví dụ bằng tay bằng máy Ký tự Vùng dữ liệu Tập tin dữ liệu Cơ sở dữ liệu  Các tập tin trong CSDL có quan hệ với nhau theo những nguyên tắc nhất định. Ví dụ ? Ch2. Tổ chức dữ liệu 6 Nguyễn Bích Liên Sự phát triển của kỹ thuật CSDL Mốc Sự kiện Kỹ thuật CSDL trích William 1960s Máy tính lớn Hệ thống tập tin Máy tính như một nơi chứa mainframe các tập tin. 1960s Hệ quản trị CSDL Quản trị CSDL Chuẩn hóa lưu trữ, xử lý và DBMS database management truy cập dữ liệu 1960s Dịch vụ thông tin trực Quản trị văn bản CSDL gồm các văn bản, từ tuyến text managemant tạp chí, báo, hình ảnh, giọng Người sử dụng truy cập qua HT dịch vụ mạng trực tuyến 1970s Hệ chuyên gia expert Suy luận, suy đoán CSDL về các qui luật ra systems quyết định, logic ra quyết định 1970s Lập trình hướng đối tượng 1980s Hypetext systems Tìm kiếm thông qua các kết nối trong CSDL 1990s chức dữ li ệu Ch2. Tổ Intelligent database Kết hợp 7tất cả các Nguyễn Bích Liên systems kỹ thuật trên Các kỹ thuật CSDL trong kế toán Kế toán đã sử dụng các mô hình tổ chức dữ liệu nào? Trong điều kiện ứng dụng CNTT ra sao? Hệ quản trị CSDL Phần mềm ứng dụng & dữ liệu độc lập Hệ quản trị CSDL Phần mềm ứng dụng Hệ thống máy & dữ liệu gắn chặt tinh lớn Tập tin thông thường với nhau; trùng lặp, mainframe không chuẩn hóa . Sử dụng kế Sổ theo thời toán thủ công Mô hình sổ kế toán gian- đối tượng  Tổ chức dữ liệu kế toán thủ công thế nào? Tập trung loại dữ liệu gì? Ch2. Tổ chức dữ liệu 8 Nguyễn Bích Liên Tổ chức tập tin thông thường theo từng ứng dụng Sự kiện A VD đặt hàng  Được sử dụng Đối tượng B Chương trình ứng trong môi trường VD hàng tồn kho dụng 1- ví Dữ liệu lưu trữ dụ bán hàng riêng biệt theo Đối tượng C VD từng ứng dụng. Nhược điểm? Đối tượng B Người VD HTK sử dụng Sự kiện D Chương VD nhập trình ứng kho dụng 2- ví Sự kiện E dụ hàng tồn kho vd xuất kho Ch2. Tổ chức dữ li ệu 9 Nguyễn Bích Liên Tổ chức theo hệ quản trị CSDL Cơ sở dữ liệu Đặc điểm của mô Sự kiện A, đối tượng B, C. Sự kiện D, E, F … hình tổ chức dữ liệu này Module bán Module gửi Module….. hàng hàng …. Ch2. Tổ chức dữ li ệu 10 Nguyễn Bích Liên Hệ quản trị cơ sở dữ liệu Thế nào là hệ quản trị CSDL? Nó thực hiện những công việc gì? Tại sao cần hệ quản trị CSDL? DBMS là phần mềm quản lý dữ liệu. Chức năng Truy vấn dữ Tổ chức dữ liệu Xử lý dữ liệu liệu DQL- DDL- Data DML- data Data Query Description manipulation Language Language language • Tạo thông Định nghĩa cấu • Cập nhật dữ tin, báo cáo trúc CSDL liệu theo yêu • Tên của DL • Sửa dữ liệu cầu người • Kiểu dữ liệu • Nhập dữ liệu sử dụng • Độ dài DL • Trích dữ liệu Ch2. Tổ chức dữ liệu 11 Nguyễn Bích Liên Hệ quản trị Cơ sở dữ liệu CSDL- DBMS Người sử Người sử Người sử dụng 1 dụng 2 dụng 3 DBMS kế DBMS kế DBMS kế toán toán toán Schema or database model Database Ch2. Tổ chức dữ liệu 12 Nguyễn Bích Liên Kiến trúc của Cơ sở dữ liệu Có 3 mức độ kiến trúc của Cơ sở dữ liệu Sử dụng công cụ hỗ trợ mô tả tùy mô Khái niệm CSDL hình cấu trúc dữ Sử dụng CSDL liệu E-R; OMT Báo cáo mong muốn object orientation Thông tin cần hiển thị modeling technique… Mô hình cấu trúc dữ liệu • Hình cây hay gọi là phân cấp • Mạng • Quan hệ • Hướng đối tượng DL lưu trữ thực sự theo cách để có Phương pháp truy cập • Trình tự • Trình tự có chỉ mục indexed sequencial Ch2. Tổ chức dữ liệu • Trực tiếp 13 Nguyễn Bích Liên Mô hình dữ liệu khái niệm mối liên kết thực thể - entities relationship  Mô hình mối liên kết thực thể là công cụ mô tả mối quan hệ giữa các thực thể các đối tượng cần thu thập và lưu trữ thông tin trong CSDL. Mô hình dữ liệu Mối quan Thực thể gì? hệ/liên kết Đối tượng cần thu Thuộc tính của thực giữa các thập và lưu trữ thể tính chất của thực thực thể thông tin thể 11 • Thuộc tính mô tả 1- nhiều • Thuộc tính tên gọi- nhiều - nhiều khóa chính duy nhất Để phân biệt • Thuộc tính liên kết- khóa ngoại Dùng liên kết giữa các tập thực thể. Ch2. Tổ chức dữ liệu 14 Nguyễn Bích Liên Mô hình dữ liệu cấp khái niệm mối liên kết thực thể entities relationship  Ký hiệu Thuộc Thuộc Thuộc Thuộc Thuộc Thuộc tính 1 tính 2 tính … tính 1 tính 2 tính … Thực thể 1 Thực thể 2 Ch2. Tổ chức dữ liệu 15 Nguyễn Bích Liên Mô hình E-R ứng dụng trong kinh tế/kế toán  Trong kinh tế và kế toán, các thực thể entities được phân thành các nhóm theo mô hình REAL • Nguồn lực Resources TS DN sở hữu • Sự kiện Events • Tác nhân/đối tượng tham gia Agents • Vị trí Locations xẩy ra sự kiện, nơi lưu nguồn lực, nơi/vị trí tác nhân Ch2. Tổ chức dữ liệu 16 Nguyễn Bích Liên Mô hình E-R ứng dụng trong kinh tế/kế toán Tác nhân bên Nguồn lực Sự kiện trong Tác nhân bên Vị trí ngoài nếu nếu cần cần Tác nhân bên Nguồn lực Sự kiện trong Tác nhân bên ngoài nếu cần Ch2. Tổ chức dữ liệu 17 Nguyễn Bích Liên Cấu trúc dữ liệu cấp logic – cấu trúc quan hệ - relational structures  Các dữ liệu trong CSDL được lưu trữ dưới dạng bảng dữ liệu 2 chiều cột, dòng KHAÙ CH HAØ NG Costomer Relation M AÕ KH T EÂ KH N ÑÒ CHÆ A SOÁ DÖ 01 Nguy eã Vaê A n n xx xx 300 02 cty TNHH Hoa Huyeàn xx xx 500 BAÙ HAØ N NG Sale Relation SO HÑ Á M AÕ KH NGAØ BAÙ HAØ Y N NG ÑK T HANH T OAÙ N 101 01 15/09 1 102 02 20/9 2 103 01 25/10 1 CHI T I EÁ BAÙ HAØ T N NG Det ail Sale Relation S HÑ OÁ M AÕ HAØ NG SO L Ö NG Á ÔÏ 101 216 100 101 218 200 101 217 150 102 218 420 103 216 300 103 217 200 HAØ NG HOÙ -GI AÙ A VOÁ NgoodsRelation HAØ GÕ T EÂ HAØ M AÕ N N NG HOÙ A ÑÔ GÍA N 216 Vaû luï i a 100,000 217 Vaaû coton i 40,000 218 Vaû boá i 20,000 Ch2. Tổ chức dữ liệu 18 Nguyễn Bích Liên Mô hình E-R ứng dụng trong kinh tế/kế toán  Mối liên kết giữa các thực thể mô tả vấn đề gì? Tập trung vào các khía cạnh hoạt động kinh tế hay tập trung vào ảnh hưởng tới TK kế toán?  Dựa vào đâu xác định các thực thể? Dựa vào đâu xác định các thuộc tính thực thể? Dựa vào đâu xác định mối liên kết giữa các thực thể?  Cách tiếp cận để phân tích HĐ kinh tế nhằm xây dựng mô hình REA? Ch2. Tổ chức dữ liệu 19 Nguyễn Bích Liên Cấu trúc dữ liệu cấp vật lý  Ở cấp độ vật lý, các bảng dữ liệu được lưu trữ trong hình thức các files dữ liệu phù hợp với các kiểu truy cập dữ liệu  Trình tự  Trình tự có chỉ mục  Truy cập trực tiếp  Các files dữ liệu sự kiện gọi các tập tin nghiệp vụ transaction files, các files đối tượng, nguồn lực, vị trí được gọi là tập tin chính master file. Ch2. Tổ chức dữ liệu 20 Nguyễn Bích Liên LOGOChương 2 Cơ Sở Dữ LiệuLớp viênLOGONội dung1Những vấn đề chung về CSDL2Thiết kế CSDL trong hệ thống TTKTLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL1. Khái niệmCơ sở dữ liệu là một tập hợp có cấu trúccủa các dữ liệu được lưu trữ có thể thỏamãn đồng thời nhiều người sử Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLThựcthểCá thểThuật ngữQuanhệThuộctìnhTextLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLa Thực thể EntityLà lớp các đối tượng có cùng đặc tính chung mà người tamuốn quản lí thông tin về nóTrong thực tế có nhiều thực thể khác nhau+ Thực thể xác định+ Thực thể chức năng+ Thực thể sự kiện+ Thực thể quan hệLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLb Cá thể InstanceLà một đối tượng cụ thể trong cá thểVD Lớp KT8A1 là một cá thể của thực thể TrườngĐHKTKTCN, bút là một cá thể của thực thể đồdùng học tập...LOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLc Thuộc tính AttributeLà đặc trưng riêng của tất cả các đối tượng trong thực thểCác loại thuộc tính phổ biến+ Thuộc tính định danh+ Thuộc tính mô tả+ Thuộc tính quan hệ+ Thuộc tính lặp+ Thuộc tính thứ sinhLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ Relation- Quan hệ một – mộtVD 1 ổ khóa – 1 chìa khóa- Quan hệ một – nhiềuVD 1 khách hàng – Nhiều mặt hàngQuan hệ nhiều – nhiềuVD sinh viên và môn họcLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ RelationBậc của quan hệ Chỉ số lượng thực thể tham gia vào quanhệ đó+ Quan hệ bậc 1 là quan hệ của một cá thể với các cá thểkhác cùng một thực thể+ Quan hệ bậc 2 là quan hệ giữa hai thực thể. Đây là quanhệ thường gặp trong thực thể.+ Quan hệ bậc 3 trở lên được gọi là quan hệ bậc cao. Mọiquan hệ bậc cao đều được biến đổi về quan hệ bậc 2LOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ RelationMô hình thực hiện+ Mô hình cơ sở dữ liệu thứ bậc Mô hình chính đầu tiêncó tính thương mại dành cho CSDL lớn LOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ Relation+ Mô hình cơ sở dữ liệu mạng Các báo cáo có thể thiếtlập từ nhiều nguồnLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL2. Một số thuật ngữ trong thiết kế CSDLd Quan hệ Relation+ Mô hình cở sở dữ liệu quan hệ Có thêm chức năng chủkhác ~> Dễ hiểu và dễ thực hiện hơnLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALa Cấu trúc mô hình RealGồm các thực thể cần lưu trữ trong mô hình, thuộc tính củathực thể, và mối liên kết giữa các thực thể này. Cấu trúcnày được mô tả về mặt lý luận dựa trên hình thức cấu trúccủa mô hình ER- Thực thể lưu trữ- Sự kiện events- Nguồn lực resources- Tác nhân agents- Vị trí locationsLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALb Mô tả mô hình RealCác kí hiệu cơ bảnTên thực thểTên thuộc tính củathưc thểThuộc tính khóaLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALb Mô tả mô hình RealNguyên tắc chung mô tả mô hình REAL + Nguyên tắc 1 Mỗi thực thể sự kiện phải liên kết ít nhấtmột thể nguồn lực kinh tế+ Nguyên tắc 2 Mỗi thực thể sự kiện phải liên kết ít nhấtmột thể sự kiện khác+ Nguyên tắc 3 Mỗi thực thể sự kiện phải liên kết ít nhấttới hai tác nhân tham giaLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALc Các bước phân tích và xây dựng mô hình REAL- Bước 1 tìm hiểu hoạt động kinh doanh của đơnvị; cácchiến lược, chính sách, và kế hoạch phát triển cùng cácnhu cầu thông tin liên quan hoạt động kinh doanh để cómọi cái nhìn tổng quan về doanh Bước 2 Xem xét quy trình xử lý kinh doanh và xác địnhcác sự kiện quan trọng cần thu thập và lưu trữ thông tinvà trình tự của nó trong quá Bước 3 Phân tích mỗi một sự kiện đã nhận diện ở bước2 để xác minh nguồn lực sự kiện, tác nhân tham gia vàcác vị trí liên quan trong sựkiệnLOGOI. Những vấn đề chung về CSDL3. Tổ chức dữ liệu theo mô hình REALc Các bước phân tích và xây dựng mô hình REAL- Bước 4 Xác định các nhu cầu thông tin cần thu thập và lưutrữ về các nội dung đã được xác nhận ở bước 3. Xác định cácđặc điểm, chính sách liên quan tới các thực thể đã nhận diện ởbước 3 để làm căn cứ xác định các thuộc tính của thực thể vàmối liên kết giữa các thực Bước 5 Vẽ mô hình REAL theo đúng nguyên tắc mô tảLOGOII. Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toána Yêu cầu cơ bản về thông tin kế toán- Một số yêu cầu cơ bản của thông tin kế toán hiện nay cóthể liệt kê đó là+ Trung thực+ Khách quan+ Đầy đủ+ Kịp thời+ Dễ hiểu+ Có thể so sánhLOGOII. Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toánb Cơ sở hình thành thông tin kế toán- Thu thập thông tin kế toán ghi nhận ban đầu cácNVKTTC phát sinh thông qua các PP chứng từ kế Xử lý thông tin kế toán Phân loại , sắp xếp, xử lý, hệthống hóa thông tin những thông tin ban đầu qua cácphương pháp kế toán nhằm có được những thông tinphù hợp để ghi nhận vào các loại sổ kế toán, báo cáoliên Phân tích và cung cấp thông tin Phân tích những TTKTđược ghi nhận để có được những số liệu, những thôngtin đáp ứng được yêu cầu của các đối tượng liên Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toánc Hình thức biểu hiện của thông tin kế toán- Sử dụng các thước đo giá trị, thước đo hiện vật, thướcđo thời gian. Tuy nhiên chủ yếu vẫn là thước đo giá Thiết kế CSDL trong HTTTKT1. Yêu cầu của hệ thống thông tin kế toánd Đánh giá chất lượng của thông tin kế toán- Tùy theo từng nhu cầu và mục tiêu nhất định, cũng nhưcăn cứ vào các Báo cáo kế toán khác nhau mới đánh giáđược chất lượng thông tin kế Tùy từng quy mô, lĩnh vực hoạt động mà yêu cầu cungcấp thông tin cũng khác Để đưa ra quyết định kinh tế phục vụ công tác quản lý,điều hành doanh nhiệp cần thiết và tiên quyết phải dựavào các thông tin kế toán, thông tin thuế của doanhnghiệp => hoạch định việc thu nhận – xử lý và phân tích ,cung cấp thông tin kế toán đáp ứng được vai trò đối vớitừng doanh Thiết kế CSDL trong HTTTKT2. Các bước thiết kế cơ sở dữ liệu trong hệ thống thông tinkế toán- Bước 1 Xác định nhu cầu thông tin- Bước 2 Xác định các thực thể và thuộc tính tương ứng- Bước 3 Xác định mối quan hệ giữa các thực thể- Bước 4 Tạo sơ đồ mối liên hệ thực thể- Bước 5 Chuẩn hóa mối quan hệLOGOCâu hỏi thảo luậnCâu 1 Trình bày khái niệm về CSDLCơ sở dữ liệu là một tập hợp có cấu trúc của các dữ liệuđược lưu trữ có thể thỏa mãn đồng thời nhiều người sửdụng- Với hệ thống thông tin kế toán thông thường xử lý thủcông, dữ liệu được lưu trữ trên giấy và cấu trúc của dữliệu chính là các mẫu chứng từ, sổ sách- Với các hệ thống kế toán dùng máy tính, dữ liệu đượclưu giữ dưới dạng các tệp tin và cấu trúc của dữ liệuchính là cấu trúc của các tập tin cơ sở dữ liệuLOGOCâu hỏi thảo luậnCâu 2 Khái niệm tệp và hệ thống tệp dữ liệu- Bit 1 hoặc 0- Byte- 8 bits số, kýtự , tínhiệu - Trường/ thuộc tính- Nhóm các ký tự được tổ chức nhằm mục đích lưu trữ vàxử lý- Biểu ghi / Thực thể- Nhóm các trường có liên quan tới nhau- Tập DL / Tập thực thể- Một nhóm các biểu ghi có cấu trúc giống nhau- Cơ sở dữ liệu CSDL- Một nhóm các tập dữ liệu có liên quan

tổ chức dữ liệu theo mô hình real