Bài giảng Cơ sở dữ liệu - Lê Ngọc Lãm

TRÖÔØNG ÑH NOÂNG LAÂM TP.HCM KHOA QUAÛN LYÙ ÑAÁT ÑAI & BAÁT ÑOÄNG SAÛN CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU Baøi giaûng moân hoïc Giaûng vieân: ThS. Leâ Ngoïc Laõm Boä moân: Coâng Ngheä Ñòa Chính GIÔÙI THIEÄU MOÂN HOÏC Thôøi löôïng Phaïm vi moân hoïc Ñoái töôïng nghieân cöùu Muïc ñích nghieân cöùu Yeâu caàu moân hoïc Caáu truùc moân hoïc NỘI DUNG 1. NHẬP MÔN CSDL 2. CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ 3. CHUẪN HOÁ CSDL 4. THIẾT KẾ HỆ THỐNG 5. CSDL TÀI NGUYÊN ĐẤT ĐAI CHÖÔNG 1NHAÄP MOÂN CSDL CAÙC KHAÙI NIEÄM MOÄT SOÁ VÍ DUÏ CAÁU TRUÙC MOÄT HEÄ CSDL TÍNH ÑOÄC LAÄP DÖÕ LIEÄU MOÂ HÌNH DÖÕ LIEÄU HEÄ QUAÛN TRÒ CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU KHAÙI NIEÄM CSDL Khaùi nieäm veà döõ lieäu Nhu caàu quaûn lyù vaø truy xuaát thoâng tin Caùc hình thöùc toå chöùc döõ lieäu Caùc tính chaát cuûa döõ lieäu Caùc daïng döõ lieäu Sinh vieân Quoác gia Ñôn vò haønh chaùnh Tænh Ñoàng Nai; caùch Tp.HCM 30km Tænh Bình Thuaän; caùch Tp.HCM 150km Tænh Long An; Caùch Tp.HCM 50km Vieät nam; daân soá 80 trieäu ngöôøi Laøo; daân soá 30 trieäu ngöôøi Thaùi Lan; daân soá 60 trieäu ngöôøi Trung Quoác; 1,2 tyû ngöôøi Nguyeãn thò Meùn; 20 tuoåi; Queâ quaùn: Tieàn Giang Leâ Vaên Luùa; 21 tuoåi; queâ quaùn: Long An Traàn thò Son; 19 tuoåi; queâ quaùn: Bình Ñònh CAÁU TRUÙC 1 HEÄ CSLD Möùc vaät lyù Möùc khaùi nieäm Möùc khung nhìn NGÖÔØI THIEÁT KEÁ HEÄ THOÁNG MAÙY TÍNH NGÖÔØI SÖÛ DUÏNG ………. TÍNH ÑOÄC LAÄP DÖÕ LIEÄU Möùc ñoäc laäp vaät lyù (Physical data independence) là khả năng sửa đổi sơ đồ vật lý không làm cho các chương trình ứng dụng phải viết lại. Các sửa đổi ở mức vật lý là cần thiết để cải thiện hiệu năng. Độc lập dữ liệu luận lý (Logical data independence) là khả năng sửa đổi sơ đồ luận lý không làm cho các chương trình ứng dụng phải viết lại. Các sửa đổi ở mức luận lý là cần thiết khi cấu trúc luận lý của cơ sở dữ liệu bị thay thế. MOÂ HÌNH DÖÕ LIEÄU Moâ hình maïng Moâ hình phaân caáp Moâ hình thöïc theå keát hôïp Moâ hình quan heä MOÂ HÌNH MAÏNG(Network model) Muïc tin Döõ lieäu goâïp Baûn ghi MOÂ HÌNH PHAÂN CAÁP(Hierarchical model) Caây (Tree) Ñoaïn (Segment) Tröôøng (Field) Caây caùc ñoaïn (Tree of segments) MOÂ HÌNH QUAN HEÄ(Relational model) Bối cảnh ra đời Tröôùc khi coù RM, döõ lieäu ñöôïc quaûn lyù baèng taäp tin – heä taäp tin vôùi caùc ngoân ngöõ: COBOL, FORTRAN, PASCAL Nhöõng haïn cheá cuûa heä taäp tin: Coù söï lieân keát chaët cheõ giöõa caáu truùc vaät lyù – luaän lyù vaø chöông trình öùng duïng Dö thöøa döõ lieäu quaù lôùn Ngöôøi SD ít coù khaû naêng tieáp caän vaø khai thaùc döõ lieäu MOÂ HÌNH QUAN HEÄ(Relationship model) Quan heä (Relationship) Thuoäc tính (Attribute) Mieàn giaù trò (Domain) Boä trong quan heä (Record) Khoaù vaø thuoäc tính khoaù (Primary key) Thuoäc tính khoâng khóa(None primary key) MOÂ HÌNH THÖÏC THEÅ KEÁT HÔÏP(Entities relationship model) Thöïc theå (Entities) Moái keát hôïp (Join) Quan heä (Relationship) HEÄ QUAÛN TRÒ CSLD(Database Management System) • Một cơ sở dữ liệu (CSDL/ DB: DataBase) là một tập hợp các tập tin có liên quan với nhau, được thiết kế nhằm làm giảm thiểu sự lặp lại dữ liệu. • Một hệ quản trị cơ sở dữ liệu (HQTCSDL/ DBMS: DataBase Management System) là một hệ thống gồm một CSDL và các thao tác trên CSDL đó, được thiết kế trên một nền tảng phần cứng, phần mềm và với một kiến trúc nhất định. • Một hệ cơ sở dữ liệu (HCSDL/ DBS: DataBase System) là một phần mềm cho phép xây dựng một HQTCSDL. Cấu trúc vật lý và luận lý TÍNH CHAÁT HEÄ QUAÛN TRÒ CSDL Ñoäc laäp vaät lyù Ñoäc laäp logic Ngoân ngöõ phi thuû tuïc Quaûn trò döõ lieäu Quaûn lyù dö thöøa döõõ lieäu Töông hôïp döõ lieäu (chuaån hoaù) Chia seû döõ lieäu (duøng chung) An Toaøn döõ lieäu LÒCH SÖÛ HEÄ QUAÛN TRÒ CSDL Ñaàu thaäp nieân 60 theá kyõ XX Giöõa thaäp nieân 60 Thaäp nieân 70 Thaäp nieân 80 Thaäp neân 90 ñeán nay CHÖÙC NAÊNG HEÄ QUAÛN TRÒ CSDL Moâ taû döõ lieäu Tìm kieám döõ lieäu Caäp nhaät döõ lieäu Chuyeån hoaù döõ lieäu Ñieàu khieån tính toaøn veïn döõ lieäu Quaûn lyù giao taùc vaø an toaøn döõ lieäu Chương 2 MÔ HÌNH DỮ LIỆU QUAN HỆ (RELATIONAL MODEL) MỘT SỐ KHÁI NIỆM CÁC PHÉP TOÁN ĐẠI SỐ QUAN HỆ PHỤ THUỘC HÀM RÀNG BUỘC TOÀN VẸN Ví dụ Caùch quaûn lyù thoâng tin veà sinh vieân ñaêng kyù moân hoïc nhö sau: Ví dụ (tt) Nhöõng haïn cheá treân seõ ñöôïc khaéc phuïc neáu toå chöùc döõ lieäu theo moâ hình sau: MỘ SỐ KHÁI NIỆM THUỘC TÍNH (ATTRIBUTE) MIỀN GIÁ TRỊ CỦA THUỘC TÍNH (DOMAIN) BỘ (TUBLE hay RECORD) Thuộc tính: là tính chất để mô tả đối tượng hay nói cách khác 1 đối tượng được mô tả thông qua thuộc tính của nó. Miền giá trị: Thuộc tính có thể là một chuỗi các ký tự hay là một con số hoặc ngày tháng năm. Ngoài ra có thể còn là giá trị tiền tệ hay một đơn vị đo lường nào đó. Tập hợp các giá trị này gọi là Miền giá trị của thuộc tính. Bộ: Tập hợp các thuộc tính cùng mô tả một đối tượng gọi là Bộ. Như vậy có thể nói bộ là một đối tượng cụ thể. MỘ SỐ KHÁI NIỆM MỘ SỐ KHÁI NIỆM QUAN HỆ (RELATIONSHIP) Lược đồ quan hệ Taäp taát caû caùc thuoäc tính caàn quaûn lyù cuûa moät ñoái töôïng cuøng vôùi moái lieân heä giöõa chuùng ñöôïc goïi laø löôïc ñoà quan heä. Löôïc ñoà quan heä Q vôùi taäp thuoäc tính {A1,A2,...,An} ñöôïc vieát laø Q(A1,A2,...,An). Taäp caùc thuoäc tính cuûa Q ñöôïc kyù hieäu laø Q+. Chaúng haïn löôïc ñoà quan heä sinh vieân (Ñaët teân laø Sv) vôùi caùc thuoäc tính nhö treân laø: Sv(MASV, HOSV,TENSV,NU, NGAYSINH, MALOP, HOCBONG, TINH) QUAN HỆ Khoùa - Khoùa ngoïai cuûa Quan heä Sieââu khoùa Khoùa Khoùa ngoïai Khoùa - Khoùa ngoïai cuûa Quan heä Siêu khoá: là một tập các thuộc tính để phân biệt giữa các đối tượng với nhau trong một quan hệ. Khoá: Trong trường hợp siêu khoá chỉ bao gồm 1 thuộc tính thì gọi là khoá. Các thuộc tính trong siêu khoá gọi là thuộc tính khoá. Thuộc tính khoá thường đóng vai trò liên kết giữa các quan hệ với nhau. Khoá ngoại: Trong trường hợp 2 quan hệ liên kết với nhau thông qua 1 thuộc tính nếu thuộc tính này đóng vai trò là khoá chính trong một quan hệ đã xác định thì nó chính là khoá ngoại của quan hệ còn lại. Ví dụ 1 Đường giao thông của huyện Hóc Môn được phân thành 4 cấp: Đường quốc lộ, đường tỉnh lộ, đường liên xã và đường hẽm. Đường quốc lộ có lộ giới 60m; đường tỉnh lộ có lộ giới 40m; đường liên xã có lộ giới 15m và đường hẽm có lộ giới 8m. Mỗi cấp đường cũng có kết cấu bề mặt khác nhau; Quốc lộ và tỉnh lộ có kết cấu bê-tông nhựa; đường liên xã và hẽm thường là đường cấp phối hoặc đường đất. Ví dụ 2 Theo số liệu thống kê năm 2005 Huyện Hóc Môn có 02 tuyến đường quốc lộ với chiều dài trên 40km; 06 tuyến đường tỉnh lộ với chiều dài trên 80km; 15 tuyến đường liên xã và đường nội bộ với chiều dài 150km và 60 con hẽm với tổng chiều dài trên 30km Ví dụ 3 Công ty A kinh doanh rất nhiều mặt hàng thuộc nhiều chủng loại khác nhau, mỗi mặt hàng đều có mã riêng tương ứng với một mức giá nhất định. Mỗi nhân viên công ty được giao cho phụ trách một mặt hàng nhất định, các nhân viên được quản lý thông qua mã nhân viên. Các thông tin mà công ty quản lý về nhân viên bao gồm: mã nhân viên, tên nhân viên, ngày sinh, địa chỉ, và mặt hàng mà nhân viên đó phụ trách. Mỗi mặt hàng đều có tên và mã mặt hàng cùng với xuất xứ nguồn gốc của mặt hàng đó mà nhân viên cần biết để nhập hàng khi có yêu cầu. CAÙC PHEÙP TOAÙN ÑAÏI SOÁ QUAN HEÄ Caùc pheùp toaùn ñaïi soá quan heä laø pheùp toaùn maø taát caû caùc heä quaûn trò cô sôû döõ lieäu ñeàu caøi ñaët cuï theå baèng caùc leänh theo ngoân ngöõ rieâng. Caùc pheùp toaùn naøy ñöôïc thöïc hieän tröïc tieáp treân caùc boä cuûa caùc quan heä löu tröõ trong maùy tính. Vieäc toå chöùc caùc quan heä vaø caùc boä cuûa noù coù theå ñöôïc xem nhö bieåu dieãn töông öùng moät – moät qua caùc teäp(file) vaø caùc baûn ghi(Records). Pheùp cheøn(Insert) Muïc ñích cuûa pheùp cheøn laø theâm moät boä vaøo moät quan heä nhaát ñònh. Keát quaû cuûa pheùp cheøn coù theå gaây ra moät soá sai soùt vôùi nhöõng lyù do sau ñaây: - Boä môùi ñöôïc theâm vaøo khoâng phuø hôïp vôùi löôïc ñoà quan heä cho tröôùc. - Moät soá giaù trò cuûa moät soá thuoäc tính naèm ngoaøi mieàn giaù trò cuûa thuoäc tính ñoù. - Giaù trò khoùa cuûa boä môùi coù theå laø giaù trò ñaõ coù trong quan heä ñang löu tröõ. Do ñoù tuøy töøng quan heä cuï theå maø coù caùch khaéc phuïc khaùc nhau. Pheùp chieáu (project) Cho Q laø moät quan heä vôùi taäp thuoäc tính Q+, Q+=A1,A2,...,An, X Q+: X laø moät taäp con caùc thuoäc tính cuûa Q. Pheùp chieáu Q leân taäp thuoäc tính X laø pheùp trích coät töø Q goàm nhöõng thuoäc tính coù trong X, caùc boä laø moät phaàn cuûa caùc boä trong Q, ñöôïc kyù hieäu Q[X] Ví duï: Ngöôøi ta chæ caàn bieát MA_LD (maõ loïai ñaát) vaø thôøi haïn söû duïng cuûa loaïi ñaát ñoù (TH_SD), thöïc hieän pheùp chieáu taäp con goàm caùc thuoäc tính MA_LD vaø TH_SD leân quan heä LOAIDAT. Keát quaû ta ñöôïc moät quan heä vôùi hai thuoäc tính MA_LD vaø TH_SD, hai thuoäc tính naøy ñeàu naèm trong quan heä LOAIDAT. Pheùp chieáu(ví duï) Pheùp choïn:(select) Cho Q laø moät quan heä vôùi taäp thuoäc tính Q+, Q+=A1,A2,...,An, goïi D(x) laø moät ñieàu kieän xaùc ñònh treân Q+. Pheùp choïn töø Q nhöõng boä thoûa D(x) laø moät quan heä Q' vôùi caùc phaàn töû (boä) thuoäc Q vaø thoûa ñieàu kieän D(x). Q' = q /q Q /q thoûa D(x) Noùi caùch khaùc pheùp choïn thöïc hieän Q theo ñieàu kieän D(x) laø pheùp trích caùc boä töø Q thoûa ñieàu kieän D(x) ñöôïc kyù hieäu Q:D(x) Ví duï:Xaùc ñònh nhöõng thöûa coù dieän tích >10.000 m2 trong quan heä DANGKY Thöïc hieän pheùp choïn vôùi ñieàu kieän D_TICH>10.000 treân quan heä DANGKY nhöng caùc phaàn töû trong quan heä môùi chæ coù nhöõng boä coù thuoäc tính D_TICH> 10.000 (trong MAPINFO söû duïng leänh SELECT). Pheùp choïn (ví duï) Pheùp tích Ñeà-cac (cartesian product) Cho hai quan heä Q1(A1,A2,...,Am) vaø Q2( B1,B2,...,Bn), tích Ñeà-cac cuûa hai quan heä Q1 vaø Q2 laø quan heä Q3 coù caùc thuoäc tính laø hôïp caùc thuoäc tính Q1 vaø Q2, caùc n boä laø noái cuûa caùc n boä trong Q1 vaø Q2. Kyù hieäu: Q3= Q1* Q2=q3=(q1,q2)Q3/q1Q1 q2Q2, Q3 coù m+n ngoâi (coù m+n thuoäc tính) Pheùp tích Ñeà-cac (ví duï) Pheùp haïn cheá moät quan heä (Restriction) Pheùp haïn cheá moät quan heä laø pheùp toaùn moät ngoâi cho keát quaû laø moät quan heä coù caùc boä thoûa maõn moät ñieàu kieän haïn cheá. Ñieàu kieän haïn cheá coù theå aùp duïng treân moät hoaëc nhieàu thuoäc tính cuûa quan heä. Coù hai chuaån vieát veà ñieàu kieän haïn cheá cuûa moät quan heä: Chuaån vaø (AND) vaø chuaån hoaëc (OR). Haïn cheá cuûa quan heä Q baèng tieâu chuaån T laø quan heä Q' coù cuøng löôïc ñoà (soá ngoâi) trong ñoù caùc n boä thoûa maõn tieâu chuaån T. Ví duï: Trong quan heä THUA xaùc ñònh nhöõng thöûa coù dieän tích >1000 vaø loïai ñaát laø noâng nghieäp. Quan heä môùi töø ñieàu kieän treân seõ laø caùc quan heä coù n boä coù ñaày ñuû nhöõng thuoäc tính cuûa quan heä THUA caùc boä thoûa ñieàu kieän DT> 1000 LD ="NN" Pheùp lieân keát:(join) Cho hai quan heä Q1(A1,A2,...,Am) vaø Q2( B1,B2,...,Bn) vaø hai thuoäc tính Ai A1,A2,...,Am ; Bj B1,B2,...,Bn sao cho MGT (Ai)=MGT(Bj) vaø pheùp lieân keát  ,>=,=, Pheùp lieân keát thöïc hieän treân hai quan heä Q1 vaø Q2 cuøng vôùi caùc thuoäc tính Ai vaø Bj laø pheùp tích Ñeà-cac cuûa hai quan heä Q1 vaø Q2. taïo ra moät quan heä môùi coù caùc thuoäc tính vaø caùc n boä laø gheùp noái caùc n boä vaø caùc thuoäc tính cuûa hai quan heä Q1 vaø Q2., chæ laáy ra nhöõng n boä thoûa maõn ñieàu kieän haïn cheá Ai vaø Bj Pheùp lieân keát(ví duï) Ai = Dj Câu lệnh SQL Truy vấn chọn Select [Distinct|Top n[%]] field1 [As alias1][,field2 [As alias2][,...]] From table1 [Inner Join table2 On table1.field1 θ table2.field2] ... Where dieuKien] Order By field1[Asc|Desc][,field2[Asc|Desc]][,...]]]; Distinct: loaïi boû caùc boä truøng trong quan heä ñích Top n[%]: Choïn n hay n% maãu tin ñaàu tieân. table: Teân table hay query chöùa döõ lieäu. field: Teân field hay moät bieåu thöùc. Alias: Tröôøng hôïp field laø moät bieåu thöùc thì laø moät teân môùi cuûa bieåu thöùc. Inner Join: moãi maãu tin cuûa table1 noái vôùi baát kyø maãu tin naøo cuûa table2 coù döõ lieäu cuûa field1 thoûa maõn ñieàu kieän so saùnh vôùi döõ lieäu cuûa field2 taïo thaønh maãu tin cuûa query. ñieàu kieän: Bieåu thöùc maø döõ lieäu maãu tin phaûi thoûa maõn Chuù yù: Khi neâu roõ thuoäc tính ñoù thuoäc veà quan heä naøo ta vieát theo cuù phaùp teânQuanHeä.teânThuoäcTính. Truy vấn chọn – ví dụ Truy vấn nhóm Select [Distinct|Top n[%]] field1 [As alias1][,field2 [As alias2][,...]] From table1 [Inner Join table2 On table1.field1 θ table2.field2] ... [Where dieuKienLocMauTinNguon] [Group By fieldGroupBy[,fieldGroupBy[,...]] [Having dieuKienLocMauTinTongHop] [Order By field1[Asc|Desc][,field2[Asc|Desc]][,...]]]; ñieàuKieänLoïcMaãuTinNguoàn: ñieàu kieän maø caùc maãu tin nguoàn phaûi thoûa maõn (pheùp choïn) fieldGroupBy: teân field maø caùc maãu tin coù döõ lieäu gioáng nhau treân aáy ñöôïc xeáp vaøo cuøng nhoùm. ñieàuKieänLoïcMaãuTinToångHôïp: ñieàu kieän maø caùc maãu tin toång hôïp phaûi thoûa maõn (pheùp choïn) Truy vấn nhóm – ví dụ Ví du: Ñeám soá löôïng sinh vieân nöõ cuûa moãi khoa SELECT Kh.MAKHOA,TENKHOA,COUNT(Kh.MAKHOA) AS SOLUONG FROM (Sv Inner Join Lop On Sv.MALOP = LOP.MALOP) INNER JOIN Kh On lop.MAKHOA=Kh.MAKHOA WHERE NU GROUP BY Kh.MAKHOA,TENKHOA; Truy vấn lồng nhau Laø nhöõng caâu leänh truy vaán maø trong thaønh phaàn WHERE hay HAVING coù chöùa theâm moät caâu leänh Select khaùc. Caâu leänh select khaùc naøy goïi laø subquery. Ta loàng caâu Select vaøo phaàn Where hay Having theo cuù phaùp sau: o bieuthuc toanTuSoSanh [ANY | ALL | SOME] (cauLenhSQL) ANY, SOME laø baát kyø, ALL laø taát caû Caùc maãu tin cuûa query chính thoûa maõn toaùn töû so saùnh vôùi baát kyø/ taát caû maãu tin naøo cuûa subquery o bieuThuc [NOT] IN (cauLenhSQL) Caùc maãu tin cuûa query chính coù giaù trò baèng vôùi moät giaù trò trong subquery o [NOT] EXISTS (cauLenhSQL). Caùc maãu tin cuûa query chính thoûa maõn khi subquery coù maãu tin Truy vấn lồng nhau – ví dụ Ví du: Laäp danh saùch sinh vieân coù hoïc boång cao nhaát SELECT * FROM Sv WHERE HOCBONG>=ALL(SELECT HOCBONG FROM SV); Ví du: Laäp danh saùch sinh vieân coù ñieåm thi moân CSDL cao nhaát SELECT SV.MASV,HOTEN,NU,NGAYSINH,DIEMTHI FROM sv Inner Join kq On Sv.MASV = Kq.MASV WHERE MAMH='CSDL' AND DIEMTHI >= ALL (SELECT DIEMTHI FROM KQ WHERE MAMH='CSDL'); Hieåu vaø vaän duïng toát leänh truy vaán döõ lieäu laø moät vieäc laøm cöïc kyø caàn thieát ñeå taïo ra caùc keát quaû cho baùo caùo, thoáng keâ soá lieäu. Chương 2 MỘT SỐ KHÁI NIỆM CÁC PHÉP TOÁN ĐẠI SỐ QUAN HỆ RÀNG BUỘC TOÀN VẸN PHỤ THUỘC HÀM Ràng buộc toàn vẹn(Entegrity constraint) Trong moãi CSDL luoân toàn taïi nhieàu moái lieân heä giöõa caùc thuoäc tính, giöõa caùc boä. Söï lieân heä naøy coù theå xaûy ra trong moät löôïc ñoà quan heä hoaëc trong caùc löôïc ñoà quan heä cuûa moät cô sôû döõ lieäu. Caùc moái lieân heä naøy laø nhöõng ñieàu kieän baát bieán maø taát caû caùc boä cuûa nhöõng quan heä coù lieân quan trong CSDL ñeàu phaûi thoûa maõn ôû moïi thôøi ñieåm. Nhöõng ñieàu kieän baát bieán ñoù ñöôïc goïi laø raøng buoäc toaøn veïn. Trong thöïc teá raøng buoäc toaøn veïn laø caùc quy taéc quaûn lyù ñöôïc aùp ñaët treân caùc ñoái töôïng cuûa theá giôùi thöïc. Ví duï 1: Xeùt cô sôû döõ lieäu veà quaûn lyù sinh vieân, töø CSDL naøy ta coù theå xaùc ñònh ñöôïc moät soá raøng buoäc toøan veïn sau: R1: khoâng theå coù >1 sinh vieân coù cuøng MASV R2: Tuoåi sinh vieân phaûi >= 18 R3: Giôùi tính ( phaùi) phaûi laø nam hoaëc nöõ. Ví duï 2: Xeùt CSDL veà ñaêng kyù ñaát ñai ta coù caùc raøng buoäc toøan veïn sau: R1: Soá thöûa phaûi laø duy nhaát trong moät tôø baûn ñoà. R2: Dieän tích soá thöûa phaûi >0. R3: Thôøi haïn söû duïng phaûi >50 naêm. R4: Loïai ñaát phaûi laø moät trong caùc loïai ñaát theo qui ñònh cuûa Luaät ÑÑ. Kiểm tra Ràng buộc toàn vẹn Trong hoà sô phaân tích thieát keá heä thoáng CSDL caàn phaûi xaùc ñònh ñaày ñuû caùc raøng buoäc toøan veïn vaø caàn phaûi coù thuû tuïc cuï theå ñeå kieåm tra caùc raøng buoäc toøan veïn moãi khi noù bò vi phaïm. Raøng buoäc toøan veïn coù theå ñöôïc kieåm tra theo hai caùch: + Caùch 1: Kieåm tra ngay khi nhaäp döõ lieäu: caùch naøy thöôøng söû duïng ñoái vôùi vieäc kieåm tra ñôn giaûn, ít toán thôøi gian. Ví duï: kieåm tra mieàn giaù trò, giôùi tính... + Caùch 2: Kieåm tra ñònh kyø hoaëc khi caàn; caùch naøy thöôøng söû duïng vôùi vieäc kieåm tra phöùc taïp toán nhieàu thôøi gian. Ví duï kieåm tra veà thôøi haïn söû duïng toång dieän tích trong ranh giôùi haønh chính. Raøng buoäc toøan veïn noùi leân caùc quy taéc quaûn lyù cuûa heä thoáng caàn tin hoïc hoùa. Các yếu tố của RBTV 1. Điều kiện Ñöôïc moâ taû moät caùch hình thöùc baèng ngoân ngöõ töï nhieân hoaëc ñaïi soá. Ví duï: Cho hai quan heä: LOAIDAT( MA_LD, TEN_FAO, TEN_VN, KY_HIEU) R1:  mald1  LOAIDAT  mald2  LOAIDAT  loaidat1  loaidat2: mald1.MA_LD  mald2.MA_LD. (hai loaïi ñaát khaùc nhau thì coù MA_LD khaùc nhau) Các yếu tố của RBTV 2) Boái caûnh: Boái caûnh cuûa moät raøng buoäc toaøn veïn laø nhöõng quan heä maø raøng buoäc ñoù coù hieäu löïc hay noùi moät caùch khaùc, ñoù laø nhöõng quan heä caàn phaûi ñöôïc kieåm tra raøng buoäc toaøn veïn. Boái caûnh cuûa moät raøng buoäc toaøn veïn coù theå laø moät hoaëc nhieàu quan heä. .Ví duï: Xeùt CSDL veà ñaêng kyù ñaát ñai bao goàm caùc thöïc theå (quan heä) sau: LOAIDAT( MA_LD, TEN_FAO, TEN_VN, KY_HIEU) DOITUONGSD(MA_DTSD, TEN_DTSD, NGAY_DK) HIENTRANG( KY_HIEU, MD_SD) DANGKY( SOTO_BD, SO_THUA, MA_LD, MA_DTSD, KY_HIEU, D_TICH, THOIHAN_SD). Vôùi caùc RBTV sau: Các yếu tố của RBTV R1: Ñieàu kieän: nhöõng loïai ñaát khaùc nhau seõ ñaùnh MA_LD khaùc nhau Boái caûnh: trong moät quan heä R2: Ñieàu kieän: Caùc ñoái töôïng söû duïng khaùc nhau seõ ñaùnh MA_DTSD khaùc nhau Boái caûnh: trong moät quan heä R3: Ñieàu kieän: Muïc ñích söû duïng ñaát khaùc nhau seõ ñaùnh KY_HIEU khaùc nhau Boái caûnh: Trong moät quan heä R4: Ñieàu kieän: trong cuøng moät tôø baûn ñoà SO_THUA phaûi khaùc nhau Boái caûnh: trong cuøng moät quan heä R5: Ñieàu kieän: MA_LD trong DANGKY phaûi coù trong LOAIDAT Boái caûnh: Trong hai quan heä DANGKY vaø LOAIDAT R6: Ñieàu kieän: MA_DTSD trong DANGKY phaûi coù trong DOITUONGSD Boái caûnh: Trong hai quan heä DANGKY vaø DOITUONGSD Taàm aûnh höôûng 1) Raøng buoäc toøan veïn coù boái caûnh laø moät quan heä (treân moät quan heä) a.) Raøng buoäc toøan veïn veà mieàn giaù trò: Raøng buoäc naøy aûnh höôûng ñeùn nhöõng thuoäc tính veà mieàn giaù trò. b.) Raøng buoäc toøan veïn lieân thuoäc tính: Laø raøng buoäc toøan veïn ñöôïc xaùc ñònh treân nhieàu thuoäc tính. c.) Raøng buoäc toøan veïn lieân boä: Laø loïai raøng buoäc toøan veïn xaùc ñònh lieân quan ñeán nhieàu boä trong moät quan heä, khi caàn kieåm tra ñeán raøng buoäc toøan veïn loïai naøy ta phaûi xeùt ñeán nhieàu boä trong quan heä, thöôøng gaëp nhaát laø khoùa vaø phuï thuoäc haøm (R2 trong Ví duï 2, phaàn a) d.) Raøng buoäc toøan veïn khoùa noäi: Ñònh nghóa khoùa : Khoùa cuûa moät quan heä laø taäp toái thieåu cuûa caùc thuoäc tính maø moãi tröôøng hôïp cuï theå cuûa noù xaùc ñònh duy nhaát moät boä trong quan heä. Phaân loaïi RBTV Phaân loaïi RBTV 2) Raøng buoäc toøan veïn coù boái caûnh treân nhieàu quan heä: a.) Phuï thuoäc toàn taïi: RBTV kieåu phuï thuoäc toàn taïi laø söï toàn taïi cuûa moät boä trong quan naøy phuï thuoäc vaøo söï toàn taïi cuûa 1 boä trong quan heä khaùc. Thöôøng gaëp nhaát laø do söï hieän dieän cuûa khoùa ngoïai hoaëc loàng khoùa. b) RBTV lieân boä vaø lieân quan heä: Laø RBTV lieân quan ñeán moät nhoùm caùc boä giöõa caùc quan heä – ví duï haïng möùc ñaát. c) RBTV lieân boä, lieân thuoäc tính vaø lieân quan heä: Laø RBTV maø giaù trò cuûa moät thuoäc tính lieân quan ñeán caùc thuoäc tính khaùc nhau cuûa nhieàu boä treân caùc quan heä – ví duï veà ñònh giaù ñaát. Chương 2 MỘT SỐ KHÁI NIỆM CÁC PHÉP TOÁN ĐẠI SỐ QUAN HỆ RÀNG BUỘC TOÀN VẸN PHỤ THUỘC HÀM Phụ thuộc hàm(Functional dependency) Phuï thuoäc haøm laø söï bieåu dieãn raøng buoäc toaøn veïn döôùi hình thöùc toaùn hoïc ñeå baûo ñaûm thoâng tin khoâng bò toån thaát khi phaân raõ hoaëc keát noái giöõa caùc quan heä. Cho Q laø moät quan heä Q+ laø taäp thuoäc tính cuûa Q; X,Y Q+, XY( :taäp roãng). Ta noùi: X xaùc ñònh Y hay Y phuï thuoäc haøm vaøo X, kyù hieäu:X Y neáu: (luoân xaùc ñònh cuøng tröôøng hôïp cuï theå Y khi cho cuøng tröôøng hôïp cuï theå X) q1,q2Q+:q1*X=q2*Xq1Y=q2Y Số PTH có thể có của Q(A1, A2…An) là 22n Phụ thuộc hàm – ví dụ Phụ thuộc hàm – ví dụ Phụ thuộc haøm(ví duï) MASV → TEN_SV: Mỗi mã sv có một tên MAMH → TEN_MH: Mỗi mã môn học có một tên MSGV → TEN_GV: Mỗi mã giáo viên có một mã số công chức SHTHUA → TEN_CSD: Mỗi số thửa có một tên chủ sử dụng Phụ thuộc haøm(ví duï) Phụ Thuộc Hàm – ví dụ Phụ Thuộc Hàm Chuù yù : Phuï thuoäc haøm X xaùc ñònh Y lieân quan ñeán taát caû caùc giaù trò coù theå coù cuûa X vaø Y trong baûng chöù khoâng phaûi chæ döïa treân vaøi giaù trò hieän taïi. Thöïc chaát phuï thuoäc haøm ñöôïc xaùc ñònh khi bieát nghóa cuûa caùc thuoäc tính trong X vaø Y. Vieäc xaùc ñònh caùc phuï thuoäc haøm laø döïa vaøo theá giôùi thöïc do moâ taû trong löôïc ñoà khaùi nieäm. Xaùc ñònh ñöôïc caùc phuï thuoäc haøm laø moät phaàn quan troïng trong quaù trình hieåu yù nghóa cuûa cô sôû döõ lieäu. Chính ngöôøi quaûn trò cô sôû döõ lieäu seõ thöïc hieän coâng vieäc naøy. Ngoøai ra coøn coù phuï thuoäc haøm treân nhieàu thöïc theå Phụ Thuộc Hàm – ví dụ Tính chất phụ thuộc hàm Cho quan heä Q vôùi taäp thuoäc tính Q+, X, Y, Z thuoäc Q+ * Tính chaát 1: Tính phaûn xaï: Neáu Y XXY (Y laø con hoaëc = X) Ví duï: SOTO_BD, SO_THUA  SO_THUA * Tính chaát 2: Tính theâm vaøo Neáu X Y thì X Z  Y Z (X Z= XZ) * Tính chaát 3: Tính baéc caàu: Neáu X Y vaø Y  Z thì X  Z Tính chất phụ thuộc hàm Ba tính chaát treân laø noäi dung heä tieân ñeà Amstrong ñöa ra naêm 1974. Töø ba tính chaát treân ta coù theå suy dieãn ra moät soá phuï thuoäc haøm khaùc goïi laø luaät daãn suy dieãn. Trong moät cô sôû döõ lieäu vôùi taäp phuï thuoäc haøm F, giaû söû f laø moät phuï thuoäc haøm ñöôïc suy ra töø F. Neáu caùc phuï thuoäc haøm trong F ñöôïc kieåm tra ñuùng thì F hieån nhieân laø ñuùng. Ví duï: Xeùt cô sôû döõ lieäu sau: DANGKY(SOTO_BD, SO_THUA, CHU_SD, L_.DAT, D_TICH, DT_SD) vôùi caùc phuï thuoäc haøm sau: f1: SOTO_BD, SO_THUA CHU_SD, L_DAT, D_TICH f2: CHU_SD  DT_SD f3: SOTO_BD, SO_THUA  DT_SD Qua ñoù ta thaáy phuï thuoäc haøm f3 ñöôïc suy ra töø phuï thuoäc haøm f1 vaø f2 thoâng qua tính chaát baéc caàu Một số luật dẫn suy diễn 1) Luaät phaân raõ: Neáu XY vaø Z  Y thì X Z Chöùng minh: Z  Y  YZ (phản xạ), maø XY  X  Z (bắc caàu) Ví duï: Cho quan heä: DVDAT(SO_DV, D_TICH, L_DAT, DO_DOC, T_DAY, N_NUOC, HT_SDD) khoùa laø SO_DV SODV D_TICH, L_DAT, T_DAY, N_NUOC, HT_SDD. Neáu bieát ñöôïc soá ñôn vò ñaát ñai thì seõ bieát taát caû caùc thoâng tin khaùc coù lieân quan ñeán ñôn vò ñoù SO_DVL_DAT, D_TICH (Chæ muoán bieát loïai ñaát vaø dieän tích cuûa ñôn vò ñoù) Một số luật dẫn suy diễn 2) Luaät baêc caàu giaû: Neáu XY vaø WYZ  WX  Z Chöùng minh: Ta coù: W  W XY  W XWY ( Theâm vaøo) maø WY Z  WX  Z(baéc caàu) Ví duï : Coù hai quan heä sau: KEHOACH( G_VIEN, M_HOC, GIAM_THI, NG_THI) theå hieän vieäc phaân coâng gaùc thi cho caùc giaùm thò vôùi moät soá quy taéc quaûn lyù sau: QT1: G_VIEN  M_HOC: moãi giaùo vieân daïy moät moân hoïc QT2: M_HOC, NG_THI  GIAM_THI: moãi moân hoïc ñöôïc moät giaùm thò gaùc thi vaøo moät ngaøy. Do G_VIEN M_HOC  G_VIEN, NG_THI M_HOC, NG_THI Do ñoù: G_VIEN,NG_THI  GIAM_THI Một số luật dẫn suy diễn 3) Luaät hoäi: Cho XY vaø XZ  X YZ Chöùng minh: XY XXY ( theâm vaøo) XZ  XYZY (theâm vaøo)  XYZ(baéc caàu) Baøi taäp: NOÄI DUNG CHÖÔNG TRÌNH NHAÄP MOÂN CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU QUAN HEÄ CHUAÅN HOAÙ CÔ SÔÛ DÖÕ LÒEÂU PHAÂN TÍCH VAØ THIEÁT KEÁ HEÄ THOÁNG CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU TAØI NGUYEÂN ÑAÁT ÑAI CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU KHOÂNG GIAN CHÖÔNG 3: CHUAÅN HOAÙ CSDL MOÄT SOÁ KHAÙI NIEÄM CAÙC DAÏNG CHUAÅN CUÛA LÖÔÏC ÑOÀ QUAN HEÄ CHUAÅN HOAÙ LÖÔÏC ÑOÀ CSDL THOÂNG QUA PHEÙP TAÙCH MOÄT SOÁ KHAÙI NIEÄM 1. Löôïc ñoà cô sôû döõ lieäu: Löôïc ñoà cô sôû döõ lieäu laø moät taäp caùc quan heä con vaø caùc phuï thuoäc haøm lieân quan ñeán moät öùng duïng naøo ñoù. Coù nhieàu caùch ñeå löu tröõ, toå chöùc thoâng tin ñoái vôùi moät öùng duïng cuï theå( coù theå xaây döïng moät hoaëc nhieàu quan heä ñeå moâ taû cuøng moät noäi dung). Do ñoù ñeå quaûn lyù, löu tröõ thoâng tin khoâng bò dö thöøa, deã daøng truy xuaát, theâm, bôùt thì vieäc chuaån hoùa caùc löôïc ñoà quan heä laø raát caàn thieát. Chuaån hoùa moät quan heä laø quaù trình bieán ñoåi nhöõng döõ lieäu caäp nhaät( theâm, xoùa, söûa) gaây neân nhöõng dò thöôøng cho quan heä thaønh caùc daïng phuø hôïp. MOÄT SOÁ KHAÙI NIEÄM MOÄT SOÁ KHAÙI NIEÄM 2. Thuoäc tính khoùa (primary key) - Thuoäc tính khoâng khoùa (nonprimary key) Cho löôïc ñoà quan heä Q (Q+), K Q+ laø khoùa chæ ñònh cuûa Q neáu: Thuoäc tính AK  A laø thuoäc tính khoùa Thuoäc tính A K A laø thuoäc tính khoâng khoùa MOÄT SOÁ KHAÙI NIEÄM 3. Phuï thuoäc haøm ñaày ñuû (Fully functional dependency) Cho löôïc ñoà quan heä Q vôùi taäp thuoäc tính Q+ X,Y laø hai taäp con khaùc nhau cuûa Q+, Y ñöôïc goïi laø phuï thuoäc haøm ñaày ñuû vaøo X neáu coù phuï thuoäc haøm khoâng hieån nhieân X Y vaø Y khoâng phuï thuoäc haøm vaøo baát kyø taäp con naøo cuûa X. Ghi chuù: Ñeå chöùng minh moät taäp thuoäc tính Y laø khoâng phuï thuoäc ñaày ñuû vaøo taäp thuoäc tính X ta caàn chöùng minh  X Y hoaëc XY nhöng  X'X : X'Y MOÄT SOÁ KHAÙI NIEÄM 4. Phuï thuoäc baéc caàu cuûa moät taäp thuoäc tính vaøo moät taäp thuoäc tính khaùc. Cho löôïc ñoà quan heä Q vôùi taäp thuoäc tính Q+ X vaø Y laø hai taäp con cuûa Q+,X  Y, ta noùi Y phuï thuoäc baét caàu vaøo taäp thuoäc tính X neáu toàn taïi moät taäp thuoäc tính A  Q+ sao cho X A vaø A Y nhöng A X (A khoâng xaùc ñònh X) CAÙC DAÏNG CHUAÅN CUÛA LÖÔÏC ÑOÀ QUAN HEÄ Quan heä ñöôïc chuaån hoùa laø quan heä trong ñoù moãi mieàn cuûa moät thuoäc tính chæ chöùa nhöõng giaù trò nguyeân toá (atomic), töùc laø khoâng phaân nhoû ñöôïc nöõa vaø do ñoù, moãi giaù trò trong quan heä cuõng laø nguyeân toá. Quan heä coù chöùa caùc mieàn giaù trò laø khoâng nguyeân toá goïi laø quan heä khoâng chuaån hoùa. Moät quan heä ñöôïc chuaån hoùa coù theå thaønh moät hoaëc nhieàu quan heä chuaån hoùa khaùc vaø khoâng laøm maát maùt thoâng tin. Ñeå ñaùnh giaù chaát löôïng cuûa löôïc ñoà quan heä ngöôøi ta ñöa ra caùc tieâu chuaån goïi laø daïng chuaån. Löôïc ñoà cô sôû döõ lieäu ôû daïng chuaån caøng cao thì chaát löôïng caøng toát. Thoâng thöôøng khi thieát keá cô sôû döõ lieäu ta coá gaéng ñöa caùc quan heä veà daïng chuaån 3 hoaëc toát hôn laø daïng chuaån BC. Daïng chuaån 1 – 1NF(First Normal Form) Moät löôïc ñoà quan heä Q ñöôïc goïi laø ñaït daïng chuaån neáu vaø chæ neáu toøan boä caùc mieàn ( thuoäc tính) coù maët trong Q ñeàu chæ chöùa caùc giaù trò nguyeân toá( thuoäc tính ñôn) Ñònh nghóa treân cho thaáy baát kyø quan heä chuaån hoùa naøo cuõng ôû daïng chuaån 1NF neáu quan heä ñoù khoâng coù thuoäc tính goäp. Do ñoù khi moâ taû moät baûng chæ neân giöõ giaù trò ñôn traùnh duøng caùc mieàn thuoäc tính giaù trò keùp nhö teân bao goàm hoï vaø teân. Trong tröôøng hôïp naøy khi moät quan heä khoâng thuoäc 1NF ngöôøi ta taùch thuoäc tính keùp ra thaønh caùc thuoäc tính ñôn hoaëc taùch quan heä ban ñaàu ra thaønh hai hoaëc nhieàu quan heä khaùc. Dạng chuẫn 1 – ví dụ Daïng chuaån 2 – 2NF(Second Normal Form) Cho löôïc ñoà quan heä Q vôùi taäp thuoäc tính Q+, Q ñöôïc goïi laø ñaït daïng chuaån 2 neáu: Q ñaït daïng chuaån 1 vaø Caùc thuoäc tính khoâng khoùa phuï thuoäc ñaày ñuû vaøo khoùa. Moät baûng thuoäc daïng chuaån moät luoân coù theå ñöôïc taùch ra thaønh caùc baûng töông ñöông thuoäc daïng chuaån hai. Vì khoâng coù thoâng tin naøo bò maát trong vieäc taùch quan heä, baát kyø thoâng tin naøo coù theå suy ra ñöôïc töø caáu truùc ban ñaàu cuõng coù theå nhaän ñöôïc töø caùc quan heä con theo caáu truùc môùi. Daïng chuaån hai cho pheùp loaïi tröø dö thöøa veà khoùa thuoäc tính. Daïng chuaån 2 – 2NF(Second Normal Form) Ví duï: Cho löôïc ñoà quan heä SINHVIEN(MA_SV, MON_HOC, TEN_SV, DIA_CHI, DIEM) , Vôùi caùc phuï thuoäc haøm sau: f1: MA_SV  TEN_SV, DIA_CHI f2: MA_SV, MON_HOC DIEM Khoùa laø MA_SV, MON_HOC Daïng chuaån 3 – 3NF(Third Normal Form) Moät löôïc ñoà quan heä ñöôïc goïi laø ñaït daïng chuaån 3 neáu: Ñaït ñöôïc daïng chuaån 2 vaø Caùc thuoäc tính khoâng khoùa khoâng phuï thuoäc baéc caàu vaøo khoùa chính. Ví duï 1: Cho löôïc ñoà quan heä HOADON(SO_HD, NGAY_LAP, K_HANG, M_HANG, SO_LG, DON_GIA,THANHTIEN) HOADON CHÖA ÑAÏT DANG CHUAÅN 3 DAÏNG CHUAÅN BC(BOYE CODD) Cho löôïc ñoà quan heä Q vôùi taäp phuï thuoäc haøm F, löôïc ñoà quan heä naøy ñöôïc goïi laø ñaït daïng chuaån BC neáu vôùi moïi phuï thuoäc haøm f: XY xaùc ñònh treân löôïc ñoà quan heä (XY laø khoâng hieån nhieân) thì X laø moät khoùa cuûa löôïc ñoà quan heä Q. Nhö vaäy moät löôïc ñoà quan heä ñaït ñöôïc daïng chuaån BC thì chæ coù phuï thuoäc haøm maø veá traùi laø khoùa. Löôïc ñoà quan heä naøy hieån nhieân ñaït ñöôïc daïng chuaån 3. Ñeå chöùng minh vaán ñeà treân, giaû söû raèng löôïc ñoà quan heä Q laø ôû daïng BCNF nhöng khoâng thuoäc 3NF. Nhö vaäy seõ toàn taïi ít nhaát moät phuï thuoäc haøm thaønh phaàn hoaëc phuï thuoäc haøm baét caàu. f1: XY f2: YA Trong ñoù X laø khoùa cuûa Q, A X, vaø A Y,Y XF( khoâng toàn taïi phuï thuoäc haøm naøy trong taäp phuï thuoäc haøm cuûa Q) Do ñoù Y khoâng phaûi laø khoùa cuûa Q, maø Y A  F (laø moät phuï thuoäc haøm) cho neân vi phaïm ñieàu kieän cuûa BCNF. PHUÏ THUOÄC ÑA TRÒ Giaû söû cho R vôùi caùc thuoäc tính A1, A2 ,… An laø moät löôïc ñoà quan heä vôùi caùc taäp thuoäc tính X,Y  R, ta noùi raèng X  Y (X xaùc ñònh ña trò Y hay Y phuï thuoäc ña trò vaøo X) neáu cho nhöõng giaù trò X, coù moät taäp giaù trò Y lieân quan vaø taäp naøy ñoäc laäp vôùi caùc thuoäc tính Z = R-X-Y. Daïng chuaån 4 – 4NF(Fourth Normal Form) Daïng chuaån 4 laø daïng toång quaùt cuûa chuaån BCNF ñeå taùch caùc quan heä coù phuï thuoäc ña trò. Nhö vaäy moät quan heä ôû daïng chuaån 4 khi vaø chæ khi nhöõng phuï thuoäc ña trò cô sôû laø phuï thuoäc trong ñoù xaùc ñònh moät thuoäc tính töùc laø neáu coù phuï thuoäc ña trò thì noù coù daïng X  A. Moät quan heä ôû daïng chuaån 4 seõ thuoäc daïng BCNF vaø 3NF. ÔÛ ví duï treân neáu taùch quan heä SINH_VIEN thaønh SV_M_HOC vôùi caùc thuoäc tính MA_SV vaø MON_HOC vaø quan heä SV_T_THAO bao goàm caùc thuoäc tính MA_SV vaø THE_THAO thì caùc quan heä môùi naøy seõ ñaït daïng chuaån 4. Chuaån hoùa löôïc ñoà quan heä thoâng qua pheùp taùch Ñònh lyù: Cho löôïc ñoà quan heä Q vôùi taäp thuoäc tính Q+ phuï thuoâïc haøm khoâng hieån nhieân f: XY xaùc ñònh treân Q. Pheùp taùch Q thaønh hai quan heä con Q1 (X,Y) vaø Q2 (Q+\Y) laø pheùp taùch baûo toøan thoâng tin nghóa laøQ(Q+) = Q1 Q2 Chuaån hoùa löôïc ñoà quan heä thoâng qua pheùp taùch Döïa vaøo ñònh lyù treân ta coù theå chuaán hoùa löôïc ñoà quan heä thoâng qua pheùp taùch nhö sau: Cho löôïc ñoà quan heä Q(Q+) vôùi taäp thuoäc tính F xaùc ñònh treân Q. Thuaät toùan chuaån hoùa nhö sau: Böôùc 1: Xaùc ñònh taát caû caùc phuï thuoäc haøm F sao cho: F:=F \ fF : VT( f) VP( f) = Q+, trong ñoù (VT: Veá traùi, VP: Veá phaûi) Böôùc 2: + Neáu F =  ( khoâng coù PTH) thì keát quaû laø löôïc ñoà quan heä Q vaø keát thuùc: + Neáu F  thì: . Laáy moät PTH f: X Y trong F (neân laáy nhöõng PTH mang tính baét caàu hoaëc phuï thuoäc boä phaän hay töøng phaàn vaøo khoaù chính). . Taùch quan heä Q thaønh hai quan heä Q1 vaø Q2 döïa vaøo PTH f Q1 (X,Y) vôùi taäp Pth F1 F1= f/ VT( f) VP( F)  XY Q2(Q+\ Y) vôùi taäp Pth F2: F2 = f/ VT( f) VP( F)  Q+\ Y Böôùc 3: Neáu caùc quan heä con vaãn coøn caùc pth baét caàu hoaëc phuï thuoäc boä phaän hay töøng phaàn thì tieáp tuïc thöïc hieän töø böôùc 1 cho caùc quan heä ñoù cho ñeán khi khoâng theå taùch ñöôïc nöõa. NOÄI DUNG CHÖÔNG TRÌNH NHAÄP MOÂN CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU QUAN HEÄ CHUAÅN HOAÙ CÔ SÔÛ DÖÕ LÒEÂU PHAÂN TÍCH VAØ THIEÁT KEÁ HEÄ THOÁNG CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU TAØI NGUYEÂN ÑAÁT ÑAI CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU KHOÂNG GIAN Chöông 4PHAÂN TÍCH VAØ THIEÁT KEÁ HEÄ THOÁNG KHAÙI NIEÄM HEÄ THOÁNG HEÄ THOÂNG TIN QUAÛN LYÙ CAÙC GIAI ÑOAÏN PHAÂN TÍCH VAØ THIEÁT KEÁ MOÄT HEÄ THOÁNG THOÂNG TIN QUAÛN LY KHAÙI NIEÄM HEÄ THOÁNG Heä thoáng laø moät taäp hôïp caùc phaàn töû töông taùc ñöôïc toå chöùc theo moät moâ hình nhaát ñònh nhaèm thöïc hieän moät muïc ñích naøo ñoù. Phaàn töû trong heä thoáng laø taäp hôïp caùc phöông tieän vaät chaát vaø keå caû nhaân löïc. Caùc phaàn töû naøy coù theå töông taùc vôùi nhau theo moät qui luaät nhaát ñònh goïi laø qui taéc hoaït ñoäng cuûa heä thoáng. Heä thoáng môû: laø heä thoáng maø caùc phaàn töû trong ñoù coù töông taùc vôùi moâi tröôøng beân ngoaøi. Ví duï veà heä thoáng: caùc cô quan toå chöùc ñeàu laø nhöõng heä thoáng soáng vaø phaùt trieån. Moät heä thoáng thoâng tin luoân laø heä thoáng môû. Do ñoù ngöôøi thieát keá moät heä thoáng thoâng tin quaûn lyù phaûi chuù yù ñeán khaû naêng trao ñoåi thoâng tin vôùi moät heä thoáng khaùc. HEÄ THOÂNG TIN QUAÛN LYÙ Laø moät heä thoáng tích hôïp “ngöôøi – maùy” taïo ra caùc thoâng tin giuùp con ngöôøi trong saûn xuaát, quaûn lyù vaø ra quyeát ñònh söû duïng caùc thieát bò tin hoïc, phaàn meàm, cô sôû döõ lieäu, caùc thuû tuïc thuû coâng, caùc moâ hình ñeå phaân tích vaø laäp keá hoaïch. CAÁU TRUÙC 1 HEÄ THOÂNG TIN QUAÛN LYÙ Moät heä thoáng thoân tin quaûn lyù bao goàm 04 thaønh phaàn cô baûn: Lónh vöïc, döõ lieäu, thuû tuïc xöû lyù(moâ hình) vaø caùc qui taéc quaûn lyù. Lónh vöïc quaûn lyù: Laø lónh vöïc hoaït ñoäng cuûa heä thoáng. Döõ lieäu: bao goàm coâng cuï vaø ñoái töôïng quaûn lyù, hay noùi caùch khaùc, ñaây laø nguyeân lieäu cuûa heâ thoáng. Moâ hình: moâ taû phöông thöùc vaän haønh cuûa heä thoáng. Tuøy thuoäc vaøo töøng giai ñoaïn cuûa qui trình phaân tích vaø thieát keá maø coù caùc moâ hình khaùc nhau. Moãi moâ hình moâ taû heä thoáng ôû moät goùc ñoä khaùc nhau. Qui taéc quaûn lyù: theå hieän söï raøn buoäc cuûa heä thoáng. Caùc qui taéc naøy nhaèm bieán ñoåi, xöû lyù döõ lieäu phuïc vuï theo yeâu caàu ñaët ra. CAÙC GIAI ÑOAÏN PHAÂN TÍCH VAØ THIEÁT KEÁ HEÄ THOÁNG 1. Phaân tích hieän traïng 2. Xaây döïng moâ hình 3. Caøi ñaët heä thoáng PHAÂN TÍCH HIEÄN TRAÏNG Noäi dung coâng vieäc trong giai ñoaïn naøy gaàn vôùi theá giôùi thöïc, hoaøn toaøn ñoäc laäp vôùi maùy tính. a) Tìm hieåu hieän traïng Phoûng vaán ban laõnh ñaïo:. Phoûng vaán caùc vò trí laøm vieäc: b) Toång hôïp Toång hôïp xöû lyù: Toång hôïp döõ lieäu: c) Hôïp thöùc hoùa Ñaây laø quùa trình nhaän thöùc heä thoáng thoâng tin hieän höõu bôõi phaân tích vieân nhaèm ñaûm baûo xaâm nhaäp chính xaùc hieän traïng thoâng qua caùc buoåi phoûng vaán. XAÂY DÖÏNG MOÂ HÌNH Ñaây laø giai ñoaïn trung gian, Phaân tích vieân sau khi tìm hieåu vaø thu thaäp nhöõng döõ lieäu caàn thieát coù lieân quan ñeán heä thoáng tieán haønh moâ hình hoùa laïi heä thoáng vaø coù theå moâ taû hoaït ñoäng cuûa heä thoáng thoâng qua caùc moâ hình naøy. Coù caùc moâ hình nhö: - Moâ hình yù nieäm; - Moâ hình thöïc theå keát hôïp; - Moâ hình quan heä; - Moâ hình chöùc naêng. CAÙC BÖÔÙC XAÂY DÖÏNG MOÂ HÌNH Böôùc 01: Taïo caùc thöïc theå vaø caùc keát hôïp. Böôùc 02: Chuaån hoùa caùc thöïc theå nhaèm laøm thoâng tin khoâng bò truøng laép Böôùc 03: Giaûm soá chieàu caùc keát hôïp. CAØI ÑAËT HEÄ THOÁNG Ñaây laø giai ñoaïn sau cuøng trong phaân tích vaø thieát keá heä thoáng, giai ñoaïn naøy gaén lieàn vôùi maùy tính. Giai ñoaïn naøy ngöôøi thieát keá seõ choïn moät moâi tröôøng hay moät phaàn meàm thích hôïp nhaèm vaän duïng caáu truùc cuûa döõ lieäu ñaõ ñöôïc xaùc ñònh. SINHVIEN ÑAÊNG KYÙ MONHOC LOPHOC GIAOVIEN DAÏY MOÂ HÌNH YÙ NIEÄM NGÖÔØI Teân Ngaøysinh Soá CMND Laø COÂNG CHÖÙC SINHVIEÂN Xí nghieäp Löông Laø Nhaân vieân Giaùm ñoác Thuoäc ÑH Noâng laâm ÑH Caàn thô ÑH Angiang MOÂ HÌNH THÖÏC THEÅ KEÁT HÔÏP MOÂ HÌNH QUAN HEÄ BAN GIAÙM ÑOÁC PHOØNG BAN KEÁ TOAÙN TOÅNG HÔÏP VAÄT TÖ KINH DOANH GIAÙM ÑOÁC P.GIAÙM ÑOÁC TOÅ TIEÁP THÒ TOÅ PT.THÒ TRÖÔØNG KT.TRÖÔÛNG KT.VIEÂN CAÀN THÔ LONG XUYEÂN MOÂ HÌNH PHAÂN CAÁP MOÂ HÌNH CHÖÙC NAÊNG NOÄI DUNG CHÖÔNG TRÌNH NHAÄP MOÂN CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU QUAN HEÄ CHUAÅN HOAÙ CÔ SÔÛ DÖÕ LÒEÂU PHAÂN TÍCH VAØ THIEÁT KEÁ HEÄ THOÁNG CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU TAØI NGUYEÂN ÑAÁT ÑAI CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU KHOÂNG GIAN CHÖÔNG 5CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU TAØI NGUYEÂN ÑAÁT ÑAI GIÔÙI THIEÄU HEÄ THOÁNG PHAÂN TÍCH HEÄ THOÁNG XAÂY DÖÏNG MOÂ HÌNH CAÙC HEÄ QUAÛN TRÒ CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU - FAMIS - CADDB - VILIS - CILIS GIÔÙI THIEÄU HEÄ THOÁNG Nguoàn taøi nguyeân ñaát ñai ñöôïc quaûn lyù thoáng nhaát trong caû nöôùc theo nhöõng nguyeân taéc vaø ñònh chuaån nhaát ñònh. Ngoaøi muïc ñích phuïc vuï cho coâng taùc quaûn lyù Nhaø nöôùc veà ñaát ñai coøn phuïc vuï cho caùc chuyeân ngaønh khaùc. Ñoái töôïng cuûa heä thoáng raát ña daïng: bao goàm nhieàu daïng döõ lieäu khaùc nhau ñeå theå hieän moái quan heä giöõa ngöôøi söû duïng ñaát – theå cheá phaùp lyù – vaø thöûa ñaát. ÑOÁI TÖÔÏNG CUÛA HEÄ THOÁNG Ñoái töôïng cuûa heä thoáng cô sôû döõ lieäu taøi nguyeân ñaát ñai bao goàm: Thöûa ñaát, Chuû söû duïng ñaát vaø caùc nguyeân taéc quaûn lyù, caùc nguyeân taéc naøy ñöôïc theå cheá hoùa thaønh luaät vaø caùc vaên baûn döôùi luaät. Thoâng tin ñaát ñai khoâng gioáng nhö döõ lieäu caùc ngaønh khaùc ngoaøi yeáu toá soá löôïng vaø söï ña daïng veà caùc nguyeân taéc quaûn lyù noù coøn phaûi theå hieän nhöõng thoâng tin ñoù döôùi daïng ñoà hoïa theo vò trí ñòa lyù nhaát ñònh. Hay noùi caùch khaùc döõ lieäu cuûa ngaønh ñòa chính bao goàm hai daïng: döõ lieäu thuoäc tính(Attribute data) vaø döõ lieäu khoâng gian(None attribute Data). Döõ lieäu thuoäc tính moâ taû tính chaát cuûa ñoái töôïng, nhöõng tính chaát naøy coù ñöôïc coù theå töø chính ñaëc ñieåm ñoái töôïng ñoù hoaëc töø nhöõng qui taéc aùp ñaët cho noù phuïc vuï cho coâng taùc quaûn lyù ñöôïc chaët cheõ hôn. Döõ lieäu khoâng gian theå hieän hình daïng, kính thöôùc vaø vò trí cuûa ñoái töôïng ñòa lyù döõ lieäu naøy coù theå ôû daïng soá (baûn ñoà soá ) hoaëc daïng giaáy (baûn ñoà giaáy). Trong coâng taùc quaûn lyù ñoøi hoûi phaûi lieân keát giöõa döõ lieäu thuoäc tính vaø döõ lieäu khoâng gian. Caùc thaønh phaàn caáu thaønh heä thoáng Thoâng tin veà heä thoáng qui chieáu Thoâng tin veà heä toïa ñoä, ñoä cao Nhaø nöôùc Thoâng tin veà heä thoáng baûn ñoà caùc loaïi Thoâng tin veà caùc loaïi ñaát phaân theo loaïi hình söû duïng Thoâng tin veà quy hoaïch – keá hoaïch söû duïng ñaát Thoâng tin veà chuû söû duïng Thoâng tin veà caùc döõ lieäu coù lieân quan Moät soá neùt ñaët thuø cuûa heä thoáng Tính ña daïng cuûa döõ lieäu Tính thoáng nhaát Tính chính xaùc Khoái löôïng thoâng tin lôùn Nguoàn döõ lieäu ñaàu vaøo ña daïng Tính ña daïng cuûa döõ lieäu Khaùc vôùi caùc cô sôû döõ lieäu thoâng thöôøng, cô sôû döõ lieäu naøy khoâng chæ chöùa caùc döõ lieäu thuoäc tính maø coøn chöùa caû caùc döõ lieäu baûn ñoà. Hôn nöõa döõ lieäu baûn ñoà töông ñoái ña daïng ñöôïc theå hieän döôùi caùc daïng: Vector (ñöôïc quaûn lyù theo toïa ñoä), Raster (ñöôïc quaûn lyù theo ñieåm aûnh). Tính thoáng nhaát Döõ lieäu ñòa lyù ñoøi hoûi phaûi coù tính thoáng nhaát trong khu vöïc theå hieän vaø trong caû nöôùc vì noù coøn phaûi theå hieän theo vò trí (theo toïa ñoä ). Vì theá toaøn boä caùc ñoái töôïng phaûi ñöôïc theå hieän trong moät heä quy chieáu thoáng nhaát. Heä quy chieáu naøy quyeát ñònh ñeán daïng theå hieän cuûa caùc thoâng tin ñòa lyù. Tính chính xaùc Döõ lieäu ñòa lyù ñoøi hoûi phaûi coù ñoä chính xaùc cao veà vò trí khoâng gian phuø hôïp vôùi tyû leä hieån thò (tyû leä baûn ñoà). Moät ñoái töôïng khoâng chæ ñöôïc xaùc ñònh baèng vò trí khoâng gian maø coøn phaûi mang thoâng tin veà ñoä chính xaùc cuûa ñoái töôïng taïi vò trí ñoù. Döõ lieäu ñòa lyù seõ khoâng coù yù nghóa neáu khoâng ñaûm baûo ñoä chính xaùc. Khoái löôïng thoâng tin lôùn Khoái löôïng döõ lieäu trong heä cô sôû döõ lieäu naøy laø cöïc lôùn. Ngay ôû thôøi ñieåm ban ñaàu heä thoáng ñaõ phaûi quaûn lyù moät khoái löôïng thoâng tin khoång loà. Trong quaù trình vaän haønh heä thoáng theo thôøi gian do tính chaát cuûa ñoái töôïng quaûn lyù neân thoâng tin seõ tieáp tuïc thay ñoåi vaø ñöôïc boå sung trong khi nhöõng thoâng tin cuû vaãn ñöôïc giöõ ñeå tieáp tuïc theo doõi söï bieán ñoäng theo thôøi gian. Vì vaäy cô sôû döõ lieäu naøy ñoøi hoûi moät coâng cuï quaûn trò maïnh, thieát bò nhôù vaø boä xöû lyù vôùi dung löôïng vaø toác ñoä cao. Nguoàn döõ lieäu ñaàu vaøo ña daïng Hieän taïi nguoàn döõ lieäu ñaàu vaøo bao goàm döõ lieäu thuoäc tính laø hoà sô ñòa chính vaø döõ lieäu khoâng gian chuû yeáu laø heä thoáng baûn ñoà raát ña daïng coù theå laø döõ lieäu thoâ nhö soå saùch, baûn ñoà giaáy, diamat, hay döõ lieäu soá ôû caùc ñònh daïng khaùc nhau. HOAÏT ÑOÄNG CUÛA HEÄ THOÁNG Nhö ñaõ trình baøy ôû treân, nguoàn döõ lieäu ñaàu vaøo cuûa heä thoáng laø raát ña daïng ñöôïc phaân thaønh hai nhoùm ñoù laø döõ lieäu khoâng gian vaø döõ lieäu thuoäc tính. Döõ lieäu khoâng gian ñöôïc thu thaäp töø ñoà hoïa treân baûn ñoà soá, baûn ñoà giaáy, soá lieäu ño ñaïc maët ñaát, soá lieäu ño veõ töø aûnh haøng khoâng vaø aûnh veä tinh…Döõ lieäu thuoäc tính ñöôïc thu thaäp töø noäi dung caùc baûn ñoà cuõ, soå saùch, ghi cheùp baèng tay, ñieàu tra khaûo saùt thöïc ñòa hoaëc caùc soá lieäu ñieàu tra cô baûn hay töø caùc ngaønh khaùc. MOÂ HÌNH THU THAÄP DÖÕ LIEÄU ÑAÀU VAØO Tạo dữ liệu Vector từ bản đồ giấy Tạo dữ liệu Vector từ ảnh vệ tinh Quy trình xây dựng bản đồ số từ số liệu trị đo Thiết bị đo Thủ công Đo điện tử Sổ đo chi tiết Điểm đo Chi tiết Bản đồ số CSDL bản đồ Bản đồ gốc Sổ đo điện tử Chuyển trị đo Vào máy tính Phân lớp tự động Chọn điểm mẫu Phân lớp ảnh XÖÛ LYÙ DÖÕ LIEÄU Caùc xöû lyù thoâng tin bao goàm : Löu tröõ vaø quaûn trò döõ lieäu (saép xeáp, an toaøn vaø baûo maät): - Caäp nhaät döõ lieäu (loaïi boû döõ lieäu khoâng caàn thieát, döõ lieäu cuû, theâm vaøo caùc döõ lieäu môùi, bieán ñoåi döõ lieäu hieän coù), - Tìm thoâng tin theo moät tieâu chí nhaát ñònh, - Thöïc hieän caùc baøi toaùn öùng duïng (ví duï tìm ñoaïn ñöôøng ngaén nhaát, thoáng keâ caùc ñoái töôïng theo moät tieâu chuaån naøo ñoù, hay choïn moät loaïi hình söû duïng ñaát hôïp lyù nhaát), - Hieån thò döõ lieäu theo yeâu caàu cuûa ngöôøi söû duïng… Caäp nhaät döõ lieäu Caäp nhaät döõ lieäu laø moät hoaït ñoäng raát quan troïng cuûa heä thoáng ñaëc bieät laø döõ lieäu ñaát ñai. Vieäc thu thaäp thoâng tin seõ ñöôïc thöïc hieän chuû yeáu treân maùy ñôn leõ ôû caáp xaõ nhaèm giaûm chi phí phaàn cöùng vaø chi phí quaûn trò maïng. Döõ lieäu seõ ñöôïc caäp nhaät chuû yeáu töø ba nguoàn chính sau: Nhaäp tröïc tieáp vaøo heä thoáng: Soá lieäu ñöôïc nhaäp tröïc tieáp vaøo heä thoáng töø hoà sô ñòa chính coù ñöôïc qua ñaêng kyù ñaát ñai ban ñaàu. Cheùp töø cuøng moät daïng format vôùi nhau: Tröôøng hôïp naøy döõ lieäu ñaõ ñöôïc nhaäp vaøo maùy tính töø caáp xaõ seõ ñöôïc toång hôïp leân caáp cao hôn. Chuyeån ñoåi giöõa caùc daïng Format khaùc nhau: Do nhieàu nguyeân nhaân khaùc nhau neân döõ lieäu seõ ñöôïc nhaäp vaøo maùy tính baèng nhieàu khuoâng daïng khaùc nhau nhö Excel, Foxpro, Access…Khi ñöa veà toång hôïp ôû caáp cao hôn caùc ñònh daïng naøy seõ ñöôïc chuyeån ñoåi veà cuøng kieåu. Duy trì heä thoáng Tieáp nhaän thoâng tin veà bieán ñoäng ñaát ñai töø ñòa phöông cuõng nhö caùc thoâng tin bieán ñoäng caùc yeáu toá ñòa lyù töø aûnh vieãn thaùm, ngöôøi quaûn lyù döõ lieäu caàn tìm kieám loaïi boû nhöõng thoâng tin cuû, ñöa vaøo caùc thoâng tin môùi hoaëc bieán ñoåi caùc thoâng tin cuû theo moät soá bieán ñoäng môùi nhaèm duy trì heä thoáng. Taùch nhaäp thöûa Ñaây laø bieán ñoäng thöôøng xaõy ra nhaát trong quaûn lyù ñaát ñai. Trong hoaït ñoäng naøy thoâng tin veà thöûa ñaát tröôùc vaø sau khi taùch hoaëc goäp thöûa ñeàu phaûi ñöôïc ghi nhaän laïi ñeå theo doõi quùa trình bieán ñoäng cuûa thöûa ñaát. Quaûn lyù bieán ñoäng Thoâng tin veà caùc bieán ñoäng treân thöûa ñaát laø moät trong caùc yeâu caàu quaûn lyù quan troïng cuûa heä thoáng. Caùc bieán ñoäng bao goàm: Bieán ñoäng veà chuû söû duïng, bieán ñoäng veà muïc ñích söû duïng, bieán ñoäng veà haïng ñaát, loaïi ñaát. Do yeâu caàu quaûn lyù khoâng nhöõng theå hieän thoâng tin ñaát ñai taïi thôøi ñieåm hieän traïng maø coùn phaûi theå hieän caû quaù trình söû duïng neân thoâng tin veà thöûa ñaát, chuû söû duïng seõ ñöôïc quaûn lyù theo hieän traïng vaø quaù khöù. Nhö vaäy vieäc tìm kieám thoâng tin trong quaù khöù seõ deã daøng hôn. Tuy nhieân ôû ñaây seõ phaûi phaân bieät ñöïôc thoâng tin hieän traïng vaø thoâng tin quaù khöù ví duï moät chuû söû duïng A ñaõ chuyeån nhöôïng quyeàn söû duïng ñaát cho chuû söû duïng B. Veà nguyeân taéc chuû söû duïng A ñaõ thuoäc khoái thoâng tin quùa khöù nhöng anh ta vaãn coù quyeàn söû duïng moät thöûa ñaát khaùc nhö vaäy anh ta vaãn coù theå thuoäc khoái hieän traïng. Nhö vaäy ñeå kieåm tra moät chuû söû duïng thuoäc khoái naøo seõ phaûi tieán haønh kieåm tra xöû lyù treân toaøn boä soá lieäu. Vieäc kieåm tra ñeå ñöa thoâng tin töø khoái hieän taïi sang khoái quaù khöù seõ ñöôïc thöïc hieän gaàn nhö ñoàng thôøi treân caû ba ñoái töôïng: Thöûa ñaát, chuû söû duïng vaø giaáy chöùng nhaän quyeàn söû duïng ñaát. Do ñoù toác ñoä caäp nhaät bieán ñoäng trong tröôøng hôïp naøy khaù chaäm. Thöïc chaát veà maët thuoäc tính caùc thoâng tin trong quùa khöù khoâng khaùc gì caùc thoâng tin hieän thôøi. Chæ duy nhaát giaáy chöùng nhaän quyeàn söû duïng ñaát hieän taïi treân thöûa ñaát ñoù coù ngaøy ñaêng kyù môùi nhaát. Do ñoù coù theå duøng thoâng tin ngaøy bieán ñoäng ñeå phaân bieät giöõa quùa khöù vaø hieän traïng. Heä thoáng baûn ñoà phuïc vuï quy hoaïch toång theå Caùc soá lieäu thoáng keâ veà hieän traïng kinh teá – xaõ hoäi coù lieân quan ñeán ñaát ñai ñoù laø nhöõng aùp löïc phaùt trieån kinh teá – xaõ hoäi ñoái vôùi ñaát ñai. Hoaïch ñònh laïi ñòa giôùi haønh chaùnh khi coù söï taùch nhaäp caùc ñòa phöông vaø cung caáp nhöõng tö lieäu ñeå xöû lyù, tranh chaáp veà ñòa giôùi haønh chaùnh. Thoâng tin ñaàu ra 1. Phuïc vuï coâng taùc quaûn lyù Nhaø Nöôùc cuûa Chính Phuû Phuïc vuï coâng taùc quaûn lyù ñaát ñai cuûa ngaønh ñòa chính Hieän traïng quaûn lyù caùc thöûa ñaát, chuû söû duïng ñaát, tình hình giao ñaát, cho thueâ, thu hoài vaø chuyeån quyeàn, chuyeån muïc ñích söû duïng ñaát, tình hình caáp giaáy chöùng nhaän quyeàn söû duïng ñaát. Theo gioûi tình hình thöïc hieän luaät ñaát ñai theo caùc noäi dung quaûn lyù Nhaø nöôùc veà ñaát ñai. Thoáng keâ, kieåm keâ ñaát ñai vaø hieän traïng söû duïng ñaát haøng naêm. Quy hoaïch – keá hoaïch söû duïng ñaát. Phuïc vuï cho coâng taùc quaûn lyù caùc ngaønh khaùc Heä thoáng baûn ñoà ñòa hình vaø ñòa chính raát caàn thieát cho quy hoaïch phaùt trieån cuûa caùc ngaønh, theo doõi tieán ñoä thöïc hieän vaø nghieân cöùu tính khaû thi cuûa caùc coâng trình. Cô sôû döõ lieäu neàn coøn cung caáp cho caùc Cô sôû döõ lieäu chuyeân ngaønh khaùc, cho hoaït ñoäng cuûa caùc toå chöùc kinh teá – xaõ hoäi vaø caùc hoaït ñoäng saûn xuaát treân ñòa baøn laõnh thoå. Ngoaøi ra noù coøn cung caáp cho caùc hoaït ñoäng vaên hoùa – xaõ hoäi vaø khoa hoïc coâng ngheä Phuïc vuï cho nhu caàu cuûa ngöôøi daân Moãi ngöôøi daân ñeàu quan taâm ñeán nhaø ñaát nôi hoï ñang sinh soáng. Ngoaøi ra thoâng tin veà nhaø ñaát coøn raát caàn thieát cho nhöõng ngöôøi coù nhu caàu thay ñoåi choå ôû, goùp phaàn giuùp cho thò tröôøng baát ñoäng saûn hoaït ñoäng laønh maïnh. XAÂY DÖÏNG MOÂ HÌNH Nhieäm vuï cuûa nhaø phaân tích thieát keá ngoaøi vieäc naém roõ nguyeân taéc hoaït ñoäng cuûa heä thoáng coøn phaûi naém baèt ñöôïc nhöõng raøng buoäc, yeâu caàu maø ngöôøi söû duïng aùp ñaët leân heä thoáng töø ñoù ñeå xaây döïng moät heä thoáng thoâng tin höõu hieäu. Coù raát nhieàu coâng cuï theå hieän ñöôïc söû duïng trong quùa trình phaân tích vaø thieát keá heä thoáng. tuy nhieân vôùi heä thoáng ñôn giaûn khoâng ñoøi hoûi phaûi söû duïng taát caû caùc coâng cuï naøy. Moät heä thoáng coù theå ñöôïc theå hieän theo nhieàu moâ hình khaùc nhau tuøy thuoäc vaøo caùch tieáp caän heä thoáng ñoù. Sau ñaây laø moät soá moâ hình tieáp caän heä thoáng cô sôû döõ lieäu taøi nguyeân ñaát ñai MOÂ HÌNH YÙ NIEÄM Moâ Hình Chöùc Naêng Teân chöùc naêng Moâ taû coù tính chaát töôøng thuaät caùc xöû lyù caàn thieát Döõ lieäu ñaàu vaøo cuûa chöùc naêng Döõ lieäu ñaàu ra cuûa chöùc naêng Caùc söï kieän gaây ra söï thay ñoåi chöùc naêng Caùc kieåm tra raøng buoäc caàn thieát Taàn suaát söû duïng chöùc naêng Caùc chöùc naêng heä thoáng bao goàm: Danh muïc ñôn vò haønh chaùnh: Seõ quaûn lyù ñôn vò haønh chaùnh caùc caáp töø xaõ phöôøng ñeán caáp tænh, thaønh phoá. Danh muïc maûnh baûn ñoà: Quaûn lyù veà caùc maûnh baûn ñoà theo ñôn vò haønh chaùnh Danh muïc haïng ñaát: Quaûn lyù thoâng tin veà haïng ñaát theo vuøng. Danh muïc loaïi ñaát: Quaûn lyù thoâng tin veà loaïi hình thoå nhöôõng cuûa caùc contuor ñaát. Danh muïc muïc ñích söû duïng: Quaûn lyù muïc ñích söû duïng ñaát theo thoáng keâ ñaát ñai. Danh muïc ñoái töôïng: Quaûn lyù ñoái töôïng söû duïng ñaát(coù 6 ñoái töôïng). Danh muïc thöûa ñaát: Quaûn lyù caùc thoâng tin coù lieân quan ñeán thöûa ñaát. Danh muïc chuû söû duïng ñaát: Quaûn lyù caùc thoâng tin veà chuû söû duïng ñaát. Chöùc naêng caäp nhaät döõ lieäu ban ñaàu Laø chöùc naêng caäp nhaät döõ lieäu cho heä thoáng trong ñoù chuû yeáu laø chöùc naêng caäp nhaät döõ lieäu töø soå ñòa chính seõ caäp nhaät haàu heát caùc thoâng tin veà thöûa ñaát, chuû söû duïng vaø ñoái töôïng söû duïng ñaát. Nguoàn döõ lieäu ñaàu vaøo coù theå laáy töø nhieàu nguoàn nhö: Soå ñòa chính, soå muïc keâ, soå daõ ngoaïi, hoaëc töø nhöõng hoà sô ñaêng kyù ñaát ñai ban ñaàu do ñoù seõ coù nhieàu maãu nhaäp lieäu khaùc nhau. Chöùc naêng caäp nhaät soáõ lieäu bieán ñoäng Ñaây laø chöùc naêng seõ ñöôïc söû duïng laâu daøi trong heä thoáng noù toàn taïi theo doøng ñôøi cuûa heä thoáng. Caùc chöùc naêng caäp nhaät soá lieäu bieán ñoäng veà ñoái töôïng söû duïng vaø muïc ñích söû duïng seõ caäp nhaät caùc bieán ñoäng chæ coù lieân quan ñeán giaáy chöùng nhaän quyeàn söû duïng ñaát. Caùc chöùc naêng caäp nhaät bieán ñoäng coù lieân quan ñeán taùch vaø goäp thöûa seõ ñöôïc söû duïng khi coù caùc bieán ñoäng veà thöûa ñaát nhö taùch goäp hoaëc thay ñoåi hình daïng veà thöûa ñaát. Chöùc naêng naøy coù theå laøm giaûm hoaëc phaùt sinh soá lieäu môùi cho heä thoáng lieân quan tröïc tieáp ñeán chuû söû duïng vaø thöûa ñaát. Chöùc naêng thoáng keâ tìm kieám Ñaây laø nhoùm chöùc naêng khai thaùc döõ lieäu ñöôïc phaân theo caùc ñoái töôïng chuû yeáu nhö: chuû söû duïng, thöûa ñaát, loaïi ñaát, phaân tích phuïc vuï caùc nhu caàu quaûn lyù, thoáng keâ bieán ñoäng, theo doõi lòch söû vaø caùc thoáng keâ tuøy choïn khaùc. NOÄI DUNG CHÖÔNG TRÌNH NHAÄP MOÂN CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU QUAN HEÄ CHUAÅN HOAÙ CÔ SÔÛ DÖÕ LÒEÂU PHAÂN TÍCH VAØ THIEÁT KEÁ HEÄ THOÁNG CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU TAØI NGUYEÂN ÑAÁT ÑAI CÔ SÔÛ DÖÕ LIEÄU KHOÂNG GIAN ÑOÁI TÖÔÏNG CUÛA HEÄ THOÁNG Ñoái töôïng cuûa heä thoáng CSDL khoâng gian laø caùc ñoái töôïng ñòa lyù vôùi caùc ñaëc thuø chung. Vieäc toå chöùc löu tröõ vaø quaûn lyù caùc ñoái töôïng ñòa lyù raát khaùc bieät so vôùi döõ lieäu thuoäc tính ñaõ trình baøy ôû treân. Daïng ñoái töôïng ñòa lyù thì khoâng nhieàu nhöng vieäc toå chöùc quaûn lyù noù thì raát phöùc taïp. Ñoái töôïng cuûa CSDL khoâng gian ñöôïc moâ taû bôûi hình aûnh, vò trí laãn tính chaát hay thuoäc tính. Do ñoù coù theå söû duïng nhieàu heä quaûn trò cô sôû döõ lieäu cho vieäc quaûn lyù CSDL khoâng gian. Tính chaát ñoà hoïa vaø heä toïa ñoä theå hieän hình daùng vaø vò trí cuûa ñoái töôïng coù theå ñöôïc quaûn lyù baèng caùc heä quaûn trò CSDL khoâng gian nhö MAPINFO, ARCINFO, MICROSTATION, ARCVIEW, WINGIS…döõ lieäu thuoäc tính ñeå moâ taû tính chaát cuûa ñoái töôïng coù theå ñöôïc quaûn lyù baèng caùc heä quaûn trò CSDL quan heä nhö ACCESS, FOXPRO, EXCEL, …Moät heä quaûn trò CSDL khoâng gian ñöôïc goïi laø hoaøn chænh khi ñaûm baûo ñöôïc chöùc naêng keát noái giöõa döõ lieäu ñoà hoïa vaø döõ lieäu thuoäc tính coù theå töø chính heä quaûn trò CSDL ñoù hoaëc keát noái vôùi heä quaûn trò CSDL khaùc. Caùc ñoái töôïng ñòa lyù bao goàm: ñoái töôïng daïng ñieåm(point), ñoái töôïng daïng ñöôøng (line, polyline) vaø ñoái töôïng daïng vuøng(region). HOAÏT ÑOÄNG CUÛA HEÄ THOÁNG Nhaäp lieäu döõ lieäu Löu tröõ döõ lieäu Keát xuaát döõ lieäu Bieán ñoåi döõ lieäu Töông taùc vôùi ngöôøi söû duïng Nhaäp lieäu döõ lieäu Bao goàm caùc xöû lyù bieán ñoåi döõ lieäu ôû daïng baûng ñoà, soå saùch, aûnh chuïp(aûnh veä tinh vaø aûnh haøng khoâng) sang daïng soá töông thích. Hieän nay coù raát nhieàu phaàn meàm coù theå thöïc hieän toát chöùc naêng naøy hoaëc coù theå caäp nhaät tröïc tieáp töø nhöõng thieát bò soá hoùa nhö baøn soá hoùa (digitizer), thieát bò queùt (Scanner). Döõ lieäu sau khi nhaäp vaøo maùy tính seõ ñöôïc löu tröõ treân caùc thieát bò nhö ñóa töø, baêng töø. Vieäc kieåm tra döõ lieäu khi nhaäp vaøo maùy tính laø raát quan troïng quyeát ñònh ñeán hoaït ñoäng cuûa heä thoáng veà sau. Löu tröõ döõ lieäu Löu tröû vaø quaûn lyù cô sôû döõ lieäu ñòa lyù coù noäi dung chính ñeà caäp ñeán phöông thöùc keát noái thoâng tin veà vò trí (topology) vôùi thoâng tin thuoäc tính(attribute) cuûa ñoái töôïng ñòa lyù. Caû hai thoâng tin ñoù ñöôïc caáu truùc, toå chöùc keát noái ñeå moät maët thuaän tieän cho caùc thao taùc trong maùy tính vaø maët khaùc deã hieåu ñoái vôùi ngöôøi söû duïng heä thoáng. Keát xuaát döõ lieäu Keát xuaát döõ lieäu laø quùa trình ñöa caùc baùo caùo keát quaû phaân tích döõ lieäu cho ngöôøi söû duïng. Quaù trình naøy ñoøi hoûi phaûi coù söï thoáng nhaát giöõa caùc yeâu caàu cuûa ngöôøi söû duïng vôùi nguoàn döõ lieäu hieän coù trong heä thoáng do ñoù ñoøi hoûi ngöôøi söû duïng phaûi hieåu thaät kyõ veà heä thoáng. Döõ lieäu keát xuaát ôû ñaây coù theå ôû daïng ñoà hoïa nhö baûn ñoà, bieåu ñoà, sô ñoà hay baûn veõ hoaëc ôû daïng vaên baûn, baûng bieåu vaø ñöôïc theå hieän treân maøn hình hoaëc treân giaáy(in aán) hay treân caùc thieát bò nhôù nhö baêng ñóa töø. Bieán ñoåi döõ lieäu Nhö ñaõ trình baøy, do coù nhieàu phaàn meàm quaûn lyù neân vieäc chuyeån ñoåi döõ lieäu sang ñònh daïng khaùc nhaèm coù theå töông thích ñöôïc vôùi heä thoáng môùi. Hoaëc trong cuøng moät heä thoáng khi caàn theå hieän döõ lieäu ôû moät daïng khaùc nhö: tyû leä khaùc, daïng hieån thò khaùc, moâ hình khaùc coù theå bieán ñoåi döõ lieäu cho phuø hôïp. Vieäc bieán ñoåi naøy coù theå ñöôïc thöïc hieän ñoäc laäp treân döõ lieäu khoâng gian vaø döõ lieäu thuoäc tính hoaëc toång hôïp caû hai. Töông taùc vôùi ngöôøi söû duïng Töông taùc vôùi ngöôøi söû duïng laø moät trong nhöõng yeáu toá quan troïng cho söï thöøa nhaän vaø söû duïng baát kyø moät heä thoáng thoâng tin naøo. Vieäc xaây döïng moät heä thoáng thoâng tin ñöôïc thieát keá ñeàu phuï thuoäc vaøo muïc ñích cuûa öùng duïng. Do ñoù caùc giao dieän vôùi ngöôøi söû duïng phaûi tieän ích deã hieåu deã quan saùt, ít toán thoôøi gian hoïc caùch söû duïng maø vaãn coù theå vaän haønh toát heä thoáng. CAÁU TRUÙC VAØ MOÂ HÌNH DÖÕ LIEÄU BAÛN ÑOÀ Thoâng tin veà vò trí khoâng gian (Spatial data): Laø thoâng tin ñöôïc moâ taû döôùi daïng caáu truùc döõ lieäu cuûa caùc ñoái töôïng ñoà hoïa theå hieän vò trí khoâng gian cuûa ñoái töôïng trong moät heä toïa ñoä nhaát ñònh. Thoâng tin veà quan heä khoâng gian (Relational spatial data hay Topology): Thoâng tin ñöôïc moâ taû döôùi daïng moâ hình döõ lieäu Topology. Moâ hình döõ lieäu Topology theå hieän quan heä khoâng gian döôùi 3 kieåu quan heä : + Lieân thoâng vôùi nhau: Theå hieän döôùi daïng ñöôøng, ñieåm + Keà nhau: theå hieän döôùi daïng ñöôøng bao, ñöôøng kheùp kín: Polygon + Naèm trong nhau: theå hieän tröïc tieáp töø toïa ñoä caùc ñoái töôïng ñoà hoïa. Thoâng tin veà thuoäc tính cuûa ñoái töôïng Ñoái töôïng daïng ñieåm (theo moâ hình quaûn lyù cuûa MicroStation) Döõ lieäu khoâng gian: + Element header: Thoâng tin chung cho ñoái töôïng + Display header: Thoâng tin chung veà hieån thò ñoái töôïng + Cell name: Teân ñoái töôïng + Level: Lôùp chöùa ñoái töôïng + Min: Toïa ñoä thaáp nhaát + Max: Toïa ñoä cao nhaát + Tran matrix: Ma traän chuyeån ñoåi toïa ñoä + Origin: Vò trí ñaët ñoái töôïng + MSlink: Chæ soá lieân keát thuoäc tính Döõ lieäu thuoäc tính: Döõ lieäu thuoäc tính ñi keøm theo ñoái töôïng daïng ñieåm ñöôïc löu tröõ döôùi daïng baûng theo moâ hình cô sôû döõ lieäu quan heä (Relationship Database Model) bao goàm caùc thuoäc tính sau: + MSlink: Chæ soá lieân keát vôùi döõ lieäu khoâng gian + Kieåu: ñeå phaân loaïi ñoái töôïng daïng ñieåm + Teân: teân ñieåm + Caùc thuoäc tính khaùc: MOÂ HÌNH LIEÂN KEÁT Ñoái töôïng daïng vuøng Döõ lieäu khoâng gian; + PolygonID: Chæ soá + Xmin, Ymin: Giôùi haïn toïa ñoä döôùi + Xmax, Ymax: Giôùi haïn toïa ñoä treân + Xcentroid, Ycentroid: Toïa ñoä ñieåm troïng taâm + Area: Dieän tích + Perimate: Chu vi + nArc: Soá ñöôøng tham gia vaøo taïo ñöôøng bao Döõ lieäu thuoäc tính: Döõ lieäu thuoäc tính ñi keøm theo ñoái töôïng daïng vuøng ñöôïc toå chöùc döôùi daïng baûng(table) theo moâ hình cô sôû döõ lieäu quan heä bao goàm caùc ñoái töïông sau ñaây: + Polygon_ID: Chæ soá lieân keát vôùi döõ lieäu khoâng gian ñoàng thôøi cuõng laø chæ soá vuøng. + Area: Dieän tích + Perimate: Chu vi + Style: Kieåu ñeå phaân loaïi ñoái töôïng + Caùc thuoäc tính khaùc MOÂ HÌNH LIEÂN KEÁT XÖÛ LYÙ THOÂNG TIN TRONG HEÄ THOÁNG Thieát laäp Topology Loaïi boû ñieåm dö thöøa Taïo baûn ñoà chuyeân ñeà Hieån thò nhaõn Tìm kieám ñoái töôïng Tính toaùn vaø löôïng hoùa thoâng tin treân baûn ñoà Thieát laäp Topology Thieát laäp, maõ hoùa caùc quan heä giöõa caùc ñieåm, caùc cung vaø caùc vuøng ñeå taïo neân caùc thöïc theå. Trong quùa trính thieát laäp Topology moät soá baûng môùi ñöôïc thieát laäp ñeå löu caùc ñieåm nuùt(node) caùc cung vaø caùc vuøng. Caùc böôùc chính seõ phaûi tieán haønh khi thieát laäp Topology bao goàm: + Saép xeáp laïi döõ lieäu trong teäp löu toïa ñoä baûn ñoà sau cho toïa ñoä truïc Y taêng daàn + Loaïi boû caùc ñieåm nuùt vaø caùc ñöôøng dö thöøa + Kieán taïo baûng nuùt + Kieán taïo baûng cung + Kieán taïo baûng vuøng Loaïi boû ñieåm dö thöøa Taát caû caùc phöông phaùp soá hoùa baûn ñoà ñeàu phaùt sinh ra nhieàu ñieåm, ñoaïn thaúng hôn soá löôïng caàn thieát. Soá lieäu maø maùy tính nhaän töø baûn ñoà soá hoùa laø caùc toïa ñoä ñieåm cuûa moät lôùp. Caùc lôùp döõ lieäu ñöôïc taïo ra nhö moät daõy lieân tuïc caùc ñieåm noái vôùi nhau töøng ñoâi moät. E = (x1, y1), (x2, y2), ….(xn, yn) Caùc toïa ñoä naøy phaùt sinh do ngöôøi söû duïng nhaán chuoät moät caùch ngaãu nhieân. Vì vaäy hai ñieåm lieân tieáp ñöôïc phaùt sinh coù theå truøng nhau, coù theå cuøng naèm treân moät ñöôøng thaúng hoaëc coù theå gaàn nhau ñeán möùc khoâng caàn thieát. Taïo baûn ñoà chuyeân ñeà Baûn ñoà chuyeân ñeà ñöôïc söû duïng ñeå hieån thò thuoäc tính cuûa caùc ñoái töôïng baûn ñoà döôùi daïng ñoà thò, maøu saéc, bieåu töôïng theo caùc kính côû vaø caùc kieåu khaùc nhau treân caùc vuøng cuûa baûn ñoà. Hieån thò nhaõn Baûn ñoà laø taäp hôïp caùc ñoái töôïng ñòa lyù ñöôïc saép xeáp theo lôùp(Level). Trong quaù trình khai thaùc heä thoáng coù khaû naêng hieån thò choàng (truøng) caùc ñoái töôïng. Khi öùng duïng heä thoáng vaøo vieäc nghieân cöùu, ñaùnh giaù, heä thoáng coù khaû naêng hieån thò nhieàu thuoäc tính khaùc khau cuûa ñoái töôïng. Do ñoù caàn tính toaùn saép xeáp vò trí ñaët nhaõn cuûa caùc ñoái töôïng sao cho hôïp lyù nhaát. PHAÀN LYÙ THUYEÁT MOÂN HOÏC ÑEÁN ÑAÂY LAØ KEÁT THUÙC XIN CAÛM ÔN