Topic outline

  • General

    Cursul „Managementul Bazelor de Date² este o continuare a cursului “Baze de Date” și este compus din 4 module.

                Primul modul este consacrat trecerii în revistă a procesului de modelare și de realizare a Bazelor de Date operaționale, avantajelor acestor instrumente in sistemele informaționale contemporane și problemelor care le sunt specifice, atunci când este vorba de sisteme de Baze de Date utilizate în procesele decizionale, parte extrem de importantă în determinarea calității și eficienții managementului entităților implicate azi în activități economice, sociale, financiare și de mediu. Pentru a face față provocărilor, managerii au nevoie nu numai de sisteme operaționale de prelucrarea datelor, ce sunt realizate pe paradigma Bazelor de Date, dar și de sisteme informaționale ce au la bază o altă paradigma, cea de Depozite de Date.

                Modulul doi scoate în evidență problemele Bazelor de date în sistemele operaționale, care nu pot fi depășite atunci când este vorba de analiza unor volume mari de date și generarea de alternative decizionale de care depinde eficiența managementului unei entități, constrânsă azi de cele mai neverosimile restricții ale mediului în care ea activează sau coexistă alături de altele similare sau nu cu ea. Tot aici este expusă paradigma de DW /DD și sunt indicate în mod general avantajele ei.

                Modulul trei este consacrat elementelor constructive de bază ale DW / DD. Este vorba de conceptul de OLAP, și rolul lui in sistemele de suport a deciziilor. În acest context se accentuează că On Line Analytical Processing (OLAP) este tehnologia care permite utilizatorilor sa analizeze o Baza de Date larga sau un Depozit de Date. Baza de Date a unui sistem OLAP este proiectata pentru stocarea datelor de tip static. O unitate de stocare OLAP este o unitate multidimensionala numita cub - spre deosebire de denumirea de tabela din teoria relațională. Cubul permite stocarea datelor agregate si ierarhice. Un cub este format din mai multe dimensiuni – pâna la 64 - iar agregarea datelor se face după atribute denumite masuri (measures). O dimensiune poate avea mai multe niveluri. Este discutat apoi care este procesul de modelare în paradigma recăutată, și anume: Modelarea după dimensiune și după fapte.

                Modulul patru și ultimul în acest curs este consacrat sistemelor OLAP. Și deși nu există o teorie desăvârșită a acestei noțiuni, pornind de la elementele acronimului (“on-line”, “analytic”, “proccesing”), în capitolul dat se arată care este rolul sistemelor OLAP într-o organizație și anume: de a oferi un acces interactiv și ușor la resursele analitice necesare procesului decizional și de conducere. În acest context în teoria sistemelor suport de decizie sunt recunoscute două tipuri de resurse analitice: datele (informații statice) și modelele (informații dinamice). După ce sunt reamintite principiile de fundamentale ale lui Codd ce stau la fundamentul teoriei SGBD, se arată care sunt principalele obiective ale sistemelor OLAP: acces rapid și calcule rapide, facilităţi analitice puternice (analize ad-hoc foarte rapide); ƒ interfaţă prietenoasă și prezentări flexibile; permit prelucrarea unor volume mari de date (1-500 Gb), cu multe niveluri de detaliu, în mediu multiutilizator. În acest context, este precăutată arhitectura sistemelor OLAP și instrumentele OLAP ale clientului și pentru partea de server. Un loc aparte i se atribuie principiilor generale de proiectare a unui DW/DD și algoritmului de dezvoltare a unui DW /DD, precum și instrumentelor de dezvoltare atât a DW / DD, cât și a sistemului informațional ce are drept sursă de date DW /DD.

                Tot materialul este expus utilizând exemple si explicații, ce sunt tratate utilizând unul dintre cele mai populare sisteme de gestiune a bazelor de date precum: MySQL sau Microsoft SQL Server, precum și platformele integrate de suport în elaborarea unei Pagini Web cum ar fi: PhpMyAdmin, WAMP, XAMP, DENWER, EasyPHP, VertrigoServ, CMS-urilor Joomla, Wordpress, Yii2, Drupal, framework-uri Laravel, Code Igniter, Symphony ș.a. sau a unei aplicații Desktop, utilizând HTML, CSS, PHP, JavaScript, C# ș.a.).

                Scopul principal al cursului „Managementul Bazelor de date² ca disciplină didactică este de a familiariza, iniţia şi instrui studenţii cum să utilizeze în practică conceptul modern de „Depozit de Date” şi cum să aplice pentru gestiunea lor sistemele moderne existente, precum şi dezvoltarea la studenţi a unor abilităţi practice ce le-ar permite  să aplice cunoştinţele acumulate la soluţionarea celor mai diverse probleme din economia naţională, utilizând simularea proceselor şi fenomenelor din domenii de activitate proxime viitorilor specialişti instruiți în cadrul facultății Calculatoare Informatică şi Microelectronică.

                Cursul este orientat spre pregătirea specialiştilor de o calificare înaltă în domeniul modelării, proiectării și realizării Depozitelor de Date, aplicării unor instrumente de gestionare a lor (MySql, Sql Server) și realizării unor aplicații Software (Web sau Desktop, utilizând HTML, CSS, PHP, JavaScript, CMS-urilor Joomla, Wordpress, Yii2, Drupal, framework-uri Laravel, Code Igniter, Symphony ș.a. sau utilizând C# ș.a.), pentru administrarea Depozitelor de Date.

  • LECTIA 1. Introducere în curs. Reguli. Caietul de sarcini pentru proiectul de an. BD operaționale. Repetare. Probleme. Necesitatea trecerii de la PHP procedural/liniar la POO. POO PHP.

  • LECTIA 2. Necesitatea trecerii de la PHP procedural/liniar la POO. POO PHP. Continuare. Conceptul/arhitectura MVC. Framework CODEIGNITER


    • LECTIA 2

      1.  TP2  Necesitatea trecerii de la PHP procedural/liniar la POO. POO PHP. Continuare.

      2.  Conceptul/arhitectura MVC. Frameowrk CODEIGNITER

      Pentru aplicaţiile de mari dimensiuni, o dezvoltare structurată a codului (orientată pe funcţii/proceduri), implicând existenţa unui număr foarte mare de linii de cod, prin modul de organizare a codului, conduce la mari dificultăţi privind realizarea unor modificări ulterioare în cadrul aplicaţiei. Programarea orientată pe obiecte a apărut ca o necesitate în contextul creşterii complexităţii codului aplicaţiilor software.

      3.  LAB__POO_IN_PHP.pdf  repetare.

      Atentie!!!

      În PHP o anumită clasă-urmaş poate avea o singură clasă părinte. Astfel, în PHP nu este permisă moştenirea  multiplă.

      Rezolvarea? Utilizarea TRAIT-urilor (Трейты). Ce sunt TRAIT-urile?

      In RO

      Începând cu versiunea 5.4.0 PHP introduce un instrument pentru refolosirea codului numit TRAIT. TRAIT-urile sunt un mecanism pentru asigurarea reutilizării codului în limbile de programare care acceptă moștenirea unică, adică nu este permisă moştenirea  multiplă, cum ar fi PHP. TRAIT-urile sunt destinate să reducă unele dintre limitările moștenirii unice, permițând dezvoltatorului să reutilizeze seturi de metode în mod liber, în mai multe clase independente și implementate folosind diferite arhitecturi de construcție de clase. Semantica combinației de TRAIT-uri și clase este definită în așa fel încât să reducă nivelul de complexitate, precum și să evite problemele tipice asociate cu moștenirea multiplă. Un TRAIT este foarte asemănător cu o clasă, dar este destinat grupării funcționalității într-un mod bine structurat și consecvent. Nu este posibil să creăm o instanță independentă a unui TRAIT. Acest lucru se adaugă moștenirii obișnuite și permite compoziția orizontală a comportamentului, adică utilizarea membrilor clasei fără a fi nevoie de moștenire.

      In RU

      https://php.ru/manual/language.oop5.traits.html  Трейты

      Начиная с версии 5.4.0 PHP вводит инструментарий для повторного использования кода, называемый трейтом.

      Трейты (англ. traits) - это механизм обеспечения повторного использования кода в языках с поддержкой единого наследования, таких как PHP. Трейты предназначены для уменьшения некоторых ограничений единого наследования, позволяя разработчику повторно использовать наборы методов свободно, в нескольких независимых классах и реализованных с использованием разных архитектур построения классов. Семантика комбинации трейтов и классов определена таким образом, чтобы снизить уровень сложности, а также избежать типичных проблем, связанных с множественным наследованием и c т.н. mixins.

      Трейт очень похож на класс, но предназначен для группирования функционала хорошо структурированным и последовательным образом. Невозможно создать самостоятельный экземпляр трейта. Это дополнение к обычному наследованию и позволяет сделать горизонтальную композицию поведения, то есть применение членов класса без необходимости наследования.

      In EN

      https://www.w3schools.com/php/php_oop_traits.asp

      4.  PHP_DESPRE.PPTX  repetare incepind cu slide-ul Slide64.BMP și pînă la SFIRSIT.

      5.  PREZENTAREA MVC __PATERN_SABLON__CI.pptx

      6.  PREZENTAREA CI__CODEIGNITER.pptx

    • ATENTIE!!!

      ARHIVA DATA SE AFLA IN MAPA FISIERE PE CANALUL DE BAZA AL CURSULUI PE TEAMS

      • MAPA PHP. POO IN PHP MAPA PHP. POO IN PHP

  • LECTIA 3. DEPOZITE DE DATE. INTRODUCERE. BDO VERSUS DD (DWH)

  • LECTIA NR.4 INTRODUCERE IN BUSINESS INTELLEGENCE. STRUCTURA DEPOZITULUI DE DATE

    • PLANUL LECTIEI 4 

      1.  Depozitele de date DD / DWH.

      2.  Data precedenta am la capitolul introducere in DD.DWH

      L3_1_BDO vs DWH.docx

      Am discutat despre:

      ·       Ce este baza de date operațională (BDO)?

      ·       Ce este Depozitul de Date (DD), sau Data WareHouse (DWH)?

      ·       Diferența dintre BDO și DD (OLTP vs OLAP)!

      Sistemele de gestiune a bazelor de date sunt adecvate aplicaţiilor curente de gestiune şi servesc la crearea şi întreţinerea sistemelor de baze de date operaţionale. Aceste sisteme cunoscute sub denumirea de sisteme OLTP (On-Line Transaction Processing) au ca obiectiv execuţia on-line a tranzacţiilor şi a proceselor de interogare. Ele încorporează toate operaţiile zilnice dintr-o organizaţie cum ar fi: aprovizionări, stocuri, producţie, decontări, plăţi, contabilitate. Sistemele depozite de date, pe de altă parte, servesc utilizatorii sau specialiştii în domeniul analizei datelor şi luării deciziilor. Aceste sisteme pot organiza şi prezenta datele în formate variate în ordinea solicitărilor de la diferiţi utilizatori. Aceste sisteme sunt cunoscute sub numele de sisteme OLAP (On-Line Analytical Processing).


      Un sistem OLTP este orientat pe client (customer oriented) şi este utilizat pentru procesarea tranzacţiilor şi interogărilor. Un sistem OLAP este orientat spre piaţă (market-oriented) şi este utilizat de manageri, analişti şi specialişti. Din punct de vedere al datelor conţinute un OLTP gestionează date curente care, în mod obişnuit, sunt destul de detaliate pentru a fi uşor utilizate în luarea deciziilor curente. Un sistem OLAP gestionează volume mari de date istorice furnizând facilităţi pentru sintetizare şi agregare precum şi pentru stocarea şi gestionarea informaţiilor cu diferite niveluri de granularitate. Aceste aspecte fac ca datele să fie uşor utilizate de către decidenţi, mai ales în domeniile tactic şi strategic.

      Pe de altă parte, DD este un sistem de raportare și analiză a datelor; este componenta principală a business intelligence - BI.


      DD oferă performanțe ridicate pentru interogări analitice. De obicei, BDO este utilizată de comunitatea managerială în activități curente de realizare tactică a unor strategii de lucru în procesul decizional, utilizarea DD se efectuiază la nivel de top management, în activități de planificare-dezvoltare  strategică pentru procesul decizional.


      Business Intelligence ajută la îmbunătățirea afacerii. Convertește datele în informații utile pentru analiza afacerilor. De asemenea, ajută la crearea de informații despre întreprinderi pentru utilizatorii finali.

             O companie poate avea diferite baze de date: Oracle, MySQL etc. Nu este posibilă vizualizarea directă a datelor integrate/aggregate din aceste baze de date. DD susține procesul de business intelligence, - BI in acest context.

      1. CE ESTE BI_INTRODUCERE_STRUCTURA DD.pptx

      2.  PENTRU LUCRUL PE ACASA


  • TEMA 5. MODELAREA DWH. EXEMPLU. DATA MINING. ALGORITMI. REGRESIA LINIARA

  • LECTIA NR.6 OLAP. Conceptul de OLAP. Proiectarea DWH.


    • PLANUL LECTIEI  

      1.  Depozitele de date DD / DWH. Atentionare!

      VA ROG SA REALIZATI URMATORII PASI PREGATITORI PENTRU LABORATORUL NR.2 /LUCRUL PE ACASĂ/ ESTE IMPORTANT SĂ VĂ ORGANIZATI LA MAXIMUM ACTIVITATILE.

      A. Să instalati Deductorul din mapa de lucru fisiere LAB_2_TASK_2_1

      Puteti sa urmariti si materialul pe lab 2 de pe E;SE

      Facind cunostinta cu unele materiale de acolo.

      B. Sa pregatiti schema ER a BDO a proiectului Dvs din semestrul precedent

      C.  SUCCINT DISCUTAM DESPRE SARCINI SI DESPRE FORMULAREA DE SARCINI. DEMONSTRAM UN EXEMPLU DE RAPORT.  MAPA EXEMPLE! /RESTUL DISCUTAM LA LAB/ 

      MATERIALE DE LUCRU

                FISIERE EXCEL CU TEMEMELE DE LUCRU

                EXEMPLU DE RAPORT A UNEI ECHIPE DE LUCRU DIN ANII PRECEDENTI DIN MAPA EXEMPLE

      2.  TESTUL PLANIFICAT PENTRU AZI, 25 minute, 20 intrebari SE AMINA PENTRU DATA VIITOARE

      PENTRU LUCRUL PE ACASA LA CURS, CĂCI DATA VIITOARE TEST FULGER 20 INTREBARI 20 DE MINUTE?! LA SFIRSIT DE LECTIE!

      INTREBARILE VOR FI IN BAZA MATERIALELOR CE URMEAZA PE CARE LE GASITI ATASATE LA LECTIA 5 IN LITERATURA LUCRUL PE ACASA!

      1. L_5_1__MODELAREA MULTIDIMENSIONALA A DWH.docx
      2. LPA__PROIECTĂM  UN  DWH__1.docx
      3. LPA__TEHNOLOGIA OLAP__DWH(RO).docx

      3.  Prelungim cu subiectul DWH, ELEMENTE DE PROIECTARE.

       MATERIALE DE LUCRU PENTRU ZIUA DE AZI

      1. 0__Depozite_de_date.ppt
      2. 1__Olap-concepts-online__RUS.pptx
      3. 1__DM__AND STRUCUTRING DAT.pptx
      4. 2__MODELAREA MULTIDIMENSIONALA  A DWH__PARTEA __1.docx finalizam cu acest material

      LPA  /LUCRUL PE ACASA/

      /3 MATERIALE IN LIMBA ENGLEZA/ DATA VIITOARE TESTE PE ACESTE MATERIALE

      1. LIT_3__OLAP Cubes in Datawarehousing.pptx
      2. LIT_2__DWH__MODEL__DESIGN-04.pptx
      3. LIT_2__DIMENSIONAL MODELLING.pptx


  • LECTIA 7 PROIECTAREA DWH. MAPAREA DATELOR


    • PROIECTAREA DWH

      Depozitarea datelor nu se referă la instrumente. Mai degrabă, este vorba despre crearea unei strategii de planificare, proiectare și construire a unui magazin de date capabil să răspundă la întrebările unei afaceri. 

      În acest context o strategie bună este un proces care nu este niciodată terminat, mai degrabă este un ciclu continuu de perfecționări.

      Instrumentele care există funcționează bine pentru a ajuta la realizarea proiectului informational pentru business prin încărcarea tabelelor țintă în depozitul de date, nu pot crea un plan pentru depozit. 

      PRIN URMARE, ESTE IMPORTANT SĂ ÎNȚELEGEM PAȘII CARE TREBUIE REALIZATI MAI ÎNAINTE DE UTILIZAREA INSTRUMENTULUI.

      Iată acesti pasi:

      1.  Clarificăm cerințele sarcinei Dvs. (Instrumentul principal: document de definire a cerințelor, a rapoartelor pentru procesul decizional), prin examinarea întrebărilor și răspunsurilor adresate utilizatorilor de afaceri în timpul procesului de cercetare. Adițional este important să examinăm orice rapoarte sau analize existente pe subiectul abordat pentru crearea unui DD.

      2.  Clarificăm datele sursă pentru sarcina formulată. Clarificăm relațiile care există între datele sursă. Încercăm să înțelegem datele sursă și conținutul acestora, efectuînd o analiză a lacunelor cu privire la ceea ce urmează să facem și nu avem în ceea ce privește datele existente. Identificăm sursele de găsire a acestor date sau de generare a lor.

      3.  Proiectăm modelul de date pentru depozitul de date. Modelăm DD folosind una din „schemele” existente.

      4.  Definim regulile de mapare, adică regulile ce definesc de obicei ce trebuie de făcut în condițiile specifice ale proiectului concret formulat de sarcină. Creăm reguli noi pentru ceea ce urmează să facem, pornind de la tabelele sursă existente la tabelele țintă. Aceste reguli  nu prezic viitorul, dar urmează să ajute să luăm măsuri semnificative în present pentru a realiza proiectul formulat cu scopul lui țintă pentru activitățile de business.

      5.  Convertim regulile Proiectului sarcinii sursă studiat, în scopul final,   prin prezentarea regulilor pentru a atinge Scopul descriind metadatele lui (instrument principal al utlizării datelor și rezolvării practice a Proiectului formulat folosind SSAS (sau SAS) împreună cu proiectarea multidimensională și tehnologia cuburilor de date).

      Depozitarea datelor nu se referă la instrumente. Mai degrabă, este vorba despre crearea unei strategii de planificare, proiectare și construire a unui magazin de date capabil să răspundă la întrebările unei afaceri. 

      În acest context o strategie bună este un proces care nu este niciodată terminat, mai degrabă este un ciclu continuu de perfecționări.

      Instrumentele care există funcționează bine pentru a ajuta la realizarea proiectului informational pentru business prin încărcarea tabelelor țintă în depozitul de date, nu pot crea un plan pentru depozit. 

      Pași pentru planificarea DD

      Înțelegerea cerințelor

      De exemplu,

      Sistemul ar trebui să imprime rezultatele sau să le prezinte la ecran la cererea utilizatorului.

      Culegerea datelor

             Acest pas se începe cu culegerea datelor disponibile suficiente pentru a crea un model bine structurat și a obține răspunsurile dorite. Putem obține aceste date si informație despre ele din:

      1. cerințele din interviuri cu userul,
      2. examinarea rapoartelor existente și
      3. evaluarea sistemelor informaționale operaționale existente.

      Obiectivul cercetării:

      • Definim scopul și decidem asupra subiectului (subiectelor) pentru a proiecta un DD
      • Identificăm întrebările de interes ce urmează a fi clarificate

      De exemplu, pentru compania Northwinds Trading /vezi Anexa 1/ cu BDO prezentată mai jos, urmează, în timpul utilizării  modelului unui process de business,  să răspundem la un șir de întrebări/interogări cum ar fi:

      1. Cine a cumpărat produsele (clienții și structura acestora)?
      2. Cine a vândut produsul (organizația de vânzări etc.)?
      3. Ce s-a vândut (structura produsului)?
      4. Când a fost vândut produsul (structura timpului)?
      5. Care sunt caracteristicile vânzării (reducere etc.)? etc…etc

             Masurile, care ar exprima vânzările, nu există izolat, dar mai degrabă în contextul dimensiunilor stratificate, cum ar fi: Produse, Angajați, Clienți și Timpul. Împreună aceste dimensiuni definesc ce tip de date sunt disponibile. 

             Prin urmare, venitul din vânzări este măsură și este calificată/determinată de astfel de dimensiuni cum ar fi Produse, Angajați, Clienți și Timpul.

      Înțelegerea datelor sursă
      Modelul logic multidimensional

             Să ne reamintim că în timpul analizei modelului logic, o importanță mare o au cerințele funcționale. Or, este important să găsim răspunsul la întrebarea: Ce dorim cu adevărat de la informațiile pe care le avem despre activitățile stipulate în Proiect cu referință la procesul studiat și cum este ea structurată?   

             Ori, pentru a raspunde la această intrebare, a atinge scopul formulat, este necesar să atingem următoarele obiective:

      1.  Definim cerințele funcționale

      2.  Concretizăm subiectele/entitățile cu care vom lucra

      3.  Determinăm ce însemnătate/ințeles are dimensiunea Timp pentru Proiectul nostru

      4.  Identificăm granularitatea/detaliile (cât de adânc putem coborî) în cercetările noastre pentru subiectele concretizate mai sus.

      5.  Creăm fapte și dimensiuni „reale” pornind de la subiectele/entitățile pe care le-m concretizat mai sus


      MODELUL FIZIC

             Modelul fizic in proiectarea DD conține detaliile datelor disponibile și cum urmează ele a fi stocate.

             Proiectarea fizică a datelor se prezintă printr-o schemă. O schemă pentru DD poate fi reprezentată de unul sau mai multe moduri constructive de proiectare, cum ar fi:

      1.  Modelul entitate-relație
      2.  Schema de tip stea a faptelor
      3.  Schemă de tip fulg de zăpadă a faptelor
      4.  Schemă de tip constelație a faptelor
      5.  Magazin multidimensional persistent /ce rămîne neschimbat mult timp/
      6. Tabelele rezumative

      DE EXEMPLU

      Model de schemă de tip Stea pentru sistemul Northwinds Trading Company.


      Schema de tip Fulg de Zăpadă


  • LECTIA NR.8 Tehnologia ETL si ELT. Diferente. Importanta. Cubul de date. Tehnologia OLAP. Realizare tehnologie OLAP cu comenzi SQL.

  • LECTIA NR 9 CONTINUARE, Tehnologia ETL si ELT. Diferente. Importanta. Cubul de date. Tehnologia OLAP. Realizare tehnologie OLAP cu comenzi SQL.

    • PLANUL LECTIEI  DATA MINING. MDX.


      Cuvânt înainte

                MDX (MultiDimensional eXpressions) a fost introdus pentru prima dată ca parte a specificației OLE DB pentru OLAP in lucrul cu cuburi multidimensionale. MDX este o extensie a limbajului SQL (orientat inițial, după cum știți, la modelul de date relațional), conceput pentru a manipula reprezentarea multidimensională a informațiilor, care este cel mai convenabil pentru sarcinile de analiză. 

                Într-adevăr, sintaxa lor este foarte similară, iar pentru acei care au avut șansa de a lucra cu SQL, lucrul MDX nu va fi dificilă. Ca standard deschis, MDX este instrumentul principal de programare pentru Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services. Având în vedere relevanța aplicațiilor analitice în afacerile moderne, trebuie de remarcat faptul că cunoașterea MDX poate simplifica în mod semnificativ dezvoltarea acestora în toate etapele ciclului de producție, începând cu enunțarea problemei,

      Ce este MDX

            Similar cu modul în care SQL (Structured Query Language ) este un limbaj de interogare pentru preluarea datelor din baze de date relaționale, MDX (Multidimensional Expression Language) este un limbaj de interogare utilizat pentru a extrage date din baze de date multidimensionale. Mai precis, MDX este utilizat pentru interogarea datelor din bazele de date OLAP folosind Analysis Services și acceptă două moduri specifice. Atunci când este utilizat ca expresii, MDX vă permite să definiți și să manipulați obiecte și date multidimensionale pentru a calcula valorile. Ca limbaj de interogare, este folosit pentru a prelua date din bazele de date Analysis Services. MDX a fost dezvoltat inițial de Microsoft și a fost introdus cu Analysis Services 7.0 în 1998.

    • TEST PRELEGEREA NR. L9_30_03_2023_RO, ORA 12.40-13.00 Quiz

      TEST PRELEGEREA NR L9_30_03_2023, ora 12.40-13.00

    • ТЕСТ НА ЛЕКЦИИ NR. L9_30_03_2023_RU, ВРЕМЯ 12.40-13.00 Quiz

      ТЕСТ НА ЛЕКЦИИ NR. L9_30_03_2023_RU,  ВРЕМЯ 12.40-13.00

  • Lectia Nr. 10 DATA MINING. CONTINUARE. Instrumente de lucru cu DWH. MS SQL SERVER. TRANZACTII


    • Obiective

      1.    Definirea unei tranzactii

      2.    Folosirea declaratiilor, formularilor, instructiunilor de genul BEGIN TRANSACTION (inceperii unei activitati), COMMIT WORK (realizarii unei activitati) si ROLLBACK (revenirii asupra unei acitvitati, reluarea ei) in cadrul unei tranzactii

      Definirea tranzactiei

      Gestiunea tranzactiilor, se refera la capacitatea unui SGBD relational de a efectua tranzactii intr-o baza de date.

           O tranzactie este o multime de instructiuni care se executa in grup. Daca oricare din instructiune nu poate fi incheiata, toate celelalte actiuni trebuiesc refacute. Tranzactiile sunt unitati de prelucrare(program) care trebuie efectuate fie in intregime, fie deloc. Prin unitate de prelucrare intelegem ca o tranzactie are un inceput si un sfarsit.

           Prin urmare o tranzactie are intotdeauna un inceput si un sfarsit. Server-ul bazei de date garanteaza ca operatiile realizate in limitele unei tranzactii vor fi fie complet si perfect salvate pe disc, sau daca acest lucru nu este posibil, baza de date va reveni in stadiul in care era inainte ca tranzactia sa fi inceput.

           Daca ceva gresit se petrece in timpul unei tranzactii, intreaga unitate de prelucrare poate fi anulata, dupa dorinta utilizatorului. Daca totul este corect, unitatea de prelucrare poate fi salvata in intregime in baza de date

      Tranzactie bancara

           Transferul banilor din contul de economii in contul curent este un bun

      exmplu de tranzactie.

                Actiuniile implicate in aceasta tranzactie sunt:

      1.    Actualizarea contului de economii prin indicarea unei retrageri din cont.

      2.    Actualizarea contului curent pentru a pune in evidenta un depozit.

                Aceste actiuni trebuiesc incheiate cu succes inainte ca transferul sa fie terminat. Daca ceva nu merge,cu oricare dintre cele doua actiuni, tranzactia esueaza. De exemplu daca ati incercat sa transferati, in contul curent, mai multi bani decat aveti in contul de economii transferul nu va avea loc si balanta conturilor dumneavoastra va ramane la fel cum a fost inainte ca dumneavoastra sa incercati sa realizati transferul.

      Logara unei tranzactii

           Multe lucruri, ca de exemplu o defectiune software sau hardware, pot duce la esecul unei tranzactii. Din aceasta cauza server- ul bazei de date terbuie sa aiba o modalitate de urmarire a modificarilor relizate in timpul tranzactiei. Acest lucru este posibil prin intermediul logarii unei tranzactii.Server-ul foloseste logarea unei tranzactii pentru a inregistra fiecare modificare facuta bazei de date in timpul tranzactiei. Daca tranzactia nu poate fi realizata, server- ul foloseste automat datele din jurnalul( logarea) tranzactiei pentru a anula modificarile.

           Bazele de date nu sunt prevazute cu un sistem de jurnalizare automata a tranzactiilor. Administartorul bazei de date trebuie sa decida daca realizeaza sau nu o baza de date prevazuta cu un sistem de logare a tranzactiilor. Daca baza de date nu este prevazuta cu un sistem de logare tranzactiile nu sunt valabile.

      Reluarea activitatii (ROLLBACK)

      In unele cazuri poate veti dori ca programul dvs. sa anuleze o tranzactie, in mod deliberat, in functie de unele circumstante se foloseste instructiunea ROLLBACK (reluarea sau revenirea la un anumit punct in cadrul activitatii). Instructiunea ROLLBACK face ca server-ul bazei de date sa anuleze tranzactia curenta si sa anuleze si modificarile facute.

      1. BEGIN TRANSACTION
      2. Select @v=1
      3. update economii set sold=sold-100
      4. If sold < 0           (este balanta negativa?)
      5. then
      6. @v=0
      7. else
      8. update cont-curent set sold=sold+100
      9. end
      10. If @v=0
      11. then
      12. ROLLBACK -- una sau mai multe actiuni au esuat
      13. else
      14. COMMIT       -- toate actiunile s-au incheiat cu succes
      15. end

      In exemplul dat in pseudo-cod declaratia ROLLBACK este executata doar daca @v este setat pe zero inainte ca tranzactia sa fie realizata.


    • LUCRUL PE ACASA

      PREGATIREA PENTRU TEST PE MYSQL SERVER T-SQL

      MATERIALUL DE MAI SUS.

      CASE METODOLOGY 3 INTREBARI, 17 PE MS SQL SERVER T-SQL

      IN LUCRAREA DE LABORATOR NR.3

      UTILIZAREA A 5 COMENZI T-SQL CELE MAI DIFERITE

      DIN LISTA CELOR UTILIZATE IN CURSUL LECTIEI 

      A URMARI PREZENTAREA DE BAZA A LECTIEI  SI LINK-UL DE BAZA

  • LECTIA NR 11. DATA MINING. CONTINUARE. ANALIZA DATELOR. CORELATIA. REGRESIA LINIARA. Metode de selecție a variabilelor în modele regresionale. DATA MINING.

  • LECTIA NR.12 ANALIZA DATELOR. CORELATIA. REGRESIA LINIARA SIMPLA SI MULTIPLA. Metode de selecție a variabilelor în modele regresionale. DATA MINING. CONTINUARE


    • CONTINUARE LECTIA 11


      UTILIZAREA REGRESIEI LINIARE SIMPLE


      REGRESIA LINIARA MULTIPLĂ


      REGRESIA LINIARA MULTIPLA INTERPRETARE IN SPATIUL CARTEZIAN 


      REGRESIA NELINIARA


      REGESIA NELINIARA CAZ GENERAL



    • LUCRUL PENTRU ACASA

      PREGATIREA PENTRU TEST LA REGRESIA  LINIARE

  • LECTIA NR.13 DATA MINING. REGRESIA LINIARA.


    DATA MINING.  ALGORITMI DM.

  • LECTIA NR.14 DATA MINING. REGRESIA LINIARA. VISUAL STUDIO, ALGORITMII DATA MINING

    • ACTIVITATI PRACTICE CU VS

    • LITERATURA DE LUCRU Folder


      LITERATURA DE LUCRU

      MATERIALUL PE CUBURI DE DATE IN VS ESTE STOCAT PE

      TEAMS, CANALUL GENERAL, MAPA F I S I E R E SI SE PREZINTA DE FISIERUL

      LAB__4__1_3__DWH CUBURI OLAP SI SSAS_LAST.docx

  • LECTIA NR.15 DATA MINING. REGRESIA LINIARA. ALTI ALGORITMI DATA MINING. ASPECTE PRACTICE.


  • LABORATOARUL NR 1. Trecerea de la aplicatia “PHP- procedural” la aplicatia POO-MVC-CI. PHP IN POO. MVC.CODEIGNITER

  • LABORATOARUL NR 2. PROIECTAREA UNUI DEPOZIT DE DATE. REALIZAREA DD CU AJUTORUL APLICATIEI DEDUCTOR

  • LABORATOARUL NR 3. LUCRUL CU MS SQL SERVER 2019, MS VS STUDIO 2019, DATA MINING INSTRUMENTE DE PRELUCRAREA DATELOR, POWER BI

  • LABORATOARUL NR 4. CORELATIA. REGRESIA. Utilizarea SSAS din VS pentru crearea unui CUB DE DATE si utilizarea lui pentru Regresia Liniara prin utilizarea algoritmilor DataMining.


    • PLANUL DE LUCRU
      LAB_4 LA MBD

      1.   CU REFERINTA LA LUCRAREA NR.3.

      Toti studentii vor prezenta lucrarea Nr. 3 in urmatorul format:

      a.   Partea 1. Crearea BD, a diagramei BD, operatii CRUD si ... asigurarea Iesirilor Informatională conform sarcinii individuale, 5-6 interogari ce realizează continutul informational al ei, conform cerintelor din lucrarea Nr.3, parte cu scripturi in format Batch, parte cu vizardurile MS SQL Server si cu prezentarea screenshot-urilor de lucru

      b.  Partea 2. CREAREA UNEI DWH IN MEDIUL VISUAL STUDIO si populare cu date, conform sarcinii individuale.

      c.   Exemplu de Raport pentru Lab_3

      2.   CU REFERINTA LA LUCRAREA NR.4.

      Partea 1. Ce este Corelatia si ce este Regresia (liniara/neliniara) simpla si multiplă

      Fisierele pentru teorie: 




    • Partea 2. Metode de selecție a variabilelor în modele regresionale

      Lucrul in Excel, Executarea lucrarii


    • Partea 3. Utilizarea SSAS din VS pentru crearea unui CUB DE DATE si utilizarea lui pentru algoritmul regresiei liniare din suita de algoritmi data mining

      Lucrul cu SSMS, VS

      ·     4_2__DWH CUBURI OLAP SI SSAS_LAST.docx

      ·     LAB__4__1_3__DM__Regresie liniară Microsoft în SQL Server.pdf


    • LITERATURA DE LUCRU Folder

      IN MAPA FISIERE DIN CANALUL DE LUCRU
      LAB_NR_4



    • Partea 4. Utilizarea VS pentru crearea unui CUB DE DATE SI UTILIZAREA LUI PENTRU a obtine un Raport

      Lucrul cu SSMS, VS

      ·     4_3__VISUAL__STUDIO__SSRS.docx


  • LABORATOARUL NR 5. POWER BI - POWER BUSINESS INTELEGENCE



    • PLANUL DE LUCRU
      LAB_5 LA MBD

      1.   CU REFERINTA LA LUCRAREA NR.4.

      Toti studentii vor prezenta lucrarea Nr.4, in urmatorul format:

      Partea 1. Ce este Corelatia si ce este Regresia (liniara/neliniara) simpla si multiplă

      Partea 2. Metode de selecție a variabilelor în modele regresionale

      Partea 3. Utilizarea SSAS din VS pentru crearea unui CUB DE DATE SI UTILIZAREA LUI PENTRU ALGORITMUL REGRESIEI LINIARE DIN SUITA DE ALGORITMI DATA MINING

      Partea 4. Utilizarea VS pentru crearea unui CUB DE DATE SI UTILIZAREA LUI PENTRU a obtine un Raport

      Exemple:

      2.   CU REFERINTA LA LUCRAREA NR.5.

      1. Power BI Desktop (PBID) – destinat  pentru dezvoltarea de modele de date și de rapoarte/vizualizari;

             SE VA UTILIZA FISIERUL

             LAB__5_1__MI__181_PBID__POWER BI.docx

      1. Power BI Service (PBIS) – este un analog ONLINE al produsului de mai sus, si este mult mai limitat in posibilitati de construire a rapoartelor/vizualizarilor, DAR IN CEEA CE PRIVESTE MONITORIZAREA SI ANALIZA RAPOARTELOR/VIZUALIZARILOR  DEJA ELABORATE  nu are analog.

             SE VA UTILIZA FISIERUL

             ANEXA__1__LUCRUL CU POWER BI IN MEDIUL AUTORIZAT.docx

             LAB__5_2__MI__181_PBIS__POWER BI.docx

             ORI  fisierul  5__DWH__LUCRUL CU MICROSOFT POWER BI1.pdf

    • LITERATURA DE LUCRU Folder


      IN MAPA FISIERE LAB_NR_5

  • Lucrare de laborator

    • Notificare!!!

      Dragi Studenți,

      Vă reamintim că pentru a asigura un proces de evaluare corect și transparent, lucrările trebuie încărcate pe platforma ELSE numai după ce acestea au fost în prealabil susținute (prezentate) în fața profesorului corespunzător.

      Încărcarea lucrărilor înainte de a fi susținute nu va fi acceptată și nu va duce la notare. Pentru a evita confuziile și pentru a asigura că munca dumneavoastră este evaluată în mod corespunzător, vă rugăm să respectați această procedură.

      Дорогие студенты,

      Напоминаем, что в целях обеспечения справедливого и прозрачного процесса оценивания работы необходимо загружать на платформу ELSE только после их предварительной защиты (презентации) перед соответствующим преподавателем.

      Загрузка работы до ее предварительной защиты (презентации) не будет принята и не приведет к выставлению оценки.

      Чтобы избежать путаницы и обеспечить правильную оценку вашей работы, следуйте этой процедуре.

  • Teza de an

  • EXAMEN LA MBD