Luận văn thạc sĩ về cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian và xử lý truy vấn

Phân tích toàn diện cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian và xử lý truy vấn hiệu quả, đề xuất mô hình mới, nâng cao hiệu quả ứng dụng trong chuyên

• Tác giả: Nguyễn Thị Hội
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Kim Anh
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Cơ Sở Dữ Liệu Hướng Đối Tượng Thời Gian Và Xử Lý Truy Vấn Trong Cơ Sở Dữ Liệu Hướng Đối Tượng Thời Gian
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2006
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Cơ sở dữ liệu thời gian
• 1.1.1. Khái niệm
• 1.1.2. Các vấn đề được nghiên cứu trong CSDL thời gian
• 1.1.3. Ngữ nghĩa của dữ liệu thời gian
• 1.1.4. Mô hình hóa thể hiện dữ liệu thời gian
• 1.1.5. Ngôn ngữ truy vấn trên các hệ CSDL thời gian
• 1.1.6. Thiết kế CSDL thời gian
• 1.1.7. Cài đặt các CSDL thời gian
• 1.2. Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng
• 1.2.1. Đối tượng và cơ sở dữ liệu đối tượng
• 1.2.2. Các kiểu dữ liệu
• 1.2.3. Quản lý đối tượng
• 1.3. Kết luận chương I

Tóm tắt

I. Giới thiệu về cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian

Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian (CSDL HĐT) là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ thông tin, đặc biệt trong bối cảnh các hệ thống thông tin hiện đại. CSDL HĐT cho phép quản lý và truy vấn dữ liệu theo thời gian, điều này rất cần thiết trong các lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, và y tế. Việc áp dụng cơ sở dữ liệu này giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến quản lý dữ liệu theo thời gian, từ đó nâng cao hiệu quả trong việc xử lý và truy xuất thông tin. Theo nghiên cứu, CSDL HĐT không chỉ cải thiện khả năng lưu trữ mà còn tối ưu hóa xử lý truy vấn thông qua việc sử dụng các mô hình dữ liệu tiên tiến.

1.1. Khái niệm cơ bản về CSDL HĐT

CSDL HĐT được định nghĩa là hệ thống quản lý dữ liệu cho phép lưu trữ và truy xuất thông tin theo thời gian. Các hệ thống này thường sử dụng các mô hình như mô hình đối tượng và mô hình thời gian để quản lý dữ liệu. Một trong những điểm nổi bật của CSDL HĐT là khả năng ghi nhận và truy vấn dữ liệu theo hai loại thời gian: thời gian hiệu lực và thời gian giao dịch. Điều này giúp người dùng có thể theo dõi sự thay đổi của dữ liệu qua các khoảng thời gian khác nhau, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn.

II. Các vấn đề trong xử lý truy vấn CSDL HĐT

Xử lý truy vấn trong CSDL HĐT là một thách thức lớn do tính phức tạp của dữ liệu thời gian. Các vấn đề chính bao gồm ngữ nghĩa của dữ liệu thời gian, mô hình hóa dữ liệu, và thiết kế ngôn ngữ truy vấn. Việc phát triển các ngôn ngữ truy vấn như TOQL (Temporal Object Query Language) là cần thiết để hỗ trợ việc truy vấn hiệu quả. Các ngôn ngữ này không chỉ cần phải tương thích với các hệ quản trị CSDL hiện có mà còn phải cung cấp cú pháp dễ hiểu và khả năng diễn đạt cao hơn. Điều này giúp người dùng dễ dàng truy xuất thông tin theo thời gian mà không gặp khó khăn trong việc hiểu cú pháp phức tạp.

2.1. Ngữ nghĩa của dữ liệu thời gian

Ngữ nghĩa của dữ liệu thời gian trong CSDL HĐT bao gồm hai khái niệm chính: thời gian hiệu lực và thời gian giao dịch. Thời gian hiệu lực ghi nhận khoảng thời gian mà một sự kiện được xem là đúng, trong khi thời gian giao dịch ghi nhận khoảng thời gian mà sự kiện đó tồn tại trong CSDL. Việc hiểu rõ ngữ nghĩa này là rất quan trọng để đảm bảo rằng các truy vấn được thực hiện chính xác và hiệu quả. Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc xác định rõ ràng ngữ nghĩa của dữ liệu thời gian có thể giúp cải thiện đáng kể hiệu quả của các truy vấn trong CSDL HĐT.

III. Mô hình hóa và thiết kế CSDL HĐT

Mô hình hóa dữ liệu trong CSDL HĐT là một bước quan trọng để đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và truy xuất một cách hiệu quả. Việc mở rộng các mô hình dữ liệu truyền thống để bao gồm yếu tố thời gian là cần thiết. Các phương pháp mô hình hóa như ghi nhận thông tin thời gian liên quan đến mỗi bộ dữ liệu hoặc mỗi thuộc tính trong bộ dữ liệu đều có thể được áp dụng. Thiết kế CSDL HĐT cũng cần phải xem xét các yếu tố như khả năng mở rộng và tính khả thi trong việc triển khai. Điều này đảm bảo rằng hệ thống có thể đáp ứng được các yêu cầu ngày càng cao của người dùng.

3.1. Thiết kế ngôn ngữ truy vấn cho CSDL HĐT

Thiết kế ngôn ngữ truy vấn cho CSDL HĐT là một thách thức lớn. Ngôn ngữ này cần phải hỗ trợ các truy vấn phức tạp liên quan đến thời gian, đồng thời vẫn phải dễ sử dụng. Các ngôn ngữ như TOQL đã được phát triển để đáp ứng nhu cầu này. Việc thiết kế ngôn ngữ truy vấn không chỉ cần phải tương thích với các hệ quản trị CSDL hiện có mà còn phải cung cấp khả năng diễn đạt cao hơn, giúp người dùng dễ dàng truy xuất thông tin theo thời gian mà không gặp khó khăn trong việc hiểu cú pháp phức tạp.

IV. Kết luận và triển vọng nghiên cứu

CSDL HĐT là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng với nhiều ứng dụng thực tiễn. Việc phát triển các hệ thống CSDL HĐT không chỉ giúp cải thiện khả năng quản lý dữ liệu mà còn nâng cao hiệu quả trong việc xử lý và truy vấn thông tin. Các nghiên cứu trong lĩnh vực này cần tiếp tục được đẩy mạnh để giải quyết các vấn đề còn tồn tại, từ đó mở rộng khả năng ứng dụng của CSDL HĐT trong các lĩnh vực khác nhau. Triển vọng nghiên cứu trong tương lai có thể bao gồm việc phát triển các mô hình dữ liệu mới, cải thiện ngôn ngữ truy vấn, và tối ưu hóa các thuật toán xử lý dữ liệu thời gian.

4.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Hướng nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực CSDL HĐT có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình dữ liệu mới, cải thiện ngôn ngữ truy vấn, và tối ưu hóa các thuật toán xử lý dữ liệu thời gian. Việc nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới sẽ giúp nâng cao hiệu quả của CSDL HĐT, từ đó mở rộng khả năng ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau như tài chính, ngân hàng, và y tế.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Quản lý dữ liệu thời gian trong các hệ thống thông tin ngày càng trở nên thiết yếu, đặc biệt trong các lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, viễn thông và y tế, nơi dữ liệu thay đổi liên tục theo thời gian. Theo ước tính, các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống không đáp ứng được đầy đủ các yêu cầu về quản lý dữ liệu thời gian, dẫn đến sự phát triển của cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian (Temporal Object Oriented Database - TOODB). Luận văn tập trung nghiên cứu mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian và xử lý truy vấn trong hệ thống này, nhằm nâng cao hiệu quả quản lý và truy xuất dữ liệu có yếu tố thời gian.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các hệ thống thông tin thời gian trong giai đoạn từ những năm 1990 đến đầu thế kỷ 21, với trọng tâm là các mô hình, ngôn ngữ định nghĩa và truy vấn dữ liệu thời gian hướng đối tượng. Mục tiêu cụ thể là xây dựng cơ sở lý thuyết và thực tiễn cho TOODB, bao gồm mô hình dữ liệu, ngôn ngữ định nghĩa đối tượng thời gian (TODL) và ngôn ngữ truy vấn đối tượng thời gian (TOQL). Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các hệ quản trị cơ sở dữ liệu hiện đại, hỗ trợ quản lý dữ liệu lịch sử, dữ liệu hiện tại và dự báo tương lai một cách hiệu quả, góp phần nâng cao chất lượng các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết cơ sở dữ liệu hướng đối tượng và lý thuyết cơ sở dữ liệu thời gian.

1. Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng (Object-Oriented Database - OODB): Mô hình này sử dụng đối tượng làm đơn vị cơ bản, với các đặc trưng như định danh đối tượng (OID), đóng gói, kế thừa, đa hình và quản lý trạng thái, hành vi của đối tượng. Các khái niệm chính bao gồm lớp (class), tập (collection), kiểu dữ liệu trừu tượng (ADT), và quản lý con trỏ (pointer swizzling).

2. Cơ sở dữ liệu thời gian (Temporal Database): Tập trung vào quản lý hai loại thời gian chính là thời gian hiệu lực (valid time) và thời gian giao dịch (transaction time). Các mô hình dữ liệu thời gian mở rộng các hệ quản trị cơ sở dữ liệu truyền thống bằng cách thêm các trường thời gian hoặc áp dụng mô hình hướng đối tượng để quản lý dữ liệu thay đổi theo thời gian.

Ngoài ra, luận văn áp dụng mô hình TOOBIS (Temporal Object Oriented Database within Information System) với các thành phần chính: phương pháp luận TOOM, hệ quản trị TOODBMS gồm mô hình dữ liệu thời gian (TODM), ngôn ngữ định nghĩa thời gian (TODL) và ngôn ngữ truy vấn thời gian (TOQL). Đại số TA được sử dụng làm cơ sở toán học cho xử lý truy vấn trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian, hỗ trợ các thao tác trên các mẫu kết hợp thời gian phức tạp.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích lý thuyết kết hợp với xây dựng mô hình và minh họa bằng các ví dụ thực tiễn.

• Nguồn dữ liệu: Tài liệu chuyên ngành về cơ sở dữ liệu hướng đối tượng và thời gian, các chuẩn ODMG, SQL/3, các nghiên cứu về TOOBIS, TOODBMS, TODM, TODL, TOQL và đại số TA.

• Phương pháp phân tích: Phân tích mô hình dữ liệu, ngôn ngữ định nghĩa và truy vấn, xây dựng đại số thời gian để xử lý truy vấn, minh họa bằng các đồ thị lược đồ (Schema Graph), đồ thị đối tượng thời gian (Temporal Object Graph), và các mẫu kết hợp thời gian.

• Timeline nghiên cứu: Tập trung vào giai đoạn từ năm 1990 đến 2006, với việc tổng hợp các kết quả nghiên cứu đã đạt được trong lĩnh vực cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian và phát triển các công cụ hỗ trợ xử lý truy vấn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Phát triển mô hình dữ liệu hướng đối tượng thời gian (TODM): Mô hình này mở rộng mô hình dữ liệu đối tượng truyền thống bằng cách tích hợp các khái niệm thời gian như thời điểm, giai đoạn và khoảng thời gian. TODM cho phép lưu trữ và quản lý trạng thái của đối tượng theo thời gian hiệu lực và thời gian giao dịch, hỗ trợ các ứng dụng cần truy xuất dữ liệu lịch sử và hiện tại.

2. Xây dựng ngôn ngữ định nghĩa đối tượng thời gian (TODL): TODL mở rộng ngôn ngữ định nghĩa đối tượng ODMG ODL, cho phép định nghĩa các thuộc tính và giao diện thời gian cho đối tượng. Ngôn ngữ này hỗ trợ việc mô hình hóa các lớp thời gian, ràng buộc thời gian và sự kiện thời gian, giúp tăng cường khả năng biểu diễn và quản lý dữ liệu thời gian.

3. Phát triển đại số TA cho xử lý truy vấn: Đại số TA cung cấp các toán tử đặc biệt như T-Join, T-Complement, T-Nonassociate, T-Select, T-Project, T-Union và T-Intersect để thao tác trên các mẫu kết hợp thời gian. Các toán tử này hỗ trợ xử lý các truy vấn phức tạp với dữ liệu thời gian, bao gồm các phép giao, hợp, trừ trên các khoảng thời gian và các mẫu đối tượng.

4. Minh họa bằng các đồ thị và mẫu kết hợp: Việc sử dụng Schema Graph (SG) và Temporal Object Graph (TOG) giúp trực quan hóa cấu trúc dữ liệu và các thể hiện thời gian của đối tượng. Các mẫu kết hợp thời gian nguyên thủy và phức tạp được biểu diễn rõ ràng, hỗ trợ việc hình thức hóa và thực thi truy vấn.

Thảo luận kết quả

Các kết quả nghiên cứu cho thấy cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian là một hướng đi hiệu quả để giải quyết các hạn chế của hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống trong quản lý dữ liệu thời gian. Việc mở rộng mô hình dữ liệu và ngôn ngữ định nghĩa giúp biểu diễn chính xác hơn các trạng thái và hành vi của đối tượng theo thời gian, đồng thời đại số TA cung cấp công cụ toán học mạnh mẽ cho xử lý truy vấn.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, phương pháp luận TOOBIS và hệ quản trị TOODBMS đã đạt được sự tích hợp toàn diện giữa mô hình dữ liệu, ngôn ngữ định nghĩa và truy vấn, đồng thời tương thích với các chuẩn quốc tế như ODMG và SQL/3. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc ứng dụng rộng rãi trong thực tế, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi quản lý dữ liệu lịch sử và dự báo.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ thể hiện sự thay đổi trạng thái đối tượng theo thời gian, bảng thống kê các mẫu kết hợp thời gian và sơ đồ minh họa các thao tác đại số TA, giúp người dùng dễ dàng hiểu và khai thác dữ liệu.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Phát triển và chuẩn hóa ngôn ngữ truy vấn TOQL: Cần tiếp tục hoàn thiện TOQL để nâng cao khả năng diễn đạt và xử lý các truy vấn phức tạp trên dữ liệu thời gian hướng đối tượng, đồng thời đảm bảo tính tương thích với các chuẩn hiện hành. Chủ thể thực hiện: các nhà nghiên cứu và phát triển phần mềm, thời gian: 1-2 năm.

2. Xây dựng hệ quản trị cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian tích hợp: Đề xuất phát triển hệ quản trị TOODBMS tích hợp đầy đủ các mô đun TODM, TODL và TOQL, hỗ trợ hiệu quả cho các ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực tài chính, y tế, viễn thông. Chủ thể thực hiện: các tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ, thời gian: 2-3 năm.

3. Tối ưu hóa hiệu suất xử lý truy vấn thời gian: Nghiên cứu các kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn dựa trên đại số TA, bao gồm tối ưu hóa các toán tử T-Join, T-Select và T-Project để giảm thiểu thời gian xử lý và tăng khả năng mở rộng. Chủ thể thực hiện: các nhà phát triển hệ quản trị cơ sở dữ liệu, thời gian: 1-2 năm.

4. Đào tạo và phổ biến kiến thức về cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian: Tổ chức các khóa đào tạo, hội thảo chuyên sâu nhằm nâng cao nhận thức và kỹ năng cho các nhà phát triển, quản trị viên và người dùng cuối về lợi ích và cách thức ứng dụng TOODB. Chủ thể thực hiện: các trường đại học, viện nghiên cứu, thời gian: liên tục.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Công nghệ Thông tin: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về mô hình dữ liệu thời gian hướng đối tượng, ngôn ngữ định nghĩa và truy vấn, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các hệ thống cơ sở dữ liệu hiện đại.

2. Chuyên gia phát triển hệ quản trị cơ sở dữ liệu: Các nhà phát triển có thể áp dụng các mô hình và đại số TA để thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa các hệ quản trị cơ sở dữ liệu hỗ trợ dữ liệu thời gian.

3. Quản trị viên hệ thống và kỹ sư dữ liệu: Hiểu rõ về cách quản lý dữ liệu thời gian giúp họ vận hành, bảo trì và khai thác hiệu quả các hệ thống thông tin có yếu tố thời gian.

4. Doanh nghiệp và tổ chức ứng dụng công nghệ thông tin: Các tổ chức trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, y tế, viễn thông có thể áp dụng các kết quả nghiên cứu để nâng cao khả năng quản lý dữ liệu lịch sử và dự báo, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ và ra quyết định.

Câu hỏi thường gặp

1. Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian khác gì so với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống?
   Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian không chỉ lưu trữ trạng thái hiện tại mà còn quản lý lịch sử và dự báo trạng thái của đối tượng theo thời gian hiệu lực và thời gian giao dịch, trong khi cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống thường chỉ lưu trạng thái hiện tại.

2. Ngôn ngữ TOQL có ưu điểm gì so với SQL truyền thống?
   TOQL mở rộng khả năng truy vấn bằng cách tích hợp các khái niệm thời gian và đối tượng, cho phép truy vấn dữ liệu lịch sử và các trạng thái thay đổi theo thời gian một cách trực quan và hiệu quả hơn SQL truyền thống.

3. Đại số TA hỗ trợ xử lý truy vấn như thế nào?
   Đại số TA cung cấp các toán tử đặc biệt để thao tác trên các mẫu kết hợp thời gian, hỗ trợ các phép giao, hợp, trừ trên các khoảng thời gian và các đối tượng, giúp xử lý các truy vấn phức tạp liên quan đến dữ liệu thời gian.

4. Làm thế nào để mô hình hóa dữ liệu thời gian trong TOODB?
   Dữ liệu thời gian được mô hình hóa bằng cách mở rộng các lớp đối tượng thông thường thành các lớp thời gian, thêm các thuộc tính thời gian hiệu lực và giao dịch, đồng thời sử dụng các ràng buộc và sự kiện thời gian để quản lý trạng thái và hành vi của đối tượng.

5. Ứng dụng thực tế của cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian là gì?
   TOODB được ứng dụng trong các lĩnh vực như quản lý mạng viễn thông, hệ thống tài chính ngân hàng, y tế, bảo hiểm, và các hệ thống đa phương tiện, nơi cần lưu trữ và truy xuất dữ liệu lịch sử, hiện tại và dự báo tương lai một cách chính xác và hiệu quả.

Kết luận

• Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian là giải pháp tiên tiến cho quản lý dữ liệu thay đổi theo thời gian trong các hệ thống thông tin hiện đại.
• Mô hình TODM, ngôn ngữ TODL và đại số TA tạo thành nền tảng vững chắc cho việc định nghĩa, lưu trữ và truy vấn dữ liệu thời gian.
• Hệ quản trị TOODBMS với các mô đun tích hợp hỗ trợ đầy đủ các chức năng cần thiết cho ứng dụng thực tế.
• Các toán tử đại số TA giúp xử lý các truy vấn phức tạp liên quan đến dữ liệu thời gian một cách hiệu quả và chính xác.
• Đề xuất phát triển tiếp tục ngôn ngữ truy vấn TOQL, tối ưu hóa hiệu suất và đào tạo chuyên sâu nhằm thúc đẩy ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực công nghiệp và nghiên cứu.

Next steps: Tiếp tục nghiên cứu mở rộng các tính năng của TOQL, phát triển hệ quản trị TOODBMS hoàn chỉnh và triển khai thử nghiệm trong các ứng dụng thực tế.

Các nhà nghiên cứu và phát triển phần mềm được khuyến khích áp dụng và đóng góp vào sự phát triển của cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thời gian để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của các hệ thống thông tin hiện đại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương I Trong chương này luận văn đã trình bày những khái niệm cơ bản về CSDL thời gian và CSDL đối tượng. Vấn đề đặt ra là khi các yêu cầu của các DBMS đối tượng lại đòi hỏi quản lý về mặt thời gian thì hướng giải quyết sẽ như thế nào? Trong chương 2, luận văn sẽ trình bày chi tiết về CSDL thời gian hướng đối tượng (Temporal Object Oriented DataBase - TOODB) trong các hệ thống thông tin. CSDL thời gian hướng đối tượng được xây dựng nhằm hỗ trợ cho các ứng dụng có yêu cầu quản lý về mặt thời gian đối với dữ liệu. Nguyễn Thị Hội – Công nghệ thông tin 2004 Luan van Trang - 15 - CHƯƠNG II – CƠ SỞ DỮ LIỆU HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG THỜI GIAN TRONG CÁC HỆ THỐNG THÔNG TIN Giới thiệu Vào hai thập niên trước, nhiều nhà nghiên cứu đã hướng vào dữ liệu thời gian, hay dữ liệu thay đổi theo thời gian.

Hầu hết các hệ thống thông tin máy tính hóa hiện nay (và đặc biệt là trong DBMSs) chỉ lưu trữ các thực thể trong thế giới thực với trạng thái hiện thời của nó mà không cung cấp hay không hỗ trợ việc lưu trữ những giá trị trạng thái trong quá khứ hay trong tương lai của các thực thể. Một số hệ thống thông tin cho phép duy trì các trạng thái trong quá khứ cho mỗi thực thể, nhưng những phương tiện này phần lớn phục vụ những mục đích kiểm toán và lưu trữ, cung cấp rất ít khả năng hỗ trợ để lấy lại và phân tích, xử lý thông tin. Về mặt kỹ thuật, thời gian mà mỗi mẩu tin đang đúng trong thế giới thực được gọi là thời gian hiệu lự c, trong khi thời gian từ lúc chèn bản ghi vào trong một DBMS đến lúc xóa (logic) nó được gọi là thời gian giao dịch. Phụ thuộc vào việc hỗ trợ kiểu thời gian mà chúng cung cấp cho hai chiều thời gian, DBMSs được phân loại vào bốn phạm trù đã trình bày trong phần 1.1 Trong chương này luận văn sẽ trình bày về những vấn đề liên quan đến CSDL đối tượng thời gian.1 sẽ trình bày tổng quan về CSDL hướng đối tượng trong các hệ thống thông tin - Temporal Object Oriented DataBases within Information System (TOOBIS), mục 2.2 trình bày những mục tiêu chung của TOOBIS, mục 2.3 trình bày các kết quả đã đạt được và mục 2.4 trình bày hệ nền của TOOBIS.1 Tổng quan TOOBIS là một phương pháp luận mô hình hóa khái niệm mới, với cách nắm bắt ngữ nghĩa, phân tích yêu cầu và hình thức hoá thiết kế của các hệ thống thông tin thời gian.

Đồng thời có chức năng lưu trữ một hệ quản trị cơ sở dữ Nguyễn Thị Hội – Công nghệ thông tin 2004 Luan van Trang - 16 - liệu hướng đối tượng (Object Oriented DBMS – OODBMS), với việc lưu kết quả trong một Hệ thống Quản lý Cơ sở dữ liệu Hướng đối tượng Thời gian (TOODBMS), nó cung cấp cơ sở cần thiết cho việc thực thi và bảo trì những ứng dụng thời gian. Các ứng dụng hiện nay thực hiện theo hướng OODBMS bao gồm : • Viễn thông: Quản lý mạng, Quản trị, Mô phỏng, Lập k ế hoạch,. • Công nghiệp hàng không : Dữ liệu kỹ thuật và quản lý tài liệu kỹ thuật. • Bảo vệ : Chuẩn bị các đặc vụ, Mô phỏng, Tập trận giả,.

• Ngân hàng và bảo hiểm : Hệ thống nhà thương mại, Hệ thống thông tin khách hàng… • Dịch vụ : Phân phối điện, Quản lý mạng vận tải, bản đồ học,. • Thương mạ i : ( Những ứng dụng DSS về tài chính, ngân hàng, bảo hiểm). Những lợi ích mà công nghệ TOODBMS mang lại trong quá trình xây dựng các ứng dụng thông tin: • Tiện ích để phân tích và thiết kế, với các khía cạnh thời gian có hành vi động và tĩnh trên một miền ứng dụng. • Giảm giá thành cho quá trình thiết kế những ứng dụng thời gian, phát triển, bảo trì và tiến hóa.

• Cải tiến việc thực thi những ứng dụng lưu kết quả. • Chuẩn bị một khung linh hoạt để lưu dữ liệu thời gian và một ngôn ngữ truy vấn mạnh để thao tác trên chúng.2 Mục tiêu chung của TOOBIS TOOBIS nhắm vào việc phát triển một Hệ nền cạnh tranh để hỗ trợ vòng đời đầy đủ của các ứng dụng thời gian. Mục tiêu của TOOBIS như sau: Nguyễn Thị Hội – Công nghệ thông tin 2004 Luan van Trang - 17 - 1. Cung cấp một phương pháp phân tích và thiết kế thời gian, bằng việc mở rộng và xây dựng để thích nghi với những phương pháp luận đang tồn tại.

Mở rộng chức năng chính bằng việc đề xuất O2 OODBMS, và hỗ trợ cả thời gian hiệu lực lẫn thời gian giao dịch. Những mở rộng này phải tương thích với các chuẩn ODMG và các điều khoản mà các chuẩn SQL/3 sắp định nghĩa. Tuân theo việc phát triển những chuẩn ODBMS, có mặt trong các định nghĩa mà những chuẩn này chịu ảnh hưởng. Làm giàu thêm chức năng của O2 OODBMS, cung cấp mô hình dữ liệu xây dựng để khởi tạo và thao tác trên các đối tượng thời gian.

Tăng cường các chuẩn cho ngôn ngữ định nghĩa đối tượng (Object Definition Language - ODL). Mở rộng chuẩn cho ngôn ngữ truy vấn đối tượng ở mức cao (Object Query Language - OQL). Tăng tính hiệu lực với cách tiếp cận và những sản phẩm TOOBIS (TOODBMS và Phương pháp luận) bằng việc phát triển các ứng dụng thực tế… TOODBMS cung cấp cách thức lưu trữ kiến trúc mô hình dữ liệu để tạo mới và thao tác trên các đối tượng thời gian. Nó kế thừa đối tượng thời gian của O2 OODBMS, ngôn ngữ định nghĩa thời gian (Temporal Object Defined Language - TODL), bằng cách mở rộng ODMG ODL và mở rộng chuẩn ngôn ngữ truy vấn đối tượng mức cao (OQL).3 Kết quả thu được Dự án TOOBIS đã phát triển một Hệ nền hỗ trợ vòng đời đầy đủ của các hệ thống thông tin thời gian.

Hệ nền này bao gồm những thành phần sau : 1. Phương pháp luận thời gian hướng đối tượng (Temporal Object Nguyễn Thị Hội – Công nghệ thông tin 2004 Luan van Trang - 18 - Oriented Method - TOOM). TOOM được sử dụng trong pha phân tích và thiết kế hệ thống thông tin thời gian. TOOM, ngoài khả năng thực hiện việc nắm bắt và mô hình hóa, còn cung cấp cách thức xây dựng mô hình hoá bao gồm cả khía cạnh cấu trúc lẫn khía cạnh hành vi của hệ thống thông tin.

DBMS hướng đối tượng thời gian (TOODBMS). TOODBMS có thể sử dụng để định nghĩa, lưu trữ và truy vấn dữ liệu thời gian, cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc thực thi và thao tác của các hệ thống thông tin thời gian. TOODBMS gồm ba thành phần phân biệt được minh họa trong Hình 2. 1 Kiến trúc của TOODBMS i) Mô hình Dữ liệu Đối tượng Thời gian (Temporal Object Data Model - TODM).

Mô đun này cung cấp các phương tiện cần thiết cho việc tạo thành, lưu trữ và thực thi các thao tác trên những đối tượng phi thời gian và thời gian: thêm mới và xóa bỏ thông tin thời gian, trích chọn thông tin theo giai đoạn thời gian. ii) Ngôn ngữ Định nghĩa Đối tượng Thời gian (Temporal Object Define Language - TODL). Mô đun này cung cấp một phương thức ở mức cao để định nghĩa những đối tượng với đặc trưng thời gian. TODL mở rộng Ngôn ngữ Định nghĩa Đối tượng ODMG (ODL).

Hơn nữa TODL còn Nguyễn Thị Hội – Công nghệ thông tin 2004 Luan van Trang - 19 - lưu trữ một từ điển (meta - data), thông qua người dùng mà họ truy vấn trên những kiểu sẵn có và xác định những thuộc tính của chúng. iii) Ngôn ngữ truy vấn Đối tượng Thời gian (Temporal Object Query Language TOQL), ở mức cao ngang mức ngôn ngữ truy vấn để trích chọn thông tin từ những cơ sở dữ liệu Thời gian. TOQL là một mở rộng của ODMG đối tượng với ngôn ngữ truy vấn ( OQL), đồng thời cung cấp thêm tính hoạt động đến các ứng dụng có chiều thời gian, tương thích với việc ứng dụng kế thừa … Kiến trúc hệ thống toàn bộ được minh họa trong Hình 2. 2 Kiến trúc tổng quan hệ nền TOOBIS 2.4 Hệ nền TOOBIS 2.1 Phương pháp luận hướng đối tượng thời gian 2.1 Mục tiêu của phương pháp luận Những vấn đề trọng tâm khi xây dựng phương pháp luận hướng đối tượng là: • Đơn vị thời gian dùng để điều khiển tổ chức vòng đời ứng dụng Nguyễn Thị Hội – Công nghệ thông tin 2004 Luan van Trang - 20 - • Ngữ nghĩa và miền thời gian của mỗi thuộc tính.

• Dữ liệu nào được thể hiện cho thích hợp để lưu trữ và quản lý trong cơ sở dữ liệu. • Các ràng buộc nào được định nghĩa để đảm bảo việc gắn kết trong quá khứ, tương lai và hiện tại của dữ liệu thời gian. Đây là những vấn đề then chốt trong việc mở rộng phương pháp luận thời gian, với các khái niệm về độ đo và trình diễn thời gian, các khái niệm cho việc quản lý lịch sử. Những khái niệm này cho phép cho mô hình hóa theo khía cạnh thời gian của ứng dụng ở mức khái niệm.2 Phương pháp hướng đối tượng Phương pháp hướng đối tượng cơ bản sử dụng một mô hình duy nhất, được phân phối vào ba nhóm: cấu trúc, hàm và hành vi.

Những khái niệm chính của mô hình, được sử dụng để mô hình hoá hiện tượng trong thực tế, cùng với những mối quan hệ nằm bên dưới chúng được cho thấy trong Hình 2. 3 Các khái niệm cơ bản của mô hình đối tượng Trong phần này chúng ta sẽ xem xét theo 2 thuộc tính là: Cấu trúc và Hành vi. A - Thuộc tính cấu trúc Hai khái niệm cơ bản của mô hình, là đối tượng và lớp đối tượng, được đưa ra từ sơ đồ hướng đối tượng. Mục đích chính của mô hình là tuân theo khái niệm đối tượng từ pha phân tích cho đến pha thực thi.

• Đối tượng biểu diễn cho một hiện tượng, một thực thể trong thực tế không gian ứng dụng. Nguyễn Thị Hội – Công nghệ thông tin 2004 Luan van Trang - 21 - • Lớp đối tượng mô tả một nhóm các đối tượng có cùng đặc trưng về hành vi và cấu trúc. • Thuộc tính là một đặc trưng của một lớp. Tập hợp giá trị của một thuộc tính được định nghĩa thông qua khái niệm miền.

Mô tả cấu trúc của một lớp đối tượng đầy đủ bằng một tập các ràng buộc. Sự ràng buộc có thể được phân loại thành ba phạm trù : 1. Ràng buộc thừa kế, sự phân chia các mô hình, sự phủ và sự tách rời.