لینک فایل دانلود مقاله کار با پایگاه داده های اکسس(word)

شرح مختصر :  تعریف بانک اطلاعاتی : بانک اطلاعاتی مجموعه ای سازمان  یافته و داده های مربوط به هم است  موسسات و سازمان ها معمولا سیستم های اطلاعاتی خود را به دو صورت تشکیل داده و از آنها استفاده می کنند

سیستم های اطلاعاتی ساده در این روش داده ها در فایل های جداگانه ای قرار می گیرندو برای استفاده از داده های موجود در آن فایل سیستم های جدا گانه ای طراحی می شود به این نوع سیستم های اطلاعاتی سیستم پردازش فایل ها می گویند.

استفاده از بانکهای اطلاعاتی در این روش داده های موجود به صورت مجتمع یا بانک مورد استفاده قرار میگیرند در چنین سیستمی کاربر می تواند بدون سر در گمی با صرف وقت اندک اطلاعات مورد نیاز خود را از داده های موجود دریافت کند امروزه اکثر موسسات و سازمانها با این روش کار می کنند.

تعریف قانون معتبر سازی : به معنای این است که بتوان از ورود بعضی از مقادیرتکرای در بانک اطلاعاتی جلوگیری کرد.برای این کار فیلد هایی که نمی خواهیم چند بار از ما مقدار بگیرد را فیلد کلیدی میکنیم.راست کلیک روی فیلد و primary keyرا انتخاب میکنیم .به مثال توجه کنبد:

فهرست :

تعاریف و اصطلاحات

ایجاد یک جدول

گرفتن فایل عکس

فیلد کلید

ایجاد لیست کشوی

رابطه ها

کلید های کیبرد در اکسس

حرکت در رکوردها

تعداد صفحات:22

حجم فایل : 1,290 کیلوبایت

کلمات کلیدی : ایجاد لیست کشویی اکسس ,ایجاد یک جدول در اکسس ,حرکت در رکوردهای اکسس ,رابطه ها در پایگاه داده ها, فیلد کلید در پایگاه داده ها, کلید های کیبرد در
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل دانلود پروژه داده کاوی ثبت احوال با نرم افزار کلمنتاین‎(word)

شرح مختصر :  امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد . با استفاده از پرسش های ساده در SQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند اما وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است .

از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند . داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند .

در پروژه داده کاوی از بخشی از علم آمار به نام تحلیل اکتشافی داده ها استفاده می شود که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تاکید می شود . علاوه بر این داده کاوی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز ارتباط تنگاتنگی دارد ، بنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوریهای پایگاه داده ها ،  هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و علم آمار را در هم می آمیزند تا زمینه کاربردی فراهم شود . باید توجه داشت که اصطلاح داده کاوی زمانی به کار برده می شود که با حجم بزرگی از داده ها ، در حد مگا یا ترابایت ، مواجه باشیم . در تمامی منابع داده کاوی بر این مطلب تاکید شده است . هر چه حجم داده ها بیشتر و روابط میان آنها پیچیده تر باشد دسترسی به اطلاعات نهفته در میان داده ها مشکلتر می شود و نقش داده کاوی به عنوان یکی از روشهای کشف دانش ، روشن تر می گردد.

 فهرست :

چکیده

مقدمه

پرسشنامه

پروژه داده کاوی

معرفی فیلدهای پرسشنامه

مراحل انجام کار با کلمنتاین

الگوریتم C5.O

خوشه بندی

K-means

Kohonen

قواعد تلازمی

Apriori

شبکه عصبی

Neuralnet

استفاده از پارتیشن

استفاده از C5.O

استفاده از Neuralnet

استفاده از Bayes Net

تعداد صفحات:26

دانلود پروژه داده کاوی ثبت احوال با نرم افزار کلمنتاین‎

حجم فایل : 2,360 کیلوبایت

کلمات کلیدی : استفاده از Bayes Net ,استفاده از C5,O ,استفاده از Neuralnet, الگوریتم C5,O ,الگوریتم خوشه بندی پروژه داده کاوی پروژه رایگان ثبت احوال, شبکه عصبی قواعد تلاز
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل دانلود پاورپوینت زبان های برنامه نویسی، پایگاه داده و سیستم عامل ها‎

شرح مختصر :  برنامه‌نویسی جزو حرفه‌ها و توانایی‌ها به حساب می‌آید که با داشتن آن، پنجره‌های جدیدی از تجربه و توانایی به سوی افراد باز می‌شود و آنها با استفاده از خلاقیت خود می‌توانند کارهای بدیع و جالبی را ایجاد کنید. تسلط به یکی از زبان های برنامه نویسی در حد یک متخصص و خبره ، می تواند باعث موفقیت شما در یافتن شغلی در حوزه IT شود .  سیستم عامل‌ها معمولاً امکانات اولیه برای کارکردن با سیستم را در اختیار کاربر قرار می‌دهند و با استفاده از منابع خود امکان تهیه و اجرای نرم افزارهای مختلف برای استفاده بهینه از سیستم را فراهم می‌کنند.
فهرست :  

زبان های برنامه نویسی وب

محیط های برنامه نویسی php

مزیت های اصلی PHP

Asp.net

زبانهای برنامه نویسی دسک تاپ

محیط های برنامه نویسی جاوا

محیط برنامه نویسی C#

نرم افزار های مدیریت پایگاه داده

MySQL

PostgreSQL

Sql server

نسخه های sql server

سیستم عامل ها

یونیکس Unix

لینوکس

مکینتاش

سیستم عامل موبایل

منابع

تعداد اسلاید:42

دانلود پاورپوینت زبان های برنامه نویسی، پایگاه داده و سیستم عامل ها‎
حجم فایل : 1,380 کیلوبایت

کلمات کلیدی : زبان های برنامه نویسی وب ,زبانهای برنامه نویسی دسک تاپ ,سیستم عامل موبایل, سیستم عامل ها محیط های برنامه نویسی php, محیط های برنامه نویسی جاوا م
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل دانلود پروژه اجرای تکنیک های داده کاوی(word)

شرح مختصر : داده های مورد استفاده در این پروژه از پایگاه داده دانشگاه آزاد قزوین تهیه شده است، این داده ها اطلاعات ۵۰۰ نفر دانشجوی مقطع کارشناسی رشته مهندسی صنایع (گرایش های تکنولوژی صنعتی و تولید صنعتی) است. که در قالب یک فایل اکسل با ۳۸۳۷۷ رکورد می باشد و سنوات تحصیلی ۱۳۸۴ تا ۱۳۹۰ را شامل می شود. مدلی که برای پیشبینی ارتقاء سطح علمی دانشجویان بر اساس اطلاعات موجود در پایگاه داده دانشگاه آزاد قزوین پیشنهاد میشود در زیر شرح داده میشود : در این مدل پیشنهادی مراحل مختلف فرآیند داده کاوی از جمله جمع آوری دادهها، آماده سازی و پیش پردازش داده ها را روی مجموعه آموزشی ذکر شده انجام داده و الگوریتمهای مختلف داده کاوی از جمله خوشه بندی، قوانین انجمنی، درخت تصمیمگیری، برای دادهها به کار گرفته شده است. ابتدا برای عملکرد بهتر الگوریتمهای داده کاوی یک سری عملیات پیشپردازشی روی دادهها انجام داده شده است. همچنین بعد از تجمیع دادهها داخل یک فایل خصیصههای عددی به خصیصه های گروهی معادل تبدیل شده است. برای مثال تمام نمرات دانشجویان به پنج گروه عالی، خوب، متوسط، ضعیف و مردود تقسیم بندی شده است.

کلمات کلیدی :

مقدمه ای بر داده کاوی

مقدمه ای بر نرم افزار Weka

شرح دیتاست پروژه

اعمال تکنیک درخت تصمیم بروی داده ها

قانون ها

اعمال تکنیک شبکه عصبی بروی داده ها

خروجی شبکه عصبی

اعمال تکنیک خوشه بندی بر وی داده ها

معرفی نرم افزار Weka

آموزش نرم افزار weka

انتخاب الگوریتم رده بندی

انتخاب الگوریتم خوشه ‌بندی

تعداد صفحات:43

دانلود پروژه اجرای تکنیک های داده کاوی

کلمات کلیدی : آموزش نرم افزار weka, اعمال تکنیک خوشه بندی بر وی داده ها ,اعمال تکنیک درخت تصمیم بروی داده ها, اعمال تکنیک شبکه عصبی بروی داده ها ,انتخاب الگوری
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل دانلود مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی(word)

شرح مختصر : با افزایش سیستمهای کامپیوتر و گسترش تکنولوژی اطلاعات , بحث اصلی در علم کامپیوتر از چگونگی جمع آوری اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است . سیستمهای داده کاوی ,این امکان را به کاربر می دهند که بتواند انبوه داده های جمع آوری شده را تفسیر کنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمایند . داده کاوی به هر نوع کشف دانش و یا الگوی پنهان در پایگاه داده ها اطلاق می شود . امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده ، محققان بسیاری را به خود جذب کرده است . در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی ، استراتژیهای داده کاوی و… داریم ، سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده را به تفضیل بررسی کردیم و نگاهی به الگوریتمهای موجود برای آن داشتیم . سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده های پویا را مورد بحث قرار دادیم و الگوریتم های ارائه شده مربوطه را مطرح کردیم .

فهرست :

چکیده

مقدمه

کشف دانش در پایگاه داده

آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است؟

جمع آوری داده ها

بکارگیری نتایج

استراتژیهای داده کاوی

پیش گویی Perdiction

Unsupervised Clustering دسته بندی بدون کنترل

تکنیکهای داده کاوی تحت کنترل

شبکه عصبی

برگشت آماری

قوانین وابستگی

الگوریتم  Apriori

الگوریتم Aprior TID

الگوریتم partition

الگوریتم های MaxEclat,Eclat

الگوریتم با ساختار trie

الگوریتم fp-grow

ساخت fp- tree

Fp-tree شرطی

الگوریتم برداری

نگهداری قوانین وابستگی

الگوریتم کاهشی

تعداد صفحات:22

دانلود مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی
حجم فایل : 273 کیلوبایت

کلمات کلیدی : Unsupervised Clustering ,دسته بندی بدون کنترل ,آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است,استراتژیهای داده کاوی ,الگوریتم fp grow ,الگوریتم partition ,الگوریتم با
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل دانلود پاورپوینت داده کاوی با اتوماتای یادگیر

شرح مختصر : داده کاوی به استخراج دانش از داده ها اشاره دارد و هسته اصلی آن در فصل مشترک یادگیری ماشین، آمار و پایگاه داده است.یک اتوماتای یادگیر را می‌توان بصورت یک شئ مجرد که دارای تعداد متناهی عمل است، در نظر گرفت. اتوماتای یادگیر با انتخاب یک عمل از مجموعه عمل های خود و اِعمال آن بر محیط، عمل می‌کند. عمل مذکور توسط یک محیط تصادفی ارزیابی می‌شود و اتوماتا از پاسخ محیط برای انتخاب عمل بعدی خود استفاده می‌کند. در این مقاله یک کاوش کننده بر پایه اتوماتای یادگیر پیشنهاد شده است که LA-miner  نام گذاری شده است.

فهرست :

چکیده مقاله

داده کاوی

اتوماتای یادگیر

داده کاوی با استفاده از اتوماتای یادگیر

نتایج آزمایشات

منابع و ماٌخذ

تعداد اسلاید:52

کلمات کلیدی : اتوماتای یادگیر ,استخراج دانش از داده ها ,استفاده از اتوماتای یادگیر ,انواع داده کاوی ,پاورپوینت رشته کامپیوتر ,پایان نامه داده کاوی ,داده کا
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل دانلود تحقیق و مقاله پیرامون داده کاوی در بانک اطلاعاتی(word)--9صفحه

شرح مختصر : امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد. با استفاده ار پرسش های ساده درSQL  و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند اما وقتی که حجم داده ها بالا باشد، کاربران هر چقدرحرفه ای و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مالی بسیار بالا است. بنابراین میشود گفت که درحال حاضر یک تغییر الگو از مدل سازی و تحلیل های کلاسیک برپایه اصول اولیه به مدل های درحال پیشرفت و تحلیل های مربوط بطور مستقیم از داده ها وجود دارد. داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند.

در متون آکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده اند. در برخی از این تعاریف داده کاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم داده ها می سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر، تعاریف دقیقتر که درآنها به کاوش در داده ها توجه می شود موجود است.

9صفحه

کلمات کلیدی : معرفی دادهکاوی و دلایل پیدایش آن, تعاریف داده کاوی, جایگاه دادهکاوی در علوم کامپیوتر,طبقه بندی روش های داده کاوی , داده کاوی توصیفی یا توصیف
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل پاورپوینت نوع داده های انتزاعی -18 اسلاید

مشحصات فایل

عنوان:نوع داده های انتزاعی(ساختمان داده ها و الگوریتم‌ها)

قالب بندی:پاورپوینت

تعداد اسلاید:18

محتوا

Data

نوع داده Data Types

نوع داده انتزاعی Abstract Data Type

نوع داده های اولیه در جاوا

نوع داده های اولیه در جاوا

اعداد گویا

توصیف رسمی ADT

کلاس های جاوا

بیان ADT با شبه کد Java

توصیف داده ها

توصیف عملیات

توصیف یک عمل در ADT

ADT  اعداد گویا

آرایه

پیاده سازی ADT

خلاصه

تمرین

Data

lیاد آوری: هر برنامه کامپیوتری روی چند “داده” کار می کند و به این منظور از چند الگوریتم استفاده می کند.

l

lداده های مورد استفاده، انواع مختلفی دارند:

– int, boolean, String, …

–نوع داده بیانگر مقادیر ممکن برای داده است:

l {..., -2, -1, 0, 1, 2, ...}, {true, false} 

l

lبا تعیین نوع داده برخی از زبانها می توانند خطاهای استفاده از آنها در برنامه را کشف کنند:

–Type checking

–برخی از اعمال تنها روی انواع خاصی از داده ها قابل استفاده هستند

l

lتعیین نوع داده، نحوه نمایش داخلی آن را نیز تعیین می کند:

–میزان و نحوه مدیریت حافظه مورد استفاده نوع String  با نوع Boolean متفاوت است

 

 

 

نوع داده Data Types

lنوع داده بیانگر مشخصات زیر است:

–مجموعه مقادیر ممکن

–نحوه نمایش، که برای همه مقادیر ممکن یکسان است

–مجموعه عملیات روی این داده ها که به شکل واحد روی همه مقادیر ممکن اعمال می شود

 

 

نوع داده انتزاعی Abstract Data Type

lADT یعنی توصیف :

–داده ها

–عملیات روی داده ها

lمثال : مجموعه اعداد طبیعی N

–داده ها : اعداد طبیعیn=1,2,3,…

–عملیات:

l عضویت یک عدد در یک مجموعه  n is-in N

lزیر مجموعه : A={n| n =1..1200}

lاعمال مختلف روی زیر مجموعه ها

–اشتراک، اجتماع ، تفاضل متقارن، Cardinality1

lدر ADT نحوه نمایش داخلی داده بوسیله کامپیوتر، مطرح نمی شود

کلمات کلیدی : پاورپوینت نوع داده های انتزاعی,نوع داده Data Types,Data,نوع داده های اولیه در جاوا,نوع داده های اولیه در جاوا,توصیف رسمی ADT,کلاس های جاوا,توصیف یک عم
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل پاورپوینت ساختمان داده ها به زبان C

مشخصات

عنوان منبع:

ساختمان داده ها به زبان C

مترجم:

امیر علیخانزاده

انتشارات:

باغانی

nمنبع اصلی:

Fundamental of data Structure in C

Horowitz Ellis

قالب بندی:

تعداد اسلاید:320

به دلیل جامع و زیاد بودن موضوعات مورد اشاره پاورپوینت فقط سر فصل های آن در اینچا اشاره کردیم و در پاورپوینت بسیار زیبا و کامل و جانع اشاره شده و مناسب برای تدریس و تهیه شده توسط استائان میباشد

محتویات

فصل اول : مفاهیم اساسی

 آشنایی با سیکل زندگی نرم افزار

آشنایی با الگوریتم

فصل دوم : آرایه ها

آرایه

ساختار

لیست

ماتریس اسپارس

رشته

 

فصل سوم : صف وپشته

 آشنایی با پشته

آشنایی با صف

ارزشیابی عبارات

 

 

فصل چهارم: لیست ها

 آشنایی با اشاره گر ها

لیست ها و لیست حلقوی

روابط هم ارزی

لیست پیوندی دوگانه

 

فصل پنجم : درخت

 آشنایی با درخت

درخت های دودویی

پیمایش درختان

هرم

جنگل

فصل ششم: گراف ها

 آشنایی با گراف

ماتریس مجاورتی

جستجوی گراف

شبکه ها

 

فصل هفتم: مرتب سازی

 جستجو

جستجوی دودویی

مرتب سازی درجی

مرتب سازی سریع

مرتب سازی ادغام

مرتب سازی لیست.....

 

 

 

 

 

1-1 سیکل زندگی نرم افزار-نیازمندی ها

نیازمندیها

تمام پروژه های بزرگ برنامه نویسی با مجموعه ای از مشخصات و خصوصیاتی که اهداف پروژه را مشخص می کند، شروع می شود.

این نیازمندیها اطلاعاتی را به برنامه نویسان می دهند(ورودی) و نیز نتایجی را که باید ایجاد گردد(خروجی) تعیین می کنند.

 

 

1-1 سیکل زندگی نرم افزار- تحلیل

تحلیل:

nدر این مرحله مساله را به بخشهای قابل کنترل تقسیم می کنند.

nدر تحلیل یک سیستم دو شیوه وجود دارد :

   1- شیوه از بالا به پایین

   2- شیوه از پایین به بالا

  1-1 سیکل زندگی نرم افزار- طراحی

طراحی

این مرحله ادامه کاری است که در مرحله تحلیل انجام می شود.

طراح سیستم را از دو نقطه نظر بررسی می کند:

.1از نظرداده های مقصود(data objects) مورد نیاز برنامه

●

.2از نظر اعمالی که بر روی آنها انجام می شود. این دیدگاه به مشخصات الگوریتم ها و فرضیات خط مشی ها ی طراحی الگوریتم نیاز دارد.

 و. . .

کلمات کلیدی : پاورپوینت ساختمان داده ها به زبان C , آشنایی با سیکل زندگی نرم افزار,آشنایی با الگوریتم,درخت های دودویی,
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل جزوه درس پایگاه داده ها - 61 صفحه

مشخصات فایل

عنوان:اصـول طراحـی پایگـاه داده ها          

قالب بندی:word

تعداد صفحات:61

محتویات

تعریف پایگاه داده ها(Data Base)

هدف پایگاه داده ها

تعریف افزونگی

انواع افزونگی

مراحل کار پایگاه داده ها

• مشی (روش):Appreach

رسم شکل مشی نا پایگاهی

رسم شکل مشی پایگاهی

مزایاو معایب در ناپایگاهی

مزایا و معایب در پایگاهی

معایت

عناصر محیط سیستم های پایگاهی

معماری

معماری سیستم پایگاهی

مزایای توزیع شده

معایب توزیع شده

انواع مدلسازی

مدلسازی معنایی داده ها

نکات مربوط به نوع موجودیت

نکات مهم مربوط به صفت

نکـات مهم مربوط به رابطه

چندی (کاردینالیتی) 

تعداد حالات کاردینالیتی

مدلسازی معنایی داده ها (ER)

ارتباط چند موجودیتی - ارتباط یگانی

ارتباط سه موجودیتی

ارتباط سه موجودیتی از نگاهی دیگر

سه فقره اطلاع دو موجودیتی

موجودیت ضعیف – قوی

ER گسترش یافته ((EER

جمع بندی مدلسازی

ساختـار داده ای  DS: ( Data Stracturr)

انـواع DS

RDS   : Relational Data structure)ساختار داده ای رابطه ای

رفتار TDS در عملیات DB

دستورات در Sql

برای ارتباط   M:N می توان از 3  روش ذیل استفاده کنیم

رفتار HDS در عملیات DB : (با فرض روش 2 و داشتن SC )

جمـع بنـدی HDS  

• NDS :: Network Data structure)  ساختار داده ای شبکه ای).

رفتـار NDS در عملیـات در DB

تفاوت اساسی در HDS و NSD

معمـاری DB

دید خارجی External View

دید داخلی    Internal View

استقلال داده ای : (DI=  Data  Independence)

دلایل تغییر دید ادراکی

مکانیزم دید روی دی

مزایای دید

معایب مفهوم دید

پایگاه داده رابطه ای

خصوصیات رابطه

فرق جدول و رابطه

دامنه

مزایای مفهوم دامنه

در تقاطع سطر و ستون بیش از یک مقدار داریم

مزایای رابطه نرمال نسبت به غیر نرمال

طراحـی RDB

قواعد عـام

روش های اعمال C2 در عمل حـذف

و . . .

کلمات کلیدی : اصـول طراحـی پایگـاه داده ها,جزوه درس پایگاه داده ها ,Data Base,هدف پایگاه داده ها,رسم شکل مشی نا پایگاهی,دستورات در Sql
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید: