.
.

При переломе лучевой кости необходимо создать неподвижность в


Перелом лучевой кости руки со смещением и без

Лучевая кость — парная кость, которая расположена рядом с локтевой костью, входит в состав предплечья. Перелом лучевой кости – один из наиболее распространенных переломов у людей разных возрастов. Происходит он обычно из-за падения на верхнюю конечность, вследствие которого человек вытягивает руку вперед и обрушивает на нее вес всего тела.

Группа риска

Лучевая кость расположена на предплечье со стороны большого пальца и поэтому наиболее подвержена типичному перелому.

В группу риска входят:

Признаки перелома лучевой кости

Чтобы знать, по каким признакам можно отличить перелом от просто сильного ушиба, необходимо владеть представлением о том, какая симптоматика сопутствует перелому.

Среди основных признаков стоит выделить главные:

  1. Конечность находится в нехарактерном положении, в котором просто не может находиться здоровая конечность — изогнута или вывернута неестественным образом, на вид смотрится странно;
  2. Присутствует патологическая подвижность того участка, на котором ее быть не должно;
  3. Возникает крепитация — в процессе прощупывания конечности можно услышать хруст, характерный для перелома. Он может быть слабым и прослушиваться только при использовании фонендоскопа, и сильным — слышным всем окружающим;
  4. Если перелом открытый, то наблюдается нарушение кожи, будут видны отломки кости, присутствует сильное кровотечение.

Также существует ряд относительных симптомов, наталкивающих на подозрение о получении перелома:

Даже если у пострадавшего наблюдаются все или некоторые вышеперечисленные симптомы, не стоит диагностировать перелом самостоятельно и заниматься самолечением.

Чтобы пострадавший в дальнейшем не превратился в инвалида, необходимо вызвать на дом бригаду медицинских работников или обратиться в медицинское учреждение самостоятельно.

Как классифицируются переломы

Перелом Гетчинсона

При сильном сжатии ладьевидной кости с переходом силы на шиловидный отросток фиксируется перелом Гетчинсона. Данный перелом характерен при падении на прямую руку, когда ладонь отводится вперед и немного в сторону.

Для перелома характерно:

  1. Над шиловидным отростком наблюдается припухлость и пульсирующая боль;
  2. Костный отломок смещен в сторону;
  3. В качестве лечения используется открытая репозиция, отломки фиксируются с применением винтов и штифта.

Перелом Путо-Коллеса

Травма относится к наиболее часто встречающимся, она затрагивает переднюю часть кости. Перелом Путо-Коллеса можно получить, если в момент падения конечность будет прямой, а запястье разогнуто. Такой перелом преобладает среди населения пожилого возраста, также ему подвержены люди, страдающие остеопорозом.

Для перелома характерно следующее:

Перелом Смита

Перелом Смита считается обратным переломом Коллеса, то есть он происходит на том же участке руки, но фиксируется при падении на спину, когда рука отведена назад или же в тогда, когда произошел прямой удар предплечья. В таком случае костные отломки смещаются вперед.

Характеристики перелома:

  1. При таком переломе кисть немного сгибается и отклоняется в наружную сторону;
  2. Лечение такого типа перелома включается в себя закрытую репозицию, а также иммобилизацию кисти при помощи гипса или других специальных полимеров. В случае, если диагностирована сложная форма перелома, используется такая же методика лечения, как и в случае перелома Коллеса.

Перелом Бартона

Перелом Бартона тоже локализируется в передней части кости, однако, характеризуется тем, что лучезапястная кость смещается либо вперед, либо назад:

Оскольчатый внутрисуставной перелом

Перелом дистальной части лучевой кости, не только затрагивающий сустав, но и проходящий сквозь него. При переломе такого вида луче-полулунная связка отрывается, что и ведет к дестабилизации сустава.

Лечится такой перелом достаточно долго.

Характеристика перелома:

Осложнения и возможные последствия

Осложнения, сопровождающие перелом лучевой кости, можно классифицировать как непосредственные осложнения и отдаленные последствия.

Непосредственные осложнения:

  1. Разрыв нервного пучка, способный привести к утрате тепловой и тактильной чувствительности, а также ограничению двигательной способности;
  2. Нарушений сухожилий — после восстановления кисть не сможет в полной мере разгибаться и сгибаться;
  3. Травмирование кровеносной системы — такое нарушение способно привести к появлению гематомы;
  4. Разрыв мышц — частичный или полный;
  5. Инфекционные заболевания.

Отдаленные последствия:

Отдаленные последствия, в отличие от непосредственных, встречаются гораздо реже.

Для того, чтобы максимально обезопасить себя от негативных последствий, необходимо соблюдать все инструкции лечащего специалиста — принимать антибиотики и средства для повышения иммунитета, посещать физиотерапевтические процедуры, самостоятельно выполнять гимнастические упражнения, беречь поврежденную конечность и правильно питаться.

Как оказать доврачебную помощь

Оказание доврачебной помощи правильным образом – гарантия того, что возникнет минимальное количество осложнений, а перелом срастется быстрее, что позволит скорее восстановить работоспособность поврежденной конечности.

Необходимо соблюсти следующий алгоритм манипуляций:

Не нужно пытаться самостоятельно вправить пострадавшую конечность — неквалифицированные действия способны закончиться травмированием сосудов или нервных окончаний. Такие повреждения заканчиваются тем, что двигательная функция руки в дальнейшем восстановится не в полной мере, или не восстановится совсем, соответственно, человек останется инвалидом.

Как лечится перелом лучевой кости

Лечение перелома проводится с целью восстановления целостности костной ткани и двигательных фуннкций поврежденного отдела. Переломы лечатся консервативным и операбельным путем. Большинство переломов лечатся кончервативным путем, к операбельным методам медицина прибегает в крайних случаях, когда консервативные методы бессильны.

Методы лечения перелома:

  1. Если зафиксирован перелом, не отягощенный смещением отломком, лечение будет консервативным. Такой перелом может произойти на любой части кости, его бывает трудно диагностировать, если локтевая кость остается целой. Это самый благоприятный для пациента перелом, он позволяет быстро вылечиться и вернуться к прежнему образу жизни. Руку иммобилизируют с помощью двухлонгетной гипсовой повязки, которая со временем заменяется циркулярной повязкой;
  2. Перелом, отягощенный смещением костных отломков, чаще всего требует хирургического вмешательства с применением шурупов или винтов для фиксации отломков;
  3. Внесуставной неоскольчатый перелом требует ручной репозиции отломков, проводящейся под местной анестезией. Для иммобилизации используется гипсовая повязка, которая заменяется циркулярной после спадения отека с поврежденного места;
  4. Перелом, сопровождающийся вывихом головки локтевой кости, подразумевает репозицию отломков и вправление головки. В таких случаях рука должна быть обездвижена от кончиков пальцев до верхней трети плеча в физиологическом состоянии.

Переломы лучевой кости в области шейки и головки бывают следующих видов:

В первую очередь необходимо диагностировать перелом и узнать, есть ли смещение костных отломков. После этого выстраивается тактика лечения. При отсутствии смещения отломков назначается консервативное лечение, заключающееся в обезболивании и накладывании гипсовой повязки. В случае наличия смещения отломков или раздробления головки кости необходимо оперативное лечение, заключающееся в проведении остеосинтеза.

При раздроблении или оскольчатом переломе головки лучевой кости ее могут удалить. Однако такие меры не практикуются у детей, чтобы не затронуть зону роста кости.

Одним из самых часто встречающихся повреждений предплечья является перелом лучевой кости в типичном месте. Тогда область перелома локализуется в нижней части луча. Данное повреждение получается в результате падения на вытянутую руку при согнутом или разогнутом лучезапястном суставе.

Сроки лечения лучевой кости

Средний срок консервативного лечения лучевой кости варьируется в пределах четырех — десяти недель. Длительность лечения зависит от таких факторов, как тяжесть и сложность перелома, возрастная категория пострадавшего и специфика организма.

У людей молодого возраста срок восстановления всегда меньше, а спектр негативных последствий значительно уже, чем у лиц преклонного возраста. У людей зрелого возраста чаще встречаются заболевания костной системы, которые тормозят процесс выздоровления.

Гипсовая повязка носится в среднем восемь — десять недель:

  1. Если зафиксирован одновременный вывих и осложненные ранения, срок лечения длится около двух месяцев;
  2. Если нет смещения кости, достаточно проходить в гипсе шесть недель.

Если для лечения был использован метод хирургической репозиции, то медики применяют лангету, ограничивающую движения руки только в районе кисти.

После перелома рука должна болеть, это естественный процесс. Однако, если болевые ощущения слишком навязчивы и длительны, это говорит о том, что метод терапии был подобран неверно.

Также боли могут свидетельствовать о воспалительном процессе, поэтому при открытой репозиции помимо обезболивающих назначается курс антибиотиков и таблеток для повышения иммунитета.

Процесс реабилитации

Для скорейшего восстановления пациента после травмы назначаются физиопроцедуры и комплекс лечебных упражнений. На процедуры доктор дает специальное направление, а вот гимнастикой предстоит заниматься дома. И чем ответственнее пациент подойдет к выполнению рекомендаций доктора, тем скорее сможет вернуться к полноценному образу жизни.

Физиотерапевтические процедуры

Лечение в физ кабинете играет большую роль в процессе реабилитации, оно ускоряет процесс заживления пораженного участка, а также снимает болевые ощущения, которыми сопровождается перелом.

Перечень стандартным процедур:

Несмотря на то, что физиопроцедуры относятся к одним из самых эффективных методов восстановления пациента, применять их стоит только тогда, когда они рекомендованы специалистом.

Нельзя бесконтрольно посещать физиопроцедуры, ведь неправильная тактика лечения может привести к отрицательным результатам и неприятным последствиям.

Правильное питание

Соблюдение правильного питания — одно из важных условий скорейшего выздоровления. Пища должна быть богата белком. Для того, чтобы костная ткань напитывалась полезными веществами, необходимо потреблять продукты с высокой концентрацией кальция и магния. Не лишним станет и коллаген, который придаст организму дополнительные силы и благотворно повлияет на иммунитет.

Врачи советуют кушать овощные пюре и супы, подружиться с кисломолочной продукцией и кашами, которые содержат клетчатку, полезную для ослабленного организма.

Препараты кальция можно заменить обычными продуктами, например, творогом и рыбой. Рыбку желательно кушать вместе с костями, поэтому стоит остановить свой выбор на мелких сортах рыбы.

Кальций сам по себе плохо усваивается организмом, поэтому стоит позаботиться и о насыщении витамином Д. Только в совокупности эти два элемента принесут организму пользу.

Лечебная гимнастика

Лечебная гимнастика должна обязательно присутствовать в период реабилитация, ведь после длительного нахождения в неподвижном состоянии, костная ткань и суставы требуют разработки.

Примерный перечень физических упражнений следующий:

  1. Выполняется стоя. Рука должна быть согнута под прямым углом, а плечо прижато к телу. В руке необходимо держать жезл, большой палец направлен вверх. Необходимо десять раз вращать пальцем наружу, после столько же вовнутрь. Необходимо совержать движения с максимальной скоростью.
  2. Для упражнения потребуется ручной эспандер. Необходимо выполнять по десять сжиманий эспандера из четырех поз: согнутая рука прижата к туловищу, рука вытягивается вперед, рука вытягивается ввер, рука вытягивается в бок.
  3. В течение трех — пяти минут необходимо разминать в руке кусок пластилина.
  4. Выполняется сидя за столом, на котором раскатан пластилиновый круг большого размера. В руке держится жезл. Рука сжимается в кулак, которым необходимо оставлять максимально глубокие оттиски на пластилине. Важно, чтобы большой палец на надавливал на жезл сверху, он должен просто охватывать его, как и все остальные.
  5. Рука направлена вверх, пальцы разомкнуть. Необходимо чередовать следующие позиции: согнуть руку в «утиный клюв», «крюк», «полный квадрат» и сжимание ладони в кулак.

Будет полезно развивать мелкую моторику, к примеру, можно вышивать, собирать спички или крупу, разбросанные по полу, печать на компьютере, играть на музыкальном инструменте или собирать пазлы.

Типы, причины, симптомы и лечение

Перелом кости - это заболевание, при котором нарушается целостность кости.

Значительный процент переломов костей происходит из-за сильного удара или напряжения.

Однако перелом также может быть результатом некоторых заболеваний, ослабляющих кости, например, остеопороза, некоторых видов рака или несовершенного остеогенеза (также известного как болезни хрупкости костей).

Перелом, вызванный заболеванием, называется патологическим переломом.

Краткие сведения о переломах

Вот несколько ключевых моментов о переломах. Более подробная и вспомогательная информация находится в основной статье.

Слово «перерыв» обычно используется непрофессиональными людьми.

Среди врачей, особенно специалистов по костям, таких как хирурги-ортопеды, термин «перелом» гораздо реже, когда говорят о костях.

Трещина (не только перелом) в кости также называется переломом. Переломы могут возникнуть в любой кости тела.

Кость может сломаться несколькими способами; например, перелом кости, который не повреждает окружающие ткани и не разрывает кожу, известен как закрытый перелом.

С другой стороны, тот, который повреждает окружающую кожу и проникает через кожу, известен как сложный перелом или открытый перелом. Сложные переломы обычно более серьезны, чем простые переломы, потому что, по определению, они инфицированы.

Большинство человеческих костей удивительно прочные и обычно могут выдерживать довольно сильные удары или силы. Однако, если эта сила слишком велика или что-то не так с костью, она может сломаться.

Чем старше мы становимся, тем меньше силы могут выдержать наши кости.Поскольку детские кости более эластичны, когда у них есть переломы, они, как правило, другие. У детей также есть пластинки роста на концах костей - участки растущей кости, которые иногда могут быть повреждены.

Существует ряд типов переломов, в том числе:

Поделиться на Pinterest Симптомы перелома кости могут сильно различаться в зависимости от пораженного региона и степени тяжести.

Признаки и симптомы перелома зависят от того, какая кость поражена, от возраста пациента и общего состояния здоровья, а также от тяжести травмы. Однако они часто включают следующее:

При поражении большой кости, например как таз или бедро:

Если возможно, не перемещайте человека со сломанной костью, пока не появится медицинский работник, который оценит ситуацию и, при необходимости, наложит шину. Если пациент находится в опасном месте, например, посреди оживленной дороги, иногда необходимо действовать до прибытия службы экстренной помощи.

Большинство переломов возникает в результате неудачного падения или автомобильной аварии. Здоровые кости чрезвычайно прочные и упругие и могут выдерживать удивительно мощные удары. С возрастом риск переломов увеличивается из-за двух факторов: более слабые кости и повышенный риск падения.

Дети, которые, как правило, ведут более физически активный образ жизни, чем взрослые, также подвержены переломам.

Люди с сопутствующими заболеваниями и состояниями, которые могут ослабить их кости, имеют более высокий риск переломов. Примеры включают остеопороз, инфекцию или опухоль. Как упоминалось ранее, этот тип перелома известен как патологический перелом.

Стресс-переломы, возникающие в результате повторяющихся нагрузок и деформаций, которые обычно встречаются у профессиональных спортсменов, также являются частой причиной переломов.

Поделиться на PinterestМедицинское вмешательство направлено на поддержку кости, поскольку она заживает естественным путем.

Врач проведет медицинский осмотр, определит признаки и симптомы и поставит диагноз.

С пациентом допросят - или с друзьями, родственниками и свидетелями, если пациент не может правильно общаться - и спросят об обстоятельствах, которые стали причиной травмы или могли ее вызвать.

Врачи часто заказывают рентген. В некоторых случаях также может быть заказано МРТ или КТ.

Заживление костей - это естественный процесс, который в большинстве случаев происходит автоматически. Лечение перелома обычно направлено на обеспечение наилучшего функционирования травмированной части после заживления.

Лечение также направлено на обеспечение оптимального заживления поврежденной кости (иммобилизация).

Чтобы начался естественный процесс заживления, концы сломанной кости должны быть выровнены - это называется уменьшением перелома.

Пациент обычно спит под общей анестезией, когда делается репозиция перелома.Репозицию перелома можно выполнить с помощью манипуляции, закрытой репозиции (вытягивания костных фрагментов) или хирургического вмешательства.

Иммобилизация - как только кости выровнены, они должны оставаться выровненными, пока они заживают. Это может быть:

Обычно место перелома кости иммобилизуют на 2-8 недель. Продолжительность зависит от того, какая кость поражена и есть ли какие-либо осложнения, такие как проблемы с кровоснабжением или инфекция.

Исцеление - если сломанная кость была выровнена должным образом и оставалась неподвижной, процесс заживления обычно прост.

Остеокласты (костные клетки) поглощают старую и поврежденную кость, а остеобласты (другие костные клетки) используются для создания новой кости.

Костная мозоль - это новая кость, которая образуется вокруг перелома. Он образуется по обе стороны от трещины и растет к каждому концу, пока разрыв трещины не будет заполнен. В конце концов, лишняя кость сглаживается, и кость остается прежней.

Возраст пациента, пораженная кость, тип перелома, а также общее состояние здоровья пациента - все это факторы, влияющие на скорость заживления кости.Если пациент курит регулярно, процесс заживления займет больше времени.

Физическая терапия - после заживления кости может потребоваться восстановление силы мышц, а также подвижности в пораженной области. Если перелом произошел рядом с суставом или через него, существует риск необратимой жесткости или артрита - человек может не согнуть этот сустав так же хорошо, как раньше.

Операция - при повреждении кожи и мягких тканей вокруг пораженной кости или сустава может потребоваться пластическая операция.

Отсроченные сращения и несоединения

Несоединения - это переломы, которые не заживают, а отсроченные сращения - это те, которые заживают дольше.

Заживает в неправильном положении - это называется неправильным сращением; либо перелом заживает в неправильном положении, либо смещается (смещается сам перелом).

Нарушение роста костей - если перелом кости в детстве затрагивает пластинку роста, существует риск нарушения нормального развития этой кости, что повышает риск последующей деформации.

Стойкая инфекция костного мозга или костного мозга - если есть разрыв кожи, как это может случиться при сложном переломе, бактерии могут проникнуть внутрь и заразить кость или костный мозг, что может стать стойкой инфекцией (хронический остеомиелит) .

Пациентам может потребоваться госпитализация и лечение антибиотиками. Иногда требуется хирургический дренаж и кюретаж.

Смерть кости (аваскулярный некроз) - если кость теряет необходимый приток крови, она может погибнуть.

Питание и солнечный свет - человеческий организм нуждается в достаточном количестве кальция для здоровья костей. Хорошими источниками кальция являются молоко, сыр, йогурт и темно-зеленые листовые овощи.

Нашему организму необходим витамин D для усвоения кальция - воздействие солнечного света, а также употребление в пищу яиц и жирной рыбы - хорошие способы получить витамин D.

Физическая активность - чем больше упражнений с отягощениями вы делаете, тем сильнее и сильнее плотнее будут твои кости.

Примеры включают прыжки, ходьбу, бег и танцы - любые упражнения, в которых тело тянет за скелет.

Пожилой возраст приводит не только к ослаблению костей, но и часто к снижению физической активности, что еще больше увеличивает риск их ослабления. Для людей любого возраста важно оставаться физически активными.

Менопауза - эстроген, регулирующий уровень кальция в организме женщины, снижается во время менопаузы, что значительно затрудняет регулирование кальция. Следовательно, женщинам следует особенно внимательно относиться к плотности и прочности своих костей во время и после менопаузы.

Следующие шаги могут помочь снизить риск постменопаузального остеопороза:

.

Лекция 5. Системы баз данных.

Цель: предоставить обзор систем управления базами данных (СУБД) и представить одну из СУБД: SQL

План:

1. Основы систем баз данных: понятие, характеристика, архитектура. Модели данных. Нормализация. Ограничение целостности данных. Настройка запросов и их обработка.

2. Основы SQL. Параллельная обработка данных и их восстановление.

3.Дизайн и разработка баз данных. Технология программирования ORM. Распределенные, параллельные и гетерогенные базы данных.

1. Основы систем баз данных: понятие, характеристика, архитектура. Модели данных. Нормализация. Ограничение целостности данных. Настройка запросов и их обработка.

Введение в базы данных. База данных - это структурированный набор записей или данных. Компьютерная база данных - это разновидность программного обеспечения для организации хранения данных.Базы данных помогают вам организовать эту связанную информацию логическим образом для облегчения доступа и поиска. Для разработки базы данных используется несколько моделей, таких как иерархическая модель, сетевая модель, реляционная модель, объектно-ориентированная модель и т. Д.

Иерархическая модель. В иерархической модели данные организованы в виде перевернутой древовидной структуры. Эта структура упорядочивает различные элементы данных в иерархии и помогает установить логические отношения между элементами данных нескольких файлов.Каждый блок в модели представляет собой запись , которая также известна как узел . У каждой записи есть единственный родитель.

Рисунок 1- Иерархическая модель

Сетевая модель. Сетевая модель имеет тенденцию хранить записи со ссылками на другие записи. Каждая запись в базе данных может иметь несколько родителей, то есть отношения между элементами данных могут иметь отношения от многих до многих. Таким образом, эта модель является расширением иерархической структуры, допускающей отношения «многие ко многим» в древовидной структуре, которая допускает наличие нескольких родителей.

Сетевая модель обеспечивает большее преимущество, чем иерархическая модель, в том, что она способствует большей гибкости и доступности данных.

Рисунок 2- Сетевая модель

Реляционная модель. Реляционная модель для управления базой данных - это модель базы данных, основанная на отношениях. Базовая структура данных реляционной модели - это таблица , в которой информация о конкретной сущности (скажем, студенте) представлена ​​в столбцах и строках.В столбцах перечислены различные атрибутов (т.е. характеристики) объекта (например, имя студента, адрес, регистрационный _number). Строки (также называемые записями) представляют экземпляра объекта (например, конкретного студента).

Объектно-ориентированная модель. В этой модели мы должны обсудить функциональность объектно-ориентированного программирования. Это требует большего, чем просто хранение объектов языка программирования. Он обеспечивает полнофункциональные возможности программирования баз данных, в то же время обеспечивая совместимость с собственным языком.Он добавляет функциональность базы данных в языки объектного программирования. Этот подход аналогичен разработке приложений и баз данных в постоянной модели данных и языковой среде. Приложениям требуется меньше кода, они используют более естественное моделирование данных, а базы кода легче поддерживать. Разработчики объектов могут писать полные приложения для баз данных с приличным количеством дополнительных усилий. Но разработка объектно-ориентированных баз данных обходится дороже.

Система управления базами данных. Система управления базами данных (СУБД) - это компьютерное программное обеспечение, предназначенное для управления базами данных на основе различных моделей данных. СУБД - это сложный набор программ, которые контролируют организацию, хранение, управление и поиск данных в базе данных. СУБД подразделяются на категории в соответствии с их структурами данных или типами, иногда СУБД также называют диспетчером баз данных. Задачи управления данными попадают в одну из четырех общих категорий, как указано ниже:

Внесение данных в базу данных.

Служебные задачи, такие как обновление данных, удаление устаревших записей и резервное копирование базы данных.

Сортировка данных: организация или перегруппировка записей в базе данных.

Получение подмножеств данных.

СУБД имеет несколько преимуществ, таких как снижение избыточности и несогласованности данных, улучшенная целостность данных, улучшенная безопасность и т. Д.

Нормализация баз данных - это процесс преобразования базы данных в вид, отвечающий нормализованным формам.

Классификация ограничений целостности

В теории реляционных баз данных принято выделять четыре типа ограничений целостности:

Ограничение базы данных - это ограничение на значения, которые разрешено принимать в указанную базу данных.

Ограничение переменной отношения - это ограничение на значения, которые разрешено принимать указанной переменной отношения.

Ограничение атрибута - это ограничение на значения, которые разрешено принимать указанному атрибуту.

Ограничение типа - это не что иное, как определение множества значений этого типа.

Пример широко распространенного ограничения уровня переменной отношения - это потенциальный ключ; Примером распространенного ограничения уровня базы данных является внешний ключ.

Целостность и достоверность данных в БД

Целостность БД не гарантирует достоверности (истинности) содержащейся в ней информации, но обеспечивает хотя бы правдоподобие этой информации, отвергая заведомо невероятные, невозможные значения.Таким образом, не следует путать целостность (непротиворечивость) БД с истинностью БД. Истина и последовательность не одно и то же.

Достоверность (или истина) - это соответствие фактов, хранящихся в базе данных, реальному миру. Очевидно, что для определения надежности БД необходимо владение полными знаниями как о содержимом БД, так и о реальном мире. Для определения целостности БД требуется только знание содержимого БД и установленных для него правил.Поэтому СУБД не может гарантировать наличие в базе данных только истинных выражений; все, что она может сделать, - это гарантировать отсутствие каких-либо данных, вызывающих нарушение ограничений целостности (то есть гарантировать, что она не содержит данных, несовместимых с этими ограничениями).

Настройка запросов

Компонент SQL СУБД, который определяет, как реализовать навигацию по физическим структурам данных для доступа к требуемым данным, называется оптимизатором запросов (оптимизатором запросов).

Логика навигации (опция алгоритма) для доступа к требуемым данным называется способом или методом доступа (путем доступа).

Последовательность операций, выполняемых оптимизатором, которые обеспечивают выбранные пути доступа, называется планом выполнения (планом выполнения).

Процесс, используемый оптимизатором запросов для определения пути доступа, называется настройка запроса (оптимизация запроса).

В процессе оптимизации запросов доступа для всех типов команд SQL DML определяются.Однако команда SQL SELECT представляет наибольшую сложность в решении задачи выбора способа доступа. Поэтому этот процесс обычно называют оптимизацией запроса, а не оптимизацией способов доступа к данным. Далее следует отметить, что термин «оптимизация запросов» не совсем точен в том смысле, что нет никакой гарантии, что в процессе оптимизации запроса действительно будет получен оптимальный способ доступа.

Таким образом, оптимизацию запросов можно определить как количество всех методик, которые применяются для повышения эффективности обработки запросов.

2. Основы SQL. Параллельная обработка данных и их восстановление.

Структурированный язык запросов (Structured Query Language) - стандарт взаимодействия с базой данных, поддерживаемый ANSI. Большинство баз данных solid придерживаются стандарта ANSI-92. Почти каждая отдельная база данных использует некоторый уникальный набор синтаксиса, хотя очень похожий на стандарт ANSI. В большинстве случаев этот синтаксис является расширением базового стандарта, хотя бывают случаи, когда такой синтаксис приводит к разным результатам для разных баз данных.

В общих чертах «SQL база данных» - это общее название системы управления реляционными базами данных (RDMS) . Для некоторых систем, «база данных» также относится к группе таблиц, данных, конфигурационной информации, которые являются принципиально отдельной частью от других, подобных конструкций. В этом случае каждая установка SQL базы данных может состоять из нескольких баз данных. В других системах они упоминаются как таблицы.

Построение таблицы базы данных, состоящей из столбцов , содержащих строк данных.Обычно таблицы создаются для хранения связанной информации. В одной базе данных можно создать несколько таблиц.

Каждый столбец представляет атрибут или набор атрибутов объектов, например идентификационные номера сотрудников, рост, цвет машин и т. Д. Часто в отношении столбца используется термин поле с указанием имени, например «в поле Имя» используемый. Поле строки - это минимальный элемент таблицы. Каждый столбец в таблице имеет определенное имя, тип данных и размер.Имена столбцов в таблице должны быть уникальными.

Каждая строка (или запись) представляет собой набор атрибутов конкретного объекта, например, строка может содержать идентификационный номер сотрудника, размер его заработной платы, год его рождения и т.д. Строки таблиц не имеют имен. Для адресации конкретной строки пользователю необходимо указать какой-то атрибут (или набор атрибутов), он уникален и идентифицирует.

Одной из важнейших операций, которые выполняет операция с данными, является выбор информации, хранящейся в базе данных.Для этого пользователь должен выполнить запрос (запрос).

Типы запросов данных

В SQL есть четыре основных типа запросов данных, которые относятся к так называемому языку обработки данных (DataManipulationLanguage или DML):

ВЫБРАТЬ для выбора строк из таблиц;

INSERT , чтобы добавить строку в таблицу;

ОБНОВЛЕНИЕ для изменения строк в таблице;

DELETE для удаления строк в таблице;

Каждый из этих запросов имеет разные операторы и функции, которые используются для выполнения некоторых действий с данными.SELECT QUERY имеет самое большое количество вариантов. Также существуют дополнительные типы запросов, используемые вместе с SELECT, типом JOIN и UNION. Но пока остановимся только на основных запросах.

Использование запроса Select для выбора необходимых данных

Для получения информации, хранящейся в базе данных, используется запрос Select. Основное действие этого запроса ограничено одной таблицей, хотя существуют конструкции, обеспечивающие выбор из нескольких таблиц одновременно.Для получения всех строк данных по конкретным столбцам используется запрос такого вида:

ВЫБЕРИТЕ столбец1, столбец2 ИЗ имя_таблицы;

Также можно получить все столбцы из таблицы, используя подстановочный знак «*»:

ВЫБРАТЬ * ИЗ имя_таблицы;

Это может быть полезно в том случае, когда вы собираетесь выбирать данные с определенным условием WHERE. Следующий запрос вернет все столбцы из всех строк, где "column1" содержит 3 значения:

ВЫБРАТЬ * ИЗ имя_таблицы ГДЕ column1 = 3;

3.Дизайн и разработка баз данных. Технология программирования ORM. Распределенные, параллельные и гетерогенные базы данных.

Проектирование баз данных процесс создания схемы базы данных и определение необходимых ограничений целостности.

Основные задачи проектирования баз данных:

Поддержка хранения в БД всей необходимой информации.

Возможность сбора данных по всем необходимым запросам.

Сокращенное обозначение избыточности и дублирования данных.

Поддержка целостности базы данных.

Основные этапы проектирования баз данных

Эскизный проект

Концептуальный дизайн создание модели семантической области, то есть информационной модели самого высокого уровня абстракции. Такая модель создается без ориентации на какую-либо конкретную СУБД и модель данных. Термины «семантическая модель», «концептуальная модель» являются синонимами.

Конкретный тип и содержание концептуальной модели базы данных определяется формальным устройством, выбранным для этой цели.Обычно используются графические обозначения, похожие на диаграммы ER.

Чаще всего в концептуальную модель БД входят:

описание информационных объектов или концепций предметной области и связи между ними.

описание ограничений целостности, то есть требований к допустимым значениям данных и связи между ними.

Логический дизайн

Логический дизайн создание схемы базы данных на основе конкретной модели данных, например, реляционной модели данных.Для реляционной модели данных логическая модель данных - это набор диаграмм отношений, обычно с указанием первичных ключей, а также «связей» между отношениями, представляющими внешние ключи.

Преобразование концептуальной модели в логическую, как правило, осуществляется по формальным правилам. Этот этап можно существенно автоматизировать.

На этапе логического проектирования учитывается специфика конкретной модели данных, но не может быть учтена специфика конкретной СУБД.

Физическая конструкция

Физическая конструкция создание схемы базы данных для конкретной СУБД. Специфика конкретной СУБД может включать в себя ограничения на именование объектов базы данных, ограничения для поддерживаемых типов данных и т. Д. Кроме того, специфика конкретной СУБД в случае физической конструкции включает выбор решений, связанных с физическим носителем хранения данных (выбор методов управления дисковой памятью, разделение БД по файлам и устройствам, методы доступа к данным), создание индексов и т. д.

Что такое ORM?

ORM или Объектно-реляционное отображение - это технология программирования, которая позволяет преобразовывать несовместимые типы моделей в ООП, в частности, между хранилищем данных и предметами программирования. ORM используется для упрощения процесса сохранения объектов в реляционной базе данных и их извлечения, при этом ORM сам заботится о преобразовании данных между двумя несовместимыми состояниями. Большинство инструментов ORM в значительной степени полагаются на метаданные базы данных и объектов, поэтому объектам не нужно ничего знать о структуре базы данных, а базе данных ничего не знать о том, как данные организованы в приложении.ORM обеспечивает полное разделение задач на хорошо запрограммированные приложения, в случае которых и база данных, и приложение могут работать с данными каждое в корневой форме.

Fugure3- Работа ОРМ


:

.

5 алгоритмов кластеризации, которые необходимо знать ученым | Джордж Сейф

Кластеризация - это метод машинного обучения, который включает в себя группировку точек данных. Учитывая набор точек данных, мы можем использовать алгоритм кластеризации для классификации каждой точки данных в определенную группу. Теоретически точки данных, которые находятся в одной группе, должны иметь схожие свойства и / или функции, тогда как точки данных в разных группах должны иметь очень разные свойства и / или функции. Кластеризация - это метод обучения без учителя и распространенный метод статистического анализа данных, используемый во многих областях.

В Data Science мы можем использовать кластерный анализ, чтобы получить ценную информацию из наших данных, увидев, в какие группы попадают точки данных, когда мы применяем алгоритм кластеризации. Сегодня мы рассмотрим 5 популярных алгоритмов кластеризации, которые необходимо знать специалистам по данным, а также их плюсы и минусы!

Кластеризация К-средних

К-средние, вероятно, самый известный алгоритм кластеризации. Его преподают на многих вводных курсах по науке о данных и машинному обучению. Его легко понять и реализовать в коде! Посмотрите рисунок ниже для иллюстрации.

Кластеризация K-средних
  1. Для начала мы сначала выбираем несколько классов / групп для использования и случайным образом инициализируем их соответствующие центральные точки. Чтобы определить количество используемых классов, полезно быстро взглянуть на данные и попытаться выделить какие-либо отдельные группы. Центральные точки - это векторы той же длины, что и каждый вектор точек данных, и обозначены буквами «X» на рисунке выше.
  2. Каждая точка данных классифицируется путем вычисления расстояния между этой точкой и центром каждой группы, а затем классификации точки в группе, центр которой находится ближе всего к ней.
  3. На основе этих классифицированных точек мы повторно вычисляем центр группы, взяв среднее значение всех векторов в группе.
  4. Повторите эти шаги для заданного количества итераций или до тех пор, пока центры групп не будут сильно меняться между итерациями. Вы также можете выбрать случайную инициализацию групповых центров несколько раз, а затем выбрать прогон, который, похоже, обеспечил наилучшие результаты.

K-Means имеет то преимущество, что он довольно быстр, поскольку все, что мы на самом деле делаем, это вычисляем расстояния между точками и центрами групп; очень мало вычислений! Таким образом, он имеет линейную сложность O ( n ).

С другой стороны, у K-Means есть несколько недостатков. Во-первых, вы должны выбрать количество групп / классов. Это не всегда тривиально, и в идеале с алгоритмом кластеризации мы хотели бы, чтобы он выяснял это за нас, потому что его цель - получить некоторое представление о данных. K-средство также начинается со случайного выбора центров кластеров и, следовательно, может давать разные результаты кластеризации при разных прогонах алгоритма. Таким образом, результаты могут быть неповторимыми и непротиворечивыми.Другие кластерные методы более последовательны.

K-Medians - это еще один алгоритм кластеризации, связанный с K-средними, за исключением того, что вместо пересчета центральных точек группы с использованием среднего мы используем медианный вектор группы. Этот метод менее чувствителен к выбросам (из-за использования медианы), но намного медленнее для больших наборов данных, так как сортировка требуется на каждой итерации при вычислении медианного вектора.

Кластеризация со средним сдвигом

Кластеризация со средним сдвигом - это алгоритм на основе скользящего окна, который пытается найти плотные области точек данных.Это алгоритм на основе центроида, означающий, что цель состоит в том, чтобы найти центральные точки каждой группы / класса, который работает путем обновления кандидатов на центральные точки, чтобы они были средними точками в скользящем окне. Эти окна кандидатов затем фильтруются на этапе постобработки, чтобы исключить почти повторяющиеся изображения, образуя окончательный набор центральных точек и их соответствующие группы. Посмотрите рисунок ниже для иллюстрации.

Кластеризация среднего сдвига для одного скользящего окна
  1. Чтобы объяснить средний сдвиг, мы рассмотрим набор точек в двумерном пространстве, как на иллюстрации выше.Мы начинаем с круглого скользящего окна с центром в точке C (выбранной случайным образом) и с радиусом r в качестве ядра. Среднее смещение - это алгоритм подъема в гору, который включает итеративное смещение этого ядра в область с более высокой плотностью на каждом шаге до сходимости.
  2. На каждой итерации скользящее окно смещается в сторону областей с более высокой плотностью за счет смещения центральной точки на среднее значение точек внутри окна (отсюда и название). Плотность внутри скользящего окна пропорциональна количеству точек внутри него.Естественно, при переходе к среднему значению точек в окне он будет постепенно перемещаться в области с более высокой плотностью точек.
  3. Мы продолжаем сдвигать скользящее окно в соответствии со средним значением до тех пор, пока не будет направления, в котором сдвиг может вместить больше точек внутри ядра. Посмотрите на рисунок выше; мы продолжаем перемещать круг, пока не перестанем увеличивать плотность (т.е. количество точек в окне).
  4. Этот процесс шагов с 1 по 3 выполняется с множеством скользящих окон, пока все точки не окажутся внутри окна.Когда несколько скользящих окон перекрываются, окно, содержащее наибольшее количество точек, сохраняется. Затем точки данных группируются в соответствии со скользящим окном, в котором они находятся.

Иллюстрация всего процесса от начала до конца со всеми скользящими окнами показана ниже. Каждая черная точка представляет собой центр тяжести скользящего окна, а каждая серая точка - это точка данных.

Весь процесс кластеризации среднего сдвига

В отличие от кластеризации K-средних, нет необходимости выбирать количество кластеров, поскольку средний сдвиг автоматически обнаруживает это.Это огромное преимущество. Тот факт, что центры кластера сходятся к точкам максимальной плотности, также весьма желателен, поскольку это довольно интуитивно понятно и хорошо подходит для естественного управления данными. Недостатком является то, что выбор размера / радиуса окна «r» может быть нетривиальным.

Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности (DBSCAN)

DBSCAN - это кластерный алгоритм на основе плотности, аналогичный среднему сдвигу, но с несколькими заметными преимуществами.Посмотрите еще одну красивую картинку ниже, и приступим!

DBSCAN Smiley Face Clustering
  1. DBSCAN начинается с произвольной начальной точки данных, которая не была посещена. Окрестность этой точки выделяется с использованием расстояния epsilon ε (все точки, находящиеся в пределах расстояния ε, являются точками окрестности).
  2. Если в этой окрестности имеется достаточное количество точек (согласно minPoints), то начинается процесс кластеризации, и текущая точка данных становится первой точкой в ​​новом кластере.В противном случае точка будет помечена как шум (позже эта зашумленная точка может стать частью кластера). В обоих случаях эта точка помечается как «посещенная».
  3. Для этой первой точки в новом кластере точки в пределах ее окрестности расстояния ε также становятся частью того же кластера. Эта процедура приведения всех точек в окрестности ε к одному кластеру затем повторяется для всех новых точек, которые были только что добавлены в группу кластеров.
  4. Этот процесс шагов 2 и 3 повторяется до тех пор, пока не будут определены все точки в кластере i.e все точки в пределах ε окрестности кластера были посещены и помечены.
  5. Как только мы закончим с текущим кластером, новая непосещенная точка извлекается и обрабатывается, что приводит к обнаружению следующего кластера или шума. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все точки не будут отмечены как посещенные. Поскольку в конце этого процесса все точки были посещены, каждая точка будет отмечена либо как принадлежащая кластеру, либо как шумовая.

DBSCAN обладает некоторыми большими преимуществами перед другими алгоритмами кластеризации.Во-первых, он вообще не требует определенного количества кластеров. Он также определяет выбросы как шумы, в отличие от среднего сдвига, который просто помещает их в кластер, даже если точки данных сильно отличаются. Кроме того, он может довольно хорошо находить кластеры произвольного размера и произвольной формы.

Главный недостаток DBSCAN заключается в том, что он не работает так хорошо, как другие, когда кластеры имеют разную плотность. Это связано с тем, что установка порогового значения расстояния ε и minPoints для идентификации точек соседства будет изменяться от кластера к кластеру при изменении плотности.Этот недостаток также возникает с данными очень большого размера, поскольку снова становится сложно оценить пороговое значение расстояния ε.

Кластеризация ожидания – максимизации (EM) с использованием моделей смешения гауссов (GMM)

Одним из основных недостатков K-средних является наивное использование среднего значения для центра кластера. Мы можем понять, почему это не лучший способ решения задач, посмотрев на изображение ниже. С левой стороны человеческому глазу совершенно очевидно, что есть два круглых кластера с разным радиусом 'с одним и тем же средним значением.K-средние не справятся с этим, потому что средние значения кластеров очень близки друг к другу. K-среднее также не работает в тех случаях, когда кластеры не являются круговыми, опять же в результате использования среднего в качестве центра кластера.

Два случая отказа для К-средних.

Гауссовские модели смеси (GMM) дают нам больше гибкости, чем К-средние. С GMM мы предполагаем, что точки данных распределены по Гауссу; это менее ограничительное предположение, чем утверждение, что они являются круговыми с использованием среднего. Таким образом, у нас есть два параметра для описания формы кластеров: среднее значение и стандартное отклонение! Если взять пример в двух измерениях, это означает, что кластеры могут принимать любую эллиптическую форму (поскольку у нас есть стандартное отклонение как по оси x, так и по оси y).Таким образом, каждое гауссово распределение относится к одному кластеру.

Чтобы найти параметры гауссианы для каждого кластера (например, среднее значение и стандартное отклонение), мы будем использовать алгоритм оптимизации, называемый ожиданием – максимизацией (EM). Взгляните на рисунок ниже как иллюстрацию подгонки гауссиан к кластерам. Затем мы можем приступить к процессу кластеризации ожидания – максимизации с использованием GMM.

EM-кластеризация с использованием GMM
  1. Мы начинаем с выбора количества кластеров (как это делает K-Means) и случайной инициализации параметров гауссова распределения для каждого кластера.Можно попытаться дать хорошее предположение для начальных параметров, также быстро взглянув на данные. Хотя обратите внимание, как видно на графике выше, это не на 100% необходимо, поскольку гауссианы начинают как очень плохие, но быстро оптимизируются.
  2. Учитывая эти гауссовские распределения для каждого кластера, вычислите вероятность того, что каждая точка данных принадлежит определенному кластеру. Чем ближе точка к центру Гаусса, тем больше вероятность, что она принадлежит этому кластеру. Это должно иметь интуитивный смысл, поскольку с распределением Гаусса мы предполагаем, что большая часть данных находится ближе к центру кластера.
  3. На основе этих вероятностей мы вычисляем новый набор параметров для гауссовских распределений, чтобы максимизировать вероятности точек данных в кластерах. Мы вычисляем эти новые параметры, используя взвешенную сумму позиций точек данных, где веса - это вероятности принадлежности точки данных к этому конкретному кластеру. Чтобы объяснить это наглядно, мы можем взглянуть на рисунок выше, в частности, на желтый кластер в качестве примера. Распределение начинается случайным образом на первой итерации, но мы видим, что большинство желтых точек находятся справа от этого распределения.Когда мы вычисляем сумму, взвешенную по вероятностям, даже несмотря на то, что есть некоторые точки около центра, большинство из них находятся справа. Таким образом, естественно, что среднее значение распределения смещается ближе к этому набору точек. Мы также можем видеть, что большинство точек расположены «сверху-справа-снизу-слева». Поэтому стандартное отклонение изменяется, чтобы создать эллипс, который больше соответствует этим точкам, чтобы максимизировать сумму, взвешенную по вероятностям.
  4. Шаги 2 и 3 повторяются итеративно до сходимости, когда распределения не сильно меняются от итерации к итерации.

Использование GMM дает два ключевых преимущества. Во-первых, GMM намного больше гибких с точки зрения кластерной ковариации , чем K-средних; из-за параметра стандартного отклонения кластеры могут принимать любую форму эллипса, а не ограничиваться кругами. К-средние фактически являются частным случаем GMM, в котором ковариация каждого кластера по всем измерениям приближается к нулю. Во-вторых, поскольку GMM используют вероятности, они могут иметь несколько кластеров на точку данных. Итак, если точка данных находится в середине двух перекрывающихся кластеров, мы можем просто определить ее класс, сказав, что она принадлежит X-процентов к классу 1 и Y-процентам к классу 2.То есть GMM поддерживают смешанное членство .

Агломеративная иерархическая кластеризация

Алгоритмы иерархической кластеризации делятся на 2 категории: нисходящие и восходящие. Восходящие алгоритмы обрабатывают каждую точку данных как единый кластер вначале, а затем последовательно объединяют (или агломерат ) пары кластеров, пока все кластеры не будут объединены в один кластер, содержащий все точки данных. Таким образом, восходящая иерархическая кластеризация называется иерархической агломеративной кластеризацией или HAC .Эта иерархия кластеров представлена ​​в виде дерева (или дендрограммы). Корень дерева - это уникальный кластер, в котором собраны все образцы, а листья - это кластеры только с одним образцом. Перед тем, как перейти к шагам алгоритма, посмотрите рисунок ниже.

Агломеративная иерархическая кластеризация
  1. Мы начинаем с обработки каждой точки данных как одного кластера, т.е. если в нашем наборе данных есть X точек данных, то у нас есть X кластеров. Затем мы выбираем метрику расстояния, которая измеряет расстояние между двумя кластерами.В качестве примера мы будем использовать среднее значение связи , которое определяет расстояние между двумя кластерами как среднее расстояние между точками данных в первом кластере и точками данных во втором кластере.
  2. На каждой итерации мы объединяем два кластера в один. Два кластера, которые необходимо объединить, выбираются как кластеры с наименьшей средней связью. То есть, согласно выбранной нами метрике расстояния, эти два кластера имеют наименьшее расстояние между собой и, следовательно, наиболее похожи и должны быть объединены.
  3. Шаг 2 повторяется до тех пор, пока мы не достигнем корня дерева, т.е. у нас будет только один кластер, содержащий все точки данных. Таким образом, мы можем выбрать, сколько кластеров мы хотим в конце, просто выбрав, когда прекратить объединение кластеров, то есть когда мы перестанем строить дерево!

Иерархическая кластеризация не требует от нас указывать количество кластеров, и мы даже можем выбрать, какое количество кластеров выглядит лучше всего, поскольку мы строим дерево. Кроме того, алгоритм нечувствителен к выбору метрики расстояния; все они, как правило, работают одинаково хорошо, тогда как с другими алгоритмами кластеризации выбор метрики расстояния имеет решающее значение.Особенно хороший вариант использования методов иерархической кластеризации - это когда базовые данные имеют иерархическую структуру, и вы хотите восстановить иерархию; другие алгоритмы кластеризации не могут этого сделать. Эти преимущества иерархической кластеризации достигаются за счет более низкой эффективности, поскольку она имеет временную сложность O (n³) , в отличие от линейной сложности K-средних и GMM.

.

Смотрите также