Бд это: Что такое база данных

Содержание

Что такое База Данных (БД) / Хабр

База данных — это место для хранения данных. Используется в том числе в клиент-серверной архитектуре. Это все интернет-магазины, сайты кинотеатров или авиабилетов… Вы делаете заказ, а система сохраняет ваши данные в базе.

В этот статье я на простых примерах расскажу, что такое база данных и как она выглядит. А потом поясню некоторые термины из конкретной (реляционной) базы. Те, с которыми вы почти наверняка столкнетесь на работу.

Статья рассчитана на начинающих тестировщиков или аналитиков, то есть тех, кто будет работать с базой, но не на супер-глубоком уровне. Она для тех, кто только входит в мир ИТ, и многого не знает. Она объясняет, что это за звено в клиент-серверной архитектуре такое, и зачем оно нужно.

Содержание

Что такое база данных

База данных — хранилище, куда приложение складывает свои данные. Если приложение небольшое, отдельная база не нужна. Но потом это становится удобнее и выгоднее с точки зрения памяти.

Катя решила открыть свой магазинчик. Она нашла хорошую марку обуви, которую «днем с огнем» не сыскать в ее городе. Заказала оптовую партию и стала потихоньку распродавать через знакомых. Пришлось освободить половину шкафа под коробки, но вроде всё поместилось.

Обувь хорошая, в розницу заказывать в других местах невыгодно — и вот уже у Кати есть постоянные клиенты, которые приводят друзей. Как только какая-то пара заканчивается, Катя делает новый заказ.
Но покупатели хотят новинок, разных размеров. Да и самих покупателей становится все больше и больше. В шкаф коробки уже не влезают!

Теперь, если покупатель просит определенную пару, Катьке сложно её найти. Пока коробок было мало, она помнила наизусть, где что лежит. А теперь уже нет, да и все попытки организовать систему провалились. Места мало, да и детки любят с коробками поиграть.

Тогда Катька решила арендовать складское помещение. И вот теперь красота! Не надо теснить своих домашних, дома чисто и свободно! И на складе место есть, появилась система — тут босоножки, тут сапоги…

Чем больше объемы производства, тем больше нужно места. Если в начале пути склад не нужен, всё поместится дома, то потом это будет оправданно.

Тоже самое и в приложениях. Если приложение маленькое, то все данные можно хранить в памяти. Но учтите, что это память на вашем компьютере, вашем телефоне. И чем больше данных туда пихать, тем медленнее будет работать программа.

Место в памяти ограничено. Поэтому когда данных много, их нужно куда-то сложить. Можно писать в файлики, а можно сохранять информацию в базу данных (сокращенно БД). Выбор за вами. А точнее, за вашим разработчиком.

Как она выглядит

Да примерно как excel-табличка! Есть колонки с заголовками, и информация внутри:

Это называется реляционная база данных — набор таблиц, хранящихся в одном пространстве.

Что за пространство? Ну вот представьте, что вы храните все данные в excel. Можно запихать всю-всю-всю информацию в одну огро-о-о-о-мную таблицу, но это неудобно. Обычно табличек несколько: тут информация по клиентам, там по заказам, а тут по адресам. Эти таблицы удобно хранить в одном месте, поэтому кладем их в отдельную папочку:

Так вот пространство внутри базы данных — это та же самая папочка в винде. Место, куда мы сложили свои таблички, чтобы они все были в одном месте.

Пример базы Oracle

Цель та же — выделить отдельное место, чтобы у вас не была одна большая свалка:

заходишь в папку в винде → видишь файлики только из этой папки
заходишь в пространство → видишь только те таблицы, которые в нем есть

Хранение данных в виде табличек — это не единственно возможный вариант. Вот вам для примера запись из таблицы в системе Users. Там используется MongoDB база данных, она не реляционная. Поэтому вместо таблички «словно в excel» каждая запись хранится в виде объекта, вот так:

А еще есть файловые базы — когда у вас вся информация хранится в файликах. Да-да, простых текстовых файликах!

Почитать о разных видах баз данных можно в википедии. Я не буду в этой статье углубляться в эту тему, потому что моя задача — объяснить «что это вообще такое» для ребят, которые базу в глаза не видели. А на работе они скорее всего столкнутся именно с реляционной базой данных, поэтому о ней и речь.

Да, базы бывают разные. Классификацию можно изучить, можно выучить. Но по факту от начинающего тестировщика обычно нужно уметь достать информацию из реляционной БД («обычно» != «всегда», если что).

Как получить информацию из базы

Нужно записать свой запрос в понятном для базы виде — на SQL. SQL (Structured Query Language) — язык общения с базой данных. В нем есть ключевые слова, которые помогут вам сделать выборку:

select — выбери мне такие-то колонки…
from — из такой-то таблицы базы…
where — такую-то информацию…

Например, я хочу получить информацию по клиенту «Назина Ольга». Составляю в уме ТЗ:

Дай мне информацию по клиенту, у которого ФИО = «Назина Ольга»

Переделываю в SQL:

select * from clients where name = 'Назина Ольга';

В дословном переводе:

select -- выбери мне
* -- все колонки (можно выбирать конкретные, а можно сразу все)
from clients -- из таблицы clients
where name = 'Назина Ольга'; -- где поле name имеет значение 'Назина Ольга'

См также:
Комментарии в Oracle/PLSQL — мой перевод остается работающим запросом, потому что я убрала «лишнее» в комментарии

Если бы у меня была не база данных, а простые excel-файлики, то же действие было бы:

Открыть файл с нужными данными (clients)
Поставить фильтр на колонку «ФИО» — «Назина Ольга».

То есть нам в любом случае надо знать название таблицы, где лежат данные, и название колонки, по которой фильтруем. Это не что-то страшное, что есть только в базе данных. Тоже самое есть в простом экселе.

Бывают запросы и сложнее — когда надо достать данные не из одной таблицы, а из разных. В базе это будет выглядеть даже лучше, чем в эксельке. В экселе вам нужно открыть 1-2-3 таблицы и смотреть в каждую. Неудобно.

А в базе данных вы внутри запроса SQL указываете, какие колонки из каких таблиц вам нужны. И результат запроса их отрисовывает. Скажем, мы хотим увидеть заказ, который сделал клиент, ФИО клиента, и его номер телефона. И всё это в разных таблицах! А мы написали запрос и увидели то, что нам надо:

id_order	order (таблица order)	fio (таблица client)	phone (таблица contacts)
1	Пицца «Маргарита»	Иванова Мария	+7 (926) 555-33-44
2	Комбо набор 1	Петров Павел	+7 (926) 555-22-33

И пусть в таблице клиентов у нас будет 30 колонок, а в таблице заказов 50, в результате выборки мы видим ровно 4 запрошенные. Удобно, ничего лишнего!

Конечно, написать такой запрос будет немного сложнее обычного селекта. Это уже select join, почитать о нем можно тут. И я рекомендую вам его изучить, потому что он входит в «базовое знание sql», которое требуется на собеседованиях.

Результаты выборки можно группировать, сортировать — это следующий уровень сложности. См раздел «статьи и книги по теме» для получения большей информации.

Как связать данные между собой

Вот например, у нас есть интернет-магазин по доставке пиццы. Так выглядит его база данных:

В таблице «client» лежат данные по клиентам: ФИО, пол, дата рождения и т.д.

last_name	first_name	birthdate	VIP
Иванов	Иван	01.02.1977	true
Петрова	Мария	02.04.1989	false
Сидоров	Павел	03.02.1991	false
Иванов	Вася	04.04.1987	false
Ромашкина	Алина	16.11.2000	true

В таблице «orders» лежат данные по заказам. Что заказали (пиццу, суши, роллы), когда, насколько довольны доставкой?

order	addr	date	time
Пицца «Маргарита»	ул Ленина, д5	05.05.2020	06:00
Роллы «Филадельфия» и «Канада»	Студеный пр-д, д 10	15.08.2020	10:15
Пицца 35 см, роллы комбо 1	Заревый, д10	08.09.2020	07:13
Пицца с сосиками по краям	Турчанинов, 6	08.09.2020	08:00
Комбо набор 3, обед №4	Яблочная ул, 20	08.09.2020	08:30

Но как понять, где чей был заказ? Сколько раз заказывал Вася, а сколько Алина?

Тут есть несколько вариантов:

1. Запихать все данные в одну таблицу: тут и заказы, и информация по клиентам… В целом удобно, открыл табличку и сразу видишь — ага, это Васин заказ, а это Машин.

Но есть минусы:

Таблица все растет и растет, в итоге получается просто огромной! А когда данных много, легкость чтения пропадает, придется листать до нужной колонки.
Поиск будет работать медленнее. Чем меньше информации в таблице, тем быстрее поиск. Когда у нас много строк, количество колонок становится существенным.
Много дублей — один человек может сделать хоть сотню заказов. И вся информация по нему будет продублирована сто раз. Неоптимальненько!

Чтобы избежать дублей, таблицы принято разделять:

Клиенты отдельно
Заказы отдельно
Новые объекты отдельно

Но надо при этом их как-то связать между собой, мы ведь всё еще хотим знать, чей конкретно был заказ. Для связи таблиц используется foreign key, внешний ключ.

Нам надо у заказа сделать отметку о клиенте. Значит, таблица «orders» будет ссылаться на таблицу «clients». Ключ можно поставить на любую колонку таблицы (в некоторых базах колонка должна быть уникальной, сначала её нужно такой указать). Какую бы выбрать?

Можно ссылаться на имя. А что, миленько, в таблице заказов будем сразу имя видеть! Но минуточку… А если у нас два клиента Ивана? Или три Маши? Десять Саш… Ну вы поняли =) И как тогда разобраться, где какой клиент? Не подходит!

Можно вешать foreign key на несколько колонок. Например, на фамилию + имя, или фамилию + имя + отчество. Но ведь и ФИО бывают неуникальные! Что тогда? Можно добавить в связку дату рождения. Тогда шанс ошибиться будет минимален, хотя и такие ребята существуют. И чем больше клиентов у вас будет, тем больше шанс встретить дубликат.

А можно не усложнять! Вместо того, чтобы делать внешний ключ на 10 колонок, лучше создать в таблице клиентов primary key, первичный ключ. Первичный ключ отвечает за то, чтобы каждое значение в поле было уникальным, никаких дублей. При попытке добавить в таблицу запись с неуникальным первичным ключом получаешь ошибку:

Здесь ключ — «id_order»

Вот на него и нужно ссылаться! Обычно таким ключом является ID, идентификатор записи. Его можно сделать автоинкрементальным — это значит, что он генерируется сам по алгоритму «прошлое значение + 1».

Например, у нас гостиница для котиков. Это когда хозяева едут в отпуск, а котика оставить не с кем — оставляем в гостинице!
Есть таблица постояльцев:

ID	name	year
1	Барсик	2
2	Пупсик	1

Тут привозят еще одного Барсика. Добавляем его в таблицу:
— Имя Барсик, 5 лет! (мы не указываем ID)
Система добавляет:

ID	name	year
1	Барсик	2
2	Пупсик	1
3	Барсик	5

ID сгенерился автоматически. Последнее значение было 2, значит, новый Барсик получил номер 3. Обратите внимание — Барсиков уже два, но их легко различить, ведь у них разные идентификаторы!
Теперь, если в другой таблице надо будет сослаться на котика, мы будем делать это именно через уникальный идентификатор. Например, у нас есть таблица комнат для постояльцев, куда мы заносим информацию о том, кто там живет:

id_room	square	id_cat (ссылка на id в таблице котиков)
1	5	11
2	10	2
3	10

Мы видим, что в первой комнате живет котик с id = 1, а во второй — с id = 2. В третьей комнате пока никто не живет. Так, благодаря связке таблиц, мы всегда можем понять, что именно за котофей там проживает.

Итак, теперь мы знаем, что идентификатор лучше делать первичным ключом, дабы обеспечить его уникальность. Можно сделать поле автоинкрементальным, чтобы оно заполнялось само. Так и поступим в таблице клиентов:

И в таблице заказов! «id_order» пусть генерится сам и всегда будет уникален. А еще в таблицу заказов мы добавим колонку «id_client» и повесим на нее foreign key, ссылку на «id_client» в таблице клиентов.

Ключей может быть несколько. Одна таблица может ссылаться на несколько других. Скажем, в заказе мы ссылаемся на клиента и поставщика.

И наоборот, несколько таблиц могут ссылаться на одну и ту же колонку текущей таблицы. ID клиента мы можем указывать в таблице адресов, телефонов, email адресов, документов, заказов… Ограничений на это нет.

Зачем в базе индексы

Давайте представим, что у нас есть табличка excel. Если она небольшая (пара строк, пара колонок), то найти нужную ячейку не составит труда:

Открыли файлик — открывается моментально (если нет проблем с жестким диском)
Нажали «Ctrl + F», ввели запрос — тут же нашли результат.

Но что, если у нас сотни колонок и миллионы строк в файлике? Тогда начинаются тормоза. Файл открывается долго, в поиск значение ввели и система подвисла, обрабатывая результат…

Всё то же самое и в базе данных. Если табличка маленькая, любой запрос к ней отработает моментально. Если же таблица будет большая и с кучей данных, то результата запроса можно ждать минут по 15. А иногда и пару часов!

Если вы заранее знаете, что данных в базе будет много, нужно продумать основные сценарии поиска. И на колонки, по которым будете искать, нужно повесить индексы.

Индекс — это как алфавитный указатель в библиотеке. Вот представьте, заходите вы в библиотеку и хотите найти «Преступление и наказание» Достоевского. А все книги стоят «от балды», никакого порядка. Чтобы найти нужную, надо обойти все стелажи и просмотреть все полки!

Совсем другое дело, если книги отсортированы по авторам. А внутри автора — по названию. Тогда найти нужную книгу будет легко!

Индекс играет ту же роль для базы данных. Если повесить его на колонку таблицы, поиск по ней пойдет быстрее!

А можно повесить индекс на несколько нужных колонок (автор + название). Тут главное — не забывать порядок поиска в индексе. Если у нас индекс сначала по автору, а потом по названию, он будет бесполезен для поиска по названию, придется все равно пересматривать все книги. Поэтому, если нам часто нужно искать по названию и почти никогда — только по автору, имеет смысл поменять порядок в индексе — сначала название, потом автор.

Что делать, если запрос к БД тормозит

Если мы говорим о тестировщиках (а статья написана в первую очередь для них), то тут есть 2 варианта:

Вы работаете с базой напрямую, составляете запросы к ней. И эти запросы работают медленно.
Медленно работает система, но уже поняли, что тормозит выборка из БД (например, увидели в логах).

Первый вариант мы разбирать не будем. Потому что это не про базу, а про SQL. И, если вы работаете с базой, то должны уметь писать сложные запросы, применять хинты там, где нужно, и так далее. Это не тема базовой статьи.

А вот что делать во втором случае? Это не задача тестировщика — разбираться в том, почему запрос работает медленно. Этим занимаются DBA (администраторы баз данных) или разработчики.

Зато задача тестировщика — предоставить разработчику всю нужную информацию. Иногда её можно запросить у заказчика и его админов, а иногда нужно достать самому. Обычно для этого нужно:

Получить план запроса
Пересобрать статистику и проверить, продолжает ли тормозить

План запроса

Смотрите, когда вы выполняете любой запрос, что делает система:

Строит план выполнения запроса (как ей кажется, оптимальный)
Выполняет его

Посмотреть план можно через ключевые слова. В Oracle это EXPLAIN PLAN:

EXPLAIN PLAN FOR -- построй мне план для...

SELECT last_name FROM employees; -- вот такого запроса!

А если вы работаете через графический интерфейс, то там обычно можно просто выделить запрос и нажать горячую клавишу. Выглядит ответ примерно так:

На рис sql developer — графический интерфейс для обращения к базе Oracle

Сверху на картинке идёт запрос. А снизу — план его выполнения. Нас сейчас не сильно волнует, что значит информация из первых колонок (то, как именно запрос обходит базу, в данном случае фулл-скан по таблице), нас интересует последняя колонка, «COST». Это стоимость запроса — 857 ms.

А теперь изменим запрос, сделав выборку по одному конкретному человеку по колонке с индексом:

Оп, цена запроса уже 5 ms. Это, на минуточку, в 170 раз быстрее!

И это простейший запрос на тестовой базе. В реальной базе данных будет сильно больше, поэтому проход таблицы по индексированной колонке существенно сократит время выполнения запроса.

Вот пример плана чуть более сложного запроса, когда мы делаем выборку из двух таблиц:

Вы не обязаны понимать, «что тут вообще происходит», но вам нужно уметь получать этот план. Пригодится.

Допустим, поступает жалоба от заказчика — клиент открывает карточку в вебе, а она открывается минуту. Что-то где-то тормозит! Но что и где? Начинаем разбираться. Причины бывают разные:

Тормозит на уровне БД — тут или сам запрос долго отрабатывает, или статистику давно не пересобирали, или диски подыхают.
Тормозит на уровне приложения — тогда надо копаться внутри кода функции «открыть карточку», что она там делает, получив ответ от Базы (и снова есть вариант «подыхают диски, на которых установлено ПО»).
Тормозит на уровне сети — сервер приложения и сервер БД обычно размещают на разных машинах. Значит, есть общение между ними по интернету. А интернет может тупить.

Если есть подозрение, что тормозит сам select, разработчик попросит прислать план его выполнения на реальной базе. Конечно, если «с той стороны» грамотные админы, они это сделают сами. Но иногда это нужно уметь вам. Например, если вас отправили в банк разбираться на месте, что пошло не так. Вы проверяете разные гипотезы и собираете информацию для разработчика.

Собираете план, сохраняете в файлик и прикладываете в задачу в джире. Или отправляете по почте.

У меня бывало, что именно так находился баг — на тестовой базе запрос идет по правильному пути, а на боевой — нет. И на боевой идет не по индексам, что сильно его тормозит. Тут уже дальше разработчик думает, почему так получилось и как именно это исправить.

Статистика в БД

Именно статистика позволяет базе данных выбрать оптимальный план выполнения запроса. Почему вообще возникают проблемы вида «на тестовой базе один план, на боевой другой»?

Да потому, что один и тот же запрос можно выполнить несколькими способами. Например, у нас есть таблица клиентов и таблица телефонов, и мы пишем такой запрос:

Найди мне всех клиентов, созданных в этом году,
У которых оператор связи в телефоне — Мегафон

Как можно выполнить запрос? Можно сначала обойти таблицу клиентов и поискать тех, кто создан в этом году. А потом уже для них проверять телефоны. Можно наоборот, проверить все телефоны на оператора и потом уже для связанных клиентов проверять дату создания.

Какой вариант будет лучше? Никто не скажет без данных по таблицам. Может, у нас мало клиентов, но кучи телефонов (база перекупщиков), тогда быстрее будет начать с клиентов. А может, у нас куча миллионы клиентов, но всего пара сотен телефонов, тогда мы начнем с них.

Так вот, в статистике по БД хранится в том числе информация о распределении данных и характеристики хранения таблиц и индексов. И когда вы запускаете запрос, база (а точнее, оптимизатор внутри нее) строит возможные планы выполнения. Для каждого плана рассчитывает примерное время выполнения, а потом выбирает лучшее.

Время же он рассчитывает, ориентируясь на статистику:

Сколько данных находится в таблице?
Есть ли индекс по колонке, по которой я буду искать?

Именно поэтому просто пересбор статистики иногда убирает проблему «у нас тут тормозит». Прилетело в таблицу много данных, а статистика об этом не знает, и чешет по таблице через фуллскан, считая, что информации там мало.

См также:
Ручной и автоматический сбор статистики оптимизатора в базе данных Oracle
Практические методы оптимизации запросов в Apache Spark — подробнее об оптимизации запросов, в том числе и про индексы

Преимущества реляционных баз данных

Почему используют реляционную базу данных:

Она поддерживают требования ACID (по крайней мере транзакционная БД)
Это единый синтаксис SQL, который используется повсеместно

Требования ACID

ACID — это аббревиатура из требований, которые обеспечивают сохранность ваших данных:

Atomicity — Атомарность
Consistency — Согласованность
Isolation — Изолированность
Durability — Надёжность

Если база данных не поддерживает их, то могут быть печальные последствия из серии «Деньги с одного счета ушли, на другой не пришли? Ну сорян, бывает».

См также:
Требования ACID на простом языке — подробнее об этих требованиях

Единый синтаксис SQL

Я спросила знакомого разработчика:

— Ну и что, что единый синтаксис? В чем его плюшка то?

Ответ прекрасен, так что делюсь с вами:

— Почему в школе все преподают на русском? Почему не каждый свой язык? Одна школа — один, другая — другой. А ещё лучше не школа, а для каждого человека. Почему вавилонскую башню недостроили?

Как разработчик пишет код? Написал, проверил на коленке. Если не работает — думает, почему. Если непонятно, идет гуглить похожие ошибки. А что проще нагуглить? Ошибку распространенной БД, или сделанный на коленке костыль для работы с файлами? Вот то-то и оно…

Что знать для собеседования

Для начала я хочу уточнить, что я сама тестировщик. И мои статьи в первую очередь для тестировщиков ))

Так вот, тестировщика на собеседовании не будут спрашивать про базы данных. Разработчика ещё могут спросить, а вас то зачем? Вполне достаточно понимания, что это вообще такое. И про ключи могут спросить — что такое primary или foreign key, зачем они вообще нужны.

Зато тестировщика спрашивают про SQL. Вот вам обсуждение из чатика выпускников, пригодится для повторения материала:

— В вакансии написано: уметь составлять простые SQL запросы. А простые это какие в народном понимании?

— (inner, outer) join, select, insert, update, create, последнее время популярны индексы, group by, having, distinct.

SQL выходит за рамки данной статьи, здесь я лишь пояснила, что это вообще такое. А дальше читайте статьи / книги из следующего раздела, или гуглите каждое слово из цитаты выше.

Статьи и книги по теме

База данных

Википедия

Какие бывают базы данных

Базы данных. Виды и типы баз данных. Структура реляционных баз данных. Проектирование баз данных. Сетевые и иерархические базы данных.

SQL

Книги:

Изучаем SQL. Линн Бейли — Обожаю эту линейку книг, серию Head First O`Reilly. И всем рекомендую)) Просто и доступно даже о сложном пишут.

Статьи:

Как изучить основы SQL за 2 дня

Полезные запросы

Тренажеры:

http://www.sql-ex.ru/ — Бесплатный тренажер для практики

Ресурсы и инструменты для практики с базами данных | SQL

Задачка по SQL. Найти объединенные данные

Резюме

База данных — это место для хранения данных. Они бывают самых разных видов, даже файловые! Но самые распространенные — реляционные базы данных, где данные хранятся в виде таблиц.

Если посмотреть на информацию о таблице в БД, мы можем увидеть ее ключи и индексы. Что это такое:

1. PK — primary key, первичный ключ. Гарантирует уникальность данных, часто используется для колонки с ID. Если ключ наложен на одну колонку — каждое значение в ячейках этой колонки уникальное. Если на несколько — комбинации строк по колонкам уникальны.

2. FK — foreign key, внешний ключ. Нужен для связки двух таблиц в разных соотношениях (1:1, 1:N, N:N). Этот ключ указываем в «дочерней» таблице, то есть в той, которая ссылается на родительскую (в таблице с данными по лицевому счету отсылка на client_id из таблицы клиентов).

3. Индекс. Нужен для ускорения выборки из таблицы.

Транзакционные базы данных выполняют требования ACID:

Atomicity — Атомарность
Consistency — Согласованность
Isolation — Изолированность
Durability — Надежность

См также:
Что такое транзакция

И за это их выбирают разработчики. Мы получаем не просто хранилище данных. Наши данные защищены от неприятностей типа отключения электричества на середине бизнес-операции (с одного счета деньги списать, на другой записать). А еще по ним можно быстро искать, ведь разработчики баз данных оптимизируют свои приложения для этого.

Поэтому логика приложения — отдельно, база — отдельно. Так и получается клиент-серверная архитектура =)

См также:
Клиент-серверная архитектура в картинках

Чтобы достать данные из базы, надо написать запрос к ней на языке SQL (Structured Query Language). Разработчики пишут SQL-запросы внутри кода приложения. А тестировщики используют SQL для:

Поиска по базе — правильно ли данные сохранились? В нужные таблицы легли? Это select-запросы.
Подготовки тестовых данных — а что, если это значение будет пустое? А что, если у меня будет 2 лицевых счета на одной карточке? Можно готовить данные через графический интерфейс, но намного быстрее отправить несколько запросов в базу. Когда есть к ней доступ и вы знаете SQL =)

План-минимум для изучения: select, join, insert, update, create, delete, group by, having, distinct.

PS — больше полезных статей ищите в моем блоге по метке «полезное». А полезные видео — на моем youtube-канале

База данных — это… Что такое База данных?

Ба́за да́нных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ) (Гражданский кодекс РФ, ст. 1260).

Нажмите для увеличения

Многие специалисты указывают на распространённую ошибку, состоящую в некорректном использовании термина «база данных» вместо термина «система управления базами данных», и указывают на необходимость различения этих понятий.^[1]

Проблемы определения

В литературе предлагается множество определений понятия «база данных», отражающих скорее субъективное мнение тех или иных авторов, однако общепризнанная единая формулировка отсутствует.

Определения из международных стандартов:

База данных — совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных.^[2]
База данных — совокупность данных, организованных в соответствии с концептуальной структурой, описывающей характеристики этих данных и взаимоотношения между ними, причем такое собрание данных, которое поддерживает одну или более областей применения^[3].

Определения из авторитетных монографий:

База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей.^[4]
База данных — некоторый набор перманентных (постоянно хранимых) данных, используемых прикладными программными системами какого-либо предприятия.^[5]
База данных — совместно используемый набор логически связанных данных (и описание этих данных), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей организации.^[6]

В определениях наиболее часто (явно или неявно) присутствуют следующие отличительные признаки^[7]:

БД хранится и обрабатывается в вычислительной системе.
Таким образом, любые внекомпьютерные хранилища информации (архивы, библиотеки, картотеки и т. п.) базами данных не являются.
Данные в БД логически структурированы (систематизированы) с целью обеспечения возможности их эффективного поиска и обработки в вычислительной системе.
Структурированность подразумевает явное выделение составных частей (элементов), связей между ними, а также типизацию элементов и связей, при которой с типом элемента (связи) соотносится определённая семантика и допустимые операции.^[8]
БД включает схему, или метаданные, описывающие логическую структуру БД в формальном виде (в соответствии с некоторой метамоделью).
В соответствии с ГОСТ Р ИСО МЭК ТО 10032-2007, «постоянные данные в среде базы данных включают в себя схему и базу данных. Схема включает в себя описания содержания, структуры и ограничений целостности, используемые для создания и поддержки базы данных. База данных включает в себя набор постоянных данных, определенных с помощью схемы. Система управления данными использует определения данных в схеме для обеспечения доступа и управления доступом к данным в базе данных».^[2]

Из перечисленных признаков только первый является строгим, а другие допускают различные трактовки и различные степени оценки. Можно лишь установить некоторую степень соответствия требованиям к БД.

В такой ситуации не последнюю роль играет общепринятая практика. В соответствии с ней, например, не называют базами данных файловые архивы, Интернет-порталы или электронные таблицы, несмотря на то, что они в некоторой степени обладают признаками БД. Принято считать, что эта степень в большинстве случаев недостаточна (хотя могут быть исключения).

История

История возникновения и развития технологий баз данных может рассматриваться как в широком, так и в узком аспекте.

В широком аспекте понятие истории баз данных обобщается до истории любых средств, с помощью которых человечество хранило и обрабатывало данные. В таком контексте упоминаются, например, средства учёта царской казны и налогов в древнем Шумере (4000 г. до н. э.),^[9] узелковая письменность инков — кипу, клинописи, содержащие документы Ассирийского царства и т. п. Следует помнить, что недостатком этого подхода является размывание понятия «база данных» и фактическое его слияние с понятиями «архив» и даже «письменность».

История баз данных в узком аспекте рассматривает базы данных в традиционном (современном) понимании. Эта история начинается с 1955 года, когда появилось программируемое оборудование обработки записей. Программное обеспечение этого времени поддерживало модель обработки записей на основе файлов. Для хранения данных использовались перфокарты.^[9]

Оперативные сетевые базы данных появились в середине 1960-х. Операции над оперативными базами данных обрабатывались в интерактивном режиме с помощью терминалов. Простые индексно-последовательные организации записей быстро развились к более мощной модели записей, ориентированной на наборы. За руководство работой Data Base Task Group (DBTG), разработавшей стандартный язык описания данных и манипулирования данными, Чарльз Бахман получил Тьюринговскую премию.

В это же время в сообществе баз данных COBOL была проработана концепция схем баз данных и концепция независимости данных.

Следующий важный этап связан с появлением в начале 1970-х реляционной модели данных, благодаря работам Эдгара Ф. Кодда. Работы Кодда открыли путь к тесной связи прикладной технологии баз данных с математикой и логикой. За свой вклад в теорию и практику Эдгар Ф. Кодд также получил премию Тьюринга.

Сам термин database (база данных) появился в начале 1960-х годов, и был введён в употребление на симпозиумах, организованных фирмой SDC (System Development Corporation) в 1964 и 1965 годах, хотя понимался сначала в довольно узком смысле, в контексте систем искусственного интеллекта. В широкое употребление в современном понимании термин вошёл лишь в 1970-е годы.^[10]

Виды баз данных

Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям. Например, в «Энциклопедии технологий баз данных»,^[4] по материалам которой написан данный раздел, определяются свыше 50 видов БД.

Основные классификации приведены ниже.

Классификация по модели данных

Примеры:

Классификация по среде постоянного хранения

Во вторичной памяти, или традиционная (англ. conventional database): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — как правило жёсткий диск.
В оперативную память СУБД помещает лишь кеш и данные для текущей обработки.
В оперативной памяти (англ. in-memory database, memory-resident database, main memory database): все данные на стадии исполнения находятся в оперативной памяти.
В третичной памяти (англ. tertiary database): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило на основе магнитных лент или оптических дисков.
Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кеш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

Классификация по содержимому

Примеры:

Географическая
Историческая
Научная
Мультимедийная.

Классификация по степени распределённости

Централизованная, или сосредоточенная (англ. centralized database): БД, полностью поддерживаемая на одном компьютере.
Распределённая (англ. distributed database): БД, составные части которой размещаются в различных узлах компьютерной сети в соответствии с каким-либо критерием.
- Неоднородная (англ. heterogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами более одной СУБД
- Однородная (англ. homogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами одной и той же СУБД.
- Фрагментированная, или секционированная (англ. partitioned database): методом распределения данных является фрагментирование (партиционирование, секционирование), вертикальное или горизонтальное.
- Тиражированная (англ. replicated database): методом распределения данных является тиражирование (репликация).

Другие виды БД

Пространственная (англ. spatial database): БД, в которой поддерживаются пространственные свойства сущностей предметной области. Такие БД широко используются в геоинформационных системах.
Временная, или темпоральная (англ. temporal database): БД, в которой поддерживается какой-либо аспект времени, не считая времени, определяемого пользователем.
Пространственно-временная (англ. spatial-temporal database) БД: БД, в которой одновременно поддерживается одно или более измерений в аспектах как пространства, так и времени.
Циклическая (англ. round-robin database): БД, объём хранимых данных которой не меняется со временем, поскольку в процессе сохранения данных одни и те же записи используются циклически.

Сверхбольшие базы данных

Сверхбольшая база данных (англ. Very Large Database, VLDB) — это база данных, которая занимает чрезвычайно большой объём на устройстве физического хранения. Термин подразумевает максимально возможные объёмы БД, которые определяются последними достижениями в технологиях физического хранения данных и в технологиях программного оперирования данными.

Количественное определение понятия «чрезвычайно большой объём» меняется во времени; в настоящее время считается, что это объём, измеряемый по меньшей мере петабайтами. Для сравнения, в 2005 г. самыми крупными в мире считались базы данных с объёмом хранилища порядка 100 терабайт.^[11]

Специалисты отмечают необходимость особых подходов к проектированию сверхбольших БД. Для их создания нередко выполняются специальные проекты с целью поиска таких системотехнических решений, которые позволили бы хоть как-то работать с такими большими объёмами данных. Как правило необходимы специальные решения для дисковой подсистемы, специальные версии операционной среды и специальные механизмы обращения СУБД к данным.^[12]

Исследования в области хранения и обработки сверхбольших баз данных VLDB всегда находятся на острие теории и практики баз данных. В частности, с 1975 года проходит ежегодная конференция International Conference on Very Large Data Bases («Международная конференция по сверхбольшим базам данных»). Большинство исследований проводится под эгидой некоммерческой организации VLDB Endowment (Фонд целевого капитала «VLDB»), которая обеспечивает продвижение научных работ и обмен информацией в области сверхбольших БД и смежных областях.

Примечания

↑ «Следует отметить, что термин база данных часто используется даже тогда, когда на самом деле подразумевается СУБД. […]Такое обращение с терминами предосудительно». — К. Дж. Дейт. Введение в системы баз данных. — 8-е изд. — М.: «Вильямс», 2006, стр. 50.
«Этот термин (база данных) часто ошибочно используется вместо термина ‘система управления базами данных’». — Когаловский М. Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2002., стр. 460.
«Среди непрофессионалов […] путаница возникает при использовании терминов „база данных“ и „система управления базами данных“. […] Мы будем строго разделять эти термины». — Кузнецов С. Д. Основы баз данных: учебное пособие. — 2-е издание, испр. — М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007, стр. 19.
↑ ¹ ² ГОСТ Р ИСО МЭК ТО 10032-2007: Эталонная модель управления данными (идентичен ISO/IEC TR 10032:2003 Information technology — Reference model of data management)
↑ ISO/IEC 2382-1:1993. Information technology — Vocabulary — Part 1: Fundamental terms
↑ ¹ ² Когаловский М. Р., 2002
↑ Дейт К. Дж., 2005
↑ Коннолли Т., Бегг К., 2003
↑ Мирошниченко Е. А. К формальному определению понятия «база даных» // Пробл. информатики. 2011. № 2. С. 83-87. [1]
↑ Важно понимать, что структурированность базы данных оценивается не на уровне физического хранения (на котором все данные представлены совокупностями битов или байтов), а на уровне некоторой логической модели данных.
↑ ¹ ² Грей, Дж. Управление данными: прошлое, настоящее и будущее
↑ Haigh T. How Data Got its Base: Information Storage Software in the 1950s and 1960s // IEEE Annals of the History of Computing. — 2009. — #4 October-December
↑ «Экстремальные» базы данных: Cамые большие и самые быстрые, 2010 г.
↑ Огромная база данных

Литература

Отечественная

Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 800 с. — ISBN 5-279-02276-4
Кузнецов С. Д. Основы баз данных. — 2-е изд. — М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 484 с. — ISBN 978-5-94774-736-2

Переводная

Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных = Introduction to Database Systems. — 8-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — 1328 с. — ISBN 5-8459-0788-8 (рус.) 0-321-19784-4 (англ.)
Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика = Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2003. — 1436 с. — ISBN 0-201-70857-4
Гарсиа-Молина Г., Ульман Дж., Уидом Дж. Системы баз данных. Полный курс = Database Systems: The Complete Book. — Вильямс, 2003. — 1088 с. — ISBN 5-8459-0384-X

Иностранная

Ссылки

См. также

Структура базы данных — это… Что такое Структура базы данных?

Структура базы данных

Структура базы данных: Структура базы данных — принцип или порядок организации записей в базе данных и связей между ними.
См. также: Структуры баз данных Структуры данных Базы данных

Структура активов
Структура данных

Смотреть что такое «Структура базы данных» в других словарях:

структура базы данных — duomenų bazės struktūra statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. database structure vok. Datenbankstruktur rus. структура базы данных, f pranc. format des données, m; structure des données, f … Automatikos terminų žodynas
Структура базы данных — … Википедия
Схема базы данных — включает в себя описания содержания, структуры и ограничений целостности, используемые для создания и поддержки базы данных[1]. Постоянные данные в среде базы данных включают в себя схему и базу данных. Система управления данными использует… … Википедия
Таблица (базы данных) — У этого термина существуют и другие значения, см. Таблица (значения). Таблица (англ. table) (в реляционной модели данных) структура хранения данных, состоящая из строк и столбцов и обладающая следующими свойствами: значения, находящиеся в одном… … Википедия
Иерархические базы данных — Иерархическая модель базы данных состоит из объектов с указателями от родительских объектов к потомкам, соединяя вместе связанную информацию. Иерархические базы данных могут быть представлены как дерево, состоящее из объектов различных уровней.… … Википедия
Представление (базы данных) — У этого термина существуют и другие значения, см. Представление. Представление (англ. view, более созвучное не стандартное название «вид», в сленге программистов часто используется в качестве заимствования из английского «вьюха», «вьюшка»)… … Википедия
ГОСТ 20886-85: Организация данных в системах обработки данных. Термины и определения — Терминология ГОСТ 20886 85: Организация данных в системах обработки данных. Термины и определения оригинал документа: 6. База данных БД Data base Совокупность данных, организованных по определенным правилам, предусматривающим общие принципы… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Циклическая база данных — (англ. Round robin Database, RRD) база данных, объём хранимых данных которой не меняется со временем,[1] поскольку количество записей постоянно, в процессе сохранения данных они используются циклически.[2][3][4] Как правило,… … Википедия
Проектирование баз данных — процесс создания схемы базы данных и определения необходимых ограничений целостности. Содержание 1 Основные задачи проектирования баз данных … Википедия
ГОСТ Р ИСО/МЭК 19762-1-2011: Информационные технологии. Технологии автоматической идентификации и сбора данных (АИСД). Гармонизированный словарь. Часть 1. Общие термины в области АИСД — Терминология ГОСТ Р ИСО/МЭК 19762 1 2011: Информационные технологии. Технологии автоматической идентификации и сбора данных (АИСД). Гармонизированный словарь. Часть 1. Общие термины в области АИСД оригинал документа: Accredited Standards… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Сервер баз данных SQL server

SQL server — это система управления базами данных, в работе с которой используется язык программирования SQL. О принципах работы и основных видах серверов баз данных SQL server будет рассказано в представленной статье.

Особенности функционирования SQL server

СУБД SQL server используются для создания, размещения, хранения и управления реляционными (табличными) базами данных на специальных серверах или в облаке. Они работают через настольные приложения и web-сайты. К основным преимуществам их функционирования относятся:

высокоскоростной доступ к данным, обеспечиваемый надежной клиент-серверной архитектурой СУБД;
простота работы и администрирования, обусловленные понятной структурой языка программирования SQL;
безопасность хранения информации в БД — благодаря возможности шифрования данных и резервного копирования.

Специфика работы сервера базы данных SQL server заключается в транзакционной обработке данных. Это означает, что по каждому запросу от СУБД обрабатывается и сохраняется небольшое количество информации.

Применение SQL server позволяет автоматизировать решение различных бизнес-задач, поддерживать проведение аналитики данных в режиме онлайн, отслеживать направление ресурсов СУБД, управлять транзакциями (операциями по обработке данных).

Виды SQL-серверов

Для реализации функций СУБД на сегодняшний день чаще всего используются следующие SQL-серверы:

MS SQL server — многопользовательский программный продукт, разработанный компанией Microsoft, обладающий высокой производительностью и отказоустойчивостью, тесно интегрированный с ОС Windows. Этот сервер поддерживает удаленные подключения, работает с многими популярными типами данных, дает возможность создавать триггеры и хранимые данные, имеет практичные и удобные утилиты для настройки;
Oracle Database server — СУБД, предназначенная для создания, консолидации и управления базами данных в облачной среде. Используя этот сервер, можно как автоматизировать обычные бизнес-операции, так и выполнять динамический многомерный анализ данных (OLAP), проводить операции с документами xml-формата и управлять разделенной и локальной информацией;
IBM DB2 — семейство СУБД для работы с реляционными базами данных, признанное самым производительным, имеющим высокие технические показатели и возможности масштабирования. SQL-серверы этой группы характеризуются мультиплатформенностью, способностью к мгновенному созданию резервных копий и восстановлению БД, реорганизации таблиц в онлайн-режиме, разбиению баз данных, определению пользователями новых типов данных;
MySQL — СУБД, разработанная и поддерживаемая компанией Oracle. В основном она используется локальными или удаленными клиентами, позволяя им работать с таблицами разных типов, поддерживающих полнотекстовый поиск или выполняющих транзакции на уровне отдельных записей;
PostgreSQL — СУБД с открытым исходным кодом, работающая с объектно-реляционными (поддерживающими пользовательские объекты) базами данных. Также PostgreSQL предназначена для создания, хранения и извлечения сложных структур данных. Она поддерживает самые различные типы данных (среди них — числовые, текстовые, булевы, денежные, бинарные данные, сетевые адреса, xml и другие).

Обучение работе с серверами баз данных SQL server возможно для всех желающих в рамках профессиональной подготовки по курсу«Инструментальные средства бизнес-аналитики», которую проводит ВШБИ НИУ ВШЭ. Записаться на обучение по данному курсу можно на нашем сайте.

← Назад к списку

Базы данных

	Изобретения	ретроспектива
	RUPAT (RUPAT_NEW) — полнотекстовые БД Российских патентов на изобретения	1994 — по н.в.
	RUPAT_OLD — ретроспективная БД Российских патентных документов в факсимильном виде (В связи с автоматическим переводом документов в цифровой формат возможны ошибки, точность поиска не гарантируется)	1924 — 1993
	RUPATABRU- реферативная БД Российских патентов на изобретения	1994 — по н.в.
	RUPATAP- формулы заявок на российские изобретения	— по н.в.
	RUPATABEN — реферативная БД Российских патентов на изобретения на английском языке	1994 — по н.в.
	IMPIN — полнотекстовая БД «Перспективные изобретения»	— 2015
	MPK — БД Международная патентная классификация
	Полезные модели	—
	RUPM (RUPM_NEW) — полнотекстовая БД Российских полезных моделей	1994 — по н.в.
	RUPMAB — реферативная БД Российских полезных моделей	1994 — по н.в.
	Товарные знаки	—
	RUTM (RUTM_NEW) — БД Российских товарных знаков	— по н.в.
	RUTMAP — заявки на регистрацию товарного знака и знака обслуживания	2005 — по н.в.
	RUGP — БД наименований мест происхождения товаров	— по н.в.
	RUGPAP — заявки на регистрацию наименования места происхождения товара	2005 — по н.в.
	WKTM — БД общеизвестных в России товарных знаков	— по н.в.
	MKTU — БД Международная классификация товаров и услуг (МКТУ)	—
	Промышленные образцы	—
	RUDE (RUDE_NEW) — БД промышленных образцов	1993 — по н.в.
	MKPO — БД Международная классификация промышленных образцов (МКПО)	—
	Программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем	—
	EVM — БД программ для ЭВМ	06.2013 — по н.в.
	DB — базы данных	06.2013 — по н.в.
	TIMS — БД топологий интегральных микросхем	06.2013 — по н.в.

Масштабирование баз данных — партиционирование, репликация и шардинг

СУБД — это очень часто «узкое место» в производительности веб-приложений, влияющее на быстродействие и устойчивость к высоким нагрузкам. В момент, когда сервер баз данных не может справится с нагрузками, производится масштабирование.

Рассмотрим основные способы увеличения производительности СУБД.

Масштабирование SQL и NoSQL

Описанные ниже схемы масштабирования применимы как для реляционных баз данных, тах и для NoSQL-хранилищ. Разумеется, что у всех баз данных и хранилищ есть своя специфика, поэтому мы рассмотрим только основные направления и в детали реализации вдаваться не будем.

Партиционирование (partitioning)

Партиционирование — это разбиение таблиц, содержащих большое количество записей, на логические части по неким выбранным администратором критериям. Партиционирование таблиц делит весь объем операций по обработке данных на несколько независимых и параллельно выполняющихся потоков, что существенно ускоряет работу СУБД. Для правильного конфигурирования параметров партиционирования необходимо, чтобы в каждом потоке было примерно одинаковое количество записей.

Например, на новостных сайтах имеет смысл партиционировать записи по дате публикации, так как свежие новости на несколько порядков более востребованы и чаще требуется работа именно с ними, а не со всех архивом за годы существования новостного ресурса.

Репликация (replication)

Репликация — это синхронное или асинхронное копирование данных между несколькими серверами. Ведущие сервера называют мастерами (master), а ведомые сервера — слэйвами (slave). Мастера используются для изменения данных, а слэйвы — для считывания. В классической схеме репликации обычно один мастер и несколько слэйвов, так как в большей части веб-проектов операций чтения на несколько порядков больше, чем операций записи. Однако в более сложной схеме репликации может быть и несколько мастеров.

Например, создание нескольких дополнительных slave-серверов позволяет снять с основного сервера нагрузку и повысить общую производительность системы, а также можно организовать слэйвы под конкретные ресурсоёмкие задачи и таким образом, например, упростить составление серьёзных аналитических отчётов — используемый для этих целей slave может быть нагружен на 100%, но на работу других пользователей приложения это не повлияет.

Шардинг (sharding)

Шардинг — это прием, который позволяет распределять данные между разными физическими серверами. Процесс шардинга предполагает разнесения данных между отдельными шардами на основе некого ключа шардинга. Связанные одинаковым значением ключа шардинга сущности группируются в набор данных по заданному ключу, а этот набор хранится в пределах одного физического шарда. Это существенно облегчает обработку данных.

Например, в системах типа социальных сетей ключом для шардинга может быть ID пользователя, таким образом все данные пользователя будут храниться и обрабатываться на одном сервере, а не собираться по частям с нескольких.

Научно-исследовательские базы данных | Научные журналы

EBSCO предлагает информационные ресурсы по всем областям науки и техники.

Большая коллекция научно-исследовательских баз данных EBSCO позволяет пользователям с различными сферами интересов и разными уровнями квалификации получить доступ к полнотекстовой информации. Наши базы данных удовлетворяют исследовательские потребности пользователей в университетах, медицинских учреждениях, корпорациях и правительственный учреждениях, публичных и школьных библиотеках. Доступ к базам данных осуществляется через EBSCOhost, нашу собственную интуитивно понятную исследовательскую платформу.

Научные базы данных

Базы данных EBSCO для научных библиотек предоставляют исследователям и студентам тысячи рецензируемых полнотекстовых научных журналов, а также доступ к ведущим предметным указателям. Наши академические ресурсы охватывают важнейшие направления в науке и технике, технологиях, математике, искусстве и гуманитарных науках, социальных науках, праве и бизнесе.

Медицинские базы данных и базы данных по уходу за пациентами

Медицинские базы данных и базы данных по уходу за пациентами EBSCO Health обеспечивают быстрый доступ к полным текстам лучших журналов для врачей и сотрудников медицинских учреждений. Являетесь ли Вы исследователем-медиком, студентом или профессионалом, работающим в пункте медицинской помощи, клинические базы данных, EBSCO Health предоставит Вам необходимую информацию для принятия обоснованных и уверенных решений. Эти базы данных являются совместимыми с ресурсами EBSCO Health в пунктах медицинской помощи.

Базы данных для корпораций

Вы можете поддержать деятельность ваших сотрудников, а именно их индивидуальные, командные и организационные научные исследования, и разработки, предоставив доступ к базам данных EBSCO, охватывающим множество областей бизнеса. Данные ресурсы подходят менеджерам и сотрудникам в любой отрасли, вне зависимости от опыта, и контент может быть добавлен в систему управления обучением в организации.

Базы данных для государственных учреждений

EBSCO предоставляет научно-исследовательские базы данных, содержание которых отвечает уникальным научно-исследовательским целям государственных и военных организаций. Данные ресурсы охватывают множество областе, таких как исследования и разработки, управление, военная разведка, демобилизация с военной службы и многое другое.

Базы данных для общественных библиотек

Используете ли Вы весь потенциал Вашей библиотеки? Базы данных EBSCO, созданные специально для общественных библиотек, предоставляют контент для пользователей всех возрастов, уровней квалификации и интересов. Эти ресурсы могут помочь студентам в выполнении домашних заданий, совершенствовать исследовательские навыки пользователей, помогать им в выполнении их собственных проектов и многое другое.

Базы данных для школ

Компания EBSCO предлагает базы данных, разработанные специально для учащихся начальных и средних школ. Наши базы данных для школ поддерживают процесс обучения и помогают учащимся в развитии исследовательских навыков. Высококачественный контент баз данных также отвечает международным стандартам учебных планов бакалавриата.

Узнайте больше о научно-исследовательских базах данных EBSCO на англоязычном сайте

Свяжитесь с нами — BD

Возможность Пожалуйста SelectAnesthesia deliveryBiopsyBiosciencesBiosurgeryCervical рак screeningDiabetes careDrug доставка systemsGastrointestinal careHazardous safetyHernia наркотиков ремонт и fixationHome careInfection preventionInfusion therapyInterventional specialitiesLab automationMedication и поставлять managementMicrobiology solutionsMolecular diagnosticsPatient мониторинга и температуры managementProstate healthSharps удаление solutionsSingle клеток multiomicsSoftware solutionsSpecimen collectionSurgical instrumentsSyringes и needlesUrology и почек healthVascular accessVascular surgeryWound уход

Линия продуктов Пожалуйста выберите

Пожалуйста SelectAnesthesia иглы и syringesBD Intelliport ™ Медикаменты Управление SystemRegional анестезия traysBone biopsyBreast biopsySentinel лимфатических узлов biopsySoft ткани biopsyBD Accuri ™ C6 PlusBD FACS ™ Lyse Wash AssistantBD FACS ™ Sample Prep Assistant (SPA) IIIBD FACSAria ™ FusionBD FACSCalibur ™ BD FACSCanto ™ BD FACSCanto ™ IIBD FACSCelesta ™ BD FACSCount ™ BD FACSJazz ™ BD FACSLyric ™ BD FACSMelody ™ BD FACSVerse ™ BD FACSVia ™ BD FACSymphony ™ BD LSRFortessa ™ BD LSRFortessa ™ X-20BD ™ Medimachine SystemHemostatsSealantsCervical образцов продукции collectionCytology instrumentsNon-Gyn cytologyBD FlowSmart technologyInsulin syringesPen needlesSharps containmentSupport для injectionNeedle technologiesPharmaceutical innovationsPharmaceutical услугиСистемы предварительно заполняемых шприцевСистемы безопасности и защитыСистемы самоинъекцииЭнтеральное кормлениеЖелудочные зондыВедение желудочно-кишечного трактаСистема BD Rhapsody ™ ExpressСистема BD Rhapsody ™Система одноклеточного мультиплексирования BDСистема BD HD CheckСистема BD PhaSeal ™BD PhaSeal ™ Opti ma systemTexium ™ системаБиологические трансплантаты грыжиБиорезорбируемая сеткаФиксацияСинтетическая сетка Недержание мочи Катетерная системаBD Saf-T-Intima ™ Закрытая внутривенная катетерная системаIV наборы удлинителейIV гравитационный и вторичный набор IV трубка насоса IV решенияInfusion ViewerПортал знаний для инфузионной системы Alaris ™ Наборы для внутривенного введения MaxPlus ™ и аксессуары Безыгольный соединитель MaxZero ™ Безыгольные соединителиSmartSite ™ Catheter ™ denver ™ bioshunts Drainsh ™ Диагностические и процедурные лотки SystemSafe-T ™ PLUS Биопсия мягких тканей Устройства для торакоцентеза / парацентезаBD Kiestra ™ InoqulA ™ + процессор образцовBD Kiestra ™ TLA-системаBD Kiestra ™ WCA-системаBD Pyxis ™ IV Портал предварительных знаний для Pyxis ™ Medication Tec портал знаний о технологиях снабжения Pyxis ™ Технологии лекарственных препаратов Pyxis ™ Периоперационные решения BD Pyxis ™Pyxis ™ Верификация в пунктах оказания помощи Технологии поставки Pyxis ™ Культура кровиКультуральная среда Экологические системыИдентификация и тестирование на чувствительностьПромышленная микробиологияЛабораторное оборудование и расходные материалыМикобактерииИспытания на основе лабораторных анализовВзятие образцов для диагностики Мониторинг сердца Мониторинг внутрибрюшного давления Целенаправленное управление температурой Мониторинг температурыБрахитерапия Радиочастотная абляцияBD Recykleen ™ Сборщики острых предметов и аксессуарыBD Recykleen ™ Сборщики острых предметов и принадлежностиBD Recykleen ™ Сборщики острых предметов и аксессуарыДиабетические инструменты для сбора острых предметовУтилизация острых предметов и отходовАксессуары для сбора острых предметовПортал знаний для Alaris ™ Infusion SystemПортал знаний для технологий подачи лекарств Pyxisight ™Портал знаний для вакцин Pyxisight ™ Технологии производства вакцин Pyxisight ™ доступ к коллекции oriesВзятие кровиВыбор образцов на основе мазковВзятие образцов мочиСтерилизационные контейнеры Genesis ™Система отслеживания инструментов IMPRESS ™Лапароскопические инструменты Snowden-Pencer ™Инструменты для аспирации и ирригацииИнструменты для переливания кровиV.Хирургические инструменты Mueller ™ Альтернативный сайтАнестезиологические иглы и шприцыBD Blunt Fill и Blunt Filter иглыU Традиционные иглы и шприцыBD Eclipse ™ игла Энтеральные и пероральные шприцыBD Integra ™ ШприцыBD PosiFlush ™ Предварительно заполненные шприцыБезопасные иглы и шприцы для катетеризации мочевого пузыря ™Безопасность для катетеризации мочевых пузырейBDБезопасность Катетеры для диализаСистемы доступа к портам AllPointsСистемы наведения катетераBD ChloraPrep Предоперационная подготовка кожи пациента с помощью стерильного раствораCue ™ Система отслеживания иглыDuoGlide® Краткосрочный диализный катетерEZ Huber® Безопасный инфузионный набор Groshong® Катетер PICCGroshong® и Per-Q-Cathuber ™ Midline® Антикоррозийная прокладка Groshong® и Per-Q-Cathu ™ Plus безопасный инфузионный наборBD Insyte ™ Autoguard ™ BC Pro Shielded IV Catheter с технологией контроля крови Системы внутрикостного доступа к сосудамIV уход и обслуживаниеIV Интродьюсеры и проводникиМаксимальные барьерные наборыMi Набор для безопасной инфузии dline CathetersMiniLoc® Система подтверждения наконечника Nautilus Delta ™ Система закрытого внутривенного катетера BD Nexiva ™ Закрытая система внутривенного катетера BD Nexiva ™ Diffusics ™ Закрытый внутривенный катетер Per-Q-Cath ™ Катетер PICC Периферийные внутривенные катетеры Периферические катетеры PICC Устройства доступа к центральным катетерам (PICCs) иглыBD PosiFlush ™ Предварительно заполненные шприцыPower-Trialysis ™ Краткосрочный диализный катетерPower-Trialysis ™ Slim-Cath ™ Кратковременный диализный катетерPowerGlide Pro ™ Midline CatheterPowerGlide ™ ST Midline CatheterPowerGroshong ™ PICC CatheterPowerhn® infusion® CatheterPowerPICC ™ CatheterPowerPICC ™ Provena ™ CatheterPowerPICC SOLO ™ 2 КатетерPowerPICC ™ SV Катетер Provena ™ Срединный катетерBD PureHub ™ дезинфицирующий колпачокBD Saf-T-Intima ™ Закрытая система катетеров для внутривенных катетеров Система Tip-Shermark® Huberx ™ 8SafeStep® UltraSite ™ Система катетеров ConfigSafeSiteStep® Huberx ™ Набор игл SeciteSafeSite ™ UltraSite ™ SeciteSiteSiteSite ™ ConfigSite ™ иглы Secite ™ Набор игл SecSite ™ Ультразвуковая система Halcyon ™ Si Ультразвуковая система te-Rite Prevue + Устройства стабилизации StatLock Внутрисосудистые катетерыBD VeloCath ™ Внутрисосудистый катетерАнгиопластикаТестирование артерийАтерэктомияКаротидные шунтыВальвулопластикаСосудистые трансплантатыОкклюзия сосудовСосудистые оболочкиСосудистое стентированиеИрригация и эвакуация ран

Служба поддержки клиентов — BD

В BD речь идет не только о качестве здравоохранения и инновациях, наша цель — быть самой простой компанией для вашего бизнеса. Позвольте нашей двуязычной группе обслуживания клиентов помочь вам со всеми вашими потребностями.Служба поддержки клиентов BD доступна с понедельника по пятницу с 8:30 до 18:00 по восточному стандартному времени, кроме праздничных дней.

BD — Канада
2100 Derry Road West
Suite 100
Mississauga, ON
L5N 0B3

Бесплатный звонок: 866.979.9408
Бесплатный факс: 800.565.0897

Электронная почта: [email protected]

BD Biosciences Запросы: [email protected]

Запросы дистрибьютора или оптовика: [email protected]

Портал клиентов BD: часто задаваемые вопросы

Контактная информация для разработчиков

BD — одна из крупнейших мировых компаний в области медицинских технологий, которая продвигает мир здравоохранения, улучшая медицинские открытия, диагностику и оказание медицинской помощи.Компания поддерживает героев на переднем крае здравоохранения, разрабатывая инновационные технологии, услуги и решения, которые помогают продвигать как клиническую терапию для пациентов, так и клинический процесс для поставщиков медицинских услуг. Компания BD и ее 65 000 сотрудников полны энтузиазма и привержены делу повышения безопасности и эффективности процесса оказания медицинской помощи клиницистам, позволяют ученым-лабораториям точно выявлять болезни и расширять возможности исследователей для разработки нового поколения диагностических и терапевтических средств.

BD присутствует практически в каждой стране и сотрудничает с организациями по всему миру для решения некоторых из наиболее сложных проблем глобального здравоохранения. Работая в тесном сотрудничестве с клиентами, BD может помочь улучшить результаты, снизить затраты, повысить эффективность, повысить безопасность и расширить доступ к медицинскому обслуживанию.

Как и все сообщения в Интернете, электронная почта, отправляемая на этот сайт или с этого сайта, может быть небезопасной, и поэтому вам следует проявлять особую осторожность при принятии решения, какую информацию вы нам отправляете.Сбор, использование и раскрытие нами персональных данных через этот сайт регулируются нашим Заявлением о конфиденциальности и Согласием на использование данных, которые вы должны внимательно изучить, прежде чем предоставлять нам информацию. Также обратите внимание, что ссылки и формы для электронной почты на этом сайте не предназначены для получения неотложной или медицинской информации.

Программные решения — BD

BD уникальным образом реализует программные решения, которые объединяют данные, устройства и системы, обеспечивая бесчисленные преимущества для наших клиентов.Благодаря передовой медицинской, клинической и медсестринской аналитике вы можете использовать информацию для значительного улучшения качества обслуживания и экономии затрат; в то время как технологии наблюдения помогут вам в обеспечении профилактики инфекций и надзора за лекарствами.

Комплексные аналитические решения

Наши интегрированные аналитические решения инновационно интегрируют наши устройства и предоставляют аналитику, которая поможет вам оптимизировать процессы, оптимизировать системы и сократить расходы.

Технологии видеонаблюдения

Наши технологии наблюдения, клинический консультант BD HealthSight ^™ и советник по инфекциям с MedMined ^™ Insights, поддерживают профилактику инфекций и контроль лекарств.

Тебе нравится это? Поделиться:
Продвижение мира здоровья — США
Возможность Пожалуйста SelectAnesthesia deliveryBiopsyBiosciencesBiosurgeryCervical рак screeningDiabetes careDrug доставка systemsGastrointestinal careHazardous safetyHernia наркотиков ремонт и fixationHome careInfection preventionInfusion therapyInterventional specialitiesLab automationMedication и поставлять managementMicrobiology solutionsMolecular diagnosticsPatient мониторинга и температуры managementProstate healthSharps удаление solutionsSingle клеток multiomicsSoftware solutionsSpecimen collectionSurgical instrumentsSyringes и needlesUrology и почек healthVascular accessVascular surgeryWound уход
Линия продуктов Пожалуйста выберите
Пожалуйста SelectAnesthesia иглы и syringesBD Intelliport ™ Медикаменты Управление SystemRegional анестезия traysBone biopsyBreast biopsySentinel лимфатических узлов biopsySoft ткани biopsyBD Accuri ™ C6 PlusBD FACS ™ Lyse Wash AssistantBD FACS ™ Sample Prep Assistant (SPA) IIIBD FACSAria ™ FusionBD FACSCalibur ™ BD FACSCanto ™ BD FACSCanto ™ IIBD FACSCelesta ™ BD FACSCount ™ BD FACSJazz ™ BD FACSLyric ™ BD FACSMelody ™ BD FACSVerse ™ BD FACSVia ™ BD FACSymphony ™ BD LSRFortessa ™ BD LSRFortessa ™ X-20BD ™ Medimachine SystemHemostatsSealantsCervical образцов продукции collectionCytology instrumentsNon-Gyn cytologyBD FlowSmart technologyInsulin syringesPen needlesSharps containmentSupport для injectionNeedle technologiesPharmaceutical innovationsPharmaceutical услугиСистемы предварительно заполняемых шприцевСистемы безопасности и защитыСистемы самоинъекцииЭнтеральное кормлениеЖелудочные зондыВедение желудочно-кишечного трактаСистема BD Rhapsody ™ ExpressСистема BD Rhapsody ™Система одноклеточного мультиплексирования BDСистема BD HD CheckСистема BD PhaSeal ™BD PhaSeal ™ Opti ma systemTexium ™ системаБиологические трансплантаты грыжиБиорезорбируемая сеткаФиксацияСинтетическая сетка Недержание мочи Катетерная системаBD Saf-T-Intima ™ Закрытая внутривенная катетерная системаIV наборы удлинителейIV гравитационный и вторичный набор IV трубка насоса IV решенияInfusion ViewerПортал знаний для инфузионной системы Alaris ™ Наборы для внутривенного введения MaxPlus ™ и аксессуары Безыгольный соединитель MaxZero ™ Безыгольные соединителиSmartSite ™ Catheter ™ denver ™ bioshunts Drainsh ™ Диагностические и процедурные лотки SystemSafe-T ™ PLUS Биопсия мягких тканей Устройства для торакоцентеза / парацентезаBD Kiestra ™ InoqulA ™ + процессор образцовBD Kiestra ™ TLA-системаBD Kiestra ™ WCA-системаBD Pyxis ™ IV Портал предварительных знаний для Pyxis ™ Medication Tec портал знаний о технологиях снабжения Pyxis ™ Технологии лекарственных препаратов Pyxis ™ Периоперационные решения BD Pyxis ™Pyxis ™ Верификация в пунктах оказания помощи Технологии поставки Pyxis ™ Культура кровиКультуральная среда Экологические системыИдентификация и тестирование на чувствительностьПромышленная микробиологияЛабораторное оборудование и расходные материалыМикобактерииИспытания на основе лабораторных анализовВзятие образцов для диагностики Мониторинг сердца Мониторинг внутрибрюшного давления Целенаправленное управление температурой Мониторинг температурыБрахитерапия Радиочастотная абляцияBD Recykleen ™ Сборщики острых предметов и аксессуарыBD Recykleen ™ Сборщики острых предметов и принадлежностиBD Recykleen ™ Сборщики острых предметов и аксессуарыДиабетические инструменты для сбора острых предметовУтилизация острых предметов и отходовАксессуары для сбора острых предметовПортал знаний для Alaris ™ Infusion SystemПортал знаний для технологий подачи лекарств Pyxisight ™Портал знаний для вакцин Pyxisight ™ Технологии производства вакцин Pyxisight ™ доступ к коллекции oriesВзятие кровиВыбор образцов на основе мазковВзятие образцов мочиСтерилизационные контейнеры Genesis ™Система отслеживания инструментов IMPRESS ™Лапароскопические инструменты Snowden-Pencer ™Инструменты для аспирации и ирригацииИнструменты для переливания кровиV.Хирургические инструменты Mueller ™ Альтернативный сайтАнестезиологические иглы и шприцыBD Blunt Fill и Blunt Filter иглыU Традиционные иглы и шприцыBD Eclipse ™ игла Энтеральные и пероральные шприцыBD Integra ™ ШприцыBD PosiFlush ™ Предварительно заполненные шприцыБезопасные иглы и шприцы для катетеризации мочевого пузыря ™Безопасность для катетеризации мочевых пузырейBDБезопасность Катетеры для диализаСистемы доступа к портам AllPointsСистемы наведения катетераBD ChloraPrep Предоперационная подготовка кожи пациента с помощью стерильного раствораCue ™ Система отслеживания иглыDuoGlide® Краткосрочный диализный катетерEZ Huber® Безопасный инфузионный набор Groshong® Катетер PICCGroshong® и Per-Q-Cathuber ™ Midline® Антикоррозийная прокладка Groshong® и Per-Q-Cathu ™ Plus безопасный инфузионный наборBD Insyte ™ Autoguard ™ BC Pro Shielded IV Catheter с технологией контроля крови Системы внутрикостного доступа к сосудамIV уход и обслуживаниеIV Интродьюсеры и проводникиМаксимальные барьерные наборыMi Набор для безопасной инфузии dline CathetersMiniLoc® Система подтверждения наконечника Nautilus Delta ™ Система закрытого внутривенного катетера BD Nexiva ™ Закрытая система внутривенного катетера BD Nexiva ™ Diffusics ™ Закрытый внутривенный катетер Per-Q-Cath ™ Катетер PICC Периферийные внутривенные катетеры Периферические катетеры PICC Устройства доступа к центральным катетерам (PICCs) иглыBD PosiFlush ™ Предварительно заполненные шприцыPower-Trialysis ™ Краткосрочный диализный катетерPower-Trialysis ™ Slim-Cath ™ Кратковременный диализный катетерPowerGlide Pro ™ Midline CatheterPowerGlide ™ ST Midline CatheterPowerGroshong ™ PICC CatheterPowerhn® infusion® CatheterPowerPICC ™ CatheterPowerPICC ™ Provena ™ CatheterPowerPICC SOLO ™ 2 КатетерPowerPICC ™ SV Катетер Provena ™ Срединный катетерBD PureHub ™ дезинфицирующий колпачокBD Saf-T-Intima ™ Закрытая система катетеров для внутривенных катетеров Система Tip-Shermark® Huberx ™ 8SafeStep® UltraSite ™ Система катетеров ConfigSafeSiteStep® Huberx ™ Набор игл SeciteSafeSite ™ UltraSite ™ SeciteSiteSiteSite ™ ConfigSite ™ иглы Secite ™ Набор игл SecSite ™ Ультразвуковая система Halcyon ™ Si Ультразвуковая система te-Rite Prevue + Устройства стабилизации StatLock Внутрисосудистые катетерыBD VeloCath ™ Внутрисосудистый катетерАнгиопластикаТестирование артерийАтерэктомияКаротидные шунтыВальвулопластикаСосудистые трансплантатыОкклюзия сосудовСосудистые оболочкиСосудистое стентированиеИрригация и эвакуация ран
О BD — BD
BD в Восточной Европе, на Ближнем Востоке и в Африке (EMA)
Компания BD широко представлена во всем регионе, предлагая технических специалистов, специалистов по продажам, техническую поддержку и поддержку приложений для своих продуктов.Кроме того, BD в EMA имеет сеть профессиональных дистрибьюторов, пользующихся высокой репутацией на рынке и обеспечивающих добавленную стоимость нашим продуктам и услугам. Наши технические специалисты готовы ответить на научные вопросы о продуктах и услугах BD. Наши полностью обученные специалисты по продажам, хорошо разбирающиеся в лабораторных условиях, предлагают широкий спектр поддержки и консультаций по нашей продукции. Они также предлагают советы по таким вопросам, как безопасность медицинских работников и пациентов, оптимизация продукции и комфорт пациентов.
BD в Восточной Африке
Основанный в 2000 году офис BD, обслуживающий регион Восточной Африки, расположен в Найроби, Кения. Наша высококвалифицированная команда предлагает продажи, маркетинг и техническую поддержку продуктов и оборудования BD на всей территории Кении, Уганды, Танзании, Эфиопии, Джибути, Эритреи, Руанды, Бурунди и Сейшельских островов. BD проводит обучение передовой лабораторной практике и методам безопасных инъекций, чтобы укрепить систему здравоохранения в регионе.
BD в России и СНГ
BD начала свою деятельность в регионе СНГ в 1994 году.Представительство в Москве было основано в 2002 году и в настоящее время насчитывает более 50 сотрудников. Офис BD в России, в состав которого входят BD Medical — Medical Surgical Systems и Diabetes Care; BD Diagnostics — преаналитические и диагностические системы, а также BD Biosciences работает через сеть профессиональных дистрибьюторов и обеспечивает обучение и рекламную поддержку клиентов. Будучи активным членом IMEDA (Международной ассоциации производителей медицинского оборудования), BD в России участвует в инициативах, направленных на то, чтобы выдвинуть на первый план неотложные проблемы индустрии медицинских технологий и сформировать соответствующую правовую базу.
BD в Саудовской Аравии
Научно-технический офис BD в Эр-Рияде был основан в 1998 году для обеспечения обучения по продуктам, технической и научной поддержки клиентов BD в Саудовской Аравии. В ответ на спрос в 2004 году BD добавила к своим операциям в Саудовской Аравии дополнительные портфели продуктов BD и расширила присутствие BD на растущих сегментах рынка здравоохранения и исследований в регионе. Сегодня офис BD в Эр-Рияде гарантирует, что клиенты получают поддержку и обслуживание высочайшего качества.Специализированные и высококвалифицированные специалисты по техническим приложениям и инженеры по техническому обслуживанию BD обеспечивают обучение, обучение, научную и техническую поддержку различным секторам здравоохранения и исследовательским учреждениям в Саудовской Аравии. Партнеры BD в Саудовской Аравии тесно сотрудничают с местной сетью дистрибьюторов BD и их отделами продаж, чтобы обеспечить рынок Саудовской Аравии услугами самого высокого качества.
BD в Южной Африке
Офис BD в ЮАР находится в Йоханнесбурге.В этом офисе, основанном в 1995 году, работают более 70 сотрудников. Компания BD имеет сильные позиции по всему региону стран развития южной части Африки (САДК) с офисами, поддержкой продаж, техническим обслуживанием и обучением применению для всего ассортимента своей продукции. Кроме того, BD в Южной Африке работает с сетью высококачественных профессиональных дистрибьюторов, которые обеспечивают добавленную стоимость нашей продукции и услуг. Наши технические специалисты готовы ответить на научные вопросы о продуктах и услугах BD.Наши полностью обученные специалисты по продажам, хорошо разбирающиеся в лабораторных условиях, предлагают широкий спектр поддержки и консультаций по продуктам BD. Они также могут предоставить рекомендации по таким вопросам, как безопасность медицинских работников и пациентов, оптимизация продукции и комфорт пациента.
BD в Турции
Компания BD создала торговую организацию в Турции в 1992 году. В офисе в Стамбуле работает около 50 сотрудников по продажам, маркетингу и технической поддержке из трех сегментов компании: BD Medical, BD Diagnostics и BD Biosciences, которые очень тесно сотрудничают с местными партнерами и дистрибьюторы.Турецкий рынок является лидером внедрения многих технологий в EMA для продуктов безопасности, используемых при взятии крови, игл для инсулиновой ручки, проточной цитометрии, автоматизированной диагностики туберкулеза, предложений решений по безопасности пациентов и медицинских работников, а также лабораторного оборудования для экстракорпорального оплодотворения.
BD на Ближнем Востоке и в Северной Африке
Основанный в 1988 году региональный офис в Дубае, ОАЭ, представляет BD в регионе Персидского залива, Ближнего Востока и Северной Африки, где продукция продается в основном через местных дистрибьюторов.В BD работает около 80 сотрудников в Дубае, занимающихся продажами, маркетингом и техническими услугами для преаналитических систем, биологических наук, диагностических систем, лекарственных и процедурных решений, решений для управления лекарствами и продуктов для ухода за диабетом. BD является ключевым членом MECOMED, ассоциации производителей медицинского оборудования на Ближнем Востоке, которая следует руководящим принципам, аналогичным принципам Eucomed в Европе и AdvaMed в США.
BD в Западной Африке
Расположенный в Аккре, Гана, BD в Западной Африке поддерживает Гану, Нигерию, Сенегал, Кот-д’Ивуар, Либерию, Сьерра-Леоне, Гамбию, Мавританию, Кабо-Верде, Чад, Мали, Бенин, Того, Конго, Центральноафриканскую Республику, Демократическую республику. Республика Конго, Габон, Экваториальная Гвинея, Гвинея, Гвинея-Бисау, Буркина-Фасо, Сан-Томе и Принсипи.Основанный в июле 2008 года, офис обеспечивает продажи и техническую поддержку, включая специалистов по приложениям и сервисных инженеров, стратегически расположенных по всему региону. BD в Западной Африке работает во всех трех бизнес-сегментах BD; Дистрибьюторы BD Medical и BD Diagnostics поддерживают Западную и Центральную Африку, в то время как BD Biosciences охватывает Гану, Нигерию и Демократическую Республику Конго. Служба здравоохранения Ганы, действуя через свою Национальную программу по борьбе со СПИДом / ИППП, в сотрудничестве с BD в Западной Африке, в марте 2008 г. успешно открыла Национальный центр передового опыта Ганы для лабораторного обучения, который на сегодняшний день успешно обучил более 100 лаборантов из область.
BD1 Becton Drive
Franklin Lakes, NJ USA 07417
201.847.6800
Becton Dickinson International
Филиал Becton, Dickinson B.V.
Erembodegem-Dorp 86
B-9320 Erembodegem, Бельгия
BTW BE 0443.7 Dender
Элизабет МакКомбс назначена техническим директором BD
«Бет была влиятельным лидером с момента присоединения к BD, руководив исследованиями и разработками в медицинском сегменте для достижения всех ключевых показателей инноваций и выполнения со значительным улучшением по сравнению с предыдущими годами», — сказал Том Полен, председатель, генеральный директор и президент BD.«Она выступала в качестве очень влиятельного спонсора исследований и разработок для наших основных приоритетов медицинского сегмента, одновременно руководя стратегией портфеля сегмента и инициативами по ускорению роста. Кроме того, Бет помогла расставить приоритеты и перенаправить инвестиции в быстрорастущие области, что ускорит категорию инновации в медицинском сегменте с акцентом на интеллектуальные подключенные устройства ».
МакКомбс, которая привнесла в свою новую должность более 20 лет обширного опыта в области передовых инноваций в области медицинских устройств, присоединилась к BD в 2019 году в качестве старшего вице-президента по исследованиям и разработкам в медицинском сегменте BD.Она начала свою карьеру в компании Johnson & Johnson (J&J) Ethicon Endo-Surgery и продвинулась на должностях с возрастающей ответственностью руководства, включая директора Корпоративного отдела науки и технологий J&J (COSAT), ориентированного на внешние технологические партнерства; Руководитель отдела исследований и разработок в области спортивной медицины J&J; вице-президент Surgical Innovation по франшизе Ethicon; и совсем недавно был вице-президентом по исследованиям и разработкам компании Ethicon, а также руководил китайскими исследованиями и разработками, а также промышленным дизайном и человеческим фактором для всех медицинских устройств J&J.Помимо технических достижений, Бет получила признание за свою работу, направленную на включение и разнообразие, включая поддержку и наставничество со стороны коллег-женщин-профессионалов.
«Компания BD делает большие успехи в перемещении нашего портфеля исследований и разработок в сторону высокоэффективных возможностей, таких как интеллектуальные подключенные устройства, создание новых условий для ухода и улучшение диагностики и лечения хронических заболеваний», — сказал МакКомбс. «Мы продолжим продвигать инновационную стратегию, основанную на глубоком понимании, и ускорять внешние технологические партнерства и инвестиции для увеличения скорости и создания ценности воронки инноваций, и мы стремимся обеспечить наилучшие результаты для клиентов и окупаемость инвестиций.»
МакКомбс имеет степень бакалавра и магистра в области машиностроения Массачусетского технологического института, а также степень магистра делового администрирования Школы бизнеса Wharton при Пенсильванском университете.
Научно-консультативный совет
BD также объявила о создании внешнего Научно-консультативного совета (SAB), в который войдут ведущие медицинские лидеры, эксперты в области науки и технологий и опытные лидеры инноваций.SAB соберется, чтобы рассмотреть технологические возможности BD, инновационный процесс, возможности слияния и поглощения и начальные инвестиции. SAB также будет информировать руководство BD о приоритетах роста, а также о новых тенденциях в здравоохранении, науке и технологиях, а также о потенциальных последствиях для BD.
Джон ДеФорд после ухода из BD 28 мая 2021 года станет одним из основателей и сопредседателем SAB. ДеФорд привнес в SAB 35-летний обширный опыт работы в отрасли, а также глубокие знания в области исследований и разработок и бизнес-приоритетов BD.ДеФорд получил степень бакалавра и магистра электротехники в Университете Пердью, где он также получил докторскую степень в области электротехнической / биомедицинской инженерии.
О BD
BD — одна из крупнейших мировых компаний в области медицинских технологий, которая продвигает мир здравоохранения, улучшая медицинские открытия, диагностику и оказание медицинской помощи. Компания поддерживает героев на переднем крае здравоохранения, разрабатывая инновационные технологии, услуги и решения, которые помогают продвигать как клиническую терапию для пациентов, так и клинический процесс для поставщиков медицинских услуг.Компания BD и ее 70 000 сотрудников полны энтузиазма и привержены делу повышения безопасности и эффективности процесса оказания медицинской помощи клиницистам, позволяют ученым-лабораториям точно выявлять болезни и расширять возможности исследователей для разработки нового поколения диагностических и терапевтических средств. Компания BD представлена практически в каждой стране и сотрудничает с организациями по всему миру для решения некоторых из наиболее сложных глобальных проблем здравоохранения. Работая в тесном сотрудничестве с клиентами, BD может помочь улучшить результаты, снизить затраты, повысить эффективность, повысить безопасность и расширить доступ к медицинскому обслуживанию.Для получения дополнительной информации о BD посетите bd.com или свяжитесь с нами в LinkedIn по адресу www.linkedin.com/company/bd1/ и Twitter @BDandCo.
Контакты:

Медиа
Инвесторы
Трой Киркпатрик
Кристен М. Стюарт, CFA
Вице-президент по связям с общественностью
Старший вице-президент по стратегии и связям с инвесторами
858.617.2361
201.847.5378
[адрес электронной почты]
[адрес электронной почты защищен]
SOURCE BD (Becton, Dickinson and Company)
Ссылки по теме
www.bd.com
Хитридиомикоз | Лаборатория охраны здоровья дикой природы Корнелла
Хитридиомикоз — это инфекционное заболевание земноводных, вызываемое грибком Batrachochytrium dendrobatidis (Bd) .Это развивающееся заболевание, которое значительно поражает популяции земноводных по всему миру. Заболевание вызвало сокращение или полное исчезновение более 200 видов лягушек и других земноводных.
Болезнь Читрида, как известно, поражает более 350 видов земноводных , хотя, по всей видимости, наиболее серьезно поражает виды лягушек. Однако болезнь поражает не все виды лягушек.
Bd инфицирует кератиновый слой кожи, где он размножается, производя зооспоры, которые распространяются в окружающую среду.Зооспоры могут жить в воде неделями в зависимости от температуры.
Клинические признаки зависят от вида. Самыми ранними признаками заболевания хитридом являются анорексия и летаргия . У большинства лягушек наблюдается чрезмерное шелушение кожи, которая кажется непрозрачной и имеет серо-белый или коричневый цвет.
Другие общие признаки включают покраснение кожи, судороги, отсутствие рефлекса выпрямления (рефлекс, который корректирует ориентацию тела после того, как оно было выведено из нормального вертикального положения), ненормальное поведение при приеме пищи и изменение цвета около рта.
Bd — это водный гриб, который распространяется в окружающей среде в поисках нового хозяина. Грибок путешествует через источники воды, пока не находит нового хозяина, и проникает через кожу.

Бд это: Что такое база данных | Oracle Россия и СНГ

Что такое База Данных (БД) / Хабр

Содержание

Что такое база данных

Как она выглядит

Как получить информацию из базы

Как связать данные между собой

Зачем в базе индексы

Что делать, если запрос к БД тормозит

Преимущества реляционных баз данных

Требования ACID

Единый синтаксис SQL

Что знать для собеседования

Статьи и книги по теме

Резюме

База данных — это… Что такое База данных?

Проблемы определения

История

Виды баз данных

Классификация по модели данных

Классификация по среде постоянного хранения

Классификация по содержимому

Классификация по степени распределённости

Другие виды БД

Сверхбольшие базы данных

Примечания

Литература

Ссылки

См. также

Структура базы данных — это… Что такое Структура базы данных?

Смотреть что такое «Структура базы данных» в других словарях:

Сервер баз данных SQL server

Особенности функционирования SQL server

Виды SQL-серверов

Базы данных

Масштабирование баз данных — партиционирование, репликация и шардинг

Масштабирование SQL и NoSQL

Партиционирование (partitioning)

Репликация (replication)

Шардинг (sharding)

Научно-исследовательские базы данных | Научные журналы

EBSCO предлагает информационные ресурсы по всем областям науки и техники.

Научные базы данных

Медицинские базы данных и базы данных по уходу за пациентами

Базы данных для корпораций

Базы данных для государственных учреждений

Базы данных для общественных библиотек

Базы данных для школ

Свяжитесь с нами — BD

Служба поддержки клиентов — BD

Программные решения — BD

Комплексные аналитические решения

Технологии видеонаблюдения

Продвижение мира здоровья — США

О BD — BD

BD в Восточной Европе, на Ближнем Востоке и в Африке (EMA)

BD в Восточной Африке

BD в России и СНГ

BD в Саудовской Аравии

BD в Южной Африке

BD в Турции

BD на Ближнем Востоке и в Северной Африке

BD в Западной Африке

Элизабет МакКомбс назначена техническим директором BD

Ссылки по теме

Хитридиомикоз | Лаборатория охраны здоровья дикой природы Корнелла

Добавить комментарий Отменить ответ