Что такое реляционные базы данных: Что такое реляционная база данных?

Содержание

О данных в реляционных базах данных—ArcGIS Insights

Подключения к базам данных поддерживаются в Insights in ArcGIS Enterprise и Insights desktop.

Реляционные базы данных

Данные реляционных баз данных хранятся в таблицах. Каждая таблица – набор строк и столбцов. У каждого столбца есть тип, причем многие базы данных поддерживают один или даже несколько собственных пространственных типов данных.

Этот тип данных определяет следующее:

Какие значения можно хранить в столбце
Какие операции можно применять к данным этого столбца
Как данные этого столбца физически хранятся в базе данных

ArcGIS Insights поддерживает прямой доступ к определенным типам данных из списка поддерживаемых систем управления базами данных (СУБД). При осуществлении непосредственного доступа к таблице базы данных через рабочий процесс добавить данные Insights отфильтровывает любые неподдерживаемые типы данных.

Таблицы базы данных, доступные с помощью Insights, доступны только для чтения и на редактируются. Это включает случаи, когда набор данных был опубликован для других пользователей вашей организации как векторный слой, и изменения вносятся через клиентское приложение, отличное от Insights.

Подсказка:

Если при работе с данными базы данных возникает ошибка Insights in ArcGIS Enterprise, подробная информация о ней содержится в журналах ArcGIS Server сайта хост-сервера вашего портала. Обратитесь к администратору ArcGIS Server, чтобы зафиксировать и решить все возникшие у вас проблемы.

Подключение к базе данных

Перед тем как вы сможете использовать данные базы данных в Insights, вам нужно создать подключение к базе данных. Для создания подключения к базе данных должны быть выполнены определенные условия.

Процесс установки подключения к базе данных в Insights in ArcGIS Enterprise создает элемент Подключение к реляционной базе данных во вкладке портала Ресурсы и вкладке Подключения на домашней странице Insights. Этот элемент может впоследствии быть опубликован для других пользователей. Публикация элемента подключения к базе данных публикует возможность только просмотра ресурсов базы данных. Учетные данные, использующиеся при установке подключения, не относятся к опубликовавшим элемент пользователям.

Если при создании подключения к базе данных возникает проблема, см. раздел Поиск и устранение проблем в подключениях к базам данных.

Внимание:

Если вы испытываете затруднения при использовании подключения к базе данных, которая ранее работала в Insights, может потребоваться обновить это подключение. При удалении подключения к базе данных перестанут отображаться все зависимые от него наборы данных. Когда вы будете уверены в отсутствии зависимых наборов данных, или если вы специально захотите отключить исходящие наборы данных, только тогда вы можете удалить подключение к реляционной базе данных.

В то время как подключения к базе данных обновляются, что позволяет отразить текущий статус базы данных, наборы данных отражают схему таблицы или представления при создании набора данных. Наборы данных, созданные из подключения к базе данных, зависят от схемы, соглашений об именах и существующих объектов пространственных данных (типов геометрии и идентификаторов пространственной привязки) базы данных. Переименование или удаление таблиц и видов, на которые ссылается набор данных, приведет к нарушению набора данных. Подобным образом имена полей и типы данных должны оставаться статическими для набора данных.

Базы геоданных

Insights позволяет создавать подключение к поддерживаемым Microsoft SQL Server, Oracle, SAP HANA или базам данных PostgreSQL с установленной неверсионной многопользовательской базой геоданных. Если база геоданных является версионной, для данных необходимо отменить регистрацию данных, как версионных, чтобы работать в Insights. В настоящее время для просмотра и работы из Insights доступны только пользовательские таблицы баз геоданных, которые не были созданы в рамках пользовательской схемы sde. Insights не работает напрямую с файловыми и персональными базами геоданных.

Наборы пространственных данных

Таблицы базы данных не обязательно должны иметь пространственную информацию, чтобы использоваться в Insights. Таблица с пространственной информацией содержит поле, которое Insights воспринимает как поле местоположения. При обнаружении поля местоположения в таблице Insights делает ряд предположений, описанных в следующих разделах.

Один пространственный столбец

Insights поддерживает только один пространственный столбец в одной таблице базы данных. Вы можете выбирать, какое пространственное поле использовать в качестве поля местоположения. Для этого необходимо щелкнуть значок поля местоположения напротив имени таблицы в разделе Выбранные данные и затем выбрать поле из списка пространственных полей.

Поддерживаемые типы геометрии

Базы данных, которые поддерживаются в Insights, совместимы со стандартами Open Geospatial Consortium (OGC) и International Organization for Standardization (ISO) для доступа к простым объектам. В следующей таблице перечислены типы геометрии, поддерживаемые OGC/ISO, а также их интерпретация в Insights:


OGC/ISO	Тип геометрии
POINT	Точка
LINESTRING MULTILINESTRING	Линия
POLYGON MULTIPOLYGON	Область

Insights не обеспечивает соблюдение стандартов OGC/ISO. Если появляется не поддерживаемый тип геометрии, возникнет ошибка.

Такой же тип геометрии

Предполагается, что все геометрические объекты в пространственном столбце имеют одинаковый тип; например, это могут быть все точки, все полилинии или все полигоны. Тип геометрии набора данных определяется запросом первой строки таблицы, в которой пространственный столбец содержит непустое значение.

Insights не проверяет идентичность типа геометрии. В случае, если в наборе данных не соблюдается это правило, могут возникнуть ошибки.

Одинаковая пространственная привязка.

Предполагается, что у всех геометрических объектов пространственного столбца один и тот же идентификатор пространственной привязки (SRID). Пространственная привязка набора данных определяется запросом первой строки таблицы, в которой пространственный столбец содержит непустое значение.

Insights не проверяет идентичность пространственной привязки. В случае, если в базе данных не соблюдается это правило, могут возникнуть ошибки.

Проецирование «на лету»

Insights отображает пространственные данные в системе пространственной привязки базовой карты по умолчанию. Используется только в целях отображения и запросов; базовые данные не изменяются. Если базовые географические системы координат обеих систем пространственной привязки несовместимы, могут наблюдаться проблемы совместимости и точности. Для обеспечения высокой производительности и точного отображения пространственных данных пространственная привязка наборов данных должна соответствовать пространственной привязке базовой карты по умолчанию.

Если ваши данные из базы геоданных SAP HANA и пространственная привязка ваших наборов пространственных данных не может совмещаться с пространственной привязки базовой карты по умолчанию, рекомендуется чтобы для наборов пространственных данных использовались не привязанные SRID-ы. Работа с не содержащими границ SRID позволит убедиться в том, что ваши пространственные данные будут отображаться даже в случае, если экстент базовой карты вашей организации по умолчанию превышает экстент пространственной привязки ваших пространственных данных.

Пространственные операции

При выполнении пространственного агрегирования или фильтрации с использованием двух наборов данных из подключения к базе, пространственные данные обоих наборов должны находиться в одной и той же системе координат. Подключения к базам данных из SQL Server должны быть одного типа (либо география, либо геометрия).

Размерность координат

Размерность координат задается как координаты x, y, z и m для каждой вершины геометрии. Insights игнорирует все координаты z и m, возвращенные базой данных.

Оптимизация содержимого баз данных для улучшения производительности

Правильно настроенные базы данных всегда работают лучше. Далее описаны некоторые моменты, о которых должны помнить администраторы баз данных для принятия оптимальных решений в Insights:

Обновленная статистика базы геоданных
Статистика базы данных используется оптимизатором системы управления базами данных для выбора оптимального варианта запуска запроса. Обновленная статистика всегда способствует поддержанию высокой производительности запросов.
Ограничения первичного ключа
Ограничение первичного ключа позволяет уникально идентифицировать каждую строку таблицы базы данных. Хотя это и необязательно, рекомендуем вам задавать первичный ключ в таблицах базы данных. Кроме того, в качестве первичного ключа рекомендуем использовать одно целочисленное поле.
Применяйте как атрибутивные, так и пространственные индексы
Если ваша база данных это поддерживает, индексируйте все файлы, использующиеся при запрашивании или отрисовке ваших данных.
Общая пространственная привязка
При возможности старайтесь хранить данные в одной системе координат. Идеальный вариант – использовать проекцию базовой карты вашей организации. Это предотвратит вычисления проецирования данных «на лету» при отрисовке данных карты и уменьшит вероятность возникновения ошибок пространственного анализа.
Упрощенные данные
Работайте с максимально упрощенными и генерализованными пространственными данными, соответствующими требованиям вашей организации, касающимся визуализации и анализа данных. Упрощенные данные имеют меньше вершин и сегментов линий, чем сложные наборы данных, поэтому они будут быстрее отображаться и меньше времени будет затрачиваться на возвращение результатов анализа.
Пространственные соединения в момент ETL
Выполнение пространственных соединений во время работы может оказаться слишком затратным. Поскольку пространственные данные меняются не часто, имеет смысл осуществить однократное выполнение пространственного соединения с данными в базе данных, а во время работы выполнять атрибутивные соединения для получения тех же результатов.

Отзыв по этому разделу?

Введение в реляционные базы данных

2 октября, 2021 11:26 дп 440 views | Комментариев нет
Системы управления базами данных (СУБД) – это программы, которые позволяют пользователям взаимодействовать с БД. СУБД позволяет управлять доступом к базе данных, записывать данные, отправлять запросы и выполнять любые другие задачи, связанные с управлением БД.
Однако для решения любой из этих задач СУБД должна иметь какую-то базовую модель, которая определяет, как организованы данные. Реляционная модель – это один из подходов к организации данных, который появился в конце 1960-х и нашел настолько широкое применение в программном обеспечении СУБД, что на момент написания этой статьи четыре из пяти самых популярных СУБД – реляционные.
Базы данных – это логически смоделированные кластеры информации. Любая коллекция данных является базой данных, независимо от того, как и где она хранится. Даже физическая папка, содержащая информацию о заработной плате, является базой данных, как и стопка больничных бланков пациентов. До того, как хранение и управление данными с помощью компьютеров стало обычной практикой, физические базы данных, подобные этим, были очень широко распространены.

Примерно в середине ХХ века развитие информатики привело к увеличению вычислительной мощности, а также к увеличению емкости локальной и внешней памяти машин. И тогда ученые начали осознавать потенциал этих машин и стали использовать их для хранения и управления все большими объемами данных.
Однако тогда не было никаких теорий о том, каким образом компьютеры могут логически организовать данные. Одно дело хранить несортированные данные на машине, но разработать систему, которая бы позволили добавлять, извлекать, сортировать и иным образом управлять данными единообразным и практичным способом гораздо сложнее. Потребность в логической структуре для хранения и организации данных привела к возникновению ряда предложений о том, как использовать компьютеры для управления данными.

Одной из первых моделей БД была иерархическая модель, данные в которой организованы в древовидную структуру, аналогичную современным файловым системам.
Иерархическая модель широко применялась в ранних СУБД, однако оказалась недостаточно гибкой. Отдельные записи в ней могут иметь несколько дочерних записей, однако по иерархии каждая запись может иметь только одного «родителя». Поэтому ранние иерархические базы данных были ограничены только отношениями «один к одному» и «один ко многим». Отсутствие поддержки отношения «многие ко многим» становилось проблемой при работе с точками данных, которые нужно связать с несколькими родителями.
В конце 1960-х ученый-компьютерщик Эдгар Ф. Кодд, работавший в IBM, разработал реляционную модель управления базами данных. Реляционная модель Кодда позволяет связывать отдельные записи более чем с одной таблицей, тем самым создавая между точками данных отношения «многие ко многим» (в дополнение к отношениям «один ко многим»). Когда дело касалось проектирования структур БД, эта модель обеспечила большую гибкость, чем другие существующие на тот момент модели. Это означало, что реляционные системы управления базами данных (РСУБД) могли удовлетворить гораздо более широкий спектр потребностей.

Кодд предложил язык для управления реляционными данными по имени Alpha, который повлиял на развитие более поздних языков БД. Двое коллег Кодда из IBM, Дональд Чемберлин и Рэймонд Бойс, создали свой язык, вдохновленный Alpha. Они назвали его SEQUEL (Structured English Query Language), но такая торговая марка уже существовала, и тогда они сократили название языка до SQL (Structured Query Language).

Из-за аппаратных ограничений ранние реляционные базы данных были очень медленными. Чтобы технология получила широкое распространение, потребовалось некоторое время. Но к середине 1980-х годов реляционная модель Кодда была реализована в ряде коммерческих продуктов для управления базами данных как от IBM, так и от ее конкурентов. Эти вендоры последовали примеру IBM, разработав и внедрив свои собственные диалекты SQL. К 1987 году и Американский национальный институт стандартов, и Международная организация по стандартизации ратифицировали и опубликовали стандарты для SQL, укрепив его статус как принятого языка для управления СУБД.
Благодаря такому широкому использованию реляционной модели во многих отраслях она стала стандартной моделью для управления данными. Даже с появлением баз данных NoSQL реляционные БД остаются доминирующими инструментами для хранения и организации данных.

Как реляционные БД организуют данные
Теперь у вас есть общее представление об истории развития реляционной модели. Давайте же подробнее рассмотрим, как модель организует данные.
Основными элементами реляционной модели являются отношения (relations), которые пользователи и современные РСУБД распознают как таблицы. Отношение – это набор кортежей или строк в таблице, где каждый кортеж имеет набор атрибутов или столбцов.
Столбец – это наименьшая организационная структура реляционной базы данных. Он представляет различные аспекты, определяющие записи в таблице. Отсюда их более формальное название – атрибуты. Вы можете рассматривать каждый кортеж как уникальный экземпляр любого типа ассоциаций, содержащихся в таблице. В качестве примера можно привести сотрудников компании, продажи в онлайн-бизнесе или результаты лабораторных тестов. Допустим, в таблице, содержащей записи о школьных учителях, кортежи могут иметь такие атрибуты, как name, subjects, start_date и т.
п.
При создании столбцов нужно указать тип данных, который определяет, какие записи разрешено хранить в этом столбце. РСУБД часто поддерживают уникальные типы данных, которые не могут быть напрямую взаимозаменяемы с аналогичными типами данных в других системах. Но есть и общие типы данных, к которым относятся даты, строки, целые числа и логические значения.
В реляционной модели каждая таблица содержит по крайней мере один столбец, который можно использовать для однозначной идентификации каждой строки, он называется первичным ключом. Такой ключ важен, потому что позволяет пользователям не думать о том, где их данные хранятся физически; вместо этого СУБД будет отслеживать каждую запись и возвращать ее на разовой основе. В свою очередь, это значит, что записи не имеют определенного логического порядка, и пользователи имеют возможность возвращать свои данные в любом порядке или через любые доступные фильтры.

Если у вас есть две таблицы, которые вы хотите связать друг с другом, вы можете сделать это с помощью внешнего ключа. Внешний ключ – это, по сути, копия первичного ключа одной таблицы (родительской), вставленная в столбец другой таблицы (дочерней).
Если вы попытаетесь добавить запись в дочернюю таблицу, а значение, введенное в столбец внешнего ключа, не существует в первичном ключе родительской таблицы, оператор вставки будет недействительным. Это помогает поддерживать целостность на уровне отношений, поскольку строки в обеих таблицах всегда будут связаны правильно.
Структурные элементы реляционной модели помогают хранить данные в организованном порядке, но хранение данных как таковое полезно только в том случае, если вы можете их извлечь. Чтобы получить информацию из СУБД, вы можете отправить запрос. Как упоминалось ранее, для управления данными и запросов к ним большинство реляционных БД используют SQL. SQL позволяет фильтровать и управлять результатами запроса с помощью различных операторов, предикатов и выражений, давая нам точный контроль над тем, какие данные будут отображаться в наборе результатов.

Преимущества и недостатки реляционных баз данных
Ознакомившись с организационной структурой реляционных баз данных, давайте теперь рассмотрим некоторые из их преимуществ и недостатков.
Современный SQL и базы данных, реализующие его, несколько отличаются от реляционной модели Кодда. Например, модель Кодда диктует, что каждая строка в таблице должна быть уникальной, в то время как из соображений практичности большинство современных РБД допускают дублирование строк. Некоторые пользователи не считают базу данных SQL «настоящей» реляционной базой, если она не соответствует каждой из спецификаций реляционной модели, описанной Коддом. Однако на практике любая СУБД, использующая SQL и хотя бы в некоторой степени придерживающаяся реляционной модели, скорее всего, будет относиться к РСУБД.
Популярность реляционных баз данных быстро росла, а вместе с этим росла и ценность данных. В связи с этим начали проявляться некоторые недостатки реляционной модели. Во-первых, реляционную базу данных сложно масштабировать по горизонтали. Горизонтальное масштабирование – это практика добавления новых машин к существующему стеку, чтобы распределить нагрузку и обеспечить более быструю обработку трафик.
Примечание: Горизонтальное масштабирование часто противопоставляется вертикальному, которое подразумевает обновление оборудования существующего сервера (обычно путем добавления дополнительной оперативной памяти или процессора).
Причина, по которой реляционную базу данных сложно масштабировать по горизонтали, связана с тем фактом, что реляционная модель предназначена для обеспечения согласованности. Следовательно, клиенты, запрашивающие одну и ту же базу данных, всегда будут получать одни и те же данные. Но если реляционную базу данных масштабировать по горизонтали и разместить на нескольких машинах, ей становится сложно обеспечить согласованность, поскольку клиенты могут записывать данные на одну ноду, но не на другие. Вероятно, между внесением записи и ее отражением на других нодах пройдет некоторое время, а подобная задержка приведет к несогласованности данных.
Еще одно ограничение, представленное РСУБД, заключается в том, что реляционная модель была разработана для управления структурированными данными (то есть данными, которые соответствуют предопределенному типу или, по крайней мере, организованы некоторым заранее определенным образом, благодаря чему их легко сортировать и искать). Однако с распространением персональных компьютеров и появлением Интернета в начале 1990-х годов широкое распространение получили неструктурированные данные (сообщения электронной почты, фотографии, видео и т.п.).
Конечно, ничто из вышеописанного не означает, что реляционные базы данных бесполезны. Напротив, даже по прошествии более 50 лет реляционная модель по-прежнему остается доминирующей структурой для управления данными. Ее распространенность и долговечность означают, что реляционные базы данных – зрелая технология, что само по себе является одним из их основных преимуществ. Существует множество приложений, предназначенных для работы с реляционной моделью, а также множество профессионалов и экспертов в области реляционных баз данных. Для тех же, кто хочет начать работу с РДБ, доступен широкий спектр самых разных обучающих и справочных ресурсов.
Еще одно преимущество реляционных баз данных состоит в том, что почти каждая СУБД поддерживает транзакции. Транзакция состоит из одного или нескольких отдельных SQL-операторов, выполняемых последовательно как единая задача. Транзакции представляют собой подход «все или ничего»: каждый SQL-оператор в транзакции должен быть действительным; в противном случае вся транзакция не будет выполнена. Это обеспечивает целостность данных при внесении изменений в несколько строк или таблиц.
В конце концов, реляционные базы данных чрезвычайно гибки. Они использовались для создания множества приложений и по сей день эффективно справляются даже с очень большими объемами данных. SQL также является чрезвычайно мощным инструментом, он позволяет добавлять и изменять данные на ходу, а также менять структуру схем и таблиц БД, не влияя на существующие данные.
Заключение
Благодаря своей гибкости и дизайну, обеспечивающему целостность данных, даже спустя более 50 лет после выхода реляционные БД остаются основным способом управления и хранения данных. Сегодня существуют более современные базы данных NoSQL, но несмотря на это умение работать с реляционной моделью является ключевым моментом для любого, кто хочет создавать приложения.
Читайте также: Краткий обзор реляционных систем управления базами данных
Tags: SQL
Что такое реляционная база данных и как она работает?
Реляционные базы данных — это инструменты для хранения различных типов информации, которые каким-то образом связаны друг с другом. Инженеры данных создают и проектируют реляционные базы данных (и другие системы управления данными), чтобы помочь организациям в сборе, хранении и анализе данных. Затем аналитики данных и специалисты по данным используют их для обработки больших объемов данных и выявления значимых идей. Вы можете узнать больше о функциях реляционных баз данных, примерах использования и о том, как с ними работать, в следующей статье.
Что такое реляционная база данных?
Реляционная база данных — это тип базы данных, в которой хранятся данные и предоставляется доступ к ним. Эти типы баз данных называются «реляционными», поскольку элементы данных в них имеют заранее определенные отношения друг с другом. Данные в реляционной базе данных хранятся в таблицах. Таблицы связаны уникальными идентификаторами или «ключами». Когда пользователю необходимо получить доступ к определенной информации, он может использовать ключ для доступа ко всем таблицам данных, которые были предварительно определены как 9.0007 связан с этим ключом.
Пример использования реляционной базы данных
Предположим, вы работаете в компании, которая продает одежду через Интернет. Ваша организация использует реляционную базу данных для управления данными, связанными с доставкой, информацией о клиентах, запасами и трафиком веб-сайта. У вас есть ключ к этой базе данных, который обращается ко всем таблицам, связанным с доставкой, и вам нужно выяснить, достаточно ли у вас запасов для отправки заказов на прошлой неделе.
Поскольку реляционная база данных распознает наличие связи между информацией о доставке и запасами, вы можете использовать свой ключ для доступа к инвентарным номерам и запросам на отгрузку для сравнения данных. Во время этого запроса вы не получите доступ к какой-либо информации о трафике веб-сайта, потому что ваш ключ имеет доступ только к таблицам данных, связанных с доставкой.
Как работают реляционные базы данных?
Системы управления реляционными базами данных (RDBMS)
RDBMS — это программа, которая позволяет создавать, обновлять и выполнять административные задачи с реляционной базой данных. Разница между реляционной базой данных и РСУБД заключается в том, что реляционные базы данных организуют информацию на основе реляционной модели данных. Напротив, RDBMS — это программное обеспечение базы данных, которое позволяет пользователям поддерживать базу данных.
Пример: Общие примеры систем управления реляционными базами данных включают MySQL, Microsoft SQL Server и Oracle Database.
Обработка запросов и извлечение информации
В СУБД пользователи вводят SQL-запросы для получения данных, необходимых для определенных рабочих функций. SQL расшифровывается как язык структурированных запросов. Это стандартный способ запроса информации из реляционных баз данных.
Пример: Это похоже на то, как вы вводите свой вопрос в Google, но совсем иначе, чем если бы запрашивали ту же информацию у друга. Вместо того, чтобы сказать: «Что это за забавная рэп-песня из фильма Sonic the Hedgehog 2?» вы можете ввести «Список саундтреков Sonic the Hedgehog 2». Это изменение форматирования облегчает алгоритму немедленное извлечение необходимых данных.
Организация связанных точек данных
Как упоминалось выше, данные в реляционной базе данных хранятся в таблицах. Каждая строка в таблице имеет ключ доступа, а каждый столбец имеет атрибуты данных. Атрибуты имеют значения, которые помогают пользователям понять отношения между записями данных.
Пример: Реляционная база данных обувного магазина содержит две таблицы со связанными данными. В первой отдельной таблице каждая запись включает столбцы, содержащие информацию о выставлении счетов и доставке клиента. Каждой строке назначается ключ. Вторая отдельная таблица содержит информацию о заказе клиента (продукт, размер, количество). Ключи из первой таблицы перечислены вместе с информацией о порядке во второй таблице, поскольку база данных распознает их связь друг с другом. Эта настройка позволяет складу легко извлекать нужный продукт с полки и отправлять его нужному покупателю.
управляемый проект
Введение в реляционную базу данных и SQL
В этом управляемом проекте вы получите практический опыт работы с реляционной базой данных с использованием MySQL Workbench от Oracle. Базовые знания, которые вы изучаете …
4.6
(1 804 рейтинга)
40 858 уже зачислены
Уровень НАЧИНАЮЩИЙ
Узнать больше
Среднее время: 1 месяц(а) ll build:
Наука о данных, база данных (СУБД), реляционная база данных, MySQL, SQL
Вы можете получить практические навыки работы с реляционными базами данных и SQL с помощью этого пошагового проекта: Введение в реляционную базу данных и SQL. Через 1 час вы создадите свой собственный отчет о выставлении счетов и список членов клуба.
Реляционная и нереляционная базы данных
Нереляционные базы данных не хранят данные в строках и столбцах, как их реляционные аналоги. Вместо этого нереляционные базы данных хранят информацию способом, оптимизированным для конкретных хранимых данных. Например, нереляционные базы данных могут хранить информацию в виде пар ключ-значение или графов. Нереляционные базы данных называются базами данных NoSQL, поскольку они не используют язык структурированных запросов для запросов.
Подробнее: Реляционная и нереляционная базы данных: объяснение различий
Функции реляционной базы данных
Эти типы баз данных используются для обработки транзакций и управления ими. Они часто используются в розничной торговле, банковском деле и индустрии развлечений, где точная сумма (деньги, билеты или продукт) снимается с одного места или счета и переводится на другой. Подобные транзакции имеют свойства, которые могут быть представлены аббревиатурой ACID, что означает:
Согласованность: Данные остаются согласованными во всей реляционной базе данных. Целостность данных, или точность и полнота имеющихся данных, обеспечивается в реляционных базах данных с ограничениями целостности (аналогично средствам принудительного исполнения правил).
Применяя реляционный подход к запросам данных, аналитики могут выполнять определенные функции для получения информации, необходимой им для упорядочения результатов запроса по имени, дате, размеру и местоположению. Эта реляционная модель также означает, что логические структуры данных, такие как таблицы и индексы, полностью отделены от физического хранилища.
Почему важна реляционная база данных?
Основным преимуществом реляционной базы данных является возможность связывать данные из разных таблиц для получения полезной информации. Этот подход помогает организациям всех размеров и отраслей расшифровывать отношения между различными наборами данных из разных отделов. То, как данные структурированы в реляционной базе данных, также может быть полезно для управления правами доступа. Поскольку отношения между точками данных предопределены и требуют уникального идентификатора для ссылки, пользователи получают только релевантную, предварительно проверенную информацию.
Преимущества реляционных баз данных
Вот еще несколько преимуществ реляционных баз данных:
Простая и централизованная база данных: Реляционные базы данных просты. Переключение между таблицами предоставляет массу информации, которую можно использовать для различных целей. Кроме того, системы ERP построены на реляционных базах данных, поэтому они помогают пользователям управлять клиентами, запасами и многим другим.
Простота использования: Многие компании используют реляционные базы данных и ERP для организации и управления большими объемами данных. Их постоянное использование помогает улучшать эти системы, например, переходить в облако. Используя SQL, пользователи могут легко перемещаться по наборам данных, чтобы извлекать, фильтровать и представлять необходимую им информацию.
Экономьте время и деньги: Используя реляционные базы данных, компании могут оставаться организованными и эффективными. Уникальные идентификаторы помогают устранить дублирование информации, будь то отслеживание заказа клиента или посетителей музея. Вместо того, чтобы тратить время на ввод журналов данных о клиентах, реляционная база данных уменьшает избыточность, тем самым экономя время сотрудников. Компании могут сэкономить деньги, направив эту рабочую силу в другое место.
Профессии, использующие реляционные базы данных
1. Инженер данных: Инженеры данных разрабатывают и создают системы для сбора и анализа данных. Обычно они используют SQL для запросов к реляционным базам данных для управления данными, а также для поиска несоответствий или шаблонов, которые могут положительно или отрицательно повлиять на цели организации.
профессиональный сертификат
IBM Data Engineering
Начните свою новую карьеру в Data Engineering. Осваивайте SQL, РСУБД, ETL, хранилища данных, NoSQL, большие данные и Spark с практическими навыками, готовыми к работе.
4.6
(2,820 оценок)
37,603 уже зачислены
уровень НАЧИНАЮЩИЙ
Узнать больше 0002 Управление реляционными базами данных Syste (RDBMS), ETL и конвейеры данных, NoSQL и большие данные, Apache Spark, SQL, наука о данных, базы данных (СУБД), NoSQL, программирование на Python, анализ данных, Pandas, Numpy, информационная инженерия, блокноты Jupyter, парсинг в Интернете, извлечение Transform Load (ETL), проектирование базы данных (БД), архитектура базы данных, Postgresql, MySQL, система управления реляционными базами данных (RDBMS), облачные базы данных, сценарий оболочки, Bash (оболочка Unix), Linux, серверы баз данных, реляционная база данных, безопасность базы данных, администрирование базы данных, извлечение, преобразование и загрузка (ETL), Apache Kafka, Apache Airflow, конвейеры данных, хранилище данных, куб и объединение, бизнес-аналитика (BI), схема «звезда и снежинка», cognos analytics, Mongodb, облачная база данных, Cloudant, Cassandra , Apache Hadoop, SparkSQL, SparkML, большие данные, реляционные базы данных
2. Администратор базы данных: Администраторы базы данных выполняют функции технической поддержки баз данных, обеспечивая оптимальную производительность, выполняя резервное копирование, миграцию данных и балансировку нагрузки.
3. Архитектор данных: Архитекторы данных анализируют инфраструктуру данных организации для планирования или внедрения баз данных и систем управления базами данных, повышающих эффективность рабочих процессов.
4. Аналитик данных: Аналитики данных берут наборы данных из реляционных баз данных, очищают и интерпретируют их для решения бизнес-вопроса или проблемы. Они могут работать в самых разных отраслях, таких как бизнес, финансы, наука и правительство.
5. Специалист по данным: Специалисты по данным берут эти наборы данных для выявления закономерностей и тенденций, а затем создают алгоритмы и модели данных для прогнозирования результатов. Они могут использовать методы машинного обучения для улучшения качества данных или предложений продуктов.
Узнайте, как использовать реляционные базы данных с Coursera
Подготовьтесь к карьере в науке о данных или узнайте, как работать с реляционными базами данных в вашей организации с помощью IBM Introduction to Relational Databases (RDBMS). Всего за 19часов вы укрепите свои навыки работы с данными, выполняя практические упражнения по работе с реляционными базами данных, и получите сертификат, который улучшит ваше резюме.
курс
Введение в реляционные базы данных (RDBMS)
Готовы ли вы погрузиться в мир обработки данных? Вам потребуется четкое понимание того, как данные хранятся, обрабатываются и доступны. Вам нужно…
4.6
(340 оценок)
28 216 уже зачисленных
НАЧИНАЮЩИЙ уровень
Узнать больше
Среднее время: 1 мес.
Учитесь в своем темпе
Приобретаемые навыки:
Проектирование баз данных (БД), архитектура баз данных, Postgresql, MySQL, система управления реляционными базами данных (RDBMS)
Автор Coursera • Обновлено 1 февраля 2023 г.
Этот контент доступен только в информационных целях. Учащимся рекомендуется провести дополнительные исследования, чтобы убедиться, что курсы и другие полномочия соответствуют их личным, профессиональным и финансовым целям.
Что такое система управления реляционными базами данных?
Как работают реляционные базы данных и как они контролируются и управляются с помощью систем управления реляционными базами данных
Что такое реляционная база данных?
Реляционные базы данных — это тип базы данных, в котором хранятся и организуются точки данных с определенными отношениями для быстрого доступа. В реляционной базе данных данные организованы в таблицы, которые содержат информацию о каждом объекте и представляют предварительно определенные категории с помощью строк и столбцов. Такая структура данных делает доступ к ним эффективным и гибким, поэтому реляционные базы данных наиболее распространены. Реляционные базы данных также созданы для понимания языка структурированных запросов (SQL), стандартизированного языка программирования, который используется для хранения, обработки и извлечения данных. В SQL есть встроенный язык для создания таблиц, называемый языком определения данных (DDL), и язык для манипулирования данными, называемый языком манипулирования данными (DML).
Что означает реляционный? Относительный означает указание или установление отношения. В контексте баз данных то, как мы определяем реляционность, в первую очередь относится к самим данным. Наборы данных, которые являются реляционными, имеют заранее определенные отношения между ними. Например, база данных, содержащая информацию о клиентах компании, может также включать данные об отдельных транзакциях, прикрепленных к каждой учетной записи. Реляционные базы данных фокусируют внимание на отношениях между хранимыми элементами данных.
Характеристики реляционных баз данных:
Реляционные базы данных состоят из нескольких сущностей
Стандартный язык запросов (SQL) — стандартный интерфейс для реляционных баз данных
Реляционные базы данных хорошо структурированы и представлены с помощью схемы (логической и физической)
Реляционные базы данных уменьшают избыточность данных
Как работают реляционные базы данных
Реляционные базы данных обычно используют таблицы с данными, организованными в строки (содержащие объекты) и столбцы (содержащие атрибуты объектов). Этот процесс известен как нормализация. Каждая строка содержит уникальный идентификатор или ключ, который связывает таблицы вместе для установления связи. При запросе к реляционной базе данных ключ используется для поиска связанных данных в наборах данных. Например, служба технической поддержки может захотеть отслеживать взаимодействие с клиентами по типу проблемы, времени решения проблемы и степени удовлетворенности клиентов. В этой базе данных то, что создает взаимосвязь и обеспечивает хорошее функционирование структуры таблицы, — это объединяющий идентификатор клиента.
Примеры реляционных баз данных
Реляционные базы данных полезны для любых потребностей в информации, когда точки данных связаны друг с другом, а также должны управляться согласованным, безопасным и основанным на правилах способом. Это то, что делает реляционные базы данных наиболее популярными для бизнеса и предприятий. Когда компании хотят получить представление о своих собственных данных, они полагаются на реляционные базы данных для создания полезной аналитики. Многие отчеты, которые предприятия генерируют для отслеживания запасов, финансов, продаж или прогнозов на будущее, создаются с использованием реляционных баз данных.
Как организованы данные в реляционной базе данных? Данные в реляционных базах данных хранятся, ищутся и извлекаются из таблиц со связями. В реляционной базе данных схема базы данных определяет, как данные организованы как логически, так и физически.
Реляционные базы данных имеют так называемый режим согласованности или целостности, основанный на четырех критериях: атомарность, согласованность, изоляция и устойчивость (ACID). Вот значение каждого свойства базы данных ACID:
Атомарность определяет элементы, составляющие полную транзакцию.
Согласованность определяет правила для поддержания целостности данных после транзакции.
Изоляция делает результаты транзакций невидимыми для других, чтобы они не конфликтовали друг с другом.
Устойчивость гарантирует, что изменения данных станут постоянными после каждой зафиксированной транзакции.
Эти критерии делают реляционные базы данных полезными в приложениях, требующих высокой точности, таких как финансовые и розничные транзакции, также известные как оперативная обработка транзакций (OLTP). Финансовые учреждения полагаются на базы данных для отслеживания огромного количества транзакций клиентов — от запросов баланса до переводов между счетами. Реляционная база данных идеально подходит для банковского дела, поскольку она создана для обработки большого количества клиентов, частых изменений данных в результате транзакций и быстрого отклика.
Примеры реляционных баз данных включают SQL Server, Управляемый экземпляр Azure SQL, Базу данных SQL Azure, MySQL, PostgreSQL и MariaDB.
Изучите основные концепции реляционных данных в этом курсе обучения реляционным базам данных.
Что такое реляционная база данных MySQL?
My Structured Query Language (MySQL) — это обычная реляционная база данных SQL с открытым исходным кодом, которая выполняет все основные команды SQL, такие как запись и запрос данных. Надежная, стабильная и безопасная система управления базами данных (СУБД) MySQL получила широкое распространение, поскольку поддерживает большинство ведущих языков программирования и протоколов. На самом деле MySQL достаточно надежен, чтобы служить основным хранилищем данных для многих крупных организаций. MySQL также подходит в качестве встроенной базы данных для программного обеспечения, оборудования и устройств.
Как правило, реляционные базы данных MySQL включают усиленные и гибкие функции безопасности, такие как проверка на основе хоста и трафик, зашифрованный паролем. Веб-разработчики часто предпочитают MySQL, поскольку он прост в использовании и содержит функции повышения производительности, такие как обновляемые представления, хранимые процедуры и триггеры (специальные процедуры, которые запускаются, когда на сервере базы данных происходят определенные действия). MySQL является популярным транзакционным механизмом для платформ электронной коммерции, потому что он отлично справляется с управлением такими вещами, как транзакции, профили клиентов и информация о товарных запасах. Разработанный для обеспечения высокой совместимости с другими системами, MySQL также поддерживает развертывание в виртуализированных средах, таких как облачные платформы.
Что такое система управления реляционными базами данных?
Системы управления реляционными базами данных помогают масштабируемому управлению данными. Реляционные базы данных предназначены для управления большими объемами критически важной для бизнеса информации о клиентах. Однако по мере того, как данные в базе данных растут и становятся все более сложными, становится все труднее поддерживать их организованность, доступность и безопасность. Это когда системы управления базами данных (СУБД) помогают, добавляя уровень инструментов управления для реляционных таблиц. Как и различные структуры баз данных, разные системы управления предлагают разные уровни организации, масштабируемости и приложений. Когда администраторы работают с большими объемами структурированных и неструктурированных данных (больших данных), получаемых в режиме реального времени, системы управления реляционными базами данных (БД) помогают им анализировать и агрегировать данные для поиска предопределенных взаимосвязей. Управление данными с помощью СУБД создает наибольшую ценность для бизнеса, поскольку делает данные, которые используются в нескольких приложениях или находятся в нескольких местах, более управляемыми.
РСУБД используют программное обеспечение, обеспечивающее согласованный интерфейс между пользователями, приложениями и базой данных, что значительно упрощает навигацию для пользователей данных. Это особенно эффективно при работе с большими данными, поскольку объем данных диктует такую согласованность для пользователей, присоединяющихся к запросам. Выбор СУБД зависит от того, где находятся ваши данные, типа используемой архитектуры и того, как вы планируете масштабироваться.
Что такое реляционная модель базы данных?
Модель реляционной базы данных обычно хорошо структурирована и понимает язык программирования SQL. Многие базы данных используют реляционную модель, поскольку они предназначены для организации данных и определения взаимосвязей между ключевыми точками данных, что упрощает сортировку и поиск информации. Большинство реляционных моделей следуют традиционной структуре таблиц на основе столбцов и строк, обеспечивая эффективный, интуитивно понятный и гибкий способ хранения структурированных данных. Реляционная модель также решает проблему множества произвольных структур данных в базах данных.
Модели реляционных баз данных могут варьироваться от небольших настольных систем до крупных облачных систем. Они используют базу данных SQL или могут обрабатывать операторы SQL для запросов и обновлений. Реляционные модели определяются логическими структурами данных (таблицы, индексы и представления) и хранятся отдельно от физических структур хранения (физических файлов). Непротиворечивость данных является отличительной чертой моделей реляционных баз данных, поскольку они поддерживают целостность данных между приложениями и копиями баз данных, также называемыми экземплярами. В базе данных реляционной модели несколько экземпляров базы данных всегда содержат одни и те же данные.
Реляционные базы данных, разработанные в облаке, автоматически настраиваются для высокой доступности, что означает, что данные реплицируются или копируются на несколько элементов, каждый из которых находится в отдельной зоне доступности.