Для чего предназначены базы данных: MySQL — царица баз

Читайте также

Реляционные базы данных — определение, структура, примеры

Особенности реляционных БД

БД используются для организации хранения данных. Структура реляционной базы данных полностью определяется перечнем названия полей с указанием их типов и свойств. Все записи имеют одинаковые поля, но в них показываются разные свойства объекта. Аналогом реляционной БД считается двумерная таблица. Характерные особенности файла БД:

1. Уникальное имя для каждой таблицы.
2. Фиксированное число полей.
3. На пересечении строки и столбца всегда есть только одно значение.
4. Записи отличаются друг от друга хотя бы одним значением элемента.
5. Полям присваиваются индивидуальные имена.
6. В каждый из столбцов необходимо вставлять однородные данные: целые числа, даты, суммы, имена или фамилии, названия предметов.

Реляционная БД чаще всего не ограничивается одной таблицей. Обычно создаются несколько таблиц со связанной информацией. Это позволяет исполнять более сложные операции над данными. Таблицы реляционной БД обязаны соответствовать требованиям понятия нормализации отношений, то есть ограничениям на формирование, которые позволят избежать дублирования и обеспечат непротиворечивость хранимой информации. Пусть создана таблица «Прокат», содержащая следующие поля: Шифр Клиента, Ф. И. О., Вид устройства, Дата выдачи, Оплата, Срок возврата. Эта организация хранения информации имеет несколько недостатков:

• дублирование информации (вид устройства повторяется для разных клиентов), что увеличивает объём БД;
• для обновления информации требуется обрабатывать каждую запись.

Для устранения этих недостатков необходима нормализация с разделением данных на разные таблицы.

Связывание таблиц

Для любой таблицы реляционной БД задаётся первичный ключ (primary key) — поле или сочетание полей, которые определяют каждую запись. Внешний или вторичный ключ (foreign key) — это одно или несколько полей, ссылающихся на поле primary key другой таблицы.

Составной ключ называется так, потому что создаётся из нескольких полей. При образовании составных ключей не рекомендуется включать в них поля, значения которых точно определяют запись. Например, не следует образовывать ключ, в котором находятся вместе поля «номер паспорта» и «шифр клиента», потому что оба эти атрибута однозначно определяют запись. Поля с повторяющимися в таблице значениями тоже нельзя делать составной частью ключа. По значению ключа возможно найти только одну запись.

Ячейка — это наименьший структурный элемент, который задаёт определённое значение соответствующего поля. Таблицы связываются друг с другом, и поэтому данные могут выбираться сразу из нескольких таблиц. Связь создаётся, если в них присутствуют одинаковые поля. Типы связей:

• один к одному;
• один ко многим;
• многие ко многим.

Связи «один к одному» встречаются довольно редко. «Один ко многим» применяются чаще, например, кассир продаёт много билетов. «Многие ко многим» тоже встречаются часто. Например, студент изучает много предметов. Связи «многие ко многим» нельзя организовывать непосредственно. Для установления отношения необходимо сопоставить каждому primary key внешний ключ, который представляет собой primary key другой таблицы. Реляционные системы базируются на теории реляционной модели, которая включает в себя три аспекта:

• структурный — данные в базе рассматриваются как набор отношений, то есть упорядоченных пар, составленных из заголовка и полей;
• целостности — состоит в проверке правильности согласования данных при обновлении;
• обработки — использование операторов манипулирования таблицами, таких как реляционная алгебра и реляционное исчисление, которые генерируют новые таблицы на основании уже имеющихся.

Управление созданием и использованием БД осуществляется системами управления базами данных (СУБД).

Под их руководством:

• производится добавление, определение, удаление и поиск записей;
• изменяются значения полей.

Для проведения этих операций организуются запросы. Итогом выполнения запросов будут либо изменения в таблицах, либо получение таблицы данных. При этом поддерживается принцип безопасности информации. Для реляционной БД основным языком управления является SQL.

Стадии и пример проектирования хранилища

Приступая к созданию базы, разработчик составляет для объектов манипулирования и их связей представление в терминах реляционной БД (таблицы, поля, записи). Проектирование проходит несколько стадий:

1. Первая стадия — это анализ требований. Разработчик должен разрешить главные проблемы: какие элементы данных будут содержаться, как и кто должен к ним обращаться.
2. В следующей стадии проектируется логическая структура БД.
3. В завершающей стадии проектирования логическая структура БД трансформируется в физическую. Элементы данных определяются как табличные столбцы.

Преимущества этой модели данных состоят в том, что информация отображается в удобной для пользователя форме, а для манипуляций используется развитой математический аппарат.

Примером реляционной базы данных может послужить проект оптимизации деятельности пункта проката. Требуется автоматизировать такие процедуры: учёт клиентов; регистрацию инвентаря, выданного в прокат; отслеживание даты выдачи, сроков возврата, оплаты; получение информации по этим позициям; формирование отчёта по задолженностям. Реляционная БД может быть задана в виде трёх связанных таблиц.

Используя имеющиеся данные, следует определить отношения и объекты этих отношений. Объектами будут являться клиенты и устройства. Отношения между ними состоят в том, что каждый клиент может брать в прокат одно или несколько устройств.

Атрибутами для сопоставления объектов друг другу должны выступать ячейки с уникальным содержимым. В таблицах есть по одному полю с уникальными данными. В № 1 «Клиент» — это шифр клиента, а в № 3 «Склад» — шифр устройства. Это и будут primary keys. Каждая строка таблицы «Прокат» будет связывать два внешних ключа между собой:

• Шифр Клиента — foreign key, ссылающийся на primary key в таблице «Клиент».
• Шифр устройства — foreign key, ссылающийся на первичный ключ в таблице «Склад».

Проблемы модели

Преимущество реляционных хранилищ состоит в том, что они способны обеспечить наилучшее соотношение устойчивости, производительности, гибкости, совместимости и масштабируемости. Реляционные БД предоставляют лёгкий доступ к составляемым отчётам и обеспечивают высокую надёжность и целостность информации из-за отсутствия избыточных данных. Но сейчас, когда всё большее количество приложений работает с высокой нагрузкой, увеличивается значение фактора масштабируемости.

Реляционные БД легко масштабируются, только когда они расположены на одном сервере. Если потребуется увеличить количество серверов и разделить нагрузку между ними, то возрастёт сложность хранилищ, что значительно снизит возможность использовать их как платформу для мощных распределённых систем. Поэтому приходится применять другие типы БД, которые обладают лучшей масштабируемостью и отказываться от возможностей, предоставляемых реляционными хранилищами.

Реляционная БД — это совокупность связей, которые способны структурировать данные, что даёт возможность рационального хранения и эффективного использования информационных материалов.

Типы баз данных NoSQL, что это такое и пример

• На главную

• Тестирование

  • • Назад
    • Гибкое тестирование
    • BugZilla
    • Cucumber
    • Тестирование базы данных
    ETL Тестирование базы данных
    • Назад
    • JUnit
    • LoadRunner
    • Ручное тестирование
    • Мобильное тестирование
    • Mantis
    • Почтальон
    • QTP
    • Назад
    • Центр качества
    • 0003000300030003 SoapUI
    • Управление тестированием
    • TestLink

  • SAP

    • • Назад
      • ABAP
      • APO
      • Начинающий
      • Basis
      • BODS
      • BI
      • BPC
      • CO
      • Назад
      • CRM
      • Crystal Reports
      • QM4000
      • QM4
      • Заработная плата
      • Назад
      • PI / PO
      • PP
      • SD
      • SAPUI5
      • Безопасность
      • Менеджер решений
      • Successfactors
      • Учебники SAP
    • Apache
      • AngularJS
      • ASP. Net
      • C
      • C #
      • C ++
      • CodeIgniter
      • СУБД
      • JavaScript
      • Назад
      • Java
      • JSP
      • Kotlin
      • Linux
      • Linux js
      • Perl
      • Назад
      • PHP
      • PL / SQL
      • PostgreSQL
      • Python
      • ReactJS
      • Ruby & Rails
      • Scala
      • SQL
      0000003 SQL000
      • SQL
      000
      • UML
      • VB.Net
      • VBScript
      • Веб-службы
      • WPF

    • Обязательно учите!

      • • Назад
        • Бухгалтерский учет
        • Алгоритмы
        • Android
        • Блокчейн
        • Business Analyst
        • Создание веб-сайта
        • Облачные вычисления
        • COBOL
        • Встроенные системы
        • 0003 Эталон
        • 9000 Дизайн
        900 Ethical 9009
        • Учебные пособия по Excel
        • Программирование на Go
        • IoT
        • ITIL
        • Jenkins
        • MIS
        • Сеть
        • Операционная система
        • Назад
        • Prep
        • PM Prep
        • Управление проектом Salesforce
        • SEO
        • Разработка программного обеспечения
        • VBA
        900 04

    • Большие данные

      • • Назад
        • AWS
        • BigData
        • Cassandra
        • Cognos
        • Хранилище данных
        • DevOps Back
        • DevOps Back
        • HBase
          • HBase2
          • MongoDB
          • NiFi

      Что такое база данных? — GeeksforGeeks

      База данных — неотъемлемая часть нашей жизни. Поскольку мы сталкиваемся с несколькими действиями, которые связаны с нашим взаимодействием с базой данных, например, в банке, на вокзале, в школе, в продуктовом магазине и т. Д. Это те места, где нам нужно собрать большой объем данных в одном месте и получение этих данных должно быть простым.

      База данных — это систематизированный набор данных, который также называется структурированными данными. К нему можно получить доступ или сохранить в компьютерной системе. Им можно управлять с помощью системы управления базами данных (СУБД), которая представляет собой программное обеспечение, которое используется для управления данными.База данных относится к связанным данным в структурированной форме.

      В базе данных данные организованы в таблицы, которые состоят из строк и столбцов, и индексированы, поэтому данные легко обновляются, расширяются и удаляются. Компьютерные базы данных обычно содержат данные файловых записей, такие как транзакции денег с одного банковского счета на другой банковский счет, сведения о продажах и клиентах, сведения о платах учащихся и сведения о продуктах. Существуют различные типы баз данных, от наиболее распространенного подхода, реляционной базы данных, до распределенной базы данных, облачной базы данных или базы данных NoSQL.

      • Реляционная база данных:
        Реляционная база данных состоит из набора таблиц с данными, которые попадают в предопределенную категорию.
      • Распределенная база данных:
        Распределенная база данных — это база данных, в которой части базы данных хранятся в нескольких физических местах и ​​в которой обработка распределяется или реплицируется между различными точками сети.
        
        
      • Облачная база данных:
        Облачная база данных — это база данных, которая обычно работает на платформе облачных вычислений.Служба базы данных обеспечивает доступ к базе данных. Службы баз данных делают базовый программный стек прозрачным для пользователя.

      Эти взаимодействия являются примером традиционной базы данных, где данные относятся к одному типу — текстовому. Развитие технологий привело к появлению новых приложений систем баз данных. Новые медиа-технологии сделали возможным хранение изображений, видеоклипов. эти важные функции делают мультимедийные базы данных.

      В настоящее время люди становятся умными, прежде чем принимать какие-либо решения, они анализируют факты и связанные с этим цифры, которые исходят из этих баз данных.Поскольку база данных упростила управление предыдущей информацией, мы можем ловить преступников и проводить глубокие исследования.

      Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Получите все важные концепции теории CS для собеседований SDE с курсом CS Theory Course по приемлемой для студентов цене и будьте готовы к отрасли.

      Лучшая база данных для хранения изображений, возможно, вовсе не база данных

      Меня постоянно спрашивают о хранении изображений, документов, PDF-файлов или других двоичных объектов в Couchbase.Или, почти так же часто, Couchbase — лучшая база данных для хранения изображений?

      Как архитектор сервисов и баз данных, я обычно отвечаю одинаково: для такого рода объектов хранить файлы в базе данных — посредственная идея. Когда я говорю это, я говорю из личного опыта в течение долгой карьеры, работая со многими реляционными базами данных и базами данных NoSQL.

      Я знаю, что с точки зрения разработчика легко и удобно хранить файлы в базе данных. Логически это даже имеет смысл.У меня есть данные, мне нужно их сохранить. Я хочу иметь информацию об этих данных, чтобы я мог найти ее и передать данные своим пользователям. Для меня все это тоже имеет смысл.

      У меня есть два аргумента в пользу того, почему это посредственная идея хранить эти типы объектов в базе данных (Couchbase или иначе). Я также предложу решение, как лучше всего использовать Couchbase с наименьшими затратами и наилучшим образом обслуживать конечных пользователей. Вот почему мы все действительно здесь в конце, верно?

      Эксплуатационные расходы и производительность

      Постоянно сохраняя большие объекты в базе данных, вы будете использовать наиболее дорогостоящий и один из наиболее эффективных слоев для объектов, которые обычно статичны и редко меняются в большинстве случаев использования. Подумайте только о стоимости хранения одного гигабайта на инстансе EC2 в AWS по сравнению с хранением этого объекта в S3. Когда я использую калькулятор AWS на момент написания этой статьи, хранилище S3 стоило как минимум 1/5 стоимости самого дешевого хранилища EC2.

      Я говорю хотя бы потому, что настройки не являются сравнением возможностей 1: 1, поскольку они действительно предназначены для разных вещей. S3 специально предназначен для удержания большого количества статических объектов с очень высокой прочностью по очень разумной цене, а EC2 предназначен для оперативного хранения.

      Теперь подумайте о физической стоимости хранения этого объекта в базе данных, а затем его репликации, резервного копирования и т. Д. В течение месяцев или лет. Становятся очевидными высокие затраты и время на транспортировку такого объема данных. Со временем эти объекты становятся корабельными якорями на шее оперативной группы. Кроме того, если вы не будете правильно управлять вещами, через два года у вас может быть база данных, в которой хранятся, резервные копии и репликация изображений от пользователя, который прекратил пользоваться вашим сервисом 1,5 года назад, в то время как вы по-прежнему платите за каждый КБ, использованный несколько раз. .

      Все эти накладные расходы просто для удобства разработки. Это просто не стоит того и неэффективно в долгосрочной перспективе. Опять же, это ни в коем случае не эксклюзивно для Couchbase.

      Используйте каждый инструмент для наилучшего результата в

      Couchbase может обслуживать объекты прямо из управляемого кеша в ОЗУ с высокой производительностью, если вы обращаетесь к нему через идентификатор объекта или если вы определили, какой объект вы хотите получить из запроса. Может ли Couchbase очень быстро хранить и обслуживать это изображение или более крупный двоичный файл из ОЗУ? Конечно, может, но для достижения такой производительности потребуются дорогие ресурсы сервера, а не только хранилище.Couchbase также имеет ограничение на размер объекта 20 МБ. Даже если ваши объекты не достигают этого размера, все же может быть плохой идеей постоянно хранить эти типы объектов в базе данных. Как я упоминал ранее, Amazon S3 и HDFS отлично подходят для хранения и обслуживания такого статического контента. Это то, для чего они были созданы. Они предлагают отличную производительность по отличной цене для такого типа нагрузки. Лучше всего использовать правильные инструменты для правильной работы. Хотя базы данных могут хранить большие статические объекты, это определенно не то, в чем они лучше всего справляются.

      Тогда как мне решить эту проблему? У меня есть вещи для хранения!

      В этом примере мы будем говорить о хранилище изображений, поскольку это наиболее распространенный вариант использования, который я слышал, но это может быть любой большой статический объект. На высоком уровне для этого варианта использования вам следует искать в Couchbase только те данные, которые требуются приложению, когда пользователь ищет изображение. Планируя шаблоны доступа к данным и, следовательно, объектную модель базы данных, задайте себе несколько вопросов.

      • Какие данные приложение должно предоставлять пользователю о каждом изображении и о том, когда оно находится в потоке?
      • Какие поиски будут выполняться по изображению и как будут представлены результаты? (Ключевые слова, название, создатель, дата создания и т. Д.) Если это соответствует вашему варианту использования, вы можете даже сохранить крошечный эскиз изображения в базе данных для быстрой доставки.
      • Когда в потоке приложения потребуется каждый фрагмент данных?
      • Каким будет шаблон идентификатора объекта для каждого объекта метаданных изображения? Дополнительные сведения о моделировании объектов Couchbase и примерах идентификаторов объектов читайте в моих сообщениях в блогах здесь и здесь, чтобы получить идеи.

      Теперь, когда у вас есть данные, обращенные к пользователю, в Couchbase, вы можете выполнять быстрый поиск ключей, отображать уменьшенные представления или полные запросы N1QL к вторичным индексам, чтобы получить данные.Большие изображения должны храниться в чем-то вроде AWS S3, HDFS, сети доставки контента (CDN), веб-сервере, файловом сервере или в любом другом месте, которое отлично подойдет для обслуживания больших статических объектов в соответствии с вашим вариантом использования и бюджетом.

      А теперь давайте углубимся и поговорим подробнее о том, как мы это проектируем.

      Пример объектной модели

      Я предлагаю два объекта в Couchbase для каждого фактического изображения в вашем приложении:

      1. Объект JSON, содержащий метаданные об изображении.Он будет в формате JSON, чтобы мы могли его индексировать, запрашивать с помощью N1QL или Views, в зависимости от потребностей приложения. В этом объекте также будет указатель на основное изображение в другой системе.
      2. Объект «ключ / значение», содержащий миниатюру основного изображения и хранящийся в отдельной корзине Couchbase. Мы храним миниатюру в Couchbase, чтобы быстро представить ее пользователю. Теоретически мы могли бы иметь это как значение в документе JSON с метаданными, но преимущества их разделения, когда дело доходит до индексации и использования ресурсов Couchbase, компенсируют это, особенно если вы планируете высокую скорость мутации данных.

      Поскольку каждый объект в Couchbase должен иметь уникальный идентификатор объекта (в ведре), и у нас может быть 250 байтов в этом идентификаторе, давайте воспользуемся этим в наших интересах и разработаем стандартизованный шаблон идентификатора объекта для простого и быстрого поиска объекта. Стандартизованный идентификатор объекта поможет нам легко получить изображение и связанный с ним контент быстро из службы данных Couchbase или при запросе при использовании N1QL.

      Шаблон идентификатора объекта для каждого документа будет следующим:

      • объект метаданных: метаданные :: где уникальный идентификатор присваивается этому изображению приложением.Поскольку мы собираемся искать изображения с помощью запросов с помощью N1QL, я не собираюсь использовать более описательный идентификатор объекта.
      • Объект эскиза: эскиз :: где имя — то, которое мы использовали для объекта метаданных. Таким образом мы устанавливаем неформальные отношения между объектами. Мы знаем, что каждый объект метаданных имеет соответствующий объект эскиза. Так что, если нам нужно получить их обоих, мы сможем. Как только мы узнаем UUID, мы сможем очень быстро получить эскиз или наоборот.

      Для самих объектов:

      • Объект метаданных будет документом JSON и может выглядеть следующим образом:
        

        { «title»: «Cute Kitty and Doggy», «file-location» »:« Https: // s3. amazonaws.com/kittypics/cutekittyanddoggy.jpg », « thumbnail1 »:« thumbnail :: », « размеры-px »:« 50 × 50 » }

        Часть эскиза, где написано, что

        , конечно, будет заменена идентификатором этого объекта. Таким образом, когда мы получаем объект метаданных, у нас есть идентификатор объекта эскиза, и мы можем быстро его получить. Это один из тех случаев, когда, скорее всего, лучше сделать несколько вызовов Couchbase, чем в другой базе данных, где лучше сделать это за один вызов.

      • Объект эскиза будет просто ключом / значением с двоичным значением.

      Настройки для Couchbase

      Ковши

      Я предлагаю два ковша Couchbase. Один для документов JSON, содержащих метаданные о каждом изображении, и один для эскиза. Для этого есть две конкретные причины:

      1. Отдельные сегменты позволяют настраивать управляемый кэш в зависимости от потребностей объекта. Например, возможно, я хочу, чтобы метаданные для каждого изображения всегда были доступны как можно быстрее.Я определяю квоту RAM для корзины «метаданных», чтобы все эти объекты находились в управляемом кэше для лучшей производительности. Миниатюры — это более крупные объекты, и, возможно, мы хотим немного сэкономить на размере наших экземпляров и не хранить их в кеше, потому что если они появятся через несколько секунд, ничего страшного. Мы могли бы установить квоту RAM для корзины метаданных равной 300 ГБ по кластеру, но эскизы — 50 ГБ по кластеру, даже если эскизы могут быть большим набором данных на диске.
      2. Нам никогда не нужно будет индексировать или запрашивать объекты эскизов. Мы всегда можем получить их по идентификатору объекта, который мы получили из документа метаданных JSON, или с помощью приложения, создающего его. Чтобы сделать еще один шаг в понимании того, почему мы хотим, чтобы эти объекты находились в двух отдельных сегментах; когда вы выполняете индексацию в Couchbase, каждый объект в корзине в какой-то момент опрашивается, чтобы увидеть, следует ли его включить в индекс. Это выполняется индексатором просмотра, если вы используете виды, или проектором, если вы используете GSI (глобальное вторичное индексирование).Если у нас есть эти два типа данных в разных сегментах, индексатор и проектор, нам никогда не придется беспокоиться об объектах эскизов и тратить циклы или ресурсы, поскольку индексы зависят от сегмента, чтобы запрашивать документы JSON. Еще один бонус заключается в том, что если вы используете представления Couchbase, которые хранятся вместе с данными, это должно уменьшить время перебалансировки кластера, поскольку снова индексатору представлений не нужно опрашивать миниатюры при перемещении данных. В целом это означает, что вам нужно меньше ресурсов сервера, поэтому это более рентабельно.

      Для целей этого примера давайте назовем эти два сегмента загадочными словами, например «метаданными» и «эскизами».

      Value Evict (по умолчанию) или Fully Evict

      Скорее всего, вы захотите избежать использования функции полного выселения Couchbase для этого конкретного варианта использования. Это отличная функция, но отчасти причина для хранения этих объектов метаданных изображений в Couchbase заключается в функциональности, но также и в производительности, которую вы получаете от управляемого кеша. Скорее всего, ваш вариант использования потребует проверки существования объекта в какой-то момент в потоке приложения.В этом случае использовать полное выселение будет плохо, так как вам придется перейти на диск, чтобы проверить это. Если вы используете стандартное «исключение значений», то вы сможете очень быстро определить, существует ли объект, поскольку данные Couchbase о каждом объекте всегда будут находиться в управляемом кэше. Поэтому используйте эту функцию с умом и включайте полное выселение только в том случае, если вы точно знаете, что она сделает с вашим приложением и почему.

      Исключение из правил

      Как всегда, есть исключения, противоречащие правилам.Я знаю одного клиента Couchbase, который с поразительным успехом помещает двоичные объекты (в частности, аудиофайлы) в сервер Couchbase. Они делают это по очень конкретной причине, которая использует Couchbase в своих интересах. Они вставляют аудиозаписи в Couchbase, но главное в том, что их приложение разбивает аудиофайлы на более мелкие фрагменты и передает потоки каждый в Couchbase по мере их поступления вместе с документом метаданных для этой записи. Интересно то, что они не постоянно хранят аудиофайл в базе данных по причинам, которые я уже указывал в этой статье.Если через несколько минут к аудиофайлу не было доступа, фоновый процесс восстанавливает каждый файл и перемещает его в Amazon S3 для более длительного хранения. Затем они обновляют документ JSON с метаданными аудиофайла, добавляя указатель на файл на S3. Очень быстрое и высокоскоростное считывание с помощью Couchbase и долгосрочное хранение статических объектов с помощью S3. Это отличный пример использования лучших инструментов там, где они лучше всего.

      Резюме

      Не задавайте неправильные вопросы. Какая лучшая база данных для изображений? Какая база данных лучше всего подходит для хранения файлов? Постоянное размещение больших объектов в базе данных — это в лучшем случае посредственная идея, независимо от того, какую платформу базы данных вы используете. Даже если в базе данных есть специальная фиктивная файловая система, которая разбивает ваши большие двоичные файлы на более мелкие, чтобы хранить их в базе данных и автоматически собирать их для вас. Применяются те же концепции. Вы променяете простоту разработки на дорогую и более сложную с точки зрения эксплуатации жизнь в будущем. Это будет преследовать вас позже.

      Для получения наилучшего решения используйте каждый инструмент по назначению. Храните в Couchbase документ JSON с метаданными для каждого объекта, возможно, самое большее — небольшой эскиз.В этом документе содержатся данные, которые вам нужны быстро об этом объекте в вашем приложении, а также указатель на специально созданное хранилище объектов, такое как S3, файловая система или HDFS. Вы получите лучшее из всех миров. Производительность, простота эксплуатации и рентабельность за небольшую дополнительную работу.

      Не согласны? Есть еще одно исключение из правил? Добавьте это в комментарии, и давайте поговорим.

      01 Управление базами данных

      v0.37.6 / Руководство администратора / 01 Управление базами данных

      Управление базами данных

      Если вы уже подключили свою базу данных во время установки, вы, вероятно, охватили большую часть этой территории.Но если вам нужно добавить другую базу данных или управлять настройками уже подключенной, просто щелкните значок настроек в правом верхнем углу метабазы ​​и выберите Admin .

      Круто, теперь вы в административном разделе Metabase. Затем выберите Базы данных в строке меню в верхней части экрана, чтобы увидеть свои базы данных.

      Добавление подключения к базе данных

      Теперь вы увидите список ваших баз данных. Чтобы подключить другую базу данных к метабазе, нажмите Добавить базу данных . Метабаза в настоящее время поддерживает следующие типы баз данных:

      Не видите здесь нужную базу данных? Взгляните на нашу страницу драйверов сообщества, чтобы узнать, создал ли кто-то еще один или как начать создавать свой собственный.

      Чтобы добавить базу данных, вам потребуется информация о ее подключении.

      Получение информации о подключении к базам данных на Heroku:

      1. Перейдите на https://postgres.heroku.com/databases.
      2. Щелкните базу данных, которую вы хотите подключить к Metabase.
      3. Запишите следующую информацию на основе своей базы данных:
         • Имя хоста
         • Порт
         • Имя пользователя
         • Имя базы данных
         • Пароль

      Получение информации о подключении к базам данных на RDS Amazon:

      1. Перейдите в Консоль управления AWS.
      2. В разделе «Службы базы данных» щелкните «RDS».
      3. Затем щелкните «Экземпляры».
      4. Выберите базу данных, которую вы хотите подключить к Metabase.
      5. Запишите следующую информацию на основе своей базы данных:
         • Имя хоста — указано как параметр «Конечная точка»
         • Порт — Найдите параметр порта в разделе «Безопасность и сеть»
         • Имя пользователя — найдите его в разделе «Сведения о конфигурации»
         • Имя базы данных — найдите в разделе «Сведения о конфигурации»
         • Пароль — запросите пароль у администратора базы данных.

      Ошибки при подключении

      Если при подключении к базе данных возникают ошибки, обратитесь за помощью к нашему руководству по устранению неполадок.

      Уровень защищенных сокетов (SSL)

      Metabase автоматически пытается подключиться к базам данных с SSL и без него. Если возможно подключиться к вашей базе данных с помощью SSL-соединения, Metabase сделает это значение по умолчанию для вашей базы данных. Вы всегда можете изменить этот параметр позже, если предпочитаете подключаться без этого уровня безопасности, но мы настоятельно рекомендуем держать SSL включенным, чтобы обеспечить безопасность ваших данных.

      Синхронизация и анализ базы данных

      По умолчанию Metabase выполняет легкую ежечасную синхронизацию вашей базы данных и каждую ночь более глубокий анализ полей в ваших таблицах, чтобы задействовать некоторые функции Metabase, такие как виджеты фильтров.

      Если вы хотите изменить эти настройки по умолчанию, найдите и щелкните свою базу данных в разделе «Базы данных» панели администратора и включите переключатель в нижней части формы с надписью «Это большая база данных, поэтому позвольте мне выберите, когда метабаза синхронизируется и сканирует ». (Этот параметр раньше назывался «Включить углубленный анализ».)

      Сохраните изменения, и вы увидите новую вкладку в верхней части формы под названием «Планирование». Нажмите на нее, и вы увидите параметры, позволяющие изменить время и частоту синхронизации и сканирования метабазы.

      Синхронизация базы данных

      Metabase хранит собственную информацию о различных таблицах и полях в каждой базе данных, которая добавляется для облегчения запросов. По умолчанию Metabase выполняет эту облегченную синхронизацию ежечасно для поиска изменений в базе данных, таких как новые таблицы или поля. Метабаза , а не копирует какие-либо данные из вашей базы данных. Он поддерживает только списки таблиц и столбцов.

      Синхронизация может быть установлена ​​ежечасно или ежедневно в определенное время. Синхронизацию нельзя полностью отключить, иначе Metabase не будет работать.

      Если вы хотите синхронизировать свою базу данных вручную в любое время, щелкните ее в списке «Базы данных» на панели администратора и нажмите кнопку «Синхронизировать схему базы данных сейчас» в правой части экрана:

      Запросить настройки автозапуска

      По умолчанию Metabase автоматически запускает запросы, когда вы используете кнопки Суммировать и Фильтр при просмотре таблицы или диаграммы. Если ваши пользователи изучают данные, которые хранятся в медленной базе данных, вы можете отключить автоматический запуск, чтобы избежать повторного выполнения запроса каждый раз, когда ваши пользователи изменяют параметр в представлении «Сводка». Отключение этого параметра дает пользователям возможность повторно запустить запрос, когда они захотят.

      Поиск значений полей

      Когда Metabase впервые подключается к вашей базе данных, она проверяет метаданные столбцов в ваших таблицах и автоматически присваивает им тип. Метабаза также берет образец каждой таблицы для поиска URL-адресов, JSON, закодированных строк и т. Д. Вы можете вручную редактировать метаданные таблицы и столбца в метабазе в любое время на вкладке Data Model в панели администратора .

      По умолчанию Metabase также выполняет более интенсивную ежедневную выборку значений каждого поля и кэширует отдельные значения, чтобы флажки и фильтры выбора работали на информационных панелях и в вопросах SQL / native. Этот процесс может замедлить работу больших баз данных, поэтому, если у вас особенно большая база данных, вы можете включить параметр выбора времени сканирования метабазы ​​и выбрать один из трех вариантов сканирования на вкладке «Планирование»:

      • Регулярно, по расписанию позволяет вам выбирать сканирование ежедневно, еженедельно или ежемесячно, а также позволяет вам выбрать время суток или день месяца для сканирования.