Какие существуют базы данных: Что такое база данных

Содержание

Базы данных: какие бывают

В статье рассказывается о роли баз данных в современных реалиях и сформировано определение. Помимо этого, указываются виды баз данных и их классификация на основе структуры хранения данных. MySQL как эталонная СУБД для хранения данных в интернет-пространстве.

И кстати, у нас вы можете бесплатно пройти курс по MySQL.

Ещё до появления информационных технологий у людей возникала необходимость в упорядоченном хранении тех или иных данных. Для удобства их разделяли по определённому признаку, объединяли в группы, создавали иерархическое представление и применяли множество других способов.

С развитием компьютерной техники и интернета большинство методов, которые ранее использовались в библиотеках и архивах, были взяты за основу для хранения данных уже на носителях информации. В случае с интернет-пространствам данные хранятся на конкретном носителе, который присутствует в серверной машине. Сервер под размещение базы данных можно заказать у Rackstore тут.

База данных с точки зрения информатики — это хранение информации в упорядоченном виде, следуя определённой, заранее установленной разработчиком, системе.

Выделяются следующие виды баз данных по структуре:

иерархические;
сетевые;
реляционные;

Рассмотрим каждый из них.

Иерархическая база данных

Под иерархической понимается такая база данных, в которой хранение данных и их структурирование осуществляется по принципу разделения элементов на родительские и дочерние. Преимуществом таких баз является лёгкость в чтении запрашиваемой информации и её быстрое предоставление пользователю.

Компьютер способен быстро ориентироваться в ней. Иерархический принцип взят за основу в структурировании файлов и папок в операционной системе Windows, а реестр хранит информацию о параметрах работы тех или иных приложений в структурированном иерархическим способом виде.

Все интернет-ресурсы также построены по иерархическому принципу, так как при его использовании ориентироваться в рамках сайта очень легко.

В качестве примера можно привести базу данных на языке XML, содержащую в себе очерки о состоянии сельского хозяйства в регионах России. В этом случае родительским элементом выступит государство, далее пойдёт разделение на субъекты, а в рамках субъектов будет своё разветвление. В данном случае от верхнего элемента к нижнему идёт строго одно обращение.

Сетевая база данных

Под сетевой базой данных понимается модифицированная иерархическая. Её особенность заключается в том, что элементы могут быть связаны с друг другом в нарушение иерархии. То есть дочерний элемент одновременно может иметь несколько предков.

В этом случае также примером выступает база данных на основе языка XML.

Реляционная база данных

Под данным типом баз данных понимается их представление в рамках двумерной таблицы. Она имеет несколько столбцов, в которых устанавливаются такие параметры, как, например, тип вводимых данных (текст, число, дата и др.).

Таблица здесь является способом хранения введённых в неё данных и способна реагировать на любые обращения со стороны СУБД. Главная проблема в работе с реляционными базами данных состоит в их правильном проектировании.

Во время проектирования базы данных следует учесть следующие два фактора:

база данных должна быть компактной и не содержать избыточных компонентов;
обработка базы данных должны происходить просто.

Проблема в том, что эти факторы друг другу противоречат. А ведь проектирование — важнейший момент при составлении базы данных и дальнейшей работе с ней. Заниматься им рекомендуется администратору сервера, обладающему определённым опытом.

В крупных проектах задействовано множество таблиц, которых может быть более сотни. При этом обойтись без них невозможно, если человек имеет дело с важным и сложным проектом.

Перед составлением таблицы следует составить диаграмму или схему, в которой содержится информация о видах хранимой информации, а также о типе данных, который лучше всего подойдёт для таких целей.

СУБД

Система управления базами данных — это термин, который не нужно расшифровывать. Она представляет собой встраивыемый модуль или полноценную программу, которая способна работать с данными и вносить изменения в базы.

Существует две модели СУБД — реляционная и безсхемная. О том, что такое реляционные базы данных, уже рассказано выше. Безсхемные СУБД основанные на принципах неструктурированного подхода избавляют программиста от проблем реляционной модели, в число которых входит низкая производительность и трудное масштабирование данных в горизонтальном формате.

Неструктурированные базы данных (NoSQL) создают структуру по ходу и убирают необходимость в создании жёстко определённых связей между данными. Здесь можно экспериментировать с разными способами доступа к тем или иным видам данных.

К реляционным базам данных относятся:

SQLite;
MySQL;
PostgreSQL.

Из них наиболее распространённой является база данных MySQL, но остальные тоже имеют популярность и с ними можно столкнуться.

Принцип работы таких систем заключается в слежении за строгой структурой данных, которая представлена в виде комплекса таблиц. В свою очередь внутри таблицы есть ячейки и поля, которыми также управляет MySQL.

По принципу NoSQL работает база данных MongoDB. Они хранят все данные как единое целое в одной базе. При этом данные могут быть и одиночным объектом, но в то же время любой запрос не останется без ответа.

Каждая NoSQL имеет собственную систему запросов, что требует дополнительного изучения данной системы.

Сравнение SQL и NoSQL

Если SQL-системы основаны исключительно на строгом представлении данных, то NoSQL-системы предоставляют свободу и способны работать с любым типом данных.
SQL-системы стандартизированы, за счёт чего запросы формируются с использованием языка SQL. В то же время NoSQL-системы базируются на специфической для каждой из них технологии, что является недостатком.

Масштабируемость. Обе СУБД способны обеспечить вертикальное масштабирование, то есть увеличить объём системных ресурсов на обработку данных. При этом NoSQL, будучи более новой разновидностью баз данных, позволяет применять простые методы горизонтального масштабирования.
В плане надёжности SQL обладает уверенным лидерством.
У SQL-баз есть качественная техническая поддержка за счёт их продолжительной истории, в то время как NoSQL-системы весьма молоды и и решить какую-либо проблему сложнее.
Хранение данных и доступ к их структурам в рамках реляционных систем лучше всего происходит в SQL-системах.

Таким образом, хоть NoSQL и является стремительно развивающейся разновидностью систем управления базами данных, однако на данном этапе рекомендуется остановить свой выбор на SQL.

Надёжность SQL-систем, особенно MySQL, подтверждается временем и массовостью. Сегодня любой уважающий себя ресурс использует для хранения данных именно систему MySQL.

Реляционные базы данных и NoSQL-хранилища

Базы данных нужны для хранения данных и их обработки. Бывают реляционные (SQL) и NoSQL системы управления базами данных.

Реляционные базы данных (SQL)

Наиболее распространенными базами данных являются реляционные или SQL — данные в них хранятся во взаимосвязаанных таблицах. Типичные представители SQL СУБД: MySQL / MariaDB, PostgreSQL, MSSQL и Oracle. Первые две — бесплатны и для сайтов используются чаще всего. Вторые две — платные и реже используются в веб-проектах (чаще они применяются в корпоративных приложениях). По сути, для обычных проектов в техническом плане нет существенной разницы какую базу использовать, но в экономическом плане выгоднее использовать самую распространенную MySQL или чуть менее распространенную в простых проектах PostgreSQL — больше разработчиков, ниже стоимость поддержки и разработки.

Базы данных и хранилища NoSQL

Есть еще так называемые NoSQL базы данных и хранилища — MongoDB, CouchDB, Redis, Memcached, Cassandra, Scylla, которые значительно моложе реляционных баз данных, а также существенно отличаются от них по структуре хранения и механикам работы с данными. NoSQL СУБД применяются чаще не для хранения всех данных приложения, а лишь для решения специфических задач (журналирование, кэширование, очереди заданий, распределённое хранение данных) и поэтому менее распространены в простых проектах.

Типы баз геоданных—ArcGIS Help | ArcGIS Desktop

База геоданных – это «контейнер», использующийся для хранения совокупности наборов данных. Существует три типа баз геоданных:

Файловые и персональные базы геоданных

Файловые и персональные базы геоданных, которые свободно доступны всем пользователям ArcGIS for Desktop Basic, Стандартный и Дополнительно, проектируются для поддержки полной информационной модели базы геоданных, включающей топологии, каталоги растров, сетевые наборы данных, наборы данных terrain, локаторы адресов и т.д. Файловые и персональные базы геоданных разрабатываются для редактирования одним пользователем и не поддерживают версионность. В файловой базе геоданных возможна работа нескольких редактирующих пользователей в одно и то же время, с учетом того ограничения, что они осуществляют редактирование в различных наборах классов пространственных объектов, отдельных классах пространственных объектов или таблицах.

Файловая база геоданных – это новая разновидность баз геоданных, появившаяся лишь в версии 9.2. Ее назначение:

Обеспечение широко доступного, простого, и масштабируемого решения для всех пользователей.
Обеспечение переносимости базы геоданных, которая работает во всех операционных системах.
Постепенное наращивание для управления очень большими наборами данных.
Обеспечение отличной скорости обработки работы и масштабируемости, например, для поддержки индивидуальных наборов данных, содержащих свыше 300 миллионов объектов и наборов данных, которые могут превышать размер в 500 ГБ за файл с очень высоким качеством функционирования.
Использование эффективной структуры данных, оптимизированной для работы и хранения. Файловые базы геоданных используют около одной трети хранимой геометрии объекта, по сравнению с шейп-файлами и персональными базами геоданных. Файловые базы геоданных также позволяют пользователям сжимать векторные данные в доступный только для чтения формат для сокращения дальнейших потребностей в памяти.
Превосходят шейп-файлы из-за операций с привлечением атрибутов и по ограничению размера данных.

Персональные базы геоданных использовались в ArcGIS начиная с версии 8.0 и использовали файловую структуру данных Microsoft Access (файл.mdb). Они поддерживают базы геоданных, которые имеют ограничение по размеру 2 Гб. Однако, “эффективный” размер базы данных меньше, где-то между 250 и 500 МБ, при превышении которого снижается скорость работы базы данных. Персональные базы геоданных поддерживаются только операционной системой Microsoft Windows. Пользователям нравятся производить операции над таблицами с применением Microsoft Access к персональным базам геоданных. Многим пользователям действительно удобно пользоваться возможностями управления текстом в Microsoft Access для работы с атрибутивными значениями.

ArcGIS сохранит поддержку персональных баз геоданных для многочисленных целей. Однако в большинстве случаев Esri рекомендует использовать файловые базы геоданных по причине их поддержки больших объемов данных, более быстрой работы и кросс-платформенного использования. Они идеальны для работы наборами данных на базе файлов для ГИС проектов, для персонального использования, и для использования в маленьких рабочих группах. У них быстрая скорость работы и хорошая масштабируемость для содержания больших объемов данных без требования использовать СУБД. К тому, же они переносятся между разными операционными системами.

Стандартно, пользователи будут использовать разнородные файловые и персональные базы геоданных для своих совокупностей данных и получать одновременный доступ к ним для работы их ГИС.

Многопользовательские базы геоданных

Если вам необходима большая многопользовательская база геоданных с возможностью редактирования и использования одновременно многими пользователями, многопользовательская база – это хорошее решение. Она добавляет возможность управлять распределенной, многопользовательской базой геоданных, а также рядом важных, основанных на версиях, рабочих процессов ГИС. Способность усилить корпоративные реляционные базы данных вашей организации – ключевое преимущество многопользовательской базы геоданных.

Многопользовательские базы геоданных работают с разнообразными моделями хранения СУБД (IBM DB2, Informix, Oracle, SQL Server и PostgreSQL). Многопользовательские базы геоданных используются, прежде всего, в рабочих группах, отделах, предприятиях, а также находят индивидуальное применение. Они пользуются всеми преимуществами поддерживаемых архитектур их СУБД:

Очень большие, непрерывные базы данных ГИС
Много пользователей одновременно
Длинные транзакции и версионные рабочие процессы
Реляционные базы данных поддерживают управление данными ГИС (обеспечение выгоды от использования реляционной базы данных в контексте масштабируемости, надежности, безопасности, резервирования, целостности, и т.п.)
Типы пространственного SQL, в случае если СУБД поддерживает эту возможность (т.е. Oracle, SQL Server, PostgreSQL, Informix и DB2).
Высокая скорость обработки может распространяться на очень большое количество пользователей.

Посредством реализации множества больших баз геоданных, было обнаружено, что СУБД эффективны в перемещении по таблицам типа больших двоичных объектов, требуемых данными ГИС. Кроме того, размеры базы данных ГИС и число поддерживаемых пользователей могут быть намного больше, чем у файловых баз ГИС.

Для информации об архитектуре многопользовательских баз геоданных и способах усиления многопользовательскими базами геоданных технологии реляционных баз данных, см. раздел Архитектура базы геоданных.

Технология ArcSDE обеспечивает управление длинными и короткими транзакциями на механизме транзакций СУБД

Одна из основных ролей технологии ArcSDE в многопользовательской базе геоданных – это поддержка рабочей среды версионного редактирования баз геоданных на любой РСУБД.

Довольно часто одна-единственная транзакция редактирования в ГИС может повлечь за собой изменение многих рядов в нескольких таблицах. Например, обновление земельного участка может потребовать изменить представление полигона, а также изменение соответствующих линий соседних улиц и углов соседних земельных участков. Кроме того, атрибутивные записи для каждого из этих пространственных объектов тоже приходится обновлять. Такое редактирование приводит к изменениям нескольких записей в разных таблицах. В подобных случаях пользователям удобнее воспринимать все эти изменения как одну транзакцию. Когда изменения принимаются или откатываются назад, все это обрабатывается вместе как единая операция.

В то же время, пользователи могут отменять или повторять отдельные операции в сеансе редактирования. Чтобы дополнить эту ситуацию, правку можно выполнять в отсоединенной от центральной общей базы геоданных системе.

Более того, во время этих специализированных процессов поддержания ГИС-данных, сама база данных ГИС непрерывно остается доступной для ежедневных операций, где каждый пользователь может иметь личный внешний вид общей базы данных ГИС.

Многопользовательская база геоданных поддерживает управление и обновления для этих и многих других сценариев управления данными в многопользовательской среде с помощью поддержки версий. Поддержка версий – это механизм, при котором все изменения базы данных записываются как строки таблицы. Например, каждый раз, когда вы обновляете значение строки, старая запись «уходит в отставку», а новая запись добавляется.

Таким образом, технология ArcSDE управляет такими сложными транзакциями ГИС высокого уровня в простой рабочей среде СУБД, сохраняя изменения информации как дельта-записи в базе данных.

Примечание:

Этот механизм сохранения записей о всех изменениях вместе с метаданными дал начало термину версионное редактирование.

ArcSDE использует метаданные о версиях, чтобы изолировать несколько сеансов редактирования, поддержать сложные транзакции, использовать общие реплики и синхронизировать содержимое нескольких баз данных, выполнять автоматическую архивацию и поддерживать исторические запросы.

Более подробно см. в разделе Обзор редактирования и хранения данных.

Как технология ArcSDE включена в ArcGIS?

В прошлом ArcSDE продавалась как отдельный продукт Esri. Начиная с ArcGIS 9.2, технология ArcSDE включена в пакет ArcGIS и не предлагается отдельно. Технология ArcSDE интегрирована в ArcGIS for Desktop, ArcGIS Engine и ArcGIS for Server таким образом, чтобы пользователи могли масштабировать свои основанные на СУБД базы геоданных в пределах своих организаций.

Начиная с ArcGIS 9.2, в ArcGIS for Desktop Standard и Дополнительно предусмотрена возможность установки Microsoft SQL Server Express. Эти программные продукты также содержат возможности ArcSDE по поддержанию многопользовательских баз геоданных в SQL Server Express вплоть до трех одновременных пользователей настольных программных продуктов.

Начиная с ArcGIS 9.3, комплектация ArcGIS Engine включает файлы установки SQL Server Express. Опциональный дополнительный модуль Geodatabase Update для ArcGIS Engine используется в приложениях ArcGIS Engine, редактирующих базы геоданных.

Microsoft ограничивает использование SQL Server Express до 1 ЦПУ и до 1 Гб оперативной памяти. Максимальный размер базы данных для SQL Server 2005 или 2008 Express ограничен 4 Гб. Максимальный размер базы данных для SQL Server 2008 Express R2 ограничен 10 Гб. (Точную информацию об ограничениях размера экземпляра см. в своем лицензионном соглашении Esri.)

В ArcGIS for Desktop Standard и Дополнительно приложение ArcCatalog предоставляет возможность полностью администрировать и управлять многопользовательскими базами геоданных с помощью SQL Server Express. Это предоставляет все возможности многопользовательских баз геоданных для нескольких пользователей одновременно. Вы устанавливаете и управляете этими многопользовательскими базами геоданных в ArcCatalog. Не требуется никакого дополнительного программного обеспечения или специального администрирования базы данных.

ArcGIS for Server Workgroup также содержит поддержку ArcSDE for SQL Server Express. На этом уровне ArcSDE приложение SQL Server Express может поддерживает вплоть до 10 одновременных пользователей и редакторов на настольных приложениях Windows (например, для пользователей ArcGIS for Desktop Basic, Стандартный, Дополнительно, пользовательских приложений ArcGIS Engine, AutoCAD, MicroStation и т.д.) плюс любое количество серверных подключений через веб-приложения. (Точную информацию о количестве возможных подключений см. в своем лицензионном соглашении.)

С помощью ArcGIS for Server Workgroup можно использовать ArcGIS for Desktop Standard или Дополнительно для создания, администрирования и управления многопользовательскими базами геоданных для SQL Server Express средствами ArcCatalog. Никакого дополнительного администрирования корпоративных баз данных не требуется.

ArcGIS for Server включает всю многопользовательскую технологию ArcSDE без всяких ограничений. Вы можете продолжать использовать традиционную технологию ArcSDE for Oracle, SQL Server, PostgreSQL, IBM DB2 и IBM Informix. Поддержка ArcSDE на уровне Enterprise Server предоставляет многопользовательский доступ к базам данных любого размера и работает на любых компьютерах. ArcGIS for Server, вы предоставляете свою лицензию СУБД для этого уровня использования ArcSDE. Можно выбрать следующее:

Oracle
Microsoft SQL Server
IBM Informix
IBM DB2
PostgreSQL

СУБД обычно администрируется и управляется администратором базы данных (АБД).

Итоговая информация

Вам не нужно контролировать и управлять ресурсами вашей памяти и ЦПУ компьютера для SQL Server Express. Сервер SQL Server Express будет автоматически ограничивать использование компьютером до 1 Гб оперативной памяти на одном процессоре и размер базы данных до 4 Гб или 10 Гб в зависимости от используемой версии SQL Server Express.

В отличие от баз данных Microsoft Access, скорость работы SQL Server Express не снижается при достижении максимального размера базы данных.

ArcSDE for SQL Server Express входит в состав ArcGIS for Desktop Standard и Дополнительно. Если вы выберете для установки SQL Server Express, вы сможете администрировать базы данных SQL Server Express, используя ArcCatalog.

После установки ArcGIS for Server Workgroup можно также установить и использовать SQL Server Express. После инсталляции SQL Server Express, вы можете использовать приложение ArcCatalog на своем рабочем месте с ArcGIS for Desktop Standard или Дополнительно для администрирования баз данных SQL Server Express на вашем Workgroup Server.

Эти различные уровни позволяют использовать все возможности многопользовательских баз геоданных для любого числа пользователей, большого или малого. Это позволяет в организациях с масштабируемой архитектурой данных работать на отдельных однопользовательских системах со своими большими корпоративными системами.

Итоговая информация по уровням ArcSDE

Введение в СУБД MySQL — тест 1

Главная / Базы данных / Введение в СУБД MySQL / Тест 1 Упражнение 1:

Номер 1

Каковы функции базы данных?

Ответ:

&nbsp(1) хранение информации&nbsp

&nbsp(2) упорядочение информации&nbsp

&nbsp(3)

индексация информации&nbsp

Номер 2

Из чего состоит база данных?

Ответ:

&nbsp(1) из совокупности таблиц с записями данных&nbsp

&nbsp(2) из полей&nbsp

&nbsp(3) из записей данных&nbsp

Номер 3

Что представляет собой СУБД (система управления базами данных)?

Ответ:

&nbsp(1) программа, которая осуществляет контроль данных&nbsp

&nbsp(2) программа, осуществляющая всю работу, связанную с базой данных &nbsp

&nbsp(3) программа, которая содержит команды, позволяющие создавать таблицы записей данных&nbsp

Упражнение 2:

Номер 1

Какая сетевая модель лежит в основе действия СУБД MySQL?

Ответ:

&nbsp(1) клиент/сервер&nbsp

&nbsp(2)

клиент/клиент&nbsp

&nbsp(3) сервер/сервер&nbsp

Номер 2

Какое количество баз данных может быть управляемо одной СУБД?

Ответ:

&nbsp(1) только одна&nbsp

&nbsp(2) как одна, так и несколько&nbsp

&nbsp(3) не менее двух&nbsp

Номер 3

База данных в MySQL представляет собой…

Ответ:

&nbsp(1) совокупность неорганизованной информации &nbsp

&nbsp(2) совокупность записей данных&nbsp

&nbsp(3) совокупность информации, организованной в виде множеств&nbsp

Упражнение 3:

Номер 1

Какие из утверждений верны?

Ответ:

&nbsp(1) база данных представляет собой совокупность информации, организованной в виде множеств&nbsp

&nbsp(2) множество содержит записи унифицированного вида&nbsp

&nbsp(3) записи состоят из полей&nbsp

&nbsp(4) множества называют строками таблиц, а записи — таблицами&nbsp

Номер 2

Какие существуют способы связи строк таблиц друг с другом?

Ответ:

&nbsp(1) один к одному&nbsp

&nbsp(2) один ко многим&nbsp

&nbsp(3) многие ко многим&nbsp

Номер 3

Какие типы связи могут быть между отношениями?

Ответ:

&nbsp(1) один к одному&nbsp

&nbsp(2) один ко многим &nbsp

&nbsp(3) многие ко многим&nbsp

Упражнение 4:

Номер 1

Способ связи строк таблиц, когда строке одной таблицы соответствует одна единственная строка другой таблицы, называется…

Ответ:

&nbsp(1) один ко многим &nbsp

&nbsp(2) многие ко многим&nbsp

&nbsp(3) один к одному &nbsp

Номер 2

Способ связи строк таблиц, когда строка одной таблицы соответствует нескольким строкам другой таблицы, называется…

Ответ:

&nbsp(1) один ко многим &nbsp

&nbsp(2) многие ко многим&nbsp

&nbsp(3) один к одному &nbsp

Номер 3

Способ связи строк таблиц, когда несколько строк одной таблицы связаны с произвольным числом строк в другой таблице, называется…

Ответ:

&nbsp(1) один ко многим &nbsp

&nbsp(2) многие ко многим&nbsp

&nbsp(3) один к одному &nbsp

Упражнение 5:

Номер 1

Что такое схема базы данных?

Ответ:

&nbsp(1) только определения данных&nbsp

&nbsp(2) определения данных и отношений между ними&nbsp

&nbsp(3) только отношения между данными&nbsp

Номер 2

Как хранится структура базы данных?

Ответ:

&nbsp(1) как часть базы данных и не может быть изменена без ущерба для данных &nbsp

&nbsp(2) как часть базы данных и может быть изменена без ущерба для данных&nbsp

&nbsp(3) независимо от базы данных&nbsp

Номер 3

Для чего предназначены схемы баз данных?

Ответ:

&nbsp(1) для контроля целостности данных &nbsp

&nbsp(2) для обеспечения безопасности данных&nbsp

&nbsp(3) для наглядного отражения состояния базы данных&nbsp

Упражнение 6:

Номер 1

Какие виды баз данных существуют?

Ответ:

&nbsp(1) объектно-реляционные базы данных&nbsp

&nbsp(2) объектно-ориентированные базы данных&nbsp

&nbsp(3) реляционные базы данных&nbsp

&nbsp(4) сетевые базы данных&nbsp

&nbsp(5) иерархические базы данных&nbsp

&nbsp(6) системы управления файлами&nbsp

Номер 2

Иерархическая база данных представляет собой…

Ответ:

&nbsp(1) набор обычных файлов &nbsp

&nbsp(2) древовидную организацию информации&nbsp

&nbsp(3) централизованное хранилище таблиц, обеспечивающее безопасный одновременный доступ к информации&nbsp

Номер 3

В каком типе БД данные способны принять вид любой структуры, которую можно выразить на используемом языке программирования?

Ответ:

&nbsp(1) объектно-реляционном&nbsp

&nbsp(2) объектно-ориентированном&nbsp

&nbsp(3) реляционном&nbsp

&nbsp(4) сетевом&nbsp

Упражнение 7:

Номер 1

Утверждение "данные способны принять вид любой структуры, которую можно выразить на используемом языке программирования" верно для…

Ответ:

&nbsp(1) реляционной базы данных&nbsp

&nbsp(2) сетевой базы данных&nbsp

&nbsp(3) объектно-ориентированной базы данных&nbsp

&nbsp(4) иерархической базы данных&nbsp

Номер 2

Какие из перечисленных возможностей поддерживает СУБД MySQL?

Ответ:

&nbsp(1) параллельный доступ к базе данных нескольких приложений&nbsp

&nbsp(2) восстановление информации в случае непредвиденного сбоя &nbsp

&nbsp(3) регистрация изменений, вносимых в базу данных&nbsp

&nbsp(4) создание резервных копий баз данных&nbsp

Номер 3

Реляционная база данных представляет собой…

Ответ:

&nbsp(1) набор обычных файлов &nbsp

&nbsp(2) древовидную организацию информации&nbsp

&nbsp(3) централизованное хранилище таблиц, обеспечивающее безопасный одновременный доступ к информации&nbsp

Упражнение 8:

Номер 1

Выберите верные утверждения:

Ответ:

&nbsp(1) MySQL — это система управления реляционными базами данных&nbsp

&nbsp(2) программное обеспечение MySQL — это ПО с открытым кодом&nbsp

&nbsp(3) поддерживается верификация пользователя с удаленного компьютера&nbsp

&nbsp(4) максимальный размер таблицы всегда составляет 4 Гб&nbsp

Номер 2

Выберите верные утверждения:

Ответ:

&nbsp(1) система безопасности основана на привилегиях и паролях с возможностью верификации с удаленного компьютера&nbsp

&nbsp(2) пароли при передаче по сети при соединении с сервером шифруются&nbsp

&nbsp(3) клиенты могут соединяться с MySQL, используя сокеты TCP/IP, сокеты Unix или именованные каналы&nbsp

Базы данных и их разновидности

База данных (БД) –это совокупность массивов и файлов данных, организованная по определённым правилам, предусматривающим стандартные принципы описания, хранения и обработки данных независимо от их вида.

Основные классификации баз данных

Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям. Основные из них:

Классификация по модели данных

Центральным понятием в области баз данных является понятие модели.

Модель данных — это некоторая абстракция, которая, будучи приложима к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязь между ними.

Виды:

Иерархическая.
Объектная и объектно-ориентированная.
Объектно-реляционная.
Реляционная.
Сетевая.
Функциональная.

1) Иерархическая база данных – каждый объект, при таком хранение информации, представляется в виде определенной сущности, то есть у этой сущности могут быть дочерние элементы, родительские элементы, а у тех дочерних могут быть еще дочерние элементы, но есть один объект, с которого все начинается. Получается своеобразное дерево. Примером иерархической базы данных может быть документ в формате XML или файловая система компьютера.

Следует сказать, что базы данных подобного вида оптимизированы под чтение информации, то есть базы данных, имеющие иерархическую структуру умеют очень быстро выбирать запрашиваемую информацию и отдавать ее пользователям. Но такая структура не позволяет столь же быстро перебирать информацию. Здесь можно привести первый пример из жизни: компьютер может легко работать с каким-либо конкретным файлом или папкой (которые, по сути, являются объектами иерархической структуры), но проверка компьютера антивирусам осуществляется очень долго. Второй пример – реестр Windows.

На изображении Вы можете увидеть структуру иерархической базы данных. В самом верху находится родитель или корневой элемент, ниже находятся дочерние элементы, элементы находящиеся на одном уровне называются братьями или соседними элементами. Соответственно, чем ниже уровень элемента, тем вложенность этого элемента больше.

Объектные базы данных — это модель работы с объектными данными.

Такая модель баз данных, несмотря на то, что она существует уже много лет, считается новой. И её создание открывает большие перспективы, в связи с тем, что использование объектной модели баз данных легко воспринимается пользователем, так как создается высокий уровень абстракции. Объектная модель идеально подходит для трактовки такого рода объектных данных как изображение, музыка, видео, разного вида текст.

Объектно-ориентированная база данных (ООБД) — база данных, в которой данные моделируются в виде объектов, их атрибутов, методов и классов.

Объектно-ориентированные базы данных обычно рекомендованы для тех случаев, когда требуется высокопроизводительная обработка данных, имеющих сложную структуру.

2) Объектно-реляционные СУБД объединяют в себе черты реляционной и объектной моделей. Их возникновение объясняется тем, что реляционные базы данных хорошо работают со встроенными типами данных и гораздо хуже — с пользовательскими, нестандартными. Когда появляется новый важный тип данных, приходится либо включать его поддержку в СУБД, либо заставлять программиста самостоятельно управлять данными в приложении.

Не всякую информацию имеет смысл интерпретировать в виде цепочек символов или цифр. Представим себе музыкальную базу данных. Песню, закодированную в виде аудиофайла, можно поместить в текстовое поле большого размера, но как в таком случае будет ли осуществляться текстовый поиск?

3) Реляционная(или табличная) БД содержит перечень объектов одного типа, т.е. объектов с одинаковым набором свойств.

Такую базу удобно представлять в виде двумерной таблицы (или, чаще всего, нескольких связанных между собой таблиц).

Примером такой таблицы может служить БД «Учащиеся», представляющая собой перечень объектов (учеников), каждый из которых имеет фамилию, имя, отчество, дату рождения, класс, номер личного дела и др.

Столбцы такой таблицы называют полями; каждое поле характеризуется своим именем (названием соответствующего свойства объекта) и типом данных, которые это поле может хранить. Каждое поле обладает определенным набором свойств (размер, формат и т. п.). Т. о., поле БД — это столбец таблицы, содержащий значения определенного свойства объектов.

Строки таблицы являются записями. Записи разбиты на поля. Каждая строка таблицы содержит запись об одном единственном объекте, включая все его свойства.

В каждой таблице должно быть хотя бы одно ключевое поле, содержимое которого уникально для любой записи в этой таблице. Значения ключевого поля однозначно определяют каждую запись в таблице. В приведенном выше примере ключевым полем может являться поле «Номер личного дела». Очень часто в качестве ключевого поля используется поле, содержащее данные типа счетчик.

4) Сетевые базы данных являются своеобразной модификацией иерархических баз данных. Если Вы внимательно смотрели на изображение выше, то наверняка обратили внимание, что к каждому нижнему элементу идет только одна стрелочка от верхнего элемента. То есть у иерархических баз данных у каждого дочернего элемента может быть только один потомок. Сетевые базы данных отличаются от иерархических тем, что у дочернего элемента может быть несколько предков, то есть элементов стоящих выше него. Для большей наглядности и понимания структуры сетевых баз данных обратите внимание на изображение:

Стоит заметить, что сетевые базы данных обладают примерно теми же характеристиками, что и иерархические базы данных. Но сейчас нас не особо интересуют иерархические и сетевые базы данных, данная тема больше относится к формату XML.

5) Функциональные базы данных используются для решения аналитических задач: финансовое моделирование и управление производительностью. Функциональная база данных или функциональная модель отличается от реляционной модели. Функциональная модель также отличается от других аналогично названных концепций, включая модель функциональной базы данных DAPLEX и базы данных функциональных языков.

Функциональная модель является частью категории оперативной аналитической обработки (OLAP электронной таблице,), поскольку она включает многомерное иерархическое объединение. Но она выходит за рамки OLAP, требуя ориентирования ячейки, подобно тому, где ячейки могут быть введены или рассчитаны как функции других ячеек. Также, как и в электронных таблицах, данная модель поддерживает интерактивные вычисления, в которых значения всех зависимых ячеек автоматически обновляются каждый раз, когда изменяется значение ячейки.

Классификация по содержимому

Примеры:

Географическая.
Историческая.
Научная.
Мультимедийная.
Клиентская.
1. Классификация по степени распределённости:
Централизованная или сосредоточенная (англ. centralized database): БД, которая полностью поддерживается 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.
1. Классификация БД по среде физического хранения:
БД во вторичной памяти (традиционные): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — это, как правило, жёсткий диск. В оперативную память СУБД помещает лишь кэш и данные для текущей обработки.
БД в оперативной памяти (in-memory databases): все данные находятся в оперативной памяти.
БД в третичной памяти (tertiary databases): 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 кэш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

SQL

SQL — язык структурированных запросов, основной задачей которого является предоставление простого способа считывания и записи информации в базу данных.

Функции языка SQL:

Организация данных – создание и изменение структуры баз данных.
Чтение данных.
Обработка данных – удаление, добавление и корректировка данных.
Управление доступа к данным – предоставление привилегий (ограничение возможностей) пользователю для чтения и изменения данных.
Совместное использование данных — координация общего пользования данных многими пользователями.
Целостность данных – защита данных от разрушения при сбое системы или других обстоятельствах.

СУБД

Большинство современных СУБД построено на реляционной модели данных. Для получения информации из отношений (таблиц) базы данных в качестве языка манипулирования данными в теоретическом плане используется язык SQL

СУБД — система управления базами данных, совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных

Основные функции СУБД:

Управление данными во внешней памяти (на дисках).
Управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша.
Журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев.
Поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными).

Типы данных в SQL

Каждый столбец в таблице базы данных должен иметь имя и тип данных.

SQL разработчики должны решить, какие типы данных будут храниться внутри каждого столбца таблицы при создании таблицы SQL. Тип данных представляет собой метку и ориентир для SQL, чтобы понять, какой тип данных, как ожидается, внутри каждого столбца, а также определяет, как SQL будут взаимодействовать с хранимыми данными.

В следующей таблице перечислены общие типы данных в SQL:

SQL Data Type — Краткий справочник в разрезе БД

Тем не менее, различные базы данных предлагают различные варианты для определения типа данных.

В следующей таблице приведены некоторые из общих названий типов данных между различными платформами баз данных:

Урок 7. База данных – основа информационной системы. Базы данных (табличные, иерархические, сетевые)

Урок 7. База данных – основа информационной системы. Базы данных (табличные, иерархические, сетевые). Системы управления базами данных (СУБД). Реляционные базы данных. Многотабличные базы данных

База данных — основа информационной системы (§ 5)

Что такое база данных

Основой для многих информационных систем (прежде всего, информационно-справочных систем) являются базы данных.

База данных (БД) — это совокупность специальным образом организованных данных, хранимых в памяти вычислительной системы и отражающих состояние и взаимодействие объектов в определенной предметной области.

Под вычислительной системой здесь понимается отдельный компьютер или компьютерная сеть. В первом случае база данных называется централизованной, во втором случае — распределенной.

База данных является компьютерной информационной моделью некоторой реальной системы. Например, книжного фонда библиотеки, кадрового состава предприятия, учебного процесса в школе и т. д. Такую систему называют предметной областью базы данных и информационной системы, в которую БД входит.

Описание структуры данных, хранимых в БД, называется моделью представления данных, или моделью данных. В теории БД известны три классические модели данных: иерархическая, сетевая и реляционная (табличная). По виду используемой модели данных базы данных делятся на иерархические, сетевые и реляционные (табличные).

В последние годы при разработке информационных систем стали использоваться и другие виды моделей данных. К ним относятся объектно-ориентированные, объектно-реляционные, многомерные и другие модели. Классическим вариантом, и пока наиболее распространенным, остается реляционная модель. В курсе информатики основной школы вы уже знакомились с основами реляционных БД. Вспомним главные понятия, связанные с ними.

Реляционная модель данных

Основной информационной единицей реляционной БД является таблица. База данных может состоять из одной таблицы (одно-табличная БД) или из множества взаимосвязанных таблиц (многотабличная БД).

Структурными составляющими таблицы являются записи и поля.

Каждая запись содержит информацию об отдельном объекте системы: одной книге в библиотеке, одном сотруднике предприятия и т. п. А каждое поле — это определенная характеристика (свойство, атрибут) объекта: название книги, автор книги, фамилия сотрудника, год рождения и т. п. Поля таблицы должны иметь несовпадающие имена.

В одной таблице не должно быть повторяющихся записей.

Для каждой таблицы реляционной БД определяется главный ключ — поле или совокупность полей, однозначно определяющих запись. Иначе говоря, значение главного ключа не должно повторяться в разных записях. Например, в библиотечной базе данных в качестве такого ключа может быть выбран инвентарный номер книги, который не может совпадать у разных книг.

Для строчного представления структуры таблицы применяется следующая форма:

Подчеркиваются поля, составляющие главный ключ.

В теории реляционных баз данных таблица называется отношением. Отношение по-английски — relation. Отсюда происходит название «реляционные базы данных». ИМЯ ТАБЛИЦЫ в нашем примере — это имя отношения.

Примеры отношений:

Каждое поле таблицы имеет определенный тип. С типом связаны два свойства поля:

1) множество значений, которые оно может принимать;

2) множество операций, которые над ним можно выполнять.

Поле имеет также формат (длину).

Существуют четыре основных типа для полей БД: символьный, числовой, логический и дата. Для полей таблиц БИБЛИОТЕКА и БОЛЬНИЦА могут быть установлены следующие типы:

символьный тип: АВТОР, НАЗВАНИЕ, ИЗДАТЕЛЬСТВО, ПАЦИЕНТ, ДИАГНОЗ;

числовой тип: ИНВ_НОМЕР, ГОД_ИЗД, ПАЛАТА, НОМЕР МЕСТА;

дата: ДАТА_ПОСТУП;

логический: ПЕРВИЧНЫЙ.

В нашем случае поле ПЕРВИЧНЫЙ показывает, поступил больной в больницу с данным диагнозом впервые или повторно. Те записи, где значение этого поля равно TRUE (ИСТИНА), относятся к первичным больным, значение FALSE (ЛОЖЬ) отмечает повторных больных. Таким образом, поле логического типа может принимать только два значения.

В таблице БОЛЬНИЦА используется составной ключ — состоящий из двух полей: ПАЛАТА и НОМЕР МЕСТА. Только их сочетание не повторяется в разных записях (ведь фамилии пациентов могут совпадать).

Система управления базами данных (СУБД)

Система управления базами данных (СУБД) — комплекс языковых и программных средств, предназначенных для создания, ведения и использования базы данных многими пользователями.

В зависимости от вида используемой модели данных различаются иерархические, сетевые и реляционные СУБД.

Наибольшее распространение на персональных компьютерах получили так называемые полнофунациональные реляционные СУБД. Они выполняют одновременно как функцию системных средств, так и функцию пользовательского инструмента для создания приложений. Примером СУБД такого типа является Microsoft Access.

Полноценная информационная система на компьютере состоит из трех частей:

СУБД + база данных + приложения.

Основные действия, которые пользователь может выполнять с помощью СУБД:

• создание структуры базы данных;

• заполнение базы данных информацией;

• изменение (редактирование) структуры и содержания базы данных;

• поиск информации в БД;

• сортировка данных.

Вопросы и задания

1. а) Для чего предназначены базы данных? Выберите верный ответ:

1) для выполнения вычислений на компьютере;

2) для осуществления хранения, поиска и сортировки данных;

3) для принятия управляющих решений.

б) Какие существуют варианты классификации БД?

в) Почему реляционный вид БД является наиболее распространенным?

г) Что такое запись в реляционной БД?

д) Что такое поле, тип поля; какие бывают типы полей?

е) Что такое главный ключ записи?

2. Определите главный ключ и типы полей в следующих отношениях: АВТОБУСЫ (НОМЕР МАРШРУТА, НАЧАЛЬНАЯ ОСТАНОВКА, КОНЕЧНАЯ ОСТАНОВКА) КИНО (КИНОТЕАТР, СЕАНС, ФИЛЬМ, РОССИЙСКИЙ, ДЛИТЕЛЬНОСТЬ) УРОКИ (ДЕНЬ НЕДЕЛИ, НОМЕР УРОКА, КЛАСС, ПРЕДМЕТ, ПРЕПОДАВАТЕЛЬ)

3. Опишите структуру записей (имена полей, типы полей, главные ключи) для баз данных: РЕЙСЫ САМОЛЕТОВ, ШКОЛЫ ГОРОДА, СТРАНЫ МИРА.

Урок 15. системы управления базами данных — Информатика — 11 класс

Информатика, 11 класс. Урок № 15.

Тема — Системы управления базами данных

При разработке баз данных принято выделять определённые этапы.

Первый этап — постановка задачи. На этом этапе происходит следующее:

• определяется цель, для которой создаётся база данных;

• уточняется предметная область, при этом привлекаются специалисты этой предметной области для получения более качественного результата разработки;

• определяются предполагаемые виды работ: это может быть выборка данных, изменение данных, печать отчёта и др.;

• определяются потенциальные пользователи базы данных.

На втором этапе происходит проектирование базы данных. Этот этап включает в себя определение самих информационных объектов, из которых будет формироваться база данных, а также перечня атрибутов, характеризующих каждый информационный объект.

После чего определяется структура реляционных таблиц, свойства полей, связи между таблицами, а именно:

1. Формируется общий список полей для описания атрибутов таблиц БД.

2. Все поля распределяются по базовым таблицам.

3. Свойства каждого поля определяются в соответствии со свойствами данных.

4. Ключевые поля определяются для каждой таблицы.

5. Определяются связи между таблицами.

Третий этап — это собственно создание базы данных.

Возможны два варианта:

1. Если нужна уникальная база данных, то она пишется на одном из языков программирования, и в этом случае требуются высококвалифицированные программисты.

2. Существует и второй вариант, для которого достаточно базовых пользовательских навыков и понимания принципов работы базы данных (БД) — это использование специального программного обеспечения — систем управления баз данных (СУБД). В дальнейшем мы будем рассматривать только этот способ.

При создании БД происходит следующее:

— запуск СУБД и создание нового файла БД;

— создание таблиц и связей между ними;

— тестирование БД и коррекция;

— разработка требуемых элементов управления данными: это формы, запросы и отчёты;

— заполнение таблиц данными (это может выполнить пользователь БД).

Четвёртый этап — это эксплуатация БД, которая состоит из сортировки, фильтрации и поиска записей, отбора данных по соответствующим критериям, обработку данных и подготовку отчётов.

В общем виде этапы разработки базы данных представлены на схеме.

Программное обеспечение для создания БД, хранения и поиска в них необходимой информации называется СУБД (системой управления базами данных).

Существует настолько большое количество СУБД, что их можно классифицировать по моделям данных, по размещению или по способу доступа к БД.

В зависимости от модели данных СУБД бывают иерархические, сетевые, реляционные и другие.

Если все составляющие СУБД размещаются на одном компьютере, то она считается локальной. Когда данные могут храниться и обрабатываться на разных компьютерах локальной или глобальной сети, то речь идет о распределённых СУБД.

В файл-серверных СУБД файлы с данными размещаются на сервере и доступ с клиентского компьютера к данным осуществляется через локальную сеть. Частным случаем таких СУБД являются размещение как самих данных, так и СУБД на одном клиентском компьютере. Примерами являются Microsoft Access, OpenOffice Base, LibreOffice Base.

Встраиваемые входят в состав таких программных продуктов, как словари, поисковые системы, электронные энциклопедии и др. Примером может служить компактная встраиваемая СУБД SQLite.

Наиболее популярными являются клиент-серверные СУБД. В этом случае на сервере устанавливается полная версия СУБД и БД, где происходят все операции с данными. На клиентском компьютере устанавливается небольшая по объему клиентская версия СУБД для осуществления запросов и вывода результатов обработки, полученных от сервера. Известными клиент-серверными СУБД являются Oracle, MySQL, PostgreSQL.

Рассмотрим начало работы в программной среде СУБД на примере LibreOffice Base.

Для этого нужно открыть приложение.

Далее мастер БД предложит создать новую базу данных и нажать на кнопку «Дальше».

Следующее диалоговое окно предлагает зарегистрировать БД и открыть её для редактирования.

Оставляем предложенный выбор и нажимаем кнопку «Готово».

Далее в диалоговом окне указываем место сохранения БД и указываем имя.

После этого открывается для редактирования окно базы данных.

Одним из главных элементов интерфейса СУБД является окно базы данных.

В нём отражаются все объекты базы данных: таблицы, запросы, формы, отчёты.

Активный объект выделяется курсором. В нашем случае выделены таблицы.

Вся база данных состоит из таблиц и связей между ними.

Теперь перед заполнением необходимых таблиц нужно определиться с их количеством и структурой, типами связей при использовании нескольких таблиц, а также видами и количеством форм, запросов и отчётов.

Структура таблицы определяется набором и свойствами полей.

Вы уже знаете, что записью является строка таблицы, в ней содержится набор данных об одном объекте. А столбец — это поле, в нём содержатся однородные данные, относящиеся ко всем объектам. Основными свойствами полей являются:

Имя поля — оно уникально в рамках таблицы, определяет, как нужно обращаться к данным этого поля.
Тип поля — определяет тип допустимых данных поля.
Размер поля — определяет допустимую длину данных поля.
Формат поля — определяет способ форматирования данных.
Подпись — определяет заголовок столбца таблицы данного поля, при его отсутствии указывается Имя поля.
Значение по умолчанию — вводится автоматически при формировании очередной записи таблицы.
Условие на значение — проверка правильности ввода данных.

После создания таблиц нужно установить связи между ними.

СУБД обеспечивает автоматический контроль взаимосвязанных данных из разных таблиц. Это гарантия целостности данных — одного из важнейших свойств БД.

Редактирование таблиц допустимо на любом этапе, т. е. возможны следующие действия:

• добавление/удаление полей;

• изменение типов и свойств полей;

• исправление данных;

• добавление записей.

При работе с таблицами пользователь видит все поля и записи в ней. Это не всегда удобно. Более комфортным для пользователя является работа с данными, представленными в формах.

Формы — это вспомогательные объекты БД, обеспечивающие удобный для пользователя интерфейс при вводе, просмотре или редактировании данных в БД.

Формы содержат не все поля таблицы, а только необходимые пользователю. Дизайн формы можно выбрать в соответствии с назначением и по своему усмотрению, включая в форму рисунки, тестовые надписи, диаграммы, а также используя элементы управления (кнопки, флажки, переключатели и т. п.). Для создания форм в СУБД имеются специальные инструменты.

В LibreOffice Base возможен вариант создания формы по шагам с помощью мастера или создания формы в режиме дизайна. В этом случае открывается окно с инструментами рисования, в котором создаётся форма.

Над данными, хранящимися в БД, можно выполнять различные действия, среди которых:

• сортировка данных;

• обновление, удаление и добавление данных;

• выборка данных.

Действия, выполняемые над данными, хранящимися в БД, называются манипулированием данных.

Для этого существуют инструменты сортировки, фильтров и запросов.

Возможна сортировка по возрастанию или убыванию значений выбранного поля. Для осуществления сортировки в LibreOffice Base достаточно выделить значение одного из полей записи и нажать на кнопку сортировка по возрастанию или сортировка по убыванию. Всегда можно отказаться от сортировки, нажав на соответствующую кнопку.

Поиск данных происходит стандартным образом. Вызвать диалоговое окно поиска данных можно через пиктограмму меню или с помощью комбинации клавиш Ctrl + F.

Если нужно произвести отбор данных, соответствующих определённым условиям, то в этом случае удобно использовать фильтрацию данных.

Фильтр — это условие, по которому производится поиск и отбор записей.

В СУБД LibreOffice Base можно выбрать быстрый фильтр, с помощью которого можно выбрать все записи, у которых значение поля полностью совпадает с выделенным. Если таких записей нет, то фильтр отбирает только текущую запись. Когда необходимо более сложное условие для отбора записей, то можно использовать стандартный фильтр. В этом случае в диалоговом окне нужно указать условия для различных полей и выбрать необходимые логические операторы И, ИЛИ.

Одним из основных инструментов обработки данных являются запросы. Запросы, как и фильтры, осуществляют поиск записей в БД, но запрос — это самостоятельный объект БД, а фильтр привязан к конкретной таблице. Возможны различные способы создания запросов. Для LibreOffice Base — это самостоятельно в режиме дизайна, с помощью мастера или непосредственно указав инструкции в SQL.

Для красивого вывода на печать результатов обработки данных используют отчеты. В отчётах предусмотрены возможности оформления, используемые при печати документов. Кроме того, отчёты позволяют обобщать, сортировать, группировать данные и т. п.

В примере с базой данных «Процессоры» при формировании отчета данные сгруппированы по количеству ядер, расположенных по убыванию, а внутри групп произведена сортировка по цене.

Краткий обзор различных типов баз данных

База данных — это набор данных, хранящихся в упорядоченном виде. Для эффективного управления системой вам потребуется эффективная память о прошлых и настоящих записях, которые вошли в эту конкретную систему и / или вышли из нее. То же самое относится к бизнесу или организации, которые потребуют совместных усилий нескольких человек. Для этой цели компании, большие и малые, а также такие организации, как больницы, школы и университеты, используют очень полезный метод сбора, сбора и обмена данными в систематизированных «объектах», хранящихся в различных доступных базах данных.Компании могут использовать различные типы баз данных для удовлетворения своих уникальных бизнес-потребностей.

Блог предоставит вам обзор баз данных, их типов, структур и удобства использования. Также будет кратко рассмотрена концепция системы управления базами данных (СУБД).

Определение базы данных

База данных — это «структурированный набор данных, хранящихся в компьютере, особенно тот, который доступен различными способами». Существуют различные типы баз данных, каждая из которых предоставляет своим пользователям разные функции.Например, база данных No SQL предлагает пользователям высокую масштабируемость, в то время как схемы реляционных баз данных более строгие по своей природе и обеспечивают большую согласованность и структуру.

Типы объектов базы данных

Существует четыре различных типа объектов базы данных, которые помогают пользователям компилировать, вводить, хранить и анализировать данные в различных форматах:

Таблицы
Запросы
Формы
Отчеты

Почему базы данных важны?

Базы данных используются для хранения массива данных, собранных в упорядоченном виде и легкодоступных для авторизованного пользователя.Каждая компания использует разные базы данных в зависимости от характера данных. Базы данных важны для роста бизнеса во многих отношениях:

Позволяет бизнесу принимать обоснованные бизнес-решения.
Эффективное хранение и поиск связанной информации.
Помогает анализировать и усугублять бизнес-данные.
Собирайте и храните важные данные о клиентах из различных приложений.
Предоставляет своевременные персонализированные приложения на основе данных и подробную аналитику.
Обеспечивает немедленный доступ к важным бизнес-данным, которые могут использоваться различными бизнес-отделами для анализа шаблонов данных, создания отчетов и прогнозирования будущих тенденций.
Часто данные отображаются через иерархические базы данных, используемые устаревшими системами, в реляционные базы данных, используемые в хранилищах данных.

Источник: Toptal

Типы пользователей базы данных

Существуют различные типы пользователей баз данных (СУБД), например:

Администратор базы данных (DBA)
Конечный пользователь
Системный аналитик
Программист приложений
Конструктор баз данных

Объяснение типов структур базы данных

Компания должна использовать тот тип базы данных, который соответствует ее требованиям и потребностям.Существуют различные типы структур базы данных:

Иерархическая база данных: Иерархическая база данных следует порядку ранжирования или родительско-дочерним отношениям для структурных данных.
Сетевая база данных: Сетевая база данных похожа на иерархическую базу данных, но с некоторыми изменениями. Сетевая база данных позволяет дочерней записи соединяться с различными родительскими записями, таким образом, обеспечивая двусторонние отношения.
Объектно-ориентированная база данных: в объектно-ориентированной базе данных информация хранится объектно-подобным образом.
Реляционная база данных: Реляционная база данных ориентирована на таблицы, где каждый бит данных связан с каждым другим битом данных.
Нереляционная база данных или база данных NoSQL: база данных без SQL использует различные форматы, такие как документы, графики, широкие столбцы и т. Д., Что обеспечивает большую гибкость и масштабируемость конструкции базы данных.

Базы данных широко делятся на два основных типа или категории, а именно: реляционных баз данных или баз данных последовательностей и нереляционных или непоследовательных баз данных или баз данных без SQL .Организация может использовать их по отдельности или вместе, в зависимости от характера данных и требуемых функций.

Давайте углубимся в различные типы баз данных, упомянутых выше.

Реляционные базы данных

Реляционные базы данных являются наиболее распространенным типом баз данных. Он использует схему, которая представляет собой шаблон, используемый для определения структуры данных, хранящейся в базе данных.

Например, компания, продающая продукты своим клиентам, должна иметь некоторую форму хранимых знаний о том, куда эти продукты идут, кому и в каком количестве.

Для каждого подхода могут использоваться разные типы реляционных баз данных. Например, первая таблица может использоваться для отображения основной информации о клиентах, вторая — для количества проданных продуктов, а третья таблица — для перечисления, кто и где купил этот продукт.

Есть ключи, связанные с таблицами в реляционной базе данных. Они предоставляют краткую сводку базы данных или доступ к конкретной строке или столбцу, которые вы хотите проверить.

Таблицы, которые также называются объектами, связаны друг с другом.Таблица с информацией о клиентах может предоставить конкретный идентификатор для каждого клиента, который может обозначать все, что нужно знать об этом клиенте, например, его адрес, имя и контактную информацию. Кроме того, в таблице с описанием продукта каждому продукту можно присвоить определенный идентификатор. Таблица, в которой хранятся все заказы, просто должна будет записать эти идентификаторы и их количество. Любое изменение в этих таблицах повлияет на все они, но предсказуемым и систематическим образом.

Вот некоторые примеры баз данных SQL:

Oracle

Система баз данных Oracle, продукт корпорации Oracle, служит в качестве мультимодальной системы управления.

PostgreSQL

PostgreSQL, также называемый Postgre, подчеркивает соответствие стандартам наряду с расширяемостью и служит системой управления объектно-реляционной базой данных.

MySQL

Эта конкретная СУБД с открытым исходным кодом работает на всех доступных платформах, таких как Windows, Linux и UNIX.

SQL Server

SQL Server, продукт Microsoft, в основном используется для хранения и извлечения данных из систем программного обеспечения.

Достоинства и недостатки реляционных баз данных

Реляционные базы данных имеют свои достоинства и недостатки, которые стоит рассмотреть, прежде чем в них вкладывать средства:

Достоинства

Реляционные базы данных следуют строгой схеме, что означает, что каждая новая запись должна иметь разные компоненты, которые позволяют разместить его в предварительно сформированном шаблоне.Это делает данные предсказуемыми и легко поддающимися оценке.
ACID является обязательным для всех баз данных РСУБД, что означает, что они должны обеспечивать атомарность, согласованность, изоляцию и надежность.
Они хорошо структурированы и значительно снижают вероятность ошибок.

Недостатки

Тщательный характер, строгие схемы и ограничения реляционных баз данных делают практически невозможным хранение в количествах, необходимых для сегодняшних гигантских интернет-данных.
Невозможно масштабировать по горизонтали, поскольку реляционные базы данных следуют определенной схеме. Хотя вертикальное масштабирование кажется очевидным ответом, это не так. Вертикальное масштабирование имеет предел, и в наше время и возраст данные, собираемые через Интернет ежедневно, просто слишком велики, чтобы представить, что вертикальное масштабирование будет работать долго.
Ограничения схемы также препятствуют миграции данных в разные СУБД и из них. Они должны быть идентичными; в противном случае это просто не сработает.

Нереляционные базы данных

Другой распространенный тип баз данных — нереляционные. Нереляционная форма организации базы данных более щадящая по своей структуре и форме, чем реляционные базы данных. Вместо таблиц со столбцами и строками у них есть коллекции различных категорий, например пользователей и заказы, иллюстрированные документами. Таким образом, в одной коллекции может быть несколько документов. Кроме того, они могут следовать или не следовать какому-либо конкретному шаблону или схеме.

Документ может иметь название, адрес и продукт в коллекции; в то же время другой документ может иметь только название и продукт в той же коллекции, поскольку для этих документов нет конкретной схемы.Кроме того, разные коллекции не обязательно могут иметь отношения между собой.

Существуют различные типы нереляционных баз данных:

Хранилища «ключ-значение»

Этот тип только хранит и предоставляет быстрые и простые сведения о парах «ключ-значение». Это простой и легкий способ хранить данные и получать к ним доступ. Некоторые примеры — Amazon DynamoDB и Redis.

Хранилища с широкими столбцами

Этот тип также можно назвать многомерным хранилищем «ключ-значение». Он хранит и управляет огромными объемами данных в таблицах или нескольких столбцах.Каждый из этих столбцов может действовать как запись, что помогает масштабировать петабайты данных. Яркими примерами являются Scylla, HBase и Cassandra.

Хранилища документов

Здесь единообразная структура не является необходимостью для записей. Они могут иметь широкий спектр типов и значений, и все они могут быть вложенными. Данные хранятся в документах JSON, и эти документы напоминают документы с ключом-значением и расширенным столбцом. Некоторые из самых известных баз данных NoSQL попадают в эту категорию, а именно Couchbase и MongoDB.

Поисковые системы

Они отличаются от хранилищ документов тем, что помогают сделать данные доступными с помощью простого текстового поиска. Некоторые примеры: Solr, Splunk и Exasticsearch.

Базы данных графиков

Базы данных графиков показывают связи между различными точками данных. Они используются для анализа различных типов данных и их взаимосвязи друг с другом. Они представлены в виде сети связанных объектов или узлов. Примерами являются Datastax Enterprise Graph и Neo4J.

Достоинства и недостатки нереляционных баз данных

Как и все остальное, нереляционные базы данных несовершенны и имеют некоторые преимущества, но также и некоторые ограничения. К ним относятся:

достоинства

Их свободный от схемы характер упрощает управление и хранение огромных объемов данных. Их также можно легко масштабировать по горизонтали.
Данные не слишком сложны и могут быть распределены между несколькими выделенными узлами для большей доступности.

Недостатки

Поскольку у них нет определенной структуры или схемы для хранимых данных, вы не можете полагаться на свои данные для определенного поля, потому что оно может не иметь их.
Отсутствие связей очень затрудняет обновление данных, так как вам придется обновлять каждую деталь отдельно.

Типы баз данных — GeeksforGeeks

Быстрый обзор существующей потребности в хранении больших объемов данных, относящихся к нескольким связанным или несвязанным категориям, показывает, что базы данных должны быть высокоэффективными в том, для чего они предназначены.

Это происходит не только из-за того, что мы имеем дело с постоянно обновляемым или изменяемым объемом данных; динамика этого больше не представляет особого интереса.Это связано с социальной ценностью, которую каждый человек придает им: базы данных являются буквально основой образа жизни клиента или ценности бизнеса.

Проектирование различных типов баз данных лежит в основе функциональности, которую они предоставляют пользователям. Поскольку данные являются динамическими объектами, способы их хранения сильно различаются. Это также причина того, что компании разрабатывают собственные типы баз данных, соответствующие их потребностям.

В этой статье мы рассмотрим наиболее часто используемые базы данных.А именно:

Иерархические базы данных
Сетевые базы данных
Объектно-ориентированные базы данных
Реляционные базы данных
Базы данных NoSQL

1. Иерархические базы данных :
Как и в любой иерархии, эта база данных следует за развитием данных, классифицируемых по рангам или уровням, при этом данные классифицируются на основе общей точки привязки. В результате два объекта данных будут иметь более низкий ранг, а общность получит более высокий ранг.См. Диаграмму ниже:

Обратите внимание на то, что департаменты и администрация полностью непохожи друг на друга, но при этом подпадают под сферу деятельности университета. Это элементы, образующие эту иерархию.

Другая перспектива советует визуализировать данные, организованные в виде родительско-дочерних отношений, которые при добавлении нескольких элементов данных будут напоминать дерево. Дочерние записи связаны с родительской записью с помощью поля, поэтому для родительской записи разрешено несколько дочерних записей.Однако наоборот невозможно.

Обратите внимание, что из-за такой структуры иерархические базы данных нелегко продать; добавление элементов данных требует длительного обхода базы данных.

2. Сетевые базы данных:
С точки зрения непрофессионала, сетевая база данных — это иерархическая база данных, но с серьезной настройкой. Дочерним записям предоставляется возможность связываться с несколькими родительскими записями. В результате наблюдается сеть или сеть файлов базы данных, связанных несколькими потоками.Обратите внимание на то, что каждый из элементов «Студент», «Преподаватели» и «Ресурсы» имеет по две родительские записи: «Отделы» и «Клубы».

Конечно, в сложной структуре сетевые базы данных более способны представлять два направленных отношения. Кроме того, концептуальная простота способствует использованию более простого языка управления базами данных.

Недостаток заключается в невозможности изменить структуру из-за ее сложности, а также в ее сильной структурной зависимости.

3. Объектно-ориентированные базы данных :
Те, кто знаком с парадигмой объектно-ориентированного программирования, смогут легко понять эту модель баз данных. Информация, хранящаяся в базе данных, может быть представлена как объект, который отвечает как экземпляр модели базы данных. Следовательно, на объект можно без труда ссылаться и вызывать его. В результате нагрузка на базу данных существенно снижается.

На приведенной выше диаграмме у нас есть разные объекты, связанные друг с другом с помощью методов; можно получить адрес Person (представленный объектом Person) с помощью метода lifeAt ().Кроме того, эти объекты имеют атрибуты, которые фактически являются элементами данных, которые необходимо определить в базе данных.

Примером таких моделей является программная библиотека Berkeley DB, которая использует те же концептуальные основы для предоставления быстрых и высокоэффективных ответов на запросы к базе данных из встроенной базы данных.

4. Реляционные базы данных :
Считающиеся наиболее зрелыми из всех баз данных, эти базы данных лидируют в производственной линии вместе со своими системами управления.В этой базе данных каждая часть информации связана с любой другой информацией. Это связано с тем, что каждое значение данных в базе данных имеет уникальный идентификатор в форме записи.

Обратите внимание, что все данные в этой модели сведены в таблицу. Следовательно, каждая строка данных в базе данных связана с другой строкой с использованием первичного ключа. Точно так же каждая таблица связана с другой таблицей с помощью внешнего ключа.

Обратитесь к диаграмме ниже и обратите внимание, как концепция «ключей» используется для связи двух таблиц.

Благодаря введению таблиц для организации данных, он стал чрезвычайно популярным. Как следствие, они широко интегрированы в интерфейсы Web-Ap и служат идеальными хранилищами пользовательских данных. Что делает его еще более интересным, так это легкость его освоения, поскольку язык, используемый для взаимодействия с базой данных, прост (в данном случае SQL) и легок для понимания.

Также стоит помнить о том, что в реляционных базах данных масштабирование и перемещение по данным является довольно легкой задачей по сравнению с иерархическими базами данных.

5. Базы данных NoSQL :
NoSQL, изначально относящаяся к не-SQL или нереляционным, — это база данных, которая предоставляет механизм для хранения и извлечения данных. Эти данные моделируются средствами, отличными от табличных отношений, используемых в реляционных базах данных.

База данных NoSQL отличается простотой конструкции, более простым горизонтальным масштабированием до кластеров машин и более точным контролем над доступностью. Структуры данных, используемые базами данных NoSQL, отличаются от структур данных, используемых по умолчанию в реляционных базах данных, что ускоряет некоторые операции в NoSQL.Пригодность данной базы данных NoSQL зависит от проблемы, которую она должна решить. Структуры данных, используемые базами данных NoSQL, иногда также считаются более гибкими, чем таблицы реляционных баз данных.

MongoDB относится к категории баз данных на основе документов NoSQL.

Преимущества NoSQL —
Есть много преимуществ работы с базами данных NoSQL, такими как MongoDB и Cassandra. Основные преимущества — высокая масштабируемость и доступность.

Недостатки NoSQL —
У NoSQL есть следующие недостатки.

NoSQL — это база данных с открытым исходным кодом.
Графический интерфейс недоступен
Резервное копирование — слабое место для некоторых баз данных NoSQL, таких как MongoDB.
Большой размер документа.

Это лишь несколько типов структур баз данных, которые представляют фундаментальные концепции, широко используемые в отрасли. Однако, как упоминалось ранее, клиенты, как правило, сосредотачиваются на создании баз данных, отвечающих их собственным потребностям; для хранения данных в схеме, которая демонстрирует функциональность переменной на основе ее чертежа.Следовательно, возможности для развития баз данных и систем управления базами данных очевидны.

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Ознакомьтесь со всеми важными концепциями теории CS для собеседований SDE с помощью курса CS Theory Course по приемлемой для студентов цене и будьте готовы к отрасли.

(PDF) История баз данных

Международный журнал управления и информационных систем — первый квартал 2013 года, том 17, номер 1

соответствующих языковых стандартов), объектно-реляционная СУБД позволила разработчикам программного обеспечения интегрировать в СУБД свои собственные типы

и применяемые к ним методы.

Еще одним важным событием, имевшим место в 1997 году, было введение языка Extensible Markup

(XML) (DuCharme, 2012). XML — это язык разметки, который определяет набор правил кодирования документов

в формате, который удобен для чтения человеком и компьютером.Он определен в спецификации XML 1.0, выпущенной W3C

, и в нескольких других связанных спецификациях — все это бесплатные открытые стандарты. Цели проектирования XML

подчеркивают простоту, универсальность и удобство использования в Интернете. Это текстовый формат данных с сильной поддержкой Unicode

для языков мира. Хотя дизайн XML ориентирован на документы, он широко используется для

представления произвольных структур данных, таких как веб-службы.Многие прикладные программные интерфейсы

(API) были разработаны для разработчиков программного обеспечения, чтобы использовать их для обработки данных XML, и существует несколько систем схем XML

для помощи в определении языков на основе XML. XML применяется для обработки баз данных, что решает

давних проблем с базами данных. Основные производители начинают интегрировать XML в продукты СУБД.

Начало 21 века

2000 год — страх перед 2000 годом — был основной причиной быстрых темпов технологических изменений, которые заняли

место в конце 1990-х годов.С наступлением 2000-х годов в Интернет-индустрии в целом наблюдался резкий спад, но

стабильный рост приложений баз данных продолжался. Появилось больше интерактивных приложений с использованием КПК

(Personal Data Assistants), транзакций в точках продаж и консолидации поставщиков. Три основные компании

доминировали на большей доле рынка баз данных — IBM, Microsoft и Oracle.

Базы данных хорошо справляются с хранением и пересчетом данных, но по-прежнему часто полагаются на взаимодействие с человеком или внешнюю программу

для корреляции и принятия решений на основе данных.Шаг в этом направлении начался в начале

21 века и все еще находится в зачаточном состоянии. В настоящее время растет тенденция к обеспечению более сложной логики программирования

в структуре базы данных (Databases, 2003). Изначально базы данных контролировали только то, какие данные

можно было поместить в определенное поле. Например, если определенное поле предназначено для ввода даты \ времени, это вызовет сообщение об ошибке

, если в поле будет вставлено какое-либо другое значение.Базы данных стали более сложными и имеют функции

, такие как триггеры, каскадное обновление и удаление. Это не позволяло программам обновления создавать несоответствия между таблицами

. Базы данных также разработали упрощенный процедурный язык, который содержал встроенный SQL с некоторыми циклами

и управляющими структурами; например, серверы Sybase / SQL Transact SQL, Oracle PL / SQL и PostgresSQL.

Также появляются огромные терабайтные системы, которые потребуют новых средств обработки и анализа данных,

, таких как большие научные базы данных, такие как проект генома, геологические данные, данные о национальной безопасности и исследовании космоса.

Сегодня широко используются методы интеллектуального анализа данных, хранилищ данных и витрин данных.

NoSQL

Карло Строцци использовал термин NoSQL в 1998 году, чтобы назвать свою облегченную реляционную базу данных с открытым исходным кодом, которая

не предоставляла стандартный интерфейс SQL. Эрик Эванс, сотрудник Rackspace, повторно ввел термин NoSQL, когда

Йохан Оскарссон из Last.fm хотел организовать мероприятие для обсуждения распределенных баз данных с открытым исходным кодом (Taylor,

2007).Название попыталось обозначить появление растущего числа нереляционных распределенных хранилищ данных

, которые часто не пытались предоставить гарантии ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), которые являются ключевыми атрибутами

классических реляционных хранилищ. системы баз данных, такие как Sybase, IBM DB2, MySQL, Microsoft SQL Server,

Postgres SQL, Oracle RDBMS, Informix и Oracle RDB.

Часто базы данных NoSQL классифицируются в соответствии со способом хранения данных и подпадают под категории

, такие как хранилища ключей и значений, реализации BigTable, базы данных хранилищ документов и базы данных графов.

Системы баз данных NoSQL выросли вместе с крупными интернет-компаниями, такими как Google, Amazon, Twitter и

Facebook, у которых были существенно другие проблемы при работе с данными, с которыми традиционные решения СУБД

не могли справиться. Базы данных NoSQL часто сильно оптимизированы для операций извлечения и добавления и часто предлагают небольшую функциональность

, помимо хранения записей. Уменьшение гибкости времени выполнения по сравнению с полными системами SQL составляет

, что компенсируется значительным увеличением масштабируемости и производительности для определенных моделей данных.

История баз данных — ThinkAutomation

Базы данных являются основополагающим элементом современного мира. Мы взаимодействуем с ними, даже не зная об этом — каждый раз, когда мы покупаем что-то в Интернете, или авторизуемся в сервисе, или получаем доступ к нашим банковским счетам и так далее.

Концепция базы данных существовала задолго до компьютеров. В то время данные хранились в журналах, библиотеках и сотнях картотечных шкафов. Все было записано на бумаге, а это означало, что это занимало место, было трудно найти и создать резервную копию.

Затем стали доступны компьютеры, а вместе с ними и возможность для лучшего управления данными.

1960-е — начало

История баз данных начинается с двух самых ранних компьютеризированных примеров. Чарльз Бахман разработал первую компьютеризированную базу данных в начале 1960-х годов. Эта первая база данных была известна как интегрированное хранилище данных или IDS. Вскоре за этим последовала система управления информацией, база данных, созданная IBM.

Обе базы данных были предшественниками «навигационной базы данных».

Навигационные базы данных требовали, чтобы пользователи перемещались по всей базе данных, чтобы найти нужную информацию. Существовали две основные модели этого: иерархическая модель и сетевая модель.

Иерархическая модель была разработана IBM. В нем данные организованы как семейное древо. Каждая запись данных имеет родительскую запись, начиная с корневой записи.

Сетевая модель тем временем была представлена на конференции по языкам систем данных (CODASYL).Она отличалась от иерархической модели тем, что позволяла записи иметь более одной родительской и дочерней записи.

1970-е — реляционные базы данных

Возможно, одно из самых важных событий в истории баз данных произошло в 1970-е годы. Именно в это десятилетие Э. Ф. Кодд выпустил свою статью «Реляционная модель данных для больших общих банков данных». В этой статье в начале десятилетия был введен термин «реляционная база данных», что послужило толчком к развитию этого нового способа хранения данных и доступа к ним.

Реляционная база данных — это база данных, которая показывает взаимосвязь между различными записями данных. В отличие от своих навигационных аналогов, реляционные базы данных будут доступны для поиска. Они также будут более компактными, что означает снижение затрат на хранение данных.

За этим последовало создание INGRES Майклом Стоунбрейкером и Юджином Вонгом в Калифорнийском университете в Беркли. INGRES, сокращение от Interactive Graphics and Retrieval System, было моделью реляционной базы данных, доказавшей жизнеспособность идей Кодда.INGRES использовал язык запросов под названием QUEL.

Затем IBM выпустила свою версию реляционной базы данных. Известный как System R, он первым в истории баз данных использовал язык структурированных запросов (SQL).

1980-е годы — рост и стандартизация

1980-е годы в истории баз данных были временем роста. В частности, это было время роста модели реляционной базы данных. Прежние навигационные модели исчезли, в то время как коммерциализация реляционных систем привела к росту использования и популярности этого типа баз данных.

В 1980-х годах SQL стал стандартным языком, используемым для баз данных, который мы используем до сих пор.

Еще одним знаменательным событием в истории баз данных стало появление объектно-ориентированных систем управления базами данных (OODBMS). Этот концепт появился в середине 80-х годов. Базы данных объектов будут рассматривать данные как «объекты». Они будут работать с языками программирования, поддерживающими «объектно-ориентированный» подход.

1990-е годы — Интернет

На заре объектно-ориентированного управления базами данных эта идея не считалась популярной.Частично это было связано с затратами и временем, которые потребовались бы для перезаписи существующих баз данных для поддержки этого подхода. Однако в 90-е годы объектно-ориентированные системы баз данных становятся все более популярными.

Еще одним ключевым событием, повлиявшим на историю баз данных в 90-е годы, стало создание всемирной паутины. Высокие инвестиции в онлайн-бизнес стимулировали спрос на системы баз данных клиент-сервер. Таким образом, Интернет способствовал экспоненциальному росту индустрии баз данных в 1990-х годах.

Заметным результатом этого стало создание в 1995 году MySQL с открытым исходным кодом.Это означало, что он стал альтернативой системам баз данных, предлагаемым такими крупными компаниями, как Oracle и Microsoft. MySQL все еще используется многими сегодня.

2000-е — NoSQL

В 1998 году появился термин NoSQL (не только язык структурированных запросов). Это относится к базам данных, которые используют язык запросов, отличный от SQL, для хранения и извлечения данных. Базы данных NoSQL полезны для неструктурированных данных, и их рост в 2000-х годах.

Это заметное событие в истории баз данных, поскольку NoSQL позволил ускорить обработку больших и разнообразных наборов данных.Базы данных NoSQL более гибкие, чем традиционные реляционные базы данных, выросшие за десять лет до этого.

2010-е — распределенные базы данных и кибербезопасность

2010-е были десятилетием повышения осведомленности о данных, с ростом больших данных и повышенным вниманием к защите данных. И эти тенденции естественным образом влияют на историю баз данных.

Получив свое название за десять лет до этого, большие данные были главным модным словом 2010 года, а большие данные означали, что для их размещения нужны большие базы данных.В связи с необходимостью сбора, организации и использования таких огромных массивов данных программное обеспечение для автоматизации стало популярным инструментом при взаимодействии с базами данных.

Это десятилетие, когда ценность данных по-настоящему поразила общественное сознание. И, вместе с тем, важность сохранения данных в безопасности. Такие законодательные акты, как GDPR и директива NIS, служат лишь для того, чтобы еще больше подчеркнуть важность сохранения данных, а значит, и баз данных, хорошо защищенными и безопасными.

Наряду с этим влияние глобализации на эволюцию баз данных, при этом больше внимания уделяется распределенным базам данных.Это базы данных, которые хранят данные в нескольких физических местах, а не в одном месте.

История баз данных

История баз данных богата и берет начало еще с появления компьютера, каким мы его знаем сегодня. Базы данных выросли вместе с компьютерами и сильно изменились с момента их появления в 1960-х годах.

Теперь нам остается только ждать, чтобы увидеть, что ждет в будущем развитие баз данных.

Полезные ссылки

Что такое база данных? Обзор из 500 слов

ELI5: реляционная и нереляционная база данных

Что такое интеллектуальная автоматизация процессов?

Навигация по сообщениям

Управление базами данных в MySQL

Резюме : в этом руководстве вы узнаете, как управлять базами данных в MySQL.Вы узнаете, как создавать новые базы данных, удалять существующие базы данных и отображать все базы данных на сервере баз данных MySQL.

Приступим к созданию новой базы данных в MySQL.

Создание баз данных

Прежде чем делать что-либо еще с данными, вам необходимо создать базу данных. База данных — это контейнер данных. Он хранит контакты, поставщиков, клиентов или любые данные, которые вы можете придумать.

В MySQL база данных — это набор объектов, которые используются для хранения и управления данными, такими как таблицы, представления базы данных, триггеры и хранимые процедуры.

Чтобы создать базу данных в MySQL, вы используете оператор CREATE DATABASE следующим образом:

   CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] имя_базы_данных;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

Рассмотрим более подробно оператор CREATE DATABASE :

, за которым следует оператор CREATE DATABASE, — это имя базы данных, которую вы хотите создать. Рекомендуется, чтобы имя базы данных было как можно более значимым и описательным.
ЕСЛИ НЕ СУЩЕСТВУЕТ — необязательный раздел оператора. Предложение IF NOT EXISTS предотвращает ошибку создания новой базы данных, которая уже существует на сервере базы данных. На сервере баз данных MySQL не может быть двух баз данных с одинаковыми именами.

Например, чтобы создать базу данных classicmodels , вы можете выполнить оператор CREATE DATABASE следующим образом:

   CREATE DATABASE classicmodels;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

После выполнения этого оператора MySQL возвращает сообщение, чтобы уведомить, была ли создана новая база данных успешно или нет.

Отображение баз данных

Оператор SHOW DATABASES перечисляет все базы данных на сервере баз данных MySQL. Вы можете использовать оператор SHOW DATABASES для проверки созданной базы данных или для просмотра всех баз данных на сервере баз данных перед созданием новой базы данных, например:

   SHOW DATABASES;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

Как ясно показано в выходных данных, у нас есть три базы данных на сервере базы данных MySQL. information_schema и mysql — это базы данных по умолчанию, которые доступны при установке MySQL, а classicmodels — это новая база данных, которую мы создали.

Выбор базы данных для работы с

Перед работой с конкретной базой данных вы должны указать MySQL, с какой базой данных вы хотите работать, с помощью оператора USE .

   USE имя_базы_данных;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

Образец базы данных classicmodels можно выбрать с помощью оператора USE следующим образом:

   USE classicmodels;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

С этого момента все операции, такие как запрос данных, создание новых таблиц или вызов хранимых процедур, которые вы выполняете, будут влиять на текущую базу данных i.э., классических моделей .

Удаление баз данных

Удаление базы данных означает удаление всех таблиц, содержащихся в базе данных, и самой базы данных без возможности восстановления. Поэтому очень важно выполнять этот запрос с особой осторожностью.

Чтобы удалить базу данных, используйте оператор DROP DATABASE следующим образом:

   DROP DATABASE [IF EXISTS] имя_базы_данных;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

После предложения DROP DATABASE следует имя базы данных, которую вы хотите удалить.Подобно оператору CREATE DATABASE , IF EXISTS является необязательной частью оператора, чтобы предотвратить удаление базы данных, которая не существует на сервере баз данных.

Если вы хотите попрактиковаться с оператором DROP DATABASE , вы можете создать новую базу данных, убедиться, что она создана, и удалить ее.

Рассмотрим следующие запросы:

СОЗДАТЬ БАЗУ ДАННЫХ, ЕСЛИ НЕ СУЩЕСТВУЕТ tempdb; ПОКАЗАТЬ БАЗЫ ДАННЫХ; УДАЛИТЬ БАЗУ ДАННЫХ, ЕСЛИ СУЩЕСТВУЕТ temp_database;

Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

Последовательность трех операторов следующая:

Сначала мы создали базу данных с именем tempdb с помощью оператора CREATE DATABASE .
Во-вторых, мы отобразили все базы данных с помощью оператора SHOW DATABASES .
В-третьих, мы удалили tempdb с помощью оператора DROP DATABASE .

В этом руководстве вы изучили различные инструкции для управления базами данных в MySQL, включая создание новой базы данных, удаление существующей базы данных, выбор базы данных для работы и отображение всех баз данных на сервере базы данных MySQL.

Было ли это руководство полезным?

Сравнить типы баз данных | Типы баз данных развиваются в соответствии с различными потребностями

Устаревшие базы данных: открывая путь для современных систем

Устаревшие типы баз данных представляют собой вехи на пути к современным базам данных.Они все еще могут найти точку опоры в определенных специализированных средах, но в основном были заменены более надежными альтернативами для производственных сред.

Этот раздел посвящен историческим типам баз данных, которые мало используются в современной разработке. Вы можете сразу перейти к разделу о реляционных базах данных, если вас это не интересует.

Плоские базы данных: простые структуры данных для организации небольших объемов локальных данных

Самый простой способ управлять данными на компьютере вне приложения — хранить их в базовом формате файла.В первых решениях для управления данными использовался этот подход, и он до сих пор остается популярным вариантом для хранения небольших объемов информации без высоких требований.

Первые базы данных с плоскими файлами представляли информацию в файлах в виде обычных, машинно-анализируемых структур. Данные хранятся в виде обычного текста, что ограничивает тип контента, который может быть представлен в самой базе данных. Иногда для использования в качестве разделителя или маркера, указывающего, когда одно поле заканчивается и начинается следующее, выбирается специальный символ или другой индикатор.Например, запятая используется в файлах CSV (значения, разделенные запятыми), а двоеточие или пробелы используются во многих файлах данных в Unix-подобных системах. В других случаях разделитель не используется, вместо этого поля определяются с фиксированной длиной, которая может быть дополнена для более коротких значений.

/ etc / passwd в системах * nix:

   root: x: 0: 0: root: / root: / bin / bash 
  daemon: x: 1: 1: daemon: / usr / sbin: / usr / sbin / nologin 
  bin: x: 2: 2: bin: / bin: / usr / sbin / nologin 
  sys: x: 3: 3: sys: / dev: / usr / sbin / nologin 
  sync: x: 4: 65534: sync: / bin: / bin / sync 
  games: x: 5: 60: games: / usr / games: / usr / sbin / nologin 
  man: x: 6: 12: man: / var / cache / man: / usr / sbin / nologin 
  lp: x: 7: 7: lp: / var / spool / lpd: / usr / sbin / nologin 
  mail: x: 8: 8: mail: / var / mail: / usr / sbin / nologin 
  news: x: 9: 9: news: / var / spool / news: / usr / sbin / nologin 
  backup: x: 34: 34: резервное копирование: / var / backups: / usr / sbin / nologin 
  список: x: 38: 38: менеджер списков рассылки: / var / list: / usr / sbin / nologin 
  никто: x: 65534: 65534: никто: / nonexistent: / usr / sbin / nologin 
  syslog: x: 102: 106 :: / home / syslog: / usr / sbin / nologin 
  bob: x: 1000: 1000: Боб Смит ,,,: / главная / боб: / бин / баш 
  9056 2

Файл / etc / passwd определяет пользователей, по одному в каждой строке.У каждого пользователя есть такие атрибуты, как имя, идентификаторы пользователя и группы, домашний каталог и оболочка по умолчанию, каждый из которых разделен двоеточием.

Хотя базы данных с плоскими файлами просты, они очень ограничены по уровню сложности, с которым они могут справиться. Система, которая считывает данные или манипулирует ими, не может легко устанавливать связи между представленными данными. Файловые системы обычно не имеют каких-либо функций одновременного доступа пользователей или данных. Базы данных с плоскими файлами обычно подходят только для систем с небольшими требованиями к чтению или записи.Например, многие операционные системы используют плоские файлы для хранения данных конфигурации.

Несмотря на эти ограничения, базы данных с плоскими файлами по-прежнему широко используются в сценариях, где локальным процессам необходимо хранить и организовывать небольшие объемы данных. Хороший пример этого - данные конфигурации для многих приложений в Linux и других Unix-подобных системах. В этих случаях формат плоских файлов служит интерфейсом, который люди и приложения могут легко читать и управлять. Некоторые преимущества этого формата заключаются в том, что он имеет надежные и гибкие инструменты, легко управляется без специального программного обеспечения и прост для понимания и работы.

Примеры:

Иерархические базы данных: использование родительско-дочерних отношений для отображения данных в деревья

Первоначальное введение: 1960-е годы

Иерархические базы данных были следующей эволюцией в развитии управления базами данных. Они кодируют отношения между элементами, где каждая запись имеет единственного родителя. Это создает древовидную структуру, которую можно использовать для категоризации записей в соответствии с их родительской записью.

Это простое отображение отношений дает пользователям возможность устанавливать отношения между элементами в древовидной структуре.Это очень полезно для определенных типов данных, но не позволяет управлять сложными отношениями. Кроме того, значение отношений родитель-потомок неявно. Одно родительско-дочернее соединение может быть между клиентом и его заказами, а другое может представлять сотрудника и оборудование, которое им было выделено. Сама структура данных не различает эти отношения.

Иерархические базы данных - это начало движения к более сложным представлениям об управлении данными.Траектория систем управления базами данных, которые были разработаны впоследствии, продолжает эту тенденцию.

Иерархические базы данных сегодня мало используются из-за их ограниченной способности организовывать большую часть данных и из-за накладных расходов на доступ к данным путем обхода иерархии. Однако несколько невероятно важных систем можно рассматривать как иерархические базы данных. Например, файловую систему можно рассматривать как специализированную иерархическую базу данных, поскольку система файлов и каталогов четко вписывается в парадигму с одним родителем / несколькими дочерними элементами.Аналогичным образом, системы DNS и LDAP действуют как базы данных для иерархических наборов данных.

Примеры:

Сетевые базы данных: отображение более гибких соединений с неиерархическими связями

Первоначальное введение: конец 1960-х годов

Сетевые базы данных, построенные на основе, предоставляемой иерархическими базами данных, с добавлением дополнительной гибкости. Вместо того, чтобы всегда иметь одного родителя, как в иерархических базах данных, записи сетевой базы данных могут иметь более одного родителя, что позволяет им эффективно моделировать более сложные отношения.Говоря о сетевых базах данных, важно понимать, что сеть используется для обозначения соединений между разными записями данных, а не соединений между разными компьютерами или программным обеспечением.

Сетевые базы данных могут быть представлены общим графиком вместо дерева . Значение графа было определено схемой , в которой излагается, что представляет каждый узел данных и каждое отношение. Это придало данным структуру, которая раньше могла быть достигнута только через логический вывод.

Определение: Схема
Схема базы данных - это описание логической структуры базы данных или содержащихся в ней элементов. Схемы часто включают объявления структуры отдельных записей, групп записей и отдельных атрибутов, из которых состоят записи базы данных. Они также могут определять типы данных и дополнительные ограничения для управления типом данных, которые могут быть добавлены в структуру.

Сетевые базы данных стали огромным шагом вперед с точки зрения гибкости и способности отображать связи между информацией.Однако они все еще были ограничены теми же шаблонами доступа и конструктивным мышлением иерархических баз данных. Например, чтобы получить доступ к данным, вам все равно нужно было пройти по сетевым путям к рассматриваемой записи. Отношения родитель-потомок, перенесенные из иерархических баз данных, также повлияли на способ соединения элементов друг с другом.

Современные примеры сетевых систем баз данных найти сложно. Настройка и работа с сетевыми базами данных требовали больших навыков и специальных знаний в предметной области.Большинство систем, которые можно было аппроксимировать с помощью сетевых баз данных, оказались более подходящими после появления реляционных баз данных.

Примеры:

Реляционные базы данных: работа с таблицами как стандартное решение для организации хорошо структурированных данных

Первое введение: 1969

Реляционные базы данных - это самый старый тип баз данных общего назначения, широко используемый сегодня. Фактически, реляционные базы данных составляют большинство баз данных, используемых в настоящее время в производстве.

Реляционные базы данных организуют данные с помощью таблиц . Таблицы - это структуры, которые накладывают схему на содержащиеся в них записи. Каждый столбец в таблице имеет имя и тип данных . Каждая строка представляет собой отдельную запись или элемент данных в таблице, которая содержит значения для каждого из столбцов. Реляционные базы данных получили свое название от математических отношений, которые используют кортежи (например, строки в таблице) для представления упорядоченных наборов данных.

Специальные поля в таблицах, называемые внешними ключами , могут содержать ссылки на столбцы в других таблицах.Это позволяет базе данных соединять две таблицы по запросу для объединения различных типов данных.

Высокоорганизованная структура, обеспечиваемая жесткой структурой таблиц, в сочетании с гибкостью, обеспечиваемой связями между таблицами, делает реляционные базы данных очень мощными и адаптируемыми ко многим типам данных. Соответствие можно обеспечить на уровне таблицы, но операции с базой данных могут комбинировать эти данные и манипулировать ими по-новому.

Хотя язык запросов не является неотъемлемым элементом реляционных баз данных, он был создан для доступа и управления данными, хранящимися в этом формате.Он может запрашивать и объединять данные из нескольких таблиц в одном операторе. SQL также может фильтровать, агрегировать, суммировать и ограничивать данные, которые он возвращает. Таким образом, хотя SQL не является частью реляционной системы, он часто является фундаментальной частью работы с этими базами данных.

Определение: SQL
SQL, или язык структурированных запросов, - это семейство языков, используемое для запроса и обработки данных в реляционных базах данных. Он отлично подходит для объединения данных из нескольких таблиц и фильтрации на основе ограничений, которые позволяют использовать его для выражения сложных запросов.Варианты языка были приняты почти во всех реляционных базах данных из-за его гибкости, мощности и повсеместного распространения.

В общем, реляционные базы данных часто хорошо подходят для любых данных, которые являются регулярными, предсказуемыми и извлекают выгоду из способности гибко составлять информацию в различных форматах. Поскольку реляционные базы данных работают по схеме, может быть сложнее изменить структуру данных после того, как они окажутся в системе. Однако схема также помогает обеспечить целостность данных, обеспечивая соответствие значений ожидаемым форматам и включение необходимой информации.В целом реляционные базы данных - хороший выбор для многих приложений, поскольку приложения часто генерируют хорошо упорядоченные, структурированные данные.

Примеры:

Базы данных NoSQL: современные альтернативы для данных, которые не соответствуют реляционной парадигме

NoSQL - это термин для разнообразного набора современных типов баз данных, которые предлагают подходы, отличные от стандартного реляционного шаблона. Термин NoSQL в некоторой степени ошибочен, поскольку базы данных в этой категории являются скорее реакцией на реляционный архетип, чем на язык запросов SQL.Говорят, что NoSQL означает «не-SQL» или «не только SQL», чтобы иногда уточнить, что они иногда позволяют выполнять запросы, подобные SQL.

Базы данных "ключ-значение": простые поисковые запросы в стиле словаря для базового хранения и поиска

Первое введение: 1970-е | Рост популярности: 2000–2010 гг.

Базы данных «ключ-значение», или хранилища «ключ-значение», являются одними из простейших типов баз данных. Хранилища "ключ-значение" работают путем хранения произвольных данных, доступных через определенный ключ .Для хранения данных вы предоставляете ключ и большой двоичный объект данных, который хотите сохранить, например объект JSON, изображение или простой текст. Чтобы получить данные, вы указываете ключ, а затем получаете обратно большой двоичный объект данных. В большинстве базовых реализаций база данных не оценивает данные, которые она хранит, и допускает ограниченные способы взаимодействия с ними.

Если хранилища ключей и значений кажутся простыми, то это потому, что они таковы. Но эта простота часто является преимуществом в тех сценариях, в которых они чаще всего используются.Хранилища значений ключей часто используются для хранения данных конфигурации, информации о состоянии и любых данных, которые могут быть представлены словарем или хеш-кодом на языке программирования. Хранилища "ключ-значение" обеспечивают быстрый и несложный доступ к этому типу данных.

Некоторые реализации предоставляют более сложные действия поверх этой основы в соответствии с основным типом данных, хранящимся под каждым ключом. Например, они могут увеличивать числовые значения или выполнять срезы или другие операции со списками.Поскольку многие хранилища "ключ-значение" загружают свои наборы данных в память, эти операции могут выполняться очень эффективно.

Базы данных «ключ-значение» не предписывают никакой схемы для данных, которые они хранят, и поэтому часто используются для одновременного хранения многих различных типов данных. Пользователь несет ответственность за определение любой схемы именования ключей, которая поможет идентифицировать значения, и отвечает за обеспечение того, чтобы значение было соответствующего типа и формата. Хранилище "ключ-значение" наиболее полезно как легкое решение для хранения простых значений, с которыми можно работать извне после извлечения.

Одним из наиболее популярных применений баз данных типа "ключ-значение" является хранение значений конфигурации, переменных и флагов приложений для веб-сайтов и веб-приложений. При запуске программы могут проверять конфигурацию хранилища ключей и значений, что обычно выполняется очень быстро. Это позволяет вам изменять поведение ваших сервисов во время выполнения, изменяя данные в хранилище "ключ-значение". Приложения также можно настроить на периодическую перепроверку или перезапуск при появлении изменений. Эти хранилища конфигурации часто сохраняются на диске периодически, чтобы предотвратить потерю данных в случае сбоя системы.

Примеры:

Базы данных документов: Хранение всех данных элемента в гибких структурах с самоописанием

Рост популярности: 2009

Базы данных документов, также известные как документно-ориентированные базы данных или хранилища документов, имеют общие базовые семантика доступа и поиска хранилищ "ключ-значение". Базы данных документов также используют ключ для однозначной идентификации данных в базе данных. Фактически, грань между расширенными хранилищами ключей и значений и базами данных документов может быть довольно нечеткой.Однако вместо хранения произвольных BLOB-объектов данных базы данных документов хранят данные в структурированных форматах, называемых документами, часто с использованием таких форматов, как JSON, BSON или XML.

Хотя данные в документах организованы в рамках структуры, базы данных документов не предписывают какой-либо конкретный формат или схему. Каждый документ может иметь разную внутреннюю структуру, которую интерпретирует база данных. Таким образом, в отличие от хранилищ «ключ-значение», контент, хранящийся в базах данных документов, можно запрашивать и анализировать.

В некотором смысле базы данных документов располагаются между реляционными базами данных и хранилищами "ключ-значение". Они используют простую семантику «ключ-значение» и нестрогие требования к данным, которыми известны хранилища «ключ-значение», но они также предоставляют возможность наложить структуру, которую вы можете использовать для запроса и работы с данными в будущем.

Однако сравнение с реляционными базами данных не следует преувеличивать. Хотя базы данных документов предоставляют методы структурирования данных в документах и работы с наборами данных на основе этих структур, доступные гарантии, отношения и операции сильно отличаются от реляционных баз данных.

Базы данных документов - хороший выбор для быстрой разработки, потому что вы можете изменить свойства данных, которые хотите сохранить, в любой момент, не изменяя существующие структуры или данные. Вам нужно только заполнить записи, если вы хотите. Каждый документ в базе данных имеет свою собственную систему организации. Если вы все еще разбираетесь в своей структуре данных, и ваши данные в основном состоят из дискретных записей, которые не содержат большого количества перекрестных ссылок, база данных документов может быть хорошим местом для начала.Однако будьте осторожны, поскольку дополнительная гибкость означает, что вы несете ответственность за поддержание согласованности и структуры своих данных, что может быть чрезвычайно сложной задачей.

Примеры:

Графические базы данных: сопоставление отношений с акцентом на значимость связей между данными

Рост популярности: 2000-е годы

Графические базы данных - это тип базы данных NoSQL, в которой используется другой подход к установлению отношений между данными. Вместо того, чтобы отображать отношения с таблицами и внешними ключами, графовые базы данных устанавливают соединения, используя концепции узлов , ребер и свойств .

Графические базы данных представляют данные как отдельные узлы, которые могут иметь любое количество связанных с ними свойств. Между этими узлами устанавливаются ребра (также называемые отношениями), представляющие различные типы соединений. Таким образом, база данных кодирует информацию об элементах данных в узлах и информацию об их взаимосвязи на ребрах, которые соединяют узлы.

На первый взгляд графические базы данных выглядят похожими на более ранние сетевые базы данных.Оба типа сосредоточены на связях между элементами и позволяют явно отображать отношения между различными типами данных. Однако сетевые базы данных требуют пошагового обхода для перемещения между элементами и ограничены типами отношений, которые они могут представлять.

Графические базы данных наиболее полезны при работе с данными, где отношения или связи очень важны. Важно понимать, что, говоря о реляционных базах данных, слово «реляционные» относится к способности связывать информацию в разных таблицах вместе.С другой стороны, в графовых базах данных основной целью является определение самих отношений и управление ими.

Например, запрос соединения между двумя пользователями сайта социальной сети в реляционной базе данных, вероятно, потребует объединения нескольких таблиц и, следовательно, будет довольно ресурсоемким. Тот же самый запрос был бы простым в базе данных графа, которая напрямую отображает соединения. Основное внимание в графовых базах данных уделяется тому, чтобы сделать работу с этим типом данных интуитивно понятной и мощной.

Базы данных семейства столбцов: базы данных с гибкими столбцами для преодоления разрыва между реляционными и документными базами данных

Рост популярности: 2000-е годы

Базы данных семейства столбцов, также называемые нереляционными хранилищами столбцов, базами данных с широкими столбцами или просто колоночные базы данных, возможно, относятся к типу NoSQL, который на первый взгляд больше всего похож на реляционные базы данных. Как и реляционные базы данных, базы данных с широкими столбцами хранят данные с использованием таких понятий, как строки и столбцы.Однако в базах данных с широкими столбцами связь между этими элементами сильно отличается от того, как их используют реляционные базы данных.

В реляционных базах данных схема определяет структуру столбцов в таблице, указывая, какие столбцы будут в таблице, соответствующие типы данных и другие критерии. Все строки в таблице должны соответствовать этой фиксированной схеме.

Вместо таблиц базы данных семейств столбцов имеют структуры, называемые семейств столбцов . Семейства столбцов содержат строки данных, каждая из которых определяет свой собственный формат.Строка состоит из уникального идентификатора строки, используемого для поиска строки, за которым следуют наборы имен столбцов и значений.

В этом дизайне каждая строка в семействе столбцов определяет свою собственную схему. Эту схему можно легко изменить, поскольку она влияет только на эту единственную строку данных. Каждая строка может иметь разное количество столбцов с разными типами данных. Иногда полезно думать о базах данных семейств столбцов как о базах данных «ключ-значение», где каждый ключ (идентификатор строки) возвращает словарь произвольных атрибутов и их значений (имена столбцов и их значения).

Базы данных семейства столбцов хороши при работе с приложениями, требующими высокой производительности для строковых операций и высокой масштабируемости. Поскольку все данные и метаданные для записи доступны с одним идентификатором строки, для поиска и извлечения информации не требуется дорогостоящих в вычислительном отношении соединений. Система базы данных также обычно обеспечивает размещение всех данных в строке на одном компьютере в кластере, что упрощает сегментирование и масштабирование данных.

Однако базы данных семейства столбцов работают не во всех сценариях. Если у вас есть высокореляционные данные, требующие объединений, этот тип базы данных не подходит для вашего приложения. Базы данных семейства столбцов твердо ориентированы на операции, основанные на строках. Это означает, что агрегированные запросы, такие как суммирование, усреднение и другие процессы, ориентированные на аналитику, могут быть трудными или невозможными. Это может иметь большое влияние на то, как вы разрабатываете свои приложения и какие типы шаблонов использования вы можете использовать.

Примеры:

Базы данных временных рядов: отслеживание изменений значений с течением времени

Рост популярности: 2010-е годы

Базы данных временных рядов - это хранилища данных, предназначенные для сбора и управления значениями, которые меняются с течением времени. Хотя иногда они рассматриваются как подмножество других типов баз данных, таких как хранилища ключей и значений, базы данных временных рядов широко распространены и достаточно уникальны, чтобы их учитывать.

Многие базы данных временных рядов организованы в структуры, в которых записываются значения для одного элемента с течением времени.Например, можно создать таблицу или аналогичную структуру для отслеживания температуры процессора. Внутри каждое значение будет состоять из отметки времени и значения температуры, чтобы отобразить, какая температура была в определенные моменты времени.

В других реализациях метки времени используются в качестве ключей для одновременного хранения значений нескольких показателей или столбцов. Например, эти структуры позволят вам сохранять и извлекать значения температуры процессора, загрузки системы и использования памяти с использованием единой временной метки.

С точки зрения характеристик чтения и записи базы данных временных рядов в значительной степени ориентированы на запись. Они предназначены для обработки постоянного потока входящих данных. В общем, базы данных временных рядов работают с регулярными последовательными потоками данных без множества всплесков, что упрощает планирование, чем некоторые другие типы данных. Производительность часто зависит от количества отслеживаемых элементов, интервала опроса между записью новых значений и фактической полезной нагрузки данных, которую необходимо сохранить.

Базы данных временных рядов по своей природе обычно предназначены только для добавления. Каждый входящий фрагмент данных сохраняется как новое значение, связанное с текущим моментом времени. Значения, уже присутствующие в базе данных, обычно не изменяются после приема. Поскольку наиболее ценные данные часто являются самыми последними, иногда более старые значения агрегируются, подвергаются пониженной выборке или суммируются с более низким разрешением, чтобы размер набора данных оставался управляемым.

Базы данных временных рядов часто используются для хранения информации мониторинга или производительности системы.Это делает их идеальным вариантом для управления инфраструктурой, особенно средами IoT (Интернет вещей), которые генерируют много данных. Любая система мониторинга или оповещения, которую вы можете использовать для наблюдения за средами развертывания, скорее всего, будет использовать какой-либо тип базы данных временных рядов.

Примеры:

Базы данных NewSQL: привнесение современной масштабируемости и производительности в традиционный реляционный шаблон

Рост популярности: 2010-е годы

Базы данных NoSQL - отличный вариант для ситуаций, когда ваши данные не вписываются в реляционный шаблон.Поскольку они были разработаны совсем недавно, системы NoSQL, как правило, разрабатываются с учетом требований к масштабируемости и производительности.

Однако до недавнего времени не существовало решения для простого масштабирования реляционных данных. Чтобы удовлетворить эту потребность, был разработан новый тип реляционных баз данных, названный базами данных NewSQL.

Базы данных NewSQL следуют реляционной структуре и семантике, но построены с использованием более современных масштабируемых конструкций. Цель состоит в том, чтобы предложить большую масштабируемость, чем у реляционных баз данных, и более высокую согласованность , чем у альтернатив NoSQL.Они достигают этого, жертвуя определенной степенью доступности в случае сетевого раздела. Компромисс между согласованностью и доступностью - фундаментальная проблема распределенных баз данных, описываемая теоремой CAP .

Определение: теорема CAP
Теорема CAP - это утверждение о компромиссах, которые распределенные базы данных должны делать между доступностью и согласованностью. Он утверждает, что в случае сетевого раздела распределенная база данных может либо оставаться доступной, либо оставаться согласованной, но она не может делать и то, и другое.Члены кластера в разделенной сети могут продолжать работать, что приведет, по крайней мере, к временной несогласованности. В качестве альтернативы, по крайней мере, некоторые из отключенных участников должны отказаться изменять свои данные во время разделения, чтобы гарантировать согласованность данных.

Чтобы решить проблему доступности, были разработаны новые архитектуры, минимизирующие влияние разделов. Например, разделение наборов данных на более мелкие диапазоны, называемые фрагментами , , может минимизировать объем данных, которые недоступны во время разделов.Кроме того, механизмы автоматического изменения ролей различных членов кластера в зависимости от состояния сети позволяют им быстро восстановить доступность.

Благодаря этим качествам базы данных NewSQL лучше всего подходят для сценариев использования с большими объемами реляционных данных в распределенных облачных средах.

Хотя базы данных NewSQL предлагают большинство знакомых функций обычных реляционных баз данных, существуют некоторые важные отличия, которые не позволяют им быть однозначной заменой.Системы NewSQL обычно менее гибкие и универсальные, чем их более традиционные реляционные аналоги. Они также обычно предлагают только подмножество полных SQL и реляционных функций, что означает, что они могут быть не в состоянии обрабатывать определенные виды использования. Многие реализации NewSQL также хранят большую часть или весь набор данных в основной памяти компьютера. Это повышает производительность за счет большего риска нераспространенных изменений.

Базы данных NewSQL хорошо подходят для наборов реляционных данных, которые требуют масштабирования, превышающего то, что могут предложить обычные реляционные базы данных.Поскольку они реализуют реляционную абстракцию и предоставляют интерфейсы SQL, переход к базе данных NewSQL часто оказывается более простым, чем переход к альтернативе NoSQL. Однако важно помнить, что, хотя они в основном стремятся воспроизвести обычные реляционные среды, существуют различия, которые могут повлиять на ваши развертывания. Обязательно исследуйте эти различия и определите ситуации, в которых сходство нарушается.

Примеры:

Многомодельные базы данных: объединение характеристик более чем одного типа баз данных

Рост популярности: 2010-е годы

Многомодельные базы данных - это базы данных, сочетающие в себе функциональность более чем одного типа баз данных.Преимущества этого подхода очевидны - одна и та же система может использовать разные представления для разных типов данных.

Совместное размещение данных из нескольких типов баз данных в одной системе позволяет выполнять новые операции, которые в противном случае были бы трудными или невозможными. Например, многомодельные базы данных могут позволить пользователям получать доступ к данным, хранящимся в разных типах баз данных, и управлять ими в рамках одного запроса. Многомодельные базы данных также помогают поддерживать согласованность данных, что может быть проблемой при выполнении операций, изменяющих данные сразу во многих системах.

С точки зрения управления, многомодельные базы данных помогают уменьшить операционную нагрузку на ваши системы баз данных. Наличие многофункциональной системы позволяет вам изменять или расширять новые модели по мере изменения ваших потребностей без изменений базовой инфраструктуры или дополнительных затрат на изучение новой системы.

Трудно говорить о характеристиках многомодельных баз данных как о заданной категории, поскольку они в основном наследуют преимущества типов баз данных, которые они выбирают для поддержки.Важно помнить, что вы должны оценить, насколько хорошо отдельные реализации поддерживают конкретные типы баз данных, которые вам требуются. Некоторые системы могут поддерживать несколько моделей, но с разными наборами функций или с важными оговорками.

3.3 Создание и использование базы данных

Когда вы знаете, как вводить операторы SQL, вы готовы к доступу база данных.

Предположим, у вас дома (в вашем зверинце) есть несколько домашних животных. и вы хотите отслеживать различные типы информации о них.Вы можете сделать это, создав таблицы для хранения ваших данных и загружая их желаемой информацией. Тогда вы можете ответить различные виды вопросов о ваших животных, извлекая данные из таблиц. В этом разделе показано, как выполнять следующие операции:

База данных зверинца проста (намеренно), но это не так. трудно представить себе реальные ситуации, в которых тип базы данных может быть использован. Например, такая база данных может использоваться фермером для отслеживания поголовья скота или ветеринарный врач для ведения учета истории болезни.Зверинец распределение, содержащее некоторые из используемых запросов и выборочных данных в следующих разделах можно получить с веб-сайта MySQL. Он доступен как в сжатом файле tar , так и в Форматы ZIP на https://dev.mysql.com/doc/.

Используйте инструкцию SHOW , чтобы узнать какие базы данных в настоящее время существуют на сервере:

  mysql> ПОКАЗАТЬ БАЗЫ ДАННЫХ;
+ ---------- +
| База данных |
+ ---------- +
| mysql |
| тест |
| tmp |
+ ---------- +

База данных mysql описывает доступ пользователей привилегии.База данных test часто доступен в качестве рабочего пространства для пользователей, чтобы попробовать что-то.

Список баз данных, отображаемый в выписке, может быть другим. на вашей машине; ПОКАЗАТЬ БАЗЫ ДАННЫХ не показывает базы данных, для которых у вас нет прав, если вы это сделаете нет ПОКАЗАТЬ БАЗЫ ДАННЫХ привилегия. См. Раздел 13.7.7.14, «Заявление SHOW DATABASES».

Если база данных test существует, попробуйте получить к ней доступ:

  mysql> ИСПОЛЬЗОВАТЬ тест
База данных изменена

ИСПОЛЬЗУЙТЕ , например, ВЫЙТИ , точка с запятой не требуется.(Вы можете прекратить такие заявления с точкой с запятой, если хотите; это не вредит.) USE Заявление является особенным в другом Кстати, это тоже должно быть в одной строке.

Вы можете использовать базу данных test (если у вас есть доступ к нему) для следующих примеров, но все, что вы create в этой базе данных может быть удален любым другим, имеющим доступ к нему. По этой причине вам, вероятно, следует спросить свой MySQL администратора для разрешения использовать собственную базу данных.Предположим, вы хотите назвать свой зверинец . Администратору необходимо выполнить такую инструкцию:

  mysql> РАЗРЕШИТЬ ВСЕ НА зверинец. * TO 'your_mysql_name' @ 'your_client_host';

где your_mysql_name - это имя пользователя MySQL назначен вам, а your_client_host - это хост, с которого вы подключаетесь к серверу.

Какие существуют базы данных: Что такое база данных | Oracle Россия и СНГ

Базы данных: какие бывают

Иерархическая база данных

Сетевая база данных

Реляционная база данных

СУБД

Сравнение SQL и NoSQL

Реляционные базы данных и NoSQL-хранилища

Реляционные базы данных (SQL)

Базы данных и хранилища NoSQL

Рекомендации

Типы баз геоданных—ArcGIS Help | ArcGIS Desktop

Файловые и персональные базы геоданных

Многопользовательские базы геоданных

Технология ArcSDE обеспечивает управление длинными и короткими транзакциями на механизме транзакций СУБД

Примечание:

Как технология ArcSDE включена в ArcGIS?

Введение в СУБД MySQL — тест 1

Базы данных и их разновидности

Урок 7. База данных – основа информационной системы. Базы данных (табличные, иерархические, сетевые)

База данных — основа информационной системы (§ 5)

Урок 15. системы управления базами данных — Информатика — 11 класс

Краткий обзор различных типов баз данных

Типы пользователей базы данных

Объяснение типов структур базы данных

Реляционные базы данных

Oracle

PostgreSQL

MySQL

Достоинства и недостатки реляционных баз данных

Достоинства

Недостатки

Нереляционные базы данных

Хранилища «ключ-значение»

Хранилища с широкими столбцами

Хранилища документов

Поисковые системы

Базы данных графиков

Достоинства и недостатки нереляционных баз данных

достоинства

Недостатки

Типы баз данных — GeeksforGeeks

(PDF) История баз данных

История баз данных — ThinkAutomation

Навигация по сообщениям

Управление базами данных в MySQL

Создание баз данных

Отображение баз данных

Выбор базы данных для работы с

Удаление баз данных

Сравнить типы баз данных | Типы баз данных развиваются в соответствии с различными потребностями

Устаревшие базы данных: открывая путь для современных систем

Плоские базы данных: простые структуры данных для организации небольших объемов локальных данных

Иерархические базы данных: использование родительско-дочерних отношений для отображения данных в деревья

Сетевые базы данных: отображение более гибких соединений с неиерархическими связями

Реляционные базы данных: работа с таблицами как стандартное решение для организации хорошо структурированных данных

Базы данных NoSQL: современные альтернативы для данных, которые не соответствуют реляционной парадигме

Базы данных "ключ-значение": простые поисковые запросы в стиле словаря для базового хранения и поиска

Базы данных документов: Хранение всех данных элемента в гибких структурах с самоописанием

Графические базы данных: сопоставление отношений с акцентом на значимость связей между данными

Базы данных семейства столбцов: базы данных с гибкими столбцами для преодоления разрыва между реляционными и документными базами данных

Базы данных временных рядов: отслеживание изменений значений с течением времени

Базы данных NewSQL: привнесение современной масштабируемости и производительности в традиционный реляционный шаблон

Многомодельные базы данных: объединение характеристик более чем одного типа баз данных

3.3 Создание и использование базы данных

3.3 Создание и использование базы данных

Добавить комментарий Отменить ответ