Бд — это… виды и свойства бд

Системы распределенной обработки информации

Есть только два варианта, когда типы базы данных могут существенно отличаться. Разработчик сам строит модель распределенной обработки, моделирует процессы, формулирует алгоритмы диалога и выполняет все смежные действия.

Второй вариант: множество разработчиков выполняет свою работу, накапливает и предоставляет информацию, что обуславливает появление возможности использования распределенной обработки информации. Совсем не обязательно для этого создавать собственный ресурс. Любая поисковая система — это пример управления через ключевые слова доступом к распределенным данным.

Если формулировать правильные запросы, можно получать адекватные ответы. Не имеет значение мнение всех тех ресурсов Сети, разработчиков и владельцев баз данных, которые предоставляют информацию

Важно, что на ключевое слово работает поисковый движок, в компетенции которого находится уже собранная информация или собираемая вновь

Иерархические

Иерар­хия — это когда есть выше­сто­я­щий, а есть его под­чи­нён­ные, кто ниже. У них могут быть свои под­чи­нён­ные и так далее. Мы уже каса­лись такой моде­ли, когда гово­ри­ли про дере­вья и бустинг.

В такой базе дан­ных сра­зу вид­но, к чему отно­сят­ся запи­си, где они лежат и как до них добрать­ся. Самый про­стой при­мер такой базы дан­ных — хра­не­ние фай­лов и папок на компьютере:

Вид­но, что на дис­ке C: есть мно­го папок: Dropbox, eSupport, GDrive и все те, кото­рые не поме­сти­лись на экране.

Внут­ри пап­ки GDrive есть ###_Inbox и #_Альбатрос, а внут­ри #_Альбатроса — десят­ки дру­гих папок. Если мы посмот­рим на скрин­шот, то уви­дим, то долж­ност­ная инструк­ция бух­гал­те­ра лежит с осталь­ны­ми фай­ла­ми внут­ри пап­ки Долж­ност­ные и охра­на тру­да, кото­рая лежит внут­ри пап­ки Инструкции.

Иерар­хи­че­ская база дан­ных зна­ет, кто кому под­чи­ня­ет­ся, и поэто­му может быст­ро нахо­дить нуж­ную инфор­ма­цию. Но такие базы мож­но орга­ни­зо­вать толь­ко в том слу­чае, когда у вас есть чёт­кое раз­де­ле­ние в дан­ных, что глав­нее, а что ему подчиняется.

Для чего нужны

Вот основ­ные зада­чи БД на при­ме­ре гардеробной:

• Сохра­нить наши дан­ные по запро­су — что­бы вы мог­ли открыть дверь, пове­сить курт­ку, закрыть дверь и боль­ше не думать ни о курт­ке, ни о гардеробной.
• Изме­нить наши дан­ные по запро­су — что­бы мож­но было лег­ко извлечь из гар­де­роб­ной все дыря­вые нос­ки и поло­жить на их место целые.
• Най­ти эти дан­ные по запро­су — что­бы быст­ро най­ти при­лич­ный пиджак или пар­ный носок.
• Не дать про­чи­тать эти дан­ные тем, кому не сле­ду­ет, а кому надо — дать. Напри­мер, млад­ший брат может смот­реть на ваши крос­сов­ки, но не может их брать. А девуш­ка (или парень) может поло­жить свои вещи, но толь­ко на опре­де­лён­ную полку.
• Под­дер­жи­вать поря­док и не дать захла­мить­ся — если вам было лень и вы про­сто кину­ли тол­стов­ку куда попа­ло, что­бы гар­де­роб­ная либо сама нашла, куда эту тол­стов­ку пра­виль­но поло­жить, либо ска­за­ла: «Э БРАТ ЗАЧЕМ ЗАХЛАМЛЯЕШЬ ПОЛОЖИ НОРМАЛЬНО ДАВАЙ»
• Мас­шта­би­ро­вать­ся — что­бы вы мог­ли про­сто вешать в гар­де­роб­ную вещи и не думать об объ­ё­ме полок.
• Не поте­рять дан­ные — если квар­ти­ра будет гореть, при­лич­ная гар­де­роб­ная не долж­на даже нагреть­ся. Или, если она всё-таки горит, что­бы где-то в защи­щён­ном под­зем­ном гара­же была точ­ная копия этой гар­де­роб­ной со все­ми акту­аль­ны­ми вещами.

Базы данных NoSQL

Класс NoSQL (нереляционных) баз данных достаточно широк. Их объединяет отсутствие необходимости структурировать данные в виде таблиц, но варианты реализации этой задачи используются разные.

Концепция NoSQL хорошо проявляет себя там, где нужно учитывать плохо структурированные данные. В качестве примера можно привести учет почтовых отправлений, среди которых встречаются разнородные объекты: письма, газеты, бандероли, посылки, открытки. При реализации такой задачи в реляционной среде данных пришлось бы на каждый вид отправления заводить по отдельной таблице, что не всегда оправдано. В NoSQL можно ограничиться самыми общими признаками для формирования ключей, а алгоритмы обработки специфических признаков хранить в форме записей произвольной формы, анализ которых можно вообще за рамки БД (в компьютерный код, написанный на обычном языке программирования).

Типы NoSQL баз данных.

Базы данных NoSQL можно разделить на несколько категорий. При этом некоторые из них подпадают более чем под одну категорию.

1. БД типа ключ-значение (Redis, Amazon DynamoDB). В них значения хранятся в связи с уникальным ключом, с помощью которого запись можно легко запросить и извлечь. Такой подход существенно облегчает разворачивание таких баз данных и управление ими. Кроме того, архитектура «ключ-значение» способствует скорости высокой работы приложений.
2. Концепция «широких колонок» (примеры реализации — Cassandra, Scylla, HBase) представляет собой способ хранения, сходный с РБД (имеются таблицы, колонки), но без строгой типизации. Каждая запись в такой базе может представлять собой многомерный массив. Это позволяет хранить объемы информации, измеряющиеся в
   петабайтах (тысячах терабайт) и при этом обеспечивать приемлемую скорость доступа к записям, что затруднительно или недостижимо для обычных РДБ. Для баз данных с «широкими колонками» разработан язык запросов, аналогичный SQL (CQL).
3. Документоориентированные БД (MongoDB, Couchbase) хранят данные в формате JSON, который разработан для описания объектов. К этой же категории можно отнести СУБД Elasticsearch, Splunk и Solr, которые дополнительно оснащены эффективными механизмами поиска.
4. Графообразные БД (Neo4J, Datastax Enterprise Graph) представляют данные в форме сетей, где узлы могут быть связаны между собой. Такие базы данных удобны для хранения объектов, которые должны быть представлены и визуализированы как математические графы. На формат данных, хранящихся в узлах графов, не накладывается ограничений, за ними лишь закреплены метки. Такой подход делает графообразные ДБ удобным инструментом для анализа гетерогенных сред. Например, они используются для предотвращения мошенничеств в сети Facebook.

Рисунок 3. Востребованность NoSQL баз данных. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Преимущества NoSQL:

• отсутствие жестких схем данных, характерных для РДБ;
• легкость масштабирования (расширения объемов хранимой информации);
• возможность быстрой синхронизации между узлами при работе в составе кластера.

Недостатки NoSQL:

• отсутствие достаточного количества специалистов для обслуживания таких БД;
• слишком сильные различия в форматах хранения, делающие затруднительным переход с одной базы данных на другую.

Иерархическая модель

Различия между наиболее распространенными моделями БД являются результатом технической эволюции электронной передачи данных, которая не только преследовала цели эффективности и управляемости, но также расширяла возможности наиболее известных производителей. Это самая старая модель, которая сегодня значительно превосходит реляционную, хотя в последнее время наблюдается рост ее популярности.

XML использует эту систему для хранения информации. Некоторые страховые компании и банки обращаются к иерархическим базам данных в самых старых приложениях. Наиболее известная — это база IBM IMS/DB.

В иерархической модели классификации данных БД существуют строгие и однозначные зависимости. Каждая запись имеет только один прецедент (Parent-Child Relationships, PCR), за исключением корня (root), составляющего древовидную схему. Хотя каждый дочерний узел может иметь только один родительский, «родители» могут иметь столько дочерних узлов, сколько они хотят.

Учитывая строгое иерархическое упорядочение, уровни, не имеющие прямой связи, не взаимодействуют друг с другом, поэтому соединить два разных дерева непросто. При этом иерархические структуры баз данных чрезвычайно гибки и понятны. Записи с «детьми» называются записями, а те, которые без, — листьями, и обычно являются документами в записи для листьев в классификации БД. Запросы к иерархической базе данных достигают листьев, начиная с корня и проходя через различные записи.

Модель сетевой базы данных

Эта БД разрешает записи иметь множество родительских и дочерних форматов, способных визуализировать их в виде сетевой структуры. Напротив, в иерархической элемент реляционной СУБД имеет ряд дочерних и одну родительскую. На самом деле сетевая модель очень похожа на иерархическую, являясь ее подмножеством. Однако вместо использования одного родителя в сетевой модели используется теория множеств, обеспечивающая древовидную иерархию. Исключением является то, что дочерним таблицам можно иметь более одного родителя.

Преимущества сетевой БД:

1. Концептуально проста и легка в разработке.
2. Доступ к данным проще и гибче по отношению к иерархической модели и не позволяет члену существовать без родителя.
3. Может обрабатывать сложные данные из-за своего отношения «многие ко многим». Это позволяет более естественное моделирование отношений между записями или объектами реляционной СУБД в отличие от иерархической.
4. Благодаря своей гибкости легче перемещается и находит информацию в сетевой БД.
5. Такая структура изолирует управляющие программы от сложных физических данных.

Реляционная модель данных

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

Структурными составляющими таблицы являются записи и поля.

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:

В нашем случае поле ПЕРВИЧНЬШ 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).

Разные базы — разные правила

Внут­ри каж­дой базы дан­ных и её управ­ля­ю­щей систе­мы свои стро­гие правила:

• какие дан­ные могут хра­нить­ся: текст, циф­ры, фото, видео или всё вместе;
• какие свой­ства есть у этих дан­ных: дата запи­си, кто запи­сал, кто может прочитать;
• что делать, если с базой хотят рабо­тать одно­вре­мен­но несколь­ко чело­век: раз­ре­шать толь­ко одно­му или пусть все вме­сте работают.

Рабо­чая ситу­а­ция: допу­стим, вы рабо­та­е­те в бан­ке и откры­ли кар­точ­ку кли­ен­та, что­бы поме­нять ему кре­дит­ный лимит. В этот же момент дру­гой сотруд­ник из сосед­не­го офи­са тоже хочет поме­нять лимит это­му же кли­ен­ту, но уже на дру­гую сум­му. Как база отре­а­ги­ру­ет на такое? Долж­на ли она раз­ре­шать вто­ро­му сотруд­ни­ку откры­вать кар­точ­ку или её нуж­но забло­ки­ро­вать, пока пер­вый не закон­чит? А если она раз­ре­шит открыть кар­точ­ку, то что будет, если двое сотруд­ни­ков напи­шут там раз­ный лимит — какой из них сохра­нять в ито­ге? СУБД зада­ёт эти пра­ви­ла и сле­дит за их выполнением.

Прогноз на 2020 год

По оценке экономистов, в 2020 году темпы роста ВВП в экономике России могут снизиться практически до нулевой отметки, динамика доходов населения также будет нулевой. В отношении инвестиционной активности будет наблюдаться умеренный рост. В центре внимания будут нефтегазовый сектор, технологии и инновации. Объем сделок будет расти в недвижимости, строительстве и потребительском сегменте. Рост инвестиций в основной капитал по официальному прогнозу ожидается в районе 5%, по оценкам экспертов – не более 2%.

Обнаружили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl + Enter.

Как хранится информация в БД

В основе всей структуры хранения лежат три понятия:

• База данных;
• Таблица;
• Запись.

База данных

База данных — это высокоуровневное понятие, которое означает объединение совокупности данных, хранимых для выполнения одной цели.
Если мы делаем современный сайт, то все его данные будут храниться внутри одной базы данных. Для сайта онлайн-дневника наблюдений за погодой тоже понадобится создать отдельную базу данных.

Таблица

По отношению к базе данных таблица является вложенным объеком. То есть одна БД может содержать в себе множество таблиц.
Аналогией из реального мира может быть шкаф (база данных) внутри которого лежит множество коробок (таблиц).
Таблицы нужны для хранения данных одного типа, например, списка городов, пользователей сайта, или библиотечного каталога.
Таблицу можно представить как обычный лист в Excel-таблице, то есть совокупность строк и столбцов.
Наверняка каждый хоть раз имел дело с электронными таблицами (MS Excel).
Заполняя такую таблицу, пользователь определяет столбцы, у каждого из которых есть заголовок. В строках хранится информация.
В БД точно также: создавая новую таблицу, необходимо описать, из каких столбцов она состоит, и дать им имена.

Запись

Запись — это строка электронной таблицы.
Это неделимая сущность, которая хранится в таблице. Когда мы сохраняем данные веб-формы с сайта, то на самом деле добавляем новую запись в какую-то из таблиц базы данных. Запись состоит из полей (столбцов) и их значений. Но значения не могут быть какими угодно.
Определяя столбец, программист должен указать тип данных, который будет храниться в этом столбце: текстовый, числовой, логический, файловый и т.д. Это нужно для того, чтобы в будущем в базу не были записаны данные неверного типа.

Соберем всё вместе, чтобы понять, как будет выглядеть ведение дневника погоды при участии базы данных.

1. Создадим для сайта новую БД и дадим ей название «weather_diary».
2. Создадим в БД новую таблицу с именем «weather_log» и определим там следующие столбцы:
   • Город (тип: текст);
   • День (тип: дата);
   • Температура (тип: число);
   • Облачность (тип: число; от 0 (нет облачности) до 4 (полная облачность));
   • Были ли осадки (тип: истина или ложь);
   • Комментарий (тип: текст).
3. При сохранении формы будем добавлять в таблицу weather_log новую запись, и заполнять в ней все поля информацией из полей формы.

Теперь можно быть уверенными, что наблюдения наших пользователей не пропадут, и к ним всегда можно будет получить доступ.

Реляционная база данных

Английское слово „relation“ можно перевести как связь, отношение.
А определение «реляционные базы данных» означает, что таблицы в этой БД могут вступать в отношения и находиться в связи между собой.
Что это за связи?
Например, одна таблица может ссылаться на другую таблицу. Это часто требуется, чтобы сократить объём и избежать дублирования информации.
В сценарии с дневником погоды пользователь вводит название своего города. Это название сохраняется вместе с погодными данными.
Но можно поступить иначе:

1. Создать новую таблицу с именем „cities“.
2. Все города в России известны, поэтому их все можно добавить в одну таблицу.
3. Переделать форму, изменив поле ввода города с текстового на поле типа «select», чтобы пользователь не вписывал город, а выбирал его из списка.
4. При сохранении погодной записи, в поле для города поставить ссылку на соответствующую запись из таблицы городов.

Так мы решим сразу две задачи:

• Сократим объём хранимой информации, так как погодные записи больше не будут содержать название города;
• Избежим дублирования: все пользователи будут выбирать один из заранее определённых городов, что исключит опечатки.

Связи между таблицами в БД бывают разных видов.
В примере выше использовалась связь типа «один-ко-многим», так как одному городу может соответствовать множество погодных записей, но не наоборот!
Бывают связи и других типов: «один-к-одному» и «многие-ко-многим», но они используются значительно реже.

Особенности реляционных БД

Определение 1

Реляционные базы данных (РБД) представляют собой совокупности связанных посредством ключевых полей таблиц, данные в которых хранятся в виде разбитых на поля записей-строк. Набор полей в каждой строке таблицы одинаков. Данные из таблиц извлекаются с помощью запросов на языке SQL, в который заложены возможности фильтрации, сортировки и группировки данных.

Наиболее популярные современные реализации РБД:

• Oracle Database;
• MySQL;
• Microsoft SQL Server;
• PostgreSQL;
• DB2.

Достоинства РБД:

• зрелость кодовой базы;
• наличие обширной документации;
• принятие сообществом разработчиков стандартов SQL как давней и неоспоримой традиции;
• большое количество специалистов по РБД на рынке труда;
• все они соответствуют принципу ACID (Atomicity — Атомарность, Consistency — Согласованность, Isolation — Изолированность, — Долговечность).

Недостатки РБД:

• не приспособлены для работы с нерегулярными (отличающимися от табличных) структурами;
• плохая совместимость между различными реализациями РДБ (например, данные, хранящиеся в формате MySQL невозможно обрабатывать средствами PostgreSQL без дополнительной конвертации);
• высокие затраты на проектирование баз данных (создание таблиц и установление взаимосвязей между ними), что особенно ощущается в простых проектах;
• необходимость разворачивать и настраивать ПО (сервер БД), требующее предварительной настройки и определенной производительности компьютера (подчас довольно высокой).

Проектирование реляционной базы данных. Преобразование модели в реляционную

Преобразование концептуальной модели данных в реляционную — важная часть проектирования БД. Процесс включает в себя:
— построение набора предварительных таблиц;
— указание РК;
— выполнение нормализации.

Из набора таблиц состоят наши объекты, а из полей таблиц — атрибуты объектов:

Итак, мы определились с таблицами, полями, РК и FK. Следует отметить, что в таблицах «Журнал покупок» и «Журнал поставок» РК составные, т. к. состоят из 2-х полей.

Что касается нормализации, то под ней понимают обратимый и пошаговый процесс, при котором исходная схема меняется другой схемой, в которой таблицы характеризуются более простой и логичной структурой. Это нужно по следующим причинам:
1. Устранение избыточности данных. Вспомним нашу таблицу:

Очевидно, что в поле «Темы» одни и те же названия встречаются регулярно. Для хранения таких данных нужны дополнительные ресурсы памяти. Кроме того, при дублировании данных можно допустить ошибку во время ввода значений атрибута, вследствие которой БД перейдёт в состояние несогласованности.
2. Устранение различных аномалий, связанных с обновлением, удалением, модификацией и пр. Пример аномалии модификации — чтобы поменять название темы, нам придётся смотреть все строки и менять название в каждой из них.

Нормализация бывает:
— 1-й нормальной формы (1НФ);
— 2НФ;
— 3НФ;
— НФБК (нормальной формы Бойса-Кодда);
— 4НФ;
— 5НФ.

Каждая форма накладывает определённые ограничения на данные разного уровня. В ходе нормализации база данных становится всё строже, подверженность аномалиям снижается.

Если говорить о реляционных базах данных, то минимум — это 1НФ. Однако в процессе проектирования специалисты по СУБД стремятся нормализовать базу хотя бы до уровня 3НФ, исключив тем самым избыточность данных и аномалии

Это важно, если мы стремимся получить качественный результат проектирования. Однако подробное описание нормализации данных выходит за рамки нашей статьи, поэтому давайте просто посмотрим, как будет выглядеть наша база на уровне 3НФ:

Итак, в процессе проектирования мы преобразовали концептуальную модель в реляционную. Следующий этап — реализация её в конкретной СУБД. Для этого потребуется как сама СУБД, так и знание языка SQL. Например, прекрасно подойдёт СУБД MySQL или какая-нибудь другая СУБД.

Виды баз данных

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

Основные классификации приведены ниже.

Классификация по модели данных

Примеры:

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

Классификация по среде постоянного хранения

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

Примеры:

• Географическая
• Историческая
• Научная
• Мультимедийная
• Клиентская.

Классификация по степени распределённости

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

Другие виды БД

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

В чём преимущества

Базы дан­ных и их систе­мы управ­ле­ния зато­че­ны на рабо­ту с боль­шим объ­ё­мом дан­ных и от лица боль­шо­го чис­ла поль­зо­ва­те­лей. Сей­час вы поймёте.

Ско­рость — ещё одно пре­иму­ще­ство базы дан­ных. База дан­ных устро­е­на так, что она лег­ко и быст­ро нахо­дит, запи­сы­ва­ет, пере­пи­сы­ва­ет и сно­ва нахо­дит дан­ные. Всё пото­му, что СУБД все­гда зна­ет, что где лежит и по како­му кри­те­рию искать. Там не будет слу­чай­ных дан­ных в слу­чай­ном месте.

Ско­рость важ­на ещё и пото­му, что СУБД обыч­но обслу­жи­ва­ет сра­зу мно­го пото­ков: одно­вре­мен­но ей могут поль­зо­вать­ся десят­ки и сот­ни тысяч чело­век, поэто­му ей неко­гда копать­ся. В хоро­шо сде­лан­ных БД всё молниеносно.

Слож­ность. Базы дан­ных нуж­ны в чис­ле про­че­го для хра­не­ния слож­но струк­ту­ри­ро­ван­ных дан­ных. Мы при­вык­ли думать, что база дан­ных — это такая таб­ли­ца, где есть стро­ки и столб­цы. Но база дан­ных при пра­виль­ной орга­ни­за­ции может намно­го больше:

• Свя­зы­вать одну еди­ни­цу дан­ных с мно­же­ством дру­гих. Напри­мер, если один чело­век совер­шил мно­го зака­зов со мно­же­ством това­ров внут­ри каж­до­го, база дан­ных спо­соб­на хра­нить и обра­ба­ты­вать такие связи.
• База может хра­нить дере­во дан­ных — вро­де того, о кото­ром мы писа­ли недав­но. Попро­буй в реаль­ной жиз­ни похра­нить дерево!
• В базах могут жить ссыл­ки на дру­гие фраг­мен­ты и отде­лы базы.

Базу мож­но пред­ста­вить как таб­ли­цу, но лишь в самом упро­щён­ном виде. Для более слож­ных задач базу мож­но пред­ста­вить как очень слож­ное дере­во, или огром­ный склад упо­ря­до­чен­ных коро­бок, или даже как огром­ный завод по фасов­ке данных.

Сетевая модель данных

Сетевая модель данныхявляется развитием иерархической модели. В сетевой модели, так же как и в иерархической модели, есть понятие элемента данных и связи, которая может быть именована. Главное отличие сетевой модели от иерархической заключается в том, что к каждому элементу может идти связь не от одного элемента (“родителя”), а от нескольких.

Например, генеалогическое дерево, построенное только по мужской линии (или, только по материнской), является древовидной, иерархической структурой — у каждого человека (элемента), есть только один родитель. Если же включать в генеалогическое дерево всех родителей, то такое дерево с точки зрения структур данных будет уже не деревом, а сетью:

	муж
Петров И.В.	Петрова О.Ф.
	ж ена
ребенок	ребенок
от ец	мат ь

Петров С.И.

Рис.2.3. Представление фрагмента генеалогического дерева на основе сетевой модели данных

На данном рисунке представлены элементы только одно классаописание людей, и на этом множестве для некоторых конкретных пар людей существуют связи, именуемые “муж”, “жена”, “отец”, “мать”, “ребенок”. Поэтому с точки зрения графического представления схемы этой базы данных (а не конкретных данных о семье Петровых), можно использовать следующий рисунок:

мат ь

муж

от ец

Человек

ж ена

ребенок

Рис.2.4. Представление схемы базы данных генеалогического дерева на основе сетевой модели данных

Сетевая модель данных основывается на понятии элемента данных и связей, задающих логику взаимоотношениями между данными. Связи от каждого элемента могут быть направлены на произвольное количество других элементов. На каждый элемент могут быть направлены связи от произвольного числа других элементов. Каждый элемент данных описывает некоторое понятие из предметной области и характеризуется некоторыми атрибутами. Для каждого элемента данных (элемент — это часть схемы) в реальной базе данных может существовать несколько экземпляров этого элемента. С каждым конкретным экземпляром по конкретной связи может быть связано разное число экземпляров другого элемента (например, у каждого человека разное число детей), но число видов связи одинаково для всех экземпляров одного элемента.

Мультимедиа данные

Определение 1

Под мультимедиа-данными понимаются текстовые, графические, звуковые данные, данные с эффектами анимации, видеоданные и т.д.

Реляционные системы могут только хранить мультимедиа-данные, а создавать и редактировать такие данные способны только специализированные программы.

В реляционных системах для хранения данных предназначены таблицы. Для возможности хранения мультимедиа-данных в таблицах предусматриваются соответствующие поля. Также мультимедиа-данные могут быть сохранены в отчетах и экранных формах.

Главным отличием названных способов является связь мультимедиа-данных с каждой записью базы в первом случае и включение их в отчет или экранную форму один раз – во втором.

Мультимедиа-данные включаются в отчеты и экранные формы с целью повышения их наглядности при отображении на экране.

Различные СУБД содержат разные механизмы поддержки мультимедиа-данных. Зачастую для их размещения и хранения используют BLOB-поля (Binary Large OBject – большие двоичные объекты). Т.к. мультимедиа-данные могут быть различных видов (графические, аудио-, видео- и т.д.), а каждый вид может иметь разные форматы (например, графическая информация хранится в файлах с расширениями gif, tif, bmp и др.), удобно привязывать их к средствам обработки с помощью механизма OLE.

Поэтому наиболее распространенным типом BLOB-полей являются поля OLE.

Пример 1

Например, MS Access поддерживает поле объекта OLE, система Paradox позволяет создавать кроме того поля типа binary и graphic.

Для решения прикладных задач, в которых используются различные виды информации и преобладает символьно-числовая информация удобно использовать реляционную систему, которая содержит достаточно развитые средства поддержки мультимедиа-данных.

Требования к проектированию БД

О видах и особенностях реляционных БД мы уже поговорили. Теперь давайте подробнее обсудим сложности их проектирования. В данном случае этот процесс начинается с постановки задач, исходя из нужных требований, особенностей использования, недостатков либо достоинств той либо иной системы управления. В случае с СУБД MySQL необходимо правильно составить общую структуру.

Требования обычно следующие:
1. База данных должна быть относительно простой в плане обработки информации.
2. Она должна быть максимально компактной и неизбыточной настолько, насколько это возможно без ущерба для функциональности.

Возможны и другие требования, причём нередко они противоречат друг другу

Именно поэтому важно найти оптимальный баланс с точки зрения архитектуры, учитывая назначение конечного продукта

Так как проектирование — важнейший процесс, им занимается проектировщик. Обычно к работе привлекают профессиональных администраторов серверов либо архитекторов БД, имеющих большой практический опыт. Нужно четко понимать, что проектируется и какие результаты должны получиться на выходе. Это бывает непросто, так как, если речь идёт о серьёзных проектах, готовая структура может включать в себя десятки и сотни таблиц, которые бывают связаны друг с другом как простыми, так и замысловатыми способами.

Результат проектирования — диаграмма или схема. Это подробное схематическое описание, в котором указываются, какие данные будут храниться, сколько столбцов в таблице, тип столбцов в таблице, как связаны таблицы между собой и многое другое. При правильном и грамотном проектировании система будет работать стабильно и без сбоев. В обратном случае ожидайте проблем, так как нет ничего хуже, чем ошибиться на этапе построения архитектуры проекта.

Если вы хотите овладеть базами данных на высоком профессиональном уровне, записывайтесь на соответствующий курс в OTUS. Практикующие эксперты научат вас особенностям управления БД и тому, как эффективно взаимодействовать с любой реляционной СУБД, используя для этого язык структурированных запросов SQL.

Проектирование баз данных

Проектирование — самая трудная задача при работе с данными. Оно заключается не только в том, чтобы создать таблицу, указав наименование столбцов и тип данных. Это гораздо более сложный процесс, требующий специализированных знаний и умений. Говоря о типах баз данных в столбцах, подразумевается, например, способ их записи, который бывает символьный (строковый), числовой, календарный, NULL.

Основная сложность заключается в том, что мощность наших компьютеров ограничена. И пока данных мало, таблиц и строк тоже немного, поэтому машина обрабатывает информацию достаточно быстро. Но с течением времени информации становится всё больше, что может стать причиной снижения быстродействия. Работа машины будет замедляться, времени на обработку запросов потребуется всё больше. Добавить новую запись в таблицу не станет проблемой для реляционной СУБД, а вот выборка данных может превратиться в весьма ресурсоёмкую операцию. Хотя, многое будет зависеть и от настроек СУБД.