какие существуют варианты квалификации базы данных

КВАЛИФИКАЦИЯ БАЗ ДАННЫХ

В современном мире очень сложно представить себе компьютерные технологии без применения баз данных. База данных – это совокупность самостоятельных материалов, систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ).

С каждым годом алгоритмы усложняются, практически невозможно выполнить те или иные сложные технологии вручную. Необходимо хранить большинство информации, подвергать её обработке. Для этого нужны перспективные компьютерные технологии.

Программисту (или просто обычному пользователю ПК) в данном случае нужна СУБД – система управления базами данных. Она – важный инструмент, который используют в разных областях: в образовании, в осуществлении научных исследований. Кроме того, база данных является хранилищем данных для совместного использования, поэтому её удобно использовать.

КЛАССИФИКАЦИЯ ПО МОДЕЛИ ДАННЫХ

Разделяют несколько моделей данных, среди которых:

Объектная и объектно-ориентированная

Иерархическая модель данных — это модель данных, где используется представление базы данных в виде древовидной (иерархической) структуры, состоящей из объектов (данных) различных уровней.

Между объектами существуют связи, каждый объект может включать в себя несколько объектов более низкого уровня. Такие объекты находятся в отношении предка (объект более близкий к корню) к потомку (объект более низкого уровня), при этом возможна ситуация, когда объект-предок не имеет потомков или имеет их несколько, тогда как у объекта-потомка обязательно только один предок. Объекты, имеющие общего предка, называются близнецами (в программировании применительно к структуре данных дерево устоялось название братья).

Структурная часть иерархической модели.

Основными информационными единицами в иерархической модели данных являются сегмент и поле. Поле данных определяется как наименьшая неделимая единица данных, доступная пользователю. Для сегмента определяются тип сегмента и экземпляр сегмента. Экземпляр сегмента образуется из конкретных значений полей данных. Тип сегмента — это поименованная совокупность входящих в него типов полей данных.

Как и сетевая, иерархическая модель данных базируется на графовой форме построения данных, и на концептуальном уровне она является просто частным случаем сетевой модели данных. В иерархической модели данных вершине графа соответствует тип сегмента или просто сегмент, а дугам — типы связей предок — потомок. В иерархических структуpax сегмент — потомок должен иметь в точности одного предка.

Иерархическая модель представляет собой связный неориентированный граф древовидной структуры, объединяющий сегменты. Иерархическая БД состоит из упорядоченного набора деревьев.

Управляющая часть иерархической модели.

В рамках иерархической модели выделяют языковые средства описания данных (ЯОД) и средства манипулирования данными (ЯМД). Каждая физическая база описывается набором операторов, обусловливающих как её логическую структуру, так и структуру хранения БД. При этом способ доступа устанавливает способ организации взаимосвязи физических записей.

Определены следующие способы доступа:

Объектная и объектно-ориентированная

Объектные базы данных являются системой управления базами данных, в которых информация представлена в виде объектов, используется в объектно-ориентированном программировании. Объектные базы данных отличаются от реляционных баз данных, являющихся таблично-ориентированными. Объектно-реляционные базы данных являются гибридом обоих подходов.

Большинство объектных баз данных также предлагают какой-либо язык запросов, позволяющий производить поиск по объектам, используя декларативный подход к программированию. Именно в области языков объектных запросов и интеграции запросов и навигационных интерфейсов найдены самые большие различия между продуктами. С попыткой стандартизации языков объектных запросов выступили ODMG с Object Query Language, OQL.

Доступ к данным может быть произведён быстрее, так как зачастую нет необходимости в присоединении таблиц (как в табличной реализации реляционной базы данных). Это потому, что объект может быть получен непосредственно, без поиска, используя указатели.

Еще одна область различия между продуктами заключается в том, как определена схема базы данных. Общей характеристикой, однако, является то, что язык программирования и схема базы данных используют одни те же определения типов.

Многие объектные базы данных, например, Gemstone или VOSS, предлагают поддержку управления версиями. Объект можно рассматривать как набор всех его версий. Кроме того, версии объекта можно рассматривать как объекты. Некоторые объектные базы данных также предоставляют систематическую поддержку триггеров и ограничений, которые являются основой всех баз данных.

Эффективность такой базы данных также значительно улучшается в областях, которые требуют огромных объемов данных в одном месте. Например, банковское учреждение может получить информацию об учетной записи пользователя и предоставить ему эффективно работать с обширной информацией, такой как операции, информация об учетной записи и т.д. The Big O Notation для такой парадигмы базы данных имеет значительное повышение эффективности [1].

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.

В манифесте ООБД предлагаются обязательные характеристики, которым должна отвечать любая ООБД. Их выбор основан на 2 критериях: система должна быть объектно-ориентированной и представлять собой базу данных.

Поддержка сложных объектов. В системе должна быть предусмотрена возможность создания составных объектов за счет применения конструкторов составных объектов. Необходимо, чтобы конструкторы объектов были ортогональны, то есть любой конструктор можно было применять к любому объекту.

Поддержка индивидуальности объектов. Все объекты должны иметь уникальный идентификатор, который не зависит от значений их атрибутов.

Поддержка инкапсуляции. Корректная инкапсуляция достигается за счет того, что программисты обладают правом доступа только к спецификации интерфейса методов, а данные и реализация методов скрыты внутри объектов.

Поддержка типов и классов. Требуется, чтобы в ООБД поддерживалась хотя бы одна концепция различия между типами и классами. (Термин «тип» более соответствует понятию абстрактного типа данных. В языках программирования переменная объявляется с указанием её типа. Компилятор может использовать эту информацию для проверки выполняемых с переменной операций на совместимость с её типом, что позволяет гарантировать корректность программного обеспечения. С другой стороны класс является неким шаблоном для создания объектов и предоставляет методы, которые могут применяться к этим объектам. Таким образом, понятие «класс» в большей степени относится ко времени исполнения, чем ко времени компиляции.)

Поддержка наследования типов и классов от их предков. Подтип, или подкласс, должен наследовать атрибуты и методы от его супертипа, или суперкласса, соответственно.

Перегрузка в сочетании с полным связыванием. Методы должны применяться к объектам разных типов. Реализация метода должна зависеть от типа объектов, к которым данный метод применяется. Для обеспечения этой функциональности связывание имен методов в системе не должно выполняться до времени выполнения программы.

Вычислительная полнота. Язык манипулирования данными должен быть языком программирования общего назначения.

Набор типов данных должен быть расширяемым. Пользователь должен иметь средства создания новых типов данных на основе набора предопределенных системных типов. Более того, между способами использования системных и пользовательских типов данных не должно быть никаких различий [2].

Основными преимуществами расширенной реляционной модели являются повторное и совместное использование компонентов. Например, в приложении может понадобиться использование данных пространственного типа, представляющие собой точки, линии, и многоугольники, со связанными с ними функциями, которые вычисляют расстояние между точками, расстояние между точкой и линией, проверяют наличие точки в многоугольнике и т.д. При правильном проектировании с учетом новых возможностей подобный подход позволяет организациям воспользоваться достоинствами новых расширений эволюционным путем без утраты преимуществ, получаемых от использования компонентов и функций уже существующей базы данных.

Очевидным недостатком подхода с использованием ОРСУБД являются сложность и связанные с ней повышенные расходы. Простора и ясность, присущая реляционной модели, утрачивается при использовании подобных типов расширения. Некоторые считают, что расширения РСУБД предназначены для незначительного количества приложений, причем в последних не может быть достигнута оптимальная производительность при использовании имеющейся реляционной технологии. И многие другие, вплоть до терминологии.

Реляционная модель данных (РМД) — логическая модель данных, прикладная теория построения баз данных, которая является приложением к задачам обработки данных таких разделов математики, как теория множеств и логика первого порядка.

На реляционной модели данных строятся реляционные базы данных.

Реляционная модель данных включает следующие компоненты:

Структурный аспект (составляющая) — данные в базе данных представляют собой набор отношений.

Аспект (составляющая) целостности — отношения (таблицы) отвечают определенным условиям целостности. РМД поддерживает декларативные ограничения целостности уровня домена (типа данных), уровня отношения и уровня базы данных.

Аспект (составляющая) обработки (манипулирования) — РМД поддерживает операторы манипулирования отношениями (реляционная алгебра, реляционное исчисление).

Термин «реляционный» означает, что теория основана на математическом понятии отношение (relation). В качестве неформального синонима термину «отношение» часто встречается слово таблица. Необходимо помнить, что «таблица» есть понятие нестрогое и неформальное и часто означает не «отношение» как абстрактное понятие, а визуальное представление отношения на бумаге или экране. Некорректное и нестрогое использование термина «таблица» вместо термина «отношение» нередко приводит к недопониманию. Наиболее частая ошибка состоит в рассуждениях о том, что РМД имеет дело с «плоскими», или «двумерными» таблицами, тогда как таковыми могут быть только визуальные представления таблиц. Отношения же являются абстракциями и не могут быть ни «плоскими», ни «неплоскими» [3].

Сетевая модель данных — логическая модель данных, являющаяся расширением иерархического подхода, строгая математическая теория, описывающая структурный аспект, аспект целостности и аспект обработки данных в сетевых базах данных.

Достоинством сетевой модели данных является возможность эффективной реализации по показателям затрат памяти и оперативности.

Недостатком сетевой модели данных являются высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на её основе. Поскольку логика процедуры выборки данных зависит от физической организации этих данных, то эта модель не является полностью независимой от приложения. Другими словами, если необходимо изменить структуру данных, то нужно изменить и приложение [4].

Мультимедийная база данных представляет собой совокупность взаимосвязанных мультимедийных данных, которые включают в себя один или более первичных средств массовой информации, таких как:

Графика: эскизы и иллюстрации, чертежи, 3D объекты;

Изображения: цветные и черно-белые картинки, фотографии, карты;

Анимированные объекты: анимированные изображения или графические объекты;

Видео: последовательность изображений (кадров), как правило, записей событий реальной жизни (запись производится с помощью видеоаппаратуры);

Аудио: звуковые технологии (запись производится с помощью звукозаписывающей аппаратуры);

Комплексные мультимедиа: сочетание двух или более из указанных выше типов данных.

Мультимедийная база данных содержит один или несколько типов мультимедийных данных. Эти типы данных широко подразделяются на три класса:

Отсутствие структуры: мультимедийные данные часто являются неструктурированными, поэтому их трудно найти в документе или извлекать с помощью приложения, управляющего клиентскими базами.

Временный и пространственный: различные типы мультимедийных данных имеют различные требования. Пространственные данные сами по себе являются трудными для анализа, и для создания эффективных пространственно-временных систем необходимы специальные алгоритмы.

Большой объем данных: обычно, мультимедиа занимают достаточно много места, (например видео), следовательно, мультимедийные данные часто требуют большего по объему запоминающего устройства, что не всегда удобно. Как уже упоминалось, мультимедийные данные состоят из текста, изображений, графики, видео, аудио. Существует подавляющее количество форматов для представления различных типов данных. Такими форматами являются TIFF,BMP, PPT, IVUE, FPX, JPEG, MPEG, AVI, MID, WAV, DOC, GIF, PNG, EPS. Из-за ограничения на преобразование из одного формата в другой, использование данных в определенном формате будет также ограничено. Помимо того, что разные объекты мультимедиа с разными форматами весят так же по-разному. Так, изображение jpeg размером 1024 на 800 пикселей с глубиной цвета в 24 бита без сжатия занимает при хранении более 3 Мбайт. Десятиминутная последовательность изображений (кадров) avi, записанная с частотой 30 кадров в секунду и имеющая также размер 1024 на 800 и глубину цвета 24 бита, займет около 38000 Мбайт [5].

Логистика: нестандартные носители могут осложнить обработку. Например, мультимедийное приложение баз данных требует использования алгоритмов сжатия.

Перегрузка информацией: обилие различных данных могут запутать и загрузить пользователя и базу данных лишней, возможно, ненужной информацией. Особенно чревато это для мультимедийного представления данных, так как очень часто пользователь перегружает базы данных изображениями, различными кнопками.

Сохранение и преемственность информации, которую решает данная база, это страховка от потери клиентов при увольнении менеджера по продажам или торгового представителя, а также быстрое вхождение в курс дела новых сотрудников[6].

Оценка перспективы. Данная БД ответит на вопрос о том, какой процент дистрибьюции имеется на рынке, какая доля клиентов лояльна, а какая еще не знает о Вашем предложении.

Аналитическая. Данная БД предполагает более глубокое представление информации о клиентах. Структура предприятия, персоналии, личные предпочтения, корзина покупки, периодичность заказа, сезонность и так далее. Вы получите возможность проводить различного рода анализ своих клиентов и строить прогнозы.

Маркетинговая. Если Ваша цель адресное воздействие на своих потенциальных клиентов и соответствующая экономия бюджета. Данная цель решается за счет:

а) правильного сегментирования своих клиентов,

б) глубокого изучения потребностей каждого сегмента,

в) подготовки индивидуального предложения для каждого сегмента

г) проведение адресного воздействия.

Оценка смежных сегментов с целью расширения бизнеса. Клиенты редко интересуются чем-то узкоспециальным, а чаще имеют разносторонний спрос. Попытка сбора информации об интересах своих клиентов (дополнительных потребностей) позволяет осуществлять попутные продажи, или даже организовывать дополнительные направления бизнеса[7].

В данной работе были описаны основные классификации баз данных, их особенности, достоинства, недостатки, характеристики.

по выполняемым функциям СУБД подразделяются на операционные и информационные;

по сфере применения СУБД подразделяются на универсальные и проблемно-ориентированные;

по используемому языку общения СУБД подразделяются на замкнутые, имеющие собственные самостоятельные языки общения пользователей с базами данных, и открытые, в которых для общения с базой данных используется язык программирования, расширенный операторами языка манипулирования данными;

по числу поддерживаемых уровней моделей данных СУБД подразделяются на одно-, двух-, трехуровневые системы;

по способу установления связей между данными различают реляционные, иерархические и сетевые базы данных;

по способу организации хранения данных и выполнения функций обработки базы данных подразделяются на централизованные и распределенные.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

Базы даных: Учеб. для вузов / Под ред. А. Д. Хомоненко. СПб.: КОРОНА принт, 2000. 416 с.

Глушаков С.В., Ломотько Д.В. «Базы данных», изд. «Фолио», Харьков, 2000г.

Гончаров A. Microsoft Access 7.0 в примерах. СПб.: М., 1997. 256с.

Источник

Классификация баз данных

Вступление

Напомню, что база данных это большой объем данных, которая в ней хранится, может обрабатываться, дополняться, удаляться, причем в удобной для пользователя форме. Также нужно четко понимать, что в БД хранится не всякая информация, а информация, которую можно организовать по тем или иным свойствам. Например, большое количество различных фотографий или документов это не данные, а информация. Но мы можем организовать фотографии, например по сути: фото людей, фото животных, фото городов и т.д. или организовать их по размеру: большие, средние, маленькие. Организованная, таким образом информация превращается в данные и пригодна для автоматической обработки с использованием баз данных. Переходим к классификации баз данных.

Классификация баз данных пи типу хранимых данных

Базы данных, объединяющие документы, сгруппированные (организованные) по разным свойствам, классифицируются, как документальные БД.

Под документом понимается текстовой документ или ссылка на него. Документальные БД разделили по типу документов на полнотекстовые, реферативные (рефераты) и библиографические. Это деление не так важно, как важен способ хранения информации. Здесь следующее разделение: базы данных хранящие исходный документ или хранящие ссылки, по которым можно обратиться к исходному документу.

Фактографические БД объединяют данные по факту совершения события (дата выпуска товара, год рождения сотрудника).

Лексикографические БД объединяют словари, классификаторы, и т.л. документы.

Характерным примером, документальных баз данных могут послужить базы объединяющие документы по нормативным «формам». Вы встречались с такими документами, например в паспортом столе или отделе кадров, заполняя «бумажку» по форме № такой то.

Классификация баз данных по обращению к ним

Базы данных индивидуального пользования классифицируют, как персональные или локальные базы данных.

Интегрированные иначе централизованные базы данный предоставляют коллективный доступ к данным. Такой доступ может быть как многопользовательский (сразу все), так и параллельный (независимый).

Распределительные базы данных аналогичны интегрированным, но могут быть физически разнесены на разные машины, и при этом логически считаться единым целым.

Перечисленные выше классификации не особо интересны пользователям. Для пользователя интересна классификация по способу организации данных и по типу используемой модели.

Классификация БД по способу организации данных

Не буду останавливаться на неструктурированных и частично структурированных базах данных. Они имеют узкое применение. Более важно понятие структурированной базы данных, в которых данные хранятся по предварительно спроектированной модели.

Модели БД

Моделями структурированной БД могут быть:

Реляционная база данных

Реляционная база данных самая используемая и самая математическая модель БД. Эта модель используется везде, где есть формализованная информация. Основа этой модели таблица, а взаимоотношения данных происходят по «доменам», «атрибутам», «кортежам» или более понятно и знакомо, по «типам данных», «столбцам» и «строкам».

В завершении замечу, что классификации БД перечисленных в статье, с уверенностью применяются для классификации СУБД.

Другие статьи раздела: База данных

Функции СУБД обеспечивающие управление базой данных

В этой статье вы познакомитесь с основными функциями СУБД системами управления базами данных.

PhpMyAdmin на локальном сервере

В этой статье мы рассматриваем работу с phpMyAdmin на локальном сервере, то есть в рамках настольного компьютера.

Что такое база данных — понятие база данных в информатике

Содержание статьи: Что такое база данных в информатикеЧто такое СУБД и SQLСУБД MySQLСтатьи по теме «База данных» Информация основа современного общества. Объем ее огромен и растет с каждым годом. Огромный объем информации уже давно поставил задачу ее хранения и обработки. Решает эту задачу понятие база данных. Похожие статьи: Что такое целевой рынок, как его найти […]

Источник

Учитель информатики

Сайт учителя информатики. Технологические карты уроков, Подготовка к ОГЭ и ЕГЭ, полезный материал и многое другое.

Для чего предназначены базы данных? Выберите верный ответ

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

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?

Ответ

а — для осуществления хранения, поиска и сортировки данных.

б — реляционные и иерархические (древовидная).

в — простота использования и возможность использования формального аппарата математики для обработки.

г — запись в таком виде представляет собой значение поля, соответствующее заранее определенному признаку, названию, типу в таблице.

д — поле — ячейка для хранения переменной, тип поля — предполагаемое математическое выражение, служащее для описания возможного значения поля, бывают различные типы полей: строка, массив байт, целое число, дробное число и т.д.

е — ключ — идентификатор строки, служащий для однозначного сопоставления с другими сроками в других таблицах, иногда является индексом сортировки. Также ключ сохраняет целостность структуры данных.

Источник

11 типов современных баз данных: краткие описания, схемы и примеры БД

Типы баз данных, называемых также моделями БД или семействами БД, представляют собой шаблоны и структуры, используемые для организации данных в системе управления базами данных (СУБД). Выбор типа повлияет на то, какие операции сможет выполнять приложение, как будут представлены данные, на функции СУБД для разработки и рантайма.

I. Простейшие типы баз данных

Начнём с трёх типов БД, которые всё ещё могут встречаться в специализированных средах, но в основном заменены надежными и производительными альтернативами.

1. Простые структуры данных

Первый и простейший способ хранения данных – текстовые файлы. Метод применяется и сегодня для работы с небольшими объёмами информации. Для разделения полей используется специальный символ: запятая или точка с запятой в csv-файлах датасетов, двоеточие или пробел в *nix-подобных системах:

/etc/passwd в *nix системе

2. Иерархические базы данных

В отличие от текстовых таблиц, в следующем типе БД появляются связи между объектами. В иерархических базах данных каждая запись имеет одного «родителя». Это создаёт древовидную структуру, в которой записи классифицируются по их отношениям с цепочкой родительских записей.

Пример построения иерархических связей

3. Сетевые базы данных

Сетевые базы данных расширяют функциональность иерархических: записи могут иметь более одного родителя. А значит, можно моделировать сложные отношения.

Пример связей в сетевой базе данных

II. Реляционные БД

4. SQL базы данных

Реляционные базы данных – старейший тип до сих пор широко используемых БД общего назначения. Данные и связи между данными организованы с помощью таблиц. Каждый столбец в таблице имеет имя и тип. Каждая строка представляет отдельную запись или элемент данных в таблице, который содержит значения для каждого из столбцов.

III. NoSQL базы данных

NoSQL – группа типов БД, предлагающих подходы, отличные от стандартного реляционного шаблона. Говоря NoSQL, подразумевают либо «не-SQL», либо «не только SQL», чтобы уточнить, что иногда допускается SQL-подобный запрос.

5. Базы данных «ключ-значение»

В базах данных «ключ-значение» для хранения информации вы предоставляте ключ и объект данных, который нужно сохранить. Например, JSON-объект, изображение или текст. Чтобы запросить данные, отправляете ключ и получаете blob-объект.

6. Документная база данных

Документные базы данных (также документоориентированные БД или хранилища документов), совместно используют базовую семантику доступа и поиска хранилищ ключей и значений. Такие БД также используют ключ для уникальной идентификации данных. Разница между хранилищами «ключ-значение» и документными БД заключается в том, что вместо хранения blob-объектов, документоориентированные базы хранят данные в структурированных форматах – JSON, BSON или XML.

7. Графовая база данных

Вместо сопоставления связей с таблицами и внешними ключами, графовые базы данных устанавливают связи, используя узлы, рёбра и свойства.

Графовые базы представляют данные в виде отдельных узлов, которые могут иметь любое количество связанных с ними свойств.

8. Колоночные базы данных

Колоночные базы данных (также нереляционные колоночные хранилища или базы данных с широкими столбцами) принадлежат к семейству NoSQL БД, но внешне похож на реляционные БД. Как и реляционные, колоночные БД хранят данные, используя строки и столбцы, но с иной связью между элементами.

В реляционных БД все строки должны соответствовать фиксированной схеме. Схема определяет, какие столбцы будут в таблице, типы данных и другие критерии. В колоночных базах вместо таблиц имеются структуры – «колоночные семейства». Семейства содержат строки, каждая из которых определяет собственный формат. Строка состоит из уникального идентификатора, используемого для поиска, за которым следуют наборы имён и значений столбцов.

9. Базы данных временных рядов

Базы данных временны́х рядов созданы для сбора и управления элементами, меняющимися с течением времени. Большинство таких БД организованы в структуры, которые записывают значения для одного элемента. Например, можно создать таблицу для отслеживания температуры процессора. Внутри каждое значение будет состоять из временной метки и показателя температуры. В таблице может быть несколько метрик.

IV. Комбинированные типы

NewSQL и многомодельные БД являются разными типами баз данных, но решают одну группу проблем, вызванных полярными подходами SQL или NoSQL-стратегии. Почему бы не объединить преимущества обеих групп?

10. NewSQL базы данных

NewSQL базы данных наследуют реляционную структуру и семантику, но построены с использованием более современных, масштабируемых конструкций. Цель – обеспечить большую масштабируемость, нежели реляционные БД, и более высокие гарантии согласованности, чем в NoSQL. Компромисс между согласованностью и доступностью является фундаментальной проблемой распределённых баз данных, описываемой теоремой CAP.

11. Многомодельные базы данных

Многомодельные базы данных – базы, объединяющие функциональные возможности нескольких видов БД. Преимущества такого подхода очевидны – одна и та же система может использовать различные представления для разных типов данных.

Совместное размещение данных из нескольких типов БД в одной системе позволяет выполнять новые операции, которые в противном случае были бы затруднены или невозможны. Например, многомодельные базы могут позволить юзерам получить доступ к данным, хранящимся в разных типах БД, и управлять ими в рамках одного запроса, а также поддерживают согласованность данных при выполнении операций, изменяющих информацию сразу в нескольких системах.

Заключение

Изменение типов хранимых данных, требования к скорости и производительности привели и к продолжающемуся расширению типов баз данных. При этом каждый из них продолжает быть нужным в своей нише, где взаимосвязи между данными ассоциируются с определенной схемой строения базы данных.

Источник