Реляционная модель данных

Как ускорить работу компьютера (ноутбука) Windows 7

Базовые и производные отношения

В реляционной базе данных все данные хранятся и доступны через отношения . Отношения, в которых хранятся данные, называются «базовыми отношениями», а в реализациях — «таблицами». Другие отношения не хранят данные, но вычисляются путем применения реляционных операций к другим отношениям. Эти отношения иногда называют «производными отношениями». В реализациях они называются « представлениями » или «запросами». Производные отношения удобны тем, что действуют как единое отношение, даже если они могут получать информацию из нескольких отношений. Кроме того, производные отношения могут использоваться в качестве уровня абстракции .

Домен

Домен описывает набор возможных значений для данного атрибута и может считаться ограничением на значение атрибута. Математически присоединение домена к атрибуту означает, что любое значение атрибута должно быть элементом указанного набора. Например, символьная строка «ABC» находится не в целочисленной области, а целочисленное значение 123 . Другой пример домена описывает возможные значения поля «CoinFace» как («Головы», «Решки»). Таким образом, поле CoinFace не принимает входные значения, такие как (0,1) или (H, T).

Реляционная модель

Эта модель организует данные в одну или несколько таблиц (или «отношений») столбцов и строк с уникальным ключом, идентифицирующим каждую строку. Строки также называются записями или кортежами . Столбцы также называются атрибутами. Как правило, каждая таблица / отношение представляет один «тип объекта» (например, покупатель или продукт). Строки представляют экземпляры этого типа объекта (например, «Ли» или «стул»), а столбцы — значения, приписываемые этому экземпляру (например, адрес или цена).

Например, каждая строка таблицы класса соответствует классу, а класс соответствует нескольким студентам, поэтому связь между таблицей классов и таблицей учеников — «один ко многим».

Принципы создания

Каждая таблица, которую еще называют отношением в реляционной базе СУБД, содержит один или ряд категорий данных в столбцах атрибутах. Каждая строка называется записью, или кортежем, содержит уникальный экземпляр данных или ключ для категорий, установленных столбцами. Таблица имеет уникальный первичный ключ, идентифицирующий информацию в ней. Табличная связь устанавливается с помощью внешних ключей, ссылающихся на первичные ключи иной таблицы.

Например, типичная реляционная база СУБД бизнес-заказов имеет таблицу, в которой описывается клиент, со столбцами для имени, адреса, номера телефона и другой информации. Следующая имеет заказ: продукт, клиент, дата, цена продажи и так далее. Пользователь РБД получает представление о базе данных в соответствии со своими потребностями. Например, менеджеру филиала может понравиться просмотр или отчет обо всех клиентах, которые купили товары после определенной даты. Специалист по финансовым услугам в той же компании из тех же таблиц получает отчет о счетах, которые необходимо оплатить.

Зачем нужны нереляционные базы данных в Big Data: история появления и развития

NoSQL-базы оптимизированы для приложений, которые должны быстро, с низкой временной задержкой (low latency) обрабатывать большой объем данных с разной структурой . Таким образом, нереляционные хранилища непосредственно ориентированы на Big Data. Однако, идея баз данных такого типа зародилась гораздо раньше термина «большие данные», еще в 80-е годы прошлого века, во времена первых компьютеров (мэйнфреймов) и использовалась для иерархических служб каталогов. Современное понимание NoSQL-СУБД возникло в начале 2000-х годов, в рамках создания параллельных распределённых систем для высокомасштабируемых интернет-приложений, таких как онлайн-поисковики .

Вообще термин NoSQL обозначает «не только SQL» (Not Only SQL), характеризуя ответвление от традиционного подхода к проектированию баз данных. Изначально так называлась опенсорсная база данных, созданная Карло Строззи, которая хранила все данные как ASCII-файлы, а вместо SQL-запросов доступа к данным использовала шелловские скрипты . В начале 2000-х годов Google построил свою поисковую систему и приложения (GMail, Maps, Earth и прочие сервисы), решив проблемы масштабируемости и параллельной обработки больших объёмов данных. Так была создана распределённые файловая и координирующая системы, а также колоночное хранилище (column family store), основанное на вычислительной модели MapReduce. После того, как корпорация Google опубликовала описание этих технологий, они стали очень популярны у разработчиков открытого программного обеспечения. В результате этого был создан Apache Hadoop и запущены основные связанные с ним проекты. Например, в 2007 году другой ИТ-гигант, Amazon.com, опубликовав статьи о своей высокодоступной базе данных Amazon DynamoDB. Далее в эту гонку NoSQL- технологий для управления большими данными включилось множество корпораций: IBM, Facebook, Netflix, eBay, Hulu, Yahoo! и другие ИТ-компаний со своими проприетарными и открытыми решениями .

Многообразие NoSQL-решений

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.

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.

Отношения и их реализация в реляционной модели данных

Отношение на множестве доменов
— это подмножество декартова произведения этих доменов:

Пример 1. Определены домены: —
множество фамилий преподавателей, —
множество аудиторий, —
множество учебных групп, —
множество учебных дисциплин. Записать отношения: 1) закрепление преподавателей за учебными курсами;
2) расписание занятий в группах.

Решение.

1) закрепление преподавателей за учебными курсами:

.

Это отношение определяет множество преподавателей, ведущих множество учебных дисциплин.

2) расписание занятий в группах:

.

Это отношение определяет множество аудиторий, в которых проводятся занятия по множеству учебных дисциплин для множества учебных групп.

Свойства отношений:

• уникальное имя отношения;
• уникальное имя атрибута;
• нет одинаковых кортежей;
• кортежи не упорядочены сверху вниз;
• атрибуты не упорядочены слева направо;
• все значения атрибутов атомарные (нормализованное отношение).

Таким образом, реляционная база данных — это набор нормализованных отношений. Для
того, чтобы перейти к видам отношений, введём понятие переменной отношения. Переменная отношения — это
именованный объект, значение которого может изменяться с течением времени. Переменная отношения в разное
время — это различные таблицы базы данных, у которых разные строки, но одинаковые столбцы.

Виды отношений:

• именованное отношение;
• базовое отношение;
• производное отношение;
• выражаемое отношение;
• представление (view);
• снимки (snapshot);
• результат запроса;
• промежуточный результат.

Именованное отношение — это переменная отношения, определённая в СУБД (системе управления
базами данных) посредством оператора CREATE (CREATE TABLE, CREATE BASE RELATION, CREATE
VIEW, CREATE SNAPSHOT).

Базовое отношение — это именованное отношение, которое не является производным.
Существование базового отношения не зависит от существования других отношений.

Производное отношение — это отношение, которое определено через другие именованные
отношения. Производное отношение зависит от существования других — базовых — отношений.

Выражаемое отношение — это отношение, которое можно получить из набора именованных
отношений посредством некоторого реляционного выражения. Каждое именованное отношение является выражаемым
отношений, но не наоборот. Примеры выражаемых отношений — базовые отношения, представления, снимки,
промежуточные и окончательные результаты. Множество всех выражаемых отношений — это множество всех
базовых и всех производных отношений.

Представление — это именованное производное отношение. Представлены в базе данных в
виде определения. Представление не хранится в физической памяти системы управления базой данных (СУБД),
а формируется с использованием других именованных отношений.

Снимки (snapshot) — это то же, что и представление, но с физическим сохранением
и с периодическим обновлением.

Результат запроса — это неименованное производное отношение. СУБД не обеспечивает
постоянного существования результатов запросов. Для сохранения результата запроса его можно присвоить
какому-либо именованному отношению.

Промежуточный результат — это неименованное производное отношение,
являющееся результатом подзапроса, вложенного в бОльшее выражение.

История

Термин «реляционная база данных» был изобретен EF Codd в IBM в 1970 году. Кодд ввел этот термин в свою исследовательскую работу «Реляционная модель данных для больших общих банков данных». В этой и последующих статьях он определил, что он имел в виду под словом «реляционный». Одно хорошо известное определение того, что составляет систему реляционных баз данных, состоит из 12 правил Кодда . Однако никакие коммерческие реализации реляционной модели не соответствуют всем правилам Кодда, поэтому этот термин постепенно стал описывать более широкий класс систем баз данных, который как минимум:

1. Представить данные пользователя в виде отношений (презентации в табличной форме, то есть в виде коллекции из таблиц с каждой таблицей , состоящей из набора строк и столбцов);
2. Предоставьте реляционные операторы для управления данными в табличной форме.

В 1974 году IBM начала разработку System R , исследовательского проекта по разработке прототипа СУБД. Первой системой, проданной как РСУБД, была система Multics Relational Data Store (июнь 1976 г.). Oracle была выпущена в 1979 году компанией Relational Software, ныне Oracle Corporation . Затем последовали Ingres и IBM BS12 . Другие примеры СУБД включают DB2 , SAP Sybase ASE и Informix . В 1984 году началась разработка первой СУБД для Macintosh под кодовым названием Silver Surfer, позже она была выпущена в 1987 году как 4th Dimension и известна сегодня как 4D.

Первые системы, которые были относительно точными реализациями реляционной модели, были от:

• Мичиганский университет — Микро СУБД (1969)
• Массачусетский технологический институт (1971)
• Британский научный центр IBM в Питерли — IS1 (1970–72) и его преемник PRTV (1973–79)

Наиболее распространенное определение РСУБД — это продукт, который представляет данные в виде набора строк и столбцов, даже если он не основан строго на теории отношений . Согласно этому определению, продукты СУБД обычно реализуют некоторые, но не все из 12 правил Кодда.

Вторая школа мысли утверждает, что если база данных не реализует все правила Кодда (или текущее понимание реляционной модели, выраженное Кристофером Дж. Дейтом , Хью Дарвеном и другими), она не является реляционной. Эта точка зрения, разделяемая многими теоретиками и другими строгими приверженцами принципов Кодда, дисквалифицирует большинство СУБД как нереляционных. Для пояснения они часто называют некоторые СУБД действительно реляционными системами управления базами данных (TRDBMS), а другие называют псевдореляционными системами управления базами данных (PRDBMS).

По состоянию на 2009 год большинство коммерческих реляционных СУБД используют SQL в качестве языка запросов .

Были предложены и реализованы альтернативные языки запросов, в частности, реализация Ingres QUEL до 1996 года .

О выборе SQL-баз данных

1. Необходимость соответствия базы данных требованиям ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability — атомарность, непротиворечивость, изолированность, долговечность). Это позволяет уменьшить вероятность неожиданного поведения системы и обеспечить целостность базы данных. Достигается подобное путём жёсткого определения того, как именно транзакции взаимодействуют с базой данных. Это отличается от подхода, используемого в NoSQL-базах, которые ставят во главу угла гибкость и скорость, а не 100% целостность данных.
2. Данные, с которыми вы работаете, структурированы, при этом структура не подвержена частым изменением. Если ваша организация не находится в стадии экспоненциального роста, вероятно, не найдётся убедительных причин использовать БД, которая позволяет достаточно вольно обращаться с типами данных и нацелена на обработку огромных объёмов информации.

Шаг 1. Подготовка данных

Для того чтобы нам было с чем работать, я набрал в твиттере запрос “#databases” и сформировал таблицу из 10 записей:

Таблица 1

full_name	username	text	created_at	following_username
Boris Hadjur	_DreamLead	What do you think about #emailing #campaigns #traffic in #USA? Is it a good market nowadays? do you have #databases?	Tue, 12 Feb 2013 08:43:09 +0000	Scootmedia, MetiersInternet
Gunnar Svalander	GunnarSvalander	Bill Gates Talks Databases, Free Software on Reddit http://t.co/ShX4hZlA #billgates #databases	Tue, 12 Feb 2013 07:31:06 +0000	klout, zillow
GE Software	GEsoftware	RT @KirkDBorne: Readings in #Databases: excellent reading list, many categories: http://t.co/S6RBUNxq via @rxin Fascinating.	Tue, 12 Feb 2013 07:30:24 +0000	DayJobDoc, byosko
Adrian Burch	adrianburch	RT @tisakovich: @NimbusData at the @Barclays Big Data conference in San Francisco today, talking #virtualization, #databases, and #flash memory.	Tue, 12 Feb 2013 06:58:22 +0000	CindyCrawford, Arjantim
Andy Ryder	AndyRyder5	http://t.co/D3KOJIvF article about Madden 2013 using AI to prodict the super bowl #databases #bus311	Tue, 12 Feb 2013 05:29:41 +0000	MichaelDell, Yahoo
Andy Ryder	AndyRyder5	http://t.co/rBhBXjma an article about privacy settings and facebook #databases #bus311	Tue, 12 Feb 2013 05:24:17 +0000	MichaelDell, Yahoo
Brett Englebert	Brett_Englebert	#BUS311 University of Minnesota’s NCFPD is creating #databases to prevent “food fraud.” http://t.co/0LsAbKqJ	Tue, 12 Feb 2013 01:49:19 +0000	RealSkipBayless, stephenasmith
Brett Englebert	Brett_Englebert	#BUS311 companies might be protecting their production #databases, but what about their backup files? http://t.co/okJjV3Bm	Tue, 12 Feb 2013 01:31:52 +0000	RealSkipBayless, stephenasmith
Nimbus Data Systems	NimbusData	@NimbusData CEO @tisakovich @BarclaysOnline Big Data conference in San Francisco today, talking #virtualization, #databases,& #flash memory	Mon, 11 Feb 2013 23:15:05 +0000	dellock6, rohitkilam
SSWUG.ORG	SSWUGorg	Don’t forget to sign up for our FREE expo this Friday: #Databases, #BI, and #Sharepoint: What You Need to Know! http://t.co/Ijrqrz29	Mon, 11 Feb 2013 22:15:37 +0000	drsql, steam_games

В первую очередь, давайте разберёмся с колонками:

• full_name: имя пользователя
• username: логин в Twitter-е
• text: текст твита
• created_at: время создания твита
• following_username: список пользователей, разделённых запятыми, которые подписались на этот твитт. Для краткости я сократил этот список до 2 имён.

Это реальные данные. Если хотите, вы можете их найти и обновить.

Хорошо. Теперь все наши данные находятся в одном месте. Даёт ли это нам возможность легко осуществить поиск по ним? Не совсем. Данная таблица далека от идеала. Во-первых, в некоторых столбцах у нас есть повторяющиеся записи: к примеру, в х “username” и “following_username”. Также колонка “following_username” нарушает правила реляционных моделей, т.к. её в ячейках присутствует более 1 значения (записи разделены запятыми).

К тому же у нас попадаются дубликаты и в строках.

Повторяющиеся данные действительно являются проблемой, т.к. они затрудняют процесс CRUD. К примеру, при поиске по данной таблице на обработку дубликатов будет уходить дополнительное время. К тому же, если пользователь обновит твитт, то нам нужно будет перезаписать все дубликаты.

Решение данной проблемы заключается в разделении Таблицы 1 на несколько таблиц. Давайте примемся за решение первой проблемы, а именно — устранение дубликатов в столбцах.

Таблица как важная часть реляционной БД

Всем известно, что реляционная база данных состоит из таблиц. При этом каждая таблица включает в себя столбцы (поля либо атрибуты) и строки (записи либо кортежи).

Таблицы в таких БД обладают следующими свойствами:
— столбцы размещаются в определённом порядке, формируемом при создании таблицы. Таблица может не иметь ни одной строки, однако хотя бы один столбец должен быть обязательно;
— в таблице не может быть 2-х одинаковых строк. Если вспомнить математику, то такие таблицы называют отношениями (relation). Именно поэтому данные БД и считаются реляционными;
— каждый столбец в пределах таблицы имеет уникальное имя, а все значения в одном столбце должны быть одного типа (дата, текст, число и т. п.);
— на пересечении строки и столбца может быть только атомарное значение (значение, не состоящее из группы значений). Таблицы, которые удовлетворяют этим условиям, считаются нормализованными.

Достоинства и недостатки реляционной модели данных

Достоинства

• Изложение информации в простой и понятной для пользователя форме (таблица).
• Реляционная модель данных основана на строгом математическом аппарате, что позволяет лаконично описывать необходимые операции над данными.
• Независимость данных от изменения в прикладной программе при изменении.
• Позволяет создавать языки манипулирования данными не процедурного типа.
• Для работы с моделью данных нет необходимости полностью знать организацию БД.

Недостатки

• Относительно медленный доступ к данным.
• Трудность в создании БД основанной на реляционной модели.
• Трудность в переводе в таблицу сложных отношений.
• Требуется относительно большой объем памяти.

Структурная таблица

Таблица — это логическая структура, состоящая из строк и столбцов. Строки не имеют фиксированного порядка, поэтому, если извлекаются данные, может понадобиться отсортировать их. Порядок столбцов указывается при создании таблицы администратором БД. На пересечении каждого столбца и строки находится определенный элемент данных, называемый значением, или, точнее, атомарным значением. Таблица именуется высокоуровневым классификатором идентификатора пользователя владельца, за которым следует имя таблицы, например TEST.DEPT или PROD.DEPT.

Существует нескольких типов таблиц:

1. Базовая, которая создается и содержит постоянные данные.
2. Временная, в которой хранятся промежуточные результаты запроса.

Элементы таблиц:

1. Столбцы имеют упорядоченный набор: DEPTNO, DEPTNAME, MGR и ADMK DEPT. Все они должны быть однотипными данными.
2. Строки — каждая содержит данные для одного отдела.
3. Значения на пересечении столбца и строки. Например, PLANNING — это значение столбца DEPT NAME в строке для отдела B01.

Индекс — это упорядоченный набор указателей на строки таблицы. В отличие от строк таблицы, которые не находятся в определенном порядке, индекс DB2 должен всегда поддерживать порядок.

Индекс используется для двух целей:

1. Для повышения быстродействия получения значений данных.
2. Для уникальности.

Создав индекс по имени сотрудника, можно получить данные для этого сотрудника быстрее, чем сканируя всю таблицу. Кроме того, создавая его, DB2 обеспечит уникальность каждого значения. Создание индекса автоматически создает индексное пространство, набор данных, который его содержит.

Организация информации в реляционной базе данных

Информация в реляционной базе данных организуется по следующему принципу: пары таблиц объединяются между собой при помощи совпадающих ключей (одинаковых столбцов), которые называются информационными связями. Выделяют информационные связи трех типов:

• «один к одному». Связи данного типа предполагают наличие в двух связанных таблицах только одного одинакового атрибута;
• «один ко многим». Это означает, что при данном типе связи один атрибут первой таблицы совпадает с несколькими атрибутами во второй;
• «многие ко многим». В данном случае связи между двумя таблицами устанавливаются через несколько соответствующих друг другу атрибутов.

Чтобы информация в таблицах не дублировалась и не возникало затруднений ее обновления из-за необходимости редактирования каждой записи, реляционные базы данных, базу данных требуется нормализовать. Под нормализацией понимается организация данных в БД — создание таблиц и построение связей между ними.

Чаще всего при работе с БД выполняются три основных правила нормализации, что относит базу данных к:

• первой нормальной форме. В таких БД исключаются повторяющиеся группы в отдельных таблицах, для каждого набора связанных данных создаются отдельные таблицы, каждый набор связанных данных идентифицируется при помощи первичного ключа;
• второй нормальной форме. БД, соответствующая второму правилу нормализации, имеет отдельные таблицы, связанные при помощи внешнего ключа и содержащие наборы значений, которые применяются к нескольким записям;
• третьей нормальной форме. Третье правило нормализации исключает из БД не связанные с ключами поля.

Благодаря такой организации сокращается объем избыточных данных в БД, уменьшаются затраты на ее ведение, устраняется противоречивость хранимой в базе информации и обеспечивается ее безопасность.

Узнать более подробно об организации информации в реляционных базах данных все желающие смогут в рамках профессиональной подготовки по курсу «Инструментальные средства бизнес-аналитики», которую проводит ВШБИ НИУ ВШЭ. Записаться на обучение по данному курсу можно на нашем сайте.

Жесткие диски цены

Доля рынка

Согласно DB-Engines , в июле 2019 года наиболее широко используемыми системами были Oracle , MySQL ( бесплатное программное обеспечение ), Microsoft SQL Server , PostgreSQL (бесплатное программное обеспечение), IBM DB2 , Microsoft Access , SQLite (бесплатное программное обеспечение) и MariaDB (бесплатное программное обеспечение). программное обеспечение).

По данным исследовательской компании Gartner , в 2011 году в пятерку ведущих производителей реляционных баз данных проприетарного ПО по объему выручки входили Oracle (48,8%), IBM (20,2%), Microsoft (17,0%), SAP, включая Sybase (4,6%) и Teradata (3,7 %). %).

Как правильно выбрать базу данных NoSQL: ключевые факторы

Имея более двух десятков свободно распространяемых и коммерческих баз данных NoSQL на рынке, как вы выбрать нужный продукт или облачный сервис?

Один из важных факторов – четко сформулировать цель, которую вы хотите достичь поместить данные в такую БД.

Базы данных NoSQL различаются по архитектуре и функциям, поэтому вам нужно выбрать тот тип БД, который лучше всего подходит для желаемой задачи:

• В целом, хранилища типа «ключ-значение» (key-value stores) лучше всего подходят для постоянного совместного использования данных несколькими процессами или микросервисами в приложении.
• Если вы планируете провести глубокий анализ отношений для расчета взаимосвязей, обнаружения мошенничества или оценки ассоциативной структуры, лучше всего будет использовать графовую базу данных графа.
• Если вам нужно собирать данные очень быстро и на больших объемах для аналитики, посмотрите в сторону широкий колоночных баз данных или, как их еще называют), базы данных с широким значением столбца (wide column store). Такие базы данных NoSQL также предлагают поддержку документов и графов.

Задумывайтесь сразу и немного на перспективу. Обычно ваш первоначальный проект не будет является единственной моделью использования базы данных. Вы можете начать просто со ввода данных в рамках отельных сессий, затем посмотреть в сторону обработки транзакций, а еще позже можете захотеть выполнять и анализ данных.

В ближайшей перспективе основное внимание должно быть сосредоточено на производительности, масштабируемости, безопасности, поддержке различных рабочих нагрузок (включая транзакционные, операционные и аналитические), интеграции с существующими экосистемами, усилиях по администрированию, поддержке облачных вычислений и типах поддерживаемых вариантов использования БД. Из всех этих факторов очень важна безопасность

Базы данных NoSQL, имеющие сертификаты безопасности, должны быть рассмотрены в первую очередь. Ищите такие функции, как шифрование данных в состоянии покоя (data at rest) и шифрования данных на лету (data in motion) для защиты конфиденциальной информации.

Кроме того, не все базы данных NoSQL могут масштабироваться хорошо. Не считайте само собой разумеющимся, что только потому, что продукт находится в категории NoSQL, он будет масштабироваться и работать лучше, чем реляционные базы данных.

NoSQL предлагает различные уровни согласованности в модели масштабирования, поэтому рассмотрите решения, соответствующие вашим конкретным требованиям. Например, если вы хотите поддерживать чрезвычайно важные банковские транзакции, реляционные базы данных по-прежнему являются лучшим решением.

Базовые и производные отношения

В реляционной базе данных все данные хранятся и доступны через отношения . Отношения, в которых хранятся данные, называются «базовыми отношениями», а в реализациях — «таблицами». Другие отношения не хранят данные, но вычисляются путем применения реляционных операций к другим отношениям. Эти отношения иногда называют «производными отношениями». В реализациях они называются « представлениями » или «запросами». Производные отношения удобны тем, что действуют как одно отношение, даже если они могут получать информацию из нескольких отношений. Кроме того, производные отношения могут использоваться в качестве уровня абстракции .

Домен

Домен описывает набор возможных значений для данного атрибута и может считаться ограничением на значение атрибута. Математически присоединение домена к атрибуту означает, что любое значение атрибута должно быть элементом указанного набора. Например, символьная строка «ABC» находится не в целочисленной области, а целочисленное значение 123 . Другой пример домена описывает возможные значения для поля «CoinFace» как («Головы», «Решки»). Таким образом, поле CoinFace не принимает входные значения, такие как (0,1) или (H, T).

Причины и предусловия применения не реляционных БД

Определение 1

Реляционная база данных – это самое распространенное, проверенное средство для работы со значительным массивом данных. Реляционная модель основана на мощном математическом аппарате теории множеств и математической логики. Эта модель дает возможность ненавигационного манипулирования данными без необходимости знания конкретной физической организации БД во внешней памяти.

Но, помимо достоинств модель имеет и некоторые недостатки, к которым можно отнести:

• сложность структуры, вызванную нормализацией;
• низкую производительность, связанную с поиском по ключу;
• ограниченный набор типов данных;
• недостаточное естественное представление данных (используются плоские двумерные таблицы, а не таблицы, имеющие сложную структуру);
• отсутствие возможности рассмотрения данных послойно, используя разные уровни абстракции;
• отсутствие возможности определения набора операторов (методов), которые связаны с определенными типами данных (приходится задавать операции в конкретном приложении);
• возникновение эффекта утраты при определенном сочетании данных третьей и даже второй нормальных форм;
• стоимость, в данном случае дорогое создание и поддержание базы данных.

Достоинствами реляционных баз данных являются простота, устойчивость, гибкость, производительность, масштабируемость и совместимость. На практике однако часто пренебрегают указанными принципами в угоду производительности. Следует отметить, что имеются аналогичные системы, ориентированные на определенную особенность и способные к превышению по этой особенности показателей реляционной БД. Ранее это не представляло собой большую проблему, но в настоящее время это достаточно актуально. Отмечается проблема реляционных баз данных с масштабированием. К примеру, при повышении нагрузки на сервер за ночь моментально обновить аппаратную часть не возможно. Реляционные БД хорошо масштабировать лишь в случае их расположения на единственном сервере. При недостатке ресурсов этого сервера требуется просто увеличить количество машин и распределить нагрузку между ними. В этом случае сложность реляционной БД станет играть против масштабируемости. Если при этом попробовать увеличить количество серверов до сотни или тысячи, сложность возрастет на порядок, а характеристики, делающие реляционные БД привлекательными для пользователя, станут очень быстро снижать к нулю шансы использования их в качестве платформы для больших распределенных систем. С подобными ограничениями необходимо бороться.