Выберите наиболее точное определение база данных это программное обеспечение для работы с данными

Обновлено: 04.03.2024

Программное обеспечение для анализа данных - это решения, обеспечивающие обработку различных бизнес-данных. Такие системы и сервисы позволяют выделять ключевые особенности изучаемого объекта или процесса для пользователя, а также обнаруживать новые возможности продукта, маркетинговые сегменты, отраслевые вертикали и многое другое.

Для включения в категорию анализа данных программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:

  • Извлечение структурированных, плохо структурированных и неструктурированных данных;
  • Извлечение данных из различных источников;
  • Экспорт извлеченных данных в различные читаемые форматы.

Сравнение Системы анализа данных (САД)

Выбрать по критериям:

Системы анализа данных (САД)

Polymatica от Полиматика Рус

Аналитическая платформа Polymatica (рус. Полиматика) от компании Полиматика Рус предназначена для аналитики больших массивов данных в любой предметной области. Высокая скорость взаимодействия обеспечивается за счёт технологий In-Memory и GPU, а также собственной технологии Мультисфер для хранения и сжатия данных. Интерфейс программного продукта . Узнать больше про Polymatica

Oracle Business Intelligence Cloud Service от Oracle Corporation

Oracle Business Intelligence Cloud Service – это онлайн-сервис бизнес-аналитики, направленная на улучшение качества анализа данных за счёт управления представлениями и визуализаций. Узнать больше про Oracle Business Intelligence Cloud Service

TIBCO Data Science от TIBCO

TIBCO Data Science – это комплексная аналитическая платформа, позволяющая применять полный комплекс современных аналитических методов над деловыми данными компании. Узнать больше про TIBCO Data Science

NodeXL от Social Media Research Foundation

NodeXL – это программное дополнение для программы Excel, позволяющее строить, анализировать и исследовать сетевые модели так же не сложно, как стандартные круговые диаграммы. Узнать больше про NodeXL

Megaputer PolyAnalyst от Мегапьютер Интеллидженс

PolyAnalyst – это программная платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстов, а также построения интерактивных отчётов, не требующая навыков программирования для аналитики. Узнать больше про Megaputer PolyAnalyst

Data Plexus от 3i Technologies

Data Plexus – это аналитический онлайн-сервис, помогающий в единой системе решать задачи анализа данных, медиа-аналитики и бизнес-аналитики, и позволяя извлекать и анализировать деловую информацию из разнородных источников данных. Узнать больше про Data Plexus

Informatica PowerCenter от Informatica

Informatica PowerCenter – это платформа интеграции корпоративных данных, помогающая организациям получать доступ, преобразовывать и интегрировать данные из различных систем на лету. Узнать больше про Informatica PowerCenter

SAS Enterprise Miner от SAS

SAS Enterprise Miner – это платформа для оптимизации процесса интеллектуального анализа данных при разработке описательных и прогнозных моделей с использованием структурированных алгоритмов и визуальных показателей оценки. Узнать больше про SAS Enterprise Miner

RapidMiner от RapidMiner

RapidMiner – это платформа анализа данных, позволяющая развёртывать прогнозные модели, модели машинного обучения и эффективная при решении разнообразных аналитических задач. Узнать больше про RapidMiner

Contour BI от Contour Components

Contour BI – компьютерная программа бизнес-аналитики для сбора, хранения, анализа статистических данных и подготовки бизнес-отчётности. Узнать больше про Contour BI

Sisense от Sisense

Аналитическая платформа Sisense – это комплексная платформа анализа данных, которая позволяет аналитикам, инженерам по обработке данных и разработчикам создавать аналитические приложения, обеспечивающие высокий уровень информативности для пользователей. Узнать больше про Sisense

QlikView от Qlik

QlikView – это аналитическое решение для быстрой разработки высокоинтерактивных аналитических приложений и панелей мониторинга, обеспечивающих представление информации по деловым задачам. Узнать больше про QlikView

B3 от B3 Systems

Программное обеспечение B3 – это корпоративное программное решение, объединяющее системы и сотрудников с бизнес-информацией, в которой они нуждаются, и прикладными знаниями, которые необходимы для бизнес-анализа. Узнать больше про B3

IQPLATFORM от Айкумен ИБС

IQPLATFORM – это цифровая аналитическая платформа, позволяет выполнять продвинутую аналитику на базе больших объёмов информации, синтез новых знаний и мониторинг и контроль информационных объектов. Узнать больше про IQPLATFORM

Dataiku DSS от Dataiku

Dataiku Data Science Studio – это система анализа данных для различных компаний, независимо от их опыта, отрасли или размера, стремящихся создать стратегические преимущества бизнеса, основанные на данных.. Узнать больше про Dataiku DSS

M-Brain Intelligence Plaza от M-Brain

M-Brain Intelligence Plaza – это ИТ-платформа для управления потоками информации о рынках и конкурентах для отделов аналитики, продаж, маркетинга, менеджмента. Хранение в облаке, структурирование и внутрикорпоративная рассылка информации по темам, как: отрасли, компании . Узнать больше про M-Brain Intelligence Plaza

Gephi от The Gephi Consortium

Gephi – это программное обеспечение визуализации и исследования данных с открытым исходным кодом, специализирующееся на графах и сетях больнишства видов. Узнать больше про Gephi

Loginom от Loginom company

Loginom – это аналитическая low-code платформа, обеспечивающая интеграцию, очистку и анализ данных для принятия более эффективных управленческих решений. Узнать больше про Loginom

NVivo от QSR International

NVivo – это аналитическая система, помогающая извлекать полезные знания из данных, получая четко формулировать обоснованные выводы со строгими доказательствами. Узнать больше про NVivo

Stata от StataCorp

Stata – это полноценное интегрированное программное решение, обеспечивающее все потребности в области науки о данных — манипулирование данными, визуализацию, статистический анализ и автоматизированную отчётность. Узнать больше про Stata

IBM SPSS Statistics от IBM

IBM SPSS Statistics – это аналитическое программное обеспечение, позволяющее производить продвинутый статистический анализ деловых данных, охватывая решение всех задач от планирования и сбора данных до непосредственного анализа и построения бизнес-отчётности. Узнать больше про IBM SPSS Statistics

KNIME Analytics Platform от KNIME

KNIME Analytics Platform – это программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом.. Узнать больше про KNIME Analytics Platform

Anaconda от Anaconda

Anaconda – это платформа управления пакетами приложений анализа данных (для языков Python и R) с открытым исходным кодом. Система позволяет специалистам по обработке данных быстро разворачивать проекты машинного обучения, предоставляя необходимую информацию для лиц, при . Узнать больше про Anaconda

Orange от Люблянский университет

Аналитическая система Orange – это программа с открытым исходным кодом для машинного обучения и визуализации данных, обладающая большим набором исследовательских функций. Узнать больше про Orange

Deductor от Loginom company

Deductor – это программная платформа продвинутой аналитики, позволяющая создавать законченные прикладные аналитические решения для бизнеса. Продукт снят с продажи. Узнать больше про Deductor

SAP Analytics Cloud от SAP SE

SAP Analytics Cloud – это аналитическое решение, предоставляющее аналитические возможности по работе с данными: бизнес-аналитику, планирование и прогнозирование для сотрудников разных подразделений в режиме реального времени. Узнать больше про SAP Analytics Cloud

МТС Анализ геоданных от МТС

МТС Анализ геоданных – это сервис с точными данными об инфраструктуре городов и плотности населения, позволяющий выбирать локации для бизнеса, оценивать окружение при аренде коммерческой недвижимости, прогнозировать проходимость и оборот торговой точки. Узнать больше про МТС Анализ геоданных

Looker от Looker Data Sciences

Looker – это аналитическая платформа, объединяющий бизнес-данные и бизнес-команду, позволяя каждому специалисту исследовать и понимать данные для поддержки принятия эффективных решений. Узнать больше про Looker

Redash от Redash

Redash – это программный продукт, предназначенный для сбора, хранения, объединения, анализа и визуализации информации. Узнать больше про Redash

Logi Predict от Logi Analytics

Logi Predict – это аналитическое приложение, позволяющее анализировать информацию и прогнозировать вариантов возможных событий, обеспечиввая тем самым возможность встроить алгоритмы машинного обучения и прогностические модели в любой программный продукт. Узнать больше про Logi Predict

MANTA от MANTA

MANTA – это аналитическая программная платформа, позволяющая построить потоки преобразования данных в виде визуальных моделей, охватывая несколько различных систем-источников и целый ряд технологий данных. Узнать больше про MANTA

Pentaho от Hitachi Vantara

Платформа Pentaho – это программный продукт, позволяющий извлекать, объединять, трансформировать, смешивать, очищать и подготавливать большие данные в виде потоковой модели из различных обработчиков. Узнать больше про Pentaho

Statsbot от Statsbot

Statsbot – это онлайн-сервис, обеспечивающий быструю аналитику для бизнеса. Система извлекает данные из различных систем-источников и предоставляет их в полном и удобном для анализа виде без затрат на программирование. Узнать больше про Statsbot

Tableau Public от Tableau Software

Tableau Public – это бесплатное программное обеспечение BI, которое позволяет подключаться к электронной таблице или файлу и создавать интерактивные визуализации данных. Узнать больше про Tableau Public

Yandex DataLens от Яндекс.Облако

Yandex DataLens – онлайн-сервис для аналитики и визуализации бизнес-данных из различных источников. Узнать больше про Yandex DataLens

Руководство по покупке Системы анализа данных

Содержание

Что такое Системы анализа данных

Программное обеспечение для анализа данных - это решения, обеспечивающие обработку различных бизнес-данных. Такие системы и сервисы позволяют выделять ключевые особенности изучаемого объекта или процесса для пользователя, а также обнаруживать новые возможности продукта, маркетинговые сегменты, отраслевые вертикали и многое другое.

Зачем бизнесу Системы анализа данных

Анализ данных определяется как процесс автоматизированного/автоматического сбора, очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации и принятия управленческих бизнес-решений. Всякий раз, когда принимается очередное деловое решение в повседневной жизни, мы думаем, что произошло в прошлый раз, что будет происходить в дальнейшем. На основании истории и прогноза, ищется и выбирается конкретное решение. Рассмотренный пример - не что иное, как анализ нашего прошлого или будущего и принятие решений на его основе.

Для выполнения анализа могут быть собраны воспоминания о прошлом или планы на будущее, что тоже есть не что иное, как сбор и обработка данных. Все эти операции анализа данных в современный век развития информационных технологий могут выполняться с применением специализированного программного обеспечения - систем анализа данных, и с использованием дополнительных источников данных, открытых баз данных, баз знаний и т. п. В целом, данный процесс, выполняемый аналитиком, руководителем или предпринимателем для отдельно взятой бизнес-цели, называется анализом данных.

Анализ данных может быть направлен на достижение различных целей, стоящих перед бизнесом, и иметь различную глубину разработки вопроса:

Описательный анализ – описание процесса КАК ЕСТЬ. Фактическое изложение процесса и проблем, которые необходимо решить. Возможность использования формализованных моделей для передачи знаний между сотрудниками во всю широту компании.

Диагностический анализ – выявление первопричин проблем. Глубокий и детализированный аналитический подход, использующий методы интеллектуального анализа данных для выявления контекста и первопричин бизнес-проблемы.

Прогностический анализ - прогнозирование на основе исторических данных того, как может развиваться ситуация. Методы, называемые также расширенной аналитикой, используют интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и прогнозное моделирование сценариев.

Прескриптивный анализ – формирование видения последующих действий. Используя как исторические данные, так и внешнюю информацию, продукт анализа данных может обеспечить расчет необходимых показателей для выстраивания следующих шагов, которые бизнес должен предпринять для решения заявленных проблем.

Назначение и цели использования Системы анализа данных

Системы анализа данных (АД, англ. Data Analysis Systems, DA) позволяют исследовать различные наборы данных, для обнаружения закономерностей, тенденций, корреляций и получения прочих полезных выводов, которые в дальнейшем могут быть использованы при принятии решений, построении прогнозов, планировании, управлении различными объектами и протекающими в них процессами. Программные продукты анализа данных помогают преобразовать сырые данные в работающие идеи, помогая компаниям принимать более обоснованные решения и улучшать ежедневные операции.

При старте работ по анализу данных необходимо в первую очередь определить цели, на основании которых можно формировать требуемые актуальные наборы данных. Для аналитического исследования могу использоваться внутренние (CRM, ERP-системы, инструменты автоматизации маркетинга и другие) и внешние данные, структурированные, полуструктурированные и неструктурированные.

Обзор основных функций и возможностей Системы анализа данных

Выгоды, преимущества и польза от применения Системы анализа данных

Основные преимущества, которые компания может получить, выполняя анализ данных являются:

Прогнозирование потребностей - благодаря проанализированным данным организация сможет понять потребности клиентов. Данные могут служить лучшему удовлетворению клиентских потребностей, обеспечивая долгосрочные отношения, предвосхищая правильные потребности.

Предоставление соответствующих продуктов/услуг - с помощью структурированных данных о продажах можно выявить критические тенденции рынка. В соответствии с тенденциями вы можете определить, какой клиент любит какой тип продукта или услуги. Предвидя потребности клиентов и их симпатии и антипатии, можно улучшить качество продуктов и услуг

Анализ и прогноз бизнес-показателей - организации, располагающие достаточными данными, могут выявлять проблемы с производительностью и предпринимать действенные шаги для их преодоления. Кроме того, если проведённый анализ отображается визуально, результаты обрабатываются быстрее и помогают принимать более обоснованные решения о будущих планах организации.

Виды Системы анализа данных

Системы интеллектуального анализа данных Программное обеспечение интеллектуального анализа данных предназначено для поиска неочевидных и нетривиальных представлений и выводов, имеющих практическое применение. Системы статистического анализа информации Программные системы статистического анализа (ССА, англ. Statistical analysis systems, SA) предназначены для выполнения комплексных статистических исследований данных. Такие программные продукты поддерживают такие методы анализа, как регрессионный анализ, предсказательная аналитика, анализ временных рядов и статистическое моделирование. Системы предсказательной аналитики Программные системы предсказательной аналитики (ПА, англ. Predictive analytics systems, PA) направлены на построение прогностической модели на основе исторических данных, другими словами, на прогноз будущего поведения объектов на основе того, как они вели себя в прошлом. Системы аналитики больших данных Программные системы аналитики больших данных (САБОД, англ. Big data analytics, BDA) помогают аналитикам данных и ведущим профильным специалистам анализировать тенденции, закономерности и аномалии прикладных данных и строить практически полезные визуализации.

Отличительные черты Системы анализа данных

Для включения в категорию анализа данных программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:

Выберите правильный порядок действий при проектировании и создании БД а) Заполнение БД данными б) Анализ предметной области, с учетом требования конечных пользователей в) Формализация представления данных в БД г) Обобщенное описание БД с использованием естественного языка, математических формул, графиков и других средств

  • а, б, в, г
  • а, б, г, в
  • Порядок действий значения не имеет
  • б, г, в, а
  • г, б, в, а
  • Файлов
  • Списков
  • Произвольного графа
  • Графа типа дерева
  • Таблиц
  • содержанием записей, хранящихся в БД
  • числом записей в БД
  • перечнем названий полей с указанием их ширины и типов
  • перечнем названий полей и указанием числа записей БД
  • данные хранятся не в поле, а в другом месте, а в поле хранится только указатель на то, где расположен текст
  • имеет свойство автоматического наращивания
  • служит для ввода действительных чисел
  • служит для ввода числовых данных
  • имеет ограниченный размер
  • таблица без полей существовать не может
  • содержит информацию о будущих записях
  • не содержит ни какой информации
  • содержит информацию о структуре базы данных
  • страница классного журнала
  • каталог файлов, хранимых на диске
  • электронная таблица
  • расписание поездов
  • поле, которое носит уникальное имя
  • ключевое поле
  • поле, значение которого имеют свойство наращивания
  • поле, значения в котором не могут повторятся
  • для автоматического выполнения группы команд
  • для отбора и обработки данных базы
  • для хранения данных базы
  • для вывода обработанных данных базы на принтер
  • для выполнения сложных программных действий
  • для ввода данных базы и их просмотра


. В фрагменте базы данных представлены сведения о родственных отношениях. Укажите количество внучек Левитана И.И.



Во фрагменте базы данных представлены сведения о родственных отношениях. На основании приведённых данных определите ID дяди Радек П. А.


Даны фрагменты двух таблиц из базы данных. Каждая строка таблицы 2 содержит информацию о ребёнке и об одном из его родителей. Информация представлена значением поля ID в соответствующей строке таблицы 1. На основании имеющихся данных определите, у скольких детей отец старше матери более чем на 2 года. При вычислении ответа учитывайте только информацию из приведённых фрагментов таблиц.


В фрагменте базы данных представлены сведения о родственных отношениях. На основании приведённых данных определите количество человек, у которых есть родной брат с разницей не более 5 лет.

Идет подсчет результатов

Выберите, что Вас интересует:

От команды разработчиков Конструктора Тестов: Посмотрите и пользуйтесь нашим новым проектом: Сборник всех промокодов Покупайте в известных магазинах с хорошими скидками!

Сообщить о нарушение

Попробуйте пройти эти тесты:

Тест на общие знания: Просвещены ли вы настолько, чтобы пройти его на все 10/10?

Тест, который осилят лишь настоящие профи в мировой географии

Вы очень интересный собеседник, если наберете в нашем тесте хотя бы 8/10 — ТЕСТ

Лучший в мире тест на четкость зрения и мышления? Сможете пройти?

Только 4% людей способны пройти этот тест с вопросами различной направленности

Сможете ли вы узнать советских актеров по фото в молодости?

Сможем ли мы угадать ваш возраст, задав вам 5 вопросов?

А вы сможете продолжить эти 13 крылатых фраз?

Элементарный тест на логику и интеллект, который заваливает большинство взрослых. А вы наберете 15 из 15?

Если ответите на все вопросы нашего теста без ошибок, то можете считать себя уникумом с высоким IQ

Тест Роршаха расскажет, что сейчас творится у вас в голове

Тест на общие знания, который на 11/11 осилит лишь настоящий эрудит

Сможете ли вы пройти этот IQ тест без единой ошибки?

Что вас ждет в старости?

Каков Ваш психологический возраст?

Тест на общую эрудицию. Сумеешь набрать хотя бы 10 баллов?

Насколько уникальна ваша личность?

Докажите свою высокоинтеллектуальность, набрав в нашем тесте на общие знания 13/13

Тест на эрудицию, который мы с треском завалили. Что насчет вас?

Популярные тесты

Тест на общие знания: Просвещены ли вы настолько, чтобы пройти его на все 10/10?

Тест, который осилят лишь настоящие профи в мировой географии

Вы очень интересный собеседник, если наберете в нашем тесте хотя бы 8/10 — ТЕСТ

Лучший в мире тест на четкость зрения и мышления? Сможете пройти?

Только 4% людей способны пройти этот тест с вопросами различной направленности

Сможете ли вы узнать советских актеров по фото в молодости?

Сможем ли мы угадать ваш возраст, задав вам 5 вопросов?

А вы сможете продолжить эти 13 крылатых фраз?

Элементарный тест на логику и интеллект, который заваливает большинство взрослых. А вы наберете 15 из 15?

Если ответите на все вопросы нашего теста без ошибок, то можете считать себя уникумом с высоким IQ

Тест Роршаха расскажет, что сейчас творится у вас в голове

Тест на общие знания, который на 11/11 осилит лишь настоящий эрудит

Сможете ли вы пройти этот IQ тест без единой ошибки?

Что вас ждет в старости?

Каков Ваш психологический возраст?

Тест на общую эрудицию. Сумеешь набрать хотя бы 10 баллов?

Насколько уникальна ваша личность?

Докажите свою высокоинтеллектуальность, набрав в нашем тесте на общие знания 13/13

Тест на эрудицию, который мы с треском завалили. Что насчет вас?

Преимущества

Можете встраивать тесты на Ваш сайт. Тест показывается нашем и других сайтах. Гибкие настройки результатов. Возможность поделиться тестом и результатами. Лавинообразный ("вирусный") трафик на тест. Русскоязычная аудитория. Без рекламы!

Создавайте тесты онлайн, всё бесплатно. У нас можно бесплатно: создать тест онлайн для для учеников, друзей, сотрудников, для вашего сайта, с ответами и результатами - Все Бесплатно!

Пользователям

Вам захотелось отдохнуть? Или просто приятно провести время? Выбирайте и проходите онлайн-тесты, делитесь результатом с друзьями. Проверьте, смогут они пройти также как Вы, или может лучше?

Конструктор Тестов ру - это огромное количество интересных и бесплатных тестов на сообразительность, IQ, зрение, знания правил дорожного движения, программирования и многое другое. Если Вам понравилось, обязательно поделитесь со своими друзьями в социальных сетях или просто ссылкой. А еще Вы можете легко создать свой тест и его будут проходить десятки тысяч людей.

Внимание! Наши тесты не претендуют на достоверность – не стоит относиться к ним слишком серьезно!

Информация

HTML-код для вставки на сайт Разрешить комментарии Автор теста запретил комментарии Блок Новинок и Популярных тестов Теперь тесты из блоков новинок и популярных отображаются внутри вашего сайта, что увеличивает просмотры ваших страниц в 5 раз! Все комментарии после публикации проходят строгую модерацию!

Нажмите для увеличения

Содержание

Проблемы определения

Определения из авторитетных монографий:

  • База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность [5]
  • База данных — некоторый набор перманентных (постоянно хранимых) данных, используемых прикладными программными системами какого-либо предприятия. [6]
  • База данных — совместно используемый набор логически связанных данных (и описание этих данных), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей организации. [7]

В определениях наиболее часто (явно или неявно) присутствуют следующие отличительные признаки [8] :

Из перечисленных признаков только первый является строгим, а другие допускают различные трактовки и различные степени оценки. Можно лишь установить некоторую степень соответствия требованиям к БД.

В такой ситуации не последнюю роль играет общепринятая практика. В соответствии с ней, например, не называют базами данных файловые архивы, Интернет-порталы или История

История возникновения и развития технологий баз данных может рассматриваться как в широком, так и в узком аспекте.

История баз данных в узком аспекте рассматривает базы данных в традиционном (современном) понимании. Эта история начинается с 1955 года, когда появилось программируемое оборудование обработки записей. Программное обеспечение этого времени поддерживало модель обработки записей на основе файлов. Для хранения данных использовались [10]

В это же время в сообществе баз данных схем баз данных и концепция независимости данных.

Следующий важный этап связан с появлением в начале 1970-х реляционной модели данных , благодаря работам Эдгара Ф. Кодда . Работы Кодда открыли путь к тесной связи прикладной технологии баз данных с математикой и логикой. За свой вклад в теорию и практику Эдгар Ф. Кодд также получил премию Тьюринга.

Сам термин база данных (англ. database ) появился в начале 1960-х годов, и был введён в употребление на симпозиумах, организованных фирмой SDC (System Development Corporation) в 1964 и 1965 годах, хотя понимался сначала в довольно узком смысле, в контексте систем искусственного интеллекта. В широкое употребление в современном понимании термин вошёл лишь в 1970-е годы. [11]

Виды баз данных

Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным [5] по материалам которой написан данный раздел, определяются свыше 50 видов БД.

Основные классификации приведены ниже.

Классификация по среде постоянного хранения

  • Во вторичной памяти, или традиционная (англ.conventional database ): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — как правило англ.in-memory database, memory-resident database, main memory database ): все данные на стадии исполнения находятся в англ.tertiary database ): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило на основе Классификация по содержимому
  • Географическая
  • Историческая
  • Научная
  • Мультимедийная.

Классификация по степени распределённости

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

    Сверхбольшие базы данных

    Сверхбольшая база данных (англ. Very Large Database, VLDB ) — это база данных, которая занимает чрезвычайно большой объём на [12]

    Специалисты отмечают необходимость особых подходов к проекты с целью поиска таких системотехнических решений, которые позволили бы хоть как-то работать с такими большими объёмами данных. Как правило, необходимы специальные решения для дисковой подсистемы, специальные версии СУБД к данным.

    Аннотация: В лекции рассматриваются общие принципы организации программного обеспечения работы с реляционными базами данных, включающего: - создание и ведение базы данных; - создание пользовательских приложений, включающих разработку пользовательского интерфейса по работе с базой данных.

    Цель лекции: дать общее представление об основных задачах программного обеспечения баз данных , существующих подходов к решению этих задач, в том числе и о структурированном языке запросов SQL .

    11.1. Основные задачи программного обеспечения баз данных

    При работе с реляционными базами данных можно условно выделить две основные задачи:

    • собственно работа с базой данных , включающая создание и ведение базы данных (создание структур таблиц, добавление записи в таблицу, удаление записи, обновление, выборка нужной записи );
    • создание пользовательских приложений, включающих разработку пользовательского интерфейса по работе с базой данных.

    Для решения указанных задач современные СУБД в своем составе могут содержать следующие программные средства : языки процедурного пошагового программирования, средства визуального программирования (графический интерфейс , диспетчер проекта, мастера и построители), средства создания объектно-ориентированных приложений. Кроме этого, при разработке пользовательских программ во многих СУБД допускается использование других языков программирования, а также использование библиотек разного рода. Так, например, при работе с СУБД ACCESS можно использовать язык программирования ACCESS , мастер ACCESS и язык программирования VISUAL BASIC.

    При работе с клиент-серверными системами ситуация немного сложнее. Здесь в работе участвуют два типа компьютеров ( сервер и клиент) и, соответственно, различают клиентское и серверное программное обеспечение . Серверное программное обеспечение включает язык программирования , поддерживающий создание и ведение базы данных , также реализацию поступающих от клиентов запросов пользователей к базе данных. Пользовательские приложения создаются и работают на компьютерах-клиентах. Именно эти компьютеры должны иметь, наряду со средствами формирования запросов к базе данных, средства разработки интерфейса . В связи с этим, для клиент-серверных СУБД программное обеспечение разделяется на две части: программное обеспечение – клиент и программное обеспечение – сервер . Заметим, что наряду с программным обеспечением – клиент, при разработке пользовательских программ в конкретной СУБД могут использоваться другие языки программирования, специальные библиотеки, другие системы программирования (определенные для этой СУБД ). В качестве примера в таблице приводятся возможные варианты использования программного обеспечения для организации клиент-серверного взаимодействия в СУБД Microsoft SQL Server .

    • Программное обеспечение клиента SQL-сервер (Transact SQL, SQL Server Query Analyzer и др.)
    • MS Access (ODBC)
    • MS Visual Basic
    • MS Visual Studio
    • MS Visual FoxPro
    • Java (JDBC)
    • Borland Delphi
    • Borland C++Builder и др.
    • Библиотеки функций (API, ODBC и др.)

    Полное рассмотрение всего спектра программного обеспечения работы СУБД очень обширно и выходит за рамки данного пособия. Поэтому в данной работе будет рассмотрены только средства создания и ведения базы данных .

    11.2. Проблемы создания и ведения реляционных баз данных

    При создании базы данных и организации работы с ней возникают три основные проблемы:

    • собственно создание базы данных (создание таблиц, индексов, ограничений целостности);
    • обеспечение безопасности и разграничения доступа;
    • организация доступа к элементам таблицы (выборка, редактирование, удаление, добавление).

    Первая проблема может быть решена посредством создания в каждой конкретной СУБД некоторой утилиты, позволяющей пользователю в определенный момент осуществлять все необходимые действия по созданию базы данных . Однако это не полностью решает проблему. Такая утилита не позволяет создать таблицу динамически во время работы прикладной программы, не позволяет, например, добавить в таблицу сформированнный во время работы пользовательской программы столбец. Необходимы средства, дающие возможность формирования во время работы прикладной программы запроса на изменение структуры и содержания базы данных . То же самое можно сказать и о решении второй проблемы.

    Более подробно рассмотрим возможный путь решения третьей проблемы. Организация доступа к базе данных является важнейшей функцией информационной системы. Пользователи постоянно работают с данными. Рассмотрим простой пример. Пусть у нас есть таблица СТУДЕНТ, хранящая информацию следующего рода:

    СТУДЕНТ (Код студента, Фамилия, Имя, Отчество, Дата поступления).

    Теперь мы хотим выполнить некоторый запрос к базе данных, результатом которого должны стать те строки таблицы СТУДЕНТ, для которых дата поступления окажется больше 01.06.2006. Рассмотрим последовательность действий для реализации данного запроса.

    1. Получаем доступ к таблице СТУДЕНТ и устанавливаем указатель текущей строки на первую строку таблицы.
    2. Анализируем поле "Дата поступления " в текущей строке.
    3. Если значение "Дата поступления" > "01.06.2006", распечатываем на экране данные об абитуриенте.
    4. Если таблица не кончилась, перемещаем указатель текущей строки на следующую строку и переходим к шагу 2, иначе заканчиваем работу.

    Любой человек, знакомый с программированием, легко представит себе реализацию подобного алгоритма на любом языке программирования высокого уровня. Вот, в частности, пример реализации на Object Pascal :

    В этом случае разработчик приложения сам организует работу по выборке данных, программируя каждое движение по таблице (осуществляет навигацию по таблице). Такой подход к обработке данных, ориентированный на последовательную работу с отдельными записями, называется навигационным. Здесь на конкретном языке программирования мы описываем процедуру - последовательность действий, необходимых для получения результата. Языки, в которых используется такой подход, называются процедурными. Очевидно, что с возрастанием сложности запроса существенно возрастает сложность процедуры и, соответственно, объем текста программы.

    При работе с информационной системой пользователь реализует свои запросы к базе данных с помощью разработанных программистами прикладных программ. При навигационном подходе должны быть запрограммированы все возможные запросы. Очевидно, что заранее предугадать все запросы, потребность в которых может возникнуть и запрограммировать их, невозможно. С учетом того, что подавляющее большинство пользователей не владеет навыками программирования, это означает, что объем их действий будет ограничен рамками написанных программ, а именно, теми запросами, реализация которых предусмотрена заранее.

    Кроме того, должен учитываться механизм взаимодействия в рамках архитектуры "клиент – сервер ". Пользовательская программа выполняется на компьютере–клиенте. Запрос к базе данных реализуется компьютером – сервером. Необходим механизм формирования в пользовательской программе клиента запроса к базе данных сервера. В этом случае навигационный подход неприемлем. В связи с этим, для работы с базами данных разработан и используется другой подход, основанный на использовании так называемых языков запросов, которые задают не последовательность необходимых действий, а условия, которым должен удовлетворять результат (при добавлении столбца, выборке записи, добавлении записи и т. п.). Такой подход решает все три вышеперечисленные проблемы.

    С этой целью разработан и активно используется во всех базах данных – специальный язык запросов SQL. Особо отметим, что основой языка являются операции реляционной алгебры .

    Язык SQL (Structured Query Language – структурированный язык запросов) применяется для общения пользователя с реляционной базой данных и состоит из трех частей [ [ 11.2 ] ]:

    • DDL ( Data Definition Language ) – язык определения данных. Предназначен для создания базы данных (таблиц, индексов и т.д.) и редактирования ее схемы.
    • DCL (Data Control Language ) – язык управления данными. Содержит операторы для разграничения доступа пользователей к объектам базы данных.
    • DML ( Data Manipulation Language ) – язык обработки данных . Содержит операторы для внесения изменений в содержимое таблиц базы данных.

    Как видно из написанного выше, SQL решает все рассмотренные ранее вопросы, предоставляя пользователю достаточно простой и понятный механизм доступа к данным , не связанный с конструированием алгоритма и его описанием на языке программирования высокого уровня. Так, вместо указания того, как необходимо действовать, пользователь при помощи операторов SQL объясняет СУБД , что ему нужно сделать. Далее СУБД сама анализирует текст запроса и определяет, как именно его выполнять.

    В архитектуре "клиент – сервер " язык SQL занимает очень важное место . Именно он используется как язык общения клиентского программного обеспечения с серверной СУБД , расположенной на удаленном компьютере. Так, клиент посылает серверу запрос на языке SQL , а сервер разбирает его, интерпретирует, выбирает план выполнения , выполняет запрос и отсылает клиенту результат.

    Посмотрим, как выглядит запрос на языке SQL , решающий задачу о выборке студентов по дате поступления.

    Может сложиться ложное впечатление, что появление языка SQL является альтернативой языков программирования высокого уровня. Это не соответствует действительности. Выполнение запроса средствами SQL все равно сводится к работе с отдельными записями, и от этого никуда не уйти. Важно понимать, что появление языка SQL дало, по крайней мере, две новые возможности.

    Читайте также: