Реляционная база данных это: Что такое реляционная база данных? – Amazon Web Services (AWS)

О данных в реляционных базах данных—ArcGIS Insights

Подключения к базам данных поддерживаются в Insights in ArcGIS Enterprise и Insights Desktop.

Реляционные базы данных

Данные реляционных баз данных хранятся в таблицах. Каждая таблица – набор строк и столбцов. У каждого столбца есть тип, причем многие базы данных поддерживают один или даже несколько собственных пространственных типов данных.

Этот тип данных определяет следующее:

• Какие значения можно хранить в столбце
• Какие операции можно применять к данным этого столбца
• Как данные этого столбца физически хранятся в базе данных

ArcGIS Insights поддерживает прямой доступ к определенным типам данных из списка поддерживаемых систем управления базами данных (СУБД). При осуществлении непосредственного доступа к таблице базы данных через рабочий процесс добавить данные Insights отфильтровывает любые неподдерживаемые типы данных.

Таблицы базы данных, доступные с помощью Insights, доступны только для чтения и на редактируются. Это включает случаи, когда набор данных был опубликован для других пользователей вашей организации как векторный слой, и изменения вносятся через клиентское приложение, отличное от Insights.

Подсказка:

Если при работе с данными базы данных возникает ошибка в Insights in ArcGIS Enterprise, подробная информация о ней содержится в журналах ArcGIS Server сайта хост-сервера вашего портала. Обратитесь к своему ArcGIS Server администратору, чтобы зафиксировать и решить все возникшие у вас проблемы.

Подключение к базе данных

Перед тем как вы сможете использовать данные базы данных в Insights, вам нужно создать подключение к базе данных. Для создания подключения к базе данных должны быть выполнены определенные условия.

Процесс установки подключения к базе данных в Insights in ArcGIS Enterprise создает элемент Подключение к реляционной базе данных на вкладке портала Ресурсы и вкладке Подключения на домашней странице Insights. Этот элемент может впоследствии быть опубликован для других пользователей. Публикация элемента подключения к базе данных публикует возможность только просмотра ресурсов базы данных. Учетные данные, использующиеся при установке подключения, не относятся к опубликовавшим элемент пользователям.

Если при создании подключения к базе данных возникает проблема, см. раздел Поиск и устранение проблем в подключениях к базам данных.

Внимание:

Если вы испытываете затруднения при использовании подключения к базе данных, с которой ранее работали в Insights, может потребоваться обновить это подключение. При удалении подключения к базе данных перестанут отображаться все зависимые от него наборы данных. Когда вы будете уверены в отсутствии зависимых наборов данных, или если вы специально захотите отключить исходящие наборы данных, только тогда вы можете удалить подключение к реляционной базе данных.

В то время как подключения к базе данных обновляются, что позволяет отразить текущий статус базы данных, наборы данных отражают схему таблицы или представления при создании набора данных. Наборы данных, созданные из подключения к базе данных, зависят от схемы, соглашений об именах и существующих объектов пространственных данных (типов геометрии и идентификаторов пространственной привязки) базы данных. Переименование или удаление таблиц и видов, на которые ссылается набор данных, приведет к нарушению набора данных. Подобным образом имена полей и типы данных должны оставаться статическими для набора данных.

Базы геоданных

Insights позволяет создавать подключение к поддерживаемым Microsoft SQL Server, Oracle, SAP HANA или PostgreSQL базам данных с установленной не версионной многопользовательской базой геоданных. Если база геоданных является версионной, для данных необходимо Отменить регистрацию данных, как версионных, чтобы работать в Insights. В настоящее время для просмотра и работы из Insights доступны только пользовательские таблицы баз геоданных, которые не были созданы в рамках пользовательской схемы sde. Insights не работает напрямую с файлом и персональными базами данных.

Дополнительные платформы баз данных

Платформа ArcGIS поддерживает многие СУБД, к которым у Insights нет прямого доступа. Для использования таблиц этих баз данных (с включенным функционалом баз геоданных или без него) они должны быть доступны на вашем портале как векторный слой.

Список СУБД, с которыми напрямую работает Insights, будет с течением времени пополняться. Свяжитесь со Службой технической поддержки Esri, чтобы оставить свой отзыв о заинтересовавшем вас поставщике.

Уникальность строк

Для Insights необходима возможность уникально идентифицировать каждую строку набора данных. В целях определения столбцов, используемых для идентификации уникальности, применяется следующая логика:

1. Поиск первичного ключа. Если он найден, используются столбцы, задающие первичный ключ.
2. Поиск индекса, помеченного как уникальный. Если он найден, используются столбцы, задающие индекс.

Подсказка:

При использовании уникального индекса и наличии нулевых значений в выбранных столбцах могут быть получены неожиданные результаты. Поэтому лучше задавать в таблицах первичный ключ. Если невозможно определить первичный ключ, столбцы, участвующие в уникальном индексе, должны быть помечены в базе данных как not null.

Если перечисленные выше условия не выполнены, Insights будет использовать для задания уникальности строк непространственные столбцы в таблице. Таблицы с пространственной информацией рассматриваются в этом случае как непространственные наборы данных.

Каждая база данных содержит ограниченное число столбцов, которые могут использоваться в первичном ключе. Операция первичного ключа не выполнится, если после того, как использованы все столбцы в таблице или достигнуто ограничение базы геоданных на число столбцов, все еще остаются дублирующиеся записи. В следующей таблице приведены ограничения на количество столбцов, которые можно использовать для создания первичного ключа:

Наборы пространственных данных

Таблицы базы данных не обязательно должны иметь пространственную информацию, чтобы использоваться в Insights. Таблица с пространственной информацией содержит поле, которое Insights воспринимает как поле местоположения. При обнаружении поля местоположения в таблице Insights делает ряд предположений, описанных в следующих разделах.

Один пространственный столбец

Insights поддерживает только один пространственный столбец в одной таблице базы данных. Вы можете выбирать, какое пространственное поле использовать в качестве поля местоположения. Для этого необходимо щелкнуть значок поля местоположения напротив имени таблицы в разделе Выбранные данные и затем выбрать поле из списка пространственных полей.

Поддерживаемые типы геометрии

Базы данных, которые поддерживаются в Insights, совместимы со стандартами Open Geospatial Consortium (OGC) и International Organization for Standardization (ISO) для доступа к объектам. В следующей таблице перечислены типы геометрии OGC/ISO, а также их интерпретация в Insights:

Insights не навязывает стандарты OGC/ISO. Если появляется не поддерживаемый тип геометрии, возникнет ошибка.

Такой же тип геометрии

Предполагается, что все геометрические объекты в пространственном столбце имеют одинаковый тип; например, это могут быть все точки, все полилинии или все полигоны. Тип геометрии набора данных определяется запросом первой строки таблицы, в которой пространственный столбец содержит непустое значение.

Insights не проверяет идентичность типа геометрии. В случае, если в наборе данных не соблюдается это правило, могут возникнуть ошибки.

Одинаковая пространственная привязка.

Предполагается, что у всех геометрических объектов пространственного столбца один и тот же идентификатор пространственной привязки (SRID). Пространственная привязка набора данных определяется запросом первой строки таблицы, в которой пространственный столбец содержит непустое значение.

Insights не проверяет идентичность пространственной привязки. В случае, если в базе данных не соблюдается это правило, могут возникнуть ошибки.

Проецирование «на лету»

Insights отображает пространственные данные в системе пространственной привязки базовой карты по умолчанию. Используется только в целях отображения и запросов; базовые данные не изменяются. Если базовые географические системы координат обеих систем пространственной привязки несовместимы, могут наблюдаться проблемы совместимости и точности. Для обеспечения высокой производительности и точного отображения пространственных данных пространственная привязка наборов данных должна соответствовать пространственной привязке базовой карты по умолчанию.

Если ваши данные из базы геоданных SAP HANA и пространственная привязка ваших наборов пространственных данных не может совмещаться с пространственной привязки базовой карты по умолчанию, рекомендуется чтобы для наборов пространственных данных использовались не привязанные SRID-ы. Работа с не содержащими границ SRID позволит убедиться в том, что ваши пространственные данные будут отображаться даже в случае, если экстент базовой карты вашей организации по умолчанию превышает экстент пространственной привязки ваших пространственных данных.

Пространственные операции

При выполнении пространственного агрегирования или фильтрации с использованием двух наборов данных из подключения к базе, пространственные данные обоих наборов должны находиться в одной и той же системе координат. Подключения к базам данных из SQL Server должны быть одного типа (либо география, либо геометрия).

Размерность координат

Размерность координат задается как координаты x, y, z и m для каждой вершины геометрии. Insights игнорирует все координаты z и m, возвращенные базой данных.

Оптимизация содержимого баз данных для улучшения производительности

Правильно настроенные базы данных всегда работают лучше. Далее описаны некоторые моменты, о которых должны помнить администраторы баз данных для принятия оптимальных решений в Insights:

• Обновленная статистика базы геоданных

  Статистика базы данных используется оптимизатором системы управления базами данных для выбора оптимального варианта запуска запроса. Обновленная статистика всегда способствует поддержанию высокой производительности запросов.

• Ограничения первичного ключа

  Ограничение первичного ключа позволяет уникально идентифицировать каждую строку таблицы базы данных. Хотя это и необязательно, рекомендуем вам задавать первичный ключ в таблицах базы данных. Кроме того, в качестве первичного ключа рекомендуем использовать одно целочисленное поле.

• Применяйте как атрибутивные, так и пространственные индексы

  Если ваша база данных это поддерживает, индексируйте все файлы, использующиеся при запрашивании или отрисовке ваших данных.

• Общая пространственная привязка

  При возможности старайтесь хранить данные в одной системе координат. Идеальный вариант – использовать проекцию базовой карты вашей организации. Это предотвратит вычисления проецирования данных «на лету» при отрисовке данных карты и уменьшит вероятность возникновения ошибок пространственного анализа.

• Упрощенные данные

  Работайте с максимально упрощенными и генерализованными пространственными данными, соответствующими требованиям вашей организации, касающимся визуализации и анализа данных. Упрощенные данные имеют меньше вершин и сегментов линий, чем сложные наборы данных, поэтому они будут быстрее отображаться и меньше времени будет затрачиваться на возвращение результатов анализа.

• Пространственные соединения в момент ETL

  Выполнение пространственных соединений во время работы может оказаться слишком затратным. Поскольку пространственные данные меняются не часто, имеет смысл осуществить однократное выполнение пространственного соединения с данными в базе данных, а во время работы выполнять атрибутивные соединения для получения тех же результатов.

Отзыв по этому разделу?

Понятие базы данных и информационной системы. Реляционные базы данных

Содержание урока

Что такое база данных и информационная система

Реляционные базы данных

Типы полей

Вопросы и задания

Основные понятия

Изучаемые вопросы:

— Понятие базы данных и информационной системы.

— Реляционные базы данных, понятие поля и записи.

— Первичный ключ базы данных.

— Понятие типа поля (числовой, символьный, логический, дата).

Новные темы параграфа:

— что такое база данных и информационная система;

— реляционные базы данных;

— первичный ключ базы данных;

— типы полей.

Что такое база данных и информационная система

Существует множество различных областей человеческой деятельти, связанных с использованием определенным образом организованных хранилищ информации.
Примерами таких хранилищ являются:

• книжный фонд и каталог библиотеки;

• картотека сотрудников учреждения, хранящаяся в отделе кадров;

• исторический архив;

• хранилище медицинских карт пациентов в регистратуре поликлиники.

С давних времен такие хранилища существовали только на бумажных носителях, а их обработка велась человеком «вручную».

Современным средством хранения и обработки подобной информаци являются компьютеры, с помощью которых создаются базы даннных.

База данных (БД) — определенным образом организованная совокупность данных, относящихся к определенной предметной области, предназначенная для хранения во внешней памяти компьютера и постоянного применения.

Для хранения БД может использоваться как один компьютер, и множество взаимосвязанных компьютеров.

В первом случае база данных называется централизованной, и различные части одной базы данных хранятся на множестве тьютеров, объединенных между собой сетью, то такая БД называется распределенной.

Базы данных бывают фактографическими и документальными.

В фактографических БД содержатся краткие сведения об описываемых объектах, представленные в строго определенной форме. Например, фактографической базой может быть БД, содержащая сведения о всех авиарейсах в аэропортах России, интересующие пассажиров: аэропорт назначения, дату вылета, время в пути, тип самолета, наличие свободных мест. В БД отдела кадров учреждения хранятся анкетные данные о сотрудниках: имя, отчество, год и место рождения и т. д.

Документальными базами данных могут быть БД исторического архива или поликлиники. В первой БД содержатся полные тексты исторических документов, в том числе могут храниться аудио- и видеозаписи исторических событий. Во второй — подробные записи о состоянии здоровья пациента, о назначениях врачей, результаты анализов и пр. Следовательно, документальная БД содержит обширную информацию самого разного типа: текстовую, графическую, звуковую, мультимедийную.

Современные информационные технологии постепенно стирают границу между фактографическими и документальными БД. Существуют средства, позволяющие легко подключать любой документ (текстовый, графический, звуковой) к фактографической базе данных.

Сама по себе база данных не может обслужить запросы пользователя на поиск и обработку информации. База данных — это только «информационный склад». Обслуживание пользователя осуществляет информационная система.

Информационная система — относящаяся к определенной предметной области совокупность базы данных и всего комплекса аппаратно-программных средств для ее хранения, изменения и поиска информации, для взаимодействия с пользователем.

Примерами информационных систем являются системы продажи билетов на пассажирские поезда и самолеты.

Реляционная база данных, сердце SaaS

Реляционный база данных представляет собой набор формально описанных таблиц, из которых мы можем получать доступ к данным или восстанавливать их разными способами. Это без необходимости переупорядочивать таблицы базы данных. Стандартный интерфейс пользователя и прикладного программирования (API) реляционной базы данных является Язык структурированных запросов (SQL). Мы используем операторы SQL для интерактивных запросов информации из реляционной базы данных, а также для сбора данных для отчетов.

Что находится в реляционной базе данных?

Реляционная база данных была изобретена в 1970 году Э. Ф. Коддом, тогда еще молодым программистом в IBM. В своей статье «Реляционная модель данных для больших общих баз данных» Кодд предложил переключиться с хранения данных в иерархических или навигационных структурах на организацию данных в таблицах со строками и столбцами.

Структурные таблицы

• Каждая таблица в реляционной базе данных содержит одну или несколько категорий данных в столбцах или атрибутах.
• Каждая строка содержит уникальную копию данных или ключа для категорий, определенных столбцами.
• Кроме того, каждая таблица имеет уникальный первичный ключ, который идентифицирует информацию в таблице.
• Затем мы можем установить связь между таблицами с помощью внешних ключей. Это поле в таблице, связанное с первичным ключом другой таблицы.

Против Поезда

Когда мы создаем реляционную базу данных, мы можем определить область возможных значений в столбце данных. Как и дальше минусы поезда это может относиться к этому значению данных. Например, домен потенциального клиента может допускать до 10 возможных имен клиентов. Но можно ограничить в одной таблице, чтобы можно было указать только три из этих имен клиентов. Два ограничения относятся к целостности данных, а также к первичному и внешнему ключам:

• Целостность объекта гарантирует, что первичный ключ в таблице уникален. А также, что значение не установлено на ноль.
• Ссылочная целостность требует, чтобы мы нашли любое значение в столбце с внешним ключом в первичном ключе таблицы, из которой оно получено.

Пример реляционной базы данных

Например, типичная база данных для ввода бизнес-заказов будет содержать таблицу со списком клиентов со столбцами для имени, адреса, номера телефона и т. Д. Однако в другой таблице описан заказ: продукт, клиент, дата, цена продажи и т. Д. После этого пользователь реляционной базы данных может получить представление о базе данных, которая соответствует его потребностям. Управляющему филиалом может понравиться отчет обо всех клиентах, купивших товары после определенной даты. Однако финансовый менеджер может получить из тех же таблиц отчет по счетам, которые мы должны оплатить.

Согласованность данных

Мы используем реляционную модель для обеспечения согласованности данных между различными SaaS-приложения, Если клиент снимает деньги, а затем просматривает остаток на счете, он ожидает, что снятие будет замечено немедленно. Реляционные базы данных превосходны в этом типе согласованности данных, так что несколько экземпляров базы данных всегда имеют одинаковые данные.

Этот тип свойств, но реляционная база данных очень подходит для приложений SaaS. С другими типами баз данных трудно поддерживать эту степень текущей согласованности с большими объемами данных.

Хранимые процедуры и реляционные базы данных

Многие повторяющиеся действия выполняются при доступе к данным. Запрос на извлечение информации из таблицы данных будет повторяться сотни раз для получения желаемого результата. Эти функции доступа к данным также требуют определенного типа программного кода для доступа к базе данных. Однако разработчики приложений не хотят писать новый программный код для этих новых функций для каждого нового приложения SaaS. К счастью, в реляционных базах данных можно использовать хранимые процедуры. Это блоки кода, доступные через простой вызов из приложения SaaS. Например, с помощью одной хранимой процедуры мы можем обеспечить постоянное применение записей в нескольких приложениях SaaS. Хранимые процедуры также могут помочь обеспечить правильную реализацию определенных функций данных в приложении SaaS.

Преимущества реляционных баз данных

Основное преимущество реляционных баз данных заключается в том, что они позволяют пользователям легко классифицировать и хранить данные, которые мы впоследствии можем запрашивать и фильтровать для извлечения конкретной информации для отчетов. Реляционные базы данных также легко расширяются и не зависят от физической организации. После создания исходной базы данных мы можем добавить новую категорию данных без необходимости изменять все существующие приложения SaaS.

Основные преимущества реляционных баз данных для приложений SaaS:

• точность: данные сохраняются только один раз, что исключает дублирование данных.
• гибкость: пользователи могут легко выполнять сложные поиски.
• сотрудничество: несколько пользователей имеют доступ к одной и той же реляционной базе данных.
• Автономность: несколько приложений SaaS могут использовать одну и ту же реляционную базу данных.
• Vertrouwen: Модели реляционных баз данных являются зрелыми и широко применяются.
• Безопасность: Мы можем ограничить доступ к данным в СУБД и предоставить доступ только определенным пользователям.

ITpedia Рекомендации по разработке инструментов

Обсудить с нами LinkedIn.

резюме

статья

Реляционная база данных, сердце SaaS

Описание

Реляционная база данных — это набор формально описанных таблиц, из которых мы можем открывать или восстанавливать данные различными способами. Это без необходимости переставлять таблицы базы данных. Стандартный пользовательский и прикладной программный интерфейс (API) реляционной базы данных — это язык структурированных запросов (SQL).

Автор

Wim Hoogenraad

Имя издателя

ITpedia

Издательство Логотип

Оракл для начинающих | Oracle for beginners (18+): Основные понятия реляционных баз данных (в двух словах)

Если Вы уже работали с базами данных, то наверняка уже знаете что такое реляционные БД. В этом случае смело можете пропускать эту статью, ибо ничего нового Вы в ней не узнаете.

Если же с реляционными СУБД Вы еще не сталкивались, то вкратце рассмотрим основные понятия реляционных баз данных.
Итак, реляционая база данных — это структурированный набор данных, представленный в виде совокупности двумерных таблиц. Вообще, понятие «реляционный» (от relation — отношение) было заложено в работах известного английского специалиста в области систем баз данных Эдгара Кодда еще в 70-е годы прошлого века. Реляционные модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных.
Каждая таблица реляционной БД состоит из столбцов (атрибутов) и строк (записей). У каждого столбца таблицы есть своё имя, которое служит его названием, и все значения в одном столбце имеют один тип. Таблицы БД должны содержать первичный ключ. Первичный ключ обозначает поле (столбец) или группу полей таблицы, значение которого (или комбинация значений которых) используется в качестве уникального идентификатора строки (записи) этой таблицы. То есть значение полей столбцов, входящих в первичный ключ, для каждой строки должно быть уникальным.
Также таблица может содержать внешние (вторичные) ключи — поля таблицы, в которых хранятся значения первичного ключа из другой таблицы. Внешние ключи служат для организации связи между этими таблицами.
Чтобы получить или изменить данные в реляционной БД ей надо отправить запрос. Общепринятым языком, стандартом, на котором пишутся запросы к базе данных, является язык SQL — Structured Query Language (язык структурированных запросов).
Для работы с базами данных используют системы управления базами данных (СУБД). СУБД — это специальная программа, точнее комплекс программ, предназначенный для манипулирования базой данных. Наиболее известные реляционные СУБД — это Oracle, MS SQL Server, IBM DB/2, Sybase, MySQL, PostgreSQL, MS Access и другие. Все из перечисленных СУБД поддерживают работу на языке SQL, но в равной степени. То есть, SQL-запрос, который работает в одной из СУБД не обязательно будет работать в другой. Также некоторые СУБД имеют расширения над языком SQL, как например PL/SQL в Oracle или Transact-SQL в SQL Server. Понятно, что каждая компания гнет свою линию и программы на таких языках будут не совместимы.

mysql — СУБД и база(ы) данных это разные вещи?

Как-то на собеседовании: Какие базы данных вы использовали?

Вопрос очень хороший, но Вы так и не дали на него ответ. (Судя по Вашему сообщению).

Начнем с того какие базы данных существуют?

Вообще-то разновидностей много, примерно полсотни. Базы классифицируются по среде хранения (что на каких носителях располагается), по месту хранения (распределённая или централизованная), по содержимому (научная, мультимедийная, историческая), по структурной модели…

(Все перечислять не буду, конечно же, возьму самые основные, которые чаще всего использовал на практике).

1. Реляционная база данных называется так от английского «relation», то
   бишь, «отношение». Имеется ввиду математическое понятие, которое для
   удобства нередко заменяют термином «таблица». Если изобразить
   структуру организации хранения данных графически, то схема
   действительно будет напоминать таблицу с ячейками. (Часто
   используемая база данных на практике).

2. Иерархическая база данных по своей сути напоминает файловую систему
   в компьютере. Такая же древовидная структура с «корнем» и
   разветвлениями, разными уровнями иерархии. Поэтому файловые системы
   нередко относят к данной разновидности баз.

3. Объектно-ориентированные базы данных представляют хранимую в них
   информацию в виде… да, правильно, объектов! А ещё их методов,
   классов и атрибутов. У каждого такого объекта есть собственный
   уникальный идентификатор, так что управляющий софт, написанный на
   каком-нибудь популярном языке программирования, найдёт нужное
   безошибочно.

Какая из моделей используется, зависит от конкретных задач. Нередко наиболее продуктивными оказываются гибридные решения, объектно-реляционные (Oracle Database, PostgreSQL).

Всё, что Вы подметили про СУБД(Система управления базы данных) — верно.

Главная функция СУБД – это управление данными (которые могут быть как во внешней, так и в оперативной памяти). СУБД обязательно поддерживает языки баз данных, а также отвечает за копирование и восстановление данных после каких-либо сбоев.

Ответ можно разнести на 30 страниц, если не больше, но подведем некий итог:

СУБД и база(ы) данных это разные вещи?

Несомненно — да.

Система управления базами данных(СУБД) является субъектом управления и программой, а база данных объектом управления и собственно данными, которыми управляет СУБД. Из этого объяснения становится понятно, чем отчается СУБД от БД.

1.2. Основные сведения о реляционных базах данных. MySQL 5.0. Библиотека программиста

1.2. Основные сведения о реляционных базах данных

Из этого раздела вы узнаете, как устроена реляционная база данных. Вначале мы рассмотрим таблицы, затем ключевые столбцы, связи между таблицами и, наконец, целостность данных в базе.

Таблицы

Реляционная база данных существует в виде таблиц, имеющих свои имена. На пересечении каждого столбца и каждой строки располагается одно значение.

Рассмотрим таблицу, содержащую сведения о клиентах компании (табл. 1.1).

Таблица 1.1.

Customers (Клиенты)

Строки таблицы могут храниться в произвольной последовательности и не должны повторяться.

Каждый столбец таблицы имеет имя и тип данных, которому соответствуют все значения в столбце. Так, в нашем примере столбцы с именами id и rating – числовые, а с именами name, phone и address – символьные.

По существу, таблица реляционной базы данных представляет собой набор информации об однотипных объектах. При этом каждая строка содержит сведения об одном объекте, а каждый столбец – значения некоторого атрибута этих объектов. Например, строка с идентификационным номером 533 содержит информацию об объекте, у которого атрибут name (имя) имеет значение ООО «Кускус», атрибут phone (телефон) – значение 313-48-48 и т. д.

Далее мы рассмотрим специальные столбцы таблицы – первичный и внешний ключи.

Первичный ключ

Строки таблицы неупорядочены и не имеют номеров, поэтому различить их можно только по содержащимся значениям. В связи с этим возникает необходимость рассмотреть понятие первичного ключа (primary key).

Первичный ключ – это минимальный набор столбцов, совокупность значений которых однозначно определяет строку. Это означает, что в таблице не должно быть строк, у которых значения во всех столбцах первичного ключа совпадают, при этом ни один столбец нельзя исключить из первичного ключа, иначе это условие нарушится.

На практике первичным ключом служит специальный столбец, значения которого автоматически задает СУБД. Например, в таблице Customers (Клиенты) (см. табл 1.1) это столбец id (идентификатор). Использовать такой искусственный первичный ключ значительно проще, чем естественный (основанный на атрибутах объекта). Например, в таблице Customers столбец name (имя) не может быть первичным ключом, так как имена клиентов могут совпадать; а первичный ключ из столбцов name (имя) и phone (телефон) был бы слишком громоздким. Дополнительными преимуществами искусственного ключа являются гарантированная уникальность значений (ее обеспечивает СУБД), постоянство значений (может меняться значение атрибута, но не значение искусственного ключа), а также числовой тип данных (поиск по числовым значениям выполняется намного быстрее, чем по символьным).

Еще одна функция первичного ключа – организация связей между таблицами.

Связи между таблицами. Внешний ключ

Реляционная база данных – это не просто набор таблиц. Объединить разрозненные фрагменты информации в единую структуру данных позволяют связи между таблицами, посредством которых строка одной таблицы сопоставляется строке (строкам) другой таблицы. Благодаря связям можно извлекать информацию одновременно из нескольких таблиц (например, выводить с помощью одного запроса и сведения о клиенте, и сведения о его заказах), избегать дублирования информации (не требуется в каждом заказе хранить адрес клиента), поддерживать полноту информации (не хранить сведения о заказанном товаре, если в базе данных отсутствует его описание) и многое другое.

Рассмотрим на примере, что такое связь между таблицами. Допустим, у нас есть таблицы A и B, и мы хотим их связать. Для этого в каждую строку таблицы A мы должны поместить некую информацию, позволяющую идентифицировать связанную с ней строку таблицы B. Эта информация называется ссылкой, а поля таблицы A, содержащие эту ссылку, – внешними ключами. Наверное, вы уже сами догадались, что в качестве ссылки используется первичный ключ таблицы B, поскольку именно его значения позволят однозначно идентифицировать нужную строку таблицы B. После того как мы во все строки таблицы A поместим ссылки на строки таблицы B, эти таблицы будут связаны. При этом таблица A будет называться дочерней, а таблица B – родительской.

Существует три типа связей, устанавливаемых между таблицами в базе данных.

• Связь «один ко многим».

Этот тип связи используется чаще всего. В этом случае одна или несколько строк таблицы A ссылаются на одну из строк таблицы B.

Для установки связи между таблицами в дочернюю таблицу добавляется внешний ключ (foreign key) – один или несколько столбцов, содержащих значения первичного ключа родительской таблицы (иными словами, во внешнем ключе хранятся ссылки на строки родительской таблицы).

Рассмотрим таблицу, которая содержит сведения о заказах, сделанных клиентами, и является дочерней по отношению к таблице Customers (Клиенты) (табл. 1.2).

Таблица 1.2.

Orders (Заказы)

В таблице Orders внешним ключом является столбец customer_id (клиент), в котором содержатся номера клиентов из таблицы Customers (Клиенты). Таким образом, каждая строка таблицы Orders ссылается на одну из строк таблицы Customers. Например, строка с идентификационным номером 1012 содержит в столбце customer_id (клиент) значение 533: это означает, что заказ № 1012 сделан клиентом ООО «Кускус».

Столбец product_id таблицы Orders также является внешним ключом – он содержит номера товаров из столбца id (идентификатор) таблицы Products (Товары). Таким образом, таблица Orders является дочерней по отношению к таблицам Customers и Products.

• Связь «один к одному».

Такая связь между таблицами означает, что каждой строке одной таблицы соответствует одна строка другой таблицы, и наоборот. Например, если требуется хранить паспортные данные клиентов, можно создать таблицу Passports (Паспорта), связанную отношением «один к одному» с таблицей Customers (Клиенты).

Таблицы, соединенные связью «один к одному», можно объединить в одну. Две таблицы вместо одной используют по соображениям конфиденциальности (например, можно ограничить доступ пользователей к таблице Passports), для удобства (если в единой таблице слишком много столбцов), для экономии дискового пространства (в дополнительную таблицу выносят те столбцы, которые часто бывают пустыми, тогда дополнительная таблица содержит значительно меньше строк, чем основная, и обе они занимают меньше места, чем единая таблица).

Связь «один к одному» может быть организована так же, как связь «один ко многим», – с помощью первичного ключа родительской таблицы и внешнего ключа дочерней. Другой вариант – связь посредством первичных ключей обеих таблиц, при этом связанные строки имеют одинаковое значение первичного ключа.

• Связь «многие ко многим».

Этот тип связи в реляционной базе данных реализуется только с помощью вспомогательной таблицы. Например, если потребуется включить в заказ несколько наименований товаров, связь «многие ко многим» между таблицами Orders (Заказы) и Products (Товары) можно организовать с помощью вспомогательной таблицы Items (Позиции заказа), содержащей столбцы product_ id (номер товара из таблицы Products), qty (количество товаров данного наименования в заказе) и order_id (номер заказа из таблицы Orders). При этом столбцы product_id и qty из таблицы Orders исключаются. Таким образом, таблица Items будет дочерней по отношению к таблицам Orders и Products и каждая строка таблицы Items будет соответствовать одному наименованию товара в заказе.

Как видим, реляционная база данных представляет собой весьма запутанную структуру, в которой все части (то есть записи) ссылаются на другие самым произвольным образом. А раз структура сложная, то неизбежны ее нарушения, происходящие по различным причинам, включая сбои программы, ошибки оператора и др. Последствия такого нарушения могут быть просто катастрофическими: скажем, что будет, если таблица заказов будет неверно ссылаться на таблицу товаров? Вся деятельность фирмы будет дезорганизована – вместо заказанного товара, допустим лопат, заказчику доставят топоры, а то и вовсе ничего, если ссылка на заказанный товар указывает на несуществующую строку таблицы товаров.

Итак, важнейшим понятием теории реляционных баз данных является целостность данных.

Целостность данных

Целостностью данных, хранимых в СУБД, называется их корректность и непротиворечивость.

Базовыми требованиями целостности, которые должны выполняться в любой реляционной базе данных, являются целостность сущностей и целостность связей (ссылочная целостность).

Целостность сущностей означает, что в каждой таблице есть первичный ключ – уникальный идентификатор строки. Первичный ключ не должен содержать повторяющихся и неопределенных значений. Например, если в таблицу Customers (Клиенты) добавить еще одну строку с идентификатором 533 (притом что одна строка с таким идентификатором уже существует в таблице), то целостность сущностей будет нарушена и невозможно будет определить, кому из этих двух клиентов с одинаковыми идентификаторами принадлежат заказы №№ 1012 и 1014.

Целостность связей означает, что внешний ключ в дочерней таблице не содержит значения, отсутствующие в первичном ключе родительской таблицы. Иными словами, строка дочерней таблицы не должна ссылаться на несуществующую строку родительской таблицы. В отличие от первичного, внешний ключ может содержать неопределенные значения (NULL), и в этом случае целостность не нарушится. Например, в таблицу Orders (Заказы) добавлена строка, содержащая в столбце customer_id значение 999. Здесь нарушится целостность связи между таблицами Customers и Orders: с одной стороны, заказ не является «ничьим», так как в этом случае в столбце customer_id было бы установлено значение NULL, с другой стороны, невозможно выяснить имя и адрес клиента, сделавшего этот заказ.

Как видно из приведенных примеров, если целостность данных нарушена, то с ними невозможно нормально работать. Поэтому поддержание целостности данных является одной из основных функций любой СУБД.

Для поддержания целостности сущностей СУБД проверяет корректность значения первичного ключа при добавлении и изменении строк. Механизм поддержания ссылочной целостности более сложный. Помимо проверки корректности значения внешнего ключа при добавлении и изменении строк дочерней таблицы, необходимо также предотвратить нарушение ссылочной целостности при удалении и изменении строк родительской таблицы. Для этого существует несколько способов.

• Запрет (RESTRICT): если на строку родительской таблицы ссылается хотя бы одна строка дочерней таблицы, то удаление родительской строки и изменение значения первичного ключа в такой строке запрещаются. Например, не допускается удаление информации о клиенте из таблицы Customers (Клиенты), если у этого клиента есть зарегистрированные заказы, то есть строки в таблице Orders (Заказы), которые ссылаются на строку со сведениями об этом клиенте.

• Каскадное удаление/обновление (CASCADE): при удалении строки из родительской таблицы автоматически удаляются все ссылающиеся на нее строки дочерней таблицы; при изменении значения первичного ключа в строке родительской таблицы автоматически обновляется значение внешнего ключа в ссылающихся на нее строках дочерней таблицы.

Например, при удалении записи о клиенте из таблицы Customers (Клиенты) автоматически удаляются сведения о заказах этого клиента, то есть соответствующие строки в таблице Orders (Заказы).

• Обнуление (SET NULL): при удалении строки и при изменении значения первичного ключа в строке значение внешнего ключа во всех строках, ссылающихся на данную, автоматически становится неопределенным (NULL). Например, при удалении записи о клиенте из таблицы Customers (Клиенты) заказы этого клиента автоматически становятся «ничьими», то есть в соответствующих строках таблицы Orders (Заказы) в столбце customer_id (клиент) устанавливается значение NULL.

В СУБД MySQL способ поддержания целостности связи указывается при создании или изменении структуры дочерней таблицы.

С понятием целостности данных тесно связано понятие транзакции. Транзакцией называется группа связанных операций, которые должны быть либо все выполнены, либо все отменены. Если при выполнении одной из операций происходит ошибка или сбой, то транзакция отменяется. При этом все уже внесенные другими операциями изменения автоматически аннулируются и восстанавливается исходное состояние базы данных. Важнейшее применение транзакций – это объединение тех операций, которые, будучи выполнены по отдельности, могут нарушить целостность данных. Например, рассмотренная выше операция каскадного удаления выполняется как единая транзакция: строка родительской таблицы должна быть удалена вместе со всеми ссылающимися на нее строками дочерней таблицы, а если по каким-либо причинам одну из этих строк удалить невозможно, то не будет удалена ни одна из строк.

Теперь, когда вы ознакомились с основными понятиями теории реляционных баз данных, можно приступить к разработке собственной базы.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Что такое реляционная база данных?

Обзор

Обучение: 10 мин.

Упражнения: 5 мин.

вопросов

• Что такое реляционная база данных?

• Что такое стол?

• Что такое тип данных?

• Почему в таблицах есть ключевые столбцы?

• Какие бывают типы ключей?

• Каким образом база данных представляет недостающие данные?

Цели

• Определить реляционную базу данных

• Сравнить с другими типами баз данных

• Понять структуру таблицы

• Список типов данных SQLite

• Объясните назначение схемы

• Объяснение ключевых полей

• Понять использование NULL

Что такое реляционная база данных?

Реляционная база данных — это набор элементов данных, организованных в виде набора таблиц.Связи могут быть определены между данными в одной таблице и данными в другой или многих других таблицах. Система реляционной базы данных предоставит механизмы, с помощью которых вы можете запрашивать данные в таблицах, повторно собирать данные различными способами, не изменяя данные в реальных таблицах.
Этот запрос обычно выполняется с использованием SQL (язык структурированных запросов). SQL позволяет строить огромное количество запросов, используя всего несколько ключевых слов.
У вас может быть реляционная база данных только с одной таблицей, но тогда у вас не будет никаких связей, и она будет больше похожа на электронную таблицу.Базы данных предназначены для обеспечения эффективных запросов к очень большим таблицам, превышающим 1 миллион строк, разрешенных в электронной таблице Excel.

Что такое стол?

Как было отмечено выше, одна таблица очень похожа на электронную таблицу. В нем есть строки и столбцы. Строка представляет отдельное наблюдение, а столбцы представляют различные переменные, содержащиеся в этом наблюдении.
Часто один или несколько столбцов в строке обозначаются как «первичный ключ». Этот столбец или комбинация столбцов могут использоваться для однозначной идентификации определенной строки в таблице.Столбцы обычно имеют связанное с ними имя, указывающее имя переменной. Столбец всегда представляет одну и ту же переменную для каждой строки, содержащейся в таблице. Из-за этого данные в каждом столбце всегда будут иметь один и тот же тип , например целое число или текст, значений для всех строк в таблице. Типы данных обсуждаются в следующем разделе.

Что такое тип данных?

Тип данных — это описание типа данных в столбце таблицы. Каждая система баз данных распознает свой собственный набор типов данных, хотя некоторые из них являются общими для многих.Типичными примерами будут целые числа или текст.

В таблице ниже приведены некоторые примеры.

Но на практике обычно можно ограничить использование несколькими

В SQLite их очень мало.

.

Мы не будем использовать какие-либо данные BLOB, и остается спорным вопрос о том, следует ли вообще рассматривать NULL как тип.

Есть некоторые общие типы данных, которые отсутствуют в списке SQLite.

BOOL или BOOLEAN: этот тип обычно принимает значения «True» и «False». В SQLite мы будем использовать тип Integer и присвоить значение 1 для представления «True» и
0 означает «Ложь».

DATE, DATETIME, TIMESTAMP: SQLite не имеет типа данных для хранения дат и / или времени.Вы можете использовать значения TEXT, REAL или INTEGER.
для них и используйте встроенные функции даты и времени для управления ими. Мы рассмотрим манипулирование датами в Уроке 5.

Почему в таблицах есть столбцы с первичным ключом?

Каждый раз, когда вы создаете таблицу, у вас будет возможность назначить один из столбцов в качестве столбца первичного ключа. Основное свойство столбца первичного ключа заключается в том, что содержащиеся в нем значения должны однозначно идентифицировать эту конкретную строку. То есть у вас не может быть повторяющихся первичных ключей.Это может быть преимуществом при добавлении строк в таблицу, поскольку вам не будет разрешено добавлять одну и ту же строку (или строку с одним и тем же первичным ключом) дважды.

Столбец первичного ключа для таблицы обычно имеет тип Integer, хотя у вас может быть текст. Например, если у вас есть таблица с информацией об автомобиле, то столбец «Reg_No» можно сделать первичным ключом, поскольку он может использоваться для однозначной идентификации конкретной строки в таблице.

У таблицы не обязательно должен быть первичный ключ, хотя они рекомендуются для больших таблиц.Первичный ключ также может состоять из нескольких столбцов, хотя это менее распространено.

Какие бывают типы ключей?

В дополнение к первичному ключу таблица может иметь один или несколько Внешних ключей . Внешний ключ не обязательно должен быть уникальным или идентифицироваться как внешний ключ при создании таблицы. Внешний ключ в одной таблице будет связан с первичным ключом в другой таблице. Это позволяет создать связь между двумя таблицами. Если таблица должна быть связана с несколькими другими таблицами, то для каждой из этих таблиц будет внешний ключ (столбец).

Как база данных представляет недостающие данные?

Все системы реляционных баз данных имеют понятие значения NULL. NULL можно рассматривать как принадлежащий всем типам данных или как не имеющий вообще никакого типа данных. Он представляет собой то, что просто неизвестно .

При создании таблицы базы данных для каждого столбца вы можете указать, может ли он содержать значение NULL. Как и первичные ключи, это можно использовать как форму проверки данных.

Во многих реальных жизненных ситуациях вам придется признать, что данные не идеальны, и вам придется допускать NULL или отсутствующие значения в вашей таблице.

В браузере БД мы можем указать, как должны отображаться значения NULL. Мы будем использовать КРАСНЫЙ фон для ячейки, чтобы выделить ее. В запросах SQL вы можете специально проверить значения NULL.

Мы рассмотрим недостающие данные более подробно в следующем выпуске.

Ключевые моменты

• Реляционная база данных — это данные, организованные как набор связанных таблиц

• SQL (язык структурированных запросов) используется для извлечения данных из таблиц.Либо одна таблица, либо данные распределены по двум или более связанным таблицам.

• Схема, которая описывает данные в таблице, должна быть создана перед добавлением данных

• Схема может использоваться для обеспечения некоторой проверки данных на входе

реляционных VS нереляционных баз данных | Анжелика Ло Дука

Data Science, Beginners, Database

Плюсы и минусы реляционных и нереляционных баз данных.

Изображение автора

Выбор подходящей базы данных для хранения данных — не всегда простой выбор. Фактически, если в первом случае использование реляционной базы данных может показаться более естественным, в некоторых случаях этот выбор может оказаться неудачным.

В этой статье я пытаюсь описать различия между реляционными и нереляционными базами данных, пытаясь выделить их плюсы и минусы.

Реляционная база данных — это набор элементов с заранее установленными отношениями между ними.Все элементы организованы в таблицы, в которых столбцы представляют элементов, атрибуты . Каждая строка таблицы представляет собой единичный элемент данных .

Чтобы однозначно идентифицировать каждый элемент в таблице, для каждой таблицы должен быть определен первичный ключ . Первичный ключ может содержать один или несколько столбцов таблицы. Несколько таблиц могут быть связаны через разные внешних ключей .

Запросы к реляционной базе данных можно выполнять разными способами без изменения структуры таблиц.Язык структурированных запросов (SQL) — самый известный интерфейс, используемый для взаимодействия с реляционной базой данных.

Примеры движка базы данных SQL:

Подводя итог, в реляционной базе данных вся информация структурирована, то есть организована в таблицы .

1.1 Плюсы реляционных баз данных

• Отлично подходит для структурированных данных
• Использование существующего языка запросов (SQL)
• Отлично подходит для сложных запросов
• Простая навигация по данным
• Высокий уровень интеграции данных благодаря взаимосвязям и ограничениям между таблицы
• Транзакции безопасны
• Высокая надежность

1.2 Минусы реляционных баз данных

• Предварительное определение схемы
• Нет адаптации к изменяющимся требованиям: динамические изменения элемента влияют на все другие элементы в той же таблице
• Обработка данных может быть медленной. Высокая производительность возможна с дорогостоящим оборудованием.

Нереляционная база данных — это набор неструктурированных, структурированных или частично структурированных элементов, обычно представленных в форме «ключ-значение». Каждый элемент в коллекции может представлять документ, таблицу или что-то еще.

Обычно разные элементы в одной или в разных коллекциях не связаны друг с другом, хотя ссылка (такой идентификатор) может быть добавлена ​​к элементу для ссылки на другой элемент.

Примеры механизмов нереляционных баз данных:

Подведение итогов, Нереляционные базы данных хранят данные в нетабличной форме .

2.1 Плюсы нереляционных баз данных

• Гибкая модель данных
• Быстрая адаптация к меняющимся требованиям: динамические изменения элемента не влияют на другие элементы
• Хранение огромных объемов данных с небольшой структурой
• Высокая производительность

2.2 Минусы нереляционных баз данных

• Низкая надежность
• Язык ручных запросов
• Сложно проверить целостность и непротиворечивость данных

В этой статье я описал некоторые плюсы и минусы реляционных и нереляционных баз данных. В следующей таблице приведены некоторые из наиболее важных функций, предоставляемых двумя проанализированными базами данных:

Изображение автора

Если вы хотите узнать больше о разнице между реляционными и нереляционными базами данных, вы можете прочитать статью, предложенную Кевином Си Ли, под названием: Управление базами данных — NoSQL vs.SQL (или MongoDB против MySQL).

Спасибо за внимание! Подробнее обо мне вы можете прочитать в этой статье.

Резюме этой статьи можно скачать в виде слайдов по этой ссылке.

Структурированные данные, SQL и реляционные базы данных

«Чем больше мы можем систематизировать, находить и управлять информацией, тем эффективнее мы можем функционировать в нашем современном мире». — Винт Серф

Как люди, мы ограничены в нашей способности запоминать вещи. Наличие инструментов, обеспечивающих немедленный доступ к данным и их анализ, позволяет нам принимать более обоснованные решения.

Сегодня у нас есть системы, которые позволяют врачу просматривать медицинскую карту пациента перед назначением нового лекарства. Ученый-биоинформатик может запросить данные генома, чтобы найти генетическую основу заболевания. Бейсбольный разведчик, глядя на статистику игроков, может оценить ценность игрока.

Все эти решения могут быть успешно приняты путем сбора данных, их систематизации и последующего изучения, чтобы найти закономерности и значения. Эти данные должны храниться таким образом, чтобы их можно было изучить.Другими словами, нам нужно его структурировать.

Это видео Ханса Рослинга. Собирая данные о 200 странах за 200 лет, он дает представление о человеческом прогрессе.

Чтобы лучше узнать о структурированных данных, полезно понять проблему, которую они стремятся решить: ограничения неструктурированных данных. Неструктурированные данные — это данные, которые содержат информацию без какой-либо структуры, например содержимое электронных писем, книг или изображений.

Хранение данных в неструктурированном виде может работать, если у вас небольшой объем, но как только объем данных начинает расти, он вскоре становится громоздким. Например, если вы хотите найти конкретную заметку, которую вы сделали в блокноте, вам может потребоваться просмотреть всю книгу, чтобы найти ее. На этом этапе вам нужен способ организации или структурирования ваших данных. Один из способов структурировать данные — сохранить их в табличном формате (строки и столбцы), например, в электронных таблицах или списках дел.

Хранение данных в структурированном виде, например, в таблице или электронной таблице, позволяет нам легко находить данные, а также лучше управлять ими. Данные могут быть упорядочены и проанализированы различными способами, такими как сортировка по алфавиту или суммирование набора значений.

Распространенным способом хранения данных в структурированном виде является использование реляционной базы данных. Базовое определение базы данных — это просто «структурированный набор данных, хранящихся в компьютере».

Предположим, нам нужно сохранить имена и адреса электронной почты рецензентов популярного веб-сайта.Самый простой подход — открыть электронную таблицу, например, в Google Docs или Microsoft Excel, и ввести несколько имен.

1. Джон, [email protected]
2. Алиса, [email protected]

Теперь, когда у нас есть электронная таблица, мы решаем добавить заголовок, определяющий столбцы и идентификатор для каждого пользователя. Итак, наш рабочий лист выглядит как

Далее нам нужно добавить отзывы этих пользователей. Мы не хотим загромождать электронную таблицу, поэтому добавляем новую таблицу.

Как вы, возможно, заметили, рабочий лист «Пользователи» имеет три столбца с именами id , имя пользователя и адрес электронной почты , а рабочий лист обзоров имеет три столбца с именами id , имя пользователя и контент .В большинстве таблиц для организации данных используется несколько листов. Каждый рабочий лист имеет уникальные столбцы, в которых должны храниться данные одного типа (на которые ссылается имя столбца).

Электронную таблицу в целом можно рассматривать как базу данных, а рабочие листы в электронной таблице можно использовать для описания таблиц в базе данных. Таблица содержит строки и столбцы. Каждая строка содержит данные по одному человеку. Каждый столбец содержит данные одного определенного типа для всех людей.

Строки и столбцы на листе можно рассматривать как аналог строк и столбцов в таблице.Каждая строка представляет собой единый набор связанных данных, а столбцы представляют собой стандартизированный способ хранения данных для этого конкретного атрибута.

Эта упрощенная аналогия идеально подходит для концептуального описания базы данных. Помните об этой аналогии, когда мы будем продвигаться по книге:

Теперь предположим, что другие люди в компании заинтересованы в чтении отзывов и добавлении пользователей.Таким образом, вы решили поделиться таблицей. Со временем количество информации начинает увеличиваться. Вы начинаете сталкиваться с проблемами с дублированием данных, опечатками, возможно, даже с проблемами форматирования, если несколько человек работают над одним файлом. Простая электронная таблица теперь становится громоздкой, а поиск / сбор информации требует много прокрутки и поиска. На этом этапе вы, вероятно, выиграете от перехода на систему управления реляционными базами данных .

Реляционная база данных — это база данных, организованная в соответствии с реляционной моделью данных.Проще говоря, реляционная модель определяет набор отношений (которые мы можем рассматривать как аналог таблиц) и описывает отношения или связи между ними, чтобы определить, как данные, хранящиеся в них, могут взаимодействовать. Использование реляционной модели поднимает нашу базу данных от данных, представленных в виде простой двумерной таблицы, до той, в которой мы можем описывать данные более сложным и подробным образом. Использование реляционной базы данных помогает нам сократить количество повторяющихся данных и предоставляет нам гораздо более полезную структуру данных, с которой мы можем взаимодействовать.

Система управления реляционными базами данных или РСУБД , по сути, является программным приложением или системой для управления реляционными базами данных. РСУБД позволяет пользователю или другому приложению взаимодействовать с базой данных, выдавая команды с использованием синтаксиса, соответствующего определенному набору соглашений или стандартов.

Существует множество систем управления реляционными базами данных, таких как SQLite, MS SQL, PostgreSQL и MySQL. Некоторые из них легкие, простые в установке и использовании, другие надежны, масштабируемы, но сложны в установке.Эти различные СУБД могут отличаться определенным образом, и некоторые из используемых ими команд могут иметь небольшие синтаксические различия. Однако у них есть одна общая черта — это базовый язык, который они все используют: SQL.

Стоит отметить, что реляционная модель — не единственная модель структурированных данных, используемая программным обеспечением баз данных. Например, такая программа, как MongoDB, использует модель хранения данных, ориентированную на документы. Эту и другие системы, использующие нереляционные модели хранения и извлечения данных, часто нечетко объединяют под термином «NoSQL».Однако для целей этой книги нас интересует только реляционная модель и то, как можно использовать SQL для взаимодействия с реляционными базами данных.

SQL , что означает Язык структурированных запросов , — это язык программирования, используемый для взаимодействия с реляционной базой данных.

SQL можно произносить как «Продолжение» или «Ess-Queue-Ell». Люди могут быть весьма педантичными в том, что является правильным. Однако лучше всего использовать то, что помогает лучше общаться, принимая произношение людей вокруг вас.

SQL — это мощный язык, который использует простые английские предложения, которые с несколькими строками позволяют вам Выбрать (найти), Вставить (добавить), Обновить (изменить) и Удалить (удалить) a большой объем данных.

Цель этой книги — научить вас SQL, который позволит вам использовать любую из РСУБД, упомянутых выше, и даже другие, не упомянутые. Чтобы научить вас SQL, мы решили использовать СУБД PostgreSQL из-за ее широкой применимости и открытого исходного кода.Однако после прочтения этой книги вы должны иметь базовые представления о SQL и реляционных базах данных, а также уметь использовать любую реляционную базу данных по вашему выбору.

SQL немного отличается от других языков программирования, с которыми вы, возможно, сталкивались. SQL — это декларативный язык ; когда вы пишете оператор SQL, вы описываете , что нужно сделать , но не совсем , как это сделать — точные детали того, как выполняется запрос, обрабатываются внутри СУБД, которую вы используете.

Краткая история SQL

SQL восходит к 1970-м годам, когда он был задуман Э. Ф. Коддом в его статье «Реляционная модель для больших банков данных» . В документе заложены основы того, что впоследствии станет реляционными базами данных. Вы можете услышать термин «реляционная алгебра», который иногда используется при работе с базами данных. Математические модели, лежащие в основе реляционных баз данных, выходят за рамки этой книги, но, по сути, это теория, на которой построены реляционные базы данных.Со временем компании увидели ценность концепций, описанных в статье Кодда, и в 1970-х годах многие из них начали разрабатывать язык SQL и производить продукты, называемые реляционными базами данных.

Реляционные базы данных стали настолько распространенными, что вы, вероятно, используете несколько баз данных в день, даже не подозревая об этом. Меньшие примеры включают Firefox, который использует SQLite для отслеживания истории и данных пользователя, в банковские системы, которые могут использовать базу данных Oracle для хранения ежедневных транзакций.

Другой способ использования SQL — использование языка программирования, такого как Python или Ruby. Если вы когда-либо писали учебник по Ruby on Rails, например, скорее всего, код, который вы написали, сгенерировал за кулисами для вас. Независимо от того, какой язык вы используете, база данных и ее данные, скорее всего, переживут большую часть кода приложения в вашей программе.

Создание хорошо спроектированной базы данных похоже на закладку фундамента дома, а изучение SQL и концепций реляционных баз данных поможет вам построить свои приложения на прочном фундаменте.Поскольку базы данных являются такой ключевой частью почти всех веб-приложений, понимание языка баз данных и того, как они работают, является жизненно важным шагом на пути к тому, чтобы стать всесторонним веб-разработчиком.

В этой главе мы рассмотрели важность данных и то, как эта важность лежит в основе веб-приложений и веб-разработки. Мы представили концепцию структурированных данных в сравнении с неструктурированными данными и объяснили, что базы данных — это полезный способ структурировать данные, с которыми вы хотите работать в веб-приложении.Мы говорили о том, что СУБД являются программными приложениями для управления реляционными базами данных, и что SQL — это язык, который они используют для этого.

В этой книге основное внимание уделяется тому, как использовать SQL для взаимодействия с базой данных. Однако, прежде чем мы сможем это сделать, нам нужно установить СУБД, в частности PostgreSQL. Мы сделаем это в следующей главе.

Что такое реляционная база данных? Достоинства и недостатки

У каждой программы есть база данных. Здесь вы храните всю информацию, необходимую для работы вашего программного обеспечения.В этой статье мы собираемся изучить один из наиболее распространенных типов баз данных — реляционную базу данных.

Прежде чем мы объясним, что означает «реляционный», давайте освежим основы: что такое база данных? Все очень просто. База данных — это набор данных, сохраненных в соответствующем формате. Формат, в котором сохраняются ваши данные, определяет, как вы можете получить к ним доступ.

В зависимости от приложения данные сохраняются по-разному, и способ записи данных влияет на производительность отдельных операций (запись, чтение, удаление и изменение данных).Если вы хотите узнать больше об инженерии данных, посетите нашу консультацию по инженерии данных.

Существует много типов баз данных, и реляционная база данных очень популярна.

Что такое реляционная база данных?

Термин «реляционная база данных» впервые был введен в 1970 году доктором Эдгаром Тедом Коддом из IBM.

В реляционной базе данных вы (как пользователь) настраиваете нужные отношения, а информация сохраняется и извлекается в соответствии с вашей конфигурацией.В этой модели данные хранятся в простых линейных файлах, которые называются «отношениями» или «таблицами».

Операции в реляционных базах данных основаны на реляционной алгебре. Реляционная алгебра — это набор операторов, управляющих отношениями; таким образом, результат и аргументы этих операторов являются отношениями. Эти операторы можно разделить на две группы:

• Операции над наборами
• Операторы, разработанные для реляционной модели

Реляционная модель представила SQL (язык структурированных запросов), который является основным языком, используемым для доступа и изменения данных в базах данных.

Основы реализации реляционной базы данных

Базы данных имеют разные реализации. Они также различаются поддерживаемой версией SQL. Хотя существует стандарт, описывающий язык SQL, между SQL, поддерживаемым отдельными базами данных, есть некоторые незначительные различия. Различные версии SQL называются диалектами .

Вы можете встретить множество реализаций реляционных баз данных. Некоторые из наиболее часто используемых реализаций перечислены ниже:

• PostgreSQL
• MySQL
• SQLite
• Оракул
• SQL Server
• HyperSQL

Базовой операционной единицей языка SQL является запрос .Существует три основных типа запросов поиска данных (это так называемые запросы выбора):

• Проекция (выбор только некоторых полей / атрибутов, функций, столбцов)
• Выбор (выбор записей / строк, удовлетворяющих одному заданному условию)
• Объединение (объединение данных из разных таблиц)

Шаблон запроса показан ниже:

Преимущества реляционных баз данных

Есть три ключевых момента, которые делают реляционные базы данных очень полезными:

• Простая, но мощная реляционная модель может использоваться предприятиями любого типа и размера для удовлетворения широкого спектра информационных потребностей.
• Реляционные базы данных могут использоваться для отслеживания запасов, обработки транзакций электронной торговли, управления большими объемами ключевой информации о клиентах и ​​многого другого.
• Реляционная база данных может использоваться для удовлетворения любых информационных потребностей в ситуациях, когда элементы данных взаимосвязаны и должны управляться безопасным, основанным на правилах и согласованным образом.

Несмотря на то, что реляционные базы данных существуют с 1970-х годов, преимущества реляционной модели сделали ее наиболее широко принятой моделью базы данных до сегодняшнего дня, и, вероятно, так и останется в обозримом будущем.

Что нужно учитывать при выборе реляционной базы данных?

Программное обеспечение, используемое для хранения, извлечения, управления и изменения данных, хранящихся в реляционной базе данных, называется системой управления реляционной базой данных (СУБД).

РСУБД обеспечивает интерфейс между пользователями, приложениями и базой данных. Система управления базами данных также дает вам доступ к административным функциям для более простого управления хранением данных, доступом и производительностью.

Есть несколько факторов, которые влияют на выбор конкретного типа базы данных и продуктов реляционных баз данных.Выбор СУБД зависит от бизнес-потребностей компании. Если вы делаете этот выбор, задайте себе следующие вопросы:

• Каковы наши требования к точности данных?
• Зависит ли срок хранения и точность данных от бизнес-логики?
• Подлежат ли наши данные строгим требованиям к точности (например, финансовые данные и отчеты государственным органам)?
• Нужна ли масштабируемость?
• Каков масштаб управляемых данных и каково ожидаемое увеличение их количества? Потребуется ли в модели базы данных поддерживать зеркальное отображение базы данных (в виде отдельных экземпляров) для масштабирования? Если да, может ли он поддерживать согласованность данных в этих экземплярах?
• Насколько важен параллелизм?
• Потребуется ли одновременный доступ к данным нескольким пользователям и нескольким приложениям? Поддерживает ли программное обеспечение базы данных параллелизм при защите данных?
• Каковы наши потребности в производительности и надежности? Нужен ли нам продукт с высокой производительностью и надежностью?
• Каковы требования к производительности ответа на запрос? Каковы обязательства поставщика в отношении соглашений об уровне обслуживания (SLA) или незапланированных простоев?

Основные правила реляционных баз данных (и SQL)

Реляционные базы данных (а также их стандартный SQL) основаны на четырех простых правилах:

1.Все значения данных основаны на простых типах данных .

2. Все данные в реляционной базе данных представлены в виде двухмерных таблиц (называемых « отношений, »).

Каждая таблица содержит ноль или несколько строк (включая «кортежи») и один или несколько столбцов («атрибуты»). Каждая строка состоит из одинаково расположенных столбцов, заполненных значениями, которые, в свою очередь, могут быть разными в каждой строке.

3. После ввода данных в базу данных можно сравнить значения из разных столбцов , обычно также из разных таблиц, и объединить строки, когда их значения совпадают.

Это позволяет выполнять привязку данных и относительно сложные операции в базе данных. Все операции логичны, независимо от положения строки таблицы. Строки в реляционной базе данных хранятся в совершенно произвольном порядке — он не должен отражать порядок, в котором они вводятся, или порядок, в котором они хранятся.

Виды отношений:

• один к одному (если одна запись из первой таблицы содержит не более одной записи из второй таблицы, и наоборот)

• один ко многим (если одна запись из первой таблицы может иметь одну или несколько записей из второй, но одна запись из второй таблицы имеет не более одной записи из первой таблицы).

• многие-ко-многим (возникает, когда одна запись из первой таблицы имеет много записей из второй таблицы, а одна запись из второй таблицы имеет много записей из первой таблицы).

4. Поскольку строка не может быть идентифицирована по ее положению, должен быть один или несколько уникальных столбцов во всей таблице , что позволит найти конкретную строку.

Эти столбцы известны как «первичный ключ» таблицы.

Обратите внимание, что первичный ключ не всегда присутствует во всех таблицах. Кроме того, у вас также могут быть внешние ключи — что-то вроде гиперссылки, внешний ключ относится к первичному ключу из другой таблицы, связывая две таблицы вместе.

Чтобы подготовить базу данных, выполните следующие действия:

• Определение требований
• Предварительное проектирование форм и отчетов
• Подготовка таблиц
• Определение отношений
• Создание форм
• Создание выписок — запросов и отчетов

Чтобы подготовить таблицы, следуйте этим пяти правилам:

• Назначьте одну категорию информации одной таблице.
• В каждом столбце таблицы должен быть отдельный фрагмент информации.
• Используйте имена, которые позволят избежать путаницы или двусмысленности.
• Избегайте повторения одной и той же информации в нескольких таблицах.
• Список данных не должен храниться в одном поле.

Реляционным базам данных присущи различные ограничения, например ограничение ссылочной целостности. Например, если у вас есть две таблицы со строкой идентификатора клиента, идентификатор № 1 должен существовать и быть одинаковым в обеих таблицах.

5. Данные должны быть нормализованы

Нормализация — это организация данных таким образом, чтобы они плавно перетекали в базу данных, выходили из нее и обходили ее.

Это немного похоже на укладку чемодана в долгий отпуск. Если вы просто бросите туда все наугад, у вас будет ограниченное пространство, и вы потратите время на копание всех своих вещей, чтобы найти то, что вам нужно.

Но если вы организовываете свой чемодан по нескольким простым правилам (например, все плотно складывайте, разделяйте разные группы одежды и т. Д.), у вас внезапно появляется больше места, и все сразу становится доступным.

В реляционных базах данных эти правила называются «нормальными формами». Они не подходят для всех реальных сценариев, но представляют собой хороший ориентир, которому нужно следовать, чтобы убедиться, что ваша база данных согласована.

Недостатки реляционных баз данных

Не все фанаты реляционных баз данных. Разработчикам программного обеспечения может не понравиться этот тип базы данных, потому что:

Это старая техника

Реляционная модель была изобретена через год после высадки на Луну.Некоторые программисты считают его устаревшим и предпочитают использовать современные альтернативы.

Реляционная модель и язык SQL могут быть непростыми

Программисту может не понравиться реляционная модель или язык SQL. Это вопрос предпочтений и требований проекта, аналогично выбору между объектно-ориентированным программированием или функциональным программированием или между Python и Ruby. Популярная жалоба на SQL и реляционные базы данных заключается в том, что их сложно заставить делать именно то, что вы хотите.

Реляционные базы данных плохо масштабируются

Поддержание реляционной базы данных в большом проекте (имеется в виду что-то вроде Facebook или корпоративного приложения для работы с большими данными) может стать очень дорогим и сложным. Некоторые современные типы программного обеспечения просто не работают с реляционной базой данных, поэтому было создано множество альтернатив в качестве замены.

Много накладных расходов

Реляционная модель построена вокруг определенной структуры.Он обеспечивает целостность ваших данных, но для этого вынуждает вас перепрыгивать через некоторые обручи для простых операций, таких как чтение данных. Если вам нужна большая гибкость, когда речь идет о ваших данных (особенно если у вас непоследовательно структурированные данные), вам может потребоваться поискать альтернативу.

Когда использовать реляционные базы данных

Вот несколько основных рекомендаций по использованию реляционных баз данных:

• Когда у вас есть рабочие нагрузки среднего уровня, например тысячи операций в секунду (если вы выполняете миллионы транзакций в секунду, SQL замедлит вас).
• Ваши данные структурированы и не меняются постоянно.
• Отношения данных основаны на нормализованных моделях данных (если вам нужны ненормализованные модели данных, SQL не подойдет).
• Вам нужно выполнять сложные запросы в вашей базе данных (если вам нужны только простые запросы, SQL будет слишком много).
• Вы используете проприетарное оборудование для развертывания базы данных (если вы используете облачный хостинг, SQL может быть не лучшим выбором из-за затрат).

Альтернативы реляционным базам данных — современные модели баз данных

Поскольку реляционные базы данных основаны на SQL, альтернативы обычно называются NoSQL.Существуют разные подходы к NoSQL, некоторые из этих баз данных даже поддерживают языки запросов, аналогичные SQL. Основное отличие NoSQL в том, что эти базы данных нереляционные.

Существует четыре типа баз данных NoSQL:

Этот тип базы данных очень похож на словарь (люди на самом деле называют их словарями, а также «хеш-таблицами»). Ключ присваивается одному и только одному значению в базе данных, и это основа, на которой строятся все отношения.Это простой тип базы данных, который очень хорошо масштабируется, но имеет ограниченную функциональность.

Здесь у вас нет столов. У вас есть узлы и соединения между ними, причем как узлы, так и соединения также могут иметь свойства в виде пар ключ-значение. Реляционная база данных отлично подходит, если вам нужно определить одно отношение. Когда у вас есть несколько узлов, которые связаны между собой сложным образом, реляционная база данных не может справиться с этим, и хранилище графов намного лучше.

Это похоже на реляционную базу данных, только в ней хранятся таблицы данных по столбцам, а не по строкам.По этой причине колоночное хранилище отлично подходит для приложений для аналитики. Они хороши для расчета статистики по большому количеству отдельных таблиц.

Это в основном то, что говорит название — база данных, в которой хранятся данные в виде документов (в формате XML, JSON или даже PDF). Если вашему приложению не нужны табличные данные или вам нужен быстрый доступ к памяти, вам может подойти хранилище документов. Каждый документ имеет свою собственную схему (в отличие от реляционной базы данных, где каждая строка в таблице должна иметь одинаковые столбцы).

Сводка

Хотя реляционная модель уже является зрелой технологией, которой уже 50 лет, альтернативы для ее замены в ближайшем будущем пока нет. Рынок баз данных постоянно развивается, а значит, потребность в специалистах по базам данных растет.

Современные организации используют базы данных не только для хранения данных и выполнения транзакций, но и для анализа данных. С помощью баз данных и других инструментов обработки и бизнес-аналитики организации могут использовать собранные данные для более эффективной работы, принятия более обоснованных решений и повышения гибкости и масштабируемости.

Когда вы создаете базу данных для своего проекта, выбор правильной модели данных является важным долгосрочным решением. Если вам нужна поддержка, мы поможем вам сделать правильный выбор, чтобы обеспечить надлежащую работу вашего приложения по разумной цене.

Более подробную информацию о Data Engineering можно найти в нашем блоге:

Какой из них использовать?

Сравните и сопоставьте реляционную базу данных с нереляционной.

С тех пор, как Э.Ф. Кодд представил первую реляционную модель для хранения данных в IBM в 1970 году, промышленность подобрала технологию баз данных и использовала ее для достижения своих конкурентных преимуществ.

Система управления реляционными базами данных — или РСУБД — долгое время использовалась по умолчанию для хранения данных и доступа к ним.

Он поддерживал хранение транзакционных данных, создание продуктов данных и был моделью для данных, которая использовалась при принятии решений на основе данных.

Все изменилось с бумом Интернета в 2000-х.

Данные производились быстрее, в больших количествах и с большим разнообразием, чем когда-либо прежде. Компании генерировали, собирали и анализировали данные, которые представляли собой не только текст и числа, как это было в прошлом, но также изображения, видео и аудиоклипы, массово производимые массами с использованием социальных сетей.

Реляционная модель данных оказалась плохо приспособленной для работы со скоростью, объемом и разнообразием (3V) эпохи больших данных.

Именно тогда мы стали свидетелями возрождения модели нереляционной базы данных.Эта технология существовала некоторое время (1990-е годы), но компании взяли на вооружение нереляционные базы данных для поддержки потребностей современных приложений в обработке данных.

В этой статье мы глубоко погрузимся за кулисы, чтобы лучше понять различные системы баз данных и их сравнение.

Чтобы ответить на главный вопрос: какой из них выбрать?

Характеристики реляционных баз данных

Системы реляционных баз данных хранят данные в таблицах, которые выглядят как файлы Excel: каждая строка представляет одну сущность (например, покупателя), а столбцы — атрибуты или характеристики этой сущности (например.грамм. date_of_first_purchase, customer_email и т. д.).

Чем реляционные базы данных отличаются от Excel, так это внутренней оптимизацией, которая значительно ускоряет запросы данных.

Каждая таблица имеет первичный ключ (в приведенном выше примере «customer_id»), который однозначно идентифицирует каждую запись в таблице. Данные в таблице связаны с другими таблицами через отношения (отсюда и название «реляционные»), состоящие из пар первичный ключ — внешний ключ.

Итак, если мы хотим проверить, сколько купил Джон (customer_id = 1), мы будем искать внешний ключ «customer_id», принадлежащий Джону, в таблице «orders»:

Создавая связи между таблицами, реляционные базы данных избегают избыточность (информация о Джоне сохраняется только в таблице клиентов, все остальное запрашивается через пары первичный ключ — внешний ключ, поэтому требуется меньше места на жестком диске) и делает данные более устойчивыми к повреждению (более высокая целостность данных).

Реляционные базы данных используют SQL (язык структурированных запросов), специализированный язык программирования для запросов к системам реляционных баз данных.

Популярные примеры баз данных SQL включают MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server и IBM Db2.

Характеристики нереляционных баз данных

Нереляционные базы данных (также называемые базами данных NoSQL) относятся к семейству различных типов баз данных, которые имеют одну общую черту: они не хранят данные в виде записей строк в таблицах.

Базы данных NoSQL были в основном созданы для неструктурированных данных, таких как потоки событий, видеоданные или документы с расширенным текстом — и это лишь некоторые из них.

Существуют разные типы нереляционных баз данных, и каждый тип оптимизирован для хранения другой структуры данных, которая не является реляционной (читай: табличной) по своей сути.

Типы нереляционных баз данных

Существует четыре основных типа нереляционных баз данных

1.Хранилища «ключ-значение»

Пары «ключ-значение» хранят данные в виде пар «ключ-значение». Каждый ключ уникален и связан со значением.

Хранилища ключей и значений не нуждаются в первичных или внешних ключах и очень эффективны при извлечении данных.

Примеры хранилищ «ключ-значение» включают Aerospike, Apache Cassandra, Berkeley DB, Couchbase Server и Redis.

Они часто используются для данных сеанса (где session_id является ключом).

2. Базы данных документов

Базы данных документов оптимизированы для хранения документов в формате RTF в исходном виде.Документ переводится из его текстовой или PDF-версии в машиночитаемый формат, такой как JSON, BSON или XML.

Каждый документ представляет собой отдельную единицу, и хранилища документов не подходят для хранения взаимосвязей между документами. Но они отлично подходят для быстрого чтения документов и извлечения информации из обширного текстового массива.

К наиболее известным базам данных документов относятся MongoDB и CouchDB.

3. Базы данных графиков

Базы данных графиков лучше всего использовать для моделирования данных, которые выглядят как — ну — графики! Подумайте о социальных сетях, где один человек может быть связан с другими людьми, а каждый из друзей может иметь свои сети дружбы.

Графические базы данных особенно полезны для построения динамической схемы — вам не нужно знать, как будут выглядеть ваши данные, прежде чем вы начнете их хранить (предварительное условие для реляционных баз данных). Вместо этого ваша графовая модель может развиваться вместе с вашим сбором данных.

Самым ярким примером графической базы данных является Neo4j.

4. Хранилища с широкими столбцами

Хранилища с широкими столбцами могут выглядеть как таблица, поскольку они хранят информацию в строках и столбцах.Но в отличие от реляционных баз данных, хранилища с широкими столбцами оптимизированы для строк, которые имеют разные значения в разных столбцах.

Оптимизированы для разреженных данных. Вы можете подумать о разреженных данных на примере Netflix — каждый человек видел пару фильмов, но не все люди смотрели все фильмы. Итак, если у вас есть таблица, в которой каждая строка является пользователем Netflix, а каждый столбец — фильмом, большинство ячеек будут пустыми (выделены серым цветом в таблице).

Разреженные наборы данных проблематичны для баз данных SQL, поскольку они снижают производительность при добавлении новых столбцов и строк.

Наиболее яркими примерами хранилищ с широкими столбцами являются Apache HBase с открытым исходным кодом (смоделированный по образцу Google Bigtable: распределенная система хранения для структурированных данных) и Amazon DynamoDB.

Сравнение: реляционная и нереляционная базы данных

Базы данных NoSQL включают несколько различных технологических решений, но в целом мы можем сравнить два типа баз данных на 5 уровнях:

1. Высокая доступность и согласованность

Не- реляционные базы данных обеспечивают высокую доступность.Базы данных NoSQL распространяются по дизайну. Это означает, что они хранят реплики данных на нескольких серверах или узлах. Нереляционные базы данных предлагают высокую доступность — они всегда доступны для запросов на чтение и запись, даже когда они сталкиваются с сетевыми разделами (чтение: сбой сети) или некоторыми узлами, переходящими в автономный режим.

Их высокая доступность достигается за счет согласованности. Иногда целостность данных нарушается, чтобы обеспечить доступность.

В отличие от нереляционных баз данных, базы данных SQL ориентированы на высокую согласованность.Они будут отдавать приоритет целостности данных над доступностью через свои транзакции ACID (незнакомы? Подробнее здесь).

2. Масштабирование

Реляционные базы данных обычно развертываются на одном сервере или узле, поэтому они могут масштабироваться только по вертикали — путем добавления большего количества ЦП или ОЗУ к существующей инфраструктуре. Вертикальное масштабирование медленнее и дороже.

С другой стороны, нереляционные базы данных распределены по дизайну, поэтому их можно легко масштабировать по вертикали — путем добавления в систему нового компьютера или сервера.Этот тип масштабирования быстрее и дешевле.

3. Структура данных

Реляционные базы данных лучше всего подходят для структурированных данных, которые хорошо моделируются табличной моделью.

Нереляционные базы данных, с другой стороны, хорошо обрабатывают неструктурированные данные и лучше всего подходят для различных структур данных.

4. Гибкость схемы

Базы данных SQL плохо адаптируются к изменяющимся схемам данных (общая структура ваших данных во всех таблицах).

Базы данных NoSQL хорошо обрабатывают изменения динамической схемы, потому что они не предполагают заранее заданную структуру данных.

5. Объем данных

Нереляционные базы данных были разработаны для обработки безумно больших объемов данных — тех объемов, которые обычно нарушают работу базы данных SQL.

Зачем использовать нереляционную базу данных вместо реляционной?

Окончательный выбор между нереляционной и реляционной базой данных будет зависеть от ваших бизнес-вариантов использования.

Если ваше приложение требует высокой доступности (но не обязательно согласованности), легкой масштабируемости и гибкости модели, вам лучше использовать нереляционную базу данных.

Независимо от того, какое решение вы выберете, Keboola может помочь вам с тяжелой работой.

Keboola — это платформа для сквозных операций с данными, предназначенная для автоматизации работы инженеров и аналитиков по настройке и обслуживанию.

Keboola использует компоненты для автоматизации записи и чтения из различных хранилищ данных — от реляционных до нереляционных баз данных.
Изучите более 250 интеграций, которые Keboola может предложить, которые сэкономят вам время и нервы инженеров при создании идеального хранилища данных.

Раздел 5: Что такое реляционные базы данных и базы геоданных

ArcGIS является примером системы управления реляционными базами данных (RDMS), использующей базы геоданных — особый вид реляционной базы данных. Это означает, что ArcGIS работает как реляционная база данных для хранения, организации, редактирования и анализа данных. Если мы хотим понять, что такое база геоданных, нам нужно сначала понять, что такое реляционная база данных. Проще говоря, реляционная база данных — это электронный контейнер для хранения с нисходящей структурой, в которой содержащиеся элементы связаны друг с другом, и эта взаимосвязь позволяет быстро и эффективно запрашивать данные и извлекать их для использования.

Давайте на минутку посмотрим на все эти части по очереди.

Структура реляционной базы данных основана на организационных файлах, называемых ключами, которые позволяют связать содержимое друг с другом значимым образом.В действительности реляционные базы данных больше и сложнее, чем пример, который мы собираемся рассмотреть, но начать с очень простого примера — это хороший способ понять базовую структуру и правила базы данных.

Например, давайте создадим базу данных для организации вашей очной команды по софтболу. Первый шаг — решить, какую информацию вы хотите сохранить. Давайте для простоты укажем имя игрока и его позицию. Первый шаг — составить список.

Но Салли и Джим занимают вторую позицию, а Сэм — нет.Для простоты мы просто констатируем, что базы данных некорректно работают с пустыми ячейками, поэтому вы не можете просто добавить второе поле «Позиция». Чтобы решить эту проблему с пустыми ячейками, вы создаете три новых стола — «Players», «PositionOne» и «PositionTwo».

Ладно, подожди. Вы решили проблему с пустой ячейкой, но создали новую проблему — кто на какой позиции играет? Вы можете добавить поле «Игрок» в каждую из таблиц позиций и перенести этот метод в таблицу адресов игрока, таблицу контактов игрока в чрезвычайных ситуациях и таблицу дней рождения игрока.Хотя это жизнеспособное решение, оно не использует возможности реляционной базы данных. Что, если Салли уехала, и вам нужно сообщить всю ее позицию Эвану, новому парню в команде? Если у вас есть имя Салли в каждом месте, где ее можно заменить другим человеком, вам придется вручную обновить все данные во всех этих таблицах. Или вы можете присвоить каждому игроку номер, а затем, когда придет время заменить Салли в базе данных, вам действительно просто нужно переназначить номер игрока «3» с Салли на Эвана.Это то, что делает реляционную базу данных таким мощным инструментом в организации данных. Мы называем этот «номер игрока» первичным ключом, и он является источником силы в реляционной базе данных. Назначив каждому игроку номер в базе данных, стало намного проще запрашивать и обновлять таблицы, когда это необходимо. Здесь же мы получаем часть определения:

… содержащиеся в нем элементы связаны друг с другом, и эта взаимосвязь позволяет быстро и эффективно запрашивать и извлекать данные для использования.

Вкратце эта концепция описывает принцип работы баз данных. Ключ позволяет нам иметь теоретически бесконечное количество таблиц, иметь возможность заполнять эти таблицы меньшим количеством данных и обновлять их с большей легкостью, чем если бы мы использовали буквенно-цифровой ключ (т.е. имя игрока). Еще одно преимущество ключевого значения — это возможность разбивать данные на категории и иметь только одну таблицу для каждой категории. Когда придет время обновлять данные, вам нужно будет обновить только данные для этой конкретной категории — а поскольку каждая категория данных имеет свою собственную таблицу, поиск полей, в которых необходимо обновить, становится намного проще.Базе данных также проще получать данные при запросе данных, если каждая таблица имеет цель — положение игрока, адрес игрока, номер телефона игрока, контакт для экстренной связи игрока и т. Д. Это приводит к тому, почему мы смотрим на структуру и правила базы данных. во введении в курс ГИС. Организация, которую использует ArcGIS, основана на концепциях баз данных, поэтому мы видим шейп-файлы с уникальными идентификаторами и использование баз геоданных.

4.5.2: Базы геоданных

Базы геоданных, представленные в ArcGIS значком файла, представляют собой просто базы данных, в которых хранятся и связываются как пространственные, так и непространственные данные, такие как классы пространственных объектов (пространственные векторные файлы, которые находятся в базе геоданных, а не могут быть перепутаны с шейп-файлами, которые похожи, но вместо этого находятся в папках), набором данных объектов (субконтейнер, в котором хранится коллекция похожих классов объектов, все с одной и той же системой координат), каталог растров (субконтейнер для хранения похожих и связанных растров данные), аннотации (пространственно связанные метки), топологии (пространственные правила, которые определяют, как и где векторные данные (как вершины, так и линии, соединяющие эти вершины) могут / не могут взаимодействовать друг с другом), локаторы адресов (таблицы данных адреса и соответствующие им географические координаты, используемые при геокодировании), наборы сетевых данных (самый быстрый маршрут, самый короткий маршрут и т. д.), геометрические сети (определяют поток классов пространственных объектов, таких как вода, нефть и трафик), наборы данных участков (используемые для создания и организации данных участков (свойств)), пространственные и непространственные таблицы данных и ландшафты (например, TIN) .

Даже если вы не понимаете, что собой представляют некоторые (или все) из перечисленных выше элементов, их работа (в скобках) показывает, как они взаимодействуют друг с другом или как они представляют правила передвижения, определение границ, маркировку, и взаимодействия внутри данных.Базы геоданных намного мощнее всего, что мы делаем в ГИС 101, на самом деле из перечисленных выше элементов мы рассматриваем только пять — классы пространственных объектов, наборы данных объектов, каталоги растров, локаторы адресов и таблицы пространственных / непространственных данных. И даже тогда мы даже не используем свойства отношений базы геоданных. На самом деле мы просто используем базу геоданных как папку для хранения, поскольку мы только привыкаем к цели и возможностям баз геоданных.

Наборы данных объектов

Наборы данных объектов, представленные значком файла, представляют собой набор классов векторных объектов, которые используют одну и ту же географическую или проецируемую систему координат. Они также могут включать топологии, наборы сетевых данных, ландшафты, геометрические сети и наборы участков. Сохраняя эти конкретные векторные файлы (классы пространственных объектов, рельеф и структуры участков) с файлами, которые могут определять правила и взаимодействия между указанными векторными файлами (топологиями, наборами сетевых данных и геометрическими сетями), пространственные проблемы могут быть решены, чего иначе не было бы. возможно без взаимодействия и определения правил.Это база геоданных, определенные отношения между файлами и подконтейнерами, которые обеспечивают действительно потрясающее и действительно мощное взаимодействие с данными.

Хотя наборы классов объектов могут быть организованы любым удобным для пользователя образом, чаще всего они организованы по той или иной теме. Один аналитик может использовать такие категории, как «транспорт», «вода» и «городской», а другой — «здания», «улицы» и «природные_ресурсы». Как организованы данные, чаще всего определяется местом работы, поскольку у этой компании или агентства есть предопределенная модель данных, которая держит всех в курсе, а данные организованы таким образом, который логичен для проектов и людей, которые работают или обслуживаются ими. , эту конкретную компанию или агентство.

Каталоги растров

Каталоги растров, представленные значком файла, представляют собой коллекции растров, которые организованы и определяются с помощью ключа. Как и в нашем примере базы данных софтбола, каталог растров содержит ряд «игроков» (каждый отдельный растр) и «позиций» (где они находятся в мире), организованных с помощью «ключа игрока».Каталоги растров часто содержат изображения, которые связаны друг с другом, например изображения с течением времени (обнаружение изменений — голая земля в лес) или изображения, которые частично или полностью перекрываются. Использование каталога растров и сопровождающего его ключа позволяет логически сгруппировать связанные растры.

Мы не используем каталоги растров в ГИС 101, но важно помнить о том, что отношения с базой геоданных не ограничиваются векторными и векторными файлами. ГИС 101 — это векторный курс, и растры вообще не используются, и из-за этого многие студенты ГИС 101 не полностью осознают тот факт, что растры играют огромную роль в ГИС, дистанционном зондировании и пространственном анализ.Для этого курса достаточно уметь определять и понимать основную цель каталогов растров.

Что такое реляционная база данных? — Элементы, дизайн и преимущества — Видео и стенограмма урока

Правила для реляционных баз данных

Для того, чтобы реляционная база данных работала, необходимо соблюдать ряд основных правил:

• Каждая таблица имеет уникальное имя.
• Каждая таблица содержит несколько строк.
• Каждая строка в таблице уникальна.
• Каждая таблица имеет ключ для однозначной идентификации строк.
• Каждый столбец в таблице имеет уникальное имя атрибута.

Эти правила реализованы как часть общего дизайна базы данных . Обычно дизайн базы данных разрабатывается специалистом по базам данных в тесной консультации с различными людьми в организации. К ним относятся фактические пользователи базы данных, а также более старшие руководители, которым необходимо убедиться, что база данных поддерживает не только повседневные операции, но и предоставляет информацию, необходимую для поддержки принятия решений.

Первичные и внешние ключи

Вы знаете, что система управления реляционной базой данных использует отношений для связи таблиц. Отношения также называются ассоциациями таблиц. Отношения создаются с использованием ключей . Ключ для таблицы базы данных состоит из одного или нескольких полей, однозначно идентифицирующих запись. Ключи важны в базе данных, потому что они помогают поддерживать согласованность данных и позволяют создавать ассоциации между таблицами.

Первичный ключ — это минимальный набор полей, значения которых однозначно идентифицируют запись в таблице. Каждая таблица может иметь только один первичный ключ, даже если он может состоять из нескольких атрибутов. В большинстве баз данных ключ состоит из одного атрибута. Например, для книги вы можете использовать номер ISBN, поскольку не существует двух книг с одинаковым номером ISBN. Для сотрудников организации вы можете использовать их номер социального страхования, который уникален для каждого человека. В качестве примера клиентов, продуктов и заказов вы должны создать свои собственные уникальные коды при построении базы данных.Например, таблица клиентов содержит поле для идентификатора клиента.

Иногда ключ состоит из нескольких атрибутов. Это означает, что только комбинация этих атрибутов однозначно идентифицирует запись. Это называется составным ключом .

Внешний ключ — это поле, значения которого совпадают с первичным ключом другой таблицы. Для примера клиентов, продуктов и заказов вы должны создать таблицу заказов. Для каждого заказа вы регистрируете клиента с помощью идентификатора клиента.В таблице заказов поле «Идентификатор клиента» является внешним ключом, поскольку это первичный ключ в таблице клиентов. Таблица заказов имеет собственный первичный ключ, называемый идентификатором заказа, для уникальной идентификации каждого заказа. Если один и тот же клиент делает несколько заказов, это приводит к дублированию значений в поле «Идентификатор клиента».

Это применяется как общее правило: первичные ключи уникальны, а внешние ключи могут содержать повторяющиеся значения. Помните, что ключи создают связи в таблицах, а связь — это связь между двумя или более таблицами.В этом примере поле Идентификатор клиента используется для создания связи. Это поле действует как первичный ключ в таблице клиентов и внешний ключ в таблице заказов.

Количество связей

Существует ряд различных типов отношений, основанных на том, сколько записей в одной таблице связано с количеством записей в другой таблице. Это известно как мощность . Есть четыре типа мощности:

• Один к одному (1: 1).
• Один ко многим (1: m).
• Многие к одному (м: 1).
• Многие ко многим (м: м).

Давайте посмотрим на каждом примере. Самая простая взаимосвязь — это взаимно однозначное (1: 1) отношение . Учтите, что избиратель может отдать только один голос на выборах. Таким образом, избирательный бюллетень может принадлежать только одному избирателю. Это означает, что между избирателем и бюллетенем существует взаимно однозначная связь.

В качестве следующего примера количества элементов вернемся к предыдущей базе данных компании, которая включала таблицы для продуктов, клиентов и заказов.Таблица клиентов содержит заказы для каждого клиента. У одного покупателя может быть один или несколько заказов. Однако у одного заказа есть только один покупатель. Таким образом, отношения между покупателями и заказами составляют «один ко многим» (1: m) : один покупатель ко многим заказам. Это не означает, что у каждого покупателя должно быть более одного заказа, но у покупателя может быть несколько заказов, и поэтому количество элементов будет один ко многим.

Теперь вернемся к примеру голосования. Рассмотрим отношения между избирателями и партией, за которую они голосовали на конкретных выборах.Один избиратель может проголосовать только один раз, но партия может получить голоса от множества разных избирателей. Таким образом, соотношение «многие к одному» (m: 1) : много избирателей на одну партию. Хотя «один ко многим» и «многие к одному» кажутся одинаковыми, их различие является вопросом перспективы, поскольку зависит от того, с какой таблицы начать.

Рассмотрим четвертый и последний тип мощности. В примере продуктов, клиентов и заказов также существует связь между продуктами и заказами.Один продукт может находиться более чем в одном заказе, а один заказ может содержать более одного продукта. Таким образом, отношение многие-ко-многим (m: m) : многие продукты ко многим заказам.

Краткое содержание урока

• Реляционная база данных — наиболее широко используемый тип системы управления базами данных.
• Реляционная база данных состоит из таблиц, которые связаны между собой определенным образом.
• Отношения создаются с использованием первичных и внешних ключей .
• Первичный ключ — это минимальный набор атрибутов, значения которых однозначно идентифицируют запись в таблице.
• Внешний ключ — это атрибут, значения которого совпадают со значениями первичного ключа другой таблицы.
• Отношения характеризуются своим числом элементов : сколько записей в одной таблице связано с количеством записей в другой таблице.
• Существует четыре типа мощности: один к одному (1: 1) , один ко многим (1: m) , многие к одному (m: 1) и многие- ко многим (м: м) .
  

  Добавить комментарий Отменить ответ

  Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

  Комментарий *

  Имя *

  Email *

  Сайт