Реляционная база данных: Реляционная база данных (Relational database) · Loginom Wiki

Реляционные базы данных и NoSQL-хранилища

Базы данных нужны для хранения данных и их обработки. Бывают реляционные (SQL) и NoSQL системы управления базами данных.

Реляционные базы данных (SQL)

Наиболее распространенными базами данных являются реляционные или SQL — данные в них хранятся во взаимосвязаанных таблицах. Типичные представители SQL СУБД: MySQL / MariaDB, PostgreSQL, MSSQL и Oracle. Первые две — бесплатны и для сайтов используются чаще всего. Вторые две — платные и реже используются в веб-проектах (чаще они применяются в корпоративных приложениях). По сути, для обычных проектов в техническом плане нет существенной разницы какую базу использовать, но в экономическом плане выгоднее использовать самую распространенную MySQL или чуть менее распространенную в простых проектах PostgreSQL — больше разработчиков, ниже стоимость поддержки и разработки.

Базы данных и хранилища NoSQL

Есть еще так называемые NoSQL базы данных и хранилища — MongoDB, CouchDB, Redis, Memcached, Cassandra, Scylla, которые значительно моложе реляционных баз данных, а также существенно отличаются от них по структуре хранения и механикам работы с данными. NoSQL СУБД применяются чаще не для хранения всех данных приложения, а лишь для решения специфических задач (журналирование, кэширование, очереди заданий, распределённое хранение данных) и поэтому менее распространены в простых проектах.

Рекомендации

В качестве основного хранилища предпочтительнее использовать реляционную СУБД. Для обычных проектов проще использовать MySQL или PostgreSQL, так как на простых операциях не очень заметна разница между различными реляционными базами данных. Хотя обычно мы склоняемся к использованию PostgreSQL. Однако, если проект предусматривает сложную логику обработки данных, то выбор базы стоит производить исходя из технических характеристик.

Как правило, выбор системы управления сайтом, фреймворка или даже языка программирования уже в какой-то мере обуславливает выбор базы данных для проекта. Например,  системы управления сайтами на PHP обычно полноценно поддерживает в качестве БД только MySQL, а продукты от Microsoft, как правило, используют в одной связке (например, .NET + MSSQL).

Нереляционные СУБД лучше применять там, где их использование позволит увеличить скорость работы приложения, но нет необходимости в обеспечении сверхнадёжного хранения данных.

О данных в реляционных базах данных—ArcGIS Insights

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 Insights in ArcGIS Enterprise, подробная информация о ней содержится в журналах ArcGIS Server сайта хост-сервера вашего портала. Обратитесь к администратору ArcGIS Server, 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 во 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.

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 простым объектам. В следующей таблице перечислены типы геометрии, поддерживаемые OGC/ISO, а также их интерпретация в Insights:

Insights не обеспечивает соблюдение стандартов 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.

Реляционная база данных — это… Что такое Реляционная база данных?

Реляционная база данных

Реляционная база данных

Реляционная база данных — база данных, построенная на основе реляционной модели. В реляционной базе каждый объект задается записью (строкой) в таблице.
Реляционная база создается и затем управляется с помощью реляционной системы управления базами данных.

По-английски: Relational database

Синонимы:  РБД, База данных реляционного типа

См. также:  Реляционные базы данных   Базы данных  

Финансовый словарь Финам.

.

• Реляционная алгебра
• Реляционная модель данных

Смотреть что такое «Реляционная база данных» в других словарях:

• реляционная база данных — База данных, реализованная в соответствии с реляционной моделью данных. [ГОСТ 20886 85] реляционная БД База данных, логически организованная в виде набора отношений ее компонентов. Характерной особенностью реляционной базы данных является… …   Справочник технического переводчика

• Реляционная база данных — Реляционная база данных  база данных, основанная на реляционной модели данных. Слово «реляционный» происходит от англ. relation (отношение[1]). Для работы с реляционными БД применяют реляционные СУБД. Использование реляционных баз… …   Википедия

• RELATIONAL DATABASE — реляционная база данных — база данных, организованная по реляционной модели данных, состоит из таблиц, каждая из которых представляет собой множество кортежей одинаковой структуры …   Словарь электронного бизнеса

• База данных — Запрос «БД» перенаправляется сюда; см. также другие значения. База данных  представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов),… …   Википедия

• БАЗА ДАННЫХ — (англ. database), (БД) – совокупность описаний объектов реального мира, определенным образом структурированных и связанных между собой, актуальных для конкретной прикладной области и представленных на машиночитаемых носителях в форме, пригодной… …   Финансово-кредитный энциклопедический словарь

• Циклическая база данных — (англ. Round robin Database, RRD)  база данных, объём хранимых данных которой не меняется со временем,[1] поскольку количество записей постоянно, в процессе сохранения данных они используются циклически.[2][3][4] Как правило,… …   Википедия

• Иерархическая база данных — Иерархические базы данных могут быть представлены как дерево, состоящее из объектов различных уровней. Верхний уровень занимает один объект, второй  объекты второго уровня и т. д. Между объектами существуют связи, каждый объект… …   Википедия

• Back-end база данных — back end database  база данных, к которой пользователи обращаются не напрямую, а через специально разработанное приложение в противоположность тому подходу, когда приложение использует встроенную базу данных или… …   Википедия

• Объектно-ориентированная база данных — (ООБД)  база данных, в которой данные моделируются в виде объектов,[1] их атрибутов, методов и классов.[2] Содержание 1 История 2 Характеристики …   Википедия

• Реляционные базы данных — Реляционная база данных база данных, основанная на реляционной модели данных. Слово «реляционный» происходит от англ. relation (отношение[1]). Для работы с реляционными БД применяют реляционные СУБД. Использование реляционных баз данных было… …   Википедия

Книги

• SQL и реляционная теория. Как грамотно писать код на SQL, Дейт К.Дж.. Язык SQL распространен повсеместно. Но работать с ним непросто: он сложен, запутан, при написании SQL-команд легко допустить ошибку. Понимание теории, лежащей в основе SQL, — лучший способ… Подробнее  Купить за 1298 руб
• SQL и реляционная теория. Как грамотно писать код на SQL, К. Дж. Дейт. Язык SQL распространен повсеместно. Но работать с ним непросто: он сложен, запутан, при написании SQL-команд легко допустить ошибку. Понимание теории, лежащей в основе SQL, — лучший способ… Подробнее  Купить за 1253 грн (только Украина)
• SQLи реляционная теория. Как грамотно писать код на SQL, К. Дж. Дейт. Язык SQL распространен повсеместно. Но работать с ним непросто: он сложен, запутан, при написании SQL-команд легко допустить ошибку. Понимание теории, лежащей в основеSQL, – лучший способ… Подробнее  Купить за 390 руб электронная книга

НОУ ИНТУИТ | Введение в реляционные базы данных

Форма обучения:

дистанционная

Стоимость самостоятельного обучения:

бесплатно

Доступ:

свободный

Документ об окончании:

Уровень:

Специалист

Длительность:

14:47:00

Студентов:

16664

Выпускников:

2084

Качество курса:

4.14 | 3.91

В курсе излагаются основные понятия и методы организации реляционных баз данных и манипулирования ими, а также описываются базовые подходы к проектированию реляционных баз данных. Вводится понятие реляционной модели данных, обсуждаются структурная, манипуляционная и целостная составляющие модели. Обсуждаются важные аспекты теории баз данных, связанные с функциональными зависимостями. Описываются процесс проектирования реляционных баз данных на основе принципов нормализации, а также подходы к проектированию реляционных баз данных с использованием диаграммных семантических моделей данных.

В первой, вводной лекции обосновывается потребность в технологии баз данных и обсуждаются основные функции СУБД. В лекции 2 предлагается общее введение в реляционную модель данных. Вводятся основные термины, обсуждаются структурная и целостная части модели. Лекции 3-5 посвящаются манипуляционной части реляционной модели данных. В лекции 3 описываются классический вариант реляционной алгебры, восходящий к основоположнику реляционного подхода Эдгару Кодду, а в лекции 4 – современная версия алгебры Криса Дейта и Хью Дарвена. В лекции 5 обсуждаются две разновидности реляционных исчислений – исчисления кортежей и доменов. В лекции 6 приводятся основные определения, утверждения и теоремы теории реляционных баз данных, связанные с функциональными зависимостями. В лекции 7 рассматриваются фундаментальные методы проектирования реляционных баз данных путем нормализации отношений на основе учета функциональных зависимостей, а лекция 8 посвящена методам дальнейшей нормализации реляционных баз данных с принятием во внимание и многозначных зависимостей и зависимостей проекции/соединения. Наконец, материал лекций 9-10 посвящен более практическим методам проектирования реляционных баз данных с использованием семантических моделей данных. Мы ограничиваемся двумя разновидностями диаграммных семантических моделей, а именно диаграммами “сущность/связь”, введенными в обиход Питером Ченом, и диаграммами классов языка UML. Вводятся основные понятия этих моделей и обсуждаются методы перехода от концептуальных схем баз данных, представленных в терминах диаграммных моделей, к реляционным схемам баз данных.

ISBN: 978-5-9556-0028-0

Теги: ocl, алгебра, базы данных, естественное соединение, заголовок отношения, игры, каталоги, ключ отношения, кортеж отношения, мультимножество, переменная отношения, программирование, проектирование, проектирование реляционных баз данных, реляционное исчисление, реляционные базы данных, реляционные операции, совместимость, сортировка, тело отношения, университеты, файловые системы, целостность, элементы

Дополнительные курсы

2 часа 30 минут

—

Эволюция устройств внешней памяти и программных систем управления данными

В этой вводной лекции мы, прежде всего, обсудим предпосылки появления в компьютерах устройств внешней памяти, а также обоснуем принципиальную важность дисковых устройств с подвижными магнитными головками для организации информационных систем. Далее будут рассмотрены особенности организации и основное функциональное назначение одного из ключевых компонентов современных операционных систем – систем управления файлами. Наконец, в третьем разделе лекции мы покажем, почему возможностей файловых систем недостаточно для создания информационных программных систем. Будет продемонстрировано, что естественные требования информационных систем к средствам управления данными во внешней памяти приводят к необходимости наличия систем управления базами данных (СУБД). В ходе этого анализа будут определены основные черты, которыми должны обладать СУБД.

—

Введение в реляционную модель данных

В этом курсе, главным образом, обсуждаются различные аспекты реляционных баз данных. Принято считать, что реляционный подход к организации баз данных был заложен в конце 1960-х гг. Эдгаром Коддом. В последние десятилетия этот подход является наиболее распространенным (с оговоркой, что в называемых в обиходе реляционными системах баз данных, основанных на языке SQL, в действительности нарушаются некоторые важные принципы классического реляционного подхода). Достоинствами реляционного подхода принято считать следующие свойства: реляционный подход основывается на небольшом числе интуитивно понятных абстракций, на основе которых возможно простое моделирование наиболее распространенных предметных областей; эти абстракции могут быть точно и формально определены; теоретическим базисом реляционного подхода к организации баз данных служит простой и мощный математический аппарат теории множеств и математической логики; реляционный подход обеспечивает возможность ненавигационного манипулирования данными без необходимости знания конкретной физической организации баз данных во внешней памяти. Компьютерный мир далеко не сразу признал реляционные системы. В 70-е года прошлого века, когда уже были получены почти все основные теоретические результаты и даже существовали первые прототипы реляционных СУБД, многие авторитетные специалисты отрицали возможность добиться эффективной реализации таких систем. Однако преимущества реляционного подхода и развитие методов и алгоритмов организации и управления реляционными базами данных привели к тому, что к концу 80-х годов реляционные системы заняли на мировом рынке СУБД доминирующее положение. В этой лекции на сравнительно неформальном уровне вводятся основные понятия реляционных баз данных, а также определяется сущность реляционной модели данных. Основной целью лекции является демонстрация простоты и возможности интуитивной интерпретации этих понятий. В следующих лекциях будут приводиться более формальные определения, на которых основана теория реляционных баз данных.

—

Базисные средства манипулирования реляционными данными: реляционная алгебра Кодда

В предыдущей лекции упоминались три составляющих реляционной модели данных. Две из них – структурную и целостную части – мы рассмотрели более или менее подробно, а манипуляционной части реляционной модели данных посвящается эта и следующие две лекции. Мы уделяем данной теме такое большое внимание, поскольку понимание формальных механизмов манипулирования реляционными данными исключительно важно для понимания технологии баз данных вообще. В этой лекции после небольшого введения будет рассмотрен вариант реляционной алгебры, предложенный Кристофером Дейтом около 15 лет тому назад. Мне этот вариант алгебры кажется наиболее понятным, хотя предлагаемый набор операций несколько избыточен. В следующей лекции мы обсудим новый «минимальный» вариант алгебры, предложенный Дейтом и Дарвеном в конце 1990-х гг. Возможно, новая алгебра не очень практична, но зато красива и элегантна. После этого в лекции 5 мы перейдем к реляционному исчислению, достаточно подробно рассмотрим один из вариантов реляционного исчисления кортежей и кратко обсудим особенности исчисления доменов.

—

Элементы теории реляционных баз данных: функциональные зависимости и декомпозиция без потерь

Эта и две следующие лекции посвящены вопросам теории реляционных баз данных. Поскольку все направление реляционного подхода к организации баз данных является сугубо практическим, эта теория, главным образом, прагматическая. Основная проблема, на решение которой направлена теория реляционных баз данных, состоит в обнаружении полезных свойств некоторых схем баз данных и выработке способов построения таких схем. Принято кратко называть эту проблему проблемой проектирования реляционных баз данных.

—

Проектирование реляционных баз данных на основе принципов нормализации: первые шаги нормализации

Эта лекция открывает серию из четырех лекций, посвященных проектированию реляционных баз данных. В данной лекции речь пойдет о нормализации схем отношений с учетом только функциональных зависимостей между атрибутами отношений. Эти «первые шаги» нормализации позволяют получить схему базы данных, в которых все переменные отношений находятся в нормальной форме Бойса-Кодда, обычно расцениваемой удовлетворительной для большей части приложений.

—

Проектирование реляционных баз данных на основе принципов нормализации: дальнейшая нормализация

В этой лекции мы обсудим два более сложных вида зависимостей между атрибутами отношений – многозначные зависимости и зависимости проекции/соединения, а также основанные на учете таких зависимостей нормальные формы отношений. Основанная на учете зависимости проекции/соединения пятая нормальная форма отношения является «окончательной» нормальной формой, которую можно получить путем декомпозиции отношений на основе их проецирования.

—

Проектирование реляционных баз данных с использованием семантических моделей: ER-диаграммы

В этой и следующей лекциях обсуждаются подходы к проектированию реляционных баз данных на основе использования семантических моделей данных. Лекции обеспечивают начальный уровень знаний в этой области и не заменяют книг, целиком посвященных данной теме. Настоящая лекция посвящена общему введению в семантические модели данных и краткому рассмотрению диаграммной семантической модели «Сущность-Связь». Анализируются стандартные приемы преобразования концептуальной схемы базы данных, представленной в терминах ER-модели, в реляционную схему.

—

Иллюстрированный самоучитель по SQL для начинающих › Основы реляционных баз данных [страница — 6] | Самоучители по программированию

Основы реляционных баз данных

Модели баз данных

Независимо от размеров баз данных все они относятся к одной из трех нижеприведенных моделей.

• Реляционная. Если сейчас где-нибудь развертывают новую систему, предназначенную для управления базами данных, то почти всегда такая система является реляционной. Конечно, в организациях, где уже вложено много ресурсов в иерархическую и сетевую технологии, могут наращивать и имеющуюся модель. Однако в группах, где нет необходимости поддерживать совместимость с унаследованными от прошлого системами, для своих баз данных почти всегда выбирают реляционную модель.
• Иерархическая. Иерархические базы данных получили такое название потому, что имеют простую иерархическую структуру, позволяющую иметь быстрый доступ к данным. Их недостатками являются избыточность данных, т.е. их дублирование, и негибкость структуры, что усложняет модификацию таких баз данных.
• Сетевая. В сетевых базах данных дублирование минимально, но за это приходится платить сложностью структуры.

Первыми базами данных, получившими широкое распространение, были большие базы данных организаций, созданные в соответствии с иерархической или сетевой моделью. Через несколько лет появились системы, созданные в соответствии с реляционной моделью. Язык SQL является по-настоящему современным; он применяется только к реляционной модели и ее производной – объектно-реляционной модели. Так что в этом месте книги остается сказать иерархической и сетевой моделям: «Приятно было познакомиться, а теперь – до свидания».

Новые системы управления базами данных, которые не являются реляционными, соответствуют, скорее всего, более новой, чем реляционная, объектной модели или гибридной объектно-реляционной модели.

Реляционная модель

Впервые реляционную модель баз данных сформулировал в 1970 году работавший в компании IBM доктор И.Ф. Кодд (E. F. Codd), а примерно десятилетие спустя эта модель начала появляться в готовых продуктах. По иронии судьбы первую реляционную СУБД разработала не IBM. Такая честь выпала на долю маленькой компании-новичка, назвавшей свой продукт Oracle.

Базы данных, созданные на основе предыдущих моделей, были заменены реляционными, потому что не имели тex ценных свойств, которые и отличают реляционные базы от баз других типов. Вероятно, самым важным из этих свойств является то, что в реляционной базе данных можно менять структуру, не внося изменений в приложения. Такого не скажешь о приложениях, созданных на основе старых структур. Предположим, например, что в таблицу базы данных вы добавили один или несколько новых столбцов. В этом случае нет необходимости менять никакое из уже написанных приложений, которые будут продолжать обрабатывать эту таблицу, – только если вы не изменили столбцы, с которыми работают эти приложения.

Внимание:
Конечно, если вы удалили столбец, к которому обращается имеющееся приложение, то какая бы модель базы данных ни применялась, вы столкнетесь с трудностями. Один из лучших способов устроить аварийное завершение работы приложения базы данных – запросить у него такую информацию, которой нет в вашей базе данных.

Почему реляционная модель лучше

В приложениях, работающих с СУБД, которые следуют иерархической или сетевой модели, структура базы данных «зашита» в само приложение. Это означает, что приложение зависит от определенной физической реализации базы данных. При добавлении в базу данных нового атрибута вам, чтобы привести свое приложение в соответствие с изменением базы, придется это приложение изменить, причем неважно, будет ли оно использовать новый атрибут.

У реляционных баз данных более гибкая структура. Приложения для таких баз поддерживать легче, чем те, что написаны для иерархических или сетевых баз данных. Эта гибкость структуры дает возможность получать такие комбинации данных, которые, возможно, еще не были нужны при проектировании базы данных.

Компоненты реляционной базы данных

Гибкость реляционных баз данных объясняется тем, что их данные находятся в таблицах, которые в значительной степени независимы друг от друга. В таблицу данные можно добавлять, удалять их из нее, вносить в них изменения и при этом не затрагивать данные из других таблиц – если только таблица не является родительской по отношению к этим другим таблицам. (Об отношениях родительских и дочерних таблиц рассказывается в главе 5, но там речь пойдет не о конфликте поколений.) В этом разделе будет показано из чего состоят таблицы и как они связаны с другими частями реляционной базы данных.

Что такое реляционная база данных?

На чтение 7 мин Просмотров 75 Опубликовано 07.04.2020

Большинство разработчиков сталкиваются с работой с базами данных в своей повседневной работе, но не у всех хватает времени, чтобы ознакомиться с теорией. Однако это вызывает много вопросов в самый неподходящий момент. Что такое реляционная база данных? Почему реляционные базы данных используют первичные ключи и внешние ключи? Что именно должно происходить здесь или там?

Чтобы иметь возможность профессионально работать с данными, вы должны понимать различные типы баз данных и их уникальные особенности. В этом всеобъемлющем руководстве мы познакомим вас с наиболее популярным типом, называемым реляционной базой данных.

Базы данных и их типы

Без использования базы данных все данные, которые вы создаёте или собираете, будут напоминать случайную кучу без какого-либо порядка. Вы не можете получить доступ и использовать его для своих нужд. Теперь база данных — это решение для хранения данных, которое предоставляет вам не только пространство для хранения ваших данных, но и мощные методы для манипулирования ими. Базы данных занимают важное место в компьютерных технологиях с 1960-х годов. Для управления ими мы используем специальный вид программного обеспечения — систему управления базами данных (сокращённо СУБД).

В зависимости от конкретных потребностей, которые есть у вас или вашей компании, вы можете выбрать один из нескольких типов баз данных. Это могут быть операционные, личные, распределённые, конечные пользователи и т.д. Однако реляционные базы данных настолько популярны, что некоторые разработчики даже упрощают типизацию баз данных до двух групп: реляционных или нереляционных. Поскольку SQL (язык структурированных запросов) является стандартным методом работы с первым, последний иногда также называют NoSQL . Несколько простых примеров нереляционной базы данных — это хранилища ключей-значений, хранилища документов или графические базы данных. Хотя мы должны признать, что их популярность растёт, реляционные базы данных по-прежнему занимают львиную долю рынка.

Что такое реляционная база данных

Первым, кто упомянул термин реляционная база данных, был Эдгар Ф. Кодд в 1962 году. Работая в IBM, он увидел основные недостатки в навигационных базах данных, которые использовались в то время. По его словам, они не только слишком сложны в использовании, но и не было надёжной теории, подтверждающей принципы. Пытаясь решить эти проблемы, он написал статью под названием «Реляционная модель данных для больших общих банков данных» . IBM не хотела воплощать свои идеи в жизнь. Однако благодаря этой новаторской работе по переопределению моделей баз данных Эдгар Ф. Кодд получил престижную премию Тьюринга в 1981 году.

Чтобы полностью понять, что такое реляционная база данных, вы должны понимать, что до того, как они появились, разработчики использовали простые базы данных. Вместо таблиц файлы содержали длинные тексты, в которых записи были разделены вертикальной чертой:

Employee, Team, Experience|Anna, Developers, 7 years|Melissa, Developers, 3 years|Andrew, Developers, 4 years|Stanley, Designers, 4 years|Andy, Designers, 5 years|Christina, Designers, 2 years

Вы можете представление, что это делает доступ и использование данных неудобным. Вы не могли сортировать, искать или фильтровать. Однако в реляционной базе данных данные хранятся с использованием чёткой структуры: таблицы со столбцами и строками.

Каждый столбец (также называемый атрибутом или полем) имеет отдельное имя и назначенный ему определённый тип данных. Каждый фрагмент данных заполняет строку, также называемую кортежем или записью. Пример, который мы видели ранее, теперь будет иметь три столбца (Сотрудник, Команда и Опыт) и шесть записей (по одной для каждого человека). Каждый из этих столбцов будет хранить строковые типы данных, или мы можем сделать столбец Experience, чтобы он содержал только целые числа и вводил только количество лет.

Проектирование реляционной базы данных: объяснение отношений

Узнав, что такое реляционная база данных, вы заметите, что сам термин очень показателен: реляционная база данных — это та, которая допускает отношения базы данных.

Для базы данных этого типа довольно часто иметь до тысячи таблиц. Связь в дизайне базы данных устанавливается, когда два или более из них содержат некоторые связанные данные и, следовательно, связаны друг с другом. Это не только упрощает обслуживание данных, но и повышает их целостность и безопасность. Реляционные базы данных также легче масштабировать и расширять.

Существует три типа отношений в дизайне базы данных. Наиболее распространёнными являются «один ко многим»: это означает, что строка в одной таблице может соответствовать нескольким строкам в другой, но не наоборот. В приведённом выше примере один сотрудник мог принадлежать только одной команде, однако в одной команде было несколько сотрудников. Если бы у нас была другая таблица под названием «Проекты» , она могла стать прекрасным примером отношения многих ко многим : каждый человек мог работать над несколькими проектами, а в каждом проекте могли работать несколько человек. Отношения «один к одному» в базе данных, вероятно, наименее распространены.

Идентификация и связь: используя правильные ключи

Теперь, почему реляционные базы данных используют первичные ключи и внешние ключи? Это касается и отношений с базой данных. Каждая таблица в базе данных имеет один или несколько столбцов, которые выступают в качестве первичного ключа. Его целью является идентификация записей в таблице, поэтому значение каждой записи в этом столбце должно быть уникальным. Например, вместо имени клиента вы должны использовать, скажем, номер заказа. Когда вы зададите столбец в качестве первичного ключа, система убедится, что вы не можете ввести одно и то же значение дважды.

Используя внешний ключ, вы можете создать связь между записями в двух отдельных таблицах. Это столбец (или несколько), который содержит значения, соответствующие первичному ключу другой таблицы. Вы не можете добавить запись, которой нет в ссылочной таблице, в таблицу с внешним ключом. Представьте, что у вас есть две таблицы: клиенты и заказы. Вы можете легко связать первый со вторым, создав внешний ключ, который ссылается на столбец первичного ключа (скорее всего, идентификатор клиента).

Системы управления реляционными базами данных и SQL

Теперь, когда вы понимаете, что такое реляционная база данных, вы можете начать искать программное обеспечение для управления ею. Поскольку мы имеем дело с самым популярным типом баз данных в мире, вы можете выбрать из множества уже хорошо известных имён, таких как MySQL, PostgreSQL, Oracle или SQL Server. Большинство начинающих предпочитают первые два, так как они с открытым исходным кодом и полностью бесплатны для использования. Как Oracle, так и SQL Server имеют бесплатные версии, но существуют определённые ограничения для функциональных возможностей, которые вы можете использовать.

Согласно рейтингу DB-Engines , Oracle в настоящее время является самой популярной системой управления реляционными базами данных в мире. Неудивительно, что, согласно их веб-сайту , это «самоуправление, самозащищенность и самовосстановление» с 2018 года. Благодаря тому, что машинное обучение оставляет гораздо меньше ручного труда реальному человеку, система способна обеспечить более высокий уровень безопасности и снизить риск ошибок. Естественно, это также намного проще в использовании, так как сама Oracle выполняет много задач. Следует отметить, что с 2010 года MySQL также принадлежит корпорации Oracle, а поддержка огромной компании сильно влияет на надёжность системы. В рейтинге, упомянутом выше, MySQL занимает второе место.

Заключение

Выбор системы управления реляционными базами данных зависит исключительно от потребностей ваших проектов. Теперь, когда вы знакомы с тем, что такое реляционная база данных, вам будет легче прояснить ваши ожидания в отношении неё.

IBM100 — реляционная база данных

В 1970 году Эдгар Ф. Кодд, математик с оксфордским образованием, работающий в исследовательской лаборатории IBM в Сан-Хосе, опубликовал документ, показывающий, как можно получить доступ к информации, хранящейся в больших базах данных, не зная, как эта информация была структурирована или где она находилась в базе данных. .

До тех пор получение информации требовало относительно сложных компьютерных знаний или даже услуг специалистов, которые знали, как писать программы для получения конкретной информации — трудоемкая и дорогостоящая задача.

Базы данных, которые использовались для получения одной и той же информации снова и снова и предсказуемым образом, например, ведомость материалов для производства, были хорошо зарекомендовали себя в то время. Кодд открыл дверь в новый мир независимости данных. Пользователям не нужно быть специалистами, им не нужно знать, где находится информация или как компьютер ее извлекает. Теперь они могли больше концентрироваться на своем бизнесе, а не на компьютерах.

Кодд назвал свою статью «Реляционная модель данных для больших общих банков данных.Ученые-компьютерщики назвали это «революционной идеей».

Сегодня простота и гибкость реляционных баз данных сделали их предпочтительным выбором для финансовых отчетов, производственной и логистической информации, а также данных о персонале. Большинство рутинных операций с данными — доступ к банковским счетам, использование кредитных карт, торговля акциями, бронирование поездок, покупка вещей в Интернете — все используют структуры, основанные на теории реляционных баз данных.

Идея

Кодда породила новое семейство продуктов для IBM, в основе которых
IBM
^® DB2
Система управления базами данных ^® , а также стандартный компьютерный язык для работы с реляционными базами данных, называемый SQL.

Согласно некрологу, опубликованному в New York Times для Кодда, «… до того, как работа доктора Кодда попала в коммерческие продукты, электронные базы данных были« полностью специальными и беспорядочными », — сказал Крис Дейт, эксперт по реляционным данным, работавший над DB2. в IBM, прежде чем стать деловым партнером доктора Кодда ».

Как и многие революционные идеи, реляционная база данных возникла непросто.

К 1960-м годам огромные объемы данных, хранящиеся в новых мэйнфреймах мира, многие из которых были компьютерами IBM System / 360, превратились в проблему.Вычисления на мэйнфреймах были дорогими и часто стоили сотни долларов за минуту. Значительную часть этих затрат составляла сложность управления базами данных.

Кодд, который добавил к своему математическому образованию докторскую степень по информатике, когда он приехал в Соединенные Штаты из своей родной Англии, решил решить эту проблему. Он начал с элегантно простой посылки: он хотел иметь возможность запрашивать информацию у компьютера, а затем позволить компьютеру выяснить, где и как хранится информация и как ее получить.

Дон Чемберлин из IBM сказал, что «основная идея Кодда заключалась в том, что отношения между элементами данных должны основываться на их значениях, а не на отдельно заданных связях или вложениях. Это понятие значительно упростило спецификацию запросов и обеспечило беспрецедентную гибкость для использования существующих наборов данных новыми способами ».

В своей основополагающей статье Кодд писал, что он использовал термин
отношение в математическом смысле теории множеств, как отношение между группами множеств.Проще говоря, его решение для реляционной базы данных обеспечивало уровень независимости данных, который позволял пользователям получать доступ к информации, не разбираясь в деталях физической структуры базы данных.

Какой бы увлекательной ни была теория для технического сообщества, она все же оставалась теорией. Его нужно было тщательно протестировать, чтобы понять, работает ли и как. В течение нескольких лет IBM решила продолжить продвижение своей установленной иерархической системы баз данных IBM IMS (Information Management System).Иерархическая система использует древовидную структуру для таблиц данных. Хотя IMS может быть быстрее, чем DB2 для общих задач, может потребоваться больше усилий по программированию, чтобы разработать и поддерживать его для неосновных задач. Реляционные базы данных зарекомендовали себя лучше в случаях, когда запросы часто меняются или требуют различных точек зрения.

IBM, Rockwell и Caterpillar разработали IMS в 1966 году, чтобы помочь отслеживать миллионы деталей и материалов, используемых в космической программе NASA Apollo. Это по-прежнему лучшая иерархическая система управления базами данных IBM.

В 1973 году Исследовательская лаборатория Сан-Хосе — ныне Исследовательский центр Альмадена — начала программу под названием System R (R для реляционных), чтобы доказать теорию отношений с помощью того, что она называла «промышленной реализацией». Результатом этого проекта стали выдающиеся изобретения, которые стали основой успеха IBM в области реляционных баз данных.

Дон Чемберлин и Рэй Бойс изобрели SQL для языка структурированных запросов, который сегодня является наиболее широко используемым компьютерным языком для запросов к реляционным базам данных.Патрисия Селинджер разработала оптимизатор, основанный на затратах, который делает работу с реляционными базами данных более рентабельной и эффективной. А Раймонд Лори изобрел компилятор, который сохраняет планы запросов к базе данных для будущего использования.

В 1983 году IBM представила семейство реляционных баз данных DB2, названное так потому, что это было второе семейство программного обеспечения IBM для управления базами данных. Сегодня базы данных DB2 обрабатывают миллиарды транзакций каждый день. Это один из самых успешных программных продуктов IBM. По словам Арвинда Кришны, генерального менеджера IBM Information Management, DB2 продолжает оставаться лидером в области инновационного программного обеспечения для реляционных баз данных.

Доктор Кодд, известный своим коллегам как «Тед», был удостоен звания стипендиата IBM в 1976 году, а в 1981 году Ассоциация вычислительной техники вручила ему премию Тьюринга за большой вклад в область вычислений. Тьюринг признан лауреатом Нобелевской премии в области вычислительной техники.

реляционных и нереляционных баз данных | MongoDB

Что такое нереляционная база данных?

Нереляционная база данных, иногда называемая NoSQL (Not Only SQL), — это любая база данных, в которой не используются концепции структурированных данных таблиц, полей и столбцов из реляционных баз данных.Нереляционные базы данных также были разработаны с учетом облачных вычислений, что делает их прекрасными при горизонтальном масштабировании. Существует несколько различных групп типов баз данных, которые хранят данные по-разному:

Базы данных документов

Базы данных документов хранят данные в документах, которые обычно представляют собой структуры, подобные JSON, которые поддерживают различные типы данных. Эти типы включают строки; числа типа int, float и long; финики; объекты; массивы; и даже вложенные документы. Данные хранятся парами, аналогично парам ключ / значение.

Поскольку документы похожи на JSON, их намного легче читать и понимать как пользователя. Документы также хорошо сопоставляются с объектами в коде объектно-ориентированных языков программирования, что значительно упрощает работу.

Также отсутствует схема, что означает, что вы можете иметь гибкость при вставке документов различной формы. Однако некоторые системы баз данных документов позволяют применять проверку схемы, если вам нужны другие преимущества баз данных документов, но с определенной формой данных.

Документы также считаются отдельными единицами, что означает, что они могут быть распределены по нескольким серверам. Кроме того, базы данных являются самовосстанавливающимися, что означает высокую доступность.

Базы данных документов также обладают высокой масштабируемостью. В отличие от реляционных баз данных, где традиционно вы можете масштабироваться только по вертикали (ЦП, место на жестком диске и т. Д.), Нереляционные базы данных, включая базы данных документов, также можно масштабировать по горизонтали. Это означает, что базы данных дублируются на нескольких серверах, но при этом остаются синхронизированными.

База данных «ключ-значение»

Это базовый тип базы данных, в которой информация хранится в двух частях: ключ и значение. Затем ключ используется для извлечения информации из базы данных.

Простота базы данных ключ-значение также является преимуществом. Поскольку все хранится как уникальный ключ и значение, которое является либо данными, либо местом для данных, чтение и запись всегда будут быстрыми.

Однако эта простота также ограничивает тип сценариев использования, для которых она может использоваться.Более сложные требования к данным не поддерживаются.

Графические базы данных

Графические базы данных являются наиболее специализированными из нереляционных типов баз данных. Они используют структуру элементов, называемых узлами, в которых хранятся данные, а ребра между ними содержат атрибуты взаимосвязи.

Отношения определены по краям, что делает поиск, связанный с этими отношениями, естественным образом быстрым. Кроме того, они гибкие, потому что можно легко добавлять новые узлы и ребра. Им также не обязательно иметь определенную схему, как в традиционной реляционной базе данных.

Однако они не очень хороши для запросов ко всей базе данных, где отношения не определены или вообще не определены. У них также нет стандартного языка для запросов, что означает, что переход между разными типами графовых баз данных требует обучения.

Базы данных с широкими столбцами

Базы данных с широкими столбцами, подобные реляционным базам данных, хранят данные в таблицах, столбцах и строках. Однако имена и форматирование столбцов не обязательно должны совпадать в каждой строке.Столбцы могут даже храниться на нескольких серверах. Они считаются двумерными хранилищами ключей и значений, поскольку в них используется многомерное сопоставление для ссылки на данные по строкам и столбцам.

Подобно базам данных с двумя столбцами «ключ-значение», базы данных с широкими столбцами имеют то преимущество, что они гибкие, поэтому запросы выполняются быстро. Благодаря своей гибкости они хорошо справляются с обработкой «больших данных» и неструктурированных данных.

Однако, по сравнению с реляционными базами данных, базы данных с широкими столбцами намного медленнее при обработке транзакций.Столбцы группируют похожие атрибуты, а не используют строки, и хранят их в отдельных файлах, что означает, что транзакции должны выполняться в нескольких файлах.

404 | Микро Фокус

Понимание реляционных баз данных | DigitalOcean

Введение

Системы управления базами данных (СУБД) — это компьютерные программы, которые позволяют пользователям взаимодействовать с базой данных. СУБД позволяет пользователям контролировать доступ к базе данных, записывать данные, выполнять запросы и выполнять любые другие задачи, связанные с управлением базой данных.

Однако для выполнения любой из этих задач СУБД должна иметь какую-то базовую модель, которая определяет, как организованы данные. Реляционная модель — это один из подходов к организации данных, который нашел широкое применение в программном обеспечении баз данных с тех пор, как он был впервые разработан в конце 1960-х, настолько, что на момент написания этой статьи четыре из пяти самых популярных СУБД являются реляционными.

В этой концептуальной статье рассказывается об истории реляционной модели, о том, как реляционные базы данных организуют данные и как они используются сегодня.

История реляционной модели

Базы данных представляют собой логически смоделированные кластеры информации или данных . Любая коллекция данных — это база данных, независимо от того, как и где она хранится. Даже картотека, содержащая информацию о заработной плате, является базой данных, как и стопка бланков больничных пациентов или коллекция информации о клиентах, разбросанная по разным адресам. До того, как хранение и управление данными с помощью компьютеров стало обычной практикой, физические базы данных, подобные этим, были единственными доступными правительственным и бизнес-организациям, которым требовалось хранить информацию.

Примерно в середине 20-го века развитие информатики привело к появлению машин с большей вычислительной мощностью, а также большей емкостью локальной и внешней памяти. Эти достижения привели к тому, что компьютерные ученые начали осознавать потенциал этих машин для хранения и управления все большими объемами данных.

Однако не существовало никаких теорий о том, как компьютеры могут организовать данные осмысленным и логическим образом. Одно дело хранить несортированные данные на машине, но гораздо сложнее разработать системы, которые позволяют добавлять, извлекать, сортировать и иным образом управлять этими данными единообразными и практичными способами.Потребность в логической структуре для хранения и организации данных привела к ряду предложений о том, как использовать компьютеры для управления данными.

Одной из ранних моделей баз данных была иерархическая модель , в которой данные организованы в древовидную структуру, аналогичную современным файловым системам. В следующем примере показано, как может выглядеть макет части иерархической базы данных, используемой для категоризации животных:

Иерархическая модель широко применялась в ранних системах управления базами данных, но также оказалась несколько негибкой.В этой модели, хотя отдельные записи могут иметь несколько «дочерних», каждая запись может иметь только одного «родителя» в иерархии. Из-за этого эти более ранние иерархические базы данных были ограничены представлением только отношений «один-к-одному» и «один-ко-многим». Отсутствие отношений «многие ко многим» может привести к проблемам при работе с точками данных, которые вы хотите связать с несколькими родителями.

В конце 1960-х Эдгар Ф. Кодд, ученый-компьютерщик, работавший в IBM, разработал реляционную модель управления базами данных.Реляционная модель Кодда позволяла связывать отдельные записи более чем с одной таблицей, тем самым обеспечивая отношения «многие ко многим» между точками данных в дополнение к отношениям «один ко многим». Это обеспечивало большую гибкость, чем другие существующие модели, когда дело доходило до проектирования структур баз данных, и означало, что системы управления реляционными базами данных (СУБД) могли удовлетворить гораздо более широкий спектр бизнес-потребностей.

Кодд предложил язык для управления реляционными данными, известный как Alpha, который повлиял на развитие более поздних языков баз данных.Двое коллег Кодда из IBM, Дональд Чемберлин и Рэймонд Бойс, создали один такой язык, вдохновленный Alpha. Они назвали свой язык SEQUEL , сокращенно от S tructured E nglish Que ry L anguage, но из-за существующей торговой марки они сократили название своего языка до SQL (более формально именуемого Язык структурированных запросов ).

Из-за аппаратных ограничений ранние реляционные базы данных все еще были чрезмерно медленными, и потребовалось некоторое время, чтобы технология получила широкое распространение.Но к середине 1980-х годов реляционная модель Кодда была реализована в ряде коммерческих продуктов для управления базами данных как от IBM, так и от ее конкурентов. Эти поставщики также последовали примеру IBM, разработав и внедрив свои собственные диалекты SQL. К 1987 году и Американский национальный институт стандартов, и Международная организация по стандартизации ратифицировали и опубликовали стандарты для SQL, укрепив его статус как принятого языка для управления СУБД.

Широкое использование реляционной модели во многих отраслях привело к ее признанию в качестве стандартной модели для управления данными.Даже с появлением различных баз данных NoSQL в последние годы реляционные базы данных остаются доминирующими инструментами для хранения и организации данных.

Как реляционные базы данных организуют данные

Теперь, когда у вас есть общее представление об истории реляционной модели, давайте подробнее рассмотрим, как модель организует данные.

Самыми фундаментальными элементами в реляционной модели являются отношений , которые пользователи и современные СУБД распознают как таблицы .Отношение — это набор из кортежей или строк в таблице, где каждый кортеж имеет набор из атрибутов или столбцов:

Столбец — это наименьшая организационная структура реляционной базы данных, представляющая различные аспекты, определяющие записи в таблице. Отсюда их более формальное название — атрибуты. Вы можете рассматривать каждый кортеж как уникальный экземпляр любого типа людей, объектов, событий или ассоциаций, содержащихся в таблице. Этими примерами могут быть сотрудники компании, продажи в онлайн-бизнесе или результаты лабораторных тестов.Например, в таблице, содержащей записи о сотрудниках учителей в школе, кортежи могут иметь такие атрибуты, как , имя , предметов, , , начальная_дата, и т. Д.

При создании столбцов вы указываете тип данных , который определяет, какие типы записей разрешены в этом столбце. РСУБД часто реализуют свои собственные уникальные типы данных, которые не могут быть напрямую взаимозаменяемы с аналогичными типами данных в других системах. Некоторые распространенные типы данных включают даты, строки, целые числа и логические значения.

В реляционной модели каждая таблица содержит по крайней мере один столбец, который может использоваться для уникальной идентификации каждой строки, называемый первичным ключом . Это важно, потому что это означает, что пользователям не нужно знать, где их данные физически хранятся на машине; вместо этого их СУБД может отслеживать каждую запись и возвращать их на разовой основе. В свою очередь, это означает, что записи не имеют определенного логического порядка, и пользователи имеют возможность возвращать свои данные в любом порядке или через любые фильтры, которые они пожелают.

Если у вас есть две таблицы, которые вы хотите связать друг с другом, вы можете сделать это с помощью внешнего ключа . Внешний ключ — это, по сути, копия первичного ключа одной таблицы («родительской» таблицы), вставленная в столбец другой таблицы («дочерней»). В следующем примере показана взаимосвязь между двумя таблицами, одна из которых используется для записи информации о сотрудниках компании, а другая — для отслеживания продаж компании. В этом примере первичный ключ таблицы EMPLOYEES используется как внешний ключ таблицы SALES :

Если вы попытаетесь добавить запись в дочернюю таблицу, а значение, введенное в столбец внешнего ключа, не существует в первичном ключе родительской таблицы, оператор вставки будет недействительным.Это помогает поддерживать целостность на уровне отношений, поскольку строки в обеих таблицах всегда будут связаны правильно.

Структурные элементы реляционной модели помогают хранить данные в организованном порядке, но хранение данных полезно только в том случае, если вы можете их получить. Чтобы получить информацию из СУБД, вы можете выполнить запрос или структурированный запрос набора информации. Как упоминалось ранее, большинство реляционных баз данных используют SQL для управления данными и запросов к ним. SQL позволяет фильтровать и манипулировать результатами запроса с помощью различных предложений, предикатов и выражений, что дает вам точный контроль над тем, какие данные будут отображаться в наборе результатов.

Преимущества и ограничения реляционных баз данных

Имея в виду основную организационную структуру реляционных баз данных, давайте рассмотрим некоторые из их преимуществ и недостатков.

Сегодня как SQL, так и базы данных, реализующие его, несколько отличаются от реляционной модели Кодда. Например, модель Кодда диктует, что каждая строка в таблице должна быть уникальной, в то время как из соображений практичности большинство современных реляционных баз данных допускают дублирование строк.Есть такие, которые не считают базы данных SQL настоящими реляционными базами данных, если они не соответствуют каждой из спецификаций Кодда для реляционной модели. Однако на практике любая СУБД, которая использует SQL и хотя бы частично придерживается реляционной модели, скорее всего, будет называться системой управления реляционными базами данных.

Хотя популярность реляционных баз данных быстро росла, некоторые недостатки реляционной модели начали проявляться по мере того, как данные становились более ценными, и предприятия начали их хранить.Во-первых, может быть сложно масштабировать реляционную базу данных по горизонтали. Горизонтальное масштабирование или горизонтальное масштабирование — это практика добавления большего количества машин к существующему стеку, чтобы распределить нагрузку и обеспечить больший трафик и более быструю обработку. Это часто контрастирует с вертикальным масштабированием , которое включает обновление оборудования существующего сервера, обычно путем добавления дополнительной оперативной памяти или ЦП.

Причина, по которой реляционную базу данных сложно масштабировать по горизонтали, связана с тем фактом, что реляционная модель разработана для обеспечения согласованности , что означает, что клиенты, запрашивающие одну и ту же базу данных, всегда будут получать одни и те же данные.Если вы масштабируете реляционную базу данных по горизонтали на нескольких машинах, становится сложно обеспечить согласованность, поскольку клиенты могут записывать данные на один узел, но не на другие. Скорее всего, будет задержка между начальной записью и временем, когда другие узлы обновятся, чтобы отразить изменения, что приведет к несогласованности между ними.

Еще одно ограничение, представленное СУБД, заключается в том, что реляционная модель была разработана для управления структурированными данными , или данными, которые соответствуют предопределенному типу данных или, по крайней мере, организованы некоторым предопределенным образом, что делает их легко сортируемыми и доступными для поиска.Однако с распространением персональных компьютеров и распространением Интернета в начале 1990-х годов неструктурированных данных , таких как сообщения электронной почты, фотографии, видео и т. Д., Стали более распространенными.

Ничто из этого не означает, что реляционные базы данных бесполезны. Напротив, реляционная модель по-прежнему остается доминирующей структурой для управления данными по прошествии более 40 лет. Их распространенность и долговечность означают, что реляционные базы данных являются зрелой технологией, что само по себе является одним из их основных преимуществ.Существует множество приложений, предназначенных для работы с реляционной моделью, а также множество профессиональных администраторов баз данных, которые являются экспертами в области реляционных баз данных. Для тех, кто хочет начать работу с реляционными базами данных, также доступен широкий спектр печатных и онлайн-ресурсов.

Еще одно преимущество реляционных баз данных состоит в том, что почти каждая СУБД поддерживает транзакций . Транзакция состоит из одного или нескольких отдельных операторов SQL, выполняемых последовательно как единая единица работы.Транзакции представляют собой подход «все или ничего», что означает, что каждый оператор SQL в транзакции должен быть действительным; в противном случае вся транзакция завершится неудачно. Это очень полезно для обеспечения целостности данных при внесении изменений в несколько строк или таблиц.

Наконец, реляционные базы данных чрезвычайно гибки. Они использовались для создания множества различных приложений и продолжают эффективно работать даже с очень большими объемами данных. SQL также чрезвычайно мощный инструмент, позволяющий добавлять и изменять данные «на лету», а также изменять структуру схем и таблиц базы данных, не влияя на существующие данные.

Заключение

Благодаря своей гибкости и дизайну, обеспечивающему целостность данных, реляционные базы данных по-прежнему остаются основным способом управления данными и их хранения спустя более пятидесяти лет после их появления. Даже с появлением различных баз данных NoSQL в последние годы понимание реляционной модели и того, как работать с СУБД, является ключевым моментом для любого, кто хочет создавать приложения, использующие возможности данных.

Чтобы узнать больше о нескольких популярных СУБД с открытым исходным кодом, мы рекомендуем вам ознакомиться с нашим сравнением различных реляционных баз данных SQL с открытым исходным кодом.Если вы хотите узнать больше о базах данных в целом, мы рекомендуем вам ознакомиться с нашей полной библиотекой контента, связанного с базами данных.

Введение в реляционные базы данных — База знаний MariaDB

Что такое база данных?

Самый простой способ понять базу данных — это набор связанных файлов. Представьте себе файл (бумажный или цифровой) с заказами на продажу в магазине. Затем есть еще один файл продуктов, содержащий записи о запасах. Чтобы выполнить заказ, вам нужно будет найти продукт в файле заказа, а затем найти и настроить уровни запасов для этого конкретного продукта в файле продукта.База данных и программное обеспечение, управляющее базой данных, называемое системой управления базами данных (СУБД), помогает в решении такого рода задач.

Большинство баз данных сегодня — это реляционных баз данных, названы так, потому что они имеют дело с таблицами данных, связанных общим полем. Например, в таблице 1 ниже показана таблица продуктов, а в таблице 2 — таблица счетов-фактур. Как видите, связь между двумя таблицами основана на общем поле product_code . Любые две таблицы могут быть связаны друг с другом, просто имея общее поле.

Стол 1

Стол 2

Терминология базы данных

Давайте внимательнее рассмотрим две предыдущие таблицы, чтобы увидеть, как они организованы:

• Каждая таблица состоит из множества строк и столбцов .
• Каждая новая строка содержит данные об одной единственной сущности (например, об одном продукте или одной строке заказа). Это называется записью . Например, первая строка в таблице 1 — это запись; в нем описывается продукт A416, который представляет собой коробку с гвоздями стоимостью четырнадцать центов.Термины строка и запись взаимозаменяемы.
• Каждый столбец (также называемый атрибутом ) содержит один фрагмент данных, относящийся к записи, называемый кортежем . Примерами атрибутов являются количество проданного товара или цена товара. Атрибут при обращении к таблице базы данных называется полем . Например, данные в столбце Описание в таблице 1 являются полями. Термины атрибута и поля являются взаимозаменяемыми.

При такой структуре база данных дает вам возможность манипулировать этими данными: SQL. SQL (язык структурированных запросов) — мощный способ поиска записей или внесения изменений. Почти все СУБД используют SQL, хотя многие добавили в него свои собственные улучшения. Это означает, что когда вы изучаете SQL при использовании MariaDB, почти все это не относится к MariaDB и может использоваться с другими реляционными базами данных, такими как PostgreSQL, MySQL, Oracle и SQL Server. MariaDB изначально создавалась как прямая замена MySQL, поэтому MariaDB и MySQL особенно близки.

реляционных баз данных и изменения — MarkLogic

Мэтт Аллен (Matt Allen) — вице-президент по маркетингу продуктов, ответственный за маркетинг всех функций и преимуществ MarkLogic во всех вертикалях. В этой роли Мэтт взаимодействует с командой разработчиков продукта и инженеров, а также с отделом продаж и маркетинга, чтобы создавать контент и мероприятия, которые просвещают и вдохновляют на внедрение технологии. Мэтт проживает в…

Сегодня изменения происходят часто, и моделирование данных представляет собой огромную проблему из-за времени и ресурсов, которые требуются реляционным базам данных.К сожалению, при использовании реляционной базы данных даже простое изменение, такое как добавление или замена столбца в таблице, может стоить миллион долларов.

От ИТ-директоров до разработчиков — все понимают, что реляционные базы данных просто не предназначены для решения проблем, связанных с сегодняшними данными. Вот почему в последнее время на рынке появилось много данных и новых продуктов для баз данных. Список с каждым годом становится все больше и больше. Фактически, эта тенденция продолжается уже несколько лет, и теперь бывший ИТ-директор США.Южное федеральное правительство, Вивек Кундра, даже прокомментировал это на конференции еще в 2009 году:

«Это представление о данных в структурированной реляционной базе данных мертво».
Вивек Кундра, бывший ИТ-директор Федерального правительства США

В ближайшие недели я собираюсь написать серию сообщений в блоге, в которых исследуются ключевые причины, по которым я считаю это утверждение верным — почему реляционные базы данных не работают и нам нужна новая модель. В каждом посте я буду рассматривать одну ключевую причину , почему реляционные базы данных не решают проблемы с сегодняшними данными .Первая причина в том, что реляционные базы данных не предназначены для обработки изменений.

Сегодняшняя проблема с разнообразием данных

В современном мире все быстрее. Данные создаются быстрее, а данные меняются быстрее. Кроме того, вопросы, задаваемые в отношении данных, также меняются быстрее, чтобы соответствовать новым бизнес-требованиям, предъявляемым к быстрой динамике рынка, новому управлению, услугам по запросу или приобретениям и дополнительным компаниям. Сегодня решения принимаются за минуты, а не дни, и данные для поддержки этих решений должны доставляться в правильном формате — с меньшей задержкой и большей эффективностью.

Кроме того, разнообразие данных увеличивается, поскольку организациям сложно обрабатывать данные различных форм, размеров и типов, объем которых быстро растет и изменяется. Новые приложения, слияния и поглощения, а также изменение назначения данных — распространенные причины, которые приводят к несоответствию структурированных данных, не говоря уже обо всех неструктурированных данных, которые не учитываются.

Чтобы понять, почему это проблематично, лучше внимательнее взглянуть на то, как данные моделируются в реляционной базе данных…

Создание диаграммы E-R

Реляционные базы данных упорядочивают данные в таблицах со строками и столбцами, как в электронных таблицах в Microsoft Excel.Каждая строка представляет собой уникальную запись, а каждый столбец описывает уникальные атрибуты. Один столбец выбирается в качестве первичного ключа для однозначной идентификации каждой строки в таблице.

Итак, предположим, вы моделировали реляционную базу данных для клиентов и продуктов, которые они заказали. Вы можете начать с создания таблицы «Клиенты» со столбцом «Идентификатор клиента», который будет использоваться в качестве первичного ключа. Вы должны создать дополнительные столбцы для каждого атрибута о каждом клиенте, такие как «Имя», «Фамилия» и «Адрес», определяя тип данных, которые будут храниться в каждом из них.Затем вы связываете «CustomerID» с другой таблицей «Заказы», ​​в которой хранится информация о покупках клиента. Каждая строка в таблице «Заказы» будет иметь свой собственный уникальный идентификатор, а также ссылку на первичный ключ таблицы «Клиенты».

Вы продолжаете этот процесс создания различных таблиц, гарантируя, что ваш проект соответствует всем ограничениям целостности объекта и ссылочной целостности, и все правильно «нормализовано», так что нет повторяющихся столбцов, что все столбцы зависят от их основных или уникальных key, и никакие таблицы не дублируют какую-либо информацию.Эти ограничения — то, что поддерживает согласованность данных и гарантирует быстрые запросы — отличительные черты реляционной модели.

Этот процесс проектирования модели данных или схемы включает в себя специальную группу, которая собирается вместе, чтобы решить, какие таблицы следует создать и каковы будут имена столбцов. Это важный процесс, и конечный результат часто с гордостью изображается на большой диаграмме «сущность-взаимосвязь» (ERD), которая распечатывается и висит на видном месте в коридоре, чтобы каждый мог сослаться на великолепную схему.

Вы ведь видели такое?

База данных Oracle BRM 7.3, изображение любезно предоставлено Tridens IT Solutions

Проблема с изменением

Данные моделирования невероятно важны по многим причинам. Схемы создают единообразный способ описания и запроса ваших данных, и ни одна организация не преуспеет, если не будет осторожно моделировать свои данные. Схемы не проблема. Дело в том, что реляционные базы данных требуют предварительного моделирования.И они не очень хорошо обрабатывают схемы, когда есть разные схемы или когда схему или схемы необходимо изменить. Реляционное моделирование превращается в нечто обременительное для организаций сегодня…

ПЕРВЫЙ процесс может занять месяцы, если не годы, в зависимости от размера базы данных. Реляционные схемы сложны, и все моделирование должно выполняться до загрузки каких-либо данных или создания приложения. Раньше я занимался управлением продуктами и проектами для крупных государственных организаций и буду первым, кто признает, что ни один план не соответствует заранее составленной диаграмме Ганта, и заставить людей заранее согласовать что-либо практически невозможно.

ВТОРАЯ , если изменение требуется после того, как приложения были построены поверх базы данных, это становится трудоемким и ресурсоемким процессом, который может занять еще несколько месяцев или лет. Одна из прекрасных особенностей реляционных баз данных — это тщательно спроектированные взаимосвязи и устранение избыточности, благодаря которым система в целом работает очень быстро. Но ахиллесова пята этого подхода заключается в том, что небольшое изменение одной таблицы может вызвать волну изменений во всей системе, которые необходимо тщательно учитывать.

«Хорошая аналогия — думать о реляционной модели, как о чувствительной сложной экосистеме тропического леса, в которой одно небольшое изменение может привести к каскадным воздействиям в базе данных и в стеке приложений».

По оценке одного клиента MarkLogic (ведущая технологическая компания из списка Fortune 100), даже простое изменение, такое как добавление или замена столбца в таблице, может обойтись в миллиона долларов . Мы также слышали более высокие оценки для более сложных проектов моделирования данных, которые длятся около пяти лет и стоят миллионы и миллионы долларов.

Сегодня изменения происходят часто, и моделирование данных представляет собой огромную проблему из-за времени и ресурсов, которые требуются реляционным базам данных. Каждый год миллиарды долларов тратятся на моделирование данных и процессы ETL для создания и воссоздания более «совершенных» моделей данных, которые никогда не изменятся.

НО ОНИ ВСЕГДА ДЕЛАЮТ.

Прочтите следующий блог из этой серии, в котором обсуждается, почему реляционные базы данных не предназначены для обработки разнообразных данных, или загрузите технический документ Beyond Relational, в котором подробно описаны все причины, по которым реляционные базы данных не работают.

Все публикации из серии:

1. РСУБД не предназначены для обработки изменений
2. РСУБД не предназначены для работы с неоднородными данными

СУБД

3. не предназначена для масштабирования
4. РСУБД не предназначены для смешанных рабочих нагрузок
5. РСУБД не подходят для разработки современных приложений

Что такое реляционная база данных?

Реляционная база данных — это тип структуры, объединяющей данные в группы с помощью таблиц, содержащих строки и столбцы.Эти таблицы соединяются ключами, связанными с каждой строкой в ​​других таблицах.

Данные в любой реляционной базе данных можно добавлять, просматривать, фильтровать, изменять или удалять с помощью стандартного программного интерфейса, называемого языком структурированных запросов (SQL). SQL обеспечивает основу для использования реляционных баз данных, включая формы для взаимодействия с данными (например, поиск данных, ввод новых данных) и отчеты (отображение результатов).

Структура реляционной базы данных существует с 1970-х годов и продолжает использоваться сегодня.

«IDC прогнозирует, что реляционные БД по-прежнему будут составлять более 80% всего рынка операционных баз данных до 2022 года, а Gartner прогнозирует, что до 2020 года реляционные технологии будут продолжать использоваться как минимум для 70% новых приложений и проектов».

Реляционные базы данных обычно находятся в хранилищах данных.

Другие определения реляционных баз данных включают:

• «Изображение, основанное на теории множеств и реляционной алгебре, где элементы данных или атрибуты (столбцы) связаны с кортежами (строками).»(DAMA-DMBOK2)
• « Схема, изобретенная Эдгаром Ф. Коддом в 1970 году, при которой данные упорядочиваются по разным строкам и столбцам путем связывания определенного ключа для каждой строки ». (Кейт Д. Фут)
• База данных, которая «организована и доступна в соответствии с отношениями между элементами данных». Эти отношения выражаются в таблицах. (Gartner IT Glossary)
• «База данных, состоящая из нескольких связанных таблиц». (База знаний по информационным системам и технологиям Массачусетского технологического института)

Сценарии использования реляционных баз данных включают:

Компании используют реляционные базы данных для:

• Поддержка критически важных для бизнеса системных операций, таких как инициализация, установка исправлений, резервное копирование и т. Д.
• Поддержка общих бизнес-операций, таких как платежи клиентам и банковский учет
• Более эффективное хранение данных
• Управляйте огромными объемами критически важной информации о клиентах.
• Анализировать бизнес-данные

Изображение используется по лицензии Shutterstock.