Базы данных и СУБД — зачем нужны и как используются

Опубликовано 12.10.2021

Содержание:

• 1 Для чего используют базы данных
• 2 Как управлять базой данных. Понятие СУБД
• 3 Задачи, которые ставят перед БД
• 4 Типы баз данных
• 5 СУБД
  • 5.1 Самые популярные реляционные СУБД
    • 5.1.1 MySQL
    • 5.1.2 Oracle
    • 5.1.3 Microsoft SQL Server
  • 5.2 Наиболее распространенные нереляционные СУБД
    • 5.2.1 MongoDB
    • 5.2.2 Apache Cassandra
    • 5.2.3 Google Cloud BigTable
• 6 Сравнение SQL и NoSQL
• 7 Заключение

Для чего используют базы данных

Как понять, что для хранения и обработки конкретных данных нужна БД, а не привычный ресурс? Необходимо проанализировать сами сведения и цели их использования. Принимают во внимание 3 момента:

1. Что и для чего надо сохранить.
2. Как и в каком виде нужно содержать информацию.
3. Как получить доступ к хранящимся данным.

К примеру, программист делает сайт, где каждый желающий пользователь имеет возможность вести дневник наблюдения за погодой в месте проживания. Ежедневно наблюдатель вносит показания в разработанную форму. Позже он отслеживает изменение погодных условий и сравнивает сведения за несколько лет. Задача программиста — сохранение этих фактов и их обработка для того, чтобы наблюдатель смог произвести необходимые расчеты и сделать соответствующие выводы.

В этих целях и используют БД, благодаря которым возможно не только просматривать данные в таблице, но и анализировать их.

Как управлять базой данных. Понятие СУБД

База данных — массив общего пользования в информационной системе, где хранят структурированные сведения. Для управления программой существует особый софт. Он называется СУБД — система управления базами данных. Для удобства программисты и пользователи именуют базой данных всю хранящуюся информацию, СУБД и связанные с ними приложения.

Большинство БД представляют собой таблицы, в столбцах и строках которых размещены сведения. Пользователи управляют последними, изменяют их, упорядочивают, обновляют и контролируют. В основном данные вносят и запрашивают с помощью SQL — языка структурированных запросов (об этом позже).

Задачи, которые ставят перед БД

Работа крупных корпораций основана на использовании большого массива информации. Соответственно, сотрудники должны получать оперативные ответы даже на очень сложные запросы. Администраторы БД, в свою очередь, повышают производительность используемого софта, чтобы:

• эффективно управлять постоянно возрастающим объемом информации (от устройств, датчиков и других источников) и упорядочивать его;
• обеспечивать безопасность сведений, минимизируя возможность их утечки и хакерских атак;
• предоставлять пользователям легкий доступ к информации, чтобы они могли своевременно принимать важные решения;
• управлять и обслуживать БД — регулярно мониторить их на наличие сбоев и ошибок, проводить профилактические работы, обновлять ПО и исправлять возникающие проблемы;
• расширять возможности управления для развития бизнеса.

Чтобы своевременно решать все вышеперечисленные задачи, необходимо привлекать и обучать новых специалистов, т. к. БД становятся сложнее, а объемы рабочей информации возрастают.

Типы баз данных

Для сохранения и обработки сведений используют различные БД. Выбор конкретного варианта зависит от того, как определенная компания планирует использовать информацию. Среди множества продуктов сегодня в основном популярны реляционные SQL и нереляционные NoSQL. В первом случае СУБД оперативно и эффективно вносит сведения в строки и столбцы таблиц, структурируя их, и предоставляет к ним доступ. Второй вариант отлично справляется с хранением и обработкой неструктурированных либо слабоструктурированных сведений. Сейчас популярность NoSQL возрастает вместе с усложнением и распространением веб-приложений, а также более низкой производительностью и трудным масштабированием SQL-моделей.

Это основные из используемых сегодня баз данных. Другие варианты менее популярны и применяются для решения узкоспециализированных задач — финансовых, научных и других. Разработчики создают новые типы БД, внедряют облачные технологии, автоматизируют процессы. «На вооружение» поступают продукты с открытым исходным кодом, управляемые как SQL, так и NoSQL, облачные, многомодельные, автономные и другие варианты. 

СУБД

Система управления базами данных является встраиваемым модулем либо полнофункциональной программой. Ее задача — обработка информации, внесение ее в базу и предоставление доступа пользователям. Сегодня работают 2 модели. SQL-СУБД вносят данные в готовую схему, а NoSQL-СУБД формируют структуру во время работы со сведениями, исключая жесткие связи между ними. Такой подход позволяет экспериментировать с разными вариантами доступа.

Самые популярные реляционные СУБД

Для удобной работы с реляционными БД больше всего подойдут системы управления MySQL, Oracle и Microsoft SQL Server. Они строго отслеживают незыблемость структуры, представленной как комплекс таблиц с многочисленными полями и ячейками.

MySQL

Бесплатный софт от компании Oracle. Имеет открытый исходный код. Стабильно работает с любыми операционными системами, тщательно тестируя обновления перед тем, как внедрить их. Репликация базы на несколько узлов снижает нагрузку, при этом увеличивая доступность программы. При желании софт можно доработать самостоятельно либо найти в библиотеке готовые исправления.

Oracle

Oracle Database — частый выбор корпораций. Пользователям коммерческой версии часто предлагают грамотные обновления, круглосуточно оказывают техподдержку. Oracle работает с любыми ОС. Обладает серьезным преимуществом — способностью восстановить предыдущую версию БД.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server чаще других выбирают представители малого и среднего бизнеса. Работает только с ОС Windows и Linux. Обладает простым интерфейсом.

Наиболее распространенные нереляционные СУБД

Управлять нереляционными БД проще всего при помощи систем MongoDB, Apache Cassandra и Google Cloud BigTable. Это гибкие многофункциональные продукты, которые хранят всю информацию как единый целостный объект в одной базе. Сведения могут выглядеть и как одиночный объект, но при этом система обязательно обслужит все запросы.

MongoDB

MongoDB — бесплатная, но качественная программа, которую чаще других применяют для работы с NoSQL. Приложение позволяет изменять схемы данных во время работы, масштабироваться по горизонтали, обладает простым интерфейсом. Сегодня софт обладает высокой популярностью благодаря внедрению в решение глобальной облачной БД.

Apache Cassandra

Apache Cassandra — приложение, легко адаптируемое для решения любых задач, особенно масштабных проектов. Идентичность узлов позволяет быстро и удобно нарастить архитектуру БД. Программа гарантирует высокоскоростную запись, быстрое предоставление информации и безотказность действий. Восстановление и резервное копирование обеспечивает безопасность сведений.

Google Cloud BigTable

Google Cloud BigTable — разработка Google, быстрая и безотказная система. Репликация БД обеспечивает долговечность, стабильность и доступность приложения при сбоях. Особенности продукта позволяют отделить рабочую нагрузку, чтобы провести приоритетный анализ.

Сравнение SQL и NoSQL

Подавляющее большинство пользователей достаточно давно используют SQL-системы, доверяя их надежности. Наиболее распространена СУБД MySQL. Ниже приведем сравнение SQL и NoSQL, чтобы вы самостоятельно смогли сделать вывод и выбрать наилучший в вашей ситуации вариант.

	SQL	NoSQL
Работа с информацией	Строгое стандартизированное представление данных	Способность и свобода обработки любого вида сведений
Масштабируемость	Вертикальное масштабирование (увеличение объема системных ресурсов, затрачиваемых на работу с информацией)	Кроме вертикального, применяет и горизонтальное масштабирование
Техническая поддержка	Качественное решение проблем благодаря продолжительной жизни системы и накопленного за счет этого опыта	Молодость систем не позволяет оперативно исправлять возникающие ошибки и сбои
Формирование запросов	На основе стандартных методов с применением языка SQL	Каждая NoSQL-СУБД использует специфическую технологию
Хранение сведений и доступ к ним	Достаточно быстро, удобно и понятно	Часто необходимо детально изучить систему, чтобы облегчить работу, но NoSQL-СУБД продолжают стремительно совершенствоваться и постепенно завоевывают популярность
Надежность	Высокая, проверенная не одним годом существования	Тоже достаточно высокая, но пока вызывает меньше доверия

Как видим, SQL-системы просты, понятны и надежны, но и NoSQL в этом плане не отстают от них и стремятся если не перегнать, то хотя бы догнать по популярности.

Заключение

Из статьи вы получили простое и понятное представление о том, что такое базы данных, какие существуют типы и системы управления БД. Сравнили характеристики SQL-СУБД и NoSQL-СУБД. Если у вас остались вопросы, свяжитесь со специалистами компании «АйТиСпектр» и получите профессиональную консультацию и помощь системных администраторов. 

Насколько публикация полезна?

Нажмите на звезду, чтобы оценить!

Средняя оценка 5 / 5. Количество оценок: 1

Оценок пока нет. Поставьте оценку первым.

Что такое База Данных (БД) / Хабр

База данных — это место для хранения данных. Используется в том числе в клиент-серверной архитектуре. Это все интернет-магазины, сайты кинотеатров или авиабилетов… Вы делаете заказ, а система сохраняет ваши данные в базе.

В этот статье я на простых примерах расскажу, что такое база данных и как она выглядит. А потом поясню некоторые термины из конкретной (реляционной) базы. Те, с которыми вы почти наверняка столкнетесь на работе.

Статья рассчитана на начинающих тестировщиков или аналитиков, то есть тех, кто будет работать с базой, но не на супер-глубоком уровне. Она для тех, кто только входит в мир ИТ, и многого не знает. Она объясняет, что это за звено в клиент-серверной архитектуре такое, и зачем оно нужно.

Содержание

• Что такое база данных

• Как она выглядит

• Как получить информацию из базы

• Как связать данные между собой

• Зачем в базе индексы

• Что делать, если запрос к БД тормозит

• Преимущества базы данных

• Что знать для собеседования

• Статьи и книги по теме

• Резюме

 

Что такое база данных

База данных — хранилище,  куда приложение складывает свои данные. Если приложение небольшое, отдельная база не нужна. Но потом это становится удобнее и выгоднее с точки зрения памяти.

Катя решила открыть свой магазинчик. Она нашла хорошую марку обуви, которую «днем с огнем» не сыскать в ее городе. Заказала оптовую партию и стала потихоньку распродавать через знакомых. Пришлось освободить половину шкафа под коробки, но вроде всё поместилось.

Обувь хорошая, в розницу заказывать в других местах невыгодно — и вот уже у Кати есть постоянные клиенты, которые приводят друзей. Как только какая-то пара заканчивается, Катя делает новый заказ.

Но покупатели хотят новинок, разных размеров. Да и самих покупателей становится все больше и больше. В шкаф коробки уже не влезают!

Теперь, если покупатель просит определенную пару, Катьке сложно её найти. Пока коробок было мало, она помнила наизусть, где что лежит. А теперь уже нет, да и все попытки организовать систему провалились. Места мало, да и детки любят с коробками поиграть.

Тогда Катька решила арендовать складское помещение. И вот теперь красота! Не надо теснить своих домашних, дома чисто и свободно! И на складе место есть, появилась система — тут босоножки, тут сапоги. ..

Чем больше объемы производства, тем больше нужно места. Если в начале пути склад не нужен, всё поместится дома, то потом это будет оправданно.

То же самое и в приложениях. Если приложение маленькое, то все данные можно хранить в памяти. Но учтите, что это память на вашем компьютере, вашем телефоне. И чем больше данных туда пихать, тем медленнее будет работать программа.

Место в памяти ограничено. Поэтому когда данных много, их нужно куда-то сложить. Можно писать в файлики, а можно сохранять информацию в базу данных (сокращенно БД). Выбор за вами. А точнее, за вашим разработчиком.

 

Как она выглядит

Да примерно как excel-табличка! Есть колонки с заголовками, и информация внутри:

Это называется реляционная база данных — набор таблиц, хранящихся в одном пространстве.

Что за пространство? Ну вот представьте, что вы храните все данные в excel. Можно запихать всю-всю-всю информацию в одну огро-о-о-о-мную таблицу, но это неудобно. Обычно табличек несколько: тут информация по клиентам, там по заказам, а тут по адресам. Эти таблицы удобно хранить в одном месте, поэтому кладем их в отдельную папочку:

Так вот пространство внутри базы данных — это та же самая папочка в винде. Место, куда мы сложили свои таблички, чтобы они все были в одном месте.

Пример базы Oracle

Цель та же — выделить отдельное место, чтобы у вас не была одна большая свалка:

Хранение данных в виде табличек — это не единственно возможный вариант. Вот вам для примера запись из таблицы в системе Users. Там используется MongoDB база данных, она не реляционная. Поэтому вместо таблички «словно в excel» каждая запись хранится в виде объекта, вот так:

А еще есть файловые базы — когда у вас вся информация хранится в файликах. Да-да, простых текстовых файликах!

Почитать о разных видах баз данных можно в википедии. Я не буду в этой статье углубляться в эту тему, потому что моя задача — объяснить «что это вообще такое» для ребят, которые базу в глаза не видели. А на работе они скорее всего столкнутся именно с реляционной базой данных, поэтому о ней и речь.

Да, базы бывают разные. Классификацию можно изучить, можно выучить. Но по факту от начинающего тестировщика обычно нужно уметь достать информацию из реляционной БД («обычно» != «всегда», если что).

 

Как получить информацию из базы

Нужно записать свой запрос в понятном для базы виде — на SQL. SQL (Structured Query Language) — язык общения с базой данных. В нем есть ключевые слова, которые помогут вам сделать выборку:

• select — выбери мне такие-то колонки…

• from — из такой-то таблицы базы…

• where — такую-то информацию…

Например, я хочу получить информацию по клиенту «Назина Ольга». Составляю в уме ТЗ:

Дай мне информацию по клиенту, у которого ФИО = «Назина Ольга»

Переделываю в SQL:

select * from clients where name = 'Назина Ольга';

В дословном переводе:

select -- выбери мне
* -- все колонки (можно выбирать конкретные, а можно сразу все)
from clients -- из таблицы clients
where name = 'Назина Ольга'; -- где поле name имеет значение 'Назина Ольга'

См также:

Комментарии в Oracle/PLSQL — мой перевод остается работающим запросом, потому что я убрала «лишнее» в комментарии

Если бы у меня была не база данных, а простые excel-файлики, то же действие было бы:

1. Открыть файл с нужными данными (clients)

2. Поставить фильтр на колонку «ФИО» — «Назина Ольга».

То есть нам в любом случае надо знать название таблицы, где лежат данные, и название колонки, по которой фильтруем. Это не что-то страшное, что есть только в базе данных. То же самое есть в простом экселе.

Бывают запросы и сложнее — когда надо достать данные не из одной таблицы, а из разных. В базе это будет выглядеть даже лучше, чем в эксельке. В экселе вам нужно открыть 1-2-3 таблицы и смотреть в каждую. Неудобно.

А в базе данных вы внутри запроса SQL указываете, какие колонки из каких таблиц вам нужны. И результат запроса их отрисовывает. Скажем, мы хотим увидеть заказ, который сделал клиент, ФИО клиента, и его номер телефона. И всё это в разных таблицах! А мы написали запрос и увидели то, что нам надо:

id_order	order (таблица order)	fio (таблица client)	phone (таблица contacts)
1	Пицца «Маргарита»	Иванова Мария	+7 (926) 555-33-44
2	Комбо набор 1	Петров Павел	+7 (926) 555-22-33

И пусть в таблице клиентов у нас будет 30 колонок, а в таблице заказов 50, в результате выборки мы видим ровно 4 запрошенные. Удобно, ничего лишнего!

Конечно, написать такой запрос будет немного сложнее обычного селекта. Это уже

select join, почитать о нем можно тут. И я рекомендую вам его изучить, потому что он входит в «базовое знание sql», которое требуется на собеседованиях.

Результаты выборки можно группировать, сортировать — это следующий уровень сложности. См раздел «статьи и книги по теме» для получения большей информации.

 

Как связать данные между собой

Вот например, у нас есть интернет-магазин по доставке пиццы. Так выглядит его база данных:

last_name	first_name	birthdate	VIP
Иванов	Иван	01.02.1977	true
Петрова	Мария	02.04.1989	false
Сидоров	Павел	03. 02.1991	false
Иванов	Вася	04.04.1987	false
Ромашкина	Алина	16.11.2000	true

• В таблице «orders» лежат данные по заказам. Что заказали (пиццу, суши, роллы), когда, насколько довольны доставкой?

order	addr	date	time
Пицца «Маргарита»	ул Ленина, д5	05.05.2020	06:00
Роллы «Филадельфия» и «Канада»	Студеный пр-д, д 10	15.08.2020	10:15
Пицца 35 см, роллы комбо 1	Заревый, д10	08.09.2020	07:13
Пицца с сосиками по краям	Турчанинов, 6	08. 09.2020	08:00
Комбо набор 3, обед №4	Яблочная ул, 20	08.09.2020	08:30

Но как понять, где чей был заказ? Сколько раз заказывал Вася, а сколько Алина?

Тут есть несколько вариантов:

1. Запихать все данные в одну таблицу: тут и заказы, и информация по клиентам… В целом удобно, открыл табличку и сразу видишь — ага, это Васин заказ, а это Машин.

Но есть минусы:

• Таблица все растет и растет, в итоге получается просто огромной! А когда данных много, легкость чтения пропадает, придется листать до нужной колонки.

• Поиск будет работать медленнее. Чем меньше информации в таблице, тем быстрее поиск. Когда у нас много строк, количество колонок становится существенным.

• Много дублей — один человек может сделать хоть сотню заказов. И вся информация по нему будет продублирована сто раз. Неоптимальненько!

Чтобы избежать дублей, таблицы принято разделять:

Но надо при этом их как-то связать между собой, мы ведь всё еще хотим знать, чей конкретно был заказ. Для связи таблиц используется foreign key, внешний ключ.

Нам надо у заказа сделать отметку о клиенте. Значит, таблица «orders» будет ссылаться на таблицу «clients». Ключ можно поставить на любую колонку таблицы (в некоторых базах колонка должна быть уникальной, сначала её нужно такой указать). Какую бы выбрать?

Можно ссылаться на имя. А что, миленько, в таблице заказов будем сразу имя видеть! Но минуточку… А если у нас два клиента Ивана? Или три Маши? Десять Саш… Ну вы поняли =) И как тогда разобраться, где какой клиент? Не подходит!

Можно вешать foreign key на несколько колонок. Например, на фамилию + имя, или фамилию + имя + отчество. Но ведь и ФИО бывают неуникальные! Что тогда? Можно добавить в связку дату рождения. Тогда шанс ошибиться будет минимален, хотя и такие ребята существуют. И чем больше клиентов у вас будет, тем больше шанс встретить дубликат.

А можно не усложнять! Вместо того, чтобы делать внешний ключ на 10 колонок, лучше создать в таблице клиентов primary key, первичный ключ. Первичный ключ отвечает за то, чтобы каждое значение в поле было уникальным, никаких дублей. При попытке добавить в таблицу запись с неуникальным первичным ключом получаешь ошибку:

Здесь ключ — «id_order»

Вот на него и нужно ссылаться! Обычно таким ключом является ID, идентификатор записи. Его можно сделать автоинкрементальным — это значит, что он генерируется сам по алгоритму «прошлое значение + 1».

Например, у нас гостиница для котиков. Это когда хозяева едут в отпуск, а котика оставить не с кем — оставляем в гостинице!

Есть таблица постояльцев:

ID	name	year
1	Барсик	2
2	Пупсик	1

Тут привозят еще одного Барсика. Добавляем его в таблицу:

— Имя Барсик, 5 лет! (мы не указываем ID)

Система добавляет:

ID	name	year
1	Барсик	2
2	Пупсик	1
3	Барсик	5

ID сгенерился автоматически. Последнее значение было 2, значит, новый Барсик получил номер 3. Обратите внимание — Барсиков уже два, но их легко различить, ведь у них разные идентификаторы!

Теперь, если в другой таблице надо будет сослаться на котика, мы будем делать это именно через уникальный идентификатор. Например, у нас есть таблица комнат для постояльцев, куда мы заносим информацию о том, кто там живет:

id_room	square	id_cat (ссылка на id в таблице котиков)
1	5	1
2	10	2
3	10

Мы видим, что в первой комнате живет котик с id = 1, а во второй — с id = 2. В третьей комнате пока никто не живет. Так, благодаря связке таблиц, мы всегда можем понять, что именно за котофей там проживает.

Итак, теперь мы знаем, что идентификатор лучше делать первичным ключом, дабы обеспечить его уникальность. Можно сделать поле автоинкрементальным, чтобы оно заполнялось само. Так и поступим в таблице клиентов:

И в таблице заказов! «id_order» пусть генерится сам и всегда будет уникален. А еще в таблицу заказов мы добавим колонку «id_client» и повесим на нее foreign key, ссылку на «id_client» в таблице клиентов.

Ключей может быть несколько. Одна таблица может ссылаться на несколько других. Скажем, в заказе мы ссылаемся на клиента и поставщика.

И наоборот, несколько таблиц могут ссылаться на одну и ту же колонку текущей таблицы. ID клиента мы можем указывать в таблице адресов, телефонов, email адресов, документов, заказов… Ограничений на это нет.

 

Зачем в базе индексы

Давайте представим, что у нас есть табличка excel. Если она небольшая (пара строк, пара колонок), то найти нужную ячейку не составит труда:

1. Открыли файлик — открывается моментально (если нет проблем с жестким диском)

2. Нажали «Ctrl + F», ввели запрос — тут же нашли результат.

Но что, если у нас сотни колонок и миллионы строк в файлике? Тогда начинаются тормоза. Файл открывается долго, в поиск значение ввели и система подвисла, обрабатывая результат…

Всё то же самое и в базе данных. Если табличка маленькая, любой запрос к ней отработает моментально. Если же таблица будет большая и с кучей данных, то результата запроса можно ждать минут по 15. А иногда и пару часов!

Если вы заранее знаете, что данных в базе будет много, нужно продумать основные сценарии поиска. И на колонки, по которым будете искать, нужно повесить индексы.

Индекс — это как алфавитный указатель в библиотеке. Вот представьте, заходите вы в библиотеку и хотите найти «Преступление и наказание» Достоевского. А все книги стоят «от балды», никакого порядка. Чтобы найти нужную, надо обойти все стелажи и просмотреть все полки!

Совсем другое дело, если книги отсортированы по авторам. А внутри автора — по названию. Тогда найти нужную книгу будет легко!

Индекс играет ту же роль для базы данных. Если повесить его на колонку таблицы, поиск по ней пойдет быстрее!

А можно повесить индекс на несколько нужных колонок (автор + название). Тут главное — не забывать порядок поиска в индексе. Если у нас индекс сначала по автору, а потом по названию, он будет бесполезен для поиска по названию, придется все равно пересматривать все книги. Поэтому, если нам часто нужно искать по названию и почти никогда — только по автору, имеет смысл поменять порядок в индексе — сначала название, потом автор.

Что делать, если запрос к БД тормозит 

Если мы говорим о тестировщиках (а статья написана в первую очередь для них), то тут есть 2 варианта:

1. Вы работаете с базой напрямую, составляете запросы к ней. И эти запросы работают медленно.

2. Медленно работает система, но уже поняли, что тормозит выборка из БД (например, увидели в логах).

Первый вариант мы разбирать не будем. Потому что это не про базу, а про SQL. И, если вы работаете с базой, то должны уметь писать сложные запросы, применять хинты там, где нужно, и так далее.

Это не тема базовой статьи.

А вот что делать во втором случае? Это не задача тестировщика — разбираться в том, почему запрос работает медленно. Этим занимаются DBA (администраторы баз данных) или разработчики.

Зато задача тестировщика — предоставить разработчику всю нужную информацию. Иногда её можно запросить у заказчика и его админов, а иногда нужно достать самому. Обычно для этого нужно:

1. Получить план запроса

2. Пересобрать статистику и проверить, продолжает ли тормозить

План запроса

Смотрите, когда вы выполняете любой запрос, что делает система:

1. Строит план выполнения запроса (как ей кажется, оптимальный)

2. Выполняет его

Посмотреть план можно через ключевые слова. В Oracle это EXPLAIN PLAN:

EXPLAIN PLAN FOR -- построй мне план для...
SELECT last_name FROM employees; -- вот такого запроса!

А если вы работаете через графический интерфейс, то там обычно можно просто выделить запрос и нажать горячую клавишу.

Выглядит ответ примерно так:

На рис sql developer — графический интерфейс для обращения к базе Oracle

Сверху на картинке идёт запрос. А снизу — план его выполнения. Нас сейчас не сильно волнует, что значит информация из первых колонок (то, как именно запрос обходит базу, в данном случае фулл-скан по таблице), нас интересует последняя колонка, «COST». Это стоимость запроса — 857 ms.

А теперь изменим запрос, сделав выборку по одному конкретному человеку по колонке с индексом:

Оп, цена запроса уже 5 ms. Это, на минуточку, в 170 раз быстрее!

И это простейший запрос на тестовой базе. В реальной базе данных будет сильно больше, поэтому проход таблицы по индексированной колонке существенно сократит время выполнения запроса.

Вот пример плана чуть более сложного запроса, когда мы делаем выборку из двух таблиц:

Вы не обязаны понимать, «что тут вообще происходит», но вам нужно уметь получать этот план. Пригодится.

Допустим, поступает жалоба от заказчика — клиент открывает карточку в вебе, а она открывается минуту. Что-то где-то тормозит! Но что и где? Начинаем разбираться. Причины бывают разные:

1. Тормозит на уровне БД — тут или сам запрос долго отрабатывает, или статистику давно не пересобирали, или диски подыхают.

2. Тормозит на уровне приложения — тогда надо копаться внутри кода функции «открыть карточку», что она там делает, получив ответ от Базы (и снова есть вариант «подыхают диски, на которых установлено ПО»).

3. Тормозит на уровне сети — сервер приложения и сервер БД обычно размещают на разных машинах. Значит, есть общение между ними по интернету. А интернет может тупить.

Если есть подозрение, что тормозит сам select, разработчик попросит прислать план его выполнения на реальной базе. Конечно, если «с той стороны» грамотные админы, они это сделают сами. Но иногда это нужно уметь вам. Например, если вас отправили в банк разбираться на месте, что пошло не так. Вы проверяете разные гипотезы и собираете информацию для разработчика.

Собираете план, сохраняете в файлик и прикладываете в задачу в джире. Или отправляете по почте.

У меня бывало, что именно так находился баг — на тестовой базе запрос идет по правильному пути, а на боевой — нет. И на боевой идет не по индексам, что сильно его тормозит. Тут уже дальше разработчик думает, почему так получилось и как именно это исправить.

Статистика в БД

Именно статистика позволяет базе данных выбрать оптимальный план выполнения запроса. Почему вообще возникают проблемы вида «на тестовой базе один план, на боевой другой»?

Да потому, что один и тот же запрос можно выполнить несколькими способами. Например, у нас есть таблица клиентов и таблица телефонов, и мы пишем такой запрос:

Найди мне всех клиентов, созданных в этом году,

У которых оператор связи в телефоне — Мегафон

Как можно выполнить запрос? Можно сначала обойти таблицу клиентов и поискать тех, кто создан в этом году. А потом уже для них проверять телефоны. Можно наоборот, проверить все телефоны на оператора и потом уже для связанных клиентов проверять дату создания.

Какой вариант будет лучше? Никто не скажет без данных по таблицам. Может, у нас мало клиентов, но кучи телефонов (база перекупщиков), тогда быстрее будет начать с клиентов. А может, у нас миллионы клиентов, но всего пара сотен телефонов, тогда мы начнем с них.

Так вот, в статистике по БД хранится в том числе информация о распределении данных и характеристики хранения таблиц и индексов. И когда вы запускаете запрос, база (а точнее, оптимизатор внутри нее) строит возможные планы выполнения. Для каждого плана рассчитывает примерное время выполнения, а потом выбирает лучшее.

Время же он рассчитывает, ориентируясь на статистику:

Именно поэтому просто пересбор статистики иногда убирает проблему «у нас тут тормозит». Прилетело в таблицу много данных, а статистика об этом не знает, и чешет по таблице через фуллскан, считая, что информации там мало.

См также:

Ручной и автоматический сбор статистики оптимизатора в базе данных Oracle

Практические методы оптимизации запросов в Apache Spark — подробнее об оптимизации запросов, в том числе и про индексы

 

Преимущества реляционных баз данных

Почему используют реляционную базу данных:

1. Она поддерживают требования ACID (по крайней мере транзакционная БД)

2. Это единый синтаксис SQL, который используется повсеместно

 

Требования ACID

ACID — это аббревиатура из требований, которые обеспечивают сохранность ваших данных:

• Atomicity — Атомарность

• Consistency — Согласованность

• Isolation — Изолированность

• Durability — Надёжность

Если база данных не поддерживает их, то могут быть печальные последствия из серии «Деньги с одного счета ушли, на другой не пришли? Ну сорян, бывает».

См также:

Требования ACID на простом языке — подробнее об этих требованиях

Единый синтаксис SQL

Я спросила знакомого разработчика:

— Ну и что, что единый синтаксис? В чем его плюшка то?

Ответ прекрасен, так что делюсь с вами:

— Почему в школе все преподают на русском? Почему не каждый свой язык? Одна школа — один, другая — другой. А ещё лучше не школа, а для каждого человека. Почему вавилонскую башню недостроили?

Как разработчик пишет код? Написал, проверил на коленке. Если не работает — думает, почему. Если непонятно, идет гуглить похожие ошибки. А что проще нагуглить? Ошибку распространенной БД, или сделанный на коленке костыль для работы с файлами? Вот то-то и оно…

Что знать для собеседования

Для начала я хочу уточнить, что я сама тестировщик. И мои статьи в первую очередь для тестировщиков ))

Зато тестировщика спрашивают про SQL. Вот вам обсуждение из чатика выпускников, пригодится для повторения материала:

— В вакансии написано: уметь составлять простые SQL запросы. А простые это какие в народном понимании?

— (inner, outer) join, select, insert, update, create, последнее время популярны индексы, group by, having, distinct.

SQL выходит за рамки данной статьи, здесь я лишь пояснила, что это вообще такое. А дальше читайте статьи / книги из следующего раздела, или гуглите каждое слово из цитаты выше.

 

Статьи и книги по теме

 

База данных

Википедия

Какие бывают базы данных

Базы данных. Виды и типы баз данных. Структура реляционных баз данных. Проектирование баз данных. Сетевые и иерархические базы данных.

 

SQL

Книги:

Изучаем SQL. Линн Бейли — Обожаю эту линейку книг, серию Head First O`Reilly. И всем рекомендую)) Просто и доступно даже о сложном пишут.

Статьи:

Как изучить основы SQL за 2 дня

Полезные запросы

 

Тренажеры:

http://www.sql-ex.ru/ — Бесплатный тренажер для практики

Ресурсы и инструменты для практики с базами данных | SQL

Задачка по SQL. Найти объединенные данные

 

 

Резюме

 

База данных — это место для хранения данных. Они бывают самых разных видов, даже файловые! Но самые распространенные — реляционные базы данных, где данные хранятся в виде таблиц.

Если посмотреть на информацию о таблице в БД, мы можем увидеть ее ключи и индексы. Что это такое:

1. PK — primary key, первичный ключ. Гарантирует уникальность данных, часто используется для колонки с ID. Если ключ наложен на одну колонку — каждое значение в ячейках этой колонки уникальное. Если на несколько — комбинации строк по колонкам уникальны.

2. FK — foreign key, внешний ключ. Нужен для связки двух таблиц в разных соотношениях (1:1, 1:N, N:N). Этот ключ указываем в «дочерней» таблице, то есть в той, которая ссылается на родительскую (в таблице с данными по лицевому счету отсылка на client_id из таблицы клиентов).

3. Индекс. Нужен для ускорения выборки из таблицы.

Транзакционные базы данных выполняют требования ACID:

• Atomicity — Атомарность

• Consistency — Согласованность

• Isolation — Изолированность

• Durability — Надежность

См также:

Что такое транзакция

И за это их выбирают разработчики. Мы получаем не просто хранилище данных. Наши данные защищены от неприятностей типа отключения электричества на середине бизнес-операции (с одного счета деньги списать, на другой записать). А еще по ним можно быстро искать, ведь разработчики баз данных оптимизируют свои приложения для этого.

Поэтому логика приложения — отдельно, база — отдельно. Так и получается клиент-серверная архитектура =)

См также:

Клиент-серверная архитектура в картинках

Чтобы достать данные из базы, надо написать запрос к ней на языке SQL (Structured Query Language). Разработчики пишут SQL-запросы внутри кода приложения. А тестировщики используют SQL для:

• Поиска по базе — правильно ли данные сохранились? В нужные таблицы легли? Это select-запросы.

• Подготовки тестовых данных — а что, если это значение будет пустое? А что, если у меня будет 2 лицевых счета на одной карточке? Можно готовить данные через графический интерфейс, но намного быстрее отправить несколько запросов в базу. Когда есть к ней доступ и вы знаете SQL =)

План-минимум для изучения: select, join, insert, update, create, delete, group by, having, distinct.

PS — больше полезных статей ищите в моем блоге по метке «полезное». А полезные видео — на моем youtube-канале

Так вот, тестировщика на собеседовании не будут спрашивать про базы данных. Разработчика ещё могут спросить, а вас то зачем? Вполне достаточно понимания, что это вообще такое. И про ключи могут спросить — что такое primary или foreign key, зачем они вообще нужны.

Что такое база данных? Все, что вам нужно знать

Данные — это информация или фрагменты информации, которые могут быть обработаны компьютером. Это может быть текст, числа, изображения или другие формы мультимедиа. Данные часто собираются и используются для поддержки принятия решений, анализа и других действий. Это неотъемлемая часть работы компьютеров и других цифровых устройств, а также многих современных научных, деловых и социальных систем.

Что такое база данных?

База данных – это организованный набор данных, хранящийся и доступный в электронном виде. Базы данных используются для хранения и управления большими объемами структурированных и неструктурированных данных, и их можно использовать для поддержки широкого спектра действий, включая хранение данных, анализ данных и управление данными. Существует множество различных типов баз данных, включая реляционные базы данных, объектно-ориентированные базы данных и базы данных NoSQL, и их можно использовать в различных условиях, включая деловые, научные и правительственные организации.

Для чего используются базы данных?

Базы данных

используются для хранения и управления большими объемами структурированных и неструктурированных данных, и их можно использовать для поддержки широкого спектра действий, включая хранение данных, анализ данных и управление данными. Они используются в различных условиях, в том числе в деловых, научных и государственных организациях.

Некоторые примеры использования баз данных включают хранение информации о клиентах в системе управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), хранение финансовых транзакций в системе бухгалтерского учета, хранение запасов и заказов в системе электронной коммерции, хранение записей о пациентах в системе здравоохранения и т. д. хранение документов учащихся в образовательном учреждении.

В каждом из этих случаев база данных используется для хранения и организации данных в структурированном виде, что позволяет нескольким пользователям одновременно получать доступ к данным и обновлять их и обеспечивать целостность и безопасность данных. База данных также предоставляет инструменты для анализа данных и принятия решений и позволяет создавать отчеты и другие выходные данные на основе данных.

Что такое язык структурированных запросов (SQL)?

Язык структурированных запросов (SQL) — это язык программирования, предназначенный для управления и манипулирования данными, хранящимися в системах управления реляционными базами данных (RDBMS). Он используется для создания, изменения и удаления объектов базы данных, таких как таблицы, индексы и пользователи; манипулировать данными в базе данных путем вставки, обновления и удаления записей; и запрашивать базу данных для извлечения конкретных данных или создания отчетов. Он широко используется при разработке веб-приложений и поддерживается большинством СУБД, включая MySQL, Oracle и Microsoft SQL Server.

История и эволюция баз данных

Концепция базы данных восходит к началу 1960-х годов, когда ученые-компьютерщики начали работать над способами хранения и организации больших объемов данных в структурированном виде. Один из первых примеров базы данных был создан IBM в 1960-х годах для Бюро переписи населения США и использовался для хранения и обработки данных переписи населения США 1960 года.

В 1970-х годах была введена модель реляционной базы данных, которая организовывала данные в таблицы, которые можно было связать друг с другом с помощью ключей. Эта модель стала основой для многих систем управления базами данных (СУБД), используемых сегодня.

В 1980-х и 1990-х годах появление персональных компьютеров и развитие клиент-серверных архитектур привели к широкому использованию баз данных на предприятиях и в других организациях. В 2000-х годах рост Интернета и распространение веб-приложений привели к разработке новых типов баз данных, таких как базы данных NoSQL, которые предназначены для хранения и управления большими объемами неструктурированных данных.

Сегодня базы данных являются неотъемлемой частью многих современных систем и играют жизненно важную роль в самых разных приложениях, включая финансовые системы, управление взаимоотношениями с клиентами, управление запасами и многое другое.

В чем разница между базой данных и электронной таблицей?

База данных и электронная таблица — это инструменты для хранения и организации данных, но у них есть некоторые ключевые отличия. База данных предоставляет более мощные и сложные инструменты для манипулирования данными, чем электронная таблица, например, возможность создавать сложные запросы, а также обновлять и удалять данные контролируемым образом. Однако электронная таблица лучше подходит для простых вычислений и ввода данных. В то время как база данных, как правило, лучше подходит для хранения и управления большими объемами данных, к которым должны одновременно обращаться несколько пользователей, электронная таблица больше подходит для хранения небольших объемов данных, которые используются в основном одним пользователем.

Типы баз данных

Существует несколько различных типов баз данных, в том числе:

• Реляционные базы данных: эти базы данных хранят данные в виде таблиц, в которых строки представляют записи, а столбцы — поля. Отношения между данными могут быть установлены с помощью ключей.
• Объектно-ориентированные базы данных: эти базы данных хранят данные в форме объектов, которые являются автономными единицами данных и функций. Объектно-ориентированные базы данных предназначены для поддержки хранения и управления сложными взаимосвязанными данными.
Базы данных
• NoSQL. Эти базы данных предназначены для хранения и управления большими объемами неструктурированных данных. Они не используют традиционную табличную структуру реляционных баз данных и часто поддерживают горизонтальное масштабирование, что позволяет им обрабатывать очень большие объемы данных и высокий уровень параллелизма.

Архитектура базы данных

Архитектура базы данных относится к общему дизайну и структуре системы базы данных, включая аппаратные и программные компоненты, составляющие систему, способ организации и хранения данных, а также способы доступа к данным и управления ими. Существует несколько различных типов архитектур баз данных, в том числе:

• Архитектура централизованной базы данных
• Архитектура распределенной базы данных
• Архитектура клиент-серверной базы данных
• Архитектура облачной базы данных

Выбор архитектуры базы данных зависит от потребностей организации, включая объем и тип хранимых данных, количество пользователей, которым необходим доступ к данным, а также требования к производительности и масштабируемости системы.

Их преимущества и недостатки

Существует несколько преимуществ использования архитектуры базы данных:

• База данных позволяет организовать данные структурированным и непротиворечивым образом, облегчая доступ к ним и управление ими.
• Обеспечивает целостность данных, применяя правила ввода и хранения данных, а также отслеживая изменения в данных.
• Обеспечивает надежные функции безопасности для защиты данных от несанкционированного доступа или изменений.
• Позволяет разрабатывать и поддерживать приложения независимо от данных, упрощая внесение изменений в данные или приложения, не влияя друг на друга.
• Он позволяет нескольким пользователям одновременно получать доступ к данным и обновлять их, упрощая обмен информацией и совместную работу.

Существуют также некоторые недостатки использования архитектуры базы данных:

• Настройка и обслуживание базы данных может быть сложной задачей, требующей специальных навыков и ресурсов.
• Покупка и обслуживание программного и аппаратного обеспечения базы данных может быть дорогостоящим.
• Большие базы данных могут быть ресурсоемкими, и производительность системы может снизиться по мере роста объема данных.
• База данных может нуждаться в перепроектировании или перенастройке по мере роста объема данных или увеличения числа пользователей, что может быть трудоемким и сложным процессом.

Что такое компоненты базы данных?

База данных обычно состоит из следующих компонентов:

• Данные: данные — это фактическая информация, хранящаяся в базе данных. Их можно дополнительно разделить на пользовательские данные, метаданные и метаданные приложений.
• Аппаратное обеспечение: Аппаратное обеспечение включает в себя все устройства, полезные для ввода и сохранения данных в базе данных, такие как магнитные ленты и жесткие диски.
• Программное обеспечение: Программное обеспечение служит для подключения пользователя к базе данных. Пользователи могут вносить изменения и выполнять другие операции с данными с помощью программного обеспечения.
• Пользователи. Пользователи являются наиболее важным компонентом базы данных, поскольку они несут ответственность за выполнение всех функций, больших и малых, в базе данных. От ввода информации в базу данных до сохранения и изменения этой информации — пользователь несет ответственность за выполнение различных функций в базе данных.

Что такое проблемы с базой данных?

Одной из наиболее распространенных проблем, с которыми сталкиваются предприятия при работе с базой данных, является масштабирование по мере увеличения объемов данных. И когда вы работаете с базой данных, которая может обрабатывать большие объемы данных, производительность вашей базы данных в значительной степени зависит от того, насколько хорошо вы поддерживаете и оптимизируете производительность. Тем не менее, необходимо постоянно следить за помехами в производительности вашей базы данных.

Еще одна проблема, которую стоит избегать при работе с базой данных, — это безопасность данных. Если вы не примете надлежащих мер предосторожности для полной защиты своих данных от утечки данных и неучтенного доступа, это может стоить вашему бизнесу репутации. Таким образом, чрезвычайно важно обеспечить преодоление всех этих проблем для бесперебойной и легкой работы базы данных.

Что такое система управления базами данных?

Система управления базами данных (СУБД) — это программное обеспечение, которое используется для создания, управления и поддержки базы данных. Он предоставляет способ хранения, организации и извлечения данных из базы данных. Он обеспечивает интерфейс между базой данных и пользователями или приложениями, которые обращаются к ней. Пользователи могут создавать, изменять и удалять объекты базы данных, а также вставлять, обновлять и удалять данные из базы данных с помощью СУБД. Некоторые примеры систем управления базами данных включают MySQL, Oracle и Microsoft SQL Server.

Что такое программное обеспечение базы данных?

Программное обеспечение базы данных предоставляет пользователям интерфейс для доступа и управления данными в базе данных. Он также включает инструменты для определения структуры базы данных, вставки и изменения данных и управления безопасностью базы данных.

Языки баз данных

Языки баз данных используются разработчиками для определения и доступа к базам данных. Когда вы используете язык базы данных, вы можете получить доступ к данным и выполнять различные операции в зависимости от желаемых результатов. Существует четыре основных типа языков баз данных: язык определения данных, язык манипулирования данными, язык управления данными и язык управления транзакциями. Все эти языки служат разным целям, в зависимости от потребностей разработчика.

Использование баз данных для повышения эффективности бизнеса и принятия решений

Базы данных и СУБД могут повысить эффективность бизнеса и помочь в процессе принятия решений, предоставляя ценную информацию. Вот некоторые из способов, которыми базы данных могут помочь вам повысить эффективность вашего бизнеса:

• Системы управления базами данных позволяют пользователям реализовать высокий уровень безопасности в организации, обеспечивая при этом простой и быстрый обмен данными.
• Вы можете интегрировать данные из различных источников и создать централизованный источник для всех полезных бизнес-данных для быстрого доступа.
• Если у вас есть политики конфиденциальности и правила безопасности, вы можете использовать системы управления базами данных для обеспечения соблюдения этих политик и правил для обеспечения соответствия.
• Системы управления базами данных — это эффективная платформа, которая поможет вам принимать важные бизнес-решения на основе точной и высококачественной информации для улучшения бизнес-результатов.

Как автономная технология улучшает управление базами данных?

Автономные базы данных используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для оптимизации своей производительности и адаптации к изменяющимся рабочим нагрузкам, что может уменьшить потребность в ручной настройке и обслуживании. Это может помочь освободить сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах и повысить общую производительность.

Кроме того, автономные базы данных могут автоматически обнаруживать и предотвращать угрозы безопасности, такие как атаки с внедрением кода SQL и утечка данных. Это может помочь снизить риск потери или повреждения данных и повысить общую безопасность.

Кроме того, автономная технология может повысить надежность за счет автоматического обнаружения и устранения неисправностей и отказов. Это может помочь сократить время простоя и повысить доступность базы данных.

Он также может повысить гибкость, позволяя базам данных быстро и легко увеличивать или уменьшать масштаб в соответствии с меняющимися потребностями в данных без необходимости ручного вмешательства. Это может помочь предприятиям более оперативно реагировать на меняющиеся рыночные условия и требования клиентов.

Ключевые факторы, влияющие на производительность базы данных

Производительность базы данных — это термин, используемый для обозначения скорости, с которой СУБД удовлетворяет спрос на информацию. С учетом сказанного, вот факторы, которые могут повлиять на производительность базы данных:

• Рабочая нагрузка. Поскольку рабочая нагрузка СУБД может сильно различаться в зависимости от ежедневных и даже ежечасных операций, она может сильно влиять на эффективность работы базы данных.
• Пропускная способность. Общая способность компьютера обрабатывать данные называется пропускной способностью. Производительность базы данных снижается из-за влияния установки мягких или жестких ограничений на пропускную способность.
• Ресурсы: Увеличение количества аппаратных или программных ресурсов влияет на производительность базы данных.

Будущее баз данных и автономных баз данных

Будущее баз данных, вероятно, связано с более широким использованием автономных баз данных. Автономные базы данных — это самоуправляемые, самозащищающиеся и самовосстанавливающиеся системы баз данных, которые используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для управления и оптимизации собственной производительности. Они предназначены для устранения необходимости ручного обслуживания и вмешательства, позволяя предприятиям сосредоточиться на более важных задачах. Их широкое использование в будущем приведет к повышению эффективности, гибкости, безопасности, надежности и снижению затрат.

Примеры базы данных

База данных может быть от простой телефонной книги, в которой хранятся контактные данные людей, до более сложных и модернизированных, таких как MySQL, MongoDB, Oracle Database и SQL Server, которые управляются системами управления базами данных. Хотя это разные типы баз данных, общим преимуществом, которое они предлагают, является простота сбора данных и управления ими.

Не позволяйте дождю на вашем параде! Начните свою карьеру в области облачных вычислений сегодня с нашей программой последипломного образования в области облачных вычислений!

Заключение

Надеюсь, эта статья помогла вам четко понять, что такое база данных. Если вы заинтересованы в дальнейшем совершенствовании своих навыков облачных вычислений, мы настоятельно рекомендуем вам ознакомиться с программой Simplilearn для аспирантов по облачным вычислениям. Этот курс в сотрудничестве с Caltech CTME может помочь вам получить необходимые базовые и продвинутые навыки и подготовить вас к работе.

Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать их в разделе комментариев ниже. Наша команда свяжется с вами в ближайшее время.

Часто задаваемые вопросы

1. Каковы 5 основных компонентов базы данных?

5 основных компонентов базы данных включают программное обеспечение, оборудование, данные, язык доступа к базе данных и процедуру.

2. Что такое язык обработки данных (DML)?

DML — это язык программирования, который используется для вставки и изменения данных в базе данных.

3. Какие существуют типы систем управления базами данных?

Четыре важных типа систем управления базами данных включают иерархическую базу данных, реляционную базу данных, сетевую базу данных и объектно-ориентированную базу данных.

Для чего используются базы данных?

Тенденции

• 5 главных проблем при тестировании производительности электронной торговой системы с малой задержкой
• Настройка производительности API
• Топ-10 OWASP Kubernetes
• Data Lakehouses: будущее масштабируемой, гибкой и экономичной инфраструктуры данных

Нравится (1)

Твитнуть

Делиться

28. 63К Views

Чтобы получить представление о состоянии баз данных сегодня и их будущем, мы поговорили с 27 руководителями в 23 компаниях, занимающихся созданием и обслуживанием баз данных.

Мы спросили этих руководителей: «Какую пользу могут извлечь компании из баз данных?» Вот что нам сказали:

Наблюдения

• Любой бизнес может использовать данные для принятия более обоснованных бизнес-решений . Однако они должны знать, где находятся их данные, и иметь стратегию управления данными.
• Храните и извлекайте связанную информацию.
• Агрегируйте и анализируйте бизнес-данные.
• Наши клиенты используют базы данных для сбора всех данных из своих приложений .
• Существует возможностей для каждого домена бизнеса и каждого домена данных.
• Абстрактный уровень для управления данными. Простое хранилище извлекло управление доступом к оптимизации запросов. Сохранение информации о приложении.
• признавая, что ни одна база данных не может делать все (за возможным исключением PostgreSQL, в конце концов…) и что причуды приходят и уходят. Проведите исследование и будьте скептичны. Кроме того, если ваши требования позволяют это, вы можете значительно сократить расходы на эксплуатацию и разработку, выбрав облачную базу данных, но имейте в виду, что это может сузить выбор развертывания в будущем. Еще одна вещь, о которой часто забывают, — это удобство разработки/тестирования — многие базы данных предлагают встроенные или встроенные реализации, которые значительно упрощают интеграционное тестирование.
• Трудно ответить на этот вопрос! Какую пользу компании в целом получают от корпоративного программного обеспечения? Ответы безграничны. Возможно, лучше задать следующий вопрос: . Являются ли базы данных критически важными для успеха бизнеса? Здесь ответ звучный да . Цифровая трансформация занимает первое место в бизнес-повестках дня наших клиентов. Для меня это означает возможность анализировать и монетизировать данные для новых потоков доходов. Вы просто не сможете сделать это без надлежащей стратегии работы с базами данных, особенно для крупных предприятий, где масштаб цифровой трансформации требует хранения, обработки и анализа петабайт данных.
• Как и все остальные, проходящие цифровую трансформацию, большинство этих компаний считают базы данных критически важными для предоставления немедленных, персонализированных, управляемых данными приложений и аналитики в реальном времени.
• Системы управления базами данных являются ядром для приложений, транзакционных систем и аналитических систем. Ни один из них не может работать без поддержки базы данных — это не изменилось, даже несмотря на то, что технология развивалась, чтобы делать больше. Базы данных гарантируют постоянный и надежный доступ к данным и предоставляют возможность сопоставлять данные, которые производятся в разных областях, для понимания взаимосвязей, создания отчетов (например, данных о продажах за последний квартал) и прогнозирования тенденций на будущее.

Приложения

• Почтовая служба США e использует базы данных для отслеживания всей системы рассылки почты.
• PG&E объединяет семь различных направлений бизнеса.
• Управляйте важными для бизнеса данными и разрабатывайте для этого стратегию — персонал, заработная плата, продажи, производство.
• Данные временного ряда сочетаются с данными о местоположении для логистики и транспорта, военных и банковских операций.
• Преимущества горизонтальны. У нас есть клиенты, использующие наш продукт для поисковой системы документов , а другие используют его в качестве коммерческой платформы IoT .
• Мы создали демонстрационную версию, совместимую с HIPAA, для приема данных EDI для формирования информационного центра здравоохранения в поле для завершения плана и данных пациентов.
• Безопасность, аудит и соответствие требованиям , ориентированное на данные, безопасное использование данных, безопасная миграция в облако.
• Обеспечить поддержка принятия решений в реальном времени . Уменьшите задержку. Повысить отзывчивость. Чем больше возможностей базы данных, тем меньше вам придется управлять.
• У нас есть клиент в нефтегазовой отрасли, использующий пять разных баз данных . Мы помогаем их реляционным базам данных Oracle и MySQL управлять приложениями и синхронизировать необходимые данные.
• В случае с графической базой данных наши клиенты получают выгоду от получения бизнес-аналитики в режиме реального времени из единого представления связанных данных, будь то оценка мошенничества/риска в режиме реального времени или наиболее персонализированная рекомендация или влияние события в реальном времени на цепочку поставок и логистику .

Какие преимущества получают компании, с которыми вы работаете, от баз данных?

Вот с кем мы разговаривали:

• Эмма МакГраттан, S. V.P. инженерного дела, Актиан
• Зак Кендра, главный инженер-программист, Blue Medora
• Субра Рамеш, вице-президент по продуктам и разработкам, Dataguise
• Роберт Ривз, соучредитель и технический директор, и Бен Геллар, вице-президент по маркетингу, Datical
• Питер Смайлс, вице-президент по маркетингу и развитию бизнеса, и Шалабх Гоял, директор по продукту, Datos IO
• Андерс Валлгрен, технический директор, и Авантика Матур, руководитель проекта, Electric Cloud
• Лукас Фогель, основатель Endpoint Systems
• Ю Сюй, генеральный директор GraphSQL
• Авинаш Лакшман, генеральный директор, Хедвиг
• Матиас Функе, директор, менеджер по предложениям, управление гибридными данными, IBM
• Вики Харп, старший менеджер по продукции, IDERA
• Бен Бромхед, технический директор, Instaclustr
• Джули Локнер, глобальный маркетинг продуктов, платформы данных, InterSystems
• Амит Видж, генеральный директор и соучредитель Kinetica
• Ануп Давар, В.